本文研究所用数据主要来源于中国气象数据网( http://cdc.cma.gov )的中国地面气候资料日值集(V3.0)，该数据集涵盖了四川省41个国家气象站点的日照时数以及本站气压、相对湿度、平均风速、降水量等气象要素数据。1961年以前日照时数缺测站数较多，1961~2017年有10个站点缺测较多，舍弃这10个站点数据，该数据集中2018年之后四川地区的日照时数数据不完整，且仅分析2017年之前年份仍然能够反映出四川省日照时数的整体变化趋势，故本文研究选取四川省31个国家站1961~2017年的逐日日照时数资料。研究中使用的云量数据来自于美国国家气候数据中心(NCDC)。

本研究中分析日照时数的时间变化趋势、突变特征和周期变化分别采用线性倾向趋势分析、Mann-Kendall (M-K)突变检验 [14] 和Morlet小波分析 [15] ；同时采用克里金插值法分析日照时数的空间分布特征；利用SPSS软件分析了日照时数与其他气象因子的相关性。

1961~2017年四川省日照时数年际变化特征如 图1(a) 所示。观测期间年平均日照时数为1795.5 h，整体上呈显著下降趋势，平均每10年减少29.4 h，通过了0.01的显著性水平检验。日照时数年际间差异较大，变化范围为1614.9~1968.6 h，最大值(1978年)与最小值(2005年)相差353.7 h。四川省日照时数的变化趋势与我国大部分地区基本一致，但其下降速度明显低于安徽省的下降速度(气候倾向率为88.3 h/10a) [6] ，而略高于黑龙江省日照时数的下降速度(气候倾向率为26.7 h/10a) [16] ，这说明日照时数的变化幅度受到区域气候环境条件的影响。此外，年日照时数标准差平均值高达566.0 h，变异系数为0.32，这说明四川省各个站点的年日照时数差异较大。

由年日照时数的累积距平曲线( 图1(b) )可见，全省日照时数包括上升和下降2个阶段。1961~1987年累积距平曲线明显呈现出增加趋势，为日照时数偏高阶段。自1987年开始累积距平曲线呈现出明显下降趋势，这意味着多数年份的日照时数低于57年的平均值，标志着日照时数进入了一个相对偏低的阶段，在这一转折点的附近，可能存在日照时数的突变点。

表1 为四川省不同季节平均日照时数的年代际变化，从表中可见20世纪70年代是一个显著的高峰期，特别是夏季的日照时数达到了最大值；而春、秋、冬季最大值出现在20世纪60年代。20世纪60

至80年代期间，日照时数普遍高于过去57年全省的平均水平，显示出这一时期日照资源的相对充裕。然而，自20世纪90年代起，日照时数开始呈现下降趋势，持续低于历史平均值，标志着日照资源的相对减少。整体而言，20世纪90年代和21世纪初10年年，日照时数明显偏低。在进入21世纪的第二个十年，即10年代，日照时数有所回升，呈现出一定的增长趋势。

图2 为M-K突变检验曲线，观察正序列曲线UF的走势，可以发现在1985年之前，其统计值维持在正值区间，这清晰地表明日照时数在此时间段内呈现出增长的趋势。然而，转折点出现在1985年之后，UF统计值转为负值，这一变化表明了日照时数开始逐渐下降。值得注意的是，1993年UF统计值突破了-1.96的显著性阈值，这一显著的变化明确标志着四川省日照时数开始显著减少。在1985年UF与UB两条曲线在临界值线(±1.96)之间产生了交叉点，说明日照时数在1985年发生了显著的突变，日照时数从之前的偏多阶段转变为了偏少阶段，这与日照时数累积距平曲线说明的问题基本一致。

