1966—2018年岷江流域极端气温事件时空变化特征

在全球变暖背景下,极端气候事件问题逐渐显著,岷江流域作为川滇生态屏障区的重要组成部分,受气候变化的影响较大,研究该流域极端气候事件时空变化规律,能为未来气象灾害防治等提供科学依据。基于1966—2018年岷江流域62个气象站点的气温资料,选用“气候变化检测和指标”专家组所确定的16个极端气温指数,采用一元回归方程、Sen斜率、反距离权重空间插值法和Mann-Kendall检验法分析极端气温指数的时空变化规律。结果显示:岷江流域极端气温事件存在明显的时间变化特征,并且变化趋势在空间分布上存在一定的差异性。结果表明:(1)岷江流域极端高温事件显著增加,极端低温事件显著减少;极端气温指数的突变年份主要集中在1990—2000年左右,其中极端低温指数均在突变后呈现显著下降趋势,极端高温指数、极值指数、其他指数中除了日较差指数,均在突变后呈显著上升趋势;(2)极端低温指数在流域内大部分地区呈下降趋势,平均年变化率为-0.98 d·(10a)^(-1);极端高温指数、极值指数和作物生长期指数大部分地区呈上升趋势,其中极端高温指数上升趋势在流域内呈西低东高的分布,作物生长期指数在流域内呈北高南低的分布;日较差指数在流域上游地区呈下降趋势,中下游地区呈上升趋势。

极端气温事件对贵州茶叶种植面积及产量的影响分析

选取贵州省19个气象站点1980—2019年间逐日最高、最低气温数据,运用Sen斜率、Mann-Kendall(M-K)法和Pearson相关分析等方法,对贵州省1980—2019年极端气温事件变化特征及其对贵州茶叶的种植面积及产量的影响进行分析。结果表明:1980—2019年间贵州省极端气温指数中的夜指数的增加幅度大于昼指数的增加幅度;近40年来,贵州省茶叶种植面积和产量在2000年前变化趋势不明显,而在2000年之后呈现出快速增加的趋势;贵州省茶叶种植面积与产量主要是受冷昼日数(TX10p)、冷夜日数(TN10p)、气温日较差(DTR)、热夜日数(TR)、夏日日数(SU)、暖夜日数(TN90p)、暖昼日数(TX90p)和日最低气温最大值(TNx)这8个极端气温指数的影响,其他几个指数对茶叶种植面积与产量影响较小。

近55年来山东省极端气温事件时空分布特征

【目的】为了解山东省极端气温事件趋势变化和时空格局,【方法】基于1965—2019年93个气象站点逐日最高气温和最低气温,采用sen′s趋势、去趋势波动分析、皮尔逊相关性检验等方法及Arcgis软件分析了山东省极端气温事件的时空变化特征及影响因素。【结果】结果表明,与基准期(1965—1989年)相比,当前气候状况下(1990—2019年),山东省极端气温指数的暖指数、极值指数以及作物生长期指数大多呈现明显的增加趋势,冷极端气温指数和日气温较差则呈现减少趋势。【结论】除夏季日数外,其他极端气温指数未来变化趋势与过去相一致。当前气候状况下极端气温指数空间差异较为明显,青岛、烟台和威海等东部沿海城市以及临沂极端暖事件(冷事件)增加(减少)速率较其他地区更快。部分极端气温指数与经度和海拔呈现显著的相关性,与纬度相关性较低。山东省极端气温指数的时空变化与AMO、AO和EA/WR密切相关。欧亚大陆上空反气旋的增强加速了山东省升温。

近51年海南岛极端气温事件分析

利用1970—2020年海南岛18个气象站点逐日气温资料和数字高程数据,选取12个适用于研究区的极端气温指数,结合气候倾向率、相关分析等方法,分析了海南岛近51 a极端气温事件时空分布特征,并探讨极端气温事件与海拔、区域的关系。结果表明:近51 a海南岛极端气温冷事件(霜日日数、冷夜日数、冷昼日数、冷持续日数)呈减少趋势,极端气温暖事件(夏日日数、暖夜日数、暖昼日数、热持续日数)呈增加趋势,且增加幅度明显大于冷事件减少的幅度,极端低温阈值和高温阈值、日最高温极小值和极大值以及日最低温极小值和极大值均存在升温倾向,升温幅度在0.25~0.47℃/(10 a)之间;极端气温冷事件的变化趋势与海拔存在显著负相关关系,极端气温暖事件的变化趋势与海拔相关性较小;各极端气温指数在海南岛不同地区变化趋势的方向一致,但变化幅度的空间差异性较大,大部分极端气温指数在中部山区变化最明显,极端低温、高温阈值、霜日日数和夏日日数在南部地区变化幅度小于其他地区。

