1964-2017年南盘江流域主要极端气候事件时空演变特征

柴素盈, 曹 言, 窦小东, 张星梓

(1.云南省环境科学研究院, 昆明 650034; 2.云南省水利水电科学研究院, 昆明 650228; 3.云南省气象局, 昆明 650034)

近年来全球变暖加剧水分循环，极端暖事件和极端强降水事件呈增多特征[1-2]，而极端气候事件相较于气候的平均状态对气候变化的响应更为敏感，其频率、强度变化对社会和生态环境具有更为显著的影响[3]，因此成为研究气候变化的热点。王冀等[4]、董庆林[5]、齐月等[6]和刘琳等[7]分别对华北、东北、西北和西南地区极端气候进行了研究分析，发现极端冷事件呈下降趋势，极端暖事件呈上升趋势，具体表现为极端最高和最低气温上升幅度的显著不对称性，而华北和东北地区极端降水事件呈减小趋势，西北地区极端降水事件则呈微上升趋势，西南地区降水总量呈减小趋势，但降水强度却有所增加；王琼等[8]、黄强等[9]、郑江禹等[10]和吴灿等[11]分别对长江流域、珠江流域和黄河流域极端气候进行了研究分析，结果表明3个流域均呈变暖趋势，且表现为冷指数和夜指数的变暖幅度明显大于暖指数和昼指数的变暖幅度，这一规律与中国其他区域变化趋势高度一致[12]，珠江流域极端降水频率和量级呈上升趋势的区域主要集中在珠江流域下游及流域南部，极端降水频次上升趋势不显著或呈下降趋势的区域主要集中在流域上游高海拔地区，面临高温干旱和暴雨洪涝的危险；杨晓静等[13]和王晓等[14]研究结果表明云南省极端气温事件变化趋势存在与上述研究区一致的变化趋势；杨晓静等[15]研究结果表明云南省极端降水在发生频率、持续日数和降水强度均呈增加趋势。上述研究，针对云南省多种极端气温和降水的综合研究还相对较少，且研究时间主要集中在2013年以前，而将各极端气候指数分类对比研究、探索极端气候指标关系的研究则更为鲜有，因此在气候变暖背景下开展云南省不同流域极端气候事件的研究具有着重要的科学和现实意义。

南盘江流域主要包括曲靖市、昆明市、玉溪市、红河州和文山州，属于云南省水污染防治重点的水系之一。南盘江流域位于珠江上游，属珠江流域西江水系，气候属于亚热带季风气候区，汛期(5—10月)降水量时空分布不均匀，单点性强降水天气发生频率较高，极易引发洪涝干旱等自然灾害。而近年来，随着云南省极端气候事件频发，如2011年雨季干旱、2012年旱季干旱，及2013年冬春干旱等，2016年曲靖、丘北等地暴雨洪灾，2018年昆明、曲靖、玉溪等地洪涝灾害等，多次洪涝干旱均为历史罕见，造成了巨大的损失，影响范围极广[16]。加之南盘江流域是云南省粮食产区的重要集中地，受地形和地质条件的影响，坡耕地居多，多属于雨养型农业，对气候极端变化敏感性较高[17]，因此本文基于1964—2017年南盘江流域25个气象站逐日气温和降水数据，研究南盘江流域主要极端气候事件的时空演变规律，探索南盘江极端气候指标关系，以期能够本地区极端气候事件灾害风险预测和规避、农业区划提供一定的科学依据。

1 数据与方法

1.1 数 据

气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网和云南省气象局，选取1964—2017年南盘江流域25个气象站点逐日最高、最低和降水数据，其气象站点具体分布如图1所示。在数据选择过程中选用的站点需要尽量没有数据缺少，各站点气温和降水数据均通过标准正态一致性检验，并对数据进行质量控制，如剔除异常值和错误值等。

图1 南盘江流域气象站点分布

1.2 研究方法

基于RClimDex 1.0软件分别计算南盘江流域29个气候极端指数，并从中选取与研究区密切相关的6个极端气温指数和9个降水指数，选取的指数具体定义[18]见表1。

