李莉

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1 第 29 卷 2014 年 2 月第 2 期 JOURNAL OF NATURAL RESOURCES Vol.29 No.2 Feb., 2014 中亚地区气候生产潜力时空变化特征李 1,2 1 莉, 周宏飞 * 1, 包安明 (1. 荒漠与绿洲生态国家重点实验室, 中国科学院新疆生态与地理研究所, 乌鲁木齐 ; 2. 中国科学院大学, 北京 ) 摘要 : 根据中亚 5 国 100 个气象站年月平均温度和降水资料, 运用 Miami Thornthwaite Memorial 模型对中亚地区气候生产潜力进行了计算, 用气候倾向率 Mann-Kendall 法并结合 ArcGIS 和 SPSS 对其时空变化特征及驱动力进行了分析结果表明 :1 中亚地区 100 a 降水气候生产潜力 (Yr) 和蒸散气候生产潜力 (Ye) 均呈逐渐增加的趋势, 温度气候生产潜力 (Yt) 趋势相反,Yr 和 Ye 均发生了 4 次突变,Yt 没有发生突变 ;2 气候生产潜力区域差异明显, 其中,Yt 呈从西南向东北减少的趋势,Yr 和 Ye 变化比较复杂, 大致具有东部大于西部的规律 ;3 增温增湿的气候变化趋势有利于中亚气候生产潜力的提高, 中亚气候生产潜力对增湿的响应更敏感关键词 : 气候生产潜力 ;Miami 模型 ;Thornthwaite Memorial 模型 ; 中亚地区中图分类号 :S162.3 文献标志码 :A 文章编号 : (2014) DOI: /zrzyxb 中亚地区是全球气候变化最为剧烈的区域之一,2007 年的 IPCC 报告对中亚等干旱地 [1] 区的气候变化进行了专门的阐述, 升温更加明显, 对中亚地区人类的生存环境和经济社 [2] 会发展将会产生重大影响, 主要是在食物安全水资源以及人类健康等 3 个方面气候 [3] 变化对生态脆弱的干旱地区的农业生产影响巨大, 在全球变暖的背景下, 现有生产力水 [4] 平不变, 植物的生产潜力将会普遍下降中亚区域的气候变化, 使其可利用的水资源量 [5] 减少, 土壤侵蚀和盐渍化等问题导致了中亚农用地生产力降低尽管许多学者开展了中亚地区农业气候分区农业生产的问题与潜力气候变化对农业影响等方面的研究, 例 [6] 如,Kienzler 等提出应根据中亚国家的地域差异性, 选取适当的农业保护方法 Gupta 等从农业生态的观点提出中亚可划分为灌溉农业区雨养农业区牧场和草场小范围 [7] 的山区自给农业等 4 个区但对整个中亚地区的气候生产潜力及其时空格局变化还缺乏定量的深入研究, 而这种变化对今后中亚地区农业生产的影响是巨大的 [8] 由于气候生产潜力能比较准确地描述农作物在理想气候状态下的最大产量, 通过研究气候生产潜力变化规律及其主要影响因子, 不仅可以反映出中亚气候生产潜力水平与光温水资源配合协调的程度及地区差异, 而且对提高土地生产力水平, 指导农牧业生产, 具有重要的意义近年来国内外对气候生产潜力的研究取得了很多成果, 也建立收稿日期 : ; 修订日期 : 基金项目 : 国家国际科技合作项目 (2010DFA ) 第一作者简介 : 李莉 (1986- ), 女, 河南商丘人, 硕士研究生, 学科专业是自然地理学 lili110@mails.ucas.ac.cn * 通信作者简介 : 周宏飞 (1965- ), 男, 浙江东阳人, 研究员, 博士, 主要研究方向是干旱区水文水资源农业水土工程 zhouhf@ms.xjb.ac.cn