1981—2021年雅鲁藏布江中下游极端气温事件变化特征

雅鲁藏布江流域地处青藏高原,其生态环境脆弱,易受到极端气候事件影响,分析本流域极端气温事件有利于合理开发资源,并为气象灾害防御工作提供理论借鉴。根据1981—2021年雅鲁藏布江中下游流域14个气象站逐日平均气温、日最高气温、日最低气温资料,采用线性倾向估计、反距离权重法、Mann-Kendall突变检测等方法分析了近41年雅鲁藏布江中下游极端气温事件时空变化特征。结果表明:(1)极端最高气温、暖昼日数、暖夜日数和冷昼日数均呈自东向西递减的空间分布规律,而极端最低气温、冷夜日数、霜冻日数、结冰日数则相反。(2)极端最高气温和极端最低气温表现为微弱的上升趋势,增幅分别为0.2℃·(10a)^(-1)、0.3℃·(10a)^(-1);暖昼日数和暖夜日数分别以4.7 d·(10a)^(-1)、10.7 d·(10a)^(-1)的速度显著增加;冷昼日数、冷夜日数、霜冻日数和结冰日数均趋于减少,减幅依次为5.9 d·(10a)^(-1)、4.9 d·(10a)^(-1)、5.8 d·(10a)^(-1)、0.5 d·(10a)^(-1)。(3)在时间转折上,除极端最高气温和暖昼日数未发生气候突变外,其余要素均发生了突变,其中极端最低气温、暖夜日数分别在1985年、2011年发生了由偏低(少)向偏高(多)的突变,此外,冷昼日数、冷夜日数、霜冻日数和结冰日数分别在1997年、2003年、1996年、1993年发生了由多变少的突变。

近50年宁夏极端气温事件的变化研究

随着全球变暖,极端气候事件频繁发生,由此造成气象灾害的数量日益增加。深入研究极端气候的变化特征,能够为预测和预防极端事件灾害提供参考依据。采用线性倾向估计法、反距离加权法和R/S分析法,选取10个极端气温指标研究了宁夏近50年来极端气温事件的时空变化特征,并在此基础上尝试预测了未来该地区极端气温变化的情形。结果发现:全天极端高温天数、白天极端高温天数、夜间极端高温天数、生物生长季和夏季天数分别以0.76、0.48、0.67、0.35和0.29 d/a的趋势明显增加,而全天极端低温天数、白天极端低温天数、夜间极端低温天数和最大连续霜冻天数分别以-0.40、-0.25、-0.66和-0.30 d/a趋势显著减少,极端气温年较差也呈下降趋势(-0.02℃/a),且空间差异明显;除极端气温年较差外,其它各极端气温指标与年平均气温均有很好的相关性;年极端冷指标和极端气温年较差在未来将继续下降,极端暖指标在未来将继续上升;宁夏气象灾害所造成的影响和损失将进一步增大。

1961-2005年河西走廊东部极端气温事件变化

利用1961—2005年河西走廊东部五站的逐日气温资料,通过百分位法定义了不同台站的逐日极端高、低温阈值,研究了河西走廊东部近45a来极端气温事件变化的空间分布以及时间变化特征.结果表明:在空间分布上,河西走廊东部极端最高气温总阈值民勤出现了暖中心,乌鞘岭出现了冷中心;极端最低气温总阈值暖中心出现在武威,冷中心出现在乌鞘岭;极端最高、低气温空间分布与其对应阈值的空间分布类似;河西走廊东部极端低温频数南北部都呈现减少趋势,而极端高温频数在南部古浪和北部靠近沙漠区的民勤呈现减少趋势,其它地区为增加趋势.时间变化上,河西走廊东部极端最高、低气温总体都呈增温趋势,增温幅度极端最低气温比极端最高气温明显;极端最高气温频数总体呈略增加趋势,极端最低气温频数呈明显的减少趋势;极端最高、低气温和极端最高、低气温频数都是6～7a和9～10a周期反映明显;极端最高、低气温增温以及极端高温频数增加和极端低温频数减少都发生了突变现象.

