中图分类号：X513 文献标识码：A
大气中可吸入颗粒物是人类面临最重要的污染物，多数以10 μm 以下粒径长期飘浮在大气中。这些颗粒物不仅对人体呼吸系统具有刺激作用，还携带细菌微生物、病毒和致癌物侵入人体内，危害人体健康[1]。本文将根据城市高层建筑不断涌现的特点，选择高层建筑的代表性监测点位，研究沈阳市冬季高层建筑周边大气颗粒污染物垂直分布特征，该研究的成功实施将对城市高层建筑大气污染防治及环境管理具有一定的指导作用和重要的现实意义。
1 材料与方法
1.1 采样点环境状况
选择沈阳市幸福岛小区位于北二东路南侧和兴工北街东侧交汇处1座高27层约81 m 高层住宅楼，华泰新都小区位于华山路南侧和淮河街东侧交汇处1座高24层约72 m 高层住宅楼。研究区颗粒物来源主要为汽车排放和大气扩散。
1.2 采样点设置
幸福岛小区共选取5个采样点，分别在1 楼（3 m）、10 楼（30 m），15 楼（45 m），20 楼（60 m），27 楼（81 m）的楼梯间的窗口处。华泰新都小区共选取5个采样点，分别在1 楼（3 m）、5 楼（15 m），10 楼（30 m），17 楼（51 m），24 楼（72m）的楼梯间的窗口处。
1.3 指标和频率
监测指标：PM10、PM2.5；
监测频次：选择冬季采暖期进行监测，每个点位测量4次，取平均值进行分析。
1.4 仪器
颗粒物监测仪器为北京绿林创新数码科技有限公司生产的微电脑激光粉尘仪LD～5C（B），灵敏度 0.001mg/m3。
2 结果与分析
2.1 PM2.5随高度变化分析
对2栋楼10个监测点位统计，PM2.5结果如图1所示。冬季幸福岛小区PM2.5随高度增加，呈上升趋势，在3～30 m 之间，PM2.5 随高度变化不明显，而超过30 m 后，PM2.5随高度增加较快，当高度为81 m 时，其质量浓度达到最高值。冬季华泰新都小区PM2.5随高度增加，呈上升趋势，在3～15 m 之间，PM2.5 随高度变化较明显，而超过15 m 后，PM2.5随高度增加趋于平缓，当高度为51 m 时，其质量浓度达到最高值，51～72 m之间PM2.5随高度增加略呈下降趋势，但本次监测总体呈上升趋势。以上2种现象可能与低空容易受周围其他建筑物阻挡影响有关，高空接受的空气面较大，大气湍流交换和垂直扩散能力较强，有利于周围PM2.5扩散和迁移，导致高空中的PM2.5质量浓度较大。由于PM2.5与本身的特征和环境条件关系密切，尤其是与本身的质量和风速、湿度关系密切，这种颗粒物与空气对流等气象要素的关系，在以往的研究中也有类似的结果[2]。由于受研究条件的限制，81 m以上空气中的PM2.5质量浓度变化规律尚不清楚，需要进一步研究。
2.2 PM10随高度变化分析
对两栋楼10个监测点位统计，PM10结果如图1所示。冬季幸福岛小区PM10随高度增加，呈下降趋势，在3～30 m之间，PM10随高度变化不明显，而超过30 m 后，PM10降低较大，当高度为81 m时，其质量浓度达到最低值。冬季华泰新都小区PM10随高度增加，总体呈下降趋势，在3～51 m 之间，PM10质量浓度随高度增加而减小，当高度为51 m 时，其质量浓度达到最低值，而超过51 m后，PM10随高度增加趋于上升趋势。以上2种现象可能与PM10较重有关，易受重力影响。刘昌伟等[2]指出在0～56 m之间时，PM10大致随高度增加而减小，这种现象与大气的垂直扩散分布能力和颗粒物的性质有关，也与气象要素（风速、湿度、气压）关系密切，尤其垂直高度上的风速变化是导致PM10垂直差异的重要因素。李沐珂等认为[3]随风速的提高，在一定高度内PM10浓度逐渐降低。此次垂直高度监测仅限于81m以内，81 m以上空气中的PM10质量浓度变化规律尚不清楚，需要进一步研究。
图1 冬季PM2.5与PM10随高度变化规律
3 结论
冬季空气中可吸入颗粒物PM10质量浓度随高度增加总体上呈下降趋势，较小的颗粒物PM2.5质量浓度随高度增加总体上呈上升趋势，这种现象可能与大气的垂直扩散分布能力和颗粒物的性质有关，PM10较重，易受重力影响，PM2.5较轻，风力对其影响较大有关；也与气象要素关系密切，尤其垂直高度上的风速变化是导致PM2.5和PM10垂直差异的重要因素。
本研究仅对沈阳市冬季2个地点进行监测分析，不足以全面衡量沈阳市高层建筑垂直分布特征，为了更加充分反映区域内颗粒物的污染特征，今后需要增加监测点位和监测时间。
参考文献
[1]周学华，王哲，郝明途.济南市春季大气颗粒物污染研究[J].环境科学学报，2008，28（4）：755-763.
2室外风环境设计模拟分析
2.1模拟工况
本项目根据《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》确定夏季和冬季的风向和风速参数，在室外风环境模拟中研究的具体工况及参数设置。
2.2模拟分析
2.2.1风速。1.5m高度处风速云图（夏季、过渡季/平均风速）铁路局商业广场风速均低于3.2m/s，建筑的朝向与主导风几乎一致，有利于夏季、过渡季的自然通风。项目建筑外周围风速基本处于0.50~3.2m/s之间，周边流场无滞风现象，不影响周边环境质量。距地1.5m高度处初始风速、最大风速分别为2.17m/s、3.2m/s，风速放大系数为1.47，小于2；最大风速小于5m/s，满足标准的要求。
2.2.2风压。分析项目各立面风压分布状况，提供迎风面风压等值线图（夏季、过渡季/平均风速）迎风面风压等值线图以同样的步骤分析冬季平均风速情况下的建筑周边流场分布状况。
3结论
3.1风速舒适性
铁路局商业广场建筑区域周边的流场分布较为均匀，气流通畅，无涡流、滞风区域，主要通道风场流线无明显的气流死区。项目建筑周边人行区域1.5m高度处风速均小于5m/s，同时风速放大系数均＜2，符合行人舒适的要求。
3.2自然通风
铁路局商业广场在夏季、过渡季节的建筑前后保持3Pa左右的压差，从而避免局部出现涡流和死角，有利于室内采用自然通风。
3.3防风节能
冬季主导风向项目周边区域风速均小于5m/s；在平均风速条件下，除迎风面之外的建筑部分前后压差在4Pa左右，满足“严寒地区冬季保证除迎风面之外的建筑物前后压差小于5Pa”的要求。
3.4达标判断
铁路局商业广场的建筑朝向为南北向，建筑朝向有利于夏季的自然通风，避开冬季主导风，满足《绿色建筑评价标准》GB/T50378-2006第5.2.6条一般项“：建筑总平面设计有利于冬季采光并避开冬季主导风向，夏季有利于自然通风”中关于建筑朝向的要求。各季节在平均风速条件下，铁路局商业广场周边人行区域距地1.5m高度处风速均小于5m/s，风速放大系数小于2，无涡流、滞风区域，符合《绿色建筑评价标准》GB/T50378-2006第5.1.7条一般项：“建筑物周围人行区风速低于5m/s，不影响室外活动的舒适性和建筑通风”的规定。
中图分类号 P467 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）13-0301-03
IPCC第五次报告指出，过去的130年全球升温0.85 ℃，温度升高将导致冰川减少、海平面上升，一系列的连锁反应带来的是极端天气的增加，已经严重威胁了人类的生存[1]。诸多研究表明，我国也是气温升高较明显的国家之一[2-4]，贺伟等对东北地区的气温和降水研究表明：1961―2005年东北地区年平均气温呈显著上升趋势，气候倾向率为0.38 ℃/10年。降水整体呈现减少趋势，气候倾向率为-5.71/10年[5]。王江山等分析了气候变暖和农业的关系，指出气候变暖增加了农业生产的不稳定性、导致某些极端天气气候事件频发、农业受损严重，农业生产布局、结构、生产条件变化，更增大了农业生产的脆弱性[6]。和龙市位于吉林省东南部，长白山东麓，境内地貌多山区、丘陵、台地、谷地、河谷平原，总面积5 069 km2，农作物（玉米、水稻）的耕作面积仅占全市总面积的5%左右，却供养着全市23万人，在全球、全国气候变暖的大背景下，分析和龙市的气候变化特征十分必要。
历史经验证明，人类的经济和社会的发展，如果顺应气候变化规律，就能推动社会发展，有利于完成各项活动，在不同的天气、气候条件下，做到顺天时、量地利，获得最大的经济效益和社会效益。本文对1961―2010年和龙市的气温和降水数据进行整理分析，找出其中的规律性，为今后的短期气候预测和服务“三农”提供参考依据，为指导农业生产和服务地方经济贡献绵薄之力。
1 资料与方法
1.1 资料来源
本文选用1961―2010年和龙市的平均气温和降水量数据，资料来源于和龙市气象站近50年资料，选用的平均气温和降水数据已经通过了代表性、准确性和比较性的检验。本文对四季的划分遵照气象学常规的定义：春季（3―5月）、夏季（6―8月）、秋季（9―11月）、冬季（12月至翌年2月）。
1.2 研究方法
1.2.1 温度与降水的趋势分析。利用一元线性方程对温度、降水数据进行趋势分析，方程为：
■i=a+bti（1）
式（1）中，用xi表示样本量为n的某一气候变量，ti表示所对应的时刻，建立xi与ti之间的一元线性回归方程。a为回归常数，b为回归系数，即气候倾向值。
1.2.2 突变分析检验。利用累积距平和Mann-Kendall方法结合对数据进行突变分析检验，Mann-Kendall方法的优点是不需要遵从一定的分布，且不受异常值的干扰，结合累积距平法使突变分析更直观。其公式分别如下：
累积距平算法：对序列x，其某一时刻t的累积距平表示为：
■t=■（xi-x）（t=1，2，…，n）（2）
其中，
x=■■xi（3）
Sk=■ri（k=2，3，…，n）（4）
式（4）中，当xi>xj时，ri=+1，当xi
UFk=■（k=1，2，…，n）（5）
式（5）中：UF1=0，Var（Sk）、E（Sk）是累计量Sk的均值和方差，在x1、x2、…、xn相互独立，且有相同连续分布时，可得出：
E（Sk）=n（n-1）/4
Var（Sk）=n（n-1）（2n+5）/72
1.2.3 周期分析。利用目前广泛使用的小波分析对数据进行周期分析。
2 结果与分析
2.1 气候年变化趋势