2 卷了一些比较成熟的模型, 如 Thornthwaite Memorial [9] AEZ [10] Miami [11] [12] 筑后模型等模型, 为相关研究提供了理论基础 Miami 模型是 Lieth 根据世界各地植物产量与年平均温度年降水量之间的关系得到的, 能够反映自然状态下水热单因子对潜在生产力的影响,Thornthwaite Memorial 模型是 Lieth 和美国学者 Box 在迈阿密模型的基础上考虑了与植物产量密切相关的蒸散量而提出的由于这两个模型相对简单, 需要的参数少, 而被比较广泛地应用于大范围的气候生产潜力变化格局研究中本研究应用 Miami 和 [13] Thornthwaite Memorial 模型计算气候生产潜力, 气候倾向率方法分析中亚气候生产潜 [13] 力变化趋势, 用 Mann-Kendall 法判断气候生产潜力的突变, 并结合 ArcGIS 对其空间变化特征进行分析 1 研究区概况与研究方法 1.1 研究区概况中亚地处欧亚大陆腹地, 是欧亚大陆的干旱中心, 主要受西风环流作用 [14] 包括哈萨克斯坦乌兹别克斯坦塔吉克斯坦吉尔吉斯斯坦土库曼斯坦等 5 个国家, 总面积 km 2, 人口人 (2010 年 ), 具有丰富的土地资源光热资源以及油气矿产资源, 战略地位重要中亚地域辽阔, 地貌类型多样, 有高耸的天山山脉和帕米尔山, 有广无人烟的沙漠和干草原, 有富饶的绿洲农业区其中沙漠面积占总面积的四分之一以上 [5], 主要河流有阿姆河和锡尔河 [15] 中亚气候具有独特的特点, 冬夏分明, 冷热悬殊夏季白天气温一般都在 27 以上, 昼夜温差大光照充足, 年均日照时间为 2 000~3 000 h, 十分有利于农作物生长和养分积累山区上有大量的冰川积雪, 而沙漠中几乎没有降雨, 区域温度和降水变化大水资源和风能资源时空分布不均, 生态十分脆弱 [16] 1.2 资料与研究方法资料来源本文选取中亚五国的 100 个气象台站的月平均气温和降水资料, 时间序列年, 资料来源于世界气象组织国家间的数据交换共享和国际合作研究项目站点选取考虑了时间序列的完整性地域的代表性和空间分布情况, 对于地形气候条件复杂的山地国家, 站点密度加大所选气象站点见图研究方法 (1) Miami 模型 : Yt = 3 000/(1 + e t ) (1) Yr = 3 000(1 - e r ) (2) 式中 :Yt Yr 分别为由年平均温度和年平均降水量决定的气候生产潜力 (g m -2 a -1 ),t 为年平均气温 ( ),r 为年降水量 (mm),e= ,3 000 是 Lieth 经统计得到的地球自然植物在每年每 hm 2 土地上的最高干物质产量 (kg) (2) Thornthwaite Memorial 模型 : Ye = 3 000[ 1 - e ] ( ) V - 20 (3) V = 1.05r/[1 +(1.05r/L) 2 ] 1 2 (4)

3 2 期李莉等 : 中亚地区气候生产潜力时空变化特征 287 注 :1 为 Almaty,2 为 Aralskoe more,3 为 Balhash,4 为 Bolshoe Almaty Ozero,5 为 Fort Shevchenko,6 为 Gur'ev,7 为 Irgiz,8 为 Kalmykovo,9 为 Karaganda,10 为 Karsakpai,11 为 Kazalinsk,12 为 Kokpekty,13 为 Kyzyl-orda,14 为 Kzyl-zhar,15 为 Mynzhilky,16 为 Panfilov,17 为 Sam,18 为 Semipalatinsk,19 为 Turgai,20 为 Turkestan,21 为 Uch-Aral,22 为 Uil,23 为 Ust'-Gorelnik,24 为 Zaisan,25 为 Angren,26 为 Baityk,27 为 Bishkek,28 为 Chatkal,29 为 Cholponata,30 为 Dzhalalabad,31 为 Gulcha,32 为 Haidarkan,33 为 Isfana,34 为 Naryn,35 为 Osh,36 为 Pokrovka,37 为 Przhevalsk,38 为 Rybach'e,39 为 Sarytash,40 为 Susamyr,41 为 Talas,42 为 Tien-Shan,43 为 Ustie r.ters,44 为 Altynmazar,45 为 Anzobsky pereval,46 为 Dangara,47 为 Dehavz,48 为 Dushanbe,49 为 Dzhavshangoz,50 为 Fedchenko Glacier,51 为 Garm,52 为 Horog,53 为 Irht, 54 为 Isfara, 55 为 Iskanderkul, 56 为 Karakul, 57 为 Kulyab, 58 为 Kurgan-tyube, 59 为 Leninabad, 60 为 Madrushkent, 61 为 Pendjikent, 62 为 Tavildara, 63 为 Uratyube, 64 为 Ashgabat, 65 为 Bairam-ali, 66 为 Chardzhou, 67 为 Gasan-kuli, 68 为 Kizyl-arvat, 69 为 Krasnovodsk, 70 为 Kushka, 71 为 Repetek, 72 为 Serahs,73 为 Andizhan,74 为 Angren,75 为 Baisun,76 为 Bogarnoe,77 为 Buzaubai,78 为 Charvak,79 为 Chimbai,80 为 Dalverzin,81 为 Dehkanabad,82 为 Denau,83 为 Dzhizak,84 为 Fergana,85 为 Gallyaaral,86 为 Guzar,87 为 Kattakurgan,88 为 Kokand,89 为 Kokaral,90 为 Mubarek,91 为 Namangan,92 为 Nukus,93 为 Pskem,94 为 Samarkand,95 为 Sanzar,96 为 Shahrisabz,97 为 Sherabad,98 为 Tamdy,99 为 Tashkent,100 为 Termez L = t t 3 (5) 式中 :Ye 是由年平均最大蒸散量决定的气候生产潜力 (g m -2 a -1 ),V 是年平均实际蒸散量 (mm),l 是年平均最大蒸散量 (mm) 利用 ArcGIS 软件对 Miami 和 Thornthwaite Memorial 模型的计算结果进行空间表示 (3) Mann-kendall 非参数统计法 Mann-kendall 法是一种非参数统计检验方法, 用于研究样本时间序列的趋势变化其优点是不受异常值干扰, 也不需要遵从一定的分布, 计算比较方便其中 r i = ì í î +1 0 图 1 中亚地区所选气象站点示意图 Fig. 1 Distribution of the selected meteorological sites in Central Asia k S k = r i (k = 2,3,,n) (6) i = 1 ( x i > x j ) 否则 ( j = 1,2,,i)