其中SU25，TXx和WSDI表征极端高温事件，FD0，TNn和CSDI表征极端低温事件，PRCPTOT，R95p和R99p表征极端降水量级，SDⅡ，R10，RX1和RX5表征极端降水强度，CDD和CWD表征极端降水持续时间。

表1 极端气候指数的定义

1.3 分析方法

利用Mann-Kendall非参数检验和线性趋势法对南盘江流域各极端气候指数进行趋势分析和突变检验，同时计算各极端气候指数的变化倾斜度β，采用ArcGIS 10.0软件中普通克里金(Kriging)和反距离权重(IWD)空间插值方法，分析各极端降水指数在空间分布和空间变化趋势。在趋势分析中，著性水平α为0.05，0.01，当α≤0.01，即|Z|>2.58时，说明检验具有高度显著性水平，当0.01<α≤0.05，即|Z|>1.96时，说明检验是显著的，当α计算结果满足上述二条件情况时，统计量Z为正则说明具有显著(或极显著性)上升趋势，统计量Z为负则说明具有显著(或极显著性)下降趋势，统计量Z为零则无趋势。当α>0.1，即-1.96

2 结果与分析

2.1 极端气候指数时间变化特征

2.1.1 极端气温指数 图2为南盘江流域极端气候指数的年际变化趋势和Mann-kendall突变检验，近53 a表征高温事件的SU25(Z=4.588 1)、TXx(Z=2.738 0)、和热持续指数WSDI(Z=5.214 8)均呈极显著上升趋势，表征低温事件的FD0(Z=-5.804 2)和冷持续指数CSDI(Z=-2.655 9)均呈极显著减小趋势，TNn(Z=3.961 5)呈极显著上升趋势，且均通过了0.01的显著区间。从各极端气温指数阶段性变化情况可以看出(图2)，SU25，TXx和WSDI相对较小的时段普遍出现在1970—1978年，FD0，TNn和CSDI相对较小的时段普遍出现在2000—2017年；SU25，TXx，TNn和WSDI相对较大的时段普遍出现在2000—2017年，FD0和CSDI相对较大的时段普遍出现在1964—1978年。

2.1.2 极端降水指数 由图3可知，1964—2017年反映降水量级和强度的极端降水指数PRCPTOT(Z=-3.118 4)、R95p(Z=-2.864 8)、R99P(Z=-3.536 2)、R10(Z=-2.409 7)、RX1(Z=-3.700 4)和RX5(Z=-2.790 2)均呈显著(显著水平0.05)或极显著(显著水平0.01)减小趋势，反映平均降水情况SDⅡ(Z=-1.492 1)呈弱减小趋势，反映干湿持续变化情况CWD(Z=-2.081 5)呈显著减小趋势，CDD(Z=0.567 0)呈弱上升趋势。从各极端降水指数阶段性变化情况可以看出(图3)，SDⅡ，R10，CWD，PRCPTOT，RX1，RX5，R95p和R99p相对较小的时段普遍出现在2003—2013年，CDD相对较小的时段出现在1964—1983年；SDⅡ，R10，CWD，PRCPTOT，RX1，RX5，R95p和R99p相对较大的时段普遍出现在1964—1978年，CDD相对较大的时段出现在2001—2013年。

