黃淮海地區1961-2015年極端氣溫及其初終日序的變化特征

管 玥, 何奇瑾, 劉佳鴻, 李若晨, 胡 琦, 黃彬香, 潘學標

(中國農業大學 資源與環境學院, 北京 100193)

IPCC第5次評估報告預計21世紀將持續變暖，極端氣候事件的發生頻率、持續時間和范圍將增加[1]。極端氣候、極端天氣作為氣候變化的重要方面，其演變特征引起學術界的廣泛關注[2-4]。氣候極值作為極端氣候事件發生的必要條件，對分析極端氣候現象具有重要的指示作用，氣溫最能反映一個地區的氣候環境特征，作為全球氣候變化區域響應與互饋作用研究的關鍵天氣氣候要素，它是氣候變化和極端天氣氣候事件研究最重要的指標之一[5]。氣候變化背景下近50 a全球70%的地區冷夜明顯減少，暖夜明顯增加[6]，體現在亞洲太平洋地區[7]、東南亞及南太平洋地區[8]、中國[9]、俄羅斯[10]、加拿大等[11]，國內學者從不同區域尺度上對中國的極端氣溫演變特征進行研究，包括長江流域[12]、淮河流域[13]、西北[14]、華南[15]、華北等[16]多個地區，前人研究表明極端低溫有明顯升高趨勢，而極端高溫由于受地理位置、地形、城市化程度等因素影響有不同的變化特征。雖然對極端氣溫的研究已成果頗豐，但以往研究大多以分析極端氣溫的變化趨勢為主，對極端氣溫的發生日序少有研究，對極端氣溫發生最早、最遲日期的趨勢分析也有重要意義。黃淮海地區是中國典型的氣候脆弱區，也是全國政治、經濟、文化中心所在地，在國家經濟發展格局中具有十分重要的戰略地位。本文通過百分位閾值法計算極端氣溫，由于儒歷便于對日序進行統計分析，采用儒歷定義日期，即每年的1月1日日序為1、1月2日日序為2，對氣候變化背景下1961—2015年黃淮海地區極端氣溫及極端氣溫初終日序的時空變化特征進行分析，以期對當前中國防災減災政策制定、科學應對氣候變化提供參考。

1 材料和方法

1.1 研究區域和數據來源

參考行政區劃，將北京市、天津市、河北省、河南省和山東省5個省(市)作為研究區域，地理位置為31°—43°N,110°—123°E。選取研究區域內資料完整且分布均勻的氣象站點，共收集了51個站點1961—2015年的逐日氣象數據(圖1)，以日最高氣溫和日最低氣溫為主要研究對象，數據來源于中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn/)。

圖1 研究區域氣象站點分布

1.2 研究方法

1.2.1 極端氣溫計算方法 極端值通常用百分位閾值描述，該方法數學意義明確，可以反映出變量的發生概率，同時其數學意義不受數據量大小的影響，而且百分位閾值與變量的概率密度間有很好的對應關系[17]。具體方法如下[18]:

選定氣象要素按大小升序排列，得到X1,X2,…,Xj,…，Xn，某個值小于或等于Xj的概率

(1)

式中:j為氣象要素按照升序排列后的序號;n為氣象要素的個數;p為對應的百分位值。例如求年氣象要素的95%極端值,則n=365,p=0.95,通過式(1)可算出j=347.42,則95%氣候極值為j=347和j=348所對應的氣象要素的線性插值。

本文以日最高氣溫、日最低氣溫為研究對象，以每一年日最高氣溫的95%極端值代表極端高溫、日最低氣溫的5%極端值代表極端低溫，將日最高氣溫高于當年極端高溫的第一天定義為極端高溫發生初日，最后一天定義為發生終日。將日最低氣溫低于當年極端低溫的第一天定義為極端低溫發生初日，最后一天定義為發生終日。

1.2.2 氣候傾向率 氣候傾向率用來描述氣候變化的趨勢，以一元線性回歸斜率的10倍值來表示。用X表示樣本量為n的某一氣候要素，用t表示對應的年序，采用最小二乘法擬合得到一元線性回歸方程，即

x=a+bt(t=1,2,3，…,n)

