春季开学值周总结(精选5篇)
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春季开学值周总结范文第1篇
一、数据、指标及计量方法的选择
（一）滞留率概念界定
远程开放教育学籍8年（16个学期）有效。在学分制背景条件和个性化学习需求下，学生最短3个学期可以修完学分，取得毕业证书。所谓滞留生，即超过学籍有效期仍没有毕业的学生。伪滞留生，我们定义为第4学期至第16学期在籍的学生，这部分学生虽然超过了最短学习年限但在学籍有效期内仍具备学习与毕业的资格。滞留率，即滞留生的人数在注册学生总人数中的比例，本文研究的滞留生范围包括伪滞留生、滞留生。滞留率=滞留生÷注册学生总数
（二）数据资料的分析与处理
1.样本数据来源
利用天津广播电视大学远程开放教育教务管理系统平台，提取2011年8月前的1999年秋季—2008年秋季18届学生的相关数据，主要包括：注册学生数、毕业人数、退学人数、专业以及地区等。
2.滞留率指标
滞留率与伪滞留率，因为2009年春季-2011年春季入学的学生无毕业生，故本文中的滞留率共涉及1999年秋季—2008年秋季18个届别的学生。不同专业的滞留率：共选取了三个具有代表性的专业，会计学、法学、计算机科学与技术。法学作为文法类专业的代表，计算机科学与技术作为理工类专业的代表，会计学属于综合性学科，招生时文理皆可。不同地区的滞留率：市区的滞留率，主要涉及总校本部五个直属学院以及市区的其他分校，共选取13个；郊县的滞留率，涉及郊区及县内的部分分校，共选取9个。
（三）计量方法
基于SPSS16.0对分层次滞留率、分地区滞留率、分专业滞留率进行t检验，进行差异比较。基于Excel对总体滞留率和影响滞留率的各相关因子进行灰关联分析，找出影响滞留率的强关联因子、次强关联因子以及弱关联因子[1]。
二、滞留率的变化趋势分析与周期变化
（一）滞留率的总体概况
1999年秋季—2008年秋季远程开放教育共招生13万余人，毕业生人数10万余人，退学人数1万余人。如图1所示，1999年秋季—2008年秋季的学生总数、毕业生数、退学学生数整体呈曲折变化趋势。学生总数、毕业生数、退学学生数在2003年秋季达到最高值，此届招生总数为13,861人，占1999年秋季—2008年秋季学生总数的10.66%；毕业生数为11,074人，占毕业生总数的10.6%。从整个变化趋势来看，每年秋季招生规模要远高于春季，在2005年秋季以前这种变化趋势非常明显，2006年春季以后，变化趋势渐缓，招生总人数趋于稳定，固定在8,000人左右。表1显示，开放教育学生的滞留率比较稳定，变化趋势不明显，滞留率维持在0.1以下。滞留率最高的是1999年秋季入学的学生，滞留率为0.09；滞留率最低的是2002年春季入学的学生，滞留率为0.02。第一个毕业年的伪滞留率整体呈下降趋势，1999年秋季学生的伪滞留率达到最低点，为0.28。从2002年春季开始，第一个毕业年的伪滞留率呈逐年下降趋势，2006年秋季下降幅度最大，下降了27个百分点。出现这种现象的原因主要有：第一，2006年秋季之后，教育部有关规定要求，成人学习最短毕业年限为2.5年（5学期），故学生的第一个毕业年均在第5个学期，学习时间变长，学生有更多的时间来学习知识，获得课程学分；第二，2007年开放教育由试点转为常规，教学模式趋于稳定，教学质量也得到了大幅度的提升。2006年之前，天津电大为了支持学生个性化学习，在其它各项条件合格的情况下，允许学生1年半（3个学期）毕业。如2003年春季，为了提高检察院工作人员的整体能力，天津电大和检察院进行合作，设立了法学（检察方向）专业，学生在学习1年半（3个学期）之后，各项考试合格，就允许其毕业并为其颁发毕业证书。表1显示了第一个毕业年的伪滞留率和最后一个毕业年的滞留率，图2显示了各级学生不同学期的滞留率，整体呈不同程度的下降趋势。第3学期至第期下降趋势明显，平均降幅达到14%；从第期开始，下降趋势渐趋平缓，滞留率基本维持在0.1以下。学生在经过9个学期的学习之后，逐渐达到教学计划规定的要求，完成学习任务，顺利拿到毕业证，致使滞留率降低。
（二）滞留率的周期变化
把开放教育的滞留率划分为三个周期，第一个周期为3至6学期，第二个周期为7至期，第三个学期为10至16学期。周期划分依据为：一般情况下3至6学期属于学生的第一个毕业年所在学期，如表1所示；7至期开放教育的滞留率还处在剧烈的变化之中，如图2所示；进入第期之后，滞留率渐趋稳定，变化较小。第一周期处于第一个毕业年，滞留率相对较高，平均滞留率为0.49，如表1所示；第二周期，学生在继续学习了4个学期之后，毕业人数明显上升，平均滞留率降至0.13，两年时间下降了37个百分点；第三周期，滞留率相对稳定，平均滞留率为0.06，和最后一个毕业年的滞留率基本吻合。
远程开放教育具个性化学习的特征，学习者需要自我组织、自主制订学习计划并按计划学习。在第一周期，学生由于不适应远程开放教育学习模式，再加上学习者多是有职业的人，时间相对不宽裕，导致第一周期的滞留率较高，约有50%的学生不能按期毕业[2]。第一周期的退学率也相对较高，约占退学学生总数的95%。第二周期，随着学校支持服务功能的加强以及学生自主学习能力的加强，滞留率大幅度下降。最后一个周期，随着学习年份的增多，滞留的这部分学生自信心下降，学习积极性下降，毕业学生明显减少，滞留率变化幅度较小。
三、多视点的滞留率变化趋势分析与差异比较
（一）不同层次的滞留率变化趋势与差异比较
1.本、专科滞留率的变化趋势
2002年春季之前入学的本科学生，滞留率呈逐年下降趋势（见图3），下降幅度较大，说明开放教育的质量不断提升，毕业人数显著增多，天津电大远程开放教育逐步探索出属于自己的教育模式。2002年春季的滞留率达到历史最低点，仅0.01。2002年秋季—2006年春季的滞留率渐趋稳定，没有大的波动，均在0.06以下。其中，滞留率最高的两届学生是2005年春季和2005年秋季，为0.06。2006年春季之后的本科学生滞留率上升速度加快，主要原因是2006年春季之后的学生还没有超过八年的学籍有效期，仍有一部分学生会在今后几年拿到毕业证书，目前属于伪滞留阶段。2000年秋季入学的学生滞留水平明显低于1999年秋季学生滞留水平，下降幅度较大。2001年春季—2007年春季学生的滞留率趋于稳定，2002年春季学生的滞留率水平达到专科滞留率的最低点，为0.03。2007年春季之后的专科滞留率和本科滞留率相类似，出现逐渐上升的趋势，同是出于学籍8年有效期的原因，目前属于伪滞留阶段。从图3的变化曲线来看，开放教育的专科滞留率要略高于本科滞留率、总体滞留率，变化也相对比较剧烈，平均高出总体滞留率3个百分点。
2.本、专科滞留率的差异比较
