肇庆市年高温日数的特征及预测方法

李文辉，张艺腾，翁佳烽

（1.肇庆市气象局，广东肇庆 526060；2.兰州大学大气科学学院，甘肃兰州 730000）

肇庆市年高温日数的特征及预测方法

李文辉1，张艺腾2，翁佳烽1

（1.肇庆市气象局，广东肇庆 526060；2.兰州大学大气科学学院，甘肃兰州 730000）

利用1985—2014年地面常规气象观测资料，分析肇庆地区高温日数的时空变化特征，并对肇庆市未来出现的高温强年进行预测。结果表明：（1）肇庆市高温日数在2005年后主要呈现准5年的周期振荡，且在2010年后高温日数有显著增加趋势；（2）高温强年时，同期（7—8月）的副高强度偏强、位置偏南、南海夏季风异常偏弱；（3）基于10年高温强年建立的GM（1，1）模型预测肇庆将可能在2018—2019、2021—2022、2024—2025年期间出现高温强年。

气候学；高温日数；小波分析；Mann-Kendall方法；GM（1，1）模型；肇庆市

随着社会的发展和人民群众对生活质量的要求的提高，夏季的高温天气越来越多地影响到城市用电等问题，进而影响到人民生活、生产的正常运行。高温作为一种高影响天气，日益受到公众的关注［1］。李剑兵［2］、蔡赛缄等［3］、陈洁雯等［4］、莫贤清等［5］研究指出，广东省的高温天气与热带气旋、副高脊线位置、中高纬西风系统以及地形焚风效应等具有一定的关系。肇庆市处于广东省中西部，受南亚热带季风影响，夏半年盛行西南和东南季风，高温炎热。针对肇庆地区的高温天气，郭媚媚等［6］研究指出，副热带高压的稳定控制和热带气旋外围下沉气流是造成肇庆高温天气的主要原因。本研究基于肇庆市地面常规气象观测资料，分析肇庆地区高温日数的时空变化特征，运用灰色理论探索高温年份的预测方法，对提高气候预测水平有参考意义。

1 资料与方法

本研究选用的资料为1985—2014年肇庆市6个国家气象观测站（简称“气象站”）（高要、四会、德庆、封开、广宁、怀集）地面常规气象观测资料中的年高温日数资料。

利用线性倾向估计［7］、EOF时间系数序列［7］、小波分析［7］、Mann-Kendall方法［7］分析肇庆市1985—2014年高温日数的变化、周期性及显著性；采用合成分析对高温强年7—8月同期高度场、风场进行分析，讨论与高温天气有联系的气候信号，并利用灰色理论GM（1，1）模型对肇庆市未来出现的高温强年进行预测。关于GM（1，1）模型原理以及在气象中的应用详见文献［8-11］。

2 肇庆市高温变化特征

2.1 高温异常年份的划分

对1985—2014年6个气象站的高温日数进行求和，作为该年的高温频数。依据炎利军等［12］提出的高温强年的选取方法，本研究用以下3种方法对高温强年进行选取：（1）对1985—2014年肇庆市6个气象站的年平均高温日数排序，设定高温强年不超过总年数的1/3，选取排序后较大的10年为高温强年；（2）对1985—2014年肇庆市6个气象站逐年的高温日数进行距平运算，选取6个气象站均为正距平的年份为高温强年；（3）对1985—2014年肇庆市6个气象站的高温日数作EOF分析，对其第一时间系数标准化并排序，取标准化值＞2.0的年份定义为高温强年。对比上述3种方法，结果非常一致，综合得到高温强年分别为：1990、1998、2000、2003、2007、2009、2010、2011、2012、2014年（共10年）。

同样地，可得高温弱年分别为：1985、1987、1988、1994、1997、2002年（共6年）。对高温强、弱年的高温频数做差值的t检验［7］，得到高温强、弱年差异的t统计量为10.47，已超过0.01的显著性水平。可见本研究划分的高温强（弱）年的差异是非常显著的。

