全 文 ：河南省旬日照时数的标度不变性分析∗
王纪军１∗∗　 潘　 攀１　 胡彩虹２　 李凤秀１
（ １河南省气候中心， 郑州 ４５０００３； ２郑州大学水利与环境学院， 郑州 ４５０００１）
摘　 要　 利用河南省 １０７个气象观测站 １９６１—２０１２ 年逐旬日照时数资料，分析河南省旬日
照时数的时空变化特征，并利用去趋势波动分析方法探讨了河南省旬日照时数的标度不变
性．结果表明： 研究期间，河南省逐旬日照时数及其站间均方差的平均值分别为 ５７．９０ 和 ９．１８
ｈ，其概率分布均不服从正态分布．河南省逐旬日照时数累积离差具有显著上升趋势，而逐旬
日照时数站间均方差的累积离差具有阶段性变化特征，在阶段内均具有显著的线性变化趋
势．河南省逐站旬日照时数的标度指数均在 ０．５ 以上，表明时间序列具有持久性．河南省旬日
照时数标度指数空间变异性较小，具有正态分布的特征．
关键词　 去趋势波动分析； 旬日照时数； 河南省
文章编号　 １００１－９３３２（２０１５）０２－０５２１－０６　 中图分类号　 Ｐ４６７　 文献标识码　 Ａ
Ｓｃａｌｅ ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ ｉｎ Ｈｅｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ， Ｃｈｉｎａ． ＷＡＮＧ
Ｊｉ⁃ｊｕｎ１， ＰＡＮ Ｐａｎ１， ＨＵ Ｃａｉ⁃ｈｏｎｇ２， ＬＩ Ｆｅｎｇ⁃ｘｉｕ１ （ １Ｈｅｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｅｎｔｅｒ， Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ，
４５０００３， Ｃｈｉｎａ； ２Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｎｃｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ
４５０００１， Ｃｈｉｎａ） ． ⁃Ｃｈｉｎ． Ｊ． Ａｐｐｌ． Ｅｃｏｌ．， ２０１５， ２６（２）： ５２１－５２６．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ ｄａｔａ ｏｆ １０７ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｈｅｎａｎ
Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ １９６１ ｔｏ ２０１２， ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ
ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ， ａｎｄ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ ｗａｓ ｓｔｕｄｉｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ
ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｄｅｔｒｅｎｄｅｄ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｅａｎｓ ｏｆ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ
ｄｕｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ ｅｒｒｏｒ ａｍｏｎｇ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ５７．９０ ａｎｄ ９．１８ ｈ， ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ， ａｎｄ ｔｈｅｉｒ
ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｎｏｔ ｓｕｂｊｅｃｔ ｔｏ ｎｏｒｍａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ． Ｔｈｅ ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ａｂｎｏｒｍａｌ ｏｆ ｓｕｎ⁃
ｓｈｉｎｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ ｈａｄ ａ ｄｉｓｔｉｎｃｔ ｌｉｎｅａｒ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｒｅｎｄ， ｈｏｗｅｖｅｒ， ｉｔｓ ｓｑｕａｒｅ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｓｔａ⁃
ｔｉｏｎｓ ｗａｓ ｏｆ ｐｈａｓｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ． Ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ ｏｆ ｅａｃｈ ｓｔａｔｉｏｎ ｗａｓ ａｂｏｖｅ
０．５， ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆ ｓｃａｌｅ ｉｎｄｅｘ ｗａｓ ｏｆ ｐｅｒｍａｎｅｎｃｅ． Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｃａｌｅ ｉｎｄｅｘ ａｍｏｎｇ ｓｔａ⁃
ｔｉｏｎｓ ｗａｓ ｓｍａｌｌ， ｗｈｉｃｈ ｏｂｅｙｅｄ ｔｈｅ ｎｏｒｍａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｄｅｔｒｅｎｄｅｄ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ； ｄｅｃａｄａｌ ｓｕｎｓｈｉｎｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ； Ｈｅｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ．
∗国家自然科学基金项目（５１０７９１３１）和中国气象局气候变化专项
（ＣＣＳＦ⁃２０１３１２）资助．
∗∗通讯作者． Ｅ⁃ｍａｉｌ： Ｗｊｊ＿ｗａｎｇ＠ ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ
２０１４⁃０５⁃２７收稿，２０１４⁃１１⁃２１接受．
　 　 日照时数是重要的气候因子，能够反映太阳辐
射的强弱，是农作物生长发育不可或缺的限制性因
子之一，因而全球气候变暖背景下日照时数时空变
化的研究受到学术界的广泛关注．任国玉等［１］分析
了中国 １９５６—２００２年日照时数的时空变化特征，表
明年平均日照时数具有显著下降趋势，但存在局地
性和季节性差异．李慧群等［２］利用经验正交分解
（ＥＯＦ）和 Ｍａｎｎ⁃Ｋｅｎｄａｌｌ 方法分析了 １９５６—２００５ 年
中国地区日照时数的变化趋势、突变情况、时空分布
和季节变化特征，表明在 １９８０年前后大部分测站显
示有突变，２０ 世纪 ９０ 年代之后日照时数减少趋势
有所缓解．张山清等［３］利用新疆 １９６１—２０１０ 年逐月
日照时数、总云量和低云量资料，分析了新疆日照时
数的变化趋势，并进行归因研究，认为研究期间低云
量明显增多是导致日照时数减少的主要成因．张万
诚等［４］对 １９６１—２０１０年云南日照资源的时空分布
及其年代际变化进行研究，发现日照时数的变化与
降水和温度的气候变化同步．贾金明等［５］利用 ３１ 个
气象观测站 １９５４—２００５ 年的资料分析了河南省及
濮阳市的日照时数变化特征．许传阳等［６］利用河南
