1979-2019年北半球夏季高溫事件的長期變化

王鵬凱，衛曉莉，王天奇

(1.福山區氣象局,山東 煙臺 265500;2.華風氣象傳媒集團有限責任公司, 北京 100081)

1 引言

1880-2012年，全球地表平均氣溫上升0.85 ℃[1]。在歐洲，2010年出現的極端高溫事件， 死亡人數超過7 萬人。俄羅斯也遭受了非常慘重的損失，經濟損失總額占該國當年國內生產總值的1%[2]。 同樣也是在2010年，除了歐洲之外，極端高溫事件也席卷了北美洲、亞洲和非洲，給這些地區造成了數千億美元的經濟損失，威脅到這一地區的人類生產、生活和水資源安全[3]。據世界氣象組織統計[4]，2001-2010年，高溫熱浪造成的死亡人數（13.6 萬人）與之前的十年（1991-2000年）的6000 人相比，增加了2300%。

2 資料與方法

2.1 高溫的定義

整體來看， 氣象學界最為常見的是將高溫絕對閾值定義為35 ℃。 參考國內氣候背景和國家氣象局的熱指數等指標[5]，張尚印等對中國高溫的絕對閾值建立了評價體系，將氣溫超過35 ℃、38 ℃以及40 ℃時分別定義為高溫、 危害性高溫和強危害性高溫[6]。Yin 等根據日最高氣溫分別超過35 ℃、39 ℃、41 ℃為閾值對中國絕對閾值高溫的評估體系進行了修訂[5]。 同時，中央氣象臺業務規定也將35 ℃定為高溫的絕對閾值[7-9]，此外還有很多學者在高溫研究中將絕對閾值定為30 ℃[10-11]。

2.2 再分析資料ERA5

ERA5 是歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）運用綜合預報系統中的4D-Var 數據同化生成的第四代全球大氣再分析資料[12]。 數據質量全球領先。 本文所用的資料主要是ERA5 再分析數據集中1979-2019年北半球2 m 溫度數據和高度場數據， 空間分辨率為1.5°×1.5°，文中所指北半球為赤道以北地區，夏季為6-8月。

2.3 線性趨勢法

利用一元線性回歸法可以線性分析出變量的變化趨勢[14]，氣象要素y 和時間序列t 如有統計線性關系，那么兩者關系為：

其中a1為變化系數；若變化系數為正值，則有遞增關系，變化系數為負值，則有遞減關系。

3 1979-2019年北半球夏季高溫事件的長期變化

3.1 高溫事件頻次

首先， 分析北半球1979-2019年夏季的高溫日數的變化。 由于一部分站點出現過的高溫日數過少所以忽略不計， 僅計算在近41 a 中有超過90%的年份出現過高溫的格點（以下稱有效格點）。

據統計， 以35 ℃為閾值的有效格點共有1158個， 緯度最北的格點在49.5° N， 緯度最南的格點在3° N；以30 ℃為閾值的有效格點為2413 個,緯度最北的格點在63° N。

為了了解北半球的整體情況， 先計算1979-2019年格點的年平均高溫日數的時間序列。 在1979-2019年間，北半球高溫日數呈現出在波動中增加的趨勢。 35 ℃高溫日數以2.0 d/10 a 的速率在增加。 30 ℃高溫日數以1.9 d/10 a 的速率在增加。2010年是近41 a 中北半球平均高溫日數最多的一年， 35 ℃高溫日數為44 d，30 ℃高溫日數為46 d；1992年是平均高溫日數最少的一年，35 ℃高溫日數為33 d，30℃高溫日數為35 d。

高溫日數的變化除了有明顯的長期變化趨勢外，年際變化特征也非常明顯，在分析中，去掉了高溫日數時間序列的長期趨勢以減小趨勢方差對譜值的影響。 分析結果表明，以35 ℃為閾值的高溫日數存在2 a 的年際變化周期； 以30 ℃為閾值的高溫日數存在4 a 的年際變化周期（圖1）。

圖1 1979-2019年（a）35 ℃高溫日數（b）30 ℃高溫日數功率譜圖

為了更好的分析高溫日數變化的空間分布情況， 將每個有效格點的逐年高溫日數通過一元線性回歸法進行處理后，繪制了以35 ℃和30 ℃為閾值的高溫日數變化趨勢分布圖（圖略）。 可知，結果顯示北半球大部分地區在1979-2019年間高溫日數有所增多，并且具有明顯的區域性，非洲北部、中東地區、美國西南部35 ℃高溫日數增長明顯并且通過了90%顯著性檢驗，增長幅度達到了4 d/10 a，其中埃及、蘇丹、伊拉克、敘利亞等地區高溫增長的幅度達到了5 d/10 a 以上；非洲低緯度地區、北美洲西南部、南美洲北部、歐洲東南部、亞洲西北部30 ℃高溫日數增長明顯并且通過了90%顯著性檢驗， 增長的幅度普遍達到了4 d/10 a，其中剛果北部、肯尼亞北部、委內瑞拉、哥倫比亞、俄羅斯西南部附近高溫增長的幅度達到了5 d/10 a 以上。