(2)

式中:b為回歸系數;a和b用最小二乘法進行估計。以b的10倍作為氣象要素的氣候傾向率;b值為正表明該氣象要素有增加的趨勢,為負表明該氣象要素有減少的趨勢,單位為/10 a,用F檢驗判斷b值是否達到顯著性水平[19]。

1.2.3 M-K突變檢驗 Mann-Kendall檢驗法是WMO(世界氣象組織)推薦的用于提取序列變化趨勢和突變的有效工具，是一種非參數檢驗方法，優點在于不受異常值的干擾，能客觀反映時間序列趨勢，目前已被廣泛用于氣候參數中，計算方法如下[20]:

對于具有n個樣本量的時間序列X，構造一個秩序列:

(3)

(4)

秩序列Sk是第i時刻數值大于j時刻數值個數的累計數。在時間序列隨機獨立的假定下，定義統計量UFk

(5)

式中:UF1=0；E(Sk)，var(Sk)是累計數Sk的均值和方差,在X1,X2,…,Xn相互獨立,且有相同連續分布時,由下式算出:

(6)

(7)

UFi為標準正態分布，它是按時間序列X順序X1,X2,…,Xn計算出的統計量序列，給定顯著性水平α，查正態分布表，若|UFi|>Uα，則表明序列存在明顯的趨勢變化。

按時間序列X逆序Xn,Xn-1,…,X1，再重復上述過程，同時使UBk=-UFk(k=n,n-1,…,1),UB1=0。

如果UFk>0則說明該時間序列表現為上升趨勢;如果UFk<0，則說明該時間序列表現為下降趨勢，當UFk超過了臨界直線時，說明時間序列的上升或下降趨勢顯著。如果UFk和UBk兩條正反序列曲線出現交叉點，且交叉點出現在臨界線之間，則該交叉點所對應的時刻即可確認為是突變開始發生的時間。本文給定顯著性水平α=0.05，則臨界值U0.05=±1.96。

2 結果和分析

2.1 極端氣溫的時空變化特征

2.1.1 空間分布特征 黃淮海地區平均的極端高溫為32.6℃，極端低溫為-9.0℃(附圖1)，海拔較高的幾個站點(冀北豐寧、圍場、張北、張家口、蔚縣、山東泰山以及河南欒川)極端氣溫明顯偏低。極端低溫大致表現為緯向分布，而極端高溫大體呈現自東北向西南增加的趨勢，特別在沿海地區經向分布十分明顯。表明極端低溫受緯度影響較大，而極端高溫受海陸位置影響更大。中部平原地區的極端高溫達到了34℃以上，最高值出現在南宮和許昌，為34.9℃。冀北由于屬相對高緯高海拔地區，極端高溫分別都在33℃以下，最低值為25.1℃(張北)。魯東沿海地區極端高溫在26.5～29.9℃，泰山站由于海拔高(1 522.7 m)，僅為22.1℃。冀北極端低溫變化范圍在-23.3～-13.3℃。京津、冀南以及魯西的變化范圍分別為-10.4～-6.1℃，濟南極端低溫明顯高于其他站點。山東沿海地區極端低溫略高于西部內陸地區，極端低溫變化范圍在-4.3～-9.2℃。河南地區極端低溫最高且空間分布差異最小，平均值為-5.0℃，最低值為-7.3℃(盧氏)，最高值為-2.7℃(固始)。

2.1.2 年代際變化 將1961—2015年劃分為5個時段對極端氣溫求平均值，并且計算相鄰兩個年代的差值，用D1表示1961—1970年，D2表示1971—1980年，D3表示1981—1990年，D4表示1991—2000年，D5表示2000—2015年。