省 １７个基准 ／基本站 １９６１—２００８ 年间的逐月日照
百分率数据研究了河南省日照百分率的时空格局和
变化趋势．朱敏等［７］分析了江苏省农业气候资源总
应 用 生 态 学 报　 ２０１５年 ２月　 第 ２６卷　 第 ２期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｆｅｂ． ２０１５， ２６（２）： ５２１－５２６
量的演变特征，指出江苏年日照时数以每 １０年 ６５．４
ｈ 的趋势减少，突变期大约开始于 ２０ 世纪 ９０ 年代
初．张爽等［８］采用线性倾向估计、累积距平、Ｍｅｘｈ 小
波及 Ｍ⁃Ｋ 突变检验等方法对重庆市北碚区年日照
时数进行时空变化特征分析，发现日照时数趋势转
折时间大致出现在 ２０ 世纪 ９０ 年代前期，日照时数
逐月变化趋势与相对湿度的逐月变化趋势相反．刘
义花等［９］对青海省日照时数的时空分布特征进行
分析，发现除乐都、共和日照时数略有增加外，其他
地区均呈下降趋势．郝智文等［１０］利用参数线性回归
检验和非参数 Ｍ⁃Ｋ 检验两种方法对山西省日照时
数的时空变化特点进行研究，结果表明山西省年平
均日照时数总体呈显著减少趋势，两种方法的一致
性很高．何彬方等［１１］指出，安徽省年日照时数呈显
著减少趋势，能见度、大气水汽压和降水量是影响日
照时数的因素，日照时数的显著减少与能见度的下
降、大气水汽压的增加、年降水量和年雨日数的增加
关系密切，而与总云量和低云量的减少无关．徐宗学
等［１２］研究表明，黄河流域的日照时数总体呈下降趋
势，该趋势在中下游地区尤其明显，对年日照时数下
降趋势贡献最大的月份是 １、６、１０ 和 １２ 月．刘艳艳
等［１３］发现，近 ５０ 年来河西干旱区年日照时数呈现
增加趋势，年日照时数具有 １２年左右的主振荡周期
和 ５年左右的次振荡周期，年和夏冬两季日照时数
的变化主要由大气中云量的变化引起．刘卫平等［１４］
发现，阿克苏地区年日照时数有增加趋势，且在
１９７４年发生了突变；秋、冬季日照时数呈减少趋势；
并利用构建的灰色预测模型对 ２００６—２０１０ 年的年
日照时数进行了预测．杨霞等［１５］指出，喀什年日照
时数呈增加趋势，且其存在准 ２８ 年变化周期，在
１９９７年发生了突变；喀什浮尘日数显著减少是造成
年日照时数、春季和夏季日照时数显著增加的主要
原因之一，而沙尘暴、扬沙不是影响日照时数变化的
主要因子．张立波等［１６］揭示了长江中下游地区日照
时数的时空特征及其影响因素，近 ５０年来长江中下
游地区年日照时数普遍显著减少，高于同期全国平
均减幅，明显的年代际转折发生在 ２０ 世纪 ８０ 年代
初期，长江以北地区年日照时数减少与降雨量增加
和平均风速减少有密切关系，而长江以南地区低云
量的增加作用也非常重要．黄菊梅等［１７］研究表明，
洞庭湖地区日照时数显著减小，可能与云量、降水
量、轻雾日数的增多以及风速的减小有关．陈小敏
等［１８］研究表明，１９６１—２０１０年海南岛日照时数总体
呈减少趋势，年、季和月日照时数的减少与该地区低
云量增加关系密切．王泓霏等［１９］研究指出，邢台地
区日照时数和太阳辐射显著降低，夏玉米产量潜力
的降低主要是生育期内太阳辐射下降和由温度升高
导致的生育期缩短共同作用的结果．
以往的相关研究集中为趋势分析方法，且多为
年、季和月的日照时数，很少涉及日照时数的标度不
变性分析．如果某一时间序列具有标度不变性，意味
着该序列是一个持久性的增强时间序列，也即可由
时间序列的过去变化趋势来预测未来．目前，标度不
变性的计算方法主要有去趋势波动分析（ｄｅｔｒｅｎｄｅｄ
ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＤＦＡ）的标度指数计算方法和基
于分形分布的重标极差分析方法（Ｒ ／ Ｓ）．这两种方
法均可以定量描述时间序列的标度不变性；但相对
于 Ｒ ／ Ｓ分析方法，ＤＦＡ是随机行走的均方根分析经
改进后而得到的算法，消除了局部趋势，避免了将时
间序列的短程相关、非平稳性虚假地检测为长程相