由Morlet小波系数实部等值线 图3(a) 可见，发现日照时数在5a、11a、23a时间尺度上分布相对集中，呈现出显著的高低值震荡现象，说明这3个特征时间尺度的准周期性在最近57年的日照时数序列中占据主导地位。 图3(b) 为对应的小波方差图，在图中可见存在三个显著的峰值，这些峰值与5年、11年和23年的时间尺度相对应，其中11年的震荡周期表现最为显著，因此是影响日照时数变化的首要主导周期。其后是23年和5年的周期，它们分别作为第二和第三主导周期，对日照时数的变化同样产生了重要影响。

图3. 四川省日照时数Morlet小波系数实部(a)等值线图和(b)小波方差图

1961~2017年四四川省年日照时数空间分布特征如 图4 所示。日照时数空间差异显著，从西往东逐渐减少，呈现出“西多东少”的分布格局。其高值区域主要集中于川西的高山高原地带，最高值可达2594.4 h；低值区域分布于四川盆地，最低值仅为922.2 h。这种分布特点与四川省的地形特征紧密相关，四川盆地多云且污染较大，对太阳辐射的削弱作用强烈导致日照时数较低；高原地区因其独特的地理环境(海拔高，污染小，空气质量好)，晴天频现，云雾相对较少，导致日照时数较长。

日照时数可能受到多种气象因素的显著影响，这些因素主要包括风速、云量、降水量、相对湿度以及气压等。这些气象条件的变化，对于太阳辐射的吸收和散射具有不可忽视的作用。通过对1961~2017年四川省相对湿度、云量、降水量、平均风速、气压统计，并与日照时数进行Pearson相关性分析。其结果见 表2 。

1) 与相对湿度的关系

日照时数与相对湿度之间存在显著负相关关系，这与杨小梅对西南地区日照时数影响因子的研究结果相一致 [7] ，且达到了0.01的显著性检验水平。尤其在春季和秋季，两者的相关系数达到了最高值，表明这两个季节内日照时数与相对湿度的关系尤为紧密。空气中的水汽通过其特有的物理作用，如吸收、散射和反射，能够显著削弱太阳辐射的强度，例如当空气中的相对湿度较高时，其削弱太阳辐射的能力也会相应增强，从而导致日照时数呈现出减少。

2) 与云量的关系

年以及四季日照时数均与云量呈负相关关系，其中四季均通过了显著性检验。这一结果符合云量增加导致日照时数减少的规律。有研究表明西南地区日照时数偏低与云量在该区较高密切相关 [17] [18] 。

3) 与降水量的关系

年以及四季日照时数均与降水量呈负相关关系，其中春、夏、冬季通过了显著性检验。降水增多时，云量增加，日照时数会减少；但有降水发生时，雨滴会冲掉空气中的污染物颗粒，大气能见度增加，也会导致日照时数有所增加。其他研究也得出类似的结论 [19] 。

4) 与平均风速的关系。四季以及全年的数据均显示出一种正相关趋势，与西南地区研究结果一致 [7] 。具体来说，春季、夏季以及全年的日照时数与风速之间的关联尤为强烈，且这种关系在0.01的显著性水平下得到了验证。特别是在夏季，这种正相关关系尤为显著。值得注意的是，随着风速的逐年递减，空气中的水汽和污染物难以得到充分的扩散，这一现象直接导致了近地面气溶胶浓度的显著上升。由于气溶胶的存在，大气透明度明显降低，进而影响了太阳光线在穿越大气层时的传输效率。这种衰减现象使得到达地面的太阳光线强度显著减弱，进而不足以充分感光日照记录纸。因此，这种由大气污染物和气溶胶引起的光线衰减现象，成为了导致日照时数减少的一个关键因素。

5) 与气压的关系。除了春季之外，其余三个季节以及全年的日照时数均与气压呈现出负相关关系，但并未达到显著性检验的标准。这表明，虽然气压对日照时数有一定的影响，但其影响程度并不显著。

注：*表示在0.05水平(双侧)上显著相关、**表示在0.01水平(双侧)上显著相关。