梧州市高温事件气候特征分析
2019-11-21孙靖雯陈飞盛徐芳
孙靖雯 陈飞盛 徐芳
摘要 通过运用1960—2018年梧州市逐日气温资料对梧州市夏季高温进行气候特征分析,可以得出,梧州高温日数和高温热浪事件年变化呈波动上升趋势;高温日主要集中于7—8月,6—9月是梧州最为炎热的月份;用M-K检验法检测出高温热浪事件的发生频次在21世纪前期有1个增多趋势的突变期;小波分析法表明梧州高温热浪事件有1个准4年尺度的振荡周期。
关键词 高温;高温热浪;M-K 检验法;小波分析;广西梧州
中图分类号 P423.3 文献标识码 A
文章编号 1007-5739(2019)19-0198-03 开放科学(资源服务)标识码(OSID)
高溫是我国夏季的一种主要灾害性天气,常常会引发人们中暑、发烧等疾病。长时间的高温会造成干旱天气,使得粮食减产;还会让城市供电以及供水系统长时间负荷,造成部分城市缺水、缺电,严重影响人们的生产生活,特别是进入21世纪以来,全球变暖成为人们比较关注的问题。对于高温天气,国内外已经有许多学者进行了一系列的研究[1-7]。梧州市地处广西东部,与广东相邻,属于亚热带季风气候区。每年4—9月梧州市基本都会有高温灾害天气出现,给人们的日常生活以及农业生产造成较大的影响,目前专门针对梧州市的高温天气研究较少。因此,开展对梧州市高温天气的气候研究很有必要,有助于预报员更充分地了解高温天气的气候背景,从而更好地开展高温天气的预报预警服务工作。
1 资料与研究方法
本研究区域位于广西壮族自治区东部地区,气象资料来源于梧州市国家气象基本观测站提供的1960—2018年的日最高气温、日平均气温等逐日气温资料。
将日最高气温T≥35 ℃定义为高温天气[8]。根据张凌云等[9]的方法,在梧州市5个国家气象基本观测站中,只要有1个或1个以上观测站的日最高气温Tmax≥35 ℃,就定义为当日为梧州市的1个高温日。本研究参考中国气象局的规定,将高温日持续3 d及以上定义为1次高温热浪事件。本研究通过采用线性倾向估计、5年滑动平均、Mann-Kendall检验法和Morlet小波分析等方法来研究梧州市高温天气的气候特征。
2 结果与分析
2.1 高温天气的气候特征统计分析
2.1.1 年高温日数变化特征。由图1(1960—2018年梧州年高温日数及其线性拟合、高温有效积温变化趋势)可知,1960—2018年梧州高温日数整体呈现线性上升趋势,每10年约增加3.8 d。平均每年约出现高温日42.7 d;最多高温日数出现在2009年,有65 d;最少高温日数出现在1997年,为13 d。1989年7月17日,苍梧站录得这59年里的极端最高气温为39.9 ℃。梧州市年高温日数超过50 d的一共有18年,其中有13年发生在21世纪;而年高温日数低于40 d的一共有23年,全部发生在20世纪。研究这59年的年累计高温有效积温发现,2010—2018年的年平均有效积温(56.2 ℃)比1960—1999年的年平均有效积温(35.4 ℃)高出20.8 ℃。由此说明,进入21世纪以来梧州市的高温天气呈现多发趋势。
2.1.2 月高温日数的变化趋势。图2是1960—2018年梧州市发生高温的月频数分布图,从中可以看出,梧州市高温日主要分布在4—10月(3月仅1 d),而且发生高温的月频数存在明显的区别,呈现单峰型分布。在图2中可以看出,7月和8月是发生高温天气最多的月份,59年中分别共出现859 d和780 d的高温天气,约占总频数的65%;其次是6月和9月,分别共出现了414、283 d,约占总频数的27.6%。说明6—9月为梧州市最为炎热的月份。统计发现,梧州市的高温天气最早发生时间为1988年的3月14日,最晚发生时间为1964年的10月17日。
2.2 高温热浪事件的特征
2.2.1 年际变化特征分析。由图3可知,过去的59年梧州市一共发生了328次高温热浪事件,年平均5.6次。年际变化很大,最多年份为2011年,共10次;其次为1963年,共9次;频数最少年份为 1973年和1997年,均为1次。
滑动平均是趋势拟合技术最基础的方法,它相当于低通滤波器,用确定时间序列的平滑值来显示变化趋势[10]。可以从滑动平均序列曲线图来诊断其变化趋势,分析其演变趋势有几次明显的波动,呈上升还是下降趋势[11-12]。对1960—2018年梧州市高温热浪事件的发生频次进行5年滑动平均和线性拟合,可以看出,高温热浪事件的发生存在着明显的年代之间的变化。线性趋势线反映出,梧州市高温热浪事件的发生频次呈现整体上升的趋势,倾向率为0.642次/10 a。由5年滑动平均曲线可以看出梧州市高温热浪事件发生的频次在1966—1970年、1995—2000年以及在2003—2010年有明显的上升趋势,而在1969—1975年和1991—1995年有明显的下降趋势。