D1—D2時段，極端高溫在大部分站點有所下降，河南地區降低明顯，下降了0.9～1℃，冀南、魯西也有顯著降低趨勢，降幅在0.5～0.8℃，冀北和魯東地區下降幅度較小;全區極端低溫都有上升的趨勢，平均上升0.9℃，河北以及魯北上升明顯，其中秦皇島和張家口與D1年代相比上升了2.3℃。D2—D3時段，極端高溫呈現較小的波動變化，河南有持續下降的趨勢，極端高溫降幅0.3～1℃;大部分站點極端低溫持續升高，平均上升0.4℃，京津冀地區明顯上升，其中北京升幅最大，上升了1.6℃，少部分站點有所降低，平均下降了0.5℃。D1—D2時段同D2—D3時段的極端高溫和極端低溫表現出非對稱性變化，而D3—D4時段絕大多數站點極端低溫和極端高溫都一致性升高。D3—D4時段上升幅度有大有小，京津冀北部上升明顯，其中蔚縣增幅最大，為1.4℃，山東沿海地區上升幅度較小;極端低溫升幅北部大于南部，河北升高幅度較大，其中蔚縣升幅達到了3.4℃。D4—D5時段變化趨于變緩，大多數站點極端高溫有小幅度上升;極端低溫在河南、山東沿海地區略有升高的趨勢，在京津冀地區有所下降。

2.1.3 趨勢性分析 極端高溫呈現出高—低—高的變化趨勢且年際間波動較大(圖2A),60—80年代，極端高溫呈現出波動下降的趨勢，且下降幅度大，1961—1980年的極端高溫下降趨勢達到了-0.68℃/10 a,80年代以后開始波動上升，1996年以后變化趨勢不明顯，呈現出波動的狀態。氣候傾向率整體呈現由中南部向東向北逐漸遞增的空間分布特征，冀北以及山東沿海地區極端高溫顯著上升，表明北部及山東沿海地區面臨的高溫風險有增加趨勢，上升范圍為0.14～0.33℃/10 a。河南、魯西和冀南的極端高溫呈現降低趨勢，4個站點顯著下降，趨勢小于0.15℃/10 a。黃淮海地區極端低溫1987年以前低于平均值，而1987年以后高于平均值，其中1969—1989年持續上升且上升速度快，1989年與1969年相比上升了5.8℃,1990年以后變化不明顯(圖2B),M-K突變分析表明突變年份為1984年(圖3)。絕大多數站點氣候傾向率為正且達到了顯著性水平，且呈現出河北西部較高，逐漸向東北東南減小的分布特征，其中京津冀地區升高幅度最大，氣候傾向率均在0.6℃/10 a以上，遵化、邢臺、蔚縣、樂亭超過了1℃/10 a，最大值為蔚縣的1.3℃/10 a，1.44℃/10 a，山東地區和河南北部氣候傾向率大部分在0.46～0.6℃/10 a，河南大部分地區的范圍為0.2～0.5℃/10 a(附圖2)，極端低溫的顯著上升對氣候變化背景下平均溫度的升高有正向響應。

圖2 黃淮海地區1961-2015年極端氣溫距平值

圖3 黃淮海地區1961-2015年極端氣溫M-K突變檢驗

2.2 極端氣溫初終日序的時空變化特征

2.2.1 空間分布特征 黃淮海地區大多數站點極端高溫發生初日在5月21—6月21日，西部早于東部;發生終日主要在8月上旬—8月下旬，分布特征為由河北南部向四周逐漸推遲。大多數站點極端低溫初日發生在12月10日—12月20日，京津冀平原地區及山東北部發生較晚，12月14日以后才發生;大部分站點5%極端氣溫于2月10日—2月20日結束，山東沿海地區極端低溫結束較晚，而京津冀平原地區結束早。山東沿海地區極端低溫發生晚且結束晚，證明了沿海地區相對于內陸地區氣溫變化的延遲性，京津冀平原地區極端低溫發生晚且結束早，與該地區多年來極端低溫顯著上升有一定關系。