4 卷 [ ] UF = é S k - E(S k ) ù K ê ú ë Var(S k ) û (k = 1,2,,n) (7) n(n + 1) E(S k) = 4 (8) n(n - 1)(2n - 5) Var(S k) = 72 (9) 式中 :n 为时间序列变量 x 1,x 2,, x n 总数,Var(S k) 和 E(S k) 分别是累积量 S k 的方差和均值, UF k 是统计量序列通过分别计算时间序列的正序和逆序统计量序列, 结合显著性水平 α=0.05 的信度线, 来分析突变点具体方法参见文献 [13] 2 结果与分析 2.1 气候生产潜力时间变化特征分析将中亚地区 100 个气象站年历年平均气温降水量代入式 (1) 至式 (5), 分别计算出温度气候生产潜力 (Yt) 降水气候生产潜力 (Yr) 和蒸散气候生产潜力 (Ye), 图 2 是中亚地区 3 种气候生产潜力平均值 100 a 的变化过程线以气候倾向率表征变化趋势和幅度, 气候倾向率用气候要素的回归系数乘以 10 表示从图 2 中可以看出,Ye 和 Yr 的值相差不大, 而 Yt 的值明显偏大 100 a 来, 中亚地区 Ye Yr 的变化趋势一致, 总体呈上升趋势, 气候倾向率分别为 g m -2 (10 a) -1, 而 Yt 气候倾向率为 -7.5 g m -2 (10 a) -1 中亚地区 100 a Yt 平均值 g m -2 a -1,Yr 平均值为 g m -2 a -1,Ye 平均值为 g m -2 a -1, Yt 值最大, Yr 值最小, Yr 只有 Yt 的 39.6%, 说明中亚地区热量条件相对充足, 而水分条件相对不足, 气候生产潜力受制于降水需要通过对河川径流量的分配和灌溉对水量进行调配来挖掘气候生产潜力表 1 是中亚 5 个国家 20 a 平均的 Ye 数据图 3 是中亚 5 个国家 100 a 平均 Ye Yr 和 Yt 柱状图可见, 中亚五国 Ye 差异较大, 不同时段内,Ye 值均表现为土库曼斯坦最小, 而 3 种气候生产潜力之间的差别则表现为吉尔吉斯斯坦最小土库曼斯坦最大哈萨克斯坦吉尔吉斯斯坦塔吉克斯坦土库曼斯坦乌兹别克斯坦 5 个国家 Yr 与 Yt 的比值分别为图年中亚地区气候生产潜力年际变化过 0.331, 这个比值的大小可以反映各国的程线 Fig. 2 Interannual curve of potential climate productivity in 水热配比情况好坏, 可以认为吉尔吉斯 Central Asia 斯坦的水热配比状态最好, 而土库曼斯

