1960～2013年陕南地区极端气温指数变化研究

史 帆,赵景波,2*

(1.陕西师范大学 旅游与环境学院,陕西 西安 710062;2.中国科学院 地球环境研究所 黄土与第四纪地质国家重点实验室,陕西 西安 710061)



1960～2013年陕南地区极端气温指数变化研究

史 帆1,赵景波1,2*

(1.陕西师范大学 旅游与环境学院,陕西 西安 710062;2.中国科学院 地球环境研究所 黄土与第四纪地质国家重点实验室,陕西 西安 710061)

摘要：利用陕南地区6个代表气象站点1960～2013年的日气温资料,采用线性拟合、Morlet复数小波、主成分分析、累计距平及Mann-Kendall检验法对WMO发布的10个极端气温指数进行了计算,分析了陕南地区各极端气温指数随时间的变化周期、变化趋势、突变年份及各指数之间的相关性。结果表明:(1)近54年来, 陕南地区年极端最高气温、年极端最低气温、夏日、热夜、暖夜、暖日6个指数均呈波动上升趋势,而冰日、霜日、冷夜、冷日4个冷指标则均呈下降趋势；(2)10个极端气温指数均存在28～29 a左右的主控周期；(3)可将10个极端气温指数划分为5个主成分,其总的方差贡献率达到96.0%；除了年极端最低气温外,剩余9个指数之间均有较好的相关性；(4)气温极值指数的突变时间主要发生在1999年和1980年；绝对指数的突变基本上发生于1990s年代中期；相对指数的突变则集中出现在1970s年代和2000s年代初。

关键词：陕南地区;极端气温;突变;周期;主要指数

0引言

目前,随着极端气候事件的频发,极端气候事件已成为众多学者关注的焦点。IPCC第四次报告指出[1],全球平均地表温度持续上升,气候呈现出变暖的趋势。Karl等[2]分别对美国和前苏联极端气温指数进行了研究,结果显示,极端最低气温在过去几十年有明显的上升趋势,而极端最高气温的变化则表现出较强的区域性,从大范围看无显著的变化趋势。Griffiths等[3]在对亚洲-太平洋地区的研究中发现城市站极端气温的变化幅度大都高于乡村站,且主要体现在最低气温上。Frich等[4]发现21世纪后半叶逐年的极端最高温度与极端最低温度的差异在显著减小。Brabson等[5]发现,在欧洲冷夜、冷日数都在减少,而暖夜、暖日数在增加,即欧洲地区的日较差在减小,但是在冰岛和欧洲东南部冷日、暖日的变冷趋势表现也较明显。国内大量学者也对中国近100年来各地区极端气候的变化进行了深入的探讨和研究,取得了诸多研究成果[6-9]。虽然近年来国内外学者对极端气温变化进行了一些研究并取得了丰硕成果,但其研究多以大、中尺度的发达地区为主,对不发达地区的小尺度空间特别是西北内陆地区的极端气候事件涉猎较少,而对陕西省以山区为主的南部地区的极端气温研究更少。基于此,本文借鉴国际上通用的极端气温指数,采用多种方法对陕南地区近54年来极端气温的变化进行了研究,以期揭示陕南地区极端气候事件的发生特点与规律,同时为防灾减灾提供参考依据。

1研究区概况、研究资料与方法

陕南指陕西南部地区,位于秦岭主脊以南,北靠秦岭，南倚巴山,汉江自西向东穿流而过,海拔1500～3000 m。陕南从西往东依次是汉中、安康、商洛三地。陕南地区属于北亚热带湿润、半湿润气候区,气候温暖,全年平均气温14～16 ℃,年平均降水量为700～1200 mm。降水多集中在7～9月,占全年降水的60%。1月平均气温3.1 ℃,7月平均气温27.0 ℃。干燥度0.60～1.19,无霜期195～271 d[10]。

本文所选取的气象资料均来自中国气象科学数据共享服务网。本研究选取汉中、佛坪、安康、石泉、商县、镇安6个具有代表性的气象台站1960～2013年这54年的日最高气温、日最低气温、日平均气温作为基础数据，采用WMO发布的20种极端天气指数[11]之中的10项指标进行统计分析,所采用的极端气温指标可分为以下3类:第1类为极值指数,即每年日最高(最低)气温的最大(最小)值,直接由气象台站观测所得统计而来；第2类为绝对指数,包括夏日天数、冰日天数、热夜天数和霜日天数,是在气象台站观测数据的基础上根据国际气象机构定义的固定阈值进行处理得到的指数；第3类为相对指数,包括暖日天数、冷日天数、暖夜天数、冷夜天数,是相对于某一基期的(浮动)阈值。选取1970～1999年这30年作为基期,将这30年每年的同一日最高(最低)气温进行升序排列,选取第10个百分点的值作为该日的下阈值,第90个百分点的值作为该日的上阈值,然后将1960～2013年每年的同一日最高(最低)气温与该阈值比较,若某一日的最高气温小于下阈值,则认为该日为冷日,若日最高气温大于上阈值则为暖日;同理,若某日的最低气温小于下阈值,则认为该日为冷夜,若日最低气温大于上阈值则为暖夜。具体定义见表1。

