1961—2017年尉犁县极端降水和极端气温日数变化趋势分析

刘濛濛，李秦

(1 巴音郭楞蒙古自治州气象局，新疆 库尔勒市841000；2 新疆维吾尔自治区气象信息中心，新疆 乌鲁木齐 830000)

新疆地形高差悬殊，气温变化幅度显著，降水量自西向东逐渐减少。由于高大山体的屏障与盆地阻塞的双重作用，使新疆局地气候有明显差异[1]。新疆各气候区降水量增加的趋势与目前国内外气候变化研究领域关于新疆气候变化增暖增湿的结论相一致[2]。随着全球变暖趋势越发显著[3]，极端气候事件的频发和群发性特征也愈发明显。极端气候事件不但带来巨大经济损失，而且威胁人民生命财产安全，因此引起国内外学者[4-7]高度关注。尉犁县地处新疆东南部，地势自西北向东南倾斜。尉犁县有全国最大的胡杨林保护区，且盛产棉花、香梨、罗布麻等作物。极端气候频发会给当地种植业造成巨大损失，进而影响当地经济发展和居民生活，因此探究尉犁县地区极端气温、降水及干旱事件的变化规律十分必要。已有研究表明南疆地区极端降水呈显著增加趋势，南疆北部(天山山脉以南的带状区域)极端降水指数增长最快[8]；南疆地区极端高温发生天数有所增加，极端最低温出现的天数有所减少[9]。对于未来气候变化的趋势也有研究指出新疆地区地表气温的升高会导致干旱化的发生，降水的增加则有利于湿润化，在其联合作用下新疆的干湿状况可能发生一定程度的变化[10]。本文基于尉犁县东南、西北2个气象站近60年逐日平均气温和降水序列，运用百分位阈值法、集合经验模态分解(EEMD)、Morlet小波分析和重标极差分析法(R/S)分析其极端降水和气温的变化趋势和特征，以期为当地发展和防灾减灾工作提供科学依据。

1 数据与研究方法

1.1 数据来源

尉犁气象站位于86°16'E，41°21'N，海拔886.8 m，铁干里克气象站位于87°42'E，40°38'N，海拔846 m，两站分别位于尉犁县西北部和东南部，相距117 km(见图1)。本文结合2个气象站1961—2017年逐日平均气温和降水量序列进行分析，选取极端高温、极端低温、极端降水及连续干旱日数4个指标(表1)展现当地极端气候事件不同层面的变化。

图1 气象站分布图Fig.1 Distribution map of weather station

表1 极端气候事件指标及其定义Tab.1 Indicators and definitions of extreme weather events

1.2 研究方法

1.2.1 百分位阈值法

极端气温和降水阈值是将1961—2017年逐日平均气温和降水资料升序排列后取气温低于5%(高于95%)的数值定义为本站极端低(高)温阈值；取高于95%的降水量为本站极端降水阈值；连续干旱日数定义为作物生长期3—9月连续无降水出现最长的天数[7]。

1.2.2 集合经验模态分解(EEMD)

EEMD(Ensemble Empirical Mode decomposition)为近几年发展起来的时间局部自适应时间序列分析技术，适用于分析非线性、非平稳时间序列[11]，在气象领域已得到成熟运用[12-15]。本文EEMD过程每次添加白噪声振幅为合成序列标准差的20%，集合平均次数100次，采用镜像拓延方法对数据进行处理以减小边界效应影响[16]。EEMD趋势的计算公式[17]为：

trendEEMD=[Rn(2017)-Rn(1961)]/(2017-1961)

(1)

1.2.3 重标极差(R/S)分析法

R/S(Rescaled Range Analysis)是一种可定量反映时间序列持续性的分析方法，最大特点是无需假定测度时间序列的分布特征[18]。基于R/S分析得到的Hurst指数能判断该时间序列是否存在明显趋势性成分和未来一段时间的变化趋势。

1.2.4 Morlet小波分析法

小波分析在时域和频域两方面都具有良好的局部化功能，能够揭示时间序列的多尺度变化特征，进而识别不同时间尺度的变化周期[19]。小波方差图能够确定时间序列的主要周期。