5 2 期李莉等 : 中亚地区气候生产潜力时空变化特征 289 表 1 中亚五国不同时间段 Ye 值 Table 1 Ye value in five Central Asian countries during different periods (g m -2 a -1 ) 时段哈萨克斯坦吉尔吉斯斯坦塔吉克斯坦土库曼斯坦乌兹别克斯坦年年年年年坦的水热配比状态最差表 2 列出了中亚地区年小麦平均单产与 Ye 数据中亚地区年小麦平均单产为 g m -2 a -1,Ye 平均值为 g m -2 a -1, 实际产量为气候生产潜力的 15.2%, 可见, 中亚地区农业生产潜力巨大 2.2 气候生产潜力变化的突变分析对中亚 3 种气候生产潜力进行 Mann- Kendall 非参数检验, 从图 4 (a) 可以看出, Ye 的 UF 线在年间小于 0, 可见几个时间段 Ye 有减小的趋势年 UF 线超出了临界值 -1.96, 说明有增加的趋势从 1932 年后 UF 线开始大于 0, 并自 1940 年开始 UF 线超过了 α=0.05 的显著性水平, 说明 20 世纪 40 年代开始,Ye 不断增加 UF 线和 UB 线的交点有 4 个, 说明 Ye 在年发生了 4 次突变 Yr 与 Ye 的变化趋势相似, 年间,Yr 表现为减小的趋势,1939 年以后 Yr 增加趋势明显, Yr 在年发生了 4 次突变 Yt 在 100 a 里总体呈减小的趋势, 其中在年表现为减小的趋势, 在年和年这两个时间段表现为增加趋势,Yt 没有发生突变 2.3 气候生产潜力空间格局变化特征图 5 为中亚地区 3 种气候生产潜力 100 a 平均值及各自的变化趋势空间分布 Ye 的空间分布规律与 Yr 的空间分布规律接近, 因为降水是限制中亚区域气候生产潜力的主要因素, 降水的空间分布不均匀性导致了中亚气候生产潜力空间分布的不均匀和复杂性中亚五国 Ye 的图 3 中亚五国年平均气候生产潜力柱状图 Fig. 3 Potential climate productivity during in five Central Asian countries 表 2 中亚地区小麦单产与 Ye 比较 Table 2 The comparison of wheat yield and Ye value in Central Asia 年份单产 */(g m -2 a -1 ) Ye/(g m -2 a -1 ) 注 :* 数据来源于

6 卷图年中亚年平均气候生产潜力 Mann-Kendall 检验曲线 Fig. 4 M-K test curves of annual mean potential climate productivity from 1901 to 2000 in Central Asia 空间分布也有差异性中亚地区 Ye 平均值最大值为 g m -2 a -1, 分布在哈萨克斯坦东南部区域, 最小值为 158 g m -2 a -1, 主要位于土库曼斯坦及乌兹别克斯坦的西北部 Yr 的空间分布规律总体呈现东部区域大于西部区域中亚地区 Yr 最大值为 g m -2 a -1, 位于哈萨克斯坦的东南部山区, 最小值为 160 g m -2 a -1, 主要位于土库曼斯坦 Yt 平均值具有从西南向东北递减的规律中亚地区 Yt 平均值最大值为 g m -2 a -1, 位于乌兹别克斯坦的东南部和土库曼斯坦, 最小值为 337 g m -2 a -1, 主要位于塔吉克斯坦的东南部哈萨克斯坦的西部土库曼斯坦及乌兹别克斯坦年平均气候生产潜力 Yt 大于 g m -2 a -1, 说明这些地区光温资源非常丰富中亚大部分地区 Ye 有增加的趋势, 但增长幅度不大,Ye 气候倾向率最大值为 g m -2 (10 a) -1, 最小值为 g m -2 (10 a) -1, 均位于吉尔吉斯斯坦, 说明吉尔吉斯斯坦气候生产潜力 Ye 受气候变化的影响最大哈萨克斯坦西部中部及东部, 土库曼斯坦西南部, 乌兹别克斯坦塔吉克斯坦吉尔吉斯斯坦的部分区域有减小的趋势大部分区域每 10 a 减小 0~7 g m -2 分析表明, 中亚地区气候生产潜力 Ye 总体以增加为主, 局部地区有减少的趋势 Yr 的变化趋势同 Ye 有相似性中亚 Yr 变化幅度最大值为 g m -2 (10 a) -1, 最小值为 g m -2 (10 a) -1, 变化的幅度及复杂性大于 Ye Yt 有明显增加的趋势, 其中大部分区域增长值为 9~20 g m -2 (10 a) -1, 仅有极小部分区域温度气候生产潜力值是减小的中亚 Yt 气候倾向率最大值为 g m -2 (10 a) -1, 最小值为 g m -2 (10 a) -1, 均位于乌兹别克斯坦, 说明乌兹别克斯坦的温度变化最大综上所述, 中亚地区 Ye 和 Yr 空间分布具有相似性,Yt 与 Yr 的空间分布则差异很大, Yt 具有从西南向东北减小的大致变化规律中亚地区 Yr 与 Ye 随时间的变化趋势具有相似性, 有增加的趋势, 但增幅不大,Yt 具有明显增加的趋势三种气候生产潜力气候倾向率变化范围中,Yt 的变化范围最小,Yr 的变化范围最大 2.4 气候生产潜力影响因子分析利用 Pearson 相关分析法, 分析中亚地区 Ye 与年平均气温和年降水量的相关关系可知,Ye 与年降水量的相关系数为 0.98, 与年平均温度的相关系数为 , 均通过了 α= 0.01 的显著性检验说明中亚 Ye 受降水的影响变化大