根据Mann-Kendal突变检验法得到各极端气候指数年平均值的检验统计量U的顺序、逆序变化曲线UBk和UFk，取显著水平0.05得到两条临界线y=+1.96(图2和图3)，得到的交点即可能为突变点。SU25，FD0，TXx，TNn，CSDI和WSDI突变年份分别可能为2003年、1991年、2008年、1994年、1994年、2004年，且SU25，TXx，TNn和WSDI分别在2005年、2013年、2002年、2004年呈显著上升趋势，FD0和CSDI分别在1993年、2004年呈显著减小趋势；SDⅡ，R10，CDD，CWD，PRCPTOT，RX1，RX5，R95p和R99p突变年份分别可能为1977年、1977年、1983年、2002年、1979年、1980年、1982年、1980年、1980年，且R10，CWD，PRCPTOT，RX1，RX5，R95p和R99p分别在2008年、2001年、2002年、1986年、2002年、1988年、1984年以后呈显著减小趋势。由此可知，表征极端低温事件的FD0，TNn和CSDI突变年份多发生在20世纪90年代初，表征极端高温事件的SU25，TXx和WSDI突变年份多发生在21世纪00年代初；极端降水事件突变年份多发生20世纪70年末80年代初，且各极端气候指数发生显著变化的年份基本上在2001年以后，其中PRCPTOT，RX1，RX5，R95p和R99p呈现上升趋势，R95p和R95p上升幅度最为明显，分别为20.612 mm/10 a和20.094 mm/10 a，强降水量R95p和极强降水量R95p的快速上升，增加流域短历时暴雨山洪灾害的频发，这与云南省进入21世纪后00年代升温明显加剧[19]，2000年后云南降水量呈减小变化趋势相一致[20]，也与近年来云南省山洪灾害发生更加频繁相符合[21]。

图2 南盘江流域极端气温指数的年际变化趋势和Mann-Kendall突变检验

2.2 极端气候指数空间变化特征

2.2.1 极端气候指数空间分布特征 从南盘江流域各极端气候指数多年平均值的空间分布特征(图4)可以看出，极端气候指数的空间分布表现出明显地域差异性。在极端气温指数方面，SU25和TNn整体上表现出北低南高的分布特征，FD0与SU25和TNn呈现出相反的分布特征；TXx整体上呈现出东南高西北低的分布特征；CSDI整体上呈现出东高西低的分布特征，WSDI则呈现出相反的分布特征。在极端降水指数方面，SDⅡ，R10，CWD，PRCPTOT，RX1，RX5，R95p和R99p整体上均呈现出东高西低的分布特征，CDD则呈现出相反的分布特征。可见，与温度相关的极端气温指数呈现出北低南高的分布特征，冷持续指数呈现出东高西低的分布特征，热持续指数则呈现出相反的分布特征；与降水量和降水强度相关的极端降水指数则均呈现出东高西低的分布特征，持续湿润指数也呈现出东高西低的分布特征，持续干燥指数则呈现出西高东低的分布特征。其原因一方面由于极端气候指数值向南基本随纬度的降低而递增[22]，加之南盘江流域北部易受冬季冷空气影响；另一方面南盘江流域多受东亚季风系统影响，雨季开始时间大多从东向西推进有关[23]。

图3 南盘江流域极端气候指数的年际变化趋势和Mann-Kendall突变检验

图4 南盘江流域极端气候指数的空间分布

2.2.2 极端气候指数空间变化趋势 由南盘江流域极端气候指数的空间变化趋势(图5)可以看出，在极端气温指数方面，100%站点SU25呈上升趋势，上升幅度由东南向西北越来越大，曲靖、江川和澄江等22个站点SU25呈极显著(显著水平0.01)或显著(显著水平0.05)减小趋势；与SU25对应的FD0则均呈减小趋势，减小幅度与SU25呈现相反的变化趋势，弥勒、宣威和华宁等21个站点呈极显著或显著减小趋势；92%站点TXx呈上升趋势，上升幅度由中东部向西部越来越大，曲靖、富宁和江川等11个站点TXx呈极显著或显著上升趋势，师宗和蒙自站TXx呈减小趋势；100%站点TNn呈上升趋势，上升幅度与之对应TXx基本上呈现出相反的变化趋势，富宁、宜良和蒙自等22个站点TNn呈极显著或显著上升趋势；96%站点CSDI呈减小趋势，减小幅度由西南部向东北部越来越大，富宁、曲靖、石林、弥勒、丘北和罗平站CSDI呈极显著或显著减小趋势，仅开远站CSDI呈上升趋势；100%站点WSDI呈上升趋势，上升幅度与之对应的CSDI呈现相反的变化趋势，石屏、江川和开远等21个站点呈极显著或显著上升趋势。综上所述，南盘江流域变暖趋势整体上表现出中西部高，东南和西南部低。