本文利用Excel作图、累计距平、线性拟合的方法对这10项指数的变化趋势进行描述和分析。采用Morlet复数小波、主成分分析和Mann-Kendall检验法对1960～2013年陕南地区的6个气象站点极端气温的周期性、突变性以及极端气温指数之间的相关性进行了绘图及分析。显著性水平取=0.05,如果检验的显著性水平小于0.05,则认为达到了=0.05的显著性水平。

表1　极端气温指标的定义

2结果与分析

2.1极端气温指数的变化趋势

对陕南地区1960～2013年极端气温指数数据进行线性拟合,计算得出陕南地区各项极端气温指数(图1、表2)。由图1和表2可知,极端最高温、极端最低温、夏日、热夜、暖夜、暖日6个指数均呈上升趋势,而冰日、霜日、冷夜、冷日4个指标呈下降趋势。表2显示,冷夜、暖夜及暖日在过去54年内的变率较大,均超过5 d/10 a,这表明陕南地区近54年来呈现气温升高、夏天高温日数增多、秋冬季结冰日和结霜日数减少、夜间气温显著变暖、白天气温升高的现象。由此说明陕南地区发生极端天气现象的概率增大。

表2　极端气温指标线性倾向率分析结果

图1显示,陕南地区近54年极端最高气温的线性趋势线是上升的,变率为0.08 ℃/10 a,变化趋势较和缓,但变化幅度大,呈明显的峰谷相间趋势。从年代际极端最高气温的变化来看,1970s年代较1960s年代有所下降,1980s年代又较之前有小幅上升,1990s年代和2000s年代均有所回升,2010s年代初又有小幅回落。极端最低气温的线性趋势线也是上升的,变率为0.09 ℃/10 a。与极端最高气温一样,极端最低气温的历年波动性亦较大,谷峰变化明显,体现了气温随时间的震荡变化。从年代际极端最低气温的变化来看，从1960s年代至1980s年代呈连续上升趋势,从1990s年代至2010s年代初又有所回落。

图1　1960～2013年陕南地区极端最高气温、极端最低气温的变化趋势

图2表明：54年来夏日天数变化波动大,呈小幅上升趋势,变率为4.13 d/10 a；其年代际变化呈现上升-下降-上升的趋势。冰日总体上呈小幅下降趋势,其变率为-0.27 d/10 a；其年代际平均值变化呈现交替升高、降低趋势,其线性拟合的R2值(0.07)接近于0,说明冰日的波动性较大。热夜日数呈现较明显的增长趋势,变率为2.83 d/10 a；其年代际变化除了1980s年代有所下降外,总体上呈上升趋势。霜日变化幅度较大,呈大幅下降趋势,变率为-3.33 d/10 a；其年代际平均值变化呈阶梯式下降变化,反映出霜日近54年来呈稳定、较大幅度的下降趋势。

图2　1960～2013年陕南地区极端气温绝对指数的变化趋势

由图3可知:冷夜日数在54年来持续下降,变率为-5.00 d/10 a,其中在1998年出现了54年来的最低值,仅为14 d,接近于1968年160 d的1/11;由年代际冷夜日数均值的变化来看,2000s年代出现了一个反弹上升变化,总体呈下降趋势。暖夜日数与冷夜日数的变化趋势相反,呈大幅波动上升趋势,变率为6.97 d/10 a；其年代际平均值从1960s年代至1970s年代有所下降,从1970s至21世纪初呈持续上升,且上升幅度较大。相较于冷夜、暖夜日数的变化,冷日日数的变率较小,为-3.96 d/10 a,呈下降趋势,但波动较大,峰谷明显且相间；其年代际均值呈现下降、上升交替的态势。暖日日数的变化趋势与冷日日数相反,呈上升趋势,变率为6.90 d/10 a,波动较大；其年代际平均值在1990s年代前后变化趋势截然相反,之前表现为持续下降,之后又呈现出大幅上升。