2.2.2 突变分析。Mann-Kendall检验法是一种非参数检验方法。其不要求样本遵从一定的分布,而且检验结果基本不受少数异常值的干扰,被广泛应用于分析降水、气温、径流等要素随时间序列的趋势变化[13]。除用于趋势分析外,M-K检验法还可用于突变检验[14]。对一个给定的时间序列使用M-K检验法,会得到UF和UB 2条曲线,UF>0表示气候量呈上升趋势,反之呈下降趋势。若UF和UB曲线相交,而且交点在上、下2条临界线之间,则交点即为该气候量的突变起始点;若UF和UB没有交点或它们有交点但交点在临界线之外(之间),而且在交点前后UF和UB都出现大于临界值的情况,那么说明气候量突变趋势不明显[15]。本研究使用M-K检验法来对梧州市1960—2018年高温热浪事件发生频次的变化趋势进行突变检测(图4),给定显著水平α=0.05。可知,梧州市高温热浪过程次数在1960—1967年和1987—2018年有2个明显的上升趋势以及在1969—1985年有1个明显的下降趋势。UB曲线在1991—1994年超过α=0.05的显著性水平,表明这几年热浪事件增加比较显著。在21世纪前期UF曲线和UB曲线有1个交点且在2条临界线内,表明在这个时间点出现了1个增多趋势的突变期。这与高温热浪事件发生频次的年际变化特征较为一致。表明从20世纪90年代到21世纪,梧州市的天气开始变得较为炎热。
2.2.3 高温热浪事件的周期分析。Morlet小波是复数形式小波,其實部虚部位相相差π/2,消除了实数形式子波变换系数模的振荡,得到序列振幅和相位两方面的信息,小波功率谱图中可以清晰地表述该时间序列在给定小波尺度和时间域内的波动量级[16]。从图5可以看出,高温热浪事件的发生频次存在着4年尺度和8年尺度的显著周期变化。其中,4年尺度周期主要发生在1982—1984年以及1990—1998年附近,能量较强;但是1961—1967年的4年尺度周期有部分年份发生在影响锥形曲线以外。8年尺度的周期发生在2010年以后,但是出现于影响锥形曲线以外。由此可知,高温热浪事件的发生频次存在着1个准4年尺度的周期变化,而且能量较强。
2.3 1次高温热浪事件的天气形势分析
研究近20年的高温天气出现的天气形势可以发现,所有的高温天气都是出现在副高环流系统、反气旋、台风外围以及槽后脊前等不利降水的天气形势下,一旦出现高空槽、东风波和台风倒槽等系统影响的降雨,高温天气就结束。研究发现梧州市在1990年8月2日至9月8日出现了1次较为极端的高温热浪事件,高温天气一共持续了38 d(其中8月11日最高气温为34.9 ℃),有16 d日平均气温高于30 ℃,最高气温出现在8月17日(39.1 ℃),累计有效积温为49.2 ℃。
在该次高温热浪过程的前期(8月2—20日),梧州市主要受到副热带高压系统影响。21—25日,主要受台风外围环流影响。从25日晚上开始,梧州处于副高环流外侧,之后副高加强西伸,到了27日梧州完全受到副高控制;28日有台风生成,并且在31日凌晨在福建—浙江一带登陆,梧州一直处于台风外围环流中,维持着高温天气。该次过程后期(9月1—8日),梧州市持续的高温天气主要由地面暖低压的维持以及副热带高压造成。从1日开始,地面转为暖低压控制,低层850 hPa受偏北气流影响,500 hPa上为东南气流控制;到了6日,副高开始加强西伸并且完全控制了梧州市,但是7日后有台风从台湾海峡西移至华南各市并且在8日下午在广州—福建的沿海城市登陆,之后向偏西方向移动,于9日开始影响梧州市,出现了7.7 mm的降雨,高温过程宣告结束。
3 结论与讨论
本研究运用日最高气温、日平均气温等逐日气温资料,对近59年梧州的高温天气气候特征进行了分析。主要结论如下:
(1)进入21世纪后,梧州的天气变得更为炎热。高温日数年际变化整体呈现线性上升趋势,以3.8 d/10 a的速度上升,并通过了0.05显著性水平检验,上升趋势较为明显。高温天气主要出现在7—8月,6—9月是梧州市最为炎热的月份。