為了探究不同緯度上高溫日數變化的趨勢， 將同緯度帶上格點高溫日數的變化情況進行平均， 并將其從低緯度到高緯度進行排列。 可以看到大部分緯度帶的高溫日數在近41 a 都顯示出增加趨勢。10°N 以南是高溫日數增長最多的緯度帶， 增長頻率最大為8 d/10 a。 另外在35° N 附近高溫日數增長較快，增長頻率超過了4 d/10 a。 在7.5° N 地區，35 ℃高溫日數有減少的趨勢， 這可能是由于在該緯度帶上高溫事件樣本量太少， 所以反應出的變化跟整體趨勢不同。

從不同緯度帶高溫日數的年際變化情況看，30℃高溫日數在2009-2019年間增速較快，2009年之前高溫日數都在60 d 以下，2009年之后普遍增多至60 d 以上。

3.2 高溫事件強度

以北半球每年出現高溫的總日數以及這些高溫日的日最高氣溫積溫作為衡量高溫強度的指標，部分站點由于出現高溫日數過少忽略不計， 僅計算1979-2019年有超過90%的年份出現高溫的有效格點，分別計算各有效格點各年總高溫日數與總積溫，分析其在1979-2019 間的變化情況。

從35 ℃高溫日數和積溫變化上看，近41 a 高溫強度在逐漸增強， 平均總高溫日數和積溫分別為59893 d 和2338768 ℃， 其中2010年為強度最強的一年，總高溫日數為68256 d，總積溫為2680009 ℃；1992年為高溫強度最弱的一年， 總高溫日數為51832 d，總積溫為2012162 ℃。

從30 ℃高溫日數和積溫變化看，近41 a 高溫強度同樣在波動中增強， 平均總高溫日數和積溫分別為132340 d 和4673443 ℃，其中2010年為強度最強的一年，總高溫日數為150192 d，總積溫為5316412℃；1992年為高溫強度最弱的一年， 總高溫日數為116522 d，總積溫為4191180 ℃（表1、表2、圖略）。

表1 1979-2019年（6-8月）北半球高溫總日數年代際變化

表2 1979-2019年（6-8月）高溫積溫年代際變化情況

3.3 高溫事件影響范圍

以北半球每年出現高溫的格點數以及這些格點所覆蓋的面積作為衡量高溫影響范圍的指標， 分析其在1979-2019 間的變化情況。

從近41 a 來的35 ℃高溫格點數和覆蓋面積變化看，高溫的影響范圍在逐漸擴大，年平均高溫格點數為1550 個，年平均高溫覆蓋面積為3.66×1013 m2，其中2010年為高溫格點數最多和覆蓋面積最大的一年， 分別為1876 個格點和29×1013 m2；1993年為高溫格點數最少和覆蓋面積最小的一年， 分別為為1335 個格點和3.24×1013 m2（圖2、表3）。

圖2 1979-2019年(6-8月)35 ℃高溫格點數及覆蓋面積逐年變化情況

表3 1979-2019年(6-8月)35 ℃高溫格點數及覆蓋面積年代際變化情況

從30 ℃高溫格點數和覆蓋面積變化看，高溫的影響范圍也在逐漸擴大，年平均高溫格點數為3284個，年平均高溫覆蓋面積為7.35×1013 m2，其中1998年為高溫格點數最多和覆蓋面積最大的一年， 分別為3756 個格點和8.43×1013 m2；1985年為高溫格點數最少和覆蓋面積最小的一年，分別為2800 個格點和6.38×1013 m2（圖3、表4）。

圖3 1979-2019年(6-8月)30 ℃高溫格點數及覆蓋面積逐年變化情況

表4 1979-2019年(6-8月)30 ℃高溫格點數及覆蓋面積年代際變化情況

4 小結

通過每年的高溫總日數以及這些高溫日的日最高氣溫總和等指標，發現1979-2019年間，高溫強度在逐漸增強， 其中2010年為高溫強度最強的一年，35 ℃和30 ℃的高溫總日數分別為68256 d、150192 d。 通過每年出現高溫的格點數以及這些格點所覆蓋的面積等指標，發現1979-2019年間，高溫的影響范圍在逐漸擴大。 對35 ℃高溫來說2010年高溫影響范圍最大，為29×1013 m2，對30 ℃高溫來說1998年高溫影響范圍最大，為8.43×1013 m2。

北半球近41 a 超過90%年份出現過35 ℃高溫和30 ℃高溫的格點分別有1158 個和2413 個，35 ℃高溫日數以2.0 d/10 a 的速率在增加，30℃高溫日數以1.9 d/10 a 的速率在增加，非洲北部、中東地區、美國西南部是高溫日數增長最快的區域， 增長幅度超過4 d/10 a。在長期趨勢外，35 ℃和30 ℃高溫日數分別有2 a 和4 a 的年際周期。