2.2.2 趨勢性分析 極端氣溫發生初終日序年際間波動性較大(圖4),M-K突變分析也表明其變化不穩定。多數站點極端高溫發生初日氣候傾向率小于0，極端高溫發生初日整體呈現提前的趨勢，傾向率最小值為-3.4 d/10 a(日照)，達到顯著性水平的站點主要位于黃淮海南部。只有冀北和魯西極端高溫發生初日有推遲，其中朝陽、惠民縣極端高溫發生初日顯著推遲，傾向率小于2 d/10 a(附圖3)。極端高溫發生終日均推遲，越往北氣候傾向率越大，最大為3.5 d/10 a(南宮)，黃淮海北部5個站點極端高溫顯著推遲。極端高溫發生初日的提前和初日的推遲表明極端高溫發生更早，持續時段正在延長。黃淮海地區極端低溫初日均有提前，提前幅度最大為青龍，傾向率達到了3.0 d/10 a。極端低溫終日變化趨勢有明顯的區域特征，表現為京津冀地區顯著提前，傾向率1.7～2.7 d/10 a，而在河南、山東呈推遲特征，但推遲并不顯著。整體來看極端低溫有提前發生、提前結束的特征。

圖4 黃淮海地區1961-2015年極端氣溫初終日距平值

3 結論和討論

(1) 黃淮海地區的平均極端高溫為32.6℃，極端低溫為-9.0℃。極端低溫呈緯向分布，極端高溫更偏向于經向分布，表明極端高溫受海陸位置影響較大。(2) 黃淮海地區極端高溫有上升趨勢但不顯著，年代際變化表明極端高溫呈現出高—低—高的變化趨勢，D3時段是一個變化節點，D1—D2時段同D2—D3時段的極端高溫和極端低溫表現出非對稱性變化，而D3—D4時段絕大多數站點極端低溫和極端高溫都一致性升高，D4—D5時段變化趨于變緩。柏會子基于ETCCDI(氣候變化與監測指數專家團隊)定義的8個極端溫度對華北地區極端氣候事件進行研究，發現極端高溫事件的指數均呈上升趨勢[21]。60年代是一個高溫年代，由于華北地區易受大陸高壓脊的控制，衛捷等認為60年代的高溫與夏季亞洲中高緯500 hPa高度場在烏拉爾山、貝加爾湖及鄂霍茨克海地區分別出現長波槽、脊及槽的環流有關，且90年代夏季亞洲中高緯地區再次出現類似環流，又呈現出升溫的趨勢[22]，本文結果也印證了這一趨勢。極端低溫在1961—2015年呈現出明顯上升的趨勢，這與全國大部分地區變化基本一致[23-26]，且有學者認為極端最低氣溫的顯著升高是造成近幾十年平均氣溫升高、日較差減小的主要原因[27]。其中京津冀地區升高幅度最大，大部分站點極端高溫氣候傾向率達到了0.6℃/10 a以上，周雅清等認為城市化對華北地區極端低溫相關指數的貢獻率在50%以上[28]。D5時段極端高溫、極端低溫變化趨勢均變緩，響應了1998—2012年全球變暖停滯現象[29]，且極端低溫的變化幅度和趨勢明顯高于極端高溫，反映了氣溫的非對稱性變化[12]。極端氣溫的形成和演變具有復雜性，除了海拔、地形、城市化程度等，大氣環流異常是影響極端氣候事件的時空演變的重要因子，有學者分析得出副熱帶高壓、南極濤動和北極濤動是影響中國大陸東部極端氣溫事件的重要因素[5]，且北極濤動的持續增強可能是東亞北部地區冬季增暖的重要原因之一[30]。此外，氣候變化背景下地表覆蓋的改變、溫室氣體的排放、風速場的變化等是否與極端氣溫有關還有待更深一步的探索。

(3) 黃淮海地區大多數站點極端高溫發生初日在5—6月，終日在8月下旬—9月上旬。極端高溫發生初日整體呈現提前的趨勢，未來需要更早做好防范高溫的準備。全區極端高溫發生終日均推遲，黃淮海北部地區推遲明顯，越往北氣候傾向率越大，推遲幅度最大達到了3.5 d/10 a(南宮)。極端高溫發生初日的提前和初日的推遲表明氣候變化背景下黃淮海地區極端高溫可能發生更早，且持續時段正在延長。極端低溫最早發生在11月下旬—12月上旬，終日在2月中旬—3月上旬。京津冀平原地區極端低溫發生晚且結束早，與該地區多年來極端低溫顯著上升有一定關系。整體來看極端低溫有提前發生、提前結束的特征，表明黃淮海地區將出現秋季降溫和春季升溫提前趨勢，將對冬小麥和夏玉米生產產生重大影響。