, 刘宪锋, 潘耀忠Trend variations and spatial difference of extreme air temperature events in the Loess Plateau from 1965 to 2013
ZHAOAnzhou, LIUXianfeng, PANYaozhong通讯作者:
收稿日期:2015-11-14
修回日期:2016-02-19
网络出版日期:2016-04-20
版权声明:2016《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
基金资助:
作者简介:
-->
展开
摘要
关键词：
Abstract
Keywords：
-->0
PDF (10967KB)元数据多维度评价相关文章收藏文章
本文引用格式导出EndNoteRisBibtex收藏本文-->
1 引言
极端气候事件是指某类气候要素量值或统计值在某一时间段内显著偏离其平均态、且达到或超出其观测或统计量值区间上下限附近特定阈值的事件[1]。与平均态相比,极端气候事件的发生更具有突发性、不可预见性等,对人类社会经济的发展和生态环境造成更为深远的影响[2,3]。IPCC第五次评估报告指出,1951-2012年全球平均地表温度升高了0.72℃（0.49~0.89℃）,1980-2012年为工业革命以来最暖的30年[4,5]。历史观测数据表明,近百年来全球气候变暖导致极端事件（干旱、洪涝、寒潮等）出现的强度、频率增加,影响范围也更加广泛。研究表明,2010年期间高达90%以上的自然灾害是由极端气候事件造成的[6]。众多极端气候事件中,由于热浪、寒潮、干旱等极端气温事件会对生态环境、人类健康及社会经济发展造成最直接的影响而受到****的广泛关注[7]。在全球变暖的背景下,极端气温变化的研究已成为国内外气候变化和灾害等领域关注的热点问题之一。在全球尺度上,Alexander等认为伴随着全球气候的变暖,极端气温有着显著的变化,主要表现在冷夜的减少和暖夜的增加[8]。在区域尺度上,尤其是生态环境脆弱的地区,极端气温更加受到关注。研究表明,近几十年以来俄罗斯地区[9]、亚太地区[10]、美国东部[11]、大洋洲[12]及欧洲[13]等全球众多地区冷夜日数不断减少,暖夜日数不断增加。与此同时,中国****针对中国的不同地区[14,15]、流域[16-18]和省份[19,20]的极端气温进行了探索性研究,取得了卓有成效的研究成果,提高了对中国极端气温变化的认识。值得注意的是,尽管众多****对极端气温进行了研究,但由于各国对极端指数定义、研究方法等存在差异,导致不同国家和地区极端气温变化的对比研究存在一定困难。为全面认识全球范围极端气候变化规律,世界气象组织（WMO）于1998-2001年提出27个极端气候指数（包括16个极端气温指数和11个极端降水指数）[21]。在全球气候变暖背景下,生态系统对极端气温的脆弱性逐渐增加,因此,关注极端气温的时空变化特征对生态系统的影响显得尤为重要。
黄土高原位于黄河中上游地区,是中国生态环境最为脆弱、水土流失最为严重的地区之一,加之全球气候变化导致极端气候事件不断增多,增加了气象灾害的风险,并对当地生态环境造成显著影响。虽然目前已有很多研究针对该地区气温进行了研究,但多针对平均气温、最低气温、最高气温等常规气象要素[22,23],缺乏对极端气温的全面认识。鉴于此,本文基于16个极端气温指数,利用黄土高原地区52个气象站点的逐日气象实测数据,并辅以一元线性趋势分析、Mann-Kendall（M-K）突变分析、相关分析及Hurst指数等统计方法,对1965-2013年黄土高原地区极端气温趋势变化及空间差异进行分析,以期为当地应对极端气温事件变化决策、防灾减灾等提供参考。
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
为保证数据的完整性和连续性,本文依据连续性和最长时间段原则,选取了研究区52个气象站点（图1）1965-2013年逐日平均气温、最高气温和最低气温数据,数据来源于中国气象科学数据共享服务网（http://cdc.cma.gov.cn）。本文所选数据均经过了极值检验和时间一致性检验等严格的质量检查和控制。在计算极端气温指数之前,利用RClimDex软件对所获取的资料进行严格的质量控制,包括异常值和错误值的筛选、日最高气温是否小于最低气温等,以保证结果的可信度[17]。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1黄土高原地区位置和气象站点分布图
-->Fig. 1Study area and distribution of meteorological stations
-->
2.2 研究方法
极端气温指数定义采用世界气象组织气候委员会（CCI）、全球气候研究计划（WCRP）气候变化和可预测性计划（CLIVAR）气候变化检测、监测和指标专家组（ETCCDMI）确定的气候变化检测指数。目前这些指数已被广泛应用于极端气候研究。在本文中,将极端气温指数分为极值指数、绝对指数、相对指数和其他指数4类（表1）[17,24]。采用一元线性趋势分析[17]、M-K分析[25]及Hurst指数[26]等对极端气温指数的时空变化特征进行分析。Tab. 1
表1
表1极端气温指数定义
Tab. 1Definition of the 16 extreme temperature indices
| 指标类型 | 极端气温指数 | 英文缩写和单位 | 定义 |
|---|---|---|---|
| 极值指数 | 日最高气温的极低值 | TXn(℃) | 每个月日最高气温的最小值 |
| 日最低气温的极低值 | TNn(℃) | 每个月日最低气温的最小值 | |
| 日最高气温的极高值 | TXx(℃) | 每个月日最高气温的最大值 | |
| 日最低气温的极高值 | TNx(℃) | 每个月日最低气温的最大值 | |
| 绝对指数 | 冰冻日数 | ID0(d) | 年内日最高温度低于0℃的日数 |
| 霜冻日数 | FD0(d) | 年内日最低温度低于0℃的日数 | |
| 热夜日数 | TR20(d) | 年内日最低气温大于20℃的日数 | |
| 夏季日数 | SU25(d) | 年内日最高温度大于25℃的日数 | |
| 相对指数 | 冷昼日数 | TX10p(d) | 最高气温小于10%分位值的天数 |
| 冷夜日数 | TN10p(d) | 最低气温小于10%分位值的天数 | |
| 暖昼日数 | TX90p(d) | 最高气温大于90%分位值的天数 | |
| 暖夜日数 | TN90p(d) | 最低气温大于90%分位值的天数 | |
| 其它指数 | 暖持续日数 | WSDI(d) | 连续6日最高温在90%分位值日数 |
| 冷持续日数 | CSDI(d) | 连续6日最低温在10%分位值日数 | |
| 生物生长季日数 | GSL(d) | 连续6日>5℃或<5℃的时间跨度 | |
| 气温日较差 | DTR(℃) | 年内日最高气温与最低气温的差值 |
新窗口打开
对于极端值阈值的确定,国际上常采用某个百分位值,超过这个阈值则称为极端值,阈值的确定方法为：将N个气象值要素按t1、t2、t3…tm…tn升序排列,则某个值小于或等于tm的概率为P。P的计算公式为：
式中：P为百分位,N和m分别为某个气象要素的个数和tm的序号。
本文先按照升序把气象站点1965-2013年某日的气温数据进行排列,极端气温的阈值选取第10个和第90个百分位,当某日的最低气温低于第10个百分位值,认为该日为极端低温,当某日的最高气温高于第90个百分位值,认为该日为极端高温。
3 结果分析
3.1 极值指数时空变化
3.1.1 时间变化 从时间尺度上来看,1965-2013年黄土高原地区极值指数呈上升趋势,TXn、TNn、TXx和TNx分别以0.30 ℃/10a、0.40 ℃/10a、0.20 ℃/10a和0.30 ℃/10a的速率上升,其中TNn和TNx的增加趋势较为明显,通过了95%显著性水平检验（图2）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图21965-2013年黄土高原地区极端气温极值指数时间变化趋势
-->Fig. 2Liner trend in extremal indices of annual extreme temperature events in the Loess Plateau region during 1965-2013
-->
3.1.2 空间变化 1965-2013年TXn、TNn、TXx和TNx整体表现为上升趋势,变化幅度分别为0.00~0.58 ℃/10a、-0.57~1.12 ℃/10a、-0.11~0.64 ℃/10a和-0.12~0.68 ℃/10a,其中通过95%显著性水平检验的站点比例分别为21%、40%、21%和71%,且主要分布在黄土高原沟壑区、农灌区（图3）,这些地区的农业主要为雨养农业和灌溉农业,极端高温事件增加,可能导致干旱等极端事件,从而威胁区域农业系统。TXn和TNn分别以贵州站和临汾站的上升趋势最为显著,TXx以临夏站和贵州站的增加趋势最为显著,TNx以东胜站和呼和浩特站的增加趋势最为显著。进一步统计表明,TNn变化趋势大于TXn变化趋势的站点占全部站点的54.72%,同时TNx变化趋势大于TXx变化趋势的站点占69.81%,表明研究区夜间增温幅度大于白天增温幅度,进一步验证了气温变化的昼夜不对称性。值得注意的是,TNn和TXx是造成寒潮或热浪的主要风险源,本文发现TNn和TXx呈下降趋势的站点分别有7个和6个,且主要分布在黄土丘陵沟壑区,这使得该区域冷害风险增大。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图31965-2013年黄土高原地区极端气温极值指数趋势空间分布
-->Fig. 3Spatial distribution of linear trend in extremal indices of annual extreme temperature events in the Loess Plateau during 1965-2013
-->
3.2 绝对指数时空变化
3.2.1 时间变化 1965-2013年绝对指数的时间变化趋势较为明显,ID0和FD0均表现为下降的趋势,其下降速率分别为3.43 d/10a和3.83 d/10a,SU25和TR20均表现为明显的上升趋势,其上升速率分别为4.17 d/10a和1.40 d/10a,其中SU25的上升速率最为明显。绝对指数的时间变化均通过了95%显著性水平检验（图4）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图41965-2013年黄土高原地区极端气温绝对指数时间变化趋势
-->Fig. 4Linear trend in absolute indices of annual extreme temperature events in the Loess Plateau during 1965-2013
-->
3.2.2 空间变化 绝对指数的空间分布如图5所示,所有气象站点的ID0和92%气象站点的FD0均表现为下降的趋势,其变化幅度分别为-6.07~-0.75 d/10a和-7.27~3.16 d/10a,其中通过95%显著性水平检验的站点比例分别为73%和89%,未通过显著性检验的站点主要位于黄土高原沟壑区的西部地区。ID0以隰县站的下降趋势最为显著,FD0以临河和临汾站下降趋势最为显著。90%站点的TR20和所有气象站点的SU25均表现为增加的趋势,其变化幅度分别为-0.03~6.32 d/10a和0.14~7.45 d/10a,其中通过95%显著性水平检验的气象站点的比例分别为67%和87%,主要集中在黄土丘陵沟壑区、黄土高原沟壑区的北部以及河谷平原区,SU25和TR20分别以隰县站和河曲站的上升趋势最为显著。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图51965-2013年黄土高原地区极端气温绝对指数趋势空间分布
-->Fig. 5Spatial distribution of linear trend in absolute indices of annual extreme temperature events in the Loess Plateau during 1965-2013
-->
3.3 相对指数时空变化
3.3.1 时间变化 1965-2013年黄土高原地区相对指数的时间变化趋势与绝对指数相似。表征高温事件的指数均表现为上升的趋势,表征低温事件的指数均表现为下降的趋势,但其变化幅度有所不同。具体来看,TX10p和TN10p分别以2.74 d/10a和4.63 d/10a的速率下降,TX90p和TN90p分别以3.24 d/10a和5.68 d/10a的速率升高,其中表征极端高温事件的TN90p上升速率最为明显（图6）。相对指数的变化均通过了95%显著性水平检验。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图61965-2013年黄土高原地区极端气温相对指数时间变化趋势