由表2可知，本科滞留率的均值为0.0721，专科滞留率的均值为0.1089。经t检验，本科滞留率和专科滞留率之间存在显著差异，t统计值为7.655（P<0.05），专科滞留率显著高于本科滞留率[3]。
（二）不同地区滞留率的变化趋势与差异分析
1.市区和郊县滞留率的整体变化趋势市区的总体滞留率偏高，平均滞留率为0.12，高于总体滞留率和郊县滞留率的水平。从图4的变化曲线来看，市区滞留率的变化曲线高于郊县滞留率和总体滞留率的变化曲线，整体呈上升趋势。郊县滞留率则相对平稳，2006年秋季以前的学生滞留率基本维持在0.05以下。从整体来看，市区的滞留率高于总体滞留率，总体滞留率高于郊县滞留率，郊县滞留率处于较低水平。2002年春季学生的滞留率降至最低点，滞留率为0。2.市区、郊县滞留率的差异比较市区滞留率的均值为0.1221，郊县滞留率的均值为0.0468（见表3）。经t检验，市区滞留率和郊县滞留率之间存在显著差异，t统计值为7.11，p值为0.00（p<0.05），郊县学生的滞留率显著低于市区学生的滞留率。
（三）不同专业滞留率的变化趋势及差异比较
目前，天津广播电视大学开设的专业有40余种，本文选取三个具有代表性且招生人数较多的专业进行分析研究。会计学专业总人数25,549人，约占1999年秋季—2008年秋季总人数的20%；法学专业总人数16,673人，约占1999年秋季—2008年秋季总人数的12%；计算机科学与技术专业总人数较少，2,000余人，但它是理科专业中招生年数较多的一个具有代表性的专业。
1.会计学、法学、计算机科学与技术滞留率的变化趋势
从图5中可以看出，会计学、法学、计算机科学与技术专业滞留率的变化曲线起伏较大。会计学的滞留率较为稳定，起伏较小，法学、计算机科学与技术的波动幅度较大，且变化无规律，滞留率也相应高于会计学的滞留率。滞留率最低的是2001年秋季和2002年春季法学专业，滞留率为0.01。滞留率最高的是2007年秋季和2008年秋季的计算机科学与技术专业，达到0.3。
2.专业间滞留率的差异比较
如表4，经过t检验，会计学滞留率和法学滞留率的t检验值为2.1，p值为0.053（p>0.05），会计学滞留率和法学滞留率之间并不存在显著差异。会计学滞留率和计算机科学与技术滞留率的t检验值为3.494，p值为0.004（p<0.05），两者之间存在显著差异，计算机科学与技术滞留率的平均值高于会计学滞留率平均值0.05个百分点。
四、滞留率与相关因子的灰关联分析
由于前述的各项滞留率是对同一批次的数据进行的分类统计，无法用多元回归分析来比较学历层次、地区、专业对滞留率影响力的大小。借鉴统计分析方法———灰关联分析对影响滞留率的各项因子进行分析，以找出影响滞留率的强关联因子、次强关联因子以及弱关联因子。
（一）指标分类
将天津电大远程开放教育2002年—2008年13批次入学学生总体滞留率作为参考序列，各批次本科滞留率、专科滞留率、郊县滞留率、市区滞留率、会计学滞留率、法学滞留率、计算机科学与技术滞留率作为比较因素序列，借助灰色系统理论分析两组序列间的关联性，以进一步探索天津电大远程教育总体滞留率的影响因素。参考序列：X0(k),k=1,……,13比较因素序列：Xi(k),i=1,……,7,k=1,……,13
（二）数据标准化
将各批次数据除以初始批次数据进行数据标准化，得到其倍数数列即为初值化数列，转化数列具有可比较性,可以将问题转向对原始数据列中各因素增长倍数进行分析对比。
（三）计算关联系数
将标准化后的总体滞留率作为母序列y0(k)，将标准化后的各滞留率作为关联序列，分别计算各组关联序列与母序列间的关联系数L0i(k)=min+ρmax0i(k)+ρmax，其中0i(k)=y0(k)-yi(k)；min和max分别代表所有比较序列各个时刻绝对差中的最大值与最小值；ρ是灰关联系数的分辨系数，其意义是削弱最大绝对差数值太大引起的失真，提高关联系数之间的差异显著性，经验数据ρ一般取值0.5[4]。
（四）计算关联度
关联度：r0i=1Nk=1ΣL0i(k)关联度描述了系统发展过程中因素间相对影响程度的大小，N为期间数量，关联度等于不同期间关联系数的加权平均值。
关联度数值反映了各因子序列对总体滞留率影响力的大小，通过关联度数值，我们可以找出影响总体滞留率的强关联因子、次强关联因子以及弱关联因子，并以此作为降低开放教育滞留率的切入点，揭示滞留规律，对强关联因子加强研究、关注，有针对性地提出对策。表7显示，在影响滞留率的各项因子中，本科滞留率为最强关联因子，对总体滞留率的变化影响力最大。其次为专科滞留率。不同专业的滞留率对总体滞留率变化的影响力各不相同，影响力最大的为会计学滞留率，在以后的教学活动中，应加强对会计学教学水平的关注。在本次研究中，对总体滞留率影响力最低的为市区滞留率和郊县滞留率，说明地区滞留率这个相关因子对总体滞留率影响不大，在哪个地区上学并不会影响到毕业学生的质量及数量。
五、主要结论与思考
（一）主要结论
通过对总体滞留率的整体变化趋势分析以及周期比较分析，并对不同层次、地区、专业的滞留率变化趋势分析以及差异比较，我们得出了初步的结论，更深层次的研究成果需要我们继续挖掘[5]。
———滞留率整体呈下降趋势。从表1可以看出，无论是伪滞留率还是滞留率都呈逐年下降趋势，学生的第一个毕业年所在学期也渐趋稳定，一般维持在第7学期。实践证明，学生经过7个学期的学习是比较合理的，此时第一个毕业年的伪滞留率相对较低。
———第二周期的滞留率下降速度较快。若将滞留率划分为三个流动周期，则滞留率在第二周期下降最快，下降速度为37个百分点。此时，学生通过前期的学习已经有了一定的基础，对学习还充满兴趣，并没有失去信心，仍有充足的动力去完成学业，加之教师的正确引导，本周期是降低滞留率、提高毕业率的最佳时期。进入第三周期，滞留率变化趋势不明显，滞留率基本稳定，没有很大的改进空间。
———专科滞留率高于本科滞留率。通过t检验显示，本科滞留率和专科滞留率有显著差异，专科的滞留率明显高于本科滞留率。本科学生在经过了前期的专科学习之后，有一定的学习基础，学习自律性也相对较高，因此，滞留率低于专科滞留率。
———市区滞留率高于郊县滞留率。通过t检验显示，市区滞留率和郊县滞留率有显著差异，市区的滞留率高于郊县的滞留率。这就打破了一些传统的观念。在传统上，一般情况下市区的教育质量高于郊县教育质量，滞留生也会相对较少。天津广播电视大学采用远程开放教育方式，真正达到了资源共享，郊县的学生也可以享有优质的教学资源，从而提高了教育质量，滞留率出现了低于市区的情况。
———专业间滞留率的比较。专业滞留率相对分层次滞留率和分地区滞留率来说，变化幅度较大，稳定性相对较低。计算机科学与技术作为理工科代表专业，滞留率高于法学和会计学，变化曲线起伏较大。开放教育的学生多是基础较差的学生，理工类课程的学习需要学生具备较高的学习能力和自主性，因此，开放教育理工类学生的滞留率相对较高。
