近56年安徽省極端氣溫變化及其與氣候指數的關系

劉永婷, 徐光來, 楊 釗, 任秀真, 楊先成, 李愛娟

(1.安徽師范大學 地理與旅游學院, 安徽 蕪湖 241002; 2.安徽自然災害過程與防控研究省級實驗室, 安徽 蕪湖 241002)

IPCC第5次評估報告指出，全球大部分地區均呈明顯升溫趨勢，1951—2012年全球地表平均氣溫增溫幅度達0.12℃/10 a，而中國陸地表面平均氣溫的升溫率為0.23℃/10 a，高于全球的升溫幅度[1-2]。氣候變暖使高溫、嚴寒、洪澇及干旱等極端天氣事件的發生日益頻繁，強度也越來越大，從而給人類生活、自然環境及經濟可持續發展造成嚴重的影響[3-4]。當前，學者們主要基于不同角度和發生閾值對極端氣候事件進行闡釋[1,5]。極端氣候事件實質上是由于某氣象要素的正負異常超出了一定閾值，發生于某一特定地點和時間的氣候極值[5]。從單個氣象觀測點來看，極端氣候事件一般采用本站點氣候要素(如氣溫、降水量等)在一段時間內的異常記錄或超過特定閾值的天數等指數來表示[5]。全球氣候變暖導致極端氣候事件發生頻率和強度的增加，通常，極端氣候事件變率的強度及危害都大于平均氣候。近年來，極端氣候指數時間序列的研究已成為氣候變化研究的熱點問題，許多學者基于不同的方法和角度對區域極端氣溫事件的變化特征進行了大量的研究[5-7]。You等[8]研究了中國極端氣溫的變化特征，發現北方地區極端氣溫的變化幅度比較明顯。黃小燕等[9]利用1960—2013年中國沿海110個氣象觀測站氣溫資料，分析了中國沿海極端氣溫事件的變化特征。劉青娥等[10]研究了珠江流域極端氣溫的時空變化規律，并選取7個影響因子來分析極端氣溫變化的環流背景成因。中國領土遼闊，地理位置、地形起伏及下墊面狀況的區域差異使得不同地區的氣候條件存在明顯差異，因此探討區域范圍極端氣溫指數的變化趨勢也顯得非常重要。目前，已有學者對貴州、河南、山東和遼寧等中國局地地區的極端氣溫事件進行了研究和分析[11-14]，結果表明各地區極端最低氣溫總體上均呈增加趨勢，不同區域增加幅度差異顯著。

海氣耦合是影響大氣環流和氣候變化的重要因素，尤其是發生在熱帶太平洋的厄爾尼諾—南方濤動(El Nio-Southern Oscillation,ENSO)、北太平洋年代際振蕩(The Pacific Decadal Oscillation,PDO)和北極濤動(The Arctic Oscillation,AO)現象與全球氣候異常具有密切聯系[15-16]。相關研究發現ENSO，PDO和AO是通過大氣環流以遙相關形式影響太平洋副熱帶高壓和東亞季風環流的強度，間接對中國氣候異常產生重要的影響，尤其是赤道中東太平洋的變冷是導致近年來氣候變暖減緩的主要因素[17-19]。ENSO，PDO和AO異常相位是造成中國極端氣候(降水和氣溫)事件的重要原因之一，其對極端氣候變化的影響方式和強度因時間和區域的不同，而存在一定差異[20-22]。

安徽省位于華東腹地(114°54′—119°37′E，29°41′—34°38′N)，淮河、長江自西向東橫貫境內。省內地貌地形復雜多樣，同時又地處亞熱帶和暖溫帶過渡區域，位于典型的季風區內。安徽省是國家的重要糧食生產基地，隨著極端天氣事件的頻率增加，繼而引發的氣象災害對農業生產和經濟發展造成了嚴重的影響[23]。以往的研究多注重于安徽省氣溫時空變化特征[24-25]，但是安徽省極端氣溫事件變化特征及其與氣候指數(ENSO，PDO，AO)在時頻域中多時間尺度相關關系的研究并不多見，且已有研究所用站點數較少，與其他區域氣候變化的對比研究不足。在全球氣候變化背景下，有必要對安徽省極端氣溫事件變化趨勢及其與氣候指數關系進行深入分析，為短期氣候預測、調整農業種植結構及防治氣象災害提供參考依據，達到農業和社會經濟可持續發展的目的。本研究基于安徽省78個氣象站點提供的月值極端氣溫觀測數據，利用線性傾向法、M-K突變檢驗和交叉小波等方法，探討1960—2016年極端氣溫事件的變化趨勢及其與ENSO，PDO，AO的相關關系，旨在為深入了解區域極端氣溫變化研究和合理布局工農業生產提供參考依據。