2.2 高温日数的气候特征

图1给出了肇庆市1985—2014年高温日数第一时间系数标准化序列（解释方差达97.29%，能够很好地反映高温日数变化的信息）。由图1可见，近30年来，肇庆市高温日数有明显的年际和年代际变化特征。高温极强年出现在1998和2014年，系数均超过了9.0；而高温极弱年出现在1997年，系数为-10.0。强、弱年系数最大差异达19.16，年际变化幅度大。同时可见，1997年前高温日数偏少，仅1990年为例外；1998年为突变年，除21世纪初期出现短暂高温日数偏少年外，1998年至今仍处于高温日数增加阶段。从整个时段来看，肇庆市高温日数呈现显著增加的趋势，趋势系数为0.30，达0.01显著性水平。

图1 肇庆市1985—2014年高温日数第一时间系数标准化序列

2.3 高温日数的周期性

由2.2节分析可知，肇庆市高温存在着时间尺度上的演变特征。为了进一步分析，本研究利用小波分析方法，分析了肇庆市高温日数的小波变换系数实部时频分布（图2）。可见肇庆市在20世纪80—90年代初高温日数主要存在准5年周期振荡，90年代中期到2004年为准6年周期振荡，2005年以后主要为准5年的周期振荡。从整个时段来看，经历了1997—1998、2002—2007、2012—2013年的高温日数明显增多的时期。最近一次小波系数中心值对应的时期为2012—2013年，且震荡周期等值线已经闭合。由此可推断，在准5年的周期震荡的基础上，可推测下一个高温日数明显增多的时期大概出现在2018年间。

图2 肇庆市1985—2014年高温日数小波变换系数

2.4 高温日数的突变检验

本研究利用M-K（Mann-Kendall）法对1985—2014年来肇庆高温日数进行突变分析（图3），以验证高温日数的突变一致相关性。从图 3中可看出，1986—1988、1994—1998年UF曲线数值＜0，其余年份均＞0，且从1999年后，呈现持续上升趋势。从UF曲线与UB曲线交点来看，表明2004—2005年高温日数发生了增加突变，但交点位于临界线内，未能达到统计意义上的显著标准。2010年后，UF曲线超过上边界线，表明变化趋势显著，近年内高温日数有明显增加的趋势。

图3 肇庆市1985—2014年高温日数Mann-Kendall统计量曲线

3 高温强年同期高度场与风场异常特征分析

合成分析［13］是分析高值年对应的平均气象要素场与一般年对应的平均气象要素场的差值场，合成分析的优点在于放大了高值年对应的气象要素场的差异。合成分析的显著性检验与平均值的显著性检验相同［14］。

对 （15°—35°N，100°—130°E）范围做1985—2014年间高温强年7—8月［15］同期500hPa高度距平场、水平风场以及850 hPa水平风场差异的t检验，以探讨是否存在与高温天气有联系的气候信号。从1985—2014年500 hPa风场气候平均分布（图略）可知，华南地区受副热带高压控制，副高脊线位于25°N附近。从500 hPa高温强年合成高度距平场及风场（图4a）看，华南地区高度场为正距平，表现为副高偏强、位置偏南且加强副高控制低纬地区。从850 hPa风场气候平均分布（图略）来看，广东主要受南海夏季风控制，夏季风自孟加拉湾经过中南半岛输送至广东，肇庆地区处于风速辐合区，华南地区为比较一致的偏南风控制。高温强年合成风场（图4b）差异显著区主要位于我国西南地区东南部、中南半岛至南海中北部以及菲律宾以东洋面，对应风场的差值分布，华南地区至南海中北部地区存在一个反气旋式环流异常区，西南地区至长江中下游地区为西南到偏西风，粤东沿海至中南半岛一带风场为东北到偏东风。综合以上分析表明，与气候平均值相比，高温强年时，副高强度强、位置偏南、南海夏季风异常偏弱。

图4 1985—2014年7—8月高温强年合成500 hPa高度距平场（等值线，单位：gpm）及风场（箭头，单位：m·s-1）（a）和850 hPa风场（单位：m·s-1）（b）

4 基于灰色理论的高温预测

气候变化过程是一个灰色系统，因而灰色理论可以引进气候变化过程的研究。为了研究肇庆地区未来可能出现高温强年的年代进行预测，本研究应用灰色系统GM（1，1）模型，以1985—2014年共30年的高温日数资料为研究及建模基础数据，建立GM（1，1）模型，进行模型的精度检验，并应用模型进行预测。