———灰关联结果分析。以本科滞留率、专科滞留率、市区滞留率、郊县滞留率、法学滞留率、会计学滞留率、计算机科学与技术滞留率为相关因子，通过灰关联分析，可揭示各项因子对总体滞留率影响力的大小。通过分析，本科滞留率为最强关联因子，其次是专科滞留率、会计学滞留率、法学滞留率。在开放教育中，应加强对本科学生的关注，进一步提高本科教学质量。在专业方面，加强对会计学等学科的投入，加大专业建设力度，提升课程建设水平。
（二）对策思考
对策一，建立导学机制，加大支持服务力度。研究发现，在三个流动周期中，处于第二周期的学生上升空间最大。因此，可建立有效的导学机制，及早发现处于第二周期的学生的学习困难，提供相应的支持服务，使这部分伪滞留生顺利毕业。建立有效的导学机制，要从以下两方面出发。首先，进行深入细致的思想教育，端正学生的学习动机，强化他们的学习意志，激发学习热情，使他们保持良好的学习状态。其次，提高面授辅导质量。面授辅导在整个学习过程中起着答疑、解惑的作用，是开放教学中不可缺少的一环[6]。为处于第二周期的伪滞留生聘请高质量的面授辅导教师，制定适合他们的特色学习计划，发现他们学习中的不足，提高课堂的趣味性，使学生积极投入到学习过程中。同时，在条件允许的情况下，为学生增加面授课程次数，增加学生和教师直接接触的机会。
对策二，加大对本科教育的投入。对影响总体滞留率的相关因子进行分析后得出结论，最强关联因子为本科。因此，降低滞留率，需要加大对本科教育的投入，提高本科教育的教学水平。天津电大的远程开放教育模式需要学生具有一定的学习主动性，这就需要学生有一定的独立学习能力。而本科生在完成了专科学习之后，具有了一定的学习基础，良好的学习习惯也逐渐形成，更适合于这种远程教育模式。学校应加强对本科师资力量、教学设备的投入，切实加强媒体建设，提高视听、文字教材质量，为本科生的学习创造良好的环境。
对策三，为学生提供个性化服务。信息社会的快速发展，使得远程教育的教学媒体向着多样化发展，准确、及时地向学生传递学习信息，使学生不断完善个人的知识体系，建立自己的学习模式尤为重要。学校应不断更新资源库，为学生提供多样化学习资源，满足学生的个性化发展需求。
春季开学值周总结范文第2篇
1.1资料来源该研究选取新安气象站1979~2008年逐年的年、季平均气温、平均最高气温和平均最低气温以及逐年、季极端最高气温和极端最低气温及逐年无霜期、降水量等资料。
1.2划分标准季节划分采用气象学上的标准:春季是3~5月,夏季是6~8月,秋季是9~11月,冬季是12月和次年1~2月;高温天数指气温≥35℃的天数,低温指天数气温≤-5℃的天数;无霜期指从春季的无霜日到秋季的初霜日为无霜期。
1.3研究方法研究主要采用回归分析、趋势线分析等方法。通过引入气候倾向率和气候趋势系数来研究各要素的气候倾向趋势和变化幅度,并采用相关系数统计检验方法,检验气候趋势系数是否显著。
2气候变化特点
2.1气温变化特征
2.1.1平均气温年际变化特点。新安1979~2008年30年平均气温年际变化如所示。新安历年平均气温是14.3℃。从中可以看到,20世纪80年代初期平均气温最低,从80年代中期开始平均气温在平均值以上的次数越来越多,相对峰值和相对谷值都呈明显升高趋势;从90年代开始,波动较大,升温剧烈。新安近30年来,气温呈显著上升趋势,拟合方程为y=0.046x+13.54,升温倾向率达0.46℃/10a,相关系数为0.71,高于中国50年的0.22℃/10a平均水平。
2.1.2气温的季节变化特点。新安1979~2008年各季平均气温年际变化如所示。新安春季的平均气温是14.8℃,从中可以看出,新安春季增温比其他各季的增温都剧烈,波动也比较大,线性增温倾向率0.92℃/10a,相关系数为0.73,在四季中增幅最大。从90年代初期开始,气温上升速率加快,一直保持在较高水平,特别是从2000年以来,春季气温平均值基本都在15℃以上。新安冬季气温升高明显(),线性增温倾向率达0.36℃/10a。新安冬季的平均温度是1.9℃,从80年代开始到90年代末,冬季气温在波动中上升,波动较小,80年代的平均温度基本都在2℃以下,1984年出现了30年来冬季的最低值;90年代的平均温度基本都在2℃以上,从90年代开始,增温速率加快,冬温显著升高,暖冬现象严重;进入2000年后,冬季的气温波幅远远大于其他时期,气温忽高忽低,说明新安在冬季气温不断升高的同时,出现暖冬与冷冬的概率也在不断加大。新安秋季气温波动较大(),虽然有升有降,但总体在波动中上升,增温倾向率为0.36℃/10a,气候趋势系数为0.39,与冬季线性增温倾向率相同;平均气温是14.3℃,与全年平均气温相同。由可以看出,从20世纪90年代初期开始,新安的秋季平均气温基本都在14℃以上,呈稳定上升趋势。新安夏季气温波动较大(),平均气温是25.9℃。总体来看,虽然新安夏季气温呈上升趋势,线性增温倾向率为0.18℃/10a,但气温随年度变化的相关性还不强,尤其是从1997年开始,新安的夏季平均气温在波动中有下降趋势。
2.1.3极端最高(最低)气温年际变化特点。新安1979~2008年极端最低气温变化如所示。新安极端最低气温多出现在1月和12月,极端最低气温气候平均值是-10.9℃,其年际差异十分显著,2007年最高值-4.7℃比1990年最低值-14.7℃高10℃。极端最低气温变暖趋势十分明显(),增温剧烈,30年来极端最低气温除1990年的特殊年份外,总体呈明显的波动上升趋势,其线性拟合气候增暖倾向率为每10年1.06℃,气候趋势系数为0.5。新安极端最高气温多出现在6~8月份,极端最高气温平均值是39.4℃。新安1979~2008年极端最高气温年际变化中(),有升温趋势,线性升温倾向率0.26℃/10a。极端最高气温差异十分显著,1993年最低值36.6℃比2005年最高值41.7℃低5.1℃。与极端最低气温变暖趋势相比,极端最高气温趋势波动较大,有明显的周期性变化规律,气温升高与降低的周期一般为4年。
2.1.4高(低)温天数年际变化特点。新安平均高温天数是15.4d,在高温天数年际变化序列中,其年际差异十分显著,波动较大,1997年出现高温43d比1983年出现高温2d相差41d。新安1979~2008年近30年最高气温天数年际变化如所示。从中可以看出,新安高温天数峰值升高趋势比谷值升高趋势明显,高温天数的增加也十分明显,高温天数线性上升倾向率为2.29d/10a,气候趋势系数为0.27。新安平均低温天数是19.3d,在低温天数年际变化序列中,其年际差异十分显著,波动较大,1976年出现低温40d比2001年出现低温5d相差35d。新安1979~2008年近30a最低气温天数年际变化如所示,可以看出新安低温天数的减少十分明显,低温天数线性下降倾向率为5.11d/10a,气候趋势系数为0.52。