1 數據來源和研究方法

1.1 數據來源及處理

極端氣溫數據來源于中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn)。由于個別新建或遷移站點缺測資料較多，考慮到數據的連續性及完整性，剔除數據年限不足及缺測數據較多的臺站。在R語言環境中加載基于RClimDex模型，導入各站點氣象數據，對資料錯誤值與異常值進行篩選，以保證結果的可信度。利用克里金插值法對部分站點個別月份的缺失數據進行提取確定，并對數據進行一致性檢驗。所有數據序列經過嚴格的質量控制與均一化處理，最終選取78個均勻分布于安徽省的氣象站數據，通過分類匯總等數據預處理方法統計出逐年的年極端最高氣溫(TXx)和極端最低氣溫(TNn)(圖1)。多元ENSO指數(即Multivariate ENSO Index,MEI)、PDO和AO數據均來源于NOAA網站(http:∥www.noaa.gov)。以上數據資料時間跨度均為1960年3月—2016年2月。

圖1 安徽省氣象站點分布示意圖

1.2 研究方法

利用線性傾向法對安徽省多年極端氣溫時間序列進行擬合，采用ArcGIS 10.2的普通克里金插值法，分析極端氣溫變化的空間差異。運用Mann-Kendall檢驗方法(M-K檢驗)來檢驗極端氣溫的突變點[26]，并用滑動t檢驗法進行驗證，且采取Pre-Whitening法對時間序列自相關影響進行消除，使用重標極差法(R/S分析)來預測未來氣溫變化的趨勢[27-28]。

采用Pearson相關性分析方法，分析極端氣溫指數與大氣環流指數間的相關性，并基于Matlab 2020b軟件，依據交叉小波變換(XWT)和小波相干(WTC)分析不同時間尺度上安徽省極端氣溫與氣候指數相關關系及其所包含的周期特征。計算過程主要參考文獻[29—30]的計算方法，原理如下(計算中選用Morlet小波)。

對于兩個時間序列Xn和Yn之間交叉小波功率譜(XWT)定義為：

(1)

小波相干用來反映兩個時間序列在時頻空間的相干程度，其定義為：

(2)

2 結果與分析

2.1 極端氣溫趨勢變化

從圖2A可以看出，近56 a安徽省大部分地區的TXx呈上升趨勢(超過0.05顯著性水平的站點的比例為51.28%)。其中，黃淮平原的北部地區和江南的小部分地區呈現微弱降溫趨勢(未達到0.05顯著水平)。江淮地區和江南的部分地區的氣溫呈微弱增加趨勢，增幅較大(在0.20℃/10 a以上)的地區主要集中在皖南地區。由圖2B可知，安徽省TNn呈明顯升溫趨勢，大部分站點年極端最低氣溫達到0.05的顯著性水平(94.87%的站點達到0.05顯著性水平)，增幅最大的是黃淮地區(在0.51℃/10 a以上)，增溫趨勢達到極顯著水平。相比于TXx，年TNn在黃淮地區上升更顯著，且上升速率總體呈現隨緯度增加趨勢。這與TNn在全國范圍呈大幅上升趨勢，尤其以東北、華北等地區的研究結果相一致[6]。