关性，且对数据长度没有过多要求，同时适用于平稳
和非平稳序列．因此，本文运用去趋势波动分析方法
对 １９６１—２０１２年河南省旬日照时数的变化趋势进
行滑动分析，探讨旬日照时数变化的驱动力及其意
义，以期为短期气候的精确预测提供指导．
１　 研究地区与研究方法
１􀆰 １　 研究区概况
本文以河南省 （３１° ２３′—３６° ２２′ Ｎ，１１０° ２１′—
１１６°３１′ Ｅ）作为研究区．研究地具有四季分明（冬季
寒冷少雨雪、春季干旱多风沙、夏季炎热降水多、秋
季晴朗日照长）、雨热同期（各地年内气温和降水的
季节性变化趋势一致）、复杂多样（受各地地理位
置、地形条件的差异等影响造成河南气候类型的复
杂多样性，既是气候的纬度地带性和高度地带性的
具体表现，也是气候显著的地方特色）、气象灾害频
繁［２０］（历史文献资料中，有大量关于河南气象灾害
灾情的记载）的基本气候特点，且存在自南向北由
北亚热带向暖温带气候过渡、自东向西由平原向丘
陵山地气候过渡的两个过渡性特征［２１］ ．
１􀆰 ２　 资料来源
资料源于河南省气象局气象信息与技术保障中
心提供的河南省 １０７ 个气象观测站（图 １） １９６１—
２０１２年逐日日照时数资料，统计为旬日照时数，然
后对旬日照时数进行系统分析．
１􀆰 ３　 去趋势波动分析方法
去趋势波动分析方法为 Ｐｅｎｇ 等［２２］研究 ＤＮＡ
序列时提出来的一种标度指数计算方法，并很快用
２２５ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
图 １　 研究区位置及气象站点分布
Ｆｉｇ．１　 Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ ａｎｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｍｅｔｅｏｒｏ⁃
ｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎｓ．
于诸多领域．
设原始序列为 Ｘ ｉ（ ｉ ＝ １，２，３，…，Ｎ－１，Ｎ），计算
时间序列的累积距平，形成新的序列 Ｙｉ（ ｉ ＝ １，２，３，
…，Ｎ－１，Ｎ）：
Ｙｉ ＝∑
ｉ
ｊ ＝ １
Ｘ ｊ － 􀭵Ｘ （１）
式中：􀭵Ｘ为原始序列的平均值．把新序列 Ｙ等分成 ＮＳ
个不重叠的等时间长度（Ｓ）的区间，其中，ＮＳ ＝Ｎ ／ Ｓ
（取整数）．由于序列长度并不总是时间长度的倍数，
因此会有一部分序列后面的数据信息没有被利用．
再对该序列的逆序进行相似分析，共有 ２ＮＳ 个等长
度的区间．
对每个区间 Ｖｉ（ ｉ ＝ １，２，３，…，ＮＳ－１，ＮＳ）用最小
二乘法拟合数据，得到局部趋势，ＰＶ ｉ（ ｉ ＝ １，２，３，…，
Ｓ－１，Ｓ；Ｖ＝ １，２，３，…，ＮＳ －１，ＮＳ）为第 Ｖ 区间的拟合
多项式，滤去该趋势后的时间序列记为Ｙ ｉ ｊ ．
Ｙ ｉ ＝Ｙｉ－ＰＶ ｉ （２）
计算每个区间滤去趋势后的方差，顺序和逆序
分别计算．
Ｆ２（Ｖ，Ｓ） ＝ １
Ｓ∑
Ｓ
ｉ ＝ １
Ｙ Ｖ ２［（Ｖ － １）Ｓ ＋ ｉ］，（Ｖ ＝ １，２，
３，…，ＮＳ － １，ＮＳ） （３）
Ｆ２（Ｖ，Ｓ） ＝ １
Ｓ∑
Ｓ
ｉ ＝ １
Ｙ Ｖ ２［Ｎ － （Ｖ － ＮＳ）Ｓ ＋ ｉ］，（Ｖ ＝
ＮＳ ＋ １，ＮＳ ＋ ２，…，２ＮＳ － １，２ＮＳ）
（４）
计算所有等长度区间的方差求平均，得到标准
ＤＦＡ波动函数：
Ｆ（Ｓ） ＝ １
２ＮＳ
∑
２ＮＳ
Ｓ ＝ １
Ｆ２（Ｖ，Ｓ） （５）
如果原始序列 Ｘ ｉ（ ｉ＝ １，２，３，…，Ｎ－１，Ｎ）长程幂
律相关，则 Ｆ（Ｓ）与 Ｓ呈幂律关系，即：
Ｆ（Ｓ） ～ Ｓα （６）
在双对数坐标中，利用最小二乘法拟合数据，可
以得到标度指数 α，该指数能够表征序列的相关性．
０＜α＜０．５，表明原序列是反相关，如果时序先前
有上升趋势，那么它将来有下滑趋势，反之同理．表
明该时序有比随机过程更高的反转频率．
α＝ ０．５，说明序列具有标度不变性，表示原序列
是一个独立的随机过程．这只能说明时间序列不存