-->Fig. 6Linear trend in relative indices of annual extreme temperature events in the Loess Plateau during 1965-2013
-->
3.3.2 空间变化 图7显示了1965-2013年黄土高原地区相对指数变化趋势的空间分布格局。所有气象站点的TX10p和92%气象站点的TN10p均表现为减少的趋势,其变化幅度分别为-3.61~-0.25 d/10a和-7.19~2.45 d/10a,其中通过0.05显著性水平检验的站点比例分别为96%和90%,TX10p和TN10p分别以隰县站和呼和浩特站的下降趋势最为显著;98%气象站点的TX90p和TN90p均表现为增加的趋势,其变化幅度分别为-1.38~4.19 d/10a和-2.29~6.75 d/10a,其中通过0.05显著性水平检验的站点比例分别为89%和94%,TX90p和TN90p分别以隰县站和西峰站的增加趋势最为显著。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图71965-2013年黄土高原地区极端气温相对指数趋势空间分布
-->Fig. 7Spatial distribution of linear trend in relative indices of annual extreme temperature events in the Loess Plateau during 1965-2013
-->
3.4 其他指数时空变化
3.4.1 时间变化 1965-2013年其他指数的时间变化趋势如图8所示,从图8中可以看出,WSDI和GSL有增加的趋势,其增加速率分别为1.20 d/10a和3.83 d/10a,而CSDI和DTR则表现为减小的趋势,其减小速率分别为0.80 d/10a和0.11 ℃/10a,其中GSL的增加趋势最为明显。其他指数的变化均通过了95%显著性水平检验。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图81965-2013年黄土高原地区极端气温其他指数时间变化趋势
-->Fig. 8Linear trend in other indices of annual extreme temperature events in the Loess Plateau during 1965-2013
-->
3.4.2 空间变化 黄土高原地区其他指数的空间分布格局如图9所示。① 所有站点的WSDI和GSL均呈现增加的趋势,其增加幅度分别为0.11~2.15 d/10a和0.37~7.89 d/10a,通过95%显著性水平检验的站点比例分别占29%和87%,主要集中在黄土高原沟壑区和农灌区,WSDI以临河和贵州站的增幅最为显著,GSL以固原站的增幅最为显著;② 90%气象站点的CSDI呈现减小的趋势,变化幅度为-4.04~1.31 d/10a,其中只有40%的站点呈现显著的减小趋势（P<0.05）,主要分布于河谷平原区、土石山区的南部地区以及黄土高原沟壑区的中部地区等,以临河站的减小幅度最为显著;③ 从DTR的空间分布来看,31%的站点呈现增加的趋势,增加幅度为0.01~0.77℃/10a,其中15%的站点呈现显著的增加趋势（P<0.05）,以河曲站的增幅最大,69%的站点呈现减小的趋势,减小幅度为0.01~0.51℃/10a,其中40%的站点呈现显著的减小趋势（P<0.05）,主要集中在黄土高原沟壑区的中北部以及河谷平原区等地,以临河站的减幅最大。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图91965-2013年黄土高原地区极端气温其他指数趋势空间分布
-->Fig. 9Spatial distribution of linear trend in other indices of annual extreme temperature events in the Loess Plateau during 1965-2013
-->
综上所述,表征低温事件的ID0、FD0、TX10p、TN10p和CSDI下降最显著的地区位于黄土高原北部地区,而表征高温事件的TR20、SU25、TX90p、TN90p和WSDI上升最显著的区域主要分布于黄土高原西北部地区,GSL上升最显著的区域主要位于黄土高原中部地区,DTR上升显著的区域主要位于黄土高原中南部地区,而北部地区则表现为显著的下降趋势,表明气候变化对黄土高原北部多数极端气温指数的影响大于南部地区。
3.5 极端气温指数的相关性分析
为了解16个极端气温指数的相关性,采用Pearson相关系数对其进行分析（表2）。总体来看,除了极值指数（TXn、TNn、TXx和TNx）和DTR与其余指数的相关性较差外,其余各极端指数之间都具有良好的相关性,各相对指数（TX10p、TN10p、TX90p和TN90p）之间均通过了0.05显著性水平检验。在相对指数与绝对指数中,TX90p、TN90p、SU25和TR20之间以及TX10p、TN10p、ID0和FD0之间均存在正相关性,表征高温事件与低温事件的指数存在负相关性,这与本文前面的分析——表征高温事件的指数均表现出升高趋势,低温事件的指数均表现出下降趋势具有一致性。极值指数（TXn、TNn、TXx和TNx）之间均存在正相关性,日最高气温极低值（TXn）和日最低气温极低值（TNn）之间的相关系数高达0.74。Tab. 2
表2
表21965-2013年黄土高原地区极端气温指数相关关系矩阵
Tab. 2Correlation matrix of temperature extremes in the Loess Plateau during 1965-2013
| TXn | TNn | TXx | TNx | ID0 | FD0 | SU25 | TR20 | TX10p | TN10p | TX90p | TN90p | WSDI | CSDI | GSL | DTR | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TXn | 1 | |||||||||||||||
| TNn | 0.74** | 1 | ||||||||||||||
| TXx | 0.12 | 0.13 | 1 | |||||||||||||
| TNx | 0.01 | 0.13 | 0.47** | 1 | ||||||||||||
| ID0 | -0.29* | -0.33* | -0.24 | -0.10 | 1 | |||||||||||
| FD0 | -0.14 | -0.18 | -0.10 | -0.28 | 0.34* | 1 | ||||||||||
| SU25 | 0.19 | 0.34* | 0.53* | 0.28* | -0.32* | -0.46** | 1 | |||||||||
| TR20 | 0.12 | 0.21 | 0.53** | 0.75** | -0.20 | -0.20 | 0.32* | 1 | ||||||||
| TX10p | -0.39** | -0.41** | -0.35* | -0.24 | 0.63** | 0.54** | -0.64** | -0.28 | 1 | |||||||
| TN10p | -0.33* | -0.36* | -0.31* | -0.39** | 0.66** | 0.65** | -0.52** | -0.37** | 0.80** | 1 | ||||||
| TX90p | -0.02 | 0.25 | 0.50** | 0.33* | -0.57** | -0.55** | 0.64** | 0.36* | -0.45** | -0.54** | 1 | |||||
| TN90p | 0.05 | 0.24 | 0.48** | 0.54** | -0.43** | -0.72** | 0.64** | 0.57** | -0.55** | -0.72** | 0.81** | 1 | ||||
| WSDI | -0.06 | 0.12 | 0.36* | 0.08 | -0.50** | -0.31* | 0.42** | 0.12 | -0.37** | -0.34* | 0.79** | 0.50** | 1 | |||
| CSDI | -0.26 | -0.36* | -0.18 | -0.29* | 0.47** | 0.17 | -0.27 | -0.31* | 0.48** | 0.55** | -0.26 | -0.28* | -0.23 | |||
| GSL | -0.05 | 0.06 | 0.31* | 0.33* | -0.19 | -0.50** | 0.26 | 0.32* | -0.34* | -0.43** | 0.46** | 0.53** | 0.26 | -0.09 | 1 | |
| DTR | 0.02 | 0.12 | 0.11 | -0.32* | -0.21 | 0.27 | 0.17 | -0.23 | -0.11 | 0.27 | 0.16 | -0.29* | 0.35* | 0.02 | 0.02 | 1 |
新窗口打开
3.6 极端气温指数变化趋势与海拔高度的关系
对站点的海拔高度和极端气温指数的变化趋势进行相关分析（表3）,从各个站点的海拔高度与极端气温指数变化趋势的相关系数来看,黄土高原地区多数极端气温指数的变化趋势与海拔高度的关系不显著（表3）,仅有TR20与海拔高度呈负相关（P<0.01）,TXn和TX90p与海拔高度呈现正相关（P<0.05）。海拔高度平均每上升100 m,TR20的变化幅度减小0.02 d/10a,TXn和TX90p的变化幅度分别增加0.001 ℃/10a和0.005 d/10a。Tab. 3
表3
表31965-2013年黄土高原地区极端气温指数与海拔高度相关系数
Tab. 3Correlation coefficients between altitude and extreme temperature indices in theLoess Plateau during 1965-2013
| TXn | TNn | TXx | TNx | ID0 | FD0 | SU25 | TR20 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 海拔高度 | 0.29* | -0.18 | 0.24 | -0.01 | -0.12 | 0.16 | 0.04 | -0.62** |
| TX10p | TN10p | TX90p | TN90p | WSDI | CSDI | GSL | DTR | |
| 海拔高度 | -0.20 | 0.20 | 0.32* | 0.03 | 0.002 | 0.27 | 0.17 | 0.17 |
新窗口打开
3.7 极端气温指数变化与黄土高原地区气候变化的关系
为进一步了解黄土高原地区极端气温指数与平均气温关系,对其相关系数进行了计算（表4）。从表4可以看出,各种极端指数与平均气温均存在一定的相关性,除TXn和DTR外,其余所有极端指数均通过了0.05显著性水平检验,表明黄土高原地区极端气温与区域气候变暖存在良好的相关性。Tab. 4
表4
表41965-2013年黄土高原地区极端气温指数与平均气温相关系数
Tab. 4Correlation coefficients between annual mean temperature and extreme temperature indices in the Loess Plateau during 1965-2013
| TXn | TNn | TXx | TNx | ID0 | FD0 | SU25 | TR20 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 平均气温 | 0.21 | 0.36* | 0.49** | 0.41** | -0.69** | -0.73** | 0.73** | 0.41** |
| TX10p | TN10p | TX90p | TN90p | WSDI | CSDI | GSL | DTR | |
| 平均气温 | -0.80** | -0.85** | 0.84** | 0.88** | 0.61** | -0.44** | 0.51** | -0.02 |
新窗口打开