2期李莉等中亚地区气候生产潜力时空变化特征 291 图 5 中亚地区 1901 2000 年气候生产潜力均值及其气候倾向率 Fig.

7 2期李莉等中亚地区气候生产潜力时空变化特征 291 图 5 中亚地区年气候生产潜力均值及其气候倾向率 Fig. 5 Spatial distributions of mean of potential climate productivity and its climatic trend rate during in Central Asia 对蒸散气候生产潜力 Ye 年平均温度 T 和年降水量 r 进行多元线性回归分析得到回归方程为Ye=1.55r+7.13t 当温度不变降水每增加或减少10 mm Ye增加或减少 15.5 g m-2 a-1 当降水不变温度增加或减少 1 Ye 增加或减少 7.13 g m-2 a-1 可见降水量的变化对气候生产潜力的影响更大根据中亚年平均温度和年降水与 Ye的相关度以及多元回归分析结果表明未来中亚气候生产潜力对中亚年降水量变化的响应更敏感在增温增湿情景下 Ye 变化范围为 24~75 g m-2 a-1 大致形成 3 个显著的增加中心分别位于塔吉克斯坦中部吉尔吉斯斯坦东南部和哈萨克斯坦巴尔喀什湖附近在增温减湿情景下 Ye 变化范围为-26~71 g m-2 a-1 除吉尔吉斯斯坦 Ye 有所增加外其它各国均减小其中土库曼斯坦减少幅度最大说明土库曼斯坦 Ye 受降水影响较大