2.2无霜期年际变化特点新安平均无霜期是220d,在无霜期年际变化序列中,其年际波动不一(),在1979年到1982年间,无霜期波动较大,最大值在2006年的271d与最小值在1976年的195d的差值为76d。从1979年开始到1988年间,无霜期上升趋势比较稳定,是第一个高峰期;从1991年到2002年处于较低的缓慢地上升期;从2004年开始无霜期上升迅速,振幅增大。从无霜期年际变化的总体角度看呈明显性上升,上升倾向率为10.86d/10a,气候倾向率为0.55。
2.3降水变化特征
2.3.1降水的年际变化特征。新安1979~2008年降水量的变化序列如图8所示,新安年平均降水量为646.3mm,降水量总体趋势是在波动中明显减少,降水递减倾向率为3.97mm/10a,干旱化趋势在不知不觉中发生。同时还明显看出,气候变暖后,年降水量振幅的相对变率比气候变暖前有明显的增加,表明随着气候的变暖新安年降水量变率增大,出现大旱大涝的可能性增加。就年代变化而言:80年代为丰水期,降水量比较稳定,高于平均值34mm,90年代波动中急剧减少,低于平均值44mm,为严重干旱期;2000~2008降水量比90年代有所增加,如果不考虑2003年的峰值,仍低于90年代的平均水平,其中,2003年的降水量是30年来最高,为严重洪涝年,使得10年平均值增大,其他年度降水量仍相对较少,干旱威胁依然存在。
2.3.2降水的季节变化特征。新安1979~2008年近30a来各季降水情况如图9所示。新安平均春季降水量为126.8mm。从图9中可知,新安春季降水在波动中呈减少趋势,递减率为6.87mm/10a,但降水量与年际变化相关性不强,而降水波动性规律较明显,春季最大降水量在整体变化趋势中呈7~8年的周期性,最小降水量在整体变化趋势中呈5~6年的周期性。春旱现象越来越严重。新安年降水主要集中在夏季,夏季平均降水量为322mm,占全年总降水量的50%,对全年降水影响最大。由图9可以看到:新安夏季降水同春季降水一样呈减少趋势,递增率为3.78mm/10a。虽然夏季降水量与年际变化相关性不强,但夏季最大降水量波动规律性最强,在整体变化趋势中呈6~7年的周期性变化,最小降水量波动规律也相对较明显,在整体变化趋势中相对呈5~6年的周期性变化。新安平均秋季降水量为167.4mm。由图9可知,新安秋季降水略有增加趋势,其降水量与年际变化相关性不强,降水波动规律也不明显,波幅较大,突变性较强。从2003年以来秋季降水量减少明显。新安平均冬季降水量为34.2mm。由图9可知,新安冬季降水略有增加,递增率为3.23mm/10a。由于冬季降水总量较少,故对全年降水变化趋势影响不大。
3气候变暖对农业及生态环境的影响
3.1气候变暖对农业气候资源的影响气候是进行农业生产的自然环境中最基本最重要的条件之一。气候年复一年,周而复始地为农业生产提供着光、热、水、空气等能量和物质资源。因此,从农业的观点看,气候是一种重要的农业自然资源。大气中CO2等温室气体含量增多,引起“温室”效应,使气候变暖。以气候变暖为主导的气候变化必将对作物生长发育和产量形成产生明显的影响[1]。因为CO2是植物进行光合作用制造有机物质所必不可少的原料,是太阳能量的转化和储存以及地球生物圈赖以生存和平衡的基础。一般说来,在其他条件不变时,其含量增加将有利于植物的生长发育,但温度升高、有效水分减少会抑制作物对CO2的吸收,进而减弱光合同化过程的强度。气候变暖将导致地表径流、旱涝灾害频率发生变化。对气候变化敏感的传染性疾病的传播范围可能增加;与高温热浪天气有关的疾病和死亡率增加。研究表明,年平均气温升高1℃将引起农田蒸散量增加10%,地表流经量将减少62.9%,水资源总量将减少40%,土壤含水量减少10%,气温升高0.5℃耗水每公顷将增加30~75m3,加剧干旱的影响[2-6]。
3.2气候变暖对农业气象灾害的影响随着气温的升高,不定因素增多,气候变率加大、振幅增高,时空分布不均,气象自然灾害有明显的加剧趋势。主要表现在以下5个方面:①从新安的降水量来看,总体趋势是在波动中明显减少,降水递减倾向率为3.97mm/10a,再加上气温升高导致蒸发力加大,造成作物水分亏缺,产生严重干旱;②降水变率加大、振幅增高,在干旱发生频繁的同时会导致暴雨、冰雹、大风等气象自然灾害的加剧,甚至出现严重洪涝;③从各季气温变化振幅来看,冬季的振幅最大,正负差值达到4.2℃,说明在冬季气温不断升高的同时,温度的不稳定程度有所增加,出现暖冬与冷冬的概率也在不断加大,冬季的寒潮和雪灾也会时有发生,低温冷害和霜冻会给农业造成损失。④从增温速度和波动情况来看,春季增温比其他各季的增温都剧烈,波动也比较大,说明新安春季的倒春寒发生概率也很大,对农业影响更大。由于果树因气候变暖开花期提前,处在开花、授粉期桃树、梨树、核桃、苹果等抗冻能力下降,倒春寒不仅影响传粉授精,更严重会导致果树花朵冻枯脱落,产量下降。⑤从高温天数和最高气温变化情况来看,新安极端最高气温以每10年0.26℃的速度上升,高温天数以每10年2.29d的速度增加,说明新安炎热时间不断延长,干热风、热浪和酷暑的影响不断加大。由于作物生长对适宜温度、能够忍受的高温和低温都有一定的要求,超过上限的高温会使作物遭受高温胁迫危害,生长发育受到抑制,产量大大降低,如果高温和干旱结合,就会导致植株大量失水,迅速枯死。夏季是苹果、核桃、柿子幼果膨大期,超过35℃以上的高温会严重抑制果实的生长发育,气温高达38℃以上就会对果实产生日灼伤害,使果实停止生长、枯死、脱落。
3.3气候变暖对粮食作物的影响气候变暖尤其是随之而来的异常高温会给粮食作物带来以下影响:①会对作物生长产生不利的热害,胁迫作物来不及灌浆甚至中断或终止正常的生长发育进程而提前成熟;②温度升高加速土壤中肥料的分解和流失,蒸散率增加抵消了原本不多的降水量,从而使作物生长的水分胁迫加重;③较高的温度加快了作物的生育进程,缩短生育期,使之来不及累积光合同化产物、充盈籽粒而提前成熟,导致籽粒不饱满或瘪粒而减产。玉米、高粱和谷子是耗水量较小的喜温作物,适应性强,气温升高对玉米、高粱和谷子产量影响不大[7];大豆是喜凉作物,气温超过25℃,就会抑制其生长,致使减产;小麦是喜冷作物,由于冬季变暖、寒冷期缩短,会使其停止生长的越冬期缩短。王石立等的计算揭示了气温升高时因蒸发变大而导致小麦水分亏缺情况,表明小麦全生育期内农田蒸散量将大于当前气候8%~12%,以小麦拔节、抽穗阶段更为突出,由于小麦全生育期水分亏缺加剧引起的小麦减产值将比当前气候下大8%~20%,灌溉将增加25%~33%,有灌溉条件的地区,小麦可能增产,但灌溉增加使生产成本提高,而在没有灌溉条件的地区,水分胁迫加剧则将导致减产。