为了了解气温变化对极端气温指数的影响,采用M-K突变分析对1965-2013年黄土高原地区平均气温进行突变检验,发现1991年前后平均气温存在明显的突变（图10）,与任志艳[23]等的研究结果相同,表明随着人类活动向大气中排放的CO2增多,1991年后气温开始加速上升。以1990年为节点分别统计突变前（1965-1990年）和突变后（1991-2013年）的极端气温指数,结果如表5所示。从表5可以看出,除ID0、FD0、TX10p、TN10p、CSDI和DTR等些指数呈现减小的趋势外,其余指数均呈现增加的趋势,尤其是TR20、TN90p、WSDI等指数呈现成倍数的增加,表明极端气温指数对平均气温的响应有所不同。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图101965-2013年黄土高原地区平均气温的M-K检验
-->Fig. 10The Mann-Kendall test of average temperature in the Loess Plateau during 1965-2013
-->
Tab. 5
表5
表5黄土高原平均气温突变前后极端气温指数的变化
Tab. 5Values of extreme temperature indices during the periods 1965-1990 and 1991-2013 in the Loess Plateau
| TXn | TNn | TXx | TNx | ID0 | FD0 | SU25 | TR20 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1965-1990 | -7.80 | -18.94 | 31.92 | 19.05 | 35.54 | 152.27 | 76.73 | 0.39 |
| 1991-2013 | -7.00 | -18.29 | 32.63 | 19.94 | 25.74 | 142.70 | 90.48 | 1.74 |
| 突变前后变化 | 上升 | 上升 | 上升 | 上升 | 下降 | 下降 | 上升 | 上升 |
| TX10p | TN10p | TX90p | TN90p | WSDI | CSDI | GSL | DTR | |
| 1965-1990 | 19.33 | 21.47 | 11.79 | 9.02 | 4.12 | 6.35 | 225.69 | 12.45 |
| 1991-2013 | 12.18 | 9.52 | 21.41 | 24.04 | 9.26 | 2.26 | 235.35 | 12.28 |
| 突变前后变化 | 下降 | 下降 | 上升 | 上升 | 上升 | 下降 | 上升 | 下降 |
新窗口打开
3.8 未来极端气温变化趋势
为探究黄土高原地区极端气温指数的未来变化趋势,本文计算了该地区16个极端气温指数的Hurst指数,结果如表6所示。从表6可以看出,所有极端气温指数的Hurst指数的值都大于0.5,表明该地区极端气温指数均存在Hurst现象,即黄土高原地区极端气温的变化延续过去极端气温的变化趋势可能性很大。ID0、FD0、TX10p、TN10p、WSDI、CSDI和DTR表现为下降趋势,预示着未来的变化仍为下降趋势,其余极端气温指数过去表现为上升趋势,预示着未来的变化仍呈现上升的趋势。Tab. 6
表6
表6黄土高原地区极端气温指数变化的Hurst指数
Tab. 6Hurst index of extreme temperature indices in the Loess Plateau
| TXn | TNn | TXx | TNx | ID0 | FD0 | SU25 | TR20 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.78 | 0.65 | 0.87 | 0.88 | 0.85 | 0.96 | 0.94 | 0.82 |
| TX10p | TN10p | TX90p | TN90p | WSDI | CSDI | GSL | DTR |
| 0.91 | 0.95 | 0.94 | 0.96 | 0.72 | 0.67 | 0.83 | 0.60 |
新窗口打开
4 结论与讨论
4.1 结论
本文基于黄土高原地区52个气象站点1965-2013年逐日平均气温、最高气温和最低气温数据,采用一元线性趋势分析、相关分析、M-K检验及Hurst指数等方法,分析了该地区极端气温指数趋势变化及空间差异,得出以下结论：（1）时间上,TXn、TNn、TXx和TNx分别以0.30 ℃/10a、0.40 ℃/10a、0.20 ℃/10a和0.30 ℃/10a的速率增加,SU25、TR20、TX90p、TN90p、WSDI、GSL分别以4.17 d/10a、1.40 d/10a、3.24 d/10a、5.68 d/10a、1.20 d/10a和3.83 d/10a的趋势增加,ID0、FD0、TX10p、TN10p和CSDI分别以3.43 d/10a、3.83 d/10a、2.74 d/10a、4.63 d/10a、0.80 d/10a的趋势减小,DTR以0.11 ℃/10a的趋势减小。
（2）空间上,TXn、TNn、TXx、TNx、WSDI、SU25、TX90p、TN90p、GSL在多数站点表现为上升的趋势,ID0、FD0、TX10p、TN10p、CSDI在多数站点表现为下降的趋势,主要分布在黄土高原中部地区的黄土高原沟壑区和黄土丘陵沟壑区。
（3）相关分析显示除了极值指数（TXn、TNn TXx和TNx）和DTR与其余极值指数相关性较差外,各极端指数之间均具有较好的相关性。
（4）多数极端气温指数的变化趋势与海拔高度的关系不显著,与平均气温关系密切,1991年前后极端气温指数存在明显的差异,表征低温事件的指数呈现减小的趋势,表征高温事件的指数呈现增加的趋势,表明气候变暖对极端气温指数的影响不同。
（5）Hurst指数结果表明黄土高原地区极端气温变化均呈同向变化特征,说明未来仍呈表征高温事件的指数增加、表征低温事件的指数减少的变化态势。
4.2 讨论
采用16个极端气温指数,本文全面分析了1965-2013年期间黄土高原地区极端气温的变化趋势及空间差异,研究结果表明表征该地区高温事件的指数表现为上升的趋势,表征低温事件的指数表现为下降的趋势,这与已有研究基本一致[12,27,28]。在进行极端指数空间差异研究时,得出54.72%站点的TNn变化趋势大于TXn,69.81%站点的TNx变化趋势大于TXx,这表明黄土高原地区夜间增温幅度大于白天增温幅度,验证了气温变化的昼夜不对称性。本文所采用的数据来源于中国气象科学数据共享网,虽然经过了严格的质量控制,但并没有考虑迁站、城市扩张等因素对温度的影响,已有研究表明这些因素会影响极端气温指数的变化。例如张雷等分析了北京城市扩张对气温极端指数的影响,结果表明城市化导致FD0、TN10p、DTR显著减小,TN90p显著增加[29];周雅清等认为城市化对表征低温事件的极端指数贡献率在50%以上[30]。均一化处理可以从一定程度上消除城市化等因素对气温的影响[31],但是黄土高原地区处于中国中西部地区,城市化影响较东部地区较弱,同时本文在进行站点选取时已去除了西安、五台山两个受城市化和迁站影响明显的站点。本文计算的FD0、TN10p等极端指数时空分布结果与Li等[32]的研究结果相似,因此本文结果具有一定的可信性。未来的研究应注重气温数据的均一化处理,同时对极端气温归因的探索也是国内外****关注的热点,除全球气候变暖和海拔高度外,城市热岛[33]、大尺度的大气环流[34]、土地利用/覆盖的变化[30]等事件对极端气温的变化也会有显著的影响,而1999年以后在该地区实行的退耕还林还草工程等人类活动是否对该区域极端气温造成影响,导致其极端气温与其他区域有所差异,还需要收集更多的数据开展深入研究。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [1] | . 历史时期极端气候事件变化是当前气候变化研究的热点领域。本文根据近20 年这一研究领域的主要文献，对中国过去2000 年极端气候事件变化特征进行了梳理和总结。已有认识表明：① 在1500-1900 年和220-580年等气候寒冷期，中国不但多次出现过较1950 年以后所出现的极端冷冬更为显著的寒冷事件，而且其间的相对温暖时段也出现过日最高气温超过20 世纪极端记录的炎夏。② 在中国东部季风区，在公元301-400、751-800、1051-1150、1501-1550 和1601-1650 年极端干旱多发；101-150、251-300、951-1000、1701-1750、1801-1850 和1901-1950 年极端大涝多发；1551-1600 年则是极端干旱与大涝并发最为频繁的时段。7-8 世纪、12-14 世纪和15 世纪后期-17 世纪中期多发极端连旱；10-11 世纪及17 世纪中期以后，多发极端连涝。华北、江淮和江南3 个地区的极端干旱和大涝事件多发时段存在差异；此外，历史极端连旱事件如“崇祯大旱”和“丁戊奇荒”等也得到辨识。③ 在西北干旱区，极端干旱主要集中发生在1471-1520 年、1581-1650 年、1711-1760 年、1811-1860 年和1921-1970 年等5个时段，其中18 世纪10 年代可能是过去千年极端干旱最严重的年代。④ 在西南地区，虽然21 世纪初旱灾频发，但与2006年川渝特大干旱相仿的事件在史上也曾多次发生过。 历史时期极端气候事件变化是当前气候变化研究的热点领域。本文根据近20 年这一研究领域的主要文献，对中国过去2000 年极端气候事件变化特征进行了梳理和总结。已有认识表明：① 在1500-1900 年和220-580年等气候寒冷期，中国不但多次出现过较1950 年以后所出现的极端冷冬更为显著的寒冷事件，而且其间的相对温暖时段也出现过日最高气温超过20 世纪极端记录的炎夏。② 在中国东部季风区，在公元301-400、751-800、1051-1150、1501-1550 和1601-1650 年极端干旱多发；101-150、251-300、951-1000、1701-1750、1801-1850 和1901-1950 年极端大涝多发；1551-1600 年则是极端干旱与大涝并发最为频繁的时段。7-8 世纪、12-14 世纪和15 世纪后期-17 世纪中期多发极端连旱；10-11 世纪及17 世纪中期以后，多发极端连涝。华北、江淮和江南3 个地区的极端干旱和大涝事件多发时段存在差异；此外，历史极端连旱事件如“崇祯大旱”和“丁戊奇荒”等也得到辨识。③ 在西北干旱区，极端干旱主要集中发生在1471-1520 年、1581-1650 年、1711-1760 年、1811-1860 年和1921-1970 年等5个时段，其中18 世纪10 年代可能是过去千年极端干旱最严重的年代。④ 在西南地区，虽然21 世纪初旱灾频发，但与2006年川渝特大干旱相仿的事件在史上也曾多次发生过。 |
| [2] | . 利用内蒙古及其周边121 个气象台站1960-2013 年逐日最低气温数据，辅以分段线性回归模型、趋势分析及相关分析等方法，本文探讨了近53 年内蒙古寒潮频次的时空变化特征及其影响因素。研究发现（1） 近53 年内蒙古单站寒潮频次总体呈下降趋势，降速为-0.5 次/10a （-2.4~1.2 次/10a），其中1991 年之前降速为-1.1 次/10a （-3.3~2.5 次/10a），而1991 年之后呈增加趋势，增速为0.45 次/10a （-4.4~4.2 次/10a）；春季寒潮变化趋势与年变化趋势一致，且在各季节中变化最为显著；寒潮频次年内变化呈“双峰”结构特征，且以11 月最多；（2） 空间上，内蒙古单站寒潮频次具有显著的空间差异特征，高发区集中在内蒙古的北部和中部地区，且北部高于中部。年代尺度对比来看，20 世纪60-90 年代寒潮高频区域范围在减少、低频区域范围在增加；而21 世纪初期高频区域范围有所增加，增加区主要为内蒙古东部的图里河、小二沟，以及中部的西乌珠穆沁旗等地；（3） 就年尺度而言，寒潮主要受AO、NAO、CA、APVII 和CQ控制，而各季节驱动因素有所差别，冬季寒潮与AO、NAO、SHI、CA、TPI、APVII、CW和IZ 均达到显著相关关系，说明冬季寒潮受多种因素共同控制；秋季寒潮主要受CA和IM 影响；而春季寒潮与CA和APVII关系显著。 利用内蒙古及其周边121 个气象台站1960-2013 年逐日最低气温数据，辅以分段线性回归模型、趋势分析及相关分析等方法，本文探讨了近53 年内蒙古寒潮频次的时空变化特征及其影响因素。研究发现（1） 近53 年内蒙古单站寒潮频次总体呈下降趋势，降速为-0.5 次/10a （-2.4~1.2 次/10a），其中1991 年之前降速为-1.1 次/10a （-3.3~2.5 次/10a），而1991 年之后呈增加趋势，增速为0.45 次/10a （-4.4~4.2 次/10a）；春季寒潮变化趋势与年变化趋势一致，且在各季节中变化最为显著；寒潮频次年内变化呈“双峰”结构特征，且以11 月最多；（2） 空间上，内蒙古单站寒潮频次具有显著的空间差异特征，高发区集中在内蒙古的北部和中部地区，且北部高于中部。年代尺度对比来看，20 世纪60-90 年代寒潮高频区域范围在减少、低频区域范围在增加；而21 世纪初期高频区域范围有所增加，增加区主要为内蒙古东部的图里河、小二沟，以及中部的西乌珠穆沁旗等地；（3） 就年尺度而言，寒潮主要受AO、NAO、CA、APVII 和CQ控制，而各季节驱动因素有所差别，冬季寒潮与AO、NAO、SHI、CA、TPI、APVII、CW和IZ 均达到显著相关关系，说明冬季寒潮受多种因素共同控制；秋季寒潮主要受CA和IM 影响；而春季寒潮与CA和APVII关系显著。 |