(2)梧州市高温热浪事件的发生频次呈现整体上升的趋势,倾向率为0.642次/10 a。在1960—1967年和1987—2018年有2个明显的上升趋势,在1969—1985年有明显的下降趋势。M-K检验表明在1991—1994这几年热浪事件增加比较显著。在21世纪前期出现了1个增多趋势的突变期。小波分析表明,近59年来,高温热浪事件的发生频次存在着1个准4年尺度的周期变化。
(3)经研究发现,一旦出现副高环流系统、反气旋、台风外围以及槽后脊前等不利降水的天气形势,往往伴随着高温天气的出现。
4 参考文献
[1] FARAG G,BOIVIN P,SAGAUT P.Interaction of two-dimensional spots with a heat releasing/absorbing shock wave:linear interaction approxim-ation results[J]. Journal of Fluid Mechanics,2019:871.
[2] HE Cheng,MA Liang,ZHOU Liguo,et al.Exploring the mechanisms of heat wave vulnerability at the urban scale based on the application of big data and artificial societies[J].Environment International,2019,127:189-198.
[3] 鹿文涵,刘寿东,钱燕珍,等.1956—2016年宁波高温热浪事件变化特征及其影响因子分析[J].科技通报,2019,35(4):54-59.
[4] 刘嘉慧敏,郑然,娄盼星,等.2017年7月陕西高温热浪天气成因及前期信号初探[J].干旱气象,2019,37(2):233-242.
[5] LECOMTE D.International weather highlights 2018:winter storms,blist-ering heat waves,Japan′s summer of extremes[J].Weatherwise,2019,72(3):24-31.
[6] 郭瑞玲,潘巧英,梁建辉,等.2018年5月佛山市持续性高温天气成因初探[J].广东气象,2019,41(2):1-4.
[7] 丁丽婷.额尔古纳市一次高温天气成因分析[J].南方农机,2019,50(5):230.
[8] 张尚印,张海东,徐祥德,等.我国东部三市夏季高温气候特征及原因分析[J].高原气象,2005(5):829-835.
[9] 张凌云,刘蕾,王艺,等.近56a柳州高温天气的气候特征及类型分析[J].气象研究与应用,2017,38(4):1-6.
[10] VERSHININA M,STERIOPOLO N,IBRAGIMOVA V.Moving average quality control:practical experience[J].Clinica Chimica Acta,2019,493:512-513.
[11] 屈文岗,徐盼盼,钱会.华山市降水特征分析与年降水量预测[J].水土保持研究,2019,26(3):128-134.
[12] 毛家燊,黄纤婷,严玲.1957—2017年崇左市气温变化特征分析[J].现代农业科技,2019(9):194-195.
[13] PENG Z X,ZHANG H F,GUO Y,et al.Analysis on water quality change trend of the municipal sewer network based on the Mann-Kendall method[J].IOP Conference Series:Earth and Environmental Science,2018,186(3):012069.
[14] 符艳红,谢世友,高洁.基于Mann-Kendall法的嘉陵江流域降水量时空分布规律[J].西南大学学报(自然科学版),2018,40(6):132-139.
[15] 杨向权,肖静.基于Mann-Kendall的海南岛降水变化趋势及突变分析[J/OL].中国防汛抗旱,(2019-03-13)[2019-05-23].https://doi.org/10.16867/j.issn.1673-9264.2018245.
[16] 季倩倩,徐峰,張羽.近50 a ENSO时频特征及其与南海台风的相关性[J].广东海洋大学学报,2018,38(2):71-79.