湖北省区域性高温、干旱及其复合事件变化特征及危险性评估

为评估气候变化对农业的潜在影响并科学地制定应对策略,本文基于1994—2023年湖北省76个国家级气象观测站逐日气温、降水等资料,根据区域性高温天气过程等级划分标准及干旱过程监测评估方法,识别和分析了湖北省区域性高温、干旱事件及其复合事件的变化特征和农业致灾危险性。结果表明,湖北省区域性高温事件平均每年发生4.3次,总体呈增加趋势,其中61.2%的特强和强高温事件集中在7—8月;区域性干旱事件平均每年发生1.5次,2010年前呈减少趋势,之后转为增加,冬春季的发生频次略高于夏秋季;区域性高温干旱复合事件多发生在6—8月,2010年后发生频次明显增加。区域性高温和干旱事件的强度及其农业致灾危险性的空间分布基本相似,高温事件的高强度和高危险区主要位于湖北省东部,而低值区位于西南部;干旱事件则以中部偏东区域为高值区,并向周围递减;高温干旱复合事件的致灾危险性从东部向西部递减。区域性高温、干旱及其复合事件分布最广的危险等级区域分别为高危险区、中危险区和极高危险区,其面积分别占湖北省总面积的37.6%、53.8%、46.6%。在全球气候变暖和极端天气事件频发的背景下,湖北省东部区域性极端高温、干旱及其复合事件的发生概率及致灾危险性预计将会增加。

气候模式数据集在区域性高温事件延伸期预报中的应用

针对近年来湖北省夏季区域性高温事件的频发,利用湖北省历史气温资料,采用两种高温判定方法统计了历史区域高温事件发生的时间和逐日平均最高温度;利用美国NCEP-CFSv2气候模式历史回报资料,采用集合平均预报方法开展逐日基于多时间序列样本的湖北省区域性高温事件的延伸期预报。设计并使用两种方案对区域性高温事件的延伸期预报结果开展检验,分别为模式输出结果直接使用方案,以及对比模式资料和湖北省历史区域高温事件发生的时间、持续过程以及逐日平均最高温度基础上的系统误差订正方案。在设计多样本集合延伸期预报高温事件有无的转换函数的基础上,开展了湖北省区域高温事件概率预报的检验。结果表明:湖北省区域性高温事件主要发生在7月中、下旬以及8月上旬,其中以7月下旬发生频次最多;采用系统误差订正方案对区域性高温的预报值和高温事件的预报准确率要优于模式输出结果直接使用方案,其订正后与订正前预报平均值误差相比要减少2.93℃,以及提前10、20、30天预报高温事件的准确率分别可达0.81,0.76和0.75。使用的气候模式数据以及研究方法对区域性高温事件的延伸期预报以及概率预报有较好的预报技巧。

中国区域持续性高温事件时空变化特征研究

采用综合考虑高温事件温度强度、持续时间和发生面积等因子的区域持续性极端高温事件(regional con-tinual high temperature event,RCHTE)判别方法和指标体系,分析中国近50 a RCHTE的时空变化特征。研究表明,中国RCHTE发生强度和频次较多的地区主要位于中国西北(西北西部和内蒙古西部)和东南地区(黄淮南部、江淮、江汉、江南和华南南部等地),而中国东北和西南地区为RCHTE少发区;中国RCHTE发生频次、强度和影响面积在20世纪90年代前略呈减少趋势,90年代后呈现显著增加趋势,各指标在90年代末至21世纪初发生-突变,RCHTE增加趋势更为显著。

气候变化背景下湖北省高温干旱复合灾害变化特征

全球气候变化造成的极端气候事件频发已成为科学界和人类社会共同面临的挑战。气候变化驱动因素多样,时空过程复杂,全球不同区域存在显著差异。基于1961—2022年湖北省76个国家气象站逐日降水、气温等观测数据,根据区域性高温过程监测指标和区域性干旱过程监测评估方法,对湖北省1961年以来的区域性高温和干旱事件进行识别,在此基础上分析事件发生频率、持续时间、强度及其影响的变化特征。结果表明:区域性高温事件趋多增强且有连年发生的趋势;区域性干旱事件频次变化趋势不显著,但呈现群发、连发和重发特征;高温干旱复合事件有显著增加、间隔缩短的趋势。2022年夏季高温过程综合强度为1961年以来最强,与长江流域性干旱叠加,产生了从气象干旱到水文干旱、农业干旱和社会经济干旱的链式复杂影响。在全球变暖背景下,湖北省极端高温和干旱及其复合事件频发可能成为气候新常态,亟需加强极端事件的成因及其灾害风险评估研究,提高应对极端和复合型灾害的能力。

Changes in Daily Climate Extremes of Observed Temperature and Precipitation in China

Daily precipitation for 1960-2011 and maximum/minimum temperature extremes for 1960-2008 recorded at 549 stations in China are utilized to investigate climate extreme variations.A set of indices is derived and analyzed with a main focus on the trends and variabilities of daily extreme occurrences.Results show significant increases in daily extreme warm temperatures and decreases in daily extreme cold temperatures,defined as the number of days in which daily maximum temperature （Tmax） and daily minimum temperature （Tmin） are greater than the 90th percentile and less than thel0th percentile,respectively.Generally,the trend magnitudes are larger in indices derived from Tmin than those from Tmax.Trends of percentile-based precipitation indices show distinct spatial patterns with increases in heavy precipitation events,defined as the top 95th percentile of daily precipitation,in westem and northeastern China and in the low reaches of the Yangtze River basin region,and slight decreases in other areas.Light precipitation,defined as the tail of the 5th percentile of daily precipitation,however,decreases in most areas.The annual maximum consecutive dry days （CDD） show an increasing trend in southem China and the middle-low reach of the Yellow River basin,while the annual maximum consecutive wet days （CWD） displays a downtrend over most regions except western China.These indices vary significantly with regions and seasons.Overall,occurrences of extreme events in China are more frequent,particularly the night time extreme temperature,and landmasses in China become warmer and wetter.