图3　1960～2013年陕南地区极端气候相对指数的变化趋势

2.2极端气温指数的累积距平分析

气温累积距平是一种常用的、直观判断气象要素变化趋势的方法,是距平值的累加。图4为陕南地区极端气温指数累计距平图。由图4可知,极端最高气温在1960～1980年间出现升降交替变化,而在1980～1995年表现为快速大幅下降的趋势,在1995年后又快速大幅回升。极端最低气温的累积距平值在1960～1965、1967～1997年为负值,1997年后抬升为正值,总体的变化趋势为1980年前波动下降,1980年之后大幅上升。

夏日天数与热夜天数的累积距平变化相似,大致以1993年为分界,1993年前累积距平表现为下降趋势,而1993年之后则表现为上升趋势。冰日与霜日的累积距平均为正值,冰日波动幅度较小,而霜日波动较大,其变化以1993年为分界,1993年前呈上升趋势,之后则表现为下降趋势。由以上分析可知,1993年是绝对指数变化的一个转折点,可能为一个突变发生年。

冷日与冷夜的累积距平变化相似,主要是正值,而暖日与暖夜的累积距平变化也相似,但主要为负值。1973年之前为冷日与冷夜天数快速增加的阶段,与此同时,暖日与暖夜的变化幅度较小;1973年之后,冷日与冷夜的累积距平持续下降,其天数的减小主要引起了54年来均值的减少。暖日与暖夜的累积距平在1995年之前持续下降,1995年之后开始大幅上升,拉动了54年来均值的上升。

图4　1960～2013年陕南地区极端气温指数的累积距平

2.3极端气温指数的周期分析

图5、图6、图7为利用MATLAB所做的小波分析图,以此对极端气温指数进行周期检测。图5为极端最高气温和极端最低气温的小波变换图。由图5可以看出,极端最高气温具有18 a、28 a左右的准周期,其中18 a左右的震荡周期产生于1970s年代,在21世纪初消失,呈现出低-高-低的变化；而28 a的准周期贯穿整个研究时域,为主控周期,表现出高-低-高的变化过程。年极端最低气温存在5 a、12 a、28 a左右的准周期,其中28 a左右的震荡周期为主控周期,贯穿始终,呈现出低-高-低的变化态势；5 a周期不明显,在1960s年代出现，在1970s年代消失,呈低-高-低的变化过程。

图5　1960～2013年陕南地区极端最高气温、最低气温的变化周期

图6为夏日、冰日、热夜和霜日的小波变换图。由图6可知,夏日存在17 a、28 a左右的准周期,其中17 a周期不明显,产生于1970s年代,消失于21世纪初；28 a左右的周期为主控周期,贯穿整个研究时域,表现出高-低-高的变化态势。冷日存在5 a、7 a、10 a、12 a、28 a左右的准周期,变化较复杂,其中5 a和10 a周期由1960s年代持续至1980s年代左右；28 a左右的准周期贯穿始终,为主控周期,存在高-低-高的趋势。热夜存在10 a、28 a左右的准周期,其中10 a周期呈现出高-低-高的趋势,而28 a左右的周期为主控周期,贯穿整个研究时域,同样表现出由高到低再到高的态势。霜日存在5 a、17 a、28 a左右的周期,其中28 a左右的震荡周期贯穿始终,为主控周期,呈高-低-高的变化过程；5 a周期变化不明显；17 a周期变化较明显,出现于1970s年代,消失于21世纪初,呈低-高-低的趋势。

由图7可知,冷夜存在5 a、7 a、15 a、28 a左右的震荡周期,其中5 a周期于1960s年代出现，于1980s年代消失；15 a周期呈现高-低-高的变化趋势；28 a左右的准周期为主控周期,经历了增加-减少-增加的变化过程。暖夜存在3 a、16 a、28 a左右的准周期,其中28 a周期贯穿整个研究时域,为主控周期,表现为高-低-高的趋势；3 a周期不明显；16 a周期呈现出增加-减少-增加的变化过程。冷日存在2 a、6 a、18 a、28 a左右的准周期,对称性较好,其中18 a和28 a左右的震荡周期均为主控周期,贯穿始终,18 a周期表现出高、低相间的趋势,而28 a左右的准周期呈低-高-低的变化过程；6 a周期产生于1960s年代,之后贯穿始终,同样呈高、低相间的变化态势。与冷日不同,暖日的变化周期较不规律,存在5 a、7 a、15 a、28 a的准周期,其中5 a、7 a周期变化不明显；28 a周期为主控周期,贯穿整个研究时域,表现出高-低-高的变化趋势。