2 结果分析

2.1 极端降水和极端气温变化趋势分析

2.1.1 尉犁站极端降水和极端气温变化趋势分析

基于百分位阈值法得到尉犁站57 a的极端降水、极端高温和极端低温阈值分别为8.9 mm、27.9 ℃和-9.8 ℃，尉犁气象站57 a平均年极端降水1.2 d、连续干旱52.6 d、极端高温18.4 d、极端低温18.3 d。对尉犁站极端气候采用EEMD分解(图2)，实线表示变化趋势，点状线为每年统计值连线。结果表明，尉犁站年极端降水日数(图2a)在1990年之前变化较缓，1990年之后有增加趋势；连续干旱(图2b)和极端低温日数(图2 d)均减少，但极端低温日数的减少趋势更显著，近10 a更是减少到多年平均值以下；极端高温日数(图2c)呈 “U”型变化，1990年之前为减少趋势，谷值降至多年平均值以下，1990年之后呈增加趋势，近5 a已超过多年平均值。

图2 尉犁极端降水(a)、连续干旱(b)、极端高温(c)、极端低温(d)事件变化趋势图Fig.2 Trends of extremely precipitation(a), continuous day drought(b), extremely high temperature(c), extremely low temperature(d) days in Yuli

表2根据公式(1)得到EEMD的趋势项显示，过去57 a尉犁站除极端降水日数有0.02 d/a增加外，其他极端气候事件发生频次均减少，且比极端降水日数的变化趋势更明显，其中以极端低温日数减少0.23 d/a最为显著；R/S分析得到的H值表明，尉犁站未来极端降水和连续干旱日数可能增加，极端高温和低温日数可能继续减少。

表2 尉犁极端气候事件趋势特征统计表Tab.2 Statistics on the trend characteristics of extreme climatic events in Yuli

2.1.2 铁干里克站极端降水和极端气温变化趋势分析

铁干里克57 a极端降水、极端高温和极端低温的阈值分别为10.3 mm、28.5 ℃和-9.7 ℃，57 a平均年极端降水0.8 d、连续干旱64.8 d、极端高温18.4 d、极端低温18.4 d。铁干里克年极端降水日数(图3a)1990年之前缓慢减少，1990年之后增加显著；连续干旱日数(图3b)减少显著，近20 a更是减少到多年平均值以下；极端高温日数(图3c)显著增加，近20 a已超过多年平均值；极端低温日数(图3 d)在1990年之前减少，1990年后变化趋缓。

图3 铁干里克极端降水(a)、连续干旱(b)、极端高温(c)、极端低温(d)事件变化趋势图Fig.3 Trends of extremely precipitation(a), continuous day drought(b), extremely high temperature(c), extremely low temperature(d) days in Tieganlike

由表3可知，铁干里克过去57 a极端降水和高温日数均增加，但极端高温日数增加趋势(0.47 d/a)比极端降水日数(0.03 d/a)更显著，连续干旱和极端低温日数均减少，且连续干旱日数减少的趋势(0.44 d/a)比极端低温日数(0.17 d/a)更明显；H值表明，铁干里克未来极端低温日数可能减少，极端降水和连续干旱日数无明显趋势，极端高温日数有很大可能继续增加。

表3 铁干里克极端气候事件趋势特征统计表Tab.3 Statistics on the trend characteristics of extreme climatic events in Tieganlike

上述结果与已有研究[20]结论“尉犁白天极端高温和极端低温日数均减少，铁干里克极端高温日数增加，极端低温日数减少”相符。新疆深处内陆远离海洋，属于大气水汽输送的末端，南有青藏高原阻隔印度洋水汽，所以随西风环流而来的大西洋水汽成为西北干旱区唯一的水汽来源[21]。另外，极端高温日数明显的增加主要是塔里木盆地的东北、东南的部分区域[20]。尉犁站更接近天山南部，铁干里克更靠近塔里木盆地东北部，受到山体地形影响，因此尉犁站极端高温日数减少。