2.2 極端氣溫突變檢驗及其趨勢性

利用Mann-Kendall分析法對極端氣溫進行趨勢和突變檢驗，并結合滑動t檢驗進行驗證，確定突變年份。結果表明，安徽省年TXx的UF與UB兩條曲線在臨界線范圍內交點為2001年，但UF線并未超過0.05顯著性水平，說明其增溫趨勢不顯著。從圖3A可以看出，近56 a安徽省黃淮平原的大部分地區TXx突變點未通過a=0.05的增溫置信度檢驗，其他地區增溫趨勢顯著，均通過0.05顯著性檢驗，突變點主要出現在20世紀90年代以后。TNn在1986年發生突變，且在1995年以后進入顯著上升階段(M>1.96)。安徽省各氣象站點TNn的M值均大于1.96，即通過a=0.05的增溫置信度檢驗(圖3C)，突變點大部分集中在20世紀80—90年代。基于R/S分析測算安徽省各站點氣候指標的Hurst指數(圖3B，D)。大部分站點TXx，TNn的H值都大于0.5，表明均存在較為明顯的Hurst現象，表明未來極端氣溫可能依然延續過去的升溫趨勢。TNn的H值相對較高，說明TNn增溫趨勢的持續性強于TXx。

圖2 安徽省年極端最高氣溫和年極端最低氣溫變化趨勢空間分布

圖3 安徽省年極端氣溫突變年份和Hurst指數

2.3 極端氣溫與氣候指數的關系

大部分地區TXx與MEI指數呈正相關(占比93.6%)，相關程度較高的站點主要集中在江淮地區，通過顯著性檢驗的比例為28.2%。與其不同的是，大部分TNn與MEI指數呈現負相關(占比80.8%)，通過0.05顯著性檢驗的站點占14.1%(圖4A，D)。TXx與PDO指數呈正相關，而大部分地區TNn與PDO呈負相關，相關程度具有一定空間差異性(圖4B，E)。大部分地區TXx與AO指數呈負相關，而TNn與AO均呈正相關，且絕大部分站點相關性通過0.05顯著性檢驗，說明AO在這一時段對TNn的影響范圍大于TXx(圖4C，F)。

圖4 年極端氣溫與MEI，PDO和AO的相關系數

交叉小波變換重點突出極端氣溫與氣候指數在時頻域中高能量區的相互關系，相干小波變換則重點突出極端氣溫與氣候指數在時頻域中低能量區的相互關系。黑色粗實線圈內表示能量較高且通過a=0.05紅噪聲標準譜的檢驗，細黑弧線表示小波影響錐的邊界。→表示極端氣溫和氣候指數同相位，←表示極端氣溫和氣候指數反向位，↑表示極端氣溫變化超前氣候指數變化約90°，↓表示極端氣溫變化落后氣候指數變化約90°。

安徽省TXx與MEI的小波功率譜高能量區主要集中在1980—2012年2.5～6 a的共振周期上，其能量譜表現出帶狀分布的特征，且兩者在大部分時頻域中呈正相關(圖5A)。在低能量區存在2～7 a(1982—2015年)的共振周期且接近同相位變化，其中在2002—2005年疊加3～3.5 a的周期，有些顯著周期大部分位于影響椎形線外，認為沒有通過檢驗(圖5D)。TXx和PDO高能量區在1984—2002年存在3～6 a的共振周期(圖5B)。TXx與PDO相干小波功率譜低能量區在1990—1994年表現出6～7 a正相位的共振周期(圖5E)。由圖5C看出，TXx與AO存在3個間歇性共振周期，分別為1.5～2 a(1964—1968年)，7.5～11 a(1972—1988年)和4 a(1982—1984年)。由低能量區圖5F可知，TXx與AO在1960—1968年存在1.5～3 a的共振周期，1960—1995年存在7～11 a的共振周期且接近反相位變化，其能量譜呈現帶狀分布的特征。

由圖5G可以看出，安徽省TNn與MEI指數在1964—1974年和1984—1993年分別表現出1～3.5 a，3～6 a共振周期，TNn變化與MEI指數具有較好的反相關。在低能量區(圖5J)，1980—1988年、1988—1997年和1998—2003年分別存在2～5.5 a，6～7.5 a和3 a左右的顯著負相關共振周期。TNn與PDO指數(圖5H)在1988—1994年表現出1～2 a或4.5～5.5 a的共振周期，在其他年代和頻率上的能量較弱。在低能量區(圖5K)，在3～6 a顯著周期尺度上，較強的能量發生在1980—1990年。TNn與AO指數(圖5I)在1～3.5 a (1962—1970年)顯著周期尺度上能量較強，呈正相關。在低能量區(圖5L)時域中1～4 a尺度的正相關振蕩出現在1960—1970年，在1980—1984年、1990—1994年表現出2.5～3.5 a和4.5～6 a顯著共振周期。