3.4气候变暖对作物病虫害的影响害虫是变温动物,其体温随环境温度的变化而变化。环境温度高,其生理代谢旺盛,生长发育快;环境温度低,其生理代谢弱,生长发育就慢。气候变暖,特别是冬季温度升高,将有利于害虫和病原体安全越冬,使来年春夏的虫病源基数增大,引发危害面积扩大,危害程度加重;春秋季温度升高,将延长害虫和病菌的可生育时期,有利于病虫害春季早发,冬季休眠推迟,危害期延长;而积温增加,可使1年中病虫繁育的世代增多,致使农作物受害概率增大;空气中CO2浓度增大,植株中含碳量增高,含氮量下降,致使害虫的采食量增大,导致对农作物的危害加重。
3.5气候变暖对自然植被的影响地球表面的植被类型及其分布基本上取决于年降水、年生物温度与湿度3个要素。未来各类自然植被将发生明显北移,南方的热带季风雨林将逐渐引进,相当多的树木面临不适宜的新的气候条件可能变得更为脆弱,尤其是寒温带针叶林将向北移入,部分树种甚至面临濒危状态。气候变暖,降水不能保持与温度的同步增加,导致植被光合作用所需水分供应不足,相当多的树种面临不适应新的气候条件,会变得更加脆弱、更易遭到病虫害侵袭。根据李英年对1987年以来黄河源区土壤湿度的监测结果分析,黄河源区下垫面蒸散量的加大使土壤向干暖化发展。这种气候因素的影响,导致近十几年来植被地上净初级生产力按9.506g/(m2•a)的倾向率下降[8]。
4对策与建议
气候变暖将导致地球气候系统的深刻变化,使人类与生态环境业已建立起来的相互适应关系受到显著影响和扰动。气候变暖将导致地表流经、旱涝灾害频率发生变化,特别是水资源供需矛盾更加突出;气候变化将使我国未来农业生产的不稳定性增加,产量波动大;气候变化将影响人类居住环境,最直接的威胁是洪涝、山体滑坡和与高温热浪天气有关的疾病和死亡率增加等。因此研究气候变化的影响,探讨增强新安农业应变能力的对策措施,为新安农业今后的发展方向和结构布局的调整提供一些科学依据和可供选择的对策方案。
(1)调整农业结构和布局,发展特色农业、旱作农业和生态农业。引进农业新技术、新品种,改变传统的耕作方式,大力发展经济作物经济林果业。
(2)水资源在减少,水需求在增加,水危机在加深。面对此环境,必须合理开发利用水资源,推广集雨技术和节水灌溉技术,推广渠道防渗、管道输水、喷灌滴灌等技术;加大人工影响天气力度,把开发空中水资源作为解决新安缺水问题的一条主要途径。
春季开学值周总结范文第3篇
关键词：移栽；芦苇；生长量
中图分类号 X173 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2014）06-21-02
芦苇是多年生禾本科宿根性植物，茎秆坚硬，质地细腻，纤维含量高，一般在40%～60%，是我国造纸工业中重要的原材料。同时，芦苇在农业、工业、交通、建筑、医药等行业中也是不可缺少的原料，特别是利用芦苇编制工艺品，出口日本、韩国等国家，为国家创造大量的外汇。其次，芦苇在保护生态环境、降解污染物等方面越来越显示出突出的作用[1]。
由于科学技术手段的不断发展，芦苇的繁殖技术也有了新的跨越。一是在芦苇生长季节采取青苇移栽的办法，获得了成功。即在芦苇生长季节挖取30cm×30cm×30cm的土坨，单位面积株数控制在10～30株，在遮阴的条件下运往栽植地点，带水进行栽植，成活率在100%。二是在芦苇生长季节利用芦苇茎秆扦插也可以获得较高的成活率，但是在扦插中，要采取良好的科学技术，既要充分考虑灌溉条件、土壤盐分条件，也要考虑不同的生长季节和节位对发芽的影响，以达到快速繁殖的目的。本试验采取在春季及秋季移栽芦苇的方式进行研究。
1 材料与方法
1.1 试验材料与试验环境 试验选在宁夏大学金波湖中进行，该湖为学校内的一片人工景观湖泊，湖泊周边存有往年种植的芦苇，湖泊每年春季会人工向湖泊中注入淡水，水源来自周边湖泊。
试验中所采用的芦苇分2次种植，均来自于本地周边的淡水湖泊，并且是本地生长良好品种，对于本地环境适应性好。
1.2 试验技术与方法 本次实验均采用移栽技术进行芦苇栽植。试验分为2组，第一组与2012年10月进行移栽，移栽数量平均每坨50株，第二组于2013年3月2日进行移栽，移栽数量平均每坨50株，共栽植3组，每组栽培高差10cm。对2组不同季节移栽的芦苇生理指标数据进行对比。
试验每周分别对秋季与春季栽植的芦苇进行2次观测，分别记录芦苇在苗期，展叶期的生长长度、发芽数、叶片数目。对于芦苇生长的环境条件进行记录，分别为水深、水质pH值、气温、水温。
2 结果与分析
2.1 不同季节栽植芦苇生长量对比 自2013年3月起，通过对秋季移栽和春季移栽的芦苇生长量的观测记录，对比不同季节移栽的芦苇平均生长量。由2012年秋季移栽的芦苇，在2013年3月25日萌动发芽，2013年春季移栽的芦苇，在4月2日萌动发芽，比秋季移栽芦苇晚约1周。
自2013年4月10日起，每周观测不同移栽季节芦苇的平均生长长度，并进行对比，如下表1。
通过对比发现，秋季移栽的芦苇在4月份天气回暖后，生长量较春季移栽的略微多一些，但进入5月后，随着气温持续升高，春季移栽的芦苇长势逐渐超过秋季移栽的芦苇，呈现快速生长趋势，基本上进入6月后，生长趋于平稳，春季移栽的芦苇平均高度达165～175cm，而秋季移栽的芦苇平均高度155cm左右。综合分析各方面原因，本文认为，秋季移栽的芦苇经过越冬炼苗，春季发芽相对较早，而春季移栽的芦苇，在移栽后，春季气温尚未回暖前，经过了一段缓苗时期，萌芽时间较秋季移栽的芦苇略晚一些，但根据持续的长势观测，春季移栽的芦苇生长速度比秋季移栽的芦苇略快些，且生长量较秋季移栽芦苇多一些。
2.2 不同水深栽植芦苇生长量对比 根据芦苇栽培相关资料显示，芦苇从地表过湿到常年积水，从水深几厘米到1m以上，均能生长，本实验选择不同水位移栽芦苇，进行对比试验。
芦苇对土壤和水的pH值适应幅度较大，即pH值6.5～9都能正常生长，形成群落。芦苇对盐碱土有较强的耐力，能在内陆咸湖附近，有较厚盐结皮的盐土上生长[2]。
根据对试验地―宁夏大学金波湖水的pH值进行观测，自2013年4～10月，pH值基本在7～7.5，基本符合芦苇生长的条件。
自2013年4月10日，金波湖实施了春季灌水，水位上涨约80cm，前期进行不同高程移栽的芦苇，在灌水后，相对水深如下表2：
最适宜的积水深度约为30～50cm，当水位达到80cm后，生长缓慢，且在5月中旬后，基本上生长停滞，将水深为80cm的移栽芦苇挖出后，发现根部已经出现不同程度的腐烂，通过综合分析，本文认为，当水深过深时，芦苇根系的有氧呼吸受到较大影响。
3 结论
通过以上试验可以得出，当采取移栽的方式进行栽培时，更适宜采用春季移栽的方式，其生长速度和生长量相对秋季移栽好。通过对不同水深芦苇生长量的观测，总结出，芦苇更适宜在30～50cm的水深中生长，当水深超过80cm时，虽然芦苇也能生存，但长势不好，植株较矮，茎秆细软，且容易出现植株死亡的情况。同时，芦苇不同生长发育阶段的需水量不同。春季（4月下旬）芦苇发芽时，土壤宜保持潮湿或地表薄层积水（深度不超过5cm），随着气温上升，植株不断增高，水层可慢慢加深，至6月上、中旬可增至15cm，这样的水层深度可一直保持到8月中旬。