2.1.1 气温变化趋势。通过对1961―2010年气温数据进行分析可知（图1a），和龙市50年来平均气温呈上升趋势，气候倾向率为0.234 ℃/10年，相关系数通过了0.025的显著性水平检验，其上升速率低于东北地区年平均气温的增长速率[5]。和龙市50年间的年气温平均值为5.2 ℃，20世纪60年代初期气温明显偏低，气温以1985年为分水岭，1961―1985年的气温偏低，但气温总体仍然呈上升趋势，气候倾向率为0.087/10年，25年中共计6年气温高于本市的年气温均值、17年气温低于50年气温均值；1986―2010年的气温偏高，气候倾向率为0.246/（10年・℃），其中仅4年的年气温略低于50年气温均值，说明自1986年开始和龙市气温偏高明显。
2.1.2 降水变化趋势。通过对1961―2010年降水量数据分析可知（图1b），近 50年和龙市降水量变化基本平稳，总体呈增加趋势，气候倾向率为6.097 mm/10年。和龙市年均降水量为547 mm，降水以1983年为分水岭，1961―1983年降水量偏少明显，降水呈减少趋势，气候倾向率为-61.576 mm/10年，1973―1983年为降水量偏少最明显，且1980年年降水量下降到历史最低点；1984―2010年降水量较前期（1961―1983年）增多明显，但整体趋势仍呈现下降，气候倾向率为-40.173 mm/10年，1986―1995年的降水量偏多明显，1995年降水量达到历史最高点。
2.2 气候季节变化趋势
2.2.1 气温季节变化趋势。和龙市气温总体呈上升趋势，但四季的平均气温变化幅度不同（表1），对气温上升趋势的贡献不同。春季升温趋势不明显，总体仍呈上升趋势，气候倾向率为0.1 ℃/10年，20世纪90年代春季气温回升最明显，21世纪00年代春季气温下降趋势最明显；夏季气温较为平稳，略有上升，气候倾向率为为0.01 ℃/10年，20世纪90年代气温上升趋势明显，60年代气温下降趋势明显；秋季气温呈上升趋势，气候倾向率为0.24 ℃/10年，其中80年代气温回升趋势最明显，气候倾向率为1.45 ℃/10年。冬季气温上升趋势最明显，气候倾向率为0.52 ℃/10年，明显高于年气温的涨幅趋势，在80年代冬季气温回升最明显，气候倾向率为1.96 ℃/10年。50年来和龙冬季气温上升了2.6 ℃，对气温整体回升的贡献最大，其次为秋季。这与虞海燕等关于中国不同区域季节气温的研究结果略有不同[6]，冬季对东北地区增暖贡献最大，其次为春季，分歧主要出现在和龙市秋季增温贡献大于春季，可能与和龙市地处长白山区，境内多丘陵、盆地、山区、谷地和河谷平原等地貌有关。
2.2.2 降水季节变化趋势。由和龙地区四季的降水趋势（表1）可知，春季降水量呈上升趋势，气候倾向率为4.73 mm/10年，在20世纪70―80年代春季降水量呈下降趋势，在剧烈波动中下降，进入2000年以后快速上升；夏季降水基本平稳，整体呈现下降趋势，气候倾向率为-0.22 mm/10年，其中20世纪70年代、21世纪00年代下降趋势最明显，10年间降水量分别累积下降了130.7 mm，其他年代也不同程度地呈下降趋势；秋季降水整体呈现上升趋势，气候倾向率为0.6 mm/10年，其中20世纪60―70年代呈现下降趋势，70年代气候倾向率达到了-14.17 mm/年，在80年代开始秋季降水呈现上升趋势；冬季由于降水性质决定降水量是四季中最少的，在过去的50年冬季降水整体呈上升趋势，气候倾向率为0.99 mm/10年，对降水整体呈上升趋势的贡献列第2位。
2.3 气候突变分析
2.3.1 气温突变分析。利用累积距平和Mann-Kendall方法对气温数据进行处理，从累积距平（图2a）来看，1961―1989年年平均气温累积距平曲线整体呈下降趋势，表示有负距平值，1990―2010年平均气温累积距平曲线整体呈上升趋势，表示有正距平值，其中1986―1991年累积距平曲线波动明显，气温下降到最低点，自1986年开始气候回升趋势较为明显。从Mann-Kendall分析图（图2b）来看，在±1.96的临界区域内，UF值>0，呈上升趋势，UF线与UB线的在临界区域内的交点在1961年和2007年，可以认为这2年为气候突变年。2种方法结合说明和龙市50年气温基本没有发生突变。
2.3.2 降水突变分析。利用累积距平和Mann-Kendall方法对气温数据进行处理，从累积距平（图3a）来看，1961―1983年年累积距平曲线整体呈下降趋势，表示有负距平值，1984―2010年降水累积距平曲线整体呈上升趋势，表示有正距平值，其中1981―1986年、2001―2006年累积距平曲线波动明显，降水下降到最低点和上升到最高点，其间可能是气候突变年份。从Mann-Kendall对降水数据的分析图（图3b）来看，UF线和UB线相交于1983年、2003年，且交点在临界区域之内，那么此年可能是降水突变开始时间。结合2种方法基本可确定1983年、2003年为和龙市降水突变开始时间。
2.4 周期分析
2.4.1 气温的周期分析。前面分析表明，和龙市气温在各个季节存在不同时间尺度变化特征，为了进一步分析气温的变化特征，本文利用Morlet小波分析方法对气温数据进行统计，小波分析不仅可以给出气候序列变化尺度，还可以给出变化的时间位置。和龙市气温存在多时间周期尺度变化（图4a），存在4、7、11、16年的周期变化，在4年的周期变化里存在1963―1965年、1968―1971年、1979―1981年的气温偏低期；在7年的周期变化里存在1969―1972年的气温偏低年；在11年的周期变化里存在1983―1987年的气温偏低年。在7、11、16年的周期变化中，2005―2010年周期振荡的等值线里均存在未闭合的等值线，表明未来的几年温度变化将在波动中保持升温趋势。
2.4.2 降水的周期分析。通过前面对降水数据的分析表明，降水存在不同时间尺度的变化特征，进一步利用Morlet小波对降水时间周期变化特征进行分析（图4b），和龙市降水也存在4、7、11、16年的周期变化，降水在准11年的周期变化里存在1963―1970年、1975―1981年、1988―1993年、2003―2009年的降水偏少年，2009―2010年在11年和16年的周期振荡的等值线里均存在未闭合的等值线，在11年的周期变化里，降水偏少年份基本结束，将迎来降水偏多的年份，这与2012―2013年和龙市降水量偏多的实况非常吻合。
3 结论
研究结果表明，1961―2010年和龙市平均气温呈上升趋势，其中20世纪80年代增温趋势最明显，四季平均气温趋势与年变化一致，但各个季节增温趋势程度不同，冬季最强，对气候变暖的贡献率最大，其次为秋季。
1961―2010年和龙市降水量基本平稳，略有上升，降水
在20世纪80年代上升趋势最明显，四季降水的年变化趋势也略有不同，夏季降水略有下降趋势，春季、秋季、冬季呈上升趋势，春季上升趋势最明显，对年降水呈上升趋势的贡献率最大[7-8]。
从气温和降水突变分析来看，和龙市50年来的气温没有发生突变，在波动中持续上升；降水经历了1983年由少到多、2003年由多到少的突变。从周期分析来看，气温和降水均存在4、7、11、16年的周期变化。
4 参考文献
[1] IPCC.Climate Change 2013：The Physical Science Basis：Summary for Policymakers，Technical Summary and Frequently Asked Questions [EB/OL].[2015-03-01].http：//globalchange.gov/browse/reports/ipcc-climate-change-2013-physical-science-basis.
[2] 左洪超，吕世华，胡隐樵.中国近50年气温及降水量的变化趋势分析[J].高原气象，2004（2）：238-244.
[3] 王遵娅，丁一汇，何金海，等.近50年来中国气候变化特征的再分析[J].气象学报，2004（2）：228-236.
[4] 任国玉，初子莹，周雅清，等.中国气温变化研究最新进展[J].气候与环境研究，2005（4）：701-716.
[5] 贺伟，布仁仓，熊在平，等.1961―2005年东北地区气温和降水变化趋势[J].生态学报，2013（2）：519-531.
中图分类号：TU991 文献标识码：A
本实验主要研究某再生水厂出水中氯化物、总硬度与电导率的关系，通过化验数据分析监测结果，比较两者的相关关系，并总结数据之间的规律性，帮助运行人员根据电导率快速判断氯化物、总硬度具有一定的指导意义。
1 再生水厂工艺流程及水质情况
1.1工艺流程
以某再生水厂为例，目前再生水厂主要的深度处理工艺包括连续微滤膜（SMF）过滤、部分反渗透（RO）、部分臭氧（03）、氯消毒，核心工艺为双膜（SMF和RO）与臭氧联用，其中臭氧工艺段主要功能是脱色除味。SMF出水一部分直接进入臭氧工艺，另外一部分加入亚硫酸氢钠中和余氯后进入反渗透工艺，两个工艺出水后混合进入清水池。去除离子类指标的工艺主要是反渗透（RO），通过设计SMF出水与RO出水勾兑比例达到再生水相关的标准要求。
1.2再生水厂进出水水质
再生水厂采用污水处理厂的出水作为水源，通过分析进水水质发现，氯化物和总硬度变化较大，氯化物在367.6～148.3mg/L，总硬度在408.6～129.5mg/L波动。由于再生水用于工业用户，尤其是热电厂作为循环冷却水，按照《城市污水再生利用 工业用水水质》（GB/T19923-2005）要求，氯化物250mg/L以下，总硬度450mg/L以下。目前总硬度基本满足电厂要求，氯化物要满足水质要求则需要用RO水进行勾兑。为了保证供水水质，在进水的氯化物浮动较大的季节，以氯化物作为工艺调整指标，随时调整勾兑比。通过查阅相关文献资料了解到氯化物、总硬度与电导率具有相关性，为了及时、方便、快捷的了解氯化物、总硬度，通过本实验找到两者与电导率相关系数，通过方便测得的电导率推算氯化物、总硬度，及时调整RO水勾兑比，保证送水水质平稳达标。
3 实验部分
3.1 数据来源
由于水质的不同，其监测因子总硬度、氯化物与电导率的关系也不同。本实验选取样品的取样点为某再生水厂出水，时间范围是1～l2月春、夏、秋、冬四个季节，定3～5月为春季，6～8月为夏季，9～11月为秋季，1、2和12月为冬季。
3.2 分析方法
氯化物分析方法为硝酸银滴定法，其原理为在中性至弱碱性范围内（pH6.5～10.5），以铬酸钾为指示剂，用硝酸银滴定氯化物时，由于氯化银的溶解度小于铬酸银的溶解度，氯离子首先被完全沉淀出来后，然后铬酸盐以铬酸银的形式被沉淀，产生砖红色，指示滴定终点到达。该沉淀滴定的反应如下：
Ag++Cl-AgCl
2Ag++CrO4Ag2CrO4（砖红色）