1958—2012年郑州市极端气温和极端气温事件年际变化特征

为了探究郑州市极端气温和极端气温事件的变化特征及其未来发展趋势,根据1958—2012年郑州市逐日最高、最低气温资料,以百分位阀值法确定了逐年的极端气温阀值,并统计出极端高温和低温天气日数,运用Mann-Kendall非参数秩次相关检验法和小波分析法研究了郑州市过去55年年最低气温、年最高气温、极端高温阀值、极端低温阀值、极端高温天气日数和极端低温天气日数的年际变化特征、突变特征和周期变换特征,并运用了R/S分析进行了预测。结果表明:(1)郑州市年最高气温、极端高温阀值和高温天气日数都呈现减少趋势,而年最低气温、极端低温阀值和低温天气日数都呈增加趋势;(2)郑州市年最高气温、最低气温和年极端低温阀值及极端低温发生日数都发生了明显的突变,并在突变后达到显著水平,而极端低温阀值及极端低温发生日数并未发生明显的突变;(3)周期变化特征上,4种气象要素都存在明显的变化周期,且都是大周期嵌套在小周期的变化特征;(4)从突变特征和周期变化来看,在未来几年,极端高温天气日数将持续增加,极端低温天气日数将持续减少;(5)R/S指数研究表明,最高气温会从减少趋势转化为增加趋势,年最低气温和极端高温天气日数会从增加趋势转化为减少趋势,极端低温天气日数仍会呈现增加趋势。

浅谈极端气温事件研究中阈值确定方法

比较了极端气温事件研究中,绝对阈值和相对阈值指数的适用范围。归纳总结了近年来国内外在陆地极端气温事件研究中,相对阈值百分位选取、修订以及资料和计算方法的异同,评价了不同计算方法的优缺点和适用范围,讨论了参考期选取的影响。综合已有研究结论发现,采用不同的相对阈值计算方法检测出的极端气温事件长期趋势以及变异性特征差异极小。为了增强极端气温事件趋势变化分析的统计意义,以及对不同研究和不同区域分析结果进行比较,在资料选择和处理、阈值计算方法、气候基准期的确定等方面还需要进一步完善和规范。

河套地区1951—2014年极端气温事件特征分析

在模糊聚类法划分子区域的基础上,采用河套地区73个国家基本气象站1951—2014年气象数据,将Kendall-tau非参数检验方法,Sen's斜率估计方法以及Savitzky-Golay平滑滤波方法相结合,分析该地区18个气温指数的变化趋势。结果表明:(1)在河套地区的干旱半干旱子区(地处黄河上游),湿润半湿润子区(地处黄河中下游),极端气温事件的变化趋势基本相近,但强度不同,空间分布不一致。(2)在时间尺度上,发现河套地区近60年存在极端气温事件上升趋势,说明河套地区与全球变暖之间有紧密的响应关系。(3)在空间尺度上,各个指数在河套地区分布差异明显。多个指数在干旱子区的变化率大于湿润子区;干旱区各个指数变化显著的气象站点的占比高于湿润子区。有些指数在个别小区域与整个河套地区变化趋势不同,可能存在的原因有城市热岛、山丘地局部小气候,但有待进一步分析验证。(4)气温日较差、平均最高气温、平均最低气温、日最低气温的极低值、日最低气温的极高值、日最高气温的极低值、日最高气温的极高值指数变化趋势都在2000年左右开始变缓,这可能与全球气候变暖减缓有关。

河南省1961-2011年极端气温和极端气温事件的时空变化特征

根据1961 2011年河南省32个气象站逐日最高、最低气温资料,以百分位阈值方法定义极端气温事件的阈值,采用线性倾向估计及Mann-Kendall检验两种方法,对河南省极端气温和极端气温事件的时空变化特征进行了研究。结果表明:1)河南省极端最高气温以0.20℃/10a的速率呈显著降低趋势;极端最低气温以0.42℃/10a的速率呈显著升高趋势,其升高趋势比前者降低趋势更为显著。2)河南省极端高温事件频数与极端低温事件频数分别以2.04天/10a和3.13天/10a的速率显著减少,且后者比前者减少趋势更为显著。3)极端最高气温降低的突变年与极端高温事件频数减少的突变年一致,均为1969年;极端最低气温升高的突变年与极端低温事件频数减少的突变年一致,均为1985年。4)河南省极端最高(低)气温与极端高(低)温事件频数变化趋势呈现明显的季节差异和地区差异。