在长期记忆，但不能说明时间序列是一个高斯随机
过程．如果时间序列仅是短期相关，α 值会十分接近
于 ０．５．
α＞０．５，说明此时间序列的各个值之间不是相互
独立的，表现为正长程相关，是一个具有持久性的增
强时间序列．即过去发生事件对未来产生影响，在跨
时间尺度的事件之间存在相关性．其趋势增强行为
取决于 α＞０．５的程度．
α≥１，意味着该时间序列具有持久性的长程相
关性，但不是幂律相关．
１􀆰 ４　 正态性检验
对于样本数为 Ｎ 的时间序列 Ｘ ｉ（ ｉ ＝ １，２，３，…，
Ｎ－１，Ｎ），其偏态系数（Ｃｓｋ）和峰度系数（Ｃｓｈ）分别
为［２３－２４］：
Ｃｓｋ ＝
１
Ｎ∑
Ｎ
ｉ ＝ １
χ
ｉ － 􀭰χ
ｓ
æ
è
ç
ö
ø
÷
３
Ｃｓｈ ＝
１
Ｎ∑
Ｎ
ｉ ＝ １
χ
ｉ － 􀭰χ
ｓ
æ
è
ç
ö
ø
÷
４
－ ３
式中：样本序列的平均值 􀭰χ ＝ １
Ｎ∑
Ｎ
ｉ ＝ １
χ
ｉ ，均方差 ｓ ＝
１
Ｎ∑
Ｎ
ｉ ＝ １
（χ ｉ － 􀭰χ） ２ ．
当样本足够大时，如果样本服从正态分布，其偏
态系数和峰度系数也服从数学期望为 ０ 的正态分
布，其均方差依次为：
Ｓｓｋ ＝
６（ｎ－２）
（ｎ＋１）（ｎ＋３）
，Ｓｓｈ ＝
２４（ｎ－２）（ｎ－３）
（ｎ＋１）２（ｎ＋３）（ｎ＋５）
式中：Ｓｓｋ为偏态系数的均方差；Ｓｓｈ为峰度系数的均
方差．
假设 Ｈ０：样本服从正态分布，取置信度 α ＝
０􀆰 ０５，当
Ｃｓｋ
Ｓｓｋ
＜１．９６ 且
Ｃｓｈ
Ｓｓｈ
＜１．９６ 时，接受原假设，
３２５２期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 王纪军等： 河南省旬日照时数的标度不变性分析　 　 　 　 　 　
认为序列服从正态分布；否则拒绝原假设，即序列不
服从正态分布．
１􀆰 ５　 数据处理
逐旬日照时数的处理以及 ＤＦＡ 的计算采用
Ｉｎｔｅｌ Ｖｉｓｕａｌ Ｆｏｒｔｒａｎ Ｃｏｍｐｏｓｅｒ Ｘｅ ２０１１ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ ｆｏｒ
Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｖｉｓｕａｌ Ｓｔｕｄｉｏ ２００８ 软件，其他统计采用
ＳＰＳＳ ２０进行分析．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 河南省旬日照时数的时空变化特征
研究期间，河南省的旬平均日照时数为（５７．９±
０．４６） ｈ，旬日照时数的中值为 ５８．４ ｈ、均方差为 ２０．０
ｈ．历年旬日照时数最大值为 １１８．１ ｈ，出现在 １９６８年
的第 ２１旬（７月下旬）；最小值为 ３．６ ｈ，出现在 １９８９
年的第 １旬（元月上旬）（图 ２）．
　 　 研究区的旬日照时数多在 ４０．８～７５．２ ｈ，出现频
率为 ６０％；旬日照时数少于 ４０．８ ｈ 或多于 ７５．２ ｈ 的
出现频率各占 ２０％．旬日照时数超过 １００ ｈ 的旬共
计有 ２３个，集中出现在 ５—９ 月，只有 １９８１ 年的第
１２旬（４月下旬）例外．旬日照时数低于 １０ ｈ 的旬共
计 １４ 个，集中出现在 １１ 月至翌年 ３ 月，只有 １９９２
年和 ２００９年的第 ２６旬（９月中旬）例外．
逐旬日照时数的偏度系数和峰度系数分别为
－０．０８和－０．２７；其标准误各自为 ０．０６和 ０．１１．峰度系
数为负值，说明逐旬日照时数数值不集中，有比正态
分布更短的尾部；偏度系数为负值，说明左侧有较长
尾部．旬日照时数累计出现频率（Ｐ）与旬日照时数
（μ）呈极显著的线性关系（图略），解释方差高达
９８􀆰 ８％，拟合方程为：Ｐ＝ ０．１６０３μ－９．１５５．
河南省逐旬日照时数站间均方差为 （ ９􀆰 １８ ±
０􀆰 ０７） ｈ，其中值为 ８．６０ ｈ．历年逐旬日照时数站间均
图 ２　 河南省旬日照时数的年变化（１９６１—２０１２）