总硬度分析方法采用EDTA滴定法，其原理为在pH10的条件下，用EDTA溶液络合滴定钙和镁离子。铬黑T作指示剂，与钙和镁生成紫红或紫色溶液。滴定中，游离的钙和镁离子首先与EDTA反应，跟指示剂络合的钙和镁离子随后EDTA反应，到达终点时溶液的颜色由紫变为天蓝色。
电导率则采用美国麦隆的多参数水质分析仪（6P）进行测定，方便、简单、快捷、准确。
4 结果与分析
4.1 氯化物与电导率的化验结果与分析
将12个月出水氯化物和电导率的化验结果汇总。
表1 再生水月平均值氯化物与电导率化验数据汇总
图1 年度出水氯化物与电导率关系
上述图表可清晰看出氯化物与电导率存在明显相关性，假设氯化物=K×电导率，其中K表示氯化物与电导率之间的比例系数。通过氯化物和电导率的化验数据总结两者之间的关系，计算得出K值，如表2所示。
表2 再生水氯化物与电导率相关系数K值
图2 年度出水氯化物与电导率相关系数K汇总
由图表可知， K值范围为0.138～0.154，最小值出现在4月，最大值出现在9月。综合12个月均值可以得出，春、夏、秋、冬四季的K季均值，即K春季、K夏季、K秋季、K冬季，分别为：K春季=（K3月+K4月+K5月）/3=0.142；K夏季=（K6月+K7月+K8月）/3=0.142；K秋季=（K9月+K10月+K11月）/3=0.149；K冬季=（K12月+K1月+K2月）/3=0.144，综合4个K季度平均值，可以得出K年均值，即K值，K年均=（K春季+K夏季+K秋季+K冬季）/4=0.144。
通过氯化物与电导率的相关性分析，可以揭示氯化物与电导率两者之间的相关关系，由方便测得的电导率值即可估算出氯化物值。
4.2 总硬度与电导率的化验结果与分析
将12个月出水总硬度和电导率的化验结果汇总。
表3 再生水月平均值总硬度与电导率化验数据汇总
图3 年度出水总硬度与电导率关系
由图可见，总硬度与电导率存在明显相关性。假设总硬度=K×电导率，K表示总硬度与电导率之间的比例系数。通过总硬度与电导率的化验数据总结两者之间的关系，从而计算得出K值见表4。
表4 再生水总硬度与电导率相关系数K值
图4 年度出水总硬度与电导率相关系数K汇总
由图表可知，相关系数K范围为0.194～0.231，最小值出现在冬季1月，最大值出现在夏季7月。综合12个月均值可以得出，春、夏、秋、冬四季的K季均值，即K春季、K夏季、K秋季、K冬季，分别为：K春季=（K3月+K4月+K5月）/3=0.214；K夏季=（K6月+K7月+K8月）/3=0.223；K秋季=（K9月+K10月+K11月）/3=0.208；K冬季=（K12月+K1月+K2月）/3=0.206，综合4个K季度平均值，可以得出K年均值，即K值，K年均=（K春季+K夏季+K秋季+K冬季）/4=0.213。可见，K在周期一年内变化幅度不大且呈现周期变化，4月、9月的K值较接近年平均，故可以代表一年中总硬度与电导率的比值。以K值的大小判断总硬度与电导率系数关系，从而可以根据电导率的化验数据估算总硬度的化验结果。
5 结语
再生水中氯化物、总硬度与电导率在数值上存在相关性。不同月份氯化物与电导率、总硬度与电导率相关系数K值略有不同，波动范围较小。通过本文研究结果，可据相关系数K由电导率值方便快捷及时估算出氯化物、总硬度。突况下，再生水厂必须及时采取措施，对运行工艺参数进行调整，保证出水水质合格达标，对用户平稳供水。
0 引言
雷暴是一种产生于强对流天气系统下的常见灾害性天气现象，关注气候变化，如今成为当今世界的几大议题之一。国外Changnon[1]等利用86个台站100年的雷暴观测资料，将美国雷暴活动划分为12个不同的区域，归结于6种雷暴活动变化类型，整体雷暴活动在变化中呈现减少的趋势。国内张敏锋，冯霞（1998）利用国内104个台站，研究发现近30年来，我国大部分地区平均雷暴频数在波动中减少，上世纪60年代前期雷暴频数有所增加；往后至70年代，呈缓慢减小的趋势；80年代中期雷暴频数减少幅度明显加快，频数现在正处于剧烈减少[2]。局部地区如广州雷暴日数平均每10年减少15.5天，月平均雷暴日数1至7月逐渐增多，8至12月急剧减少，呈现单一峰值[3]。德州市年雷暴日数呈减少趋势，平均10年减少1.28 天。月平均雷暴日数最多值出现在7月[4]。昌都地区雷暴日年际变化大，从上世纪80年代起呈递减趋势[5]。湖南省近35年（1971～2005年）来雷暴在不断减少，年际间变化特征是成加速度减少，其中夏季雷暴数百分比随着年际间变化是逐步减少，而冬季和春季雷暴发生比例均有所增加[6]。另外在特定的区域内，雷暴年际变化趋势还呈现一定的变化规律，主要表现在以大小不一的周期呈现不同的周期性震荡变化。徐桂玉，杨修群（2001）根据我国南方62个气象观测站1971～1995年近25年雷暴日数统计资料，研究南方雷暴的气候变化特征发现：我国南方雷暴25年变化的总趋势是逐渐减少的，并具有2年、4年、9年较短周期和21年长周期变化。较短周期存在着70年代以2年周期为主、80年代2年、4年周期都较明显、90年代以3～4周期为主的年代变化规律[7]。张美平、敖淑珍等利用广州白云机场1956～2001年46年的逐时观测资料，通过小波分析发现46年来广州白云机场雷暴日数的年际变化有着较好的9～12年振荡周期，而且雷暴的发生有逐渐减小的趋势变化[8]。孙丽、于淑琴等人利用1978～2007年辽宁省59个站常规地面观测资料，对雷暴日数的时空变化进行分析，结果表明： 1978-2007年雷暴日数总体呈逐渐下降趋势[9]。经国内外资料分析研究表明，大部分地区雷暴活动在年际变化上都呈现逐年减少的趋势。
香港地处亚洲大陆南缘华南沿岸，地形丘陵起伏，地势北高南低，总面积约1，104平方公里，管辖总面积2，755.03平方公里，水域率占59.9%。由于海陆面及地形差异的存在，易于地形雷暴的产生。香港属亚热带气候，夏天炎热且潮湿，冬天凉爽而干燥。受热带气旋、强烈冬季和夏季季风、季风槽等重要天气的影响，易形成锋面雷暴和切变线雷暴，经常在四至九月发生狂风暴雨[10][11]。特殊的地理环境和气候环境使得香港地区多年雷暴活动的时间和空间分布都极不均匀。据此，本文利用香港天文台常规气象观测站的观测记录资料，分析1950～2009年香港地区雷暴活动及异常情况，总结60年来该地区雷暴活动的变化特征，有利于提高防御雷电灾害能力，为香港地区的雷暴预测和雷电防护工作提供参考依据。
1 资料来源和分析方法
1.1 资料来源
本文资料来源于香港天文台气象观测数据资料库 [12]，经过仔细订正的完整雷暴日观测资料，为保证分析资料具有代表性，文中选用其中60年（1950～2009）记录作资料处理，分析香港地区的雷暴活动特征。
1.2 分析方法
1.2.1 最小二乘拟合
最小二乘估计是德国科学家Karl Gauss（1777～1855）提出用最小化图中垂直方向的误差平方和来估计参数，其主要思想是用最小二乘法拟合因变量与自变量间的回归模型，从而把具有不确定关系的若干变量转化为有确定关系的方程模型来近似地分析，通过自变量的变化预测因变量的变化趋势。本文采用最小二乘拟合雷暴活动与时间的关系，分析香港地区近60年雷暴日年际、季节变化趋势，以此反映香港地区长期雷暴活动变化情况。
1.2.2 小波分析
小波分析方法是一种窗口大小（即窗口面积）固定，但是其形状可改变，时间窗和频率窗都可改变的时频局部化分析方法，即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，这正符合低频信号变化缓慢而高频信号变化迅速的特点。因此，小波分析能将交织在一起的不同频率成分组成的复杂的时间序列分解成频率不相同的子序列[13]，低频部分信号的重构可以发现时间序列的发展趋势及规律，高频部分信号的重构可以发现时间序列的突变特性和循环周期[14]，以此观察不同时间尺度上的变化情况。小波函数定义为：如果ψ（t）∈l2（R）（l2（R）表示平方可积的实数空间，即能量有限的信号空间满足允许性条件：
（1）
那么ψ（t）叫做基小波，式中ψ（ω）是ψ（t）的Fourier变换，由基小波函数ψ（t）进行伸缩和平移，本文选用Daubechies （db） 小波函数，对香港60年雷暴日数离散序列进行分析，更清晰地反映雷暴日序列的细微变化情况。
2 雷暴的时空分布特征
2.1 雷暴日数的年际变化特征及趋势分析
香港长达60年的雷暴日变化趋势（图1中曲线1）呈现年际差异较大的变化，其中雷暴日数最多高达53天，出现在1997年、2005年；最少年份为20天， 出现在1962年、1963年、1967年，与60年来香港年平均雷暴日比较少了15.69天。采用最小二乘拟合60年雷暴日数线性变化趋势（图1中曲线2），香港雷暴活动随时间增加呈现逐渐上升的趋势。
最小二乘线性拟合气象趋势函数为y=0.17433x
-309.05，反映香港近60年平均雷暴日数以1.74 天/10a 的趋势增加。对60年雷暴日数进行最小二乘5阶多项式函数拟合（图1中曲线3），发现香港60年雷暴日变化呈现如下变化趋势：雷暴活动自50年代中期急剧下降至60年来的最小值，该最小值处于60年代，而后的时间里一直呈现两个稳步上升的趋势，先缓慢增加至70年代末，在80年代的10年间呈现平缓下降，往后急剧增加。
为更清晰地了解雷暴日序列的细微变化情况，将香港地区1950～2009年雷暴日数变化序列转化为Matlab 环境下的离散信号，利用Daubechies小波（db5）将这一由不同频率成分组成的雷暴日时间序列分解成频率不相同的子序列（见图2），包括一个低频部分a5和5个高频部分d1、d2、d3、d4、d5。低频部分a5表现的是信号的主要特征，是主要的稳定特征表现，表征了60年来香港地区雷暴日数的主要变化趋势。原序列s中雷暴日数绝大部分分布在50天以下，第5级的大尺度低频分量a5一般在35天以上，最大为40天，最小值大于32天，序列存在长期增长的变化趋势，以1984年为突变点，分为两个阶段，即1984年以前为雷暴日数偏少年，1984年以后为雷暴日数偏多年。1950～1984年与1984～2009年比较，后者增长趋势较为迅猛。从第1层高频信号d5的重构可以看出3个明显的突变点，分别是1967、1984和1999年，并存在不太明显的30年大尺度。从第2层高频信号d4的重构可以看出3个明显的突变点，分别是1959、1967和1992年，存在不太明显的20年尺度。从第3层高频信号d3的重构可以看出8个明显的突变点，分别是1957、1959、1962、1967、1971、1995、2003和2005年，且在1975年以前存在7～8年左右的震荡周期。从第4层高频信号d2的重构可以看出60年来呈现出3～4年左右的震荡周期。