2.2 极端降水与极端气温周期分析

2.2.1 尉犁站极端降水周期分析

图4a显示了尉犁站极端降水日数在不同时间尺度的强弱分布，其中25～35 a时间尺度最强，5～8 a和13～17 a分别在1960 s和1980 s有一定表现但表现较弱，其余时间尺度表现不明显；小波变换实部时频分布图(图4b)清楚显示了尉犁站极端降水日数的周期变化，其中25～35 a代际尺度表现最明显，其中心时间尺度为28 a，存在2个振荡周期，正负相位交替出现，该尺度震荡中心位于1960s中期、1970s末期、1990s初期、2000s中期和2010s中期，且2010s后周期震荡仍未闭合，说明现阶段极端降水日数仍将增加，与之前R/S分析得出的结论一致；小波方差图(图4c)存在明显峰值点28 a。

图4 尉犁极端降水日数Morlet小波变换模平方(a)、实部(b)及小波方差(c)图Fig.4 Morlet wavelet analyses of extremely precipitation days in Yuli station: (a)the square power of module;(b)the distribution of real part;(c)wavelet variance diagram

从小波变换模平方(图5a)看，尉犁站连续干旱日数2～5 a的年际时间尺度信号最强，主要发生在1962—1985年，振荡中心位于1965和1980年。6～10 a的年代际尺度较强，主要发生在1968—1982年，振荡中心在1978年，其余时间尺度较弱；图5b显示连续干旱日数主要为2～5 a、6～10 a时间尺度变化，其中心时间尺度分别为3 a、8 a。2个时间尺度的振荡周期较多，正负相位变化复杂；图5c存在2个明显峰值点，其中8 a年际周期变化小波方差最大，3 a次之，表明8 a年际周期变化最为显著，3 a周期变化显著性次之。

图5 尉犁连续干旱日数Morlet小波变换模平方(a)、实部(b)及小波方差(c)图Fig.5 Morlet wavelet analyses of continuous day drought in Yuli station: (a)the square power of module;(b)the distribution of real part;(c)wavelet variance diagram

2.2.2 尉犁站极端气温周期分析

由图6a可知，尉犁站极端高温日数在45～57 a时间尺度最强，25～30 a时间尺度有一定表现，其余时间尺度较弱；图5b显示45～57 a代际尺度表现最明显，该尺度震荡中心位于1960 s初期、1990 s初期和2010 s中期；小波方差图(图6c)主周期未出现，说明极端高温日数的周期表现在更大的时间尺度上，28 a为次周期。

图6 尉犁极端高温日数Morlet小波变换模平方(a)、实部(b)及小波方差(c)图Fig.6 Morlet wavelet analyses of extremely high temperature days in Yuli station: (a)the square power of module;(b)the distribution of real part;(c)wavelet variance diagram

与极端高温日数类似，图7a显示，尉犁气象站极端低温日数在45～57 a时间尺度最强，存在1个振荡周期。25～30 a时间尺度有一定表现，6～15 a时间尺度在1965—1990年有一定表现，其余时间尺度较弱；图7b显示其中45～57 a代际尺度表现最明显，该尺度震荡中心位于1960s末期和1990s中期。25～30 a 代际尺度表现明显，中心时间尺度为28 a大约存在2个振荡周期。6～15 a代际尺度有所表现，中心时间尺度是10 a；小波方差图(图7c)主周期未出现，28 a和10 a为次周期。

图7 尉犁极端低温日数Morlet小波变换(a)模平方、(b)实部以及(c)小波方差图Fig.7 Morlet wavelet analyses of extremely low temperature days in Yuli station(a)the square power of module; (b)the distribution of real part;(c)wavelet variance diagram

2.2.3 铁干里克极端降水周期分析

图8a显示，铁干里克极端降水日数在13～20 a时间尺度最强，主要发生在1965—1980年，振荡中心在1975年左右。5～8 a时间尺度在1961—1975年和2010年后有一定表现，振荡中心在1965年左右，其余时间尺度表现不明显；图8b显示13～20 a代际尺度表现较明显，其中心时间尺度为13 a，存在4个振荡周期，且2010s后周期震荡仍未闭合，说明现阶段极端降水日数仍将增加，与之前R/S分析得出的结论一致。5～8 a代际尺度表现明显，该时间尺度的振荡周期更多，正负相位变化也更复杂；小波方差图(图8c)存在2个明显峰值点，13 a是主周期，9 a为次周期。