参考文献
春季开学值周总结范文第4篇
围绕__年春运工作“安全、有序、优质、畅通”的总体要求，积极配合当地有关部门，科学调配人力、物力，全力以赴打造和谐春运，实现“保运输安全、保公路秩序”工作目标，使广大人民群众过上一个平安、祥和、欢乐的春节。
“春节”前，我段本着“力争实现全天候安全畅通”的目标，尤其是冬季道路的安全畅通工作引起了我段领导的高度重视。在此之前就召开了冬季养护及“春运”保畅工作的专题会议，并成立了以段长高俊峰为组长，副段长杜建军、路政大队长翟建京为成员的春运保畅工作领导组，对养护中心及应急小组成员要求从严、强练内功，大大增强了个人工作责任心，并制定了冬季养护期间的应急预案和值班巡路制度，要求领导组成员在此期间轮流值班，手机24小时开机待命。由于领导重视、措施得力、思想明确、责任到人，确保了我段春运保畅工作的圆满完成。
为认真做好春运保畅工作，我段结合冬季养护工作，开展了一次由工程技术股组织相关人员对管养线路全面细致的摸底排查，将临夏线k85+000—k88+000（薄弱路段）作为重点养护路段。除日常养护巡查外我们还对辖区内的4桥5坡及隐患较多的地点制定了详细的养护对策并派专人值守，时时监控，特别是在108线汾河大桥设立了值班室，值班人员24小时对桥面进行值守监控，随时发现桥面有积雪结冰现象，随时进行快速清理，有效避免了因桥面发生事故而造成的公路阻断现象，并要求分段责任人每天都要巡查到位、及时反馈路面及相关信息。养护中心组织人员对路面出现的坑槽进行了快速填补，路基出现的滑坡、塌方等病害按照相关技术要求进行了快速处理，对路面裂缝进行了沥青灌缝处理，并对危桥、涵洞等排水设施进行了检查与疏通。
我段认真汲取往年大范围持续降雪天气对公路畅通造成严重影响的经验教训，增强了危机意识，克服麻痹思想，消除侥幸心理，做好了防大灾、抗大灾的一切准备。段领导重新审视和考量了各项准备工作，努力做到思想到位、责任到位、措施到位。我们除对沿线急弯、陡坡采备防滑料外，还在__、108线急弯、坡段选择合适地点堆放了150方/5处备用的防滑料，做到“随缺随补”。并对坡段采备的防滑料撒上白色的轮廓线，使防滑料的位置明显，保证了坡段行车顺畅。一切准备充分，时刻应对雪情。
我们坚持遵守每天巡路制度，在巡路过程中结合各路段负责人汇报的路况信息，对发现有安全隐患的地点随时安排处理，做到“隐患不过夜，不处理不离人”，并在处置地点按规定放置警示标志。对危险路段设立了危险警告标志，并限制超限车辆通行，有效遏制了因超限而导致的事故发生。
我段在保证道路安全畅通的前题下，狠抓环境治理。不但保持公路路面的整洁美观，还对公路周边环境进行了有效整治，沿线村民在边沟及排水设施内倾倒垃圾的现象比较严重，为此我段对排水设施进行了疏通清理，路政大队组织人员对沿线村民进行说服教育，并大力宣传《公路法》，使我段辖区的路容路貌保持了一个良好的状态，着力打造一个“畅、洁、绿、美”的和谐道路环境。
为保证道路安全生产及单位职工的安全防范意识，我段特成立了安全领导小组，对沿线道路进行了时时监控，并对本部门中的薄弱环节和问题进行了一次自查，覆盖面达到了100％。对发现的问题和隐患进行了整改，及时消除安全隐患。特别是对单位机关、养护中心、汾河大桥值班室的防火、防盗工作加大力度，并对值班人员进行安全生产知识的集中培训。安全领导小组对职工宿舍取暖、防煤气中毒进行了一次细致检查，增强了职工的自我保护意识，消除了安全隐患。
春季开学值周总结范文第5篇
关键词：鄂北岗地；参考作物蒸散量；降水量；干湿指数
中图分类号：P467 文献标志码：A 文章编号：16721683（2015）05085305
Variation tendency of drywet index in Hillock Area of northern Hubei in the recent 54 years
LI Xinyao1，SUN Xiaozhou1，2
（1.Hubei University of Arts and Science.Xiangyang 441053，China；
2.Institute of geographical science and resources，CAS.Beijing 100101，China）
Abstract：based on the daily meteorological data of eight weather stations in Hillock Area of northern Hubei from 1960 to 2013，the values of reference crop evapotranspiration and drywet index were calculated using the PenmanMontecito equation recommended by the FAO，and the variation tendency and general characteristics of drywet index were analyzed by the methods of MannKendall test and Morlet wavelets analysis.The results indicated that （1） the drywet index has increased slowly with a rate of 0038/10a from 1960 to 2013，and the drywet condition has been improved to some extent；（2）the drywet index is the highest in summer，followed by spring and autumn，and the lowest in winter；（3） the drywet index has an abrupt change from 1980 to 1981；（4） the drywet index has three periodicities of 3～6 years，8～15 years，and 17～25 years，and the primary periodicity is 13 years；and （5） the drywet index has positive correlation with relative humidity and precipitation，and negative correlation with temperature，wind speed，and sunshine time，and precipitation is the dominant factor to cause the variation of drywet index.