2.2 雷暴日数的季节性变化特征及趋势分析
自1950年到今，香港地区60年来共记录了2162次雷暴事件的发生，雷暴事件季节性变化最多发生在夏季，占60年雷暴日总数的55.14%；春季次之，占全年总数的29.18%；秋季占13.64%；其中冬季最少，发生了44次雷暴天气，占2.04%。图3中～四个图分别反映香港60年来雷暴日的季节变化序列、采用最小二乘拟合分别线性拟合和n阶多项式拟合所得的变化趋势图。采用线性拟合得到春、夏、秋、冬四季雷暴日随年变化的气象系数趋势方程为：
（2）
香港位于亚洲大陆的东南缘，整个地区受季风环流控制，在时间上分别受到冬季风和夏季风的影响，年内季风交替明显干湿季分明，在气候分类上本地属南亚热带季风气候。春季3至5月份，地面的冷高压开始衰退，锋区逐渐北移，西太平洋副高北抬，高空南支西风小槽小脊活动频繁，地面冷空气常与副高西侧偏南暖湿气流相遇，冷暖空气频繁交汇，锋面天气异常活跃，易于锋面雷暴的产生，因此雷暴活动也日趋活跃。香港春季雷暴活动情况如图3中所示，80年代以前临近年份雷暴波动范围较后期大，后期在小范围的波动过程中随年际增加而逐渐减小。用最小二乘5阶多项式拟合60年活动趋势发现，呈现正弦波形状变化。自1950年开始急剧减少至60年代中期，为60年间的春季雷暴活动最小值，在1963、1964两年的春季三个月里仅发生了一次雷暴活动。然后增加至80年代出现峰值为22天，再而减小。拟合60年来香港春季雷暴日数随年际变化y1=-0.022x+54.2428，雷暴活动以0.22天/10a的趋势随年份呈现减少。
夏季6至8月份，随着太阳直射点的北移，温度升高，亚洲热带环流出现调整，大陆热低压形成，海洋高压不断加强。6月香港受印度低压影响，过赤道的西南气流北进增强，南海西南季风建立。6月以后西太平洋副高不断增强，香港处在副高南缘，同时，南海热带辐合带、东风波、热带低压等热带天气系统活动频繁影响香港，冷暖空气频繁交汇，海陆面差异明显，对流极其活跃，各种天气活动频繁，迎来了全年雷暴最活跃的时期。夏季雷暴活动趋势如图3中所示，香港60年来都在小范围内紧凑的波动中呈现随年际增加先减少后增加的变化趋势，特别是在20世纪末，夏季雷暴活动异常活跃。拟合夏季雷暴活动随年际变化y2=0.1706x-317.841，雷暴活动以1.7天/10a的趋势随年份呈现增长。
秋季9至11月，香港地区是干燥的冬季风逐渐代替暖湿的夏季风的过渡季节，西风急流的季节性南移， 对流层中层的副高迅速退出，雷暴活动逐渐减弱，低层夏季风南撤，随后便是东北季风开始建立，香港出现了短暂晴朗、干燥的天气。秋季雷暴活动趋势如图3中所示，60年长期在大范围无规则的震荡中随年际增加呈现上升的趋势，采用多项式拟合发现活动趋势随时间呈现两谷一峰的变化趋势，拟合变化趋势函数为y3=0.018x-30.7792，雷暴活动以0.18天/10a趋势增加。
冬季，在每年12月至翌年2月，强大的蒙古高压控制着整个亚洲大陆。本地常处于大陆冷高压脊的东南缘，盛行东北季风，中高纬度东移的槽线常引导冷空气南下，地面冷锋随之南下影响香港，南海暖湿气流在沿海一带对峙，出现准静止锋引起的低温阴雨天气，不易形成对流性天气，雷暴活动极弱。张鸿发[15]等利用TRMM卫星探测到18～38°N、74～123°E闪电资料，对中国区域年、季、日发生闪电频数和随经纬度变化，闪电密度分布和闪电气候特征进行了计算分析，发现冬季只有很少闪电出现在中国30°N度以南地区，且每年发生100次左右。图3中所示香港冬季雷暴活动情况，雷暴活动60年来其中44年出现整个季节无雷暴天气，基本不出现雷暴活动。但在80年代初至90年代末，冬季雷暴活动异常活跃，拟合发现香港地区冬季雷暴活动以0.07天/10a的趋势随年份增加。
3 结论和讨论
本文以香港天文台60年雷暴日观测资料为基础，采用一系列数理统计方法探讨香港地区雷暴活动趋势得到如下结论：
1）香港地区年平均雷暴日数为35.69d，按雷暴日数划分属于多雷区。60年来，雷暴绝大部分始发于全年的3、4月份，分别占40%和28.3%。极少数年份在5月份才出现雷暴天气；主要终止于10、11月份，10月份占据50%以上。60年间雷暴日最晚均终止于12月份，从未出现过全年12月均有雷暴天气。
2）香港地区雷暴年际变化差异大，年平均雷暴日数相差在10日以上；年际变化在大尺度上与大部分地区完全相反，以1984年为界呈现两个时期稳定上升的趋势，1984-2009年增长较前一时期更为迅猛；与之对应在小尺度上呈现各式各样的波动，较为明显的是出现3-4年和7-8年振荡周期。
3）近代香港雷暴活动逐年增加，香港雷暴日的月频率变化显现双峰单谷的抛物线变化。季节变化呈抛物线型，主要集中在夏季，7-8月为雷暴的高发期，春秋次之，冬季发生的概率小。近60来夏季雷暴占55.14%，而冬季则不足3%，夏季、秋季和冬季雷暴日数均呈增长的趋势，尤其以夏季雷暴日数增长最为显著达到以1.7天/10a，而春季雷暴日数以0.22天/10a的趋势随年份减少。拟合雷暴活动与年纪增加的线性函数为y=0.17433x-309.05，香港雷暴活动以1.74天/10a的趋势随年际增长而上升。
本论文对雷暴日作数据分析，在数理统计软件的基础上得到一些结论，但鉴于观测数据资料本身的局限性，限制了对某些问题分析研究的进一步深入，有待于进一步思考和探索！
参考文献：
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[12] 香港天文台，气象数据库. http：//hko.gov.hk/cis/statis
tic/tsday_statistic_c.htm，2010-3-17/2010-5-22.
地源热泵是一项高效节能型、环保型并能实现可持续发展的新技术，它既不会污染地下水，又不会影响地面沉降。因此，目前在国内空调行业引起了人们广泛的关注，希望尽快应用这项新技术。现在尚未见到有关地源热泵技术设计手册供设计人员使用，但又不能等待设计手册出版后才使用地源热泵技术。笔者从实践角度对中小型地源热泵空调工程设计程序进行深讨，供同行讨论。
地源热泵技术的关键是地下换热器的设计。本文将着重探讨有关地下换热器的问题。
2地源热泵地下换热器的形式
众所周知，热泵机组的热源有空气源、水源、土壤源等。
土壤源热泵空调也叫地源热泵空调，就是在地下埋设管道作为换热器，管道与热泵机组连接形成闭式环路，管道中有液体流动通过循环将热泵机组的凝结热通过管道散入地下（供冷工况），或从大地吸取热量供给热泵机组向建筑物供热（供热工况）。
土壤源热泵换热器有多种形式，如水平埋管、竖直埋管等。这两种埋管型式各有自身的特点和应用环境。在中国采用竖直埋管更显示出其优越性：节约用地面积，换热性能好，可安装在建筑物基础、道路、绿地、广场、操场等下面而不影响上部的使用功能，甚至可在建筑物桩基中设置埋管，见缝插针充分利用可利用的土地面积。
3竖直埋管换热器型式
最常用的竖直埋管换热器就是由垂直埋入地下的U型管连接组成。
3.1竖直埋管深度
竖直埋管可深可浅，须根据当地地质条件而定，如20m、30m……直到200m以下。确定深度应综合考虑占地面积、钻孔设备、钻孔成本和工程规模。例如天津地区地表土壤层很厚，钻孔费用相对便宜，宜采用较深的竖直埋管，因深埋管的成本低、换热性能好、并可节约用地。
3.2竖直埋管材料
埋管材料最好采用塑料管，因与金属管相比，塑料管具有耐腐蚀、易加工、传热性能可满足换热要求、价格便宜等优点。可供选用的管材有高密度聚乙烯管（PE管），铝塑管等。竖直埋管的管径也可有不同选择，如DN20、DN25、DN32等。
3.3竖直埋管换热器钻孔孔径及回填材料
竖直埋管换热器的形成是从地面向下钻孔达到预计深度，将制作好的U型管下入孔中，然后在孔中回填不同材料。在接近地表层处用水平集水管、分水管将所有U型管并联构成地下换热器。
根据地质结构不同，钻孔孔径可以是Ф100、Ф150、Ф200或Ф300，天津地区地表土壤层很厚，为了钻孔、下管方便多采用Ф300孔径。
回填材料可以选用浇铸混凝土、回填沙石散料或回填土壤等。材料选择要兼顾工程造价、传热性能、施工方便等因素。从实际测试比较浇铸混凝土换热性能最好，但造价高、施工难度大，但可结合建筑物桩基一起施工。回填沙石或碎石换热效果比较好，而且施工容易、造价低，可广泛采用。
4竖直埋管换热器中循环水温度的设定
竖直埋管换热器中流动的循环水的温度是不断变化的。夏季供冷工况进行时，由于蓄热地温提高，机组运行时水温不断上升，停机时水温又有所下降，当建筑物得热达到最大时水温升至最高点。冬季供热工况运行时则相反，由于取热地温下降，当建筑物失热最多时，换热器中水温达到最低点。
设计时，首先应设定换热器埋管中循环水最高温度和最低温度，因为这个设定和整个空调系统有关。如夏季温度设定较低，对热泵压缩机制冷工况有利，机组耗能少，但埋管换热器换热面积要加大，即钻孔数要增加，埋管长度要加长。反之温度设定较高，钻孔数和埋管长度均可减少，可节省投资，但热泵机组的制冷系数cop值下降，能耗增加。设定值应通过经济比较选择最佳状态点。笔者认为埋管水温应如下设定：
4.1热泵机组夏季向末端系统供冷水，设计供回水温度为7—12℃，与普通冷水机组相同。地埋管中循环水进入U管的最高温度应<37℃，与冷却塔进水温度相同。
4.2热泵机组冬季向末端系统供水温度与常规空调不同，在满足供热条件下，应尽量减低供热水温度，这样可改善热泵机组运行工况、减小压缩比、提高cop值，并降低能耗。
我们知道风机盘管供热能力大于供冷能力，而一般建筑物的夏季冷负荷大于冬季热负荷，所以风机盘管的选型是以夏季冷负荷选型、冬季热负荷校核。采用地源热泵空调冬季供热时，可根据冬季热负荷实际情况，让风机盘管冬季也满负荷运行而反算出供热水温度，此温度要小于常规空调60℃的供水温度（大约供水为40℃左右）。将此温度定为热泵机组冬季供水温度。供回水温差取7～10℃。
地埋管中循环水冬季进水温度，以水不冻结并留安全余地为好，可取3—4℃。当然为了使地埋管换热器获得更多热量，可加大循环水与大地间温差传热，然而大地的温度是不变的，因此只有将循环水温降至0℃以下，为此循环水必须使用防冻液，如乙二醇溶液或食盐水。但这样会提高工程造价、增加对设备的腐蚀。在严寒地区不得不这样做，而在华北地区的工程中用水就可满足要求，不一定要加防冻液。