8 卷 3 结论 (1) 中亚地区 100 a 温度气候生产潜力 (Yt) 降水气候生产潜力 (Yr) 和蒸散气候生产潜力 (Ye) 平均值分别为和 g m -2 a -1, 中亚地区 5 个国家之间的气候生产潜力差异较大, 哈萨克斯坦吉尔吉斯斯坦塔吉克斯坦土库曼斯坦乌兹别克斯坦的 Yr 与 Yt 的比值分别为 , 吉尔吉斯斯坦的水热配比状态最好 Ye 最大, 而土库曼斯坦的水热配比状态最差 Ye 最小中亚 5 个国家 Yt 从大到小排列次序为土库曼斯坦 > 乌兹别克斯坦 > 塔吉克斯坦 > 哈萨克斯坦 > 吉尔吉斯斯坦, 与 Yr 从大到小排列次序基本相反 (2) 100 a 来, 中亚地区 Ye Yr 的变化趋势一致, 总体呈上升趋势, 气候倾向率分别为 g m -2 (10 a) -1, 而 Yt 气候倾向率为 -7.5 g m -2 (10 a) -1 中亚 3 种气候生产潜力在不同的时间段变化趋势也存在差异性, 比如中亚 Ye 在年发生了 4 次突变,Yr 在年发生了 4 次突变,Yt 没有发生突变整个中亚地区除土库曼斯坦西部哈萨克斯坦以西区域以及北部和东部局部区域外的大部分区域气候生产潜力均有所增加, 但增幅差别较大, 其中以咸海流域上中游地区增幅最大 (3) 中亚地区气候生产潜力大致具有南高北低东高西低的空间格局变化特征,Yr 与 Ye 的空间格局变化基本一致, 而 Yr 和 Yt 的空间格局变化则大致相反 Yt 的基本格局是西部高于东部, 具有由南向北由西向东逐渐降低的变化规律, 最低值位于西天山哈萨克斯坦与吉尔吉斯斯坦的交界区域以及帕米尔高原塔吉克斯坦山地, 最高值区位于西南部的土库曼斯坦降水气候生产潜力的基本格局是东部高于西部, 最高值区位于东部哈萨克斯坦的西天山及以南区域, 最低值区位于西南部的土库曼斯坦位于东南部的天山 - 帕米尔高原的吉尔吉斯斯坦塔吉克斯坦和哈萨克斯坦的天山北坡区域, 由于受山地地形影响, 其气候生产潜力的空间格局变化趋于复杂 (4) 气候生产潜力主要受制于降水, 对降水的变化更加敏感这与世界范围内的干 [17] 旱半干旱区生产潜力主要是由年降水所决定的这一结论一致据相关研究表明, 中亚 [14] 气温有增加的趋势, 到年温度将增加 1~2, 降水则空间变化较大基于 Thornthwaite Memorial 模型, 在两种不同的气候变化情景下, 中亚 Ye 变化大小存在差异在增温增湿的情况下, 大致形成 3 个显著的增加中心, 分别位于塔吉克斯坦中部吉尔吉斯斯坦东南部和哈萨克斯坦巴尔喀什湖附近 ; 在增温减湿的情况下, 除吉尔吉斯斯坦 Ye 有所增加外, 其它各国均减小 Lebed 和 Belenkova 曾利用当地模型估算了气候变化对哈萨克斯坦阿拉木图州小麦产量的影响, 结果表明, 气候变化可导致哈萨克斯坦春小麦产量下降 26%~27% [18] 这与中亚地区增温减湿气候变化情况下的结果吻合总之,100 a 来中亚地区大部分区域的气候生产潜力是增加的, 限制气候生产潜力提高的主要因素是水分目前农业实际产量远低于理论计算的气候生产潜力, 农业生产的潜力巨大参考文献 : [1] IPCC. Climate Change 2007: Impacts, Adaptation, and Vulnerability [M]. Cambridge: Cambridge University Press, [2] Lioubimtseva E, Henebry G M. Climate and environmental change in arid Central Asia: Impacts, vulnerability, and adaptations [J]. Journal of Arid Environments, 2009, 73(11):

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10 卷 Spatial and Temporal Variability of Potential Climate Productivity in Central Asia LI Li 1, 2, ZHOU Hong-fei 1, BAO An-ming 1 (1. State Key Laboratory of Desert and Oasis Ecology, Xinjiang Institute of Ecology and Geography, CAS, Urumqi , China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing , China) Abstract: Central Asia is located in the hinterland of the Eurasia, comprising five countries Kazakhstan, Kyrgyzstan, Tajikistan, Turkmenistan, and Uzbekistan. Most of the land belongs to arid land with extreme continental climate. The population is million, and the area is km 2. Based on the monitoring data of monthly air temperature and precipitation of 100 selected weather stations from 1901 to 2000 in Central Asia, using the Miami and Thornthwaite Memorial model to calculate potential climate productivity, the characteristics of temperal and spatial of potential climate productivity are analyzed with climatic trend rate, Mann-Kendall test, SPSS and ArcGIS methods. The results showed as follows: 1) Precipitation potential climate productivity (Yr) and evapotranspiration climate potential productivity (Ye) in Central Asia in 100 years appeared a gradual increasing trend, temperature potential climate productivity (Yt) is in an opposite trend, Yr and Ye witnessed four times of mutation, there was none in Yt. 2) Potential climate productivity had obviously regional difference, such as, Yt showed a reducing trend from southwest to northeast, spatial distribution of Yr and Ye was complicated, the eastern was more than the western, generally. 3) Warm and wet climate changing trend is beneficial to the improvement of climate potential productivity, climate potential productivity was more sensitive to humidifying. Key words: potential climate productivity; Miami model; Thornthwaite Memorial model; Central Asia

mm 400 mm 15 mm EOF mm/10a Fig. 1 Distributions

mm 400 mm 15 mm EOF mm/10a Fig. 1 Distributions 7 2 2011 3 ADVANCES IN CLIMATE CHANGE RESEARCH Vol. 7 No. 2 March 2011 1673-1719 (2011) 02-0097-07 1961 2007 77 5 5 6 2 3 8 11 1980 1980 1990 2015 8 11 P426.6 A 7.86% 4 50 0.35 5 6 19 7 8 9 1 1906 2005

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