在极端降水指数方面，72%站点SDⅡ、100%站点R10，88%站点CWD，100%站点PRCPTOT，92%站点RX1，96%站点RX5，96%站点R95p和100%站点R95p均呈减小趋势，减小幅度均表现出由西南部向中东部越来越大的趋势，其中丘北、师宗和曲靖等7个站点SDⅡ和宣威、富源和师宗等9站点RX1均呈极显著或显著减小趋势，江川、华宁和建水等6个站点的SDⅡ、开远和富宁站的RX1则均呈上升趋势；罗平、师宗和沾益等9个站点R10，罗平、沾益和师宗等16个站点PRCPTOT、罗平、丘北和师宗等11个站点R95p、罗平、宣威和泸西等10个站点R99p均呈极显著或显著减小趋势，其中均是罗平站减小幅度最大；丘北、曲靖、陆良、宜良和江川站CWD呈极显著或显著减小趋势，砚山、建水和峨山站CWD呈上升趋势；石林、宣威和罗平等7个站点RX5呈极显著或显著减小趋势，仅富宁站RX5呈上升趋势；76%站点的CDD呈上升趋势，其中泸西和富宁站CDD呈极显著上升趋势，上升幅度表现出中东部大，西南部小的趋势，玉溪和广南站CDD上升幅度较小，而砚山、丘北、石屏、峨山、澄江和华宁站CDD呈减小趋势。综上所述，南盘江流域变干趋势整体上呈现出中东部高，西南部低；南盘江流域中部干暖化趋势最为显著，这也与流域中部干旱强度显著增加趋势一致[24]。

2.3 极端气候指数的对比及相关分析

2.3.1 极端气候指数的对比分析 由表2可知，南盘江流域92%站点SU25变化幅度大于FD0，且SU25的平均变化幅度是FD0的2.72倍；88%站点TNn变化幅度大于TXx，且TNN的平均变化幅度是TXx的3.69倍；68%站点的WSDI变化幅度大于CSDI，且WSDI的平均变化幅度是CSDI的1.35倍；68%站点RX5变化幅度大于RX1，84%站点RX1变化幅度大于R10，92%站点R10变化幅度大于SDⅡ，且RX5的平均变化幅度是RX1的1.46倍，RX1的平均变化幅度是R10的3.03倍，R10的平均变化幅度是SDⅡ的6.91倍；96%站点PRCPTOT变化幅度大于R95p和R99p，且PRCPTOT的平均变化幅度是R95p的2.33倍，R95p的平均变化幅度是R99p的6.31倍；76%站点CDD变化幅度大于CWD，且CDD的平均变化幅度是CWD的3.71倍。综合可知，暖指数SU25和WSDI的变暖幅度明显大于冷指数FD0和CSDI的变冷幅度，冷指数TNn的变暖幅度明显大于暖指标TXx的变暖幅度，其主要原因是冬季变暖幅度大于夏季造成的，也与其他研究结果极端最低气温的变暖幅度大于极端最高气温一致[8]；极端降水量级PRCPTOT减小幅度大于强降水量R95p和极强降水量R99p，极端降水强度RX5减小幅度明显大于RX1，R10和SDⅡ，持续干燥指数CDD的变干幅度明显大于持续湿润指数CWD，这也与云南省变干趋势一致[25]。