5换热面积与综合传热系数
5.1换热面积
一般换热器换热面积计算公式为：
……………………⑴
式中：
Q—换热器换热量w；
K—传热系数w/m·℃；
ΔT—对数温差℃。
5.2综合传热系数
地埋管换热器用以上公式计算很不方便，因为很难确定其换热面积。
竖直埋管换热器可以假设为“线热源”模型。引入综合传热系数进行计算，则较为简单、方便。
这里，将以某一流经地埋管换热器内的流体介质与大地初始温度每相差1℃，通过单位长度换热管，单位时间所传递的热量定义为综合传热系数K。
……………………⑵
式中：
K—综合传热系数w/m℃；
Q—换热器单位时间换热量，Q=Cm(t进-t出)W；
L—换热管有效长度m；
TP—流体介质平均温度，℃；
T进—U型管换热器进水温度℃；
T出—U型管换热器出水温度℃；
C—水比热4.180KJ/Kg·k；
m—水的质量流量kg/s；
Td—地温℃。
地温是恒定值，可通过测井实测。有关资料介绍某地地下约100米的地温是当地年平均气温加4℃左右。天津市年平均气温是12.2℃，实测天津市地下约100米的地温约为16℃，基本符合以上规律。
影响竖直埋管综合传热系数的因素有：地理位置、地质构造、埋管深度、埋管材料及管径、钻孔直径及回填材料、管中水的流速、热泵运行方式（连续运转还是间断运转）。
综合传热系数k可通过测井测得。由公式⑵可以看出，做一个地面钻孔与预计工程应用完全相同的U型竖直埋管，人为制作冷、热源，通入冷、热水，测出各个参数带入公式⑵即可计算出综合传热系数。
测井也可测出U型竖埋管出水温度T出。
综合传热系数K在系统运行初期波动值较大，系统运行一段时间后其值趋于一稳定值。我们通过实测K值波动在一个较小的范围内，在目前数据资料较少情况下可取波动平均值作为计算数据误差不会太大。
6竖直埋管地源热泵空调的设计
6.1确定设计参数与热泵机组
6.1.1计算建筑物空调夏季冷负荷及冬季热负荷。
6.1.2确定夏季冷水的供回水温度及地埋管进出水温度，进而确定机组中工质的夏季蒸发温度及冷凝温
度。
6.1.3计算冬季风机盘管的供水温度，取回水温度比供水温度低7～12℃。设定地埋管进水温度，根据测井测出的进出水温差推算出地埋管出水温度，进而确定热泵机组中工质冬季的蒸发温度和冷凝温度。
6.1.4由建筑物空调夏季冷负荷、机组蒸发温度和冷凝温度,以及冬季热负荷和冬季机组蒸发温度和冷凝
温度，就可以进行热泵机组的选型设计，或将参数提供给生产厂家，由厂家制造热泵机组。
6.1.5确定热泵机组型式（活塞机、螺杆机、蜗旋压缩机等），查出或计算出
该机组在夏季埋管水温最高时和冬季埋管水温最低时工况下的COP值。
6.2计算夏季总放热量和冬季总吸热量
6.2.1夏季竖直埋管换热器总放热量等于建筑总冷负荷加上埋管最高水温时机组消耗功率（机组消耗功率等于夏季冷负荷除以埋管最高水温时的COP值）。
6.2.2冬季竖直埋管换热器总吸热量等于建筑物总热负荷减去埋管最低水温
时机组所消耗的功率（机组消耗功率等于冬季热负荷除以埋管最低水温时COP值）。
6.3计算竖直埋管总长度
6.3.1夏季竖直埋管总长度计算
①夏季换热温差DTx8C
DTx=Tx-Td……………………⑶
式中：
Txü夏季竖直埋管内最高设计平均水温8C；
Tdü地温8C。
②夏季每米竖直埋管散热量qxW/m
qx=Kx·DTx……………………⑷
式中：
Kxü夏季综合传热系数W/m8C。
③夏季竖直埋管换热器埋管总长度Lxm
……………………⑸
式中：
Q夏—建筑物夏季总冷负荷W；
A—安全系数，取1.1-1.2。
6.3.2冬季竖直埋管总长度计算
①冬季换热温差DTD8C
DTD=Td-TD……………………⑹
式中:
TDü冬季竖直埋管内最低设计平均水温8C。
②冬季每米竖直埋管散热量qDW/m
qD=KD·DTD……………………⑺
式中：
KDü冬季综合传热系数W/m8C。
③冬季竖直埋管换热器埋管总长度LDm
……………………⑻
式中：
Q冬—建筑物冬季总热负荷W；
A—安全系数取1.1-1.2。
6.3.3确定竖直埋管换热器埋管总长度
以上计算取LX、LD二者中较大数值为本工程埋管总长度Lm。
6.4计算竖直埋管数量并确定布置形式
6.4.1竖直埋管数量计算
……………………⑼
式中:
n—U型竖直埋管个数；
H—竖直埋管设计有效深度m；
L—埋管总长度m。
6.4.2竖直埋管布置形式
结合工程场地可一字型布置、L型布置或矩阵型布置均可，根据测试结果分析,U型竖直埋管间距以5—6m为宜。
6.5确定竖直埋管水流速度与水泵选型
6.5.1确定水流速
试验显示，竖直埋管中如提高水流速度则换热量可适当增加，但增加量不与流速提高量成比例。竖直埋管中水流应为紊流状态，流速太快会增加循环水泵能量消耗，流速取1m/s左右为宜。
6.5.2确定水泵型号
流速确定后计算循环水流量及压力损失即可选择循环水泵的型号。
7结论
7.1地源热泵空调是节能、环保、对地下水无污染，并不影响地面沉降的好形式。特别是竖直埋管地源热泵更具有诸多优点，应予推广。
7.2采用土壤钻孔的综合传热系数法，可简化地源热泵的传热计算。
7.3竖直埋管地源热泵空调的设计步骤，为设计人员提供了一种设计方法，有利于提高设计速度，并减少设计失误。
参考文献
许农7号由河南省兆丰种业公司和河南许农种业有限公司联合选育，于2012年通过河南省农作物品种审定委员会审定，审定编号：豫审麦2012007，品种来源为新麦9号×豫麦18选系。
一、特征特性
农艺性状。属半冬性多穗型中熟品种，成熟期225.3天，与对照品种周麦18号成熟期相当。幼苗半匍匐，苗期叶片宽长，叶色浓绿，苗壮，冬季抗寒性好，分蘖率一般，成穗率高，每667平方米穗数较多，穗层较厚。春季发育快，长势好，抽穗早，抗倒春寒能力一般。成株期旗叶上冲，穗下节长，叶色黄绿，平均株高75.9厘米，茎秆弹性较好。长芒，有干尖，近长方形穗，结实性好，穗粒数中等，籽粒半角质，大小均匀，饱满度好。2010～2011年度产量构成三要素：平均每667平方米成穗数45.1万，穗粒数34.1粒，千粒重40.5克。2011～2012年产量构成三要素：平均每667平方米成穗数40.1万，穗粒数36.2粒，千粒重40.5克。
抗病性状。2011年经河南省农科院植保所接种鉴定：中感白粉病和条锈病，中抗叶锈病、纹枯病和叶枯病。
品质性状。2010年区试混合样品质分析结果（郑州）：蛋白质14.81%，容重818克/升，湿面筋32.2%，降落数值341秒，吸水量55.2毫升/100克，形成时间2.0分钟，稳定时间1.4分钟，弱化度165F.U.，沉淀值51.8毫升，硬度39HI，出粉率65.0%。2011年区试混合样品质分析结果（郑州）：蛋白质14.68%，容重811克/升，湿面筋30.4%，降落数值388秒，吸水量53.9毫升/100克，形成时间1.7分钟，稳定时间1.4分钟，弱化度133F.U.，沉淀值49.2毫升,硬度44HI，出粉率67.6%。
二、产量表现
区域试验表现。2009~2010年度参加河南省水地冬水Ⅱ组区试，8点汇总，6点增产，2点减产，平均每667平方米产531.1千克，比对照品种周麦18号增产5.06%，不显著，居15个参试品种的第4位。2010~2011年度参加河南省水地冬水Ⅱ组区试，12点汇总，6点增产，6点减产，平均每667平方米产560.7千克，比对照品种周麦18号增产0.10%，不显著，居15个参试品种的第6位。两年汇总平均增产2.6%，增产点率60.0%。
生产试验表现。2011~2012年参加河南省冬水Ⅱ组生产试验，11点汇总，11点增产，平均每667平方米产532.5千克，比对照品种周麦18号增产4.6%，居7个参试品种的第2位。
三、高产栽培技术
施足底肥。小麦要高产，底肥是关键。目标产量（每667平方米）500千克以上的小麦高产田，一般每667平方米施优质农家肥5立方米以上，尿素20千克或每667平方米施尿素20千克，二铵30千克。提倡施用小麦专用配方肥或按比例施用氮、磷、钾三元复合肥。
加深耕层，精细整地。加深耕层能活化土壤，打破犁地层，是实现小麦高产的关键措施之一。应用深耕深松技术，要深耕25~30厘米，耕深耙透不漏耕，达到上虚下实，地面平整，无明暗坷垃。
药剂拌种和土壤处理。药剂拌种：为了苗齐、苗匀、苗壮，播前应精选晾晒种子，播前采用适乐时拌种，按药E水E种子=1E10E1000的比例进行拌种，可防治小麦纹枯病、根腐病、苗枯病、立枯病等病害。
土壤处理：每667平方米用50%辛硫酸0.25升，拌细土，在犁地前均匀撒施地表，随耕地翻入土内，可有效防治蝼蛄、金针虫等地下害虫。
适期适量播种。该品种属半冬性品种。黄淮冬麦区10月上中旬均可播种，最佳播种期为10月15日左右，每667平方米播种量9千克。适播期过后每晚播3天，播种量增加0.5千克，以保证一播全苗，最大播种量不超过15千克。机械播种深度3~5厘米为宜，防止播种过深造成出苗困难或抑制生长麦苗不旺。
田间科学管理。冬前管理。出苗后应及时查苗补种，疏苗补缺。对旺长麦田中耕镇压，防旱保墒。抓好冬季中耕，中耕可以消灭杂草，破除板结，防旱保墒，预防冻害，促苗快发，培育壮苗，有利于麦苗安全越冬。冬季中耕一般实行浅中耕，可用窄锄、漏锄等，提高中耕质量，防治伤根麦苗。适时浇好越冬水，防旱、防冻，保苗安全越冬。化学除草，于11月下旬至12月上中旬，在晴朗无风的下午，每667平方米用75%杜邦巨星1克，兑水30千克进行田间均匀喷施。
春季管理。春季中耕：早春及早锄麦，不仅可以消除杂草，减少土壤水分蒸发，起到保墒的作用，而且还能提高地温，促苗早发。早施返青肥，拔节肥后移：对底肥不足或其他原因出现缺肥现象的麦田要及早追施返青肥，一般每667平方米追施尿素12千克左右。
IPCC第四次全球气候评估报告明确指出，自从工业革命以来，大气中CO2浓度明显增大，使得近100年来全球表面平均温度升高了0.74℃，达到有史以来的最高值。全球大幅度气候变暖，势必导致降水量的异常变化，而降水量异常变化是农业灾害(农业干旱、暴雨)的主要原因，将对农业产生深刻影响。20世纪80年代以来，国内学者对我国区域气候变化已做了较多的研究。通过对镇平县近50年降水量变化特征分析的基础上，进一步研究降水量变化对农业生产的影响，以便科学利用当地降水资源，提高人们对降水量变化的应变能力，进而合理地安排农业生产。
1.研究区概况