3 討論與結論

3.1 討 論

安徽省極端氣溫呈現上升趨勢，其中TNn的升溫速率是TXx的3倍多，這與全國范圍內極端最低氣溫呈顯著上升趨勢，而TXx的增暖趨勢不顯著的結論相一致[31-32]。對比分析安徽省和全國、沿海地區及其周邊省份大致相同時段的極端氣溫的變化值(表1)，安徽省TXx的增溫速率與中國沿海地區一致，TNn的增溫幅度介于河南省和山東省之間。

圖5 年極端氣溫與MEI，PDO和AO的交叉小波功率譜、相干小波功率譜

表1 安徽省極端氣溫的變化趨勢及與其他區域對比 ℃/10 a

隨著極端氣候事件發生頻率增加，不少研究人員對極端氣溫事件原因進行了相關研究。Griffiths等[34]對亞洲—太平洋地區的極端氣溫變化進行了研究，結果表明城市站和鄉村站極端氣溫變化幅度存在明顯差異，尤其是極端最低氣溫的變化。王瓊等[35]分析了長江流域極端氣溫的時空變化規律，得出冷指數的變暖幅度明顯大于暖指數的變化幅度，長江上游區域極端冷指數的平均值大于下游區域，而極端暖指數相反。影響極端氣溫變化的原因非常復雜，除了上面提及的城市熱島效應和海拔因素外，火山爆發、地形狀況[36]以及地表覆被變化[37]都是影響氣候變化的外強迫因素，而大尺度海洋變率如ENSO，PDO和AO是年際、年代尺度的氣候系統內部變率。東亞季風與中國氣候變化聯系密切，ENSO，PDO和AO可能通過海氣相互作用改變東亞季風的強弱，影響中國東部地區的氣候異常。安徽省極端氣溫與ENSO，PDO和AO存在不同尺度的共振周期，只是在不同年代和頻率中的能量強弱分布存在一定差異。極端氣溫和ENSO相關程度最為明顯，其次為AO指數，PDO指數對其影響最小。

本文沒有考慮城市站點與鄉村站點之間的差異。城市化引起的土地利用/覆被變化和熱島效應可能會影響升溫幅度的估算[38-39]。本文只選取了3個比較常見的氣候指數，分析了其與極端氣溫年值的相關關系，沒有考慮不同季節極端氣溫對ENSO，PDO，AO的響應差異。如何定量區分影響極端氣溫變化的各個因素，還需要更深層次的研究分析。

3.2 結 論

(1) 近56 a來安徽省TNn的上升幅度(0.37 ℃/10 a)明顯大于TXx(0.12℃/10 a)，極端氣溫差趨于緩和。TNn序列比TXx的突變時間(分別為1986年、2001年)提前了15 a，說明安徽省極端最低氣溫的增溫效果權重比較大，是年平均增溫的主要貢獻者。TXx和TNn序列均存在比較明顯的Hurst現象，表明未來極端氣溫可能依然延續過去的升溫趨勢。

(2) 安徽省年TXx呈上升趨勢，升溫幅度相對較小，主要集中在江淮地區和沿江部分地區。TNn普遍呈升溫趨勢，部分地區增溫趨勢達到極顯著水平。

(3) 極端氣溫與氣候指數具有一定程度的遙相關性。大部分地區TXx與ENSO，PDO，AO呈正、正、負相關，安徽省TXx與ENSO，PDO，AO分別存在2.5～6 a(1980—2012年)，3～6 a(1984—2002年)和7.5～11 a(1972—1988年)左右的共振周期。大部分地區TNn與MEI，PDO，AO呈負、負、正相關，安徽省TNn與ENSO，PDO，AO分別在3～6 a(1984—1993年)，4.5～5.5 a(1988—1994年)和1～3.5 a(1962—1970年)左右的時間尺度上有著強凝聚性共振周期。

致謝：本文所用原始氣象觀測數據源自中國氣象局國家氣象信息中心。