2.4极端气温指数的主成分分析

主成分分析法是将多个变量(或因子)通过线性变换从中选出较少重要变量的一种多元统计分析方法[12]。利用SPSS 19.0软件对陕南地区极端气温指数的各个因子进行主成分分析,可以得出主成分和因子之间的相关系数的载荷矩阵(表3)。由表3可知,5个主成分累积达到了总方差的96.0%,符合分析的要求。第一主成分占方差贡献率的30.69%,而其后的4个主成分所占的方差贡献率逐渐减少。冷夜日数在第一主成分中具有较高的载荷,载荷值为0.87。冷日日数在第二主成分中有较高的载荷,载荷值为0.64。在第三主成分中具有高载荷的指数有夏日、热夜、暖夜和暖日,载荷值分别为0.81、0.75、0.86和0.87，这4个指数均为暖指数,变率均为正值,它们的增加进一步印证了全球气候变暖的大趋势。霜日在第四主成分中占有较高的载荷,载荷值为0.80。在第五主成分中占有较高载荷的是热夜,其载荷值为0.37。

表3　1960～2013年陕南地区极端气温指数的主成分分析结果

表4表明,除了极端最低气温TNn外,各指数间均呈现出较好的相关性。在单个指数中,除极端最低气温TNn和暖夜TN90外,剩下7个指数均与冷日TX10有显著的相关性,并通过了α=0.05的显著性检验,说明冷日的变化对这几个指数影响较大。

表4　1960～2013年陕南地区极端气温指数相关关系矩阵

注:“*”表示通过了0.05相关显著性检验。

2.5极端气温指数的突变分析

气候突变是指由一个稳定的气候阶段向另外一个稳定的气候阶段过渡,且气候阶段持续时间的长度远超过过渡时期的长度。本文所采用的Mann - Kendall[13]检验法,不仅计算简便,而且可以明确突变开始的时间,并指出突变区域[14]。陕南地区1960～2013年各极端气温指数的突变分析结果如图8～图10所示。由图8可见：年极端最高气温随时间的变化表现为上升、下降交替变化的特点,突变发生在1999年,之后呈上升趋势,这与前文趋势分析所得的结果“年极端最高气温于1990s年代呈大幅上升趋势”相吻合。年极端最低气温的UF与UB曲线交于1965～1980年,结合前述的累计距平图和小波图中年极端最低气温在1980年分别表现出由低到高、由虚部到实部的巨大转折,可得出1980年是其突变点(P<0.01)。

图8　陕南地区极端最高气温、极端最低气温Mann - Kendall检验结果

从图9可以看出：夏日的M-K检验曲线波动性较大,UF与UB曲线在置信区间内交于1995年,即1995年为突变年；冰日的UF曲线在绝大部分年份大于0,表明陕南地区冰日天数总体呈上升趋势；热夜呈现出上升、下降交替变化的特点,在1993年降至最低值,之后持续上升,突变时段出现于1995～1998年；霜日的突变时段发生在1990～1995年之间,UF曲线总体表现为下降趋势,且在2009年以后降至临界线以下,表明2009年之后霜日的下降趋势更加明显。

图9　陕南地区极端气温绝对指数的Mann - Kendall检验结果

由图10可见：冷指数的M-K曲线大致相似,均表现为下降趋势。其中,冷夜自1970年后下降趋势更加明显,在1993年之后跌落至临界最低值之下,突变出现于1972年。1971年为冷日的突变年,UF曲线于1992年后跌至临界值以下。暖指数则恰好相反,M-K曲线总体呈上升态势。暖夜于1996年开始大幅上升,在2002年发生突变。暖日在1968年有小范围的剧烈下降,并于1971年降至临界线以下,随后又显著上升,突变出现于2000年。

3讨论

3.1极端气温变化的原因

由上述可知,陕南地区近54年来年极端最高气温、年极端最低气温总体上呈上升趋势,各暖指数的增加及各冷指数的减少进一步印证了气候变暖的事实。虽然目前没有足够的理论依据说明气候变暖与极端天气事件之间的必然联系,但不能否认两者之间的联系,故可推测气候变暖是影响极端天气事件的重要因素。

影响极端气温变化的原因极其复杂,总体来说归结于自然因素和人类活动的共同作用。对于陕南地区而言,季风环流是引起该区域极端气候事件发生的原因之一。陕南地区属北亚热带季风气候区,气候垂直分异规律明显。受东亚季风和南亚季风环流的影响,地面高低气压活动频繁,冬寒夏热,降水季节变化明显,导致极端冷事件减少和气温升高,也引起了春旱秋涝、夏季伏旱的灾害。近些年来,随着城市化进程的加快,人类活动引起了下垫面和地表覆盖[15-16]的显著变化,同时导致了城市热岛效应,加大了陕南地区气候的暖干化和极端气候事件发生的频率。