镇平县位于河南省西南部，东依卧龙区、南毗邓州市、西接内乡县、北连南召县，处于北亚热带向暖温带的过渡地带，秦岭山脉东延，伏牛山地质带中，南阳盆地西北侧，兼南北气候之长、四季分明。光照充足，雨量充沛，土地肥沃，气候适宜，东经111°58''-112°25''，北纬32°51''-33°21''，平均海拔高度在130-1100m，面积1500平方公里，人口94万人。
2.资料与方法
资料取自镇平县气象观测站1960年-2010年的观测值，选取平均降水量作为主要研究对象。使用的主要方法有：线性趋势分析、小波变换等方法。
3.镇平县年降水量的分布特征
镇平县降水量空间分布总特征是：从北部山区向南部平原递减。大部分地区年降水量为600～800mm。北部山区二龙、高丘、老庄等乡镇海拔200m以上的山区，年雨量为800-1100mm，为镇平县多雨区；由于地形的地力抬升作用，暖湿气流遇山地极易成云致雨，致使山地降水量普遍多于川谷，如北顶、四山、老庄等，为多雨中心，年降水量可达1000mm以上。南部平原地区降水量相对偏少，中部地区属过渡地段。
4.降水量时序变化特征分析
4.1年平均降水量变化特征
50年平均降水量变化图见图1。
从图1可以看出，镇平县年平均降水量约为709.4mm，近51年来，镇平县降水量距平呈波动趋势。20世纪60年代至80年代末降水降水变化每6年为一个变化周期（丰水期和枯水期），90年代变化剧烈为旱1年涝1年自然灾害频发阶段，量的年际变化较大，极易出现极端偏少或偏多年份，使得镇平县极端旱、涝等事件更加突出。
4.2季节降水量变化特征
4.2.1春季降水量变化特征
镇平县春季的平均降水量为139.5mm，而南阳春季平均降水量为156.6mm，比南阳偏少10.9%，相比之下镇平县春季降水略有不足，春旱时有发生。从资料可见，历年春季自然降水总体上看变化不是太明显，距平呈波动趋势。近51年中，春季降水1991年最多，季雨量达244.0mm；2001年最少，季雨量仅10.3mm。春季降水量年际间的振幅较大，1963年降水量仅45.3mm,比平均值偏少67％,而1964年降水量达236.5mm,比平均值偏多1倍多。春季降水在不同时间尺度上存在周期震荡，准25年及小尺度3～5年上的周期震荡非常明显。春季降水经历了少一多一少一多一少一多6个循环交替。1962年以前降水偏少，1963年-l969年降水偏多，1970年-1981年降水偏少，1982年-1989年降水偏多，1990-1994年降水偏少，1995-2004年降水偏多，2005年以后降水偏少，而2005年以后等值线还没有闭合，说明2008年后一段时间降水将会偏少，近年来经常出现冬春连旱现象。在3～5年的小尺度上，春季降水经历了少一多一少一多等15个循环交替，有更多的降水偏多期和偏少期的循环交替。
4.2.2夏季降水量变化特征
镇平县夏季的平均降水量为381.4mm，占全年降水的52％以上。其阶段趋势变化特点不太明显，平稳递减。夏季降水量在1985年以后异常偏多的年份仅有4年，而异常偏少的年份则明显增多，这种变化特征说明夏季极端洪涝事件发生的概率在减少但如果出现即为大涝，在2010年7.23特大暴雨灾害中镇平县损失多达1.3亿元，发生严重伏旱的概率在增加。
夏季降水有准15年周期，夏季降水经历了多一少一多一少一多一少一多7个循环交替；在35年时间尺度上，夏季降水经历了少一多一少一多等l6个循环交替；在等值线图的底部小时间尺度上，则有更多的相对多雨期和少雨期的循环交替。可见，夏季降水在未来一段时间内将比常年偏多，夏季降水的增多势必影响到全年的降水。
4.2.3秋季降水量变化特征
秋季平均降水量为153.4mm，而南阳秋季平均降水为163.7mm，相差了10.3mm，在南阳属偏少县。从资料可见，近51年来镇平县秋季降水也呈波动趋势，与年降水量变化趋势一致。在2000年以前降水量异常偏少的年份大于偏多的年份，这在20世纪80年代后期到90年代尤为明显。秋季降水的周期不显著，期间秋季降水经历了多一少一多3个循环交替，1960年-1975年以及2000年以后2个时期降水偏多，1975年～2000年降水偏少，其中1985年降水比常年偏多；3～5年时问尺度的周期震荡从1965年-2005年都较活跃，存在降水较多和较少的循环交替。
4.2.4冬季降水量变化特征
镇平县冬季降水以液态-固体混合形式降落。冬季平均降水量为35.1mm，年际间变化明显。从资料分析，可以把冬季降水大致划分为3个阶段，20世纪60年代-80年代为降水偏s少期，20世纪80年代-90年代为降水偏多期，进入2l世纪后降水则普遍偏少。近51年中冬季降水1990年最多，季降水量达82.4mm；2010年最少，季降水量仅9mm。冬季降水的周期也不显著。1980年以前以及2000年以后降水偏少，1980年-2000年降水偏多；3-5年时问尺度的周期变化存在少一多等12个周期震荡。
5.降水量未来变化趋势
分析表明，近51年来镇平县年降水量基本呈现了周期性的特点，准l2年周期振荡比较显著。20世纪80年代到21世纪初期的多雨期，60-80年代后期的少雨期以及进入21世纪后的又一少雨期，反映了该地区年降水明显的阶段性特征。根据山西省年降水的年际变化规律及未来发展趋势的分析，初步估计未来10年左右，镇平县将进入少雨期，少雨期之后，将可能逐步转入下一个多雨期。
6.结论
分析的局部化特性可展现降水时间序列的精细结构，为分析气候多时间尺度变化特征等农业生产关键问题研究提供了一种新途径。镇平县多年平均降水量的地区分布既受天气系统的制约，叉受地形等地理环境的影响，造成明显的地区性差异。年降水量空间分布的总趋势是从东南向西北递减，由盆地到高山递增。近51年来，镇平县降水量总体呈波动变化趋势。 [科]
【参考文献】
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［5］朱乾根,林锦瑞,寿绍文.天气学原理与方法[M].气象出版社,1979.
冬眠，对于爬行动物来说是一种极其重要的对环境的适应行为。血液作为运输营养和氧气的重要载体，其的变化是不可忽视的。对蛇类外周血细胞的已有较多的研究（李丕鹏，1997；吴孝兵等，1998；李殿伟等，2007），而有关冬眠对爬行动物的血液学的研究，目前国内还没有相关的报道。本文对棕黑锦蛇（Elaphe schrenckii）幼体冬眠与非冬眠的血液形态等进行观察分析，旨在提供更多有关棕黑锦蛇生物学基础资料。
1 材料与方法
实验用棕黑锦蛇均为2011年8月份孵化个体，冬眠组和无冬眠组设置温度分别为6℃和25℃，湿度为60%。2012年2月中旬冬眠组和无冬眠组各选取一条体表无损伤，大小相当的健康幼蛇，乙醚麻醉后，在近心脏部位剪开腹壁，暴露心脏，心房采血制作血涂片。涂片自然风干后，瑞氏染液染色，运用OLYMPUS显微镜观察、测量、白细胞分类计数。
2 结果
棕黑锦蛇血细胞与其他爬行动物一样均包括红细胞、白细胞和血栓细胞，其中白细胞又可分为三种：单核细胞、淋巴细胞和粒细胞（嗜中性粒细胞、嗜碱性粒细胞、嗜酸性粒细胞、嗜天青粒细胞）。
2.1 红细胞
冬眠组棕黑锦蛇幼蛇的成熟红细胞及胞核均呈椭圆形，胞质嗜酸性，染色均匀，胞核位于细胞中央，结构较致密，嗜碱性，着色深。
无冬眠组与冬眠组的棕黑锦蛇外周血红细胞，虽然在胞质和胞核的着色特性方面基本相近，但由长径与短径的比值可以看出无冬眠组红细胞（1.6）明显较冬眠组红细胞（1.52）长大，红细胞呈长椭圆形。无冬眠组红细胞核，长径与短径比值（2.27）较冬眠组的（1.46）表现出更加明显的拉长。另外，在无冬眠组中，红细胞核呈现较多的不规则形状，如细胞核内有圆形空泡或者有胞核周边有大小不等的突起等。
2.2 白细胞
实验观察的冬眠组和无冬眠组的棕黑锦蛇白细胞中，数量最多的均为是淋巴细胞和单核细胞，分别占白细胞总数的67%和76%。但在冬眠组中淋巴细胞占优势，而无冬眠组中单核细胞占优势。在粒细胞中，冬眠组略高于无冬眠组。
细胞形态上，单核细胞胞质较丰富，呈灰蓝色；核肾形，位于细胞一侧，呈蓝紫色。淋巴细胞大多呈圆形，胞核为不规则的圆形，呈蓝紫色，染色较均匀。嗜中性粒细胞是白细胞中体积最大的一种，多为圆形，胞质丰富，内含大量形态、大小各异的颗粒。嗜天青粒细胞近圆形，胞质内含有丰富的染成浅紫蓝色的颗粒，胞核椭圆形常位于细胞的一侧。嗜碱性粒细胞是白细胞中体积最小的，细胞圆形或椭圆形，胞质中充满嗜碱性颗粒，呈蓝黑色或深紫色，颗粒聚集在细胞表面。
2.3 血栓细胞
棕黑锦蛇的血栓细胞呈长卵圆形，比红细胞小。细胞核椭圆形或卵圆形，位于细胞中央，呈蓝紫色，细胞质较少，呈浅蓝灰色。血栓细胞常聚集成群，大约2-9个一群。
3 讨论
3.1 红细胞大小
红细胞在循环血中承担这重要运送氧气的作用，其细胞大小的变化与其机能状态、气候变化、海拔高度等因素有着密切的关系。对四眼斑水龟外周血红细胞的研究（傅丽容等，2004）以及程备久等（程备久等，1996）在鳖血细胞数量的季节变化及形态结构研究中均印证了上述结论。在高温季节8月份，四眼斑水龟外周血红细胞体积（雄性，27.35±0.66um）明显大于1、3月份（雄性，22.51±0.18um；20.32±0.26um）。对于棕黑锦蛇外周血红细胞在冬眠组（低温）表现为体积小，无冬眠组（高温）则是体积大。而且李殿伟等（李殿伟等，2007）提供黑龙江棕黑锦蛇（5-8月份）外周红细胞测量参数相比较，冬眠组和无冬眠组红细胞的长短径的比值小于其的数值。这种数值差异是否与不同地理居群之间的累积变化，以及不同季节和温度下红细胞的适应性调整有关，还是由于棕黑锦蛇实验观察个体数不足而引起的误差等需要进一步探讨。
3.2 单核细胞与淋巴细胞
白细胞在参与机体的特异和非特异防御机制中起重要作用，特别是淋巴细胞和嗜中性粒细胞、单核细胞。幼体棕黑锦蛇的单核细胞与淋巴细胞含量高，几乎占白细胞总数的80%（非冬眠）或70%（冬眠），说明在棕黑锦蛇幼体阶段无粒细胞（单核细胞与淋巴细胞）对机体防御能力起着重要的作用。
李殿伟等（李殿伟等，2007）报道了棕黑锦蛇（Elapheschrenckii）等10种成体蛇白细胞的分类比值。其中棕黑锦蛇的淋巴细胞、单核细胞和粒细胞分类百分比与本实验的实验数据有所差异。可见人工孵化的棕黑锦蛇在进入冬季后，不管是无冬眠还是冬眠，在白细胞分类中均表现出与野外自然生产的同种蛇有明显差异。这样的差异有待深入探讨。
参考文献：
[1]李丕鹏. 中国龟鳖血细胞及其发生的研究. 四川动物，1997 ，15（增） ：105～114.
[2]吴孝兵，张盛周，吴海龙.16种爬行动物血细胞形态学参数研究[J].动物学报，1998 33：29～33.