| [3] | One of the major concerns with a potential change in climate is that an increase in extreme events will occur. Results of observational studies suggest that in many areas that have been analyzed, changes in total precipitation are amplified at the tails, and changes in some temperature extremes have been observed. Model output has been analyzed that shows changes in extreme events for future climates, such as increases in extreme high temperatures, decreases in extreme low temperatures, and increases in intense precipitation events. In addition, the societal infrastructure is becoming more sensitive to weather and climate extremes, which would be exacerbated by climate change. In wild plants and animals, climate-induced extinctions, distributional and phenological changes, and species' range shifts are being documented at an increasing rate. Several apparently gradual biological changes are linked to responses to extreme weather and climate events. |
| [4] | . 政府间气候变化专门委员会（IPCC）自2007 年发布第四次评估报告（AR4）以来，新的观测证据进一步证明，全球气候系统变暖是毋庸置疑的事实。2012 年之前的3 个连续10 年的全球地表平均气温，都比1850 年以来任何一个10 年更高，且可能是过去1400 年来最热的30 年。虽然1998-2012 年全球地表增温速率趋缓，但还不能反映出气候变化的长期趋势。1970 年以来海洋在变暖，海洋上层75 m以上的海水温度每10 年升温幅度超过0.11℃；1971-2010 年地球气候系统增加的净能量中，93%被海洋吸收。全球平均海平面上升速率加快，1993-2010 年间高达3.2 mm/年。全球海洋的人为碳库很可能已增加，导致海洋表层水酸化。1971 年以来，全球几乎所有冰川、格陵兰冰盖和南极冰盖的冰量都在损失。其中1979 年以来北极海冰范围以每10 年3.5%~4.1%的速率缩小，同期南极海冰范围以每10 年1.2%~1.8%的速率增大。北半球积雪范围在缩小。20 世纪80 年代初以来，大多数地区的多年冻土温度升高。已在大气和海洋变暖、水循环变化、冰冻圈退缩、海平面上升和极端气候事件的变化中检测到人类活动影响的信号。1750 年以来大气CO<sub>2</sub>浓度的增加是人为辐射强迫增加的主因，导致20 世纪50 年代以来50%以上的全球气候变暖，其信度超过95%。采用CMIP5 模式和典型浓度路径（RCPs），预估本世纪末全球地表平均气温将继续升高，热浪、强降水等极端事件的发生频率将增加，降水将呈现“干者愈干、湿者愈湿”趋势。海洋上层的温度比1986-2005 年间升高0.6~2.0℃，热量将从海表传向深海，并影响大洋环流，2100 年海平面将上升0.26~0.82m。冰冻圈将继续变暖。为控制气候变暖，人类需要减少温室气体排放。如果较工业化之前的温升达到2℃，全球年均经济损失将达到收入的0.2%~2.0%，并造成大范围不可逆的影响，导致死亡、疾病、食品安全、内陆洪涝、农村饮水和灌溉困难等问题，影响人类安全。但如果采取积极行动，2℃的温升目标仍可望达到。为遏制逐渐失控的全球变暖，需全球共同努力减排，以实现人类可持续发展的理想。 政府间气候变化专门委员会（IPCC）自2007 年发布第四次评估报告（AR4）以来，新的观测证据进一步证明，全球气候系统变暖是毋庸置疑的事实。2012 年之前的3 个连续10 年的全球地表平均气温，都比1850 年以来任何一个10 年更高，且可能是过去1400 年来最热的30 年。虽然1998-2012 年全球地表增温速率趋缓，但还不能反映出气候变化的长期趋势。1970 年以来海洋在变暖，海洋上层75 m以上的海水温度每10 年升温幅度超过0.11℃；1971-2010 年地球气候系统增加的净能量中，93%被海洋吸收。全球平均海平面上升速率加快，1993-2010 年间高达3.2 mm/年。全球海洋的人为碳库很可能已增加，导致海洋表层水酸化。1971 年以来，全球几乎所有冰川、格陵兰冰盖和南极冰盖的冰量都在损失。其中1979 年以来北极海冰范围以每10 年3.5%~4.1%的速率缩小，同期南极海冰范围以每10 年1.2%~1.8%的速率增大。北半球积雪范围在缩小。20 世纪80 年代初以来，大多数地区的多年冻土温度升高。已在大气和海洋变暖、水循环变化、冰冻圈退缩、海平面上升和极端气候事件的变化中检测到人类活动影响的信号。1750 年以来大气CO<sub>2</sub>浓度的增加是人为辐射强迫增加的主因，导致20 世纪50 年代以来50%以上的全球气候变暖，其信度超过95%。采用CMIP5 模式和典型浓度路径（RCPs），预估本世纪末全球地表平均气温将继续升高，热浪、强降水等极端事件的发生频率将增加，降水将呈现“干者愈干、湿者愈湿”趋势。海洋上层的温度比1986-2005 年间升高0.6~2.0℃，热量将从海表传向深海，并影响大洋环流，2100 年海平面将上升0.26~0.82m。冰冻圈将继续变暖。为控制气候变暖，人类需要减少温室气体排放。如果较工业化之前的温升达到2℃，全球年均经济损失将达到收入的0.2%~2.0%，并造成大范围不可逆的影响，导致死亡、疾病、食品安全、内陆洪涝、农村饮水和灌溉困难等问题，影响人类安全。但如果采取积极行动，2℃的温升目标仍可望达到。为遏制逐渐失控的全球变暖，需全球共同努力减排，以实现人类可持续发展的理想。 |
| [5] | The article discusses the author's comment concerning Intergovernmental Panel on Climate Change scientific report for 1990, 1995, 2001, and 2007. The author has expressed disagreement on report citing that it was inappropriate as no model had ever been validated and there seem to be no attempt to do so. He pointed out that the 2007 report was the most distasteful because it has unreliable data, inadequate statistical treatment and gross exaggeration of model capacity. |
| [6] | In this study, 16 indices of extreme temperature were calculated on the basis of daily maximum and minimum temperature data in the northern and southern regions of the Qinling Mountains (NSQ) using linear trend and correlation analysis and other methods to investigate the temporal variation trend, spatial distribution pattern and correlation of extreme temperature events. The results are as follows. (1) The extreme cold and warm indices exhibited contrasting variation trends over the entire region: the cold indices (TX10, TN10, ID, FD and CSDI) decreased; the warm indices (TX90, TN90, SU, TR and WSDI) increased; the extremal indices (TXn, TNn, TXx and TXn) increased; and the diurnal temperature range (DTR) decreased. (2) The absolute indices, extremal indices and other indices showed a certain latitudinal zonality: ice days (ID) and frost days (FD) decreased from north to south, while summer days (SU), tropical nights (TR), extremal indices (TXn, TNn, TXx and TXn), the cold and warm spell duration indicators (CSDI and WSDI, respectively) and growing season length (GSL) increased from north to south. (3) The correlation analysis results showed that, except for the extremal indices and individual indices, the extreme temperature indices correlated well. (4) The altitude has a large impact on spatial distribution of extreme temperature indices, and the ubiquity of the heat island effect in urban constructed regions also had an impact on amplitude of variation in extreme temperature. |
| [7] | |