图10　陕南地区极端气温相对指数的Mann - Kendall检验结果

3.2极端气温变化造成的灾害

极端气候事件的发生给陕南地区的经济发展和人们正常的生产生活带来了严重的影响。例如：2010年7月,陕南地区发生两次重大水灾,引发地质灾害712起,造成 88人死亡,138人失踪,损失惨重；1969年3月28日、4月3～4日,两次寒流使陕南地区气温骤降至-1 ℃以下,小麦、油菜、果树受霜冻成灾；1991年12月24～30日,汉中地区遭受强寒流袭击,气温骤降至-13～-10 ℃,致使该地区喜暖型果树、蔬菜等农林作物遭受严重灾害,受灾面积达55%,成灾面积达35%[17]。同时,该地区暖春化、暖冬化、春旱和秋旱严重,低温冻害时有发生。因此,建立由极端气温事件引起的灾害防治和减少机制至关重要。

4结论

本文通过对陕南地区近54年来10个极端气温指数的时间序列变化的分析,可得出以下结论:(1)54年来,研究区的年极端最高气温、年极端最低气温、夏日、热夜、暖夜、暖日6个指数在波动变化的基础上均有上升趋势,而冰日、霜日、冷夜、冷日4个冷指标则呈下降趋势。其中,冷夜、暖夜及暖日在过去54年内的变率较大,均超过5 d/10 a,这表明陕南地区发生极端天气事件的概率增大；(2)陕南地区近54年来10个极端气温指数均存在28～29 a左右的主控周期,这是陕南地区极端天气变化的主要周期；(3)主成分分析将陕南地区10个极端气温指数分为5个主成分，它们总的方差贡献率达到了96.0%，其中第一主成分的方差贡献率为30.7%；冷夜日数在第一主成分中具有较高的载荷值(0.87),可认为该指数的变化对陕南地区总体气温变化起到了重要作用；(4)除了年极端最低气温外,剩余9个指数之间均有较好的相关性；(5)气温极值指数的突变时间主要发生在1999年和1980年,绝对指数的突变基本上发生于1990s年代中期,而相对指数的突变则集中出现在1970s年代和2000s年代初。

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(责任编辑:黄荣华)

收稿日期：2016-01-14

基金项目：国家社会科学基金重大项目(11&ZD097);国家自然科学基金国际合作项目(41210002);中国科学院黄土与第四纪地质

作者简介：史帆(1987─),女,硕士研究生,陕西安康人,主要从事环境评价与治理研究。*通讯作者:赵景波。

中图分类号：S161.2

文献标志码：A

文章编号：1001-8581(2016)07-0096-09

Research on Changes in Extreme Air Temperature Indexes of Southern Shaanxi Region during 1960～2013

SHI Fan1, ZHAO Jing-bo1,2*

(1. College of Tourism and Environment, Shaanxi Normal University, Xi’an 710062, China; 2. State Key Laboratory of Loess and Quaternary Geology, Institute of global Environment, Chinese Academy of Science, Xi’an 710061, China)

Abstract：Based on the daily air temperature data in six representative meteorological stations of southern Shaanxi region from 1960 to 2013, ten kinds of extreme air temperature indexes which were published by WMO were calculated by using the methods of linear fitting, Morlet wavelet analysis, principal component analysis, accumulative anomaly, and Mann-Kendall test. Meanwhile, the change cycle, change trend and mutation year of these extreme air temperature indexes, as well as the correlations among these indexes in southern Shaanxi region during 1960～2013 were analyzed. The results showed that: (1) In recent 54 years, the six indexes including annual maximum air temperature, annual minimum air temperature, summer day, hot night, warm night and warm day performed a fluctuant rising, while the four cold indexes including ice day, frost day, cold night and cold day presented a declining trend. (2) The main change cycle of all ten extreme air temperature indexes was about 28～29 a. (3) The 10 extreme air temperature indexes could be divided into five principal components with the total variance contribution rate of 96.0%; except for annual minimum air temperature, better correlations existed among other 9 indexes. (4) The mutations of air temperature extreme-value indexes mainly occurred in the year 1999 and 1980, and the mutations of air temperature absolute indexes happened basically in the middle of 1990s, while those of air temperature relative indexes mainly emerged in the early 1970s and 2000s.

Key words：Southern Shaanxi region; Extreme air temperature; Mutation; Cycle regularity; Main indexes

国家重点实验室项目(SKLLQG1428)。