2.3.2 极端气温和极端降水指数相关分析 地面温度的增加致使地表蒸发加剧，导致大气保持水分能力增强，进而改变降水和极端降水事件的频率和强度，同时极端降水的变化也与总降水量变化密切相关[26]。由表3可知，PRCPTOT和CDD呈不显著负相关，且未通过显著检验，说明年降水量的增加未缓解干旱持续天数；PRCPTOT与其他7个极端降水指数呈极显著正相关，且通过0.01水平的显著检验，说明年降水总量越大，SDⅡ，R10，CWD，RX1，RX5，R95p和R99p极端降水指数则越大。PRCPTOT与R10和R95p相关系数最大，分别为0.957，0.832，说明南盘江流域强降水日数和强降水量变化对年降水量影响最为显著。由表4可知，表征高温事件的SU25，表征低温事件的TNn与各极端降水指数相关性最为密切，且基本上呈负相关关系，其中SU25与R10，CWD，PRCPTOT和RX5均通过0.01水平的显著检验，与RX1，R95p和R99p均通过0.05水平的显著检验，其相关系数介于-0.333～-0.552，而与SDⅡ和CDD相关性较差；TNn与PRCPTOT，RX1，RX5，R95p和R99p均通过0.01水平的显著检验，与R10和SDⅡ通过0.05水平的显著检验，相关系数介于为-0.292～-0.426，与CDD和CWD相关性较差。说明南盘江流域极端降水事件对SU25和TNn的变化响应更为显著。

图5 南盘江流域极端气候指数的空间变化趋势

表2 各极端气候指数变化幅度绝对值的对比分析

表3 1964-2017年极端降水指数和年降水量相关性分析

表4 1964-2017年极端气温和极端降水指数相关性分析

3 结论与讨论

(1) 近54 a南盘江流域表征高温事件的SU25，TXx和WSDI均呈极显著上升趋势，表征低温事件的FD0和CSDI均呈极显著减小趋势，TNn呈极显著上升趋势，其中6月、8月、9月TXx上升幅度较大，2月、6月、10月TNn上升幅度较大；反映降水量级和强度的极端降水指数PRCPTOT，R95p，R99P，R10，RX1和RX5均呈显著或极显著减小趋势，反映平均降水情况SDⅡ呈弱减小趋势，反映干湿持续变化情况CWD呈极显著减小趋势，CDD呈弱上升趋势。表征极端低温事件的FD0，TNn和CSDI突变年份多发生在20世纪90年代初，表征极端高温事件的SU25，TXx和WSDI突变年份多发生在21世纪00年代初；极端降水事件突变年份多发生20世纪70年末80年代初。

(2) 与温度相关的极端气温指数呈现出北低南高的分布特征，冷持续指数呈现出东高西低的分布特征，而热持续指数则呈现出相反的分布特征；与降水量和降水强度相关的极端降水指数则均呈现出东高西低的分布特征，持续湿润指数也呈现出东高西低的分布特征，持续干燥指数则呈现出西高东低的分布特征；南盘江流域变暖趋势整体上表现出中西部高，东南和西南部低；变干趋势整体上呈现出中东部高，西南部低。南盘江流域中部干暖化趋势最为显著。

(3) 暖指数(SU25和WSDI)的变暖幅度明显大于冷指数(FD0和CSDI)的变冷幅度，冷指数TNn的变暖幅度明显大于暖指标TXx；极端降水量级PRCPTOT减小幅度大于强降水量R95p和极强降水量R99p，极端降水强度RX5减小幅度明显大于RX1，R10和SDⅡ，持续干燥指数CDD的变干幅度明显大于持续湿润指数CWD；强降水日数R10和强降水量R95p变化对年降水量影响最显著，极端降水事件对SU25和TNn的变化响应更为显著。

研究结果与云南省干暖化趋势基本一致[25,27]，各极端气温指数均表明南盘江流域呈暖化趋势，各极端降水指数表明南盘江流域呈干旱化趋势。各极端气候指数基本上在2001年以后发生了显著变化，其中极端气温指数中夏日SU25和极端最低气温TNn上升幅度最大，且SU25，TNn与各极端降水指数呈极显著负相关关系；加之极端降水指数中强降水量R95p和极强降水量R95p呈明显上升趋势，表明未来一段时间内南盘江流域干暖化趋势更为显著，尤其是流域中部，同时短历时暴雨山洪灾害可能会频发。因此，必须充分认识流域干暖化现状，加强流域内干旱、洪涝及地质灾害监测和预防。