| [8] | Observed climate changes over the Russian Federation (RF) territory are considered. Several indicators based on monthly mean temperature and precipitation station data are used to quantify regional climate changes. Some of these are the components of two aggregated indices of climate change, suggested by Karl et al. (1996): the Climate Extremes Index (CEI) and the Greenhouse Climate Response Index (GCRI). For the RF territory as a whole, and for its western part, the "Russian Permafrost Free (RPF) territory" in particular, changes in surface air temperature are investigated, together with changes in precipitation and drought indices, and also the fraction of the Russian territory experiencing climatic anomalies below and/or above certain specified percentiles. Composite indices CEI-3 and GCRI-3 based on three parameters (air temperature, precipitation and drought indices) are examined, as well as the Climate Anomaly Index (CAI), known in Russia as Bagrov's coefficient of "anomality". |
| [9] | ABSTRACT In this study, spatial and temporal patterns of changes in extreme events of temperature and precipitation at 143 weather stations in ten Asia-Pacific Network (APN) countries and their associations with changes in climate means are examined for the 1955–2007 period. Averaged over the APN region, annual frequency of cool nights (days) has decreased by 6.4 days/decade (3.3 days/decade), whereas the frequency of warm nights (days) has increased by 5.4 days/decade (3.9 days/decade). The change rates in the annual frequency of warm nights (days) over the last 20 years (1988–2007) have exceeded those over the full 1955–2007 period by a factor of 1.8 (3.4). Seasonally, the frequencies of summer warm nights and days are changing more rapidly per unit change in mean temperatures than the corresponding frequencies for cool nights and days. However, normalization of the extreme and mean series shows that the rate of changes in extreme temperature events are generally less than that of mean temperatures, except for winter cold nights which are changing as rapidly as the winter mean minimum temperature. These results indicate that there have been seasonally and diurnally asymmetric changes in extreme temperature events relative to recent increases in temperature means in the APN region. There are no systematic, regional trends over the study period in total precipitation, or in the frequency and duration of extreme precipitation events. Statistically significant trends in extreme precipitation events are observed at fewer than 30% of all weather stations, with no spatially coherent pattern of change, whereas statistically significant changes in extreme temperature events have occurred at more than 70% of all weather stations, forming strongly coherent spatial patterns. Copyright |
| [10] | |
| [11] | Analyses of high quality data show that there have been some interesting recent changes in the incidence of some climate extremes in the Australian region and New Zealand. |
| [12] | CiteSeerX - Scientific documents that cite the following paper: Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation |
| [13] | |
| [14] | . 采用1960—2009年西北 地区124个气象站点的逐日最高气温、最低气温和日降水量资料,对该地区极端气候变化进行了研究探讨,并在此基础上尝试预测了未来该地区极端气候变化的情 形。研究表明:近50 a以来,西北地区夏季天数、生物生长季、热夜天数、高温天数分别以2.31、2.98、1.07、0.45 d.(10 a)-1的速度显著增加;结冰天数、最大连续霜冻天数、低温天数分别以-2.51、-1.79、-3.62 d.(10 a)-1的趋势在显著减少;极端气温年较差也以-0.39℃.(10 a)-1的速度在减少;除极端气温年较差外,极端温度指数和年平均气温有很好的相关性;最大的1和5天降水总量、逐年平均降水强度和持续干旱天数呈增加趋 势,而中雨天数和持续降水天数呈减少趋势;除持续干旱天数外,年降水总量与其他极端降水指标有很好的相关;从空间分布和各气候区来看,极端气候增加或减少 的趋势及其与年平均气温或年总降水量相关性不尽相同。 采用1960—2009年西北 地区124个气象站点的逐日最高气温、最低气温和日降水量资料,对该地区极端气候变化进行了研究探讨,并在此基础上尝试预测了未来该地区极端气候变化的情 形。研究表明:近50 a以来,西北地区夏季天数、生物生长季、热夜天数、高温天数分别以2.31、2.98、1.07、0.45 d.(10 a)-1的速度显著增加;结冰天数、最大连续霜冻天数、低温天数分别以-2.51、-1.79、-3.62 d.(10 a)-1的趋势在显著减少;极端气温年较差也以-0.39℃.(10 a)-1的速度在减少;除极端气温年较差外,极端温度指数和年平均气温有很好的相关性;最大的1和5天降水总量、逐年平均降水强度和持续干旱天数呈增加趋 势,而中雨天数和持续降水天数呈减少趋势;除持续干旱天数外,年降水总量与其他极端降水指标有很好的相关;从空间分布和各气候区来看,极端气候增加或减少 的趋势及其与年平均气温或年总降水量相关性不尽相同。 |
| [15] | . 结合绝对阈值和百分位法定义极端降水事件的优点，提出了一种更灵敏的检测极端降水事件的方法. 该方法不仅能检测出常用降水指数无法检测到的降水量稀少地区尤其干旱区的极端降水事件，同时也能过滤掉其检测到的降水量丰富地区的虚假极端降水事件. 此方法首次被应用于统计1961年1月至2010年2月西北干旱区72个气象站点的年和季节的极端降水指数（大降水和强降水指数），并分析了极端降水指数的时间变化趋势及其空间分布特征. 结果表明：西北干旱区春（3-5月）、秋（9-11月）、冬（12月至次年2月）三季极端降水指数无显著（<i>P</i>>0.05）变化趋势，夏季（6-8月）大降水的频率和降水量以及大降水降水量占总降水量的比重都显著增加；新疆地区极端降水指数为增加趋势的区域基本都分布在海拔较高（约海拔1 000 m以上）的地区；西北干旱区东部极端降水指数变化趋势的空间分布有明显的季节差异，表现为夏、秋季大部分地区为增加趋势，冬、春季大部分地区为减小趋势. 结合绝对阈值和百分位法定义极端降水事件的优点，提出了一种更灵敏的检测极端降水事件的方法. 该方法不仅能检测出常用降水指数无法检测到的降水量稀少地区尤其干旱区的极端降水事件，同时也能过滤掉其检测到的降水量丰富地区的虚假极端降水事件. 此方法首次被应用于统计1961年1月至2010年2月西北干旱区72个气象站点的年和季节的极端降水指数（大降水和强降水指数），并分析了极端降水指数的时间变化趋势及其空间分布特征. 结果表明：西北干旱区春（3-5月）、秋（9-11月）、冬（12月至次年2月）三季极端降水指数无显著（<i>P</i>>0.05）变化趋势，夏季（6-8月）大降水的频率和降水量以及大降水降水量占总降水量的比重都显著增加；新疆地区极端降水指数为增加趋势的区域基本都分布在海拔较高（约海拔1 000 m以上）的地区；西北干旱区东部极端降水指数变化趋势的空间分布有明显的季节差异，表现为夏、秋季大部分地区为增加趋势，冬、春季大部分地区为减小趋势. |
| [16] | . 利用西藏色林错流域2个气象站1961-2012年逐日最高气温、最低气温和平均气温资料,分析了流域极端气温事件的变化规律。结果表明:近52年色林错流域TXx、TNn呈上升趋势,尤其是TNn升幅更大,达1.10 ℃/10a。极端气温暖指标(TNx、TX90p、TN90p)和生长季长度(GSL)呈明显的增加趋势,而极端气温冷指标(FD、ID、TX10p、TN10p)和DTR为显著的下降趋势。流域绝大部分极端气温指数的变化幅度均比全球、全国和青藏高原偏大,特别是TN90p的变幅最大。在10年际变化尺度上,TNn、TX90p、TN90p和DTR呈逐年代增加趋势,极端气温冷指数和GSL为下降趋势。从时间转折上看,各项极端气温指数均有突变发生,突变点主要出现在20世纪80年代中期以后。最低气温及与之相关的极端气温冷指数的显著上升与色林错湖泊面积的增加密切相关。 利用西藏色林错流域2个气象站1961-2012年逐日最高气温、最低气温和平均气温资料,分析了流域极端气温事件的变化规律。结果表明:近52年色林错流域TXx、TNn呈上升趋势,尤其是TNn升幅更大,达1.10 ℃/10a。极端气温暖指标(TNx、TX90p、TN90p)和生长季长度(GSL)呈明显的增加趋势,而极端气温冷指标(FD、ID、TX10p、TN10p)和DTR为显著的下降趋势。流域绝大部分极端气温指数的变化幅度均比全球、全国和青藏高原偏大,特别是TN90p的变幅最大。在10年际变化尺度上,TNn、TX90p、TN90p和DTR呈逐年代增加趋势,极端气温冷指数和GSL为下降趋势。从时间转折上看,各项极端气温指数均有突变发生,突变点主要出现在20世纪80年代中期以后。最低气温及与之相关的极端气温冷指数的显著上升与色林错湖泊面积的增加密切相关。 |
