1 引言 近半个世纪以来，在人类活动和气候变化共同影响下，自然环境发生了显著变化，自然区域系统也随之发生了改变[1]。自然地域分异是自然区域系统最基本的特征，而综合自然区划是认识自然界自然地域差异的具体方法之一[2-3]。自然地域界线是区域划分的具体表现，与地域体系的划分原则和方法紧密相连。客观地认识和划定地域界线是揭示区域时空有序性的重要途径[4-5]。温度作为植物生长的必要条件，是自然区域系统划分的主要依据。温度带（Temperature Zones）作为自然历史过程中形成的、具有共同特点的类型区划，是按照温度条件将地表划分的较高级的地域单元。具体到某个区域上，温度带及其界线的划分则隶属区域区划的范畴。温度带的划分有着重要的理论和实践意义，其按照严格的指标进行划分便于不同区域间的比较[1]。而指标的遴选将直接影响到最终的区划结果，这是自然地理区划工作最为关键的一个环节[5]。10℃以上的持续日数可作为喜温作物生长的时期和喜凉作物积极生长的时期，而10℃以上的积温则可反映喜温作物生长时期内可资利用的总热量[1,6]。以上两种温度带界线指标存在着年际变化、较长期的波动和变化趋势，这使得生态地理区域界线和气候带产生明显的动态变化[7-13]。全国[7-8]、东部亚热带与热带[9-11]、西南[12]、东北[13]、青藏高原[14]等区域气候带界线变化明显，而且区域差异显著。这将影响到自然生态系统与人类生产生活系统对气候变化的适应。 地球上不同的区域与纬度地带，气候变化差异迥然。同时，由于研究时段不同，同一区域的生态地理界限的划分亦会出现差异。特别是，近年来全球气候变暖更加显著，区域极端气候事件发生频率与强度增加，日均温≥10℃持续日数和积温的显著变化必然会影响到温度带界线的变更。而温度带界线的动态变化和热量资源的改变将会影响到区域内天然植被的生长以及农业生产的布局与种植制度的调整。此外，气象资料由于站址迁移等原因存在着非均一性，区划方案是否采用均一化的数据序列亦会直接影响到气候区划的结果。因此，对特定空间尺度上温度带界线的探讨与区域的划分始终处于再研究或修订进程中，以更好地适应气候变化及其未来情景、资料丰度和精度的提高以及特定区域实际发展的需求。 具体到中国干旱区，该区面积广阔、土地资源和光热资源丰富，在国家经济发展中地位重要，为过去10年与未来10年我国西部大开发战略布局的重点区域。另一方面，西北干旱区气候干旱、降水稀少、风大沙多、水资源短缺，是我国生态脆弱区。气候变暖导致干旱区气候条件和作物生长环境发生变化，危及干旱区农业生产与发展。目前已有研究[7,9-10,14]，因受当时资料和研究区域的限制，尚存在一些不足：如所采用的气温资料存在非均一性问题，缺乏对未来气候变化情景下区域气候的预估，且在中国干旱区温度带界线的动态变化及其对农业生产的影响等方面研究比较薄弱。特别是近10年来，气候变暖加剧，由此产生的温度带界线变化的幅度及其造成的影响评估等相关问题均值得关注。鉴于此，有必要基于均一化数据就研究区域最近一个时期温度带界线的动态变化及其影响进行深入分析。为此，本文采用均一化气温数据和基于降尺度的A1B情景下MPI_ECHAM5模式预估干旱区区域格点数据，选取保证率为80％的日均温≥10℃持续日数等值线和日均温≥10℃等积温线作为干旱区温度带北界主要指标，探讨气候变暖背景下中国干旱区温度带界线的动态变化及其对天然植被及农业生产的可能影响。 2 资料与方法 2.1 资料 文中所指中国干旱区包括新疆维吾尔自治区全境、甘肃省河西走廊、包含青海东北部在内的祁连山区、内蒙古自治区的阿拉善高原及黄河（宁夏段）以西的宁夏回族自治区部分，不同于通常所指的西北干旱区[15-16]，大致为年平均降水量小于200 mm且地理位置在贺兰山以西的区域范围（73°～107°E和35°～50°N之间）。本文选取区域内77个气象站点1961至2007年共计47年的逐日日均气温资料。其中，1961-2004年数据来自《中国均一化历史气温数据集（1951-2004）1.0版》，2005-2007年数据来自《中国地面气候资料日值数据集》，两套数据集均由国家气象信息中心提供。 本文所采用气候模式资料来自《中国地区气候变化预估数据集1.0版》，选取“WCRP的耦合模式比较计划—阶段3的多模式数据”（The World Climate Research Programme's(WCRP's) Coupled Model Intercomparison Project Phase 3 (CMIP3) Multi-model Dataset）中的MPI_ECHAM5模式预估的分辨率为1°×1°的地面气温格点数据。实际分析过程选取了20世纪下半叶（1951-2000年）气候变化模拟实验数据（20C3M）与2l世纪上半叶（2001-2050年）A1B情景下气候变化模拟实验数据（SRESA1B）。 本研究之所以采取A1B情景，是考虑到它是IPCC众多排放情景（SRES）中的一种中等排放情景，更加适合新疆干旱区的实际社会经济发展水平。之所以采用MPI_ECHAM5模式输出的A1B情景下21世纪上半叶预估数据对中国干旱区的平均气温变化进行降尺度模拟，是因为该模式相比其他全球模式对中国干旱区平均气温的变化特征模拟更为理想。本文首先检验了MPI_ECHAM5在20世纪气候变化模拟试验中对中国干旱区平均气温变化的模拟能力。本文对MPI_ECHAM5气温模拟输出采用气候距平法[17]，得到中国干旱区区域逐年平均气温序列（图1）。与同时段（1961-2000年）观测数据相比，基于MPI_ECHAM5模拟的中国干旱区区域平均年均温的变化趋势效果较好，其线性变化率为0.18°C/10a，通过0.05的信度检验；表现出较强的增暖趋势，较低于观测数据得到的年均温线性变化率0.39℃/10a。从季节上看，春、夏、秋、冬各季模拟气温的变化率分别为：0.16°C/10a、0.16°C/10a、0.21°C/10a和0.28°C/10a，对应的观测气温线性变化率为：0.32°C/10a、0.30°C/10a、0.42°C/10a和0.62℃/10a。总的来说，MPI_ECHAM5能够比较理想地模拟出中国干旱区平均气温的主要变化特征。