中图分类号 P467 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）20-0179-05
Analysis on Change Characteristics of Temperature in Yushu Area from 1971 to 2015
WEI Yong-liang HAN Fang-xin YANG Yong-shou
（Yushu Meteorological Administration in Qinghai Province，Yushu Qinghai 815000）
Abstract Aiming to understand the variation characteristics and regularity of temperature in Yushu area in recent 45 years，the climate change characteristics of decade，annual，seasonal and monthly temperature were analyzed based on the observed data of precipitation during 1971-2015. The periods of annual and seasonal temperature in Yushu area were also analyzed by using the wavelet transform method. The results showed that the annual temperature increased with a tendency of 0.437 ℃/10 a，the increased average temperature was about 2 ℃；in Yushu area，climate change had obvious seasonal variation，the temperature rising rate of spring，summer，autumn and winter were 0.279，0.397，0.460，0.591 ℃/10 a，spring warming rate was the lowest，winter heating rate was the highest. Monthly warming rate was in rising trend，the maximum monthly average increasing temperature appeared in December during the recent 45 years，with a total of raising temperature 3.2 ℃，and the second was in November；the minimum monthly average increasing temperature appeared in October，and the second was in May.Annual average temperature in Yushu area changecl suddenly from low to high in 1997，the significance level reached 0.01. The temperature of spring，summer，autumn and winter changecl suddenly in 1994，1994，1993 and 2002，the annual and seasonal temperature showed a main periodicity of 22 years.
Key words temperature；climate change；wavelet transform；Yushu Qinghai；1971-2015
近年来，全球气候正经历一次以变暖为主要特征的显著变化[1]，区域局地响应逐渐成为研究的热点问题。丁一汇等[2]对中国近百年来温度变化的研究结果进行了综述，王绍武等[3]给出了中国近100年温度序列，1880―1996年增温为0.44 ℃/100年，显著高于过去对中国气候变暖的估计值0.09 ℃/100年。王遵娅等[4]揭示了近50年来中国气候变化的一些新特征，近100年来中国气候变化趋势与全球总趋势基本一致，全国气温上升了0.4～0.5 ℃，略低于全球平均的0.6 ℃；中国20世纪初为冷期，之后逐步回升，到1940―1949年间达到最暖，之后又迅速变冷，且持续到70年代，然后再次出现了回升。郭志梅等[5]研究表明中国北方地区近50年来气温呈十分明显的增温态势，冬季增温比夏季更加明显。20世纪80年代中后期气温大多发生了一次显著的变暖突变。唐国利等[6]利用1957―2000年气温资料研究发现南京地区的平均温度有明显的增温趋势，其中冬季的增暖趋势最大，而夏季呈下降趋势。在过去的50年中，玉树地区的气候发生了显著的变化，温度的变化趋势呈明显增加趋势[7]。
在全球变化的大背景下，玉树地区的气温发生了相对应的变化，有必要了解气温的变化特征和变化规律，因此笔者选取玉树地区6个代表站近45年（1971―2015年）的平均气温资料进行研究，利用线性倾向估计方法、M-K检验[8]，分析了玉树地区气候变化特征和变化规律，用小波变换方法[8-11]分析了玉树地区年际、季节气温的周期变化特征。
1 资料与方法
1.1 研究资料
本研究选择了均匀分布在玉树地区内的6个雨量站作为代表性站点，6个代表性站点分别为玉树站、囊谦站、杂多站、曲麻莱站、治多站、清水河站。考虑到资料的连续性和完整性，提取站点1971―2015年45年同期日平均气温资料作为研究资料。文中所指春季为3―5月，夏季为6―8月，秋季为9―11月，冬季为12月至次年2月。
1.2 研究方法
研究方法包括线性倾向估计、Mann-Kendall法、滑动T检验、小波变换等方法以及其他数理统计方法。采用线性倾向估计对玉树地区1971―2015年45年的气温进行趋势分析；用Mann-Kendall法和滑动T检验检验气温变量是否表现出明显的变化趋势，判断突变点发生的位置，据此可直观而准确地确定发生突变的年份；利用小波变换对玉树地区1971―2015年45年平均气温进行细化分析，得到序列在不同时间尺度下的升降交替规律，再利用小波方差确定序列的主周期。
2 结果与分析
2.1 气温的气候变化特征
2.1.1 年代际变化。玉树地区年代际平均气温阶段性变化非常明显（图1），20世纪70年代至21世纪00年代年均气温呈持续增加的趋势，尤其是进入21世纪之后，年平均气温升高趋势更为显著。21世纪00年代与2011―2015年年均气温一致，均为1.1 ℃，比20世纪70年代、80年代以及90年代年均气温分别增加了1.4、1.3、1.0 ℃。分别对6个站的年代际变化进行分析，得到玉树市年平均气温在20世纪70年代至21世纪00年代呈增加趋势，在00年代年平均气温升至最高，为4.6 ℃，00年代至2011―2015年呈降低趋势；杂多县的年代际变化趋势与玉树地区的变化趋势一致，均为20世纪70年代至21世纪00年代年均气温呈持续增加的趋势，00年代与2011―2015年年均气温一致；囊谦县、治多县、曲麻莱县和称多清水河的年平均气温在20世纪70年代以后呈升高的趋势。
2.1.2 年际变化。图2为1971―2015年玉树地区年平均气温的线性变化，可以看出，1971―1997年为年平均气温偏低期，其中只有1984年、1988年、1994年、1996年的年平均气温高于多年平均值（0.3 ℃）；1998―2015年为年平均气温偏高期，其中只有2000年的平均气温低于多年平均值。年均气温最高为1.9 ℃，在2009年出现，最低为-1.1 ℃，出现在1983年和1997年，两者相差3.0 ℃。从总的气候趋势看，玉树地区年气温呈明显升高趋势，其气候倾向率为0.437 ℃/10年，45年来年平均气温升高了2.0 ℃。
分析玉树地区6个代表站1971―2015年年平均气温变化趋势，得到玉树地区6个代表站的年平均气温均呈升高趋势，治多县、曲麻莱县、囊谦县、称多清水河、杂多县以及玉树市的倾向率分别为0.468、0.451、0.415、0.461、0.457、0.355 ℃/10年，45年来各县站年平均气温分别升高了2.11、2.03、1.87、2.08、2.06、1.60 ℃；其中治多县的升高趋势最大，其次为称多清水河，然后分别为杂多县、曲麻莱县、囊谦县，玉树市的升高趋势最小。
2.1.3 气温的季节变化。由表1和图3可以看出，玉树地区气候变化有明显的季节性变化，春、夏、秋、冬气温升温率分别为0.279、0.397、0.460、0.591 ℃/10年，近45年来各季的平均气温分别升高了1.26、1.77、2.07、2.66 ℃，其中春季的升温率最小，冬季的升温率最大。
气温在各年代间变化也不一致，20世纪70年代和80年代四季的平均气温均为偏低期，90年代的增温主要出现在春季，平均气温较70年代和80年代增加了0.6、0.8 ℃。进入21世纪后各季节均在增温，以冬季增温最为明显，平均气温比20世纪90年代增加了2.1 ℃，其次是秋季和夏季的增温，平均气温分别较90年代增加了0.8、0.7 ℃，春季的增温趋势最小，平均气温较90年代增加了0.2 ℃。2011―2015年代春季和夏季的平均气温与00年代持平，秋季平均气温较00年代升高了0.1 ℃，冬季平均气温较00年代降低了0.4 ℃。从总体来看，近45年间秋冬两季变暖最为明显，但是各年代间其变化趋势和变化幅度也不尽一致。进入90年代以后，春季的增加趋势较为显著，而进入21世纪之后，冬季的增温趋势最为显著。
从图3a可以看到，1971―1990年为气温偏低期，其中只有1972年、1979年、1984年的平均气温高于多年平均值（0.8 ℃）；1991―2002年为平均气温持平期，在多年平均值上下波动；2003―2015年为气温偏高期，气温均高于多年平均值。春季最高平均气温为2.7 ℃，在1999年出现；最低平均气温为-0.7 ℃，出现在1990年，两者相差3.4 ℃。
从图3b可以看到，1971―1997年为气温偏低期，其中只有1972年、1979年、1988年、1989年、1991年、1995年以及1996年的平均气温高于多年平均值（9.6 ℃）；1998―2015年为气温偏高期，其中只有2015年的气温低于多年平均值。夏季最高平均气温为11.3 ℃，在2010年出现；最低平均气温为7.8 ℃，出现在1976年，两者相差3.5 ℃。
从图3c可以看到，1971―1987年为气温偏低期，其中只有1974年、1975年的平均气温高于多年平均值（0.5 ℃）；1988―2002年为平均气温持平期，在均值上下波动；2003―2015年为气温偏高期，气温均高于多年平均值。秋季最高平均气温为2.4 ℃，在2015年出现；最低平均气温为-2.1 ℃，出现在1972年，两者相差4.5 ℃。
从图3d可以看到，1971―2000年为气温偏低期，其中只有1987年、1994年、1999年的平均气温高于多年平均值（-9.7 ℃）；2001―2015年为平均气温偏高期，气温均高于多年平均值。冬季最高平均气温为-6.9 ℃，在2006年出现；平均最低气温为-12.2 ℃，出现在1983年，两者相差5.3 ℃。
2.1.4 气温的月变化。表2为玉树地区1971―2015年各年代各月气温距平变化及变化倾向率。从表2可以看出，20世纪70年代和80年代各月平均气温均为负距平；90年代3―7月以及11月的平均气温为正距平，其余均为负距平；00年代和2011―2015年代各月的平均气温均为正距平。说明玉树地区3―7月以及11月自20世纪90年代以来气温持续升高，其余月份自进入21世纪气温持续升高。
从气候变化趋势看，玉树地区各月（1―12月）降水量气候倾向率分别为0.505、0.595、0.293、0.298、0.280、0.374、0.466、0.351、0.487、0.203、0.691、0.706 ℃/10年，玉树地区各月气温均呈升高趋势，近45年来各月平均气温增温最大的月份是12月，共增温3.2 ℃，其次是11月；增温最小的月份是10月，其次是5月。
2.2 突变检验
2.2.1 年平均气温的突变检验。图4为玉树地区年平均气温突变的Mann-Kendall检验，从图4中的UF曲线可以得到，自20世纪70年代后期以来，玉树地区年平均气温有一明显的上升趋势，这种上升趋势在90年代中期超过了显著性水平临界线0.05，21世纪之后远远超过了显著性水平临界线0.001。从图中还可以看到，正序列曲线UF和反序列曲线UB 2条曲线在1997年相交，说明玉树地区年平均气温在20时间90年代后期的上升趋势是一突变现象，并且是在1997年开始的。利用滑动t检验的结果与Mann-Kendall检验结果一致，结果显示玉树地区年平均气温是1997年发生突变的，显著性水平达到了0.01。