Key words：Hillock area of northern Hubei；reference crop evapotranspiration；precipitation；drywet index
由气候异常所引起的地表干湿状况的变化将对国民经济发展尤其是农业生产布局产生重大影响[1]。基于此，许多学者对我国不同时空尺度的干湿状况及其演变规律进行深入的研究，并取得了一些重要的研究成果。但研究主要集中于北方地区[25]，而对于南方尤其是一些特殊区域（如气候过渡地区）气候变化趋势的相关研究相对较少。
鄂北岗地位于湖北省北部、汉江中游，包括今襄阳市管辖的襄州区北部、枣阳市、老河口市、宜城市北部和随州市西部等地区，面积7 238 km2，属北亚热带湿润半湿润季风气候，年均气温15 ℃～16 ℃，年均降水量750～950 mm，具有我国南北过渡型的气候特征。该地处于湖北省北部低平的“南襄隘道”，是湖北省重要的粮棉油生产基地，也是鄂西生态文化旅游圈总体规划中生态环境保护与建设中的6大农业生态功能区之一[6]。鄂北岗地也是有名的“旱包子”，旱涝灾害频繁，农业生产环境比较恶劣[7]。因此研究鄂北岗地在全球变暖背景下干湿指数的时空变化规律，可以为该地及时应对气候变化所带来的不利影响、调整农业生产布局以促进社会经济的可持续发展提供决策支持。
1 资料来源与研究方法
1.1 资料来源及预处理
原始数据来源于湖北省气象局。选取鄂北岗地及其附近老河口、谷城、南漳、襄阳（市区）、枣阳、宜城、随州、钟祥等8个气象站点1960年-2013年逐日的气象资料（图1），具体包括最高气温、最低气温、风速、相对湿度、日照时间、降水量等气象数据。依次计算各站点54年的年平均及春（3月-5月）、夏（6月-8月）、秋（9月-11月）、冬（12月及次年1月、2月）四个季节平均的参考作物蒸散量及降水量。
图1 研究区气象站点分布
Fig.1 Spatial distribution of the meteorological
stations in the study area
1.2 研究方法
1.2.1 干湿指数和参考作物蒸散量
当前关于气候干湿状况国内外有很多研究理论和方法，但以干湿指数应用最广[812]。干湿指数以大气水分平衡方程为基础，能较为客观地反映地区的干湿状况，其定义为：
W=P/ET0
（1）
式中：W为干湿指数；P为降水量（mm/d）；ET0为参考作物蒸散量（mm/d）。
一般采用中国干湿气候分区的标准划分干湿等级[13]：W10为湿润地区。
确定干湿指数的关键在于计算参考作物蒸散量。本文采用FAO推荐的 PenmenMontecito模型[14]计算参考作物蒸散量：
FT0=0408Δ（Rn-G）+γ900T+237u2（es-ea）Δ+γ（1+034u2）
（2）
式中：ET0为参考作物蒸散量（mm/d）；Δ为饱和水汽压曲线斜率（kPa/℃）；Rn为地表净辐射（MJ/（m2・d））；G为土壤热通量（MJ/（m2・d））；γ为干湿表常数（kPa/℃）；T为日平均气温，这里由日最高气温和日最低气温的平均值得到（℃）；u2为2 m高处风速（m/s）；es为饱和水汽压（kPa）；ea为实际水汽压（kPa）。
1.2.2 气候倾向率
利用气候倾向率[11]分析干湿状况的线性变化趋势。其计算公式如下：
Y（t）=a+bt
（3）
式中：Y（t）为气候要素序列；t为时间序列；a为经验系数，可通过最小二乘法求取；b为趋势变化率，当b为正（负）表示气候要素有增加（减小）趋势，10b为气候要素10 a的变化速率。
1.2.3 MK突变检验
本文利用MannKendall非参数检验法（以下简称MK突变检验）[15]对鄂北岗地干湿指数进行突变分析。该方法不仅可以对序列变化趋势进行定量说明，还可以分析突变发生的时间节点。进行MK突变检验的关键是绘制突变判别曲线。在突变判别曲线中，若UF大于0，则表明序列呈上升趋势，反之则呈下降趋势；当曲线超过置信水平时，表明上升或下降趋势显著；如果UF和UB两条曲线出现交点，且交点位于置信区间内，那么交点对应的时刻即是突变开始的时刻。
1.2.4 小波分析
小波分析（Wavelet Analysis）能清晰地揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间尺度中的变化趋势，因而在信号处理、数值分析、水文学和大气科学等众多非线性科学领域内得到了广泛的应用[1618]。本文采用复值Morlet小波分析方法研究鄂北岗地干湿指数的周期变化规律。
对于时间序列函数f（t），其连续小波变换定义为
Wf（a，b）=1a∫+∞-∞f（t）Ψ*t-badt
（4）
式中：Wf（a，b）为小波变换系数；a为伸缩尺度；b为平移函数；Ψ * 是Ψ的复共轭函数。在实际应用研究中，往往根据具体情况选择所需的基小波函数。
将小波系数的平方值在b域上积分，就可以得到小波方差，即
Var（a）=∫+∞-∞|Wf（ab）|2db
（5）
小波方差随尺度a的变化过程，称为小波方差图，它能反映信号波动的能量随尺度a的分布。因此，小波方差图可用来确定信号中不同种尺度扰动的相对强度和存在的主要时间尺度，即主周期。
2 结果分析
2.1 干湿指数的年际变化特征
由图2可知，1960年-2013年鄂北岗地的干湿指数在0.66～177之间变化，多年均值为121，并且总体上呈现出缓慢的波动上升趋势，其线性倾向率为0038/（10a）。从干湿指数的累积距平曲线来看，1960年-2013年鄂北岗地的干湿指数经历了一次从下降到上升的过程：以1980年为界，前期干湿指数累积距平值呈现下降的趋势，后期则呈现波动上升的趋势，并且2005年以后，其上升的趋势更为明显。
从图3来看，1960年-2013年鄂北岗地的参考作物蒸散量和降水量表现出两种相反的变化趋势。其中，参考作物蒸散量呈现出显著的下降趋势，线性倾向率为-17538/（10a），最大值为94733 mm（出现在1966年），最小值为60072 mm（出现在1989年），平均值为75283 mm；而从降水量的变化来看，1960年-2013年降水量表现为小幅度的波动上升趋势，其线性倾向率为1393/（10a），最大值为1 13890 mm（出现在1964年），最小值为62156 mm（出现在1966年），平均值为89739 mm。即降水量的变化幅度和总量均大于参考作物蒸散量。
图2 鄂北岗地干湿指数的年际变化趋势和累积距平值
Fig.2 Interannual variation trend and accumulate anormaly of
drywet index in Hillock Area of northern Hubei
图3 鄂北岗地参考作物蒸散量和降水量的年际变化趋势
Fig.3 Interannual variation trend of reference crop evapotranspiration
and precipitation in Hillock Area of northern Hubei
2.2 干湿指数的季节变化特征
由于气温、降水、风速、光照时间及相对湿度等气候要素季节分配的不均匀性，必然导致不同季节的干湿指数存在差异。