近60年青藏高原东北缘极端气温事件与气温日较差分析--以西宁地区为例

根据1955-2015年西宁气象站逐日气温资料,通过线性倾向估计等分析方法,选取14个极端气温指数,分析西宁地区近60年极端气温事件与气温日较差的时间变化趋势及二者的相关性,并与全国其他区域进行对比。结果表明:(1)近60年来,西宁地区的14个极端气温指数都呈现不同程度的变化,热指数夏日日数、暖夜日数、暖昼日数、作物生长期和热持续指数等分别以2. 07,0. 72,1. 49,2. 57和0. 87 d·(10a)^(-1)的趋势增加,而冷指数冰冻日数、霜日日数、冷夜日数、冷昼日数和冷持续指数分别以-2. 42,-0. 29,-0. 33,-1. 3和-0. 31 d·(10a)^(-1)的趋势减小。极端气温极值指数中,日最高气温的极低值、日最低气温的极低值、日最高气温的极高值、日最低气温的极高值分别为0. 51,0. 17,0. 35和0. 15℃·(10a)^(-1)的趋势增加。(2)在变化趋势中,日最高气温的极低值、日最高气温的极高值、冰冻日数、夏日日数、冷昼日数、暖昼日数、作物生长期和热持续日数的变化趋势为达到0. 01或0. 05的显著性水平。(3)表征极端气温事件热指数与冷指数、昼指数与夜指数的变化幅度均显示出明显的非对称性。(4)过去60年西宁地区平均全年与春夏秋冬四季的气温日较差都呈现增加趋势,增长率分别为0. 25,0. 27,0. 21,0. 15和0. 36℃·(10a)^(-1),该地区的14个极端气温指数的变化均不同程度影响到平均全年与四季气温日较差,其中,极端气温绝对指数和相对指数与气温日较差的相关性最强,对气温日较差影响显著。(5)青藏高原东北缘极端气温事件与气温日较差具有特殊性,可能受多气候系统控制和特殊地形等因素影响。

极端气温事件对安徽省农业生产的动态影响分析

用安徽省17个城市逐日的最高气温、最低气温数据,采用百分位法计算了1988—2010年安徽省年际极端气温事件,并以计量经济学的结构向量自回归模型为基础,将极端气温事件作为一个因子与农业总产值、国内生产总值、农业机械总动力构建了新的经济-极端气温事件模型。进一步通过脉冲响应函数和方差分解方法,定量分析了极端气温事件对安徽省农业生产的动态影响,结果表明:极端高温事件对农业生产的影响总体为负向,并表现出一定的滞后性;而极端低温事件对农业生产的影响初期为正向,后期逐渐转为负向。极端高温事件对农业生产的影响程度较高,可达0.033%,极端低温事件次之。模型内引起农业生产变化的各因子中,极端高温事件的贡献比例可达25.3%,是重要的影响因子;极端低温事件的贡献比例最高为10.9%,也是比较主要的影响因子。

极端气温事件下空气污染物浓度变化特征分析方法研究

为精准把握极端气温与污染物浓度之间的关系,以山西省为例,提出极端气温事件下空气污染物浓度变化特征分析方法。选取多个气象站,确定数据来源,利用Apriori数据挖掘算法获取气象数据;获取气象要素时间序列和自然序列存在的关联系数,得出气温变化是否明显,计算气象倾斜率,表明污染物浓度变化的态势。实验分析结果表明:山西省近几十年来,随暖夜与暖昼现象的增多,SO_(2)与PM_(10)的浓度降低,但在冷昼与冷夜的多发地区,SO_(2)与PM_(10)的浓度相对升高,而NO_(2)的变化特征并不受极端气温影响。

全国极端气温事件的空间关联模式挖掘研究

根据全国739个气象台站1961年1月至2005年12月的逐日气象数据记录建立时空序列数据集,提取极端高温事件和极端低温事件。结合传统关联规则挖掘技术和地理空间数据分析方法,对极端气温事件数据集进行了空间关联模式的分析。实验结果显示,所得空间关联模式中涉及的区域在空间上具有明显的聚集性;在东北、华中两个局部地区的台站中,极端气温事件的发生存在较强的关联规则(支持度阈值6%,置信度阈值95%),而在其他区域的台站中,极端气温事件不存在类似的关联规则,且极端高温事件的关联规则数量要明显高于极端低温事件。对存在关联规则的台站进行空间分析发现,同一关联规则内的各台站具有空间邻近性,其邻近范围约为200 km。以上空间关联模式的挖掘分析,可以为我国极端气温事件的预警和防控提供有价值的参考。