| [17] | . 根据1962-2011 年长江流域115 个气象站点的逐日最高气温、日最低气温资料,利用线性倾向估计法、主成分分析及相关分析法,并根据选取的16 个极端气温指标,分析了该地区极端气温的时间变化趋势和空间分布规律。结果表明:(1) 冷昼日数、冷夜日数、冰冻日数、霜冻日数、冷持续日数分别以-0.84、-2.78、-0.48、-3.29、-0.67 d·(10a)<sup>-1</sup>的趋势减小,而暖昼日数、暖夜日数、夏季日数、热夜日数、暖持续日数、生物生长季以2.24、2.86、2.93、1.80、0.83 、2.30 d·(10a)<sup>-1</sup>的趋势增加,日最高(低) 气温的极低值、日最高(低) 气温的极高值和极端气温日较差的倾向率分别为0.33、0.47、0.16、0.19、-0.07 ℃·(10a)<sup>-1</sup>;(2) 冷指数(冷夜日数、日最高气温的极低值、日最低气温的极低值)的变暖幅度明显大于暖指数(暖夜日数、日最高气温的极高值、日最低气温的极高值),夜指数(暖夜日数、冷夜日数) 的变暖幅度明显大于昼指数(暖昼日数、冷昼日数);(3) 空间分布上,长江上游区域冷指数的平均值大于其中下游区域,而暖指数和生物生长季则是中下游多年平均值大于上游区域(暖持续日数除外);(4) 因子分析的结果表明,除了极端气温日较差之外,各极端气温指数之间均呈现很好的相关性。 根据1962-2011 年长江流域115 个气象站点的逐日最高气温、日最低气温资料,利用线性倾向估计法、主成分分析及相关分析法,并根据选取的16 个极端气温指标,分析了该地区极端气温的时间变化趋势和空间分布规律。结果表明:(1) 冷昼日数、冷夜日数、冰冻日数、霜冻日数、冷持续日数分别以-0.84、-2.78、-0.48、-3.29、-0.67 d·(10a)<sup>-1</sup>的趋势减小,而暖昼日数、暖夜日数、夏季日数、热夜日数、暖持续日数、生物生长季以2.24、2.86、2.93、1.80、0.83 、2.30 d·(10a)<sup>-1</sup>的趋势增加,日最高(低) 气温的极低值、日最高(低) 气温的极高值和极端气温日较差的倾向率分别为0.33、0.47、0.16、0.19、-0.07 ℃·(10a)<sup>-1</sup>;(2) 冷指数(冷夜日数、日最高气温的极低值、日最低气温的极低值)的变暖幅度明显大于暖指数(暖夜日数、日最高气温的极高值、日最低气温的极高值),夜指数(暖夜日数、冷夜日数) 的变暖幅度明显大于昼指数(暖昼日数、冷昼日数);(3) 空间分布上,长江上游区域冷指数的平均值大于其中下游区域,而暖指数和生物生长季则是中下游多年平均值大于上游区域(暖持续日数除外);(4) 因子分析的结果表明,除了极端气温日较差之外,各极端气温指数之间均呈现很好的相关性。 |
| [18] | . <p>利用中国气象局最新编制的0.5°×0.5°逐日地面气温、降水网格数据, 统计了16种极端气温与降水指数来定义极端气候事件, 通过改进的MannKendall趋势检验方法对珠江流域极端气温与降水事件的时空变化特征进行了研究, 并从区域的视角检验了变化趋势的显著性和一致性, 最后通过偏MannKendall检验探讨了极端气温和降水事件变化与自然界大尺度气候振荡的潜在联系。研究发现：①在过去半个多世纪里, 珠江流域总体上呈现出极端高温事件增多, 极端低温事件减少, 短时间极端降水增多, 长时间极端降水减少的趋势, 珠江流域面临着高温干旱和暴雨洪涝的威胁;②极端气温事件的变化趋势具有区域尺度上的显著性和一致性, 而极端降水事件在区域层面上的趋势则不明显, 并且区域差异大;③反映了大尺度气候振荡的多变量ENSO指数年际变化对珠江流域极端气温与降水事件的变化趋势没有显著的影响, 在一定程度上说明了极端气温与降水事件的变化趋势并不是自然界大尺度气候振荡导致的必然结果, 而可能是与人类活动共同作用的结果。</p> <p>利用中国气象局最新编制的0.5°×0.5°逐日地面气温、降水网格数据, 统计了16种极端气温与降水指数来定义极端气候事件, 通过改进的MannKendall趋势检验方法对珠江流域极端气温与降水事件的时空变化特征进行了研究, 并从区域的视角检验了变化趋势的显著性和一致性, 最后通过偏MannKendall检验探讨了极端气温和降水事件变化与自然界大尺度气候振荡的潜在联系。研究发现：①在过去半个多世纪里, 珠江流域总体上呈现出极端高温事件增多, 极端低温事件减少, 短时间极端降水增多, 长时间极端降水减少的趋势, 珠江流域面临着高温干旱和暴雨洪涝的威胁;②极端气温事件的变化趋势具有区域尺度上的显著性和一致性, 而极端降水事件在区域层面上的趋势则不明显, 并且区域差异大;③反映了大尺度气候振荡的多变量ENSO指数年际变化对珠江流域极端气温与降水事件的变化趋势没有显著的影响, 在一定程度上说明了极端气温与降水事件的变化趋势并不是自然界大尺度气候振荡导致的必然结果, 而可能是与人类活动共同作用的结果。</p> |
| [19] | . 为了掌握内蒙古极端气候事件的发生趋势与时空格局，本文运用内蒙古自治区境内46个国家级气象站点的日值记录数据，计算与植被生长的水热条件及寒旱灾害直接相关的极端气候事件指数，分析过去50年内蒙古温度和降水气候事件的时空演变特征。研究结果表明，研究区极端温度事件的发生频率与持续时间迅速变化发生于20世纪90年代以来，60年代至80年代末呈平稳态势。表征低温事件的霜日日数（FD0）、冷昼日数（TX10p）、冷夜日数（TN10p）、冷持续指数（CSDI）等指数均呈现下降趋势，同时表征高温事件的夏日指数（SU25）、作物生长期（GSL）、暖昼日数（TX90p）、暖夜日数（TN90p）、热持续指数（WSDI）则均呈上升趋势。与极端高温事件发生频率的加剧在90年代初开始凸显不同，表征强降水事件发生频率和强度的极端降水指标的显著变化发生在近10年。研究区极端温度指数过去50年的变化过程几乎没有明显的空间分异特征，但是在位于农牧交错区的部分站点的强降水事件呈现出与大多数站点不同的特征，最近10年的强降水事件高于前一时段，而其他多数站点最近10年的极端降水指数均低于前一时段。 为了掌握内蒙古极端气候事件的发生趋势与时空格局，本文运用内蒙古自治区境内46个国家级气象站点的日值记录数据，计算与植被生长的水热条件及寒旱灾害直接相关的极端气候事件指数，分析过去50年内蒙古温度和降水气候事件的时空演变特征。研究结果表明，研究区极端温度事件的发生频率与持续时间迅速变化发生于20世纪90年代以来，60年代至80年代末呈平稳态势。表征低温事件的霜日日数（FD0）、冷昼日数（TX10p）、冷夜日数（TN10p）、冷持续指数（CSDI）等指数均呈现下降趋势，同时表征高温事件的夏日指数（SU25）、作物生长期（GSL）、暖昼日数（TX90p）、暖夜日数（TN90p）、热持续指数（WSDI）则均呈上升趋势。与极端高温事件发生频率的加剧在90年代初开始凸显不同，表征强降水事件发生频率和强度的极端降水指标的显著变化发生在近10年。研究区极端温度指数过去50年的变化过程几乎没有明显的空间分异特征，但是在位于农牧交错区的部分站点的强降水事件呈现出与大多数站点不同的特征，最近10年的强降水事件高于前一时段，而其他多数站点最近10年的极端降水指数均低于前一时段。 |
| [20] | . 利用18 个气象站点1961-2010 年逐日最高、最低气温和平均气温资料,分析了西藏极端气温事件的变化规律。结果表明:近50a 西藏霜冻日数和结冰日数明显减少,结冰日数减少显著的区域集中在藏北,霜冻日数则在整个区域都显著减少;生长季长度以4.71 d/10a 的速度明显延长,以拉萨、泽当最显著。极端最低气温在全区范围均呈显著升高,尤其是近30a 升幅更大,达1.06 oC/10a;最高气温的极大值在沿雅鲁藏布江一线东段和那曲地区上升较明显,而在南部边缘地区有下降的趋势。冷夜(昼) 日数普遍明显减少,减幅为9.38 d/10a (4.96 d/10a);暖夜(昼) 日数显著增加,增幅为10.99 d/10a (6.72 d/10a)。大部分极端气温指数的变化趋势与海拔高度有较高的相关性,其中极端最低气温与海拔高度呈正相关,极端最高气温、结冰日数、暖昼(夜) 日数和生长季长度呈负相关。极端最高、最低气温和气温暖指数呈逐年代增加趋势,极端气温冷指数和生长季长度表现为下降的年代际变化特征。在时间转折上,极端最低气温、冷(暖) 夜指数和生长季长度的突变点发生在20 世纪90 年代中期前,霜冻、结冰日数和冷(暖) 昼指数的突变点则推迟到21 世纪初期。多数情况下,西藏极端气温指数的变幅比全国、青藏高原及其周边地区偏大,说明西藏极端气温变化对区域增温的响应更为敏感。 利用18 个气象站点1961-2010 年逐日最高、最低气温和平均气温资料,分析了西藏极端气温事件的变化规律。结果表明:近50a 西藏霜冻日数和结冰日数明显减少,结冰日数减少显著的区域集中在藏北,霜冻日数则在整个区域都显著减少;生长季长度以4.71 d/10a 的速度明显延长,以拉萨、泽当最显著。极端最低气温在全区范围均呈显著升高,尤其是近30a 升幅更大,达1.06 oC/10a;最高气温的极大值在沿雅鲁藏布江一线东段和那曲地区上升较明显,而在南部边缘地区有下降的趋势。冷夜(昼) 日数普遍明显减少,减幅为9.38 d/10a (4.96 d/10a);暖夜(昼) 日数显著增加,增幅为10.99 d/10a (6.72 d/10a)。大部分极端气温指数的变化趋势与海拔高度有较高的相关性,其中极端最低气温与海拔高度呈正相关,极端最高气温、结冰日数、暖昼(夜) 日数和生长季长度呈负相关。极端最高、最低气温和气温暖指数呈逐年代增加趋势,极端气温冷指数和生长季长度表现为下降的年代际变化特征。在时间转折上,极端最低气温、冷(暖) 夜指数和生长季长度的突变点发生在20 世纪90 年代中期前,霜冻、结冰日数和冷(暖) 昼指数的突变点则推迟到21 世纪初期。多数情况下,西藏极端气温指数的变幅比全国、青藏高原及其周边地区偏大,说明西藏极端气温变化对区域增温的响应更为敏感。 |
| [21] | . 利用446个国家级气象站 1956～2008年共53年的日最高、最低气温资料,分析了我国大陆地区气温极端事件的变化规律。结果表明,中国大陆地区霜冻日数和结冰日数明显减少, 减少显著的区域集中在北方,夏季日数和炎热夜数明显增多,增多显著的区域主要在中东部。日最高(低)气温的极大(小)值整体都有上升趋势,最高(低)气温 的极大值在北方上升较明显,而在长江中下游和西南地区有下降的趋势;最高(低)气温的极小值则在全国范围都呈明显上升,极端最低气温上升尤为显著,在北方 大部分地区升温速率达1.0℃/10a以上。冷夜(昼)日数普遍明显减少,53年中减少趋势为7.9d/10a(2.8d/10a);暖夜(昼)日数明显 增加,增加趋势为7.0d/10a(4.1d/10a)。冷夜(昼)日数减少主要发生在冬季,其次是春、秋季,而暖昼和暖夜日数增加最显著的季节分别出现 在秋季和夏季。从转折时间上看,绝对指数和极值指数的冷指是从20世纪80年代中后期开始显著减少的,暖指显著增加的时间则推迟到20世纪90年代中期。 但相对指数的冷指和暖指都是在20世纪80年代中后期开始显著变化的。 利用446个国家级气象站 1956～2008年共53年的日最高、最低气温资料,分析了我国大陆地区气温极端事件的变化规律。结果表明,中国大陆地区霜冻日数和结冰日数明显减少, 减少显著的区域集中在北方,夏季日数和炎热夜数明显增多,增多显著的区域主要在中东部。日最高(低)气温的极大(小)值整体都有上升趋势,最高(低)气温 的极大值在北方上升较明显,而在长江中下游和西南地区有下降的趋势;最高(低)气温的极小值则在全国范围都呈明显上升,极端最低气温上升尤为显著,在北方 大部分地区升温速率达1.0℃/10a以上。冷夜(昼)日数普遍明显减少,53年中减少趋势为7.9d/10a(2.8d/10a);暖夜(昼)日数明显 增加,增加趋势为7.0d/10a(4.1d/10a)。冷夜(昼)日数减少主要发生在冬季,其次是春、秋季,而暖昼和暖夜日数增加最显著的季节分别出现 在秋季和夏季。从转折时间上看,绝对指数和极值指数的冷指是从20世纪80年代中后期开始显著减少的,暖指显著增加的时间则推迟到20世纪90年代中期。 但相对指数的冷指和暖指都是在20世纪80年代中后期开始显著变化的。 |
| [22] | . 利用黄土高原40年的气温资料,采用小波分析方法,分析了该区域的春季气温变化特征.结果表明:黄土高原春季气温变化存在3个特征区域;在1991/1992年发生突变,突变后气温突然转暖,突变之前气温以负距平为主,突变后以正距平为主;1980年代中期最冷,1990年代后期最暖;且存在2年、 3年和5～6年周期振荡,3年周期振荡最显著.春季逐月气温空间变化的主要特征是全区一致,各月气温以升温为主,1990年代最为明显,升温速度最大区和年际变化幅度最大区主要在黄土高原中部,准5年为主的年际振荡和10～12年年代际振荡在月气温变化中显著. 利用黄土高原40年的气温资料,采用小波分析方法,分析了该区域的春季气温变化特征.结果表明:黄土高原春季气温变化存在3个特征区域;在1991/1992年发生突变,突变后气温突然转暖,突变之前气温以负距平为主,突变后以正距平为主;1980年代中期最冷,1990年代后期最暖;且存在2年、 3年和5～6年周期振荡,3年周期振荡最显著.春季逐月气温空间变化的主要特征是全区一致,各月气温以升温为主,1990年代最为明显,升温速度最大区和年际变化幅度最大区主要在黄土高原中部,准5年为主的年际振荡和10～12年年代际振荡在月气温变化中显著. |