Ｆｉｇ． ２ 　 Ａｎｎｕａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｎ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ ｉｎ
Ｈｅｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ １９６１ ｔｏ ２０１２．
∗∗Ｐ＜０．０１． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．
方差的最大值为 ２８．４ ｈ，出现在 １９８２ 年的第 ２０ 旬
（６月下旬）；最小值为 ２．６ ｈ，出现在 １９８６年的第 ３５
旬（１２月中旬）（图 ３）．
旬日照时数站间均方差集中在 ６．６６ ～ １１．４１ ｈ，
出现频率为 ６０％；旬日照时数站间均方差＜６．６６ ｈ
或＞１１．１４ ｈ 的出现频率各占 ２０％．河南省逐旬日照
时数站间均方差超过 １５ ｈ 的旬共计 １０１ 个，占统计
时段的 ５．４％，集中出现在 ５—９月；出现在 ９ 月之后
的旬有 ８ 个，出现在 ５ 月之前的旬有 １５ 个．逐旬日
照时数站间均方差＜５．０ ｈ 的旬共 ８４ 个，其中，８０ 个
旬出现在 ５—９ 月之外，其他 ４ 个旬依次出现在
１９７２年的第 １７旬（６月中旬）、１９７７ 和 １９８５ 年的第
２６旬（９ 月中旬）以及 １９９７ 年的第 １６ 旬（６ 月上
旬）．说明旬日照时数在夏半年的空间变异性较大，
这与期间的局地天气过程密切相关．旬日照时数与
同期旬降水量呈显著线性相关（Ｐ＜０．００１），旬降水
量每增加 １ ｍｍ，日照时数减少 ０．２２ ｈ．
旬日照时数站间均方差的偏度系数和峰度系数
分别为 １．２７ 和 ２．９４，说明其时间序列不服从正态分
布．旬日照时数站间均方差累计出现频率（Ｐ）与均
方差（σ）具有显著的指数型分布，解释方差达到
８９􀆰 ０％，拟合方程为：
Ｐ＝ ０．７０３９σ＋６．０６８８
２􀆰 ２　 河南省逐旬日照时数及其均方差的累积离差
变化特征
由图 ４可以看出，研究期间，河南省逐旬日照时
数累积离差在 １９６１ 年第 １５ 旬（５ 月下旬）前为负
值，在第 １０旬达到谷值，为－２６１．７ ｈ，随后一直维持
正值．累积离差基本维持显著的直线上升趋势（Ｐ＜
０􀆰 ００１），倾向率为每旬上升 ２７１３．６ ｈ．
图 ３　 河南省旬日照时数站间均方差（ＭＳＥ）的年际变化
（１９６１—２０１２）
Ｆｉｇ．３　 Ｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｏｎ ＭＳＥ ｏｆ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ ｄｕｒａ⁃
ｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｆｒｏｍ １９６１ ｔｏ ２０１２．
４２５ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
图 ４　 河南省平均旬日照时数序列累积离差曲线（１９６１—
２０１２）
Ｆｉｇ．４　 Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｃｕｒｖｅ ｏｆ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ
ｉｎ Ｈｅｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｆｒｏｍ １９６１ ｔｏ ２０１２．
　 　 相对于逐旬日照时数累积离差序列，河南省旬
日照时数站间均方差的变化比较复杂，基本呈现先
上升后下降的线性趋势（图 ５）．站间均方差 １９６１ 年
第 １１旬（４月中旬）以前维持负值，其中在第 ８ 旬达
到最小（－２０．７ ｈ），之后持续线性上升，到 １９８０ 年的
第 ７旬（３月上旬）达到最大值，随后线性减少，正值