4.1 高温年序列的建立

把年序列编号，即将年代1985—2014年依次编号为1～30，成为一个自然数序列。对年序列进行筛选，按照本研究中2.1节的定义，将高温强年的年代挑选出来，以它们的编号组成一个新的序列X（0）（t）（见表1），将 X（0）（t）作为灰色序列进行高温灾变预测，并对模型预测效果进行检验。

表1 GM（1，1）模型一次累加生成序列

4.2 肇庆高温GM（1，1）预测模型的建立

1）建立离散型解。

给定序列X（0）（i）（i=1，2，3，…，n），对其进行一次累加，生成新的时间序列：X（1）（k）=，此数列记为GM（1，1）模型，其相应的微分方程为：

式（1）的离散型解为：

其中k=1，2，3，…n，参数ɑ、b由最小二乘法求解。模型规定。

2）采用最小二乘法求解参数ɑ、b。

求解得：ɑ=-0.081 806，b=15.248 631。

3）求取预报模型。

将参数ɑ、b代入式（2），可得GM（1，1）数列预报模型：

4.3 模型检验

1）残差检验。为了验证模型精度是否符合要求，进行误差检验（表 2）。经检验，模型拟合最大误差为17．151%，平均误差为6．973%，平均精度为93．027%。

表2 模型拟合及残差检验

2）后验差检验。检验2个指标C和P，对模型精度的等级标准做出评价。

（1）后验差比C。C=SE／SD，式中SE为残差Δ（k）序列的均方差；SD为原始数列x（0）（t）的均方差。即：

计算结果为C=0.223 142。

（3）计算小误差概率P。

其中：

4.4 预测精度等级和评定

灰色系统理论模型预测精度等级评定标准如表3。

表3 检验指标等级标准

将计算的C、P值与表3进行比较，模型预测精度等级为“1级（好）”，因此，可用此模型对肇庆未来可能出现高温强年的年份进行预测。

4.5 应用GM（1，1）模型进行预测

根据所求得的式（3），对肇庆地区未来高温强年进行预测，结果如表4。

表4 肇庆地区高温强年预测结果

预测结果显示，肇庆地区将可能在2018—2019、2021—2022、2024—2025年期间出现高温强年。

5 结论

1）通过3种方法进行选取1985—2014年的高温强年，得到1990、1998、2000、2003、2007、2009、2010、2011、2012、2014年（共计10年）为高温强年。

2）肇庆市高温日数有明显的年际和年代际变化特征，在2005年后主要呈现准5年的周期振荡，且在2010年后高温日数有显著增加趋势。

3）高温强年时，同期500 hPa副高加强、位置偏南、南海夏季风异常偏弱。

4）用选取的10年高温强年的高温日数资料，建立GM（1，1）模型，经过后验差方法检验，模型预测精度等级为“1级（好）”。利用该预测模型预测肇庆地区将在2018—2019、2021—2022、2024—2025年期间出现高温强年。

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Characteristics of Annual Number of High-Temperature Days for Zhaoqing City and Forecasting Methods

LI Wen-hui1，ZHANG Yi-teng2，WENG Jiɑ-feng1
（1.Meteorological Bureau of Zhaoqing City，Zhaoqing 526060；2.School of Atmospheric Sciences，Lanzhou University，Lanzhou，Gansu 730000）

Using conventional surface meteorological observations for 1985 to 2014，we studied the temporal and spatial variations of the number of high-temperature days（NHTD）in the area of Zhaoqing and forecast the years with anomalously more number of high-temperature days in the future.The result is shown as follows.（1）The NHTD of Zhaoqing mainly showed a periodic oscillation of quasi-five-year after 2005 and increased significantly after 2010.（2）During the years of anomalously more NHTD，the subtropical high was stronger and more to the south，and the summer monsoon of the South China Sea was anomalously weaker，in the simultaneously time（July and August）.（3）As is predicted by a GM（1，1）model set up based on 10 years of data，Zhaoqing is expected to have years of anomalously more NHTD in 2018—2019，2021—2022，and 2024—2025.

climatology；number of high-temperature days；wavelet analysis；Mann-Kendall test；GM（1，1）model；Zhaoqing City

P46

A

10.3969/j.issn.1007-6190.2016.05.001

2015-11-11

李文辉（1991年生），男，助理工程师，学士，现主要从事天气预报工作。E-mail：409762147@qq.com

李文辉，张艺腾，翁佳烽.肇庆市年高温日数的特征及预测方法［J］.广东气象，2016，38（5）：1-5.