| [23] | . 根据黄土高原地区58个气象站点1960-2011年年平均气温和年极端最高、最低气温数据，应用Kriging空间分析法、Mann-Kendall突变检验法对其时空分布特征进行分析。结果表明，（1）1960-2011年黄土高原地区的年平均气温和年平均极端最高、最低气温均呈升高趋势，且除年最低气温外均高于全国平均水平；三者的突变年份分别为1991、1998、1982年。（2）近52a来，该区年平均气温自西北向东南逐渐增加，气候倾向率自南向北逐渐增加，增温突变年份由西北向东南逐渐推迟；年平均极端最高气温在东北、西南部最小，中部较高，气候倾向率在西部、东北部最大，南部最小；年平均极端最低气温自西北向东南方向逐渐升高，气候倾向率北部大于南部，突变年份自西向东逐渐变早。（3）近52a来，该区经历了明显的由冷变暖的增温过程且年极端最低温度的升高对年平均气温升高的贡献最大，研究区极端气温的升高加剧了气温的极端化发展。研究结果对了解极端温度变化对农业生产带来的不利影响具有参考价值。 根据黄土高原地区58个气象站点1960-2011年年平均气温和年极端最高、最低气温数据，应用Kriging空间分析法、Mann-Kendall突变检验法对其时空分布特征进行分析。结果表明，（1）1960-2011年黄土高原地区的年平均气温和年平均极端最高、最低气温均呈升高趋势，且除年最低气温外均高于全国平均水平；三者的突变年份分别为1991、1998、1982年。（2）近52a来，该区年平均气温自西北向东南逐渐增加，气候倾向率自南向北逐渐增加，增温突变年份由西北向东南逐渐推迟；年平均极端最高气温在东北、西南部最小，中部较高，气候倾向率在西部、东北部最大，南部最小；年平均极端最低气温自西北向东南方向逐渐升高，气候倾向率北部大于南部，突变年份自西向东逐渐变早。（3）近52a来，该区经历了明显的由冷变暖的增温过程且年极端最低温度的升高对年平均气温升高的贡献最大，研究区极端气温的升高加剧了气温的极端化发展。研究结果对了解极端温度变化对农业生产带来的不利影响具有参考价值。 |
| [24] | Based on daily surface air temperature (maximum, minimum and mean values) and precipitation records at 52 meteorological stations over Xinjiang, China, the spatial and temporal distributions of climate extremes are analyzed over the period 1960-2009. Twelve indices of extreme temperature and ten of extreme precipitation are studied. Temperature extremes show patterns consistent with a general warming trend, with most regions showing statistically significant changes for all the temperature-based indices. The regionally averaged occurrence of summer days, growing season length, tropical nights, warm spell duration indicator, warm nights and days have significantly increased by 2.14, 2.74, 1.71, 0.88, 6.23 and 3.59 days/decade, respectively. Over the same period, the occurrence of extreme ice days, frost days, cold spell duration indicator, cold nights and days show statistically significant decreasing trends at rates of 1.61, 3.69, 1.27, 6.57 and 2.6 days/decade, respectively. The diurnal temperature range (DTR) exhibits a decreasing trend of -0.26 degrees C/decade. With the exception of diurnal temperature range, the other temperature indices are strongly correlated with annual mean temperature. For precipitation indices, most precipitation indices show increasing trends in northern Xinjiang and exhibit decreasing trends in southern Xinjiang. Average maximum with 1-day and 5-day precipitation, very wet and extremely wet day precipitation, number of 10 and 20 mm precipitation days, consecutive wet days and averaged daily rainfall intensity show increasing trends whereas consecutive dry days decrease. In the meantime, annual total precipitation shows positive correlations with precipitation indices except consecutive dry days. (C) 2012 Elsevier Ltd and INQUA. All rights reserved. |
| [25] | |
| [26] | . 运用R/S方法,对1951～1997年兰州城市气候的温度、水 汽压、相对湿度和日照百分率等指标的冬(1月)、夏(7月)及年平均值进行了分析计算,各项指标的Hurst指数H均大于 0.5,说明它们存在明显的Hurst现象,反映出兰州市过去47年来气候变化存在趋势性成分, 即持续性的城市化增暖.至于各项指标的Hurst指数在冬、夏及年平均值间有差异,分析证明这是兰州城市化气候效应强度季节不同所造成. 运用R/S方法,对1951～1997年兰州城市气候的温度、水 汽压、相对湿度和日照百分率等指标的冬(1月)、夏(7月)及年平均值进行了分析计算,各项指标的Hurst指数H均大于 0.5,说明它们存在明显的Hurst现象,反映出兰州市过去47年来气候变化存在趋势性成分, 即持续性的城市化增暖.至于各项指标的Hurst指数在冬、夏及年平均值间有差异,分析证明这是兰州城市化气候效应强度季节不同所造成. |
| [27] | Variations of temperature and precipitation extremes were investigated under the rapid warming over China since the 1990s. Six percentile-based indices derived from daily minimum and maximum surface air temperature and daily precipitation amount at 532 meteorological observing stations were computed and compared in two periods of 1960-1989 and 1990-2007. For China as a whole, the occurrence frequencies of annual cold nights and warm nights derived from daily minimum temperature have changed by -3.8% and 2.8% respectively, while annual cold days and warm days derived from daily maximum temperature have experienced relatively smaller variations of -2.1% and 1.8% in recent two decades. Notable frequency decreases of cold extremes were found in North China and Northeast China, whereas warm extremes increased profoundly in South China, Southwest China and Northwest China. Frequency decreases of cold extremes mainly occurred in winter. However, warm extremes displayed both remarkable frequency increases in winter and summer.<br/>Meanwhile, annual extreme precipitation amount and extreme precipitation days have separately increased by 10.9 mm and 0.12 days, with significant increases in the mid-lower Yangtze River valley and Northwest China, but only slight variations in Northeast China and North China. Considerable increases were also found in South China and Southwest China yet they were not statistically significant. Precipitation extremes were found largely increased in the rainy season from April to September, thus exhibiting similar spatial patterns to that in annual. As in the dry season from October to next March, significant increases of precipitation extremes were detected in Northeast China and North China instead. (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved. |
| [28] | . 全球气候变化背景下，极端气候事件发生的频率逐年增大，由此引发的气象灾害事件也随之增加。鉴此，本文利用祁连山讨赖河流域1957—2012年的气象观测资料，对该流域23个极端气候指数的时空变化特征做了研究。结果表明：（1）极端气温升高趋势明显，夜间和白天极端低温日数显著减少，极端气温昼指数显著增大；气温日较差变化幅度很小，霜冻日数显著减少，生长季长度明显加长，冰冻日数2000年后增加；夜指数增大幅度大于昼指数，秋、冬季极端气温升高幅度大于春、夏季。（2）极端降水指数增大趋势明显，雨日降水总量、连续五日降水总量和中雨天数均展现出增大态势，反映出连续降水事件的增加；极端降水量事件增大显著，但雨日降水强度变化不大；除最多连续无降水日数外，极端降水日数指数展现出增大趋势；降水日数夏、秋季节分配趋向均匀化；降水量的增加主要是单次降水时间持续加长和中雨日数增加的贡献；高海拔区极端降水事件发生的频次较大。 全球气候变化背景下，极端气候事件发生的频率逐年增大，由此引发的气象灾害事件也随之增加。鉴此，本文利用祁连山讨赖河流域1957—2012年的气象观测资料，对该流域23个极端气候指数的时空变化特征做了研究。结果表明：（1）极端气温升高趋势明显，夜间和白天极端低温日数显著减少，极端气温昼指数显著增大；气温日较差变化幅度很小，霜冻日数显著减少，生长季长度明显加长，冰冻日数2000年后增加；夜指数增大幅度大于昼指数，秋、冬季极端气温升高幅度大于春、夏季。（2）极端降水指数增大趋势明显，雨日降水总量、连续五日降水总量和中雨天数均展现出增大态势，反映出连续降水事件的增加；极端降水量事件增大显著，但雨日降水强度变化不大；除最多连续无降水日数外，极端降水日数指数展现出增大趋势；降水日数夏、秋季节分配趋向均匀化；降水量的增加主要是单次降水时间持续加长和中雨日数增加的贡献；高海拔区极端降水事件发生的频次较大。 |