一直维持到 １９９７ 年的第 １２ 旬（４ 月下旬），其后一
直为负值．前升后降的线性趋势都达到显著水平（Ｐ
＜０．００１），其倾向率分别为每旬 １４７．０和－１６５．２ ｈ．
２􀆰 ３　 河南省旬日照时数的标度指数
河南省 １０７个气象观测站旬日照时数的标度指
数平均为（０．６７±０．０１），中值与平均值非常接近；旬
日照时数标度指数的站间均方差为 ０．０６，说明空间
变异性不大（图 ６）．１０７个气象观测站中标度指数最
大值为商丘的 ０．８１，最小值为南阳唐河的 ０．５３．旬日
照时数的标度系数站间偏度系数和峰度系数分别为
图 ５　 河南省旬日照时数站间均方差序列累积离差曲线
（１９６１—２０１２）
Ｆｉｇ．５　 Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｃｕｒｖｅ ｏｆ ＭＳＥ ｏｆ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎｓｈｉｎｅ
ｄｕｒａｔｉｏｎ ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ Ｈｅｎａｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ
ｆｒｏｍ １９６１ ｔｏ ２０１２．
图 ６　 河南省旬日照时数标度指数的空间分布
Ｆｉｇ．６　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｃａｌｅ ｉｎｄｅｘ ｏｆ ｍｅａｎ ｔｅｎ⁃ｄａｙ ｓｕｎ⁃
ｓｈｉｎｅ ｄｕｒａｔｉｏｎ．
（－０．０７±０．２３）和（－０．８０±０．４６），说明标度系数在河
南省境内变化比较平稳，符合正态分布的特征．河南
省旬日照时数的标度指数均在 ０．５ 以上，表明旬日
照时数时间序列各个值之间不是相互独立的，表现
为正长程相关，是一个具有持久性的增强时间序列，
说明在跨时间尺度的事件之间存在相关性．
３　 结　 　 论
利用 １９６１—２０１２ 年河南省 １０７ 个气象观测站
旬日照时数资料，对河南省旬日照时数的时空分布
特征及其标度不变性进行了分析．结果表明：河南省
逐旬日照时数及其站间均方差平均为 ５７．９０ 和 ９．１８
ｈ，其峰度系数与其标准误的比值均大于 １．９６，因而
其时空概率分布均不服从正态分布．河南省逐旬日
照时数的累积离差具有显著的线性增加特征；逐旬
日照时数站间均方差的累积离差则具有阶段性变化
特征，在阶段内均具有显著的线性变化趋势 （ Ｐ
＜０􀆰 ００１），以 １９９７年第 １２ 旬（４ 月下旬）为分界点，
显著表现为先升后降，表明在该点出现突变．河南省
逐站旬日照时数的标度指数均在 ０．５ 以上，表明旬
日照时数时间序列各个值之间不是相互独立的，表
现为正长程相关．旬日照时数标度系数的站间均方
差仅为 ０．０６，说明旬日照时数的标度指数空间变异
性较小；而从峰度系数和偏度系数与相应的标准误
的比值来看，服从正态分布．
本文对河南省 １０７个气象观测站旬日照时数的
标度指数进行了较为翔实的分析，但对其变化带来
的影响以及变化的归因研究没有涉猎，这是下一步
的研究方向．
５２５２期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 王纪军等： 河南省旬日照时数的标度不变性分析　 　 　 　 　 　
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作者简介　 王纪军，男，１９７０年生，博士，高级工程师．主要从
事气候变化与气候统计研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｗｊｊ＿ｗａｎｇ＠ ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ
责任编辑　 杨　 弘
６２５ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