东北地区极端气温事件时空分布特征研究

在全球气候变化的大环境下,气温变化对人类生产生活产生了重要的影响。东北地区是我国气候变化的重要区域,因此,对该地区的极端气温研究具有重要意义。研究利用1960—2014年东北地区99个气象站冬季(12月至次年2月)极端气温指数(暖日、冷日、暖夜、冷夜)资料,基于极端气温指数、空间插值方法和趋势分析法,研究了东北地区极端气温时间变化与空间分布特征。

1962—2011年平远县极端气温事件分析

利用平远县气象观测站1962—2011年的气温资料,重点分析了平远县极端气温事件的变化趋势、与平均气温的相关性以及持续性。结果表明,近50年平远县极端高(低)温阈值分布呈单峰型;极端暖事件发生频次呈上升趋,极端冷事件除冷昼日数呈略微上升之外,其余呈下降趋势,且未来将持续现有趋势;平远县极端暖事件与年平均气温的呈正相关性,极端冷事件则呈负相关。

城市化对气温变化影响研究进展

人类活动导致的外强迫是气候变暖归因的重点之一,而城市化(土地利用外强迫)是人类活动外强迫中的一个重要方面。国内外城市化对气候变暖的影响研究,在过去几十年间取得了很大进展,很有必要对其进行系统性总结及梳理。本文重点梳理了国内外背景站选取的主要方法,城市化对单个城市、区域及全球/半球气温的影响,城市化对极端气温的影响,城市化对气温影响的订正5个方面的内容。总体看来,城市化对单个城市及区域尺度气温序列的影响是十分显著的,而对半球及全球尺度气温序列的影响则没有一致的结论;城市化不仅对城市及区域尺度的平均气温有较大影响,而且对与城市及区域尺度最高、最低气温有关的极端气温事件也有重要影响。合理订正气温变化中的城市化影响,是改善气候变化监测、检测和预测结果的重要问题之一,目前有关城市热岛效应的时空分布特征及其对气温变化趋势的影响已有大量研究,但对于合理订正站点气温序列中的城市化影响工作还十分欠缺,在进行未来气候变化预估时也很少考虑城市化的影响,不少针对区域气候变暖的研究也没有考虑城市化的影响,这将严重低估城市或区域未来的变暖幅度以及过高估计区域历史气温的变暖幅度。最后,对城市化影响区域气温未来的研究方向进行了探讨。

基于四种概率分布模型的广东省极端气温与降水事件概率特征分析

利用广东省25个气象站点1951～2010年气温与降水数据,选取出每年的最高、最低气温和最大日降水量,将三者定义为极端高温、低温和降水事件.采用GEV、Gamma、GL和GP等四种理论分布模型及其对数分布,分别对极端高温、低温和降水事件进行极值拟合,以探究它们的最优分布.结果表明,广东省极端气温与降水事件各个站点拟合的最优分布并不唯一.GEV、Gamma和GL三种分布模型均能较好地对它们拟合,而GP分布及其对数分布的拟合效果并不理想,不适合用于年极值的拟合.除GP分布模型外,其它三种模型的对数分布对极端高温和降水事件的拟合效果均优于原分布.在参数估计方法上,数值积分双权函数法为极端高温和降水事件概率分布拟合的最优估参方法,而极端低温事件概率分布拟合的最优估参方法则为常规矩修正法.

内蒙古地区气温异常变化特征及可能影响分析

基于内蒙古地区52个站点1961—2005年的逐月气温资料,利用趋势变化、累积距平统计、气温异常指标等方法,分析了内蒙古东、中、西部气温平均状态和异常波动特征。结果表明:1.内蒙古地区气温增暖特征显著,其增暖幅度高于全国平均水平,并且不同区域响应程度不同,内蒙古中西部地区大于东部地区。尤其在1986年发生气温突变以后,增温速率加快。2.目前年平均气温处于高气候平均态和高气候变率时期,致使20世纪90年代之后,异常暖年和极端暖年事件呈增加趋势。3.高温日数逐年增加和寒冷日数逐年的急剧减少,以及异常冷年出现在90年代之前和异常暖年发生在90年代之后等特征,进一步说明内蒙古地区气候变暖的事实。4.内蒙古地区极端气温事件出现频率较高,并在近20年主要以异常暖和极端暖事件为主。