| [29] | . 利用5个乡村气象站和北京气象站(简称北京站)1960~2008年日最高、最低气温资料,比较分析了北京地区城市和乡村极端气温指数年、季节的时间变化以及城市化对北京站各极端气温指数趋势变化的影响.结果表明:1960~2008年北京站霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数和平均日较差均显著减少,暖夜日数、暖昼日数、平均最高气温和平均最低气温均显著上升,这些指数的趋势变化全部通过了0.01显著性水平检验,其中霜冻日数、冷夜日数、暖夜日数、平均最低气温、平均气温日较差等与最低气温有关的极端气温指数比冷昼日数、暖昼日数、平均最高气温等基于最高气温记录的极端气温指数变化趋势更明显;城市化因素已致使北京站1960~2008年期间霜冻日数、冷夜日数和平均气温日较差显著减少,暖夜日数和平均最低气温显著增加,这些与最低气温有关的极端气温指数序列,其城市化影响都通过了0.01显著性水平检验.在北京站的霜冻日数、冷夜日数和平均气温日较差长期减少趋势中,城市化影响分别达到-5.78 d/10a、-17.83 d/10a和-0.73 ℃/10a,而在北京站暖夜日数和平均最低气温增加趋势中,城市化影响分别为14.76 d/10a和0.70 ℃/10a.在所有与最低气温有关的年平均极端气温指数的趋势变化中,城市化影响贡献率均达到100%,即观测到的趋势变化完全是由城市化因素造成的.城市化致使四季北京站冷夜日数、平均气温日较差均显著减少,暖夜日数、平均最低气温均显著增加,其中平均最低气温和平均气温日较差序列中的城市化影响在冬季最大,暖夜日数序列中的城市化影响在夏季最显著. 利用5个乡村气象站和北京气象站(简称北京站)1960~2008年日最高、最低气温资料,比较分析了北京地区城市和乡村极端气温指数年、季节的时间变化以及城市化对北京站各极端气温指数趋势变化的影响.结果表明:1960~2008年北京站霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数和平均日较差均显著减少,暖夜日数、暖昼日数、平均最高气温和平均最低气温均显著上升,这些指数的趋势变化全部通过了0.01显著性水平检验,其中霜冻日数、冷夜日数、暖夜日数、平均最低气温、平均气温日较差等与最低气温有关的极端气温指数比冷昼日数、暖昼日数、平均最高气温等基于最高气温记录的极端气温指数变化趋势更明显;城市化因素已致使北京站1960~2008年期间霜冻日数、冷夜日数和平均气温日较差显著减少,暖夜日数和平均最低气温显著增加,这些与最低气温有关的极端气温指数序列,其城市化影响都通过了0.01显著性水平检验.在北京站的霜冻日数、冷夜日数和平均气温日较差长期减少趋势中,城市化影响分别达到-5.78 d/10a、-17.83 d/10a和-0.73 ℃/10a,而在北京站暖夜日数和平均最低气温增加趋势中,城市化影响分别为14.76 d/10a和0.70 ℃/10a.在所有与最低气温有关的年平均极端气温指数的趋势变化中,城市化影响贡献率均达到100%,即观测到的趋势变化完全是由城市化因素造成的.城市化致使四季北京站冷夜日数、平均气温日较差均显著减少,暖夜日数、平均最低气温均显著增加,其中平均最低气温和平均气温日较差序列中的城市化影响在冬季最大,暖夜日数序列中的城市化影响在夏季最显著. |
| [30] | . 通过分析和对比华北区域(33°N43°N, 108°E120°E)国家站和乡村站1961-2008年极端气温指数的变化趋势发现, 近48年与最低气温相关的指数的时间序列变化趋势国家站较乡村站明显, 与最高气温相关的指数两者时间演变基本一致。气温指数中冷指数突变一般发生在20世纪80年代末, 暖指数突变要晚一些, 出现在90年代中后期。城市化加剧了冷指数日数的减少和暖指数日数的增加, 同时也使最低气温的极值明显升高。与最低气温相关的指数城市化影响比与最高气温相关的更显著, 两者城市化影响贡献率都在50%以上。极值指数和冷夜日数城市化增温效应一般在春、冬季更明显, 而冷(暖)昼日数和暖夜日数则是夏季受城市化影响更显著。 通过分析和对比华北区域(33°N43°N, 108°E120°E)国家站和乡村站1961-2008年极端气温指数的变化趋势发现, 近48年与最低气温相关的指数的时间序列变化趋势国家站较乡村站明显, 与最高气温相关的指数两者时间演变基本一致。气温指数中冷指数突变一般发生在20世纪80年代末, 暖指数突变要晚一些, 出现在90年代中后期。城市化加剧了冷指数日数的减少和暖指数日数的增加, 同时也使最低气温的极值明显升高。与最低气温相关的指数城市化影响比与最高气温相关的更显著, 两者城市化影响贡献率都在50%以上。极值指数和冷夜日数城市化增温效应一般在春、冬季更明显, 而冷(暖)昼日数和暖夜日数则是夏季受城市化影响更显著。 |
| [31] | Long-term meteorological observation series are fundamental for reflecting climate changes. However, almost all meteorological stations inevitably undergo relocation or changes in observation instruments, rules, and methods, which can result in systematic biases in the observation series for corresponding periods. Homogenization is a technique for adjusting these biases in order to assess the true trends in the time series. In recent years, homogenization has shifted its focus from the adjustments to climate mean status to the adjustments to information about climate extremes or extreme weather. Using case analyses of ideal and actual climate series, here we demonstrate the basic idea of homogenization, introduce new understanding obtained from recent studies of homogenization of climate series in China, and raise issues for further studies in this field, especially with regards to climate extremes, uncertainty of the statistical adjustments, and biased physical relationships among different climate variables due to adjustments in single variable series. |
| [32] | |
| [33] | |
| [34] | Based on daily maximum and minimum surface air temperature and precipitation records at 303 meteorological stations in China, the spatial and temporal distributions of indices of climate extremes are analyzed during 1961-2003. Twelve indices of extreme temperature and six of extreme precipitation are studied. Temperature extremes have high correlations with the annual mean temperature, which shows a significant warming of 0.2700°C/decade, indicating that changes in temperature extremes reflect the consistent warming. Stations in northeastern, northern, northwestern China have larger trend magnitudes, which are accordance with the more rapid mean warming in these regions. Countrywide, the mean trends for cold days and cold nights have decreased by 0903’0.47 and 0903’2.06 days/decade respectively, and warm days and warm nights have increased by 0.62 and 1.75 days/decade, respectively. Over the same period, the number of frost days shows a statistically significant decreasing trend of 0903’3.37 days/decade. The length of the growing season and the number of summer days exhibit significant increasing trends at rates of 3.04 and 1.18 days/decade, respectively. The diurnal temperature range has decreased by 0903’0.1800°C/decade. Both the annual extreme lowest and highest temperatures exhibit significant warming trends, the former warming faster than the latter. For precipitation indices, regional annual total precipitation shows an increasing trend and most other precipitation indices are strongly correlated with annual total precipitation. Average wet day precipitation, maximum 1-day and 5-day precipitation, and heavy precipitation days show increasing trends, but only the last is statistically significant. A decreasing trend is found for consecutive dry days. For all precipitation indices, stations in the Yangtze River basin, southeastern and northwestern China have the largest positive trend magnitudes, while stations in the Yellow River basin and in northern China have the largest negative magnitudes. This is inconsistent with changes of water vapor flux calculated from NCEP/NCAR reanalysis. Large scale atmospheric circulation changes derived from NCEP/NCAR reanalysis grids show that a strengthening anticyclonic circulation, increasing geopotential height and rapid warming over the Eurasian continent have contributed to the changes in climate extremes in China. |