图8 铁干里克极端降水日数Morlet小波变换模平方(a)、实部(b)及小波方差(c)图Fig.8 Morlet wavelet analyses of extremely precipitation days in Tieganlike station: (a)the square power of module;(b)the distribution of real part;(c)wavelet variance diagram

从图9a看，铁干里克连续干旱日数在25～35 a时间尺度最强，13～18 a时间尺度有一定表现。5～8 a时间尺度在1961—1970年和1995年后有一定表现，振荡中心在1963和2010年左右，其余时间尺度表现不明显；图9b显示了铁干里克极端降水日数的周期变化，其中25～35 a代际尺度表现较明显，其中心时间尺度为28 a，存在2个完整的振荡周期。13～18 a代际尺度表现明显，存在4个振荡周期。5～8 a代际尺度在1995年后有4个振荡周期，且最后一个周期震荡仍未闭合，说明连续干旱日数仍将减少，与之前R/S分析得出的结论一致；小波方差图(图9c)存在3个明显峰值点，28 a是主周期，14 a和6 a为次周期。

2.2.4 铁干里克极端气温周期分析

从图10a看，铁干里克极端高温日数在45～57 a时间尺度最强，存在1个振荡周期，其余时间尺度较弱；图10b显示其中45～57 a代际尺度表现最明显，该尺度震荡中心位于1970s末期、2000s末期，且2000s周期震荡仍未闭合，说明极端高温日数仍将增加，与之前R/S分析得出的结论一致；小波方差图(图10c)主周期未出现。

图9 铁干里克连续干旱日数Morlet小波变换模平方(a)、实部(b)及小波方差(c)图Fig.9 Morlet wavelet analyses of continuous day drought in Tieganlike station: (a)the square power of module;(b)the distribution of real part;(c)wavelet variance diagram

图10 铁干里克极端高温日数Morlet小波变换模平方(a)、实部(b)及小波方差(c)图Fig.10 Morlet wavelet analyses of extremely high temperature days in Tieganlike station: (a)the square power of module;(b)the distribution of real part;(c)wavelet variance diagram

与极端高温日数类似，铁干里克极端低温日数(图11a)在45～57 a时间尺度最强。8～13 a时间尺度在1975—1987年有一定表现，振荡中心在1983年左右，25～30 a时间尺度也有一定表现，其余时间尺度较弱；图11b显示45～57 a代际尺度表现最明显，该尺度震荡中心位于1960s中期和1990s中期。8～13 a代际尺度表现明显，其中心时间尺度10a存在2个振荡周期，25～30 a代际尺度中心时间尺度28 a约存在2个振荡周期；小波方差图(图11c)主周期未出现，28 a和10 a为次周期。

图11 铁干里克极端低温日数Morlet小波变换模平方(a)、实部(b)及小波方差(c)图Fig.11 Morlet wavelet analyses of extremely low temperature days in Tieganlike station: (a)the square power of module;(b)the distribution of real part;(c)wavelet variance diagram

3 结论

(1)近57 a尉犁县东南和西北部极端降水日数增加；连续干旱日数东南部比西北部减少更多；西北部极端高温日数减少而东南部增加；西北和东南部极端低温日数减少幅度接近，即过去57 a尉犁县西北部极端气候趋于冷湿，东南部极端气候趋于暖湿。

(2)未来尉犁县西北部极端高温和极端低温日数有可能减少，极端降水和续干旱日数有可能增加；尉犁县东南部连续干旱和极端低温日数可能减少，极端降水和极端高温日数很可能增加。

(3)近57 a尉犁县西北部极端降水和连续干旱日数主周期分别是28 a和8 a，极端高温和低温日数次周期均为28 a；尉犁县东南部极端降水和连续干旱日数主周期分别是13 a和28 a，极端高温和极端低温日数周期表现在更大的时间尺度上，次周期均为28 a。