由图4可以看出，1960年-2013年鄂北岗地干湿指数的季节分异比较明显，其中，夏季干湿指数最大，多年平均值为152；春秋次之，分别为121和127，相比夏季各低031和025；冬季干湿指数最小，多年平均值为068，约为夏季的45%。而同一时期，鄂北岗地降水量和参考作物蒸散量均呈现出夏季>春季>秋季>冬季的变化特征，这与干湿指数的季节变化基本一致。从季节变化趋势来看，夏季和冬季总体上呈现上升趋势，夏季干湿指数的变化尤为明显，其线性倾向率为0157/（10a），而冬季变化并不明显，其上升速率为0031/（10a）；春季和秋季的干湿指数总体上呈下降趋势，两者的下降速率分别为-0083/（10a）和-005/（10a）。这表明，鄂北岗地近54年来夏季的气候最湿润，主要原因是受夏季风的影响，一年中夏季的降水量最大，其占全年降水总量的比率约为44%；春秋两季的气候也较为湿润，其降水占全年降水量的比率分别为23%和25%；冬季的气候最干燥，原因是冬季降水稀少，其占全年降水总量的比率不足8%，并且小于其平均参考作物蒸散量。
图4 鄂北岗地干湿指数的季节变化趋势
Fig.4 Variation trend of seasonal drywet index
in Hillock Area of northern Hubei
2.3 干湿指数的突变检验
对鄂北岗地1960年-2013年干湿指数序列进行MK突变检验，结果见图5。可以看出，UF曲线分布在-1～165之间，其中，1960年-1962年UF0，表明序列呈上升趋势。1963年-2013年序列总体上呈波动上升的趋势，但没有超过置信水平005的临界线。这说明，1960年-2013年鄂北岗地的干湿状况有所改善，但改善并不明显。在置信区间内，UF曲线与UB曲线存在多个交点，集中分布于1963年-1980年。 而累积距平分析结果显示，以1980年-1981年为界，干湿指数累积距平曲线经历了下降―上升的变化过程。结合两种方法的分析结果，判断在1980年左右鄂北岗地干湿指数发生了一次由低到高的突变。根据图3参考作物蒸散量和降水量的变化趋势，显见这种突变是由于1980年以后参考作物蒸散量的减少造成的。
图5 鄂北岗地干湿指数MK突变判别曲线
Fig.5 MannKendal mutation test curve of drywet index in
Hillock Area of northern Hubei
2.4 干湿指数的周期变化分析
采用Matlab7的Morlet小波分析程序对鄂北岗地1960年-2013年的干湿指数变化进行周期分析，得到小波系数实部等值线图（图6（a））和小波方差图（图6（b））。在小波系数实部等值曲线中，正值区域代表干湿指数相对偏大，负值区域代表干湿指数相对较小，小波系数实部为零则对应着突变的开始。
由图6（a）可以看出，鄂北岗地1960年-2013年的干湿指数变化过程表现出多时间尺度的特征，主要存在3～6 a、8～15 a和17～25 a等3类尺度的周期变化规律。其中，在17～25 a的时间尺度上，小波系数实部分别存在3个低值中心和3个高值中心，即干湿指数经历了干-湿交替的准3次震荡；在8～15 a的时间尺度上，小波系数实部等值线分布比较密集，干湿指数同样经历了由干到湿、由湿到干的多次震荡，并且最近一次震荡等值线没有闭合，据此可以推测鄂北岗地未来一段时间内仍将处于较干时期；而在3～6 a的时间尺度上，干湿指数则表现出更多次的连续周期变化，由于其波动能量相对较小，干湿变化并不明显。在小波方差图中，在3 a、5 a、13 a、18 a存在峰值，其中最大峰值对应的时间尺度为13 a，说明13 a左右的周期震荡最强，为干湿指数变化的第一主周期；而18 a、5 a、3 a则分别为第二、第三、第四主周期，这4个周期的波动控制着干湿指数在整个时间域内的变化特征。
图6 鄂北岗地干湿指数小波系数实部等值线和小波方差
Fig.6 Contour map of the real part of Morlet Wavelet coefficients and
wavelet variances of drywet index in Hillock Area of northern Hubei
2.5 干湿指数的影响因子分析
由干湿指数的定义可知，一个地区的干湿指数受到参考作物蒸散量和降水量的共同支配，而参考作物蒸散量又受气温、风速、相对湿度、日照时间等气象因子的影响。为了探讨气温、风速、相对湿度、日照时间、降水量等气象因子与干湿指数之间的关系，在SPSS19统计软件的支持下，运用相关分析法研究影响干湿指数的主要气象因子，结果见表1。
通过计算干湿指数与各气象因子的偏相关系数（表1），发现干湿指数与气温、风速、日照时间呈负相关，即气温越高、风速越大、日照时间越长，干湿指数越小，其中干湿指数与日照时间之间的偏相关系数为-0559（通过95%的置信水平检验），表明日照时间对干湿指数有较大影响。干湿指数与相对湿度和降水量呈正相关，其中干湿指数与降水量之间的偏相关系数为0969，并且通过了99%的置信水平检验，表明降水量是导致干湿指数变化的决定因素；干湿指数与相对湿度之间的偏相关系数仅为0365，表明相对湿度对干湿指数的变化并没有显著影响。
表1 鄂北岗地多年平均干湿指数与各气象因子的偏相关系数
Tab.1 The partial correlation coefficient between annual average drywet
index and meteorological factors in Hillock Area of northern Hubei
气象因子 气温 风速 相对湿度 日照时间 降水量
偏相关系数 -0.378* * -0.234* 0.365* -0.559* 0.969* *
注：*与* *指分别通过0.05与001的置信度检验。
3 结论及讨论
3.1 结论
（1）1960年-2013年鄂北岗地干湿指数平均值为121，总体上呈缓慢的波动上升趋势，其线性倾向率为0038/（10a）。干湿指数的累积距平值经历了由下降到上升的变化过程。同期参考作物蒸散量有明显的下降趋势，而降水量有小幅度的增加。
（2）从干湿指数的季节变化来看，夏季干湿指数最大，多年平均值为152，并且出现较为显著的上升趋势；冬季的干湿指数最小，多年平均值为068，其上升趋势并不明显；春季和秋季的干湿指数处于夏季和冬季之间，多年平均值分别为121和127，并且都有减小的趋势，分析发现降水的季节性分异是造成干湿指数季节变化的主要原因。
（3）对干湿指数序列进行突变分析，发现干湿指数总体上呈上升趋势，但没有通过显著的置信水平检验。在1980年左右，干湿指数发生了一次由低到高的突变。
（4）通过对干湿指数序列进行小波分析，发现干湿指数变化过程主要存在3～6 a、8～15 a和17～25 a等3类尺度的周期变化规律。而3 a、5 a、13 a和18 a等4个周期的波动控制着干湿指数在整个时间域内的变化特征，其中13 a左右的周期震荡最强，为干湿指数变化的第一主周期。
（5）干湿指数的大小与参考作物蒸散量和降水量密切相关，研究发现降水量是导致干湿指数变化的决定因素，其它因素影响有限。
3.2 讨论
通过对鄂北岗地1960年-2013年干湿指数的变化趋势分析，干湿指数总体上呈波动上升趋势，其上升速率为0038/（10a），干湿指数的上升是由参考作物蒸散量下降和降水量增加共同引起的，其下降和上升的速率分别为-17538/（10a）和 1393/（10a），但二者的作用范围和对于干湿指数变化贡献大小尚需进一步研究。分析发现，参考作物蒸散量和降水量表现出一定的负向相关性，但二者不是简单的线性对应关系，这是因为参考作物蒸散量和降水量都受到太阳辐射、行星因素、大气环流、下垫面甚至人类活动等多种因素的影响，使得其形成演变的过程十分复杂。
干湿状况的变化将在一定程度上改变区域的自然地理环境和水资源的空间分布，进而影响国民经济建设和农业生产布局，只有深入了解气候变化的基本规律和总体趋势，才能及时制定科学有力的措施，从而应对气候变化带来的不利影响。
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