2.2.2 季节平均气温的突变检验。从图5中的UF曲线可以得到，自20世纪70年代后期以来，玉树地区各季的平均气温均有一明显的上升趋势，夏季和秋季的上升趋势在90年代中期超过了显著性水平临界线0.05，21世纪00年代中期以后远远超过了显著性水平临界线0.001；春季和冬季的上升趋势在21世纪00年代中期超过了显著性水平临界线0.05。从图中还可以看到，各季的正序列曲线UF和反序列曲线UB 2条曲线分别在1994―2000年、1994年、1993年以及在2002年相交，再利用滑动t检验对上述的检验结果进行检验，春季平均气温的t统计值极大值出现在1994年，说明玉树地区春季在21世纪90年代中期的上升趋势是一突变现象，并且是在1994年开始的。夏、秋、冬季的滑动t检验的结果与Mann-Kendall检验结果一致。
2.2.3 月平均气温的突变检验。利用M-K检验和滑动t检验对玉树地区各月的平均气温进行检验得到，1―9月以及11月和12月存在明显的突变点，均通过了显著性水平0.05的检验，其中5月、6月以及12月的通过了显著性水平0.01的检验，7月、8月、9月以及11月的通过了显著性水平0.001的检验；10月突变不明显，没有通过0.05的显著性水平检验。
2.3 年以及各季平均气温的周期变化特征
用小波变换方法对45年来玉树地区年平均气温（图6）进行了分析，玉树地区年平均气温时间序列在近45年变化过程中存在22年左右尺度的周期，在22年左右长的时间尺度变化层次上，年平均气温发生了由气温偏低到偏高的变化过程，突变的时间约为1997年左右。玉树地区年平均气温的小波系数方差存在1个极大值，对应的时间尺度是22年，说明22年左右周期是年平均气温的主周期。
用小波变换方法对45年来玉树地区四季的平均气温进行了分析，玉树地区春季平均气温时间序列在近45年变化过程中存在多时间尺度特征，研究期内玉树地区气温存在3年以及22年左右尺度的周期，在3年左右长的时间尺度变化层次上，气温发生了由偏高偏低……6次交替循环过程；在22年左右长的时间尺度变化层次上，平均气温发生了由气温偏低到偏高的变化过程，突变的时间在1995年左右。玉树地区春季平均气温的小波系数方差存在2个极大值，对应的时间尺度是3年和22年，其中第一峰值为22年，说明22年左右周期是春季平均气温的主周期。玉树地区夏季平均气温时间序列在近45年变化过程中存在多时间尺度特征，研究期内玉树地区气温存在5年以及22年左右尺度的周期，在5年左右长的时间尺度变化层次上，气温发生了由偏高偏低……6次交替循环过程；在22年左右长的时间尺度变化层次上，平均气温发生了由气温偏低到偏高的变化过程，突变的时间在1994年左右。玉树地区春季平均气温的小波系数方差存在2个极大值，对应的时间尺度是5年和22年，其中第一峰值为22年，说明22年左右周期是夏季平均气温的主周期。玉树地区秋季平均气温时间序列在近45年变化过程中存在多时间尺度特征，研究期内玉树地区气温存在2年以及22年左右尺度的周期，在2年左右长的时间尺度变化层次上，气温发生了由偏低偏高……14次交替循环过程；在22年左右长的时间尺度变化层次上，平均气温发生了由气温偏低到偏高的变化过程，突变的时间在1995年左右。玉树地区秋季平均气温的小波系数方差存在2个极大值，对应的时间尺度是2年和22年，其中第一峰值为22年，说明22年左右周期是秋季平均气温的主周期。
玉树地区冬季平均气温时间序列在近45年变化过程中存在多时间尺度特征，研究期内玉树地区气温存在4年以及22年左右尺度的周期，在4年左右的时间尺度变化层次上，气温发生了由偏低偏高……5次交替循环过程；在22年左右长的时间尺度变化层次上，平均气温发生了由气温偏低到偏高的变化过程，突变的时间在1995年左右。玉树地区秋季平均气温的小波系数方差存在2个极大值，对应的时间尺度是4年和22年，其中第一峰值为22年，说明22年左右周期是秋季平均气温的主周期。
3 结论与讨论
（1）玉树地区年代际平均气温阶段性变化非常明显，20世纪70年代至21世纪00年代年均气温呈持续增加的趋势，尤其是进入21世纪之后，年平均气温升高趋势更为显著。年平均气温最高为1.9 ℃，在2009年出现，最低为-1.1 ℃，出现在1983年和1997年，两者相差3.0 ℃。玉树地区年气温呈明显升高趋势，其气候倾向率为0.437 ℃/10年，45年来年平均气温升高了2.0 ℃。
（2）玉树地区气候变化有明显的季节性变化，春夏秋冬气温升温率分别为0.279、0.397、0.460、0.591 ℃/10年，近45年来各季的平均气温分别升高了1.26、1.77、2.07、2.66 ℃，其中春季的升温率最小，冬季的升温率最大。玉树地区各月平均气温均呈升高趋势，近45年来各月平均气温增温最大的月份是12月，共增温3.2 ℃，其次是11月；增温最小的月份是10月，其次是5月。
（3）玉树地区年平均气温是1997年发生突变的，显著性水平达到了0.01。玉树地区四季的平均气温分别是1994年、1994年、1993年以及在2002年发生突变的。玉树地区的年平均气温以及四季平均气温的主周期是22年左右的周期。
4 参考文献
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中图分类号 P732；P461.2 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2016）02-124-02
Relationship between Precipitation of Winter in Southern Cities and El Nino in 2015――Taking Changsha，Wuhan，and Nanchang as Examples
Yang Liu
（Department of Geography and Environment，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，China）
Abstract：This paper attempted to analyze the variation trend of precipitation in recent years in the case city ， and compared it with the previous studies， to verify the relationship between the phenomenon which the precipitation of cities in southern China in 2015 winter was more than normal years and the El Nino.First， explain what is the El Nino and what cause it to form， then analyze the variation trend of winter precipitation in Changsha， Wuhan within ten years， in Nanchang within seven years， and try to sum up some rules.And judge that the law is in accordance with the previous studies and the time series of the Southern Oscillation Index in 1876-2011.It proved that precipitation of winter in southern cities in 2015 is due to the impact of the El Nino which happened in May 2014.
Key words：Southern city；Precipitation of winter in 2015；The E1 Nino
此前已有不少机构和学者研究过厄尔尼诺对中国降水的影响。世界气象组织和联合国环境规划署于1993年通过调查认为，厄尔尼诺处于发生阶段时，中国江淮流域夏季降水偏多，黄河流域、华北及江南等地降水偏少；当厄尔尼诺处于衰退阶段时，则反之。石广玉等研究进一步指出，厄尔尼诺发生在春季，则夏季多雨带主要位于淮河流域一带；发生在夏秋季，次年夏季多雨带将出现在长江沿岸及其以南地区[1]；若发生在秋冬季时，长江中下游地区梅雨量将偏少；在春夏季出现时，情况与之相反[2]。秦坚肇通过研究发现，东部型厄尔尼诺次年夏季长江以南沿海地区降水显著增加主要体现在8月，而中部型厄尔尼诺次年夏季江淮流域沿岸降水显著减少主要体现在6、8月[3]。目前关于厄尔尼诺对中国区域降水影响的研究一直处于探索阶段，因而本文研究2015年南方城市冬季降水量偏多与厄尔尼诺之间的关系具有一定的价值和意义。
1 厄尔尼诺及其形成原因
厄尔尼诺指在南美洲西海岸向西延伸，经赤道太平洋至日期变更线附近的海面温度异常增暖的现象。正常年份，南美洲西海岸区域盛行东南信风，把表层暖水向西输送，在西太平洋堆积，使西太平洋海平面上升，海水温度升高。而东太平洋海水在离岸风作用下，产生离岸漂流，造成海平面下降，下层冷的海水上涌，海水温度降低，空气层结稳定，空气不易产生对流运动，气候相对干燥。当南半球处于夏季，全球气压带、风带随太阳直射点南移，东北信风越过赤道向左偏转成西北季风。其不但削弱了秘鲁西海岸的离岸风，且吹拂着水温较高的赤道暖流南下，使秘鲁寒流的水温异常升高，形成不固定且无规律可循的“厄尔尼诺暖流”，不仅造成东南信风的减弱，赤道东太平洋地区海水上翻现象消失，当地的浮游生物、鱼类及鸟类大量死亡；而且由于海水温度升高，空气产生对流运动，区域降水异常增多，从而导致“厄尔尼诺”发生。厄尔尼诺发生时，大气现象一般滞后海洋现象2～3个季节[4]。据张志华等[5]研究表明，厄尔尼诺通常会导致南方梅雨时期从5月中旬推迟至6月，且出现北旱南涝，偶尔也出现北涝南旱，出现哪种状况取决于大气环流状况。宗海峰等通过研究提出，厄尔尼诺通常每隔2～7a发生一次，何时发生并不遵循严格周期，持续时间一般为1a左右，发生时间通常为5月（春发型）或7～8月（秋发型）[6]。
2 近年来南方城市冬季降水状况
据国家防汛抗旱总指挥部办公室通报的数据，2015年南方地区发生罕见冬汛。学界多认为此次罕见的冬汛是受2014年5月发生的厄尔尼诺影响。
如图1（a），2004-2014年间长沙市12月、1月、2月降水量峰值，分别出现在2010年、2011年及2004年，通过图1（b）可知武汉市为2012年、2008年及2004年。如图1（c），南昌市3个月份降水量峰值出现年份为2012年、2011年、2014年。相较于2004年，长沙市近年来冬天降水量有走低趋势；武汉市10a间2月份降水量变率最大，自2015年2月份起降水量呈上升态势；南昌冬季降水量相对高，历年12月份的降水量变幅最大，1月、2月的降水量变幅相对小，且近几年南昌市12月、1月的降水量呈现出下降的趋势，2月份降水量呈现上升趋势。可见，3市近年来降水量均呈波动变化的特征，具体到某年的12月、1月、2月的降水量之间的上升或下降趋势并无太大关联性。
综合图1（a）、（b）、（c）可知，2012年冬季3市降水量偏多。同时，通过对近年冬季降水量走势进行分析，得出2015年的1月、2月的降水量较往年均有一定幅度的提高，2月份降水量增加更为明显。总的来说，各月降水量的变化虽不具有明确的规律性，但整体变化趋势相同，说明长江中下游地区冬季降水量主要受大范围的天气系统影响，受区域小气候干扰较小。
3 2015年南方城市冬季降水量偏多源于厄尔尼诺影响
结合20世纪下半叶厄尔尼诺影响下长江流域多雨与洪水年份情况，并根据南方涛动指数SOI时间序列呈现出的规律可知，厄尔尼诺现象发生年份长江流域的降水一般增多并引发洪涝或较大洪水。
从厄尔尼诺所处发生阶段看，若2015年南方城市冬季降水量偏多是受发生于2014年5月厄尔尼诺影响，则正处于厄尔尼诺衰减阶段。长江中游城市群出现多雨天气，这与世界气象组织及联合国环境调查署（1993）调查结果所反映规律吻合；从发生年份看，厄尔尼诺发生于2014年且3市雨量站统计数据显示2015年夏季降水量偏高，也与石广玉等（1991）研究出发生年次年夏季主要多雨带出现在长江沿岸及其以南地区这一规律吻合；2015年长沙、武汉、南昌3市梅雨期较长，也应证了发生于春夏季的厄尔尼诺，无论当年或次年，长江中下游地区梅雨量偏多这一规律[7-8]。另一方面，结合南方涛动指数SOI时间序列，2012年3市雨量站统计数据显示降水量偏高，相应的南方涛动指数SOI的时间序列也呈现El Nino小型峰值。
因此，根据厄尔尼诺平均每2～7a发生一次的规律[9]并结合2015年南方冬季出现罕见冬汛及以上分析可以判断，2015年南方城市冬季降水偏多是受发生于2014年5月的厄尔尼诺影响。
参考文献
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