全球变暖背景下江苏地区冬季极端温度指数特征

2024-04-24张梦王艺橙王蓓元

农业灾害研究 2024年1期

张梦?王艺橙?王蓓元

摘要：利用1979—2021年江苏地区69个台站逐日最低和最高气温观测资料，分析全球变暖背景下江苏地区冬季极端温度指数的时空变化特征。结果表明，江苏极端最低（高）温度阈值呈现北低南高的分布形势，全球变暖之后冬季冷日（夜）日数呈下降趋势，暖日（夜）日数呈上升趋势。其中，较冷（暖）日而言，冷（暖）夜日数的变化趋势更为显著。此外，冷（暖）日（夜）日数均具有一定的年际变化特征，但年代际变化方面具有明显差异。江苏冷日日数前4波累计方差贡献率达30%的显著站点主要分布在淮河以南地区，暖日日数前4波累计方差贡献率均未通过显著性检验，对应暖日日数无明显年代际变化特征。冷夜和暖夜日数变化均具有显著的年代际变化特征，且冷夜日数年代际变化特征最为明显。

关键词：江苏省；极端温度；冷（暖）日（夜）；时空变化特征

中图分类号：P458 文献标志码：B文章编号：2095–3305（2024）01–0-03

江苏地处中国大陆东部沿海中部地区，有长江、淮河穿省而过，南北跨度大，属于典型的季风气候区，因此，各类天气气候灾害频繁发生。现今，随着全球变暖现象的不断加剧，特大暴雨、超强寒潮等极端天气事件日益频发，严重危害了人民的生命财产安全[1]。作为极端天气事件的一种，冬季极端温度伴随的低温冻害或热害在变暖背景下的发生发展趋势对江苏地区粮食产量、经济发展等各行各业均有较大影响。因此，进一步研究江苏地区冬季极端温度指数的时空变化特征，对深刻认识变暖背景下冬季气候特点、预测气候异常具有重要意义。

以往大多是关于整个中国或其他子区域极端温度事件的探究，然而由于地理位置、气候类型等方面的巨大差异，不同区域或省份的天气气候特点也不尽相同[2-5]。目前，涉及江苏冬季极端温度指数变化趋势方面的分析已有部分，但对江苏年际或年代际方面的研究还鲜有涉及。基于前人的研究，将利用1979—2021年江苏台站气温观测资料，再次分析验证江苏地区冬季极端温度指数的变化趋势，同时，对其年际和年代际方面的特征进行简要探究。

1 数据与方法

为了保证数据的连续性，剔除含有缺测数据的站点，最终使用1979—2021年江苏地区共69个台站的日最高和最低气温资料进行分析，文中提到的冬季均指的是当年12月至翌年2月，例如，1979年冬季表示1979年12月—1980年2月的平均值，以此类推。根据世界气象组织气候委员会（WMO）关于极端温度指数的定义，规定极端最高（低）温度为每月日最高（低）气温的最大（小）值，冷（暖）日日数为日最高气温小于（大于）10%（90%）分位值的日数，冷（暖）夜日数为日最低气温小于（大于）10%（90%）分位值的日数。

分析使用到的统计方法包括线性趋势、谐波分析及Lanczos低通滤波等方法。其中，线性趋势的检验方法为t-检验法，谐波分析的基本思想即将任何随时间变化的波分解为许多个波长不同的正弦波或余弦波。由于文中涉及的研究时段长度为42年，而3波对应长度为14年的波动周期，因此主要提取序列变化中的前4波，用以表征序列的年代际变化分量，并将年代际分量在整个序列变化中的累计方差贡献率大于30%作为發生明显年代际变化的度量。

2 江苏地区冬季极端温度指数的时空变化特征

2.1 极端温度指数阈值的空间分布特征

考虑到江苏地理位置的特殊性及其经向跨度较大等特点，便于后续进一步分析，首先，对江苏冬季极端最高（低）温度阈值的空间分布情况进行探究。图1显示日极端最低（高）温度阈值呈现北低南高的分布形态，这与北冷南暖的气候特征对应。除个别站点外，图1a所示冬季沿淮淮北地区日最高气温10%分位值（冷日阈值）为2～3 ℃，江淮之间大部地区为3～4 ℃，苏南东部地区阈值达4 ℃以上，由此可见，江苏冷日阈值大致分为3个区间，且南北最大相差2 ℃左右。

与之不同的是，暖日（图1b）、冷（暖）夜（图1c、d）阈值空间分布均呈现多区间型，其中，暖日阈值在淮北北部为11～12 ℃，淮北南部至江淮之间北部为12～13 ℃，沿江地区附近为13～14 ℃，苏南大部地区达14 ℃以上，暖日阈值南北最大相差3 ℃以上。同样，淮北地区冷夜阈值均小于-5 ℃，江淮之间为-5～4 ℃，沿江地区为-4～3 ℃，苏南部分地区为-3～2 ℃；暖夜最小阈值分布在淮北北部，为3 ℃以下，最大分布在苏南地区，可达6 ℃以上，冷（暖）夜南北阈值最大相差均为3 ℃以上。

2.2 极端温度指数的线性变化趋势

为了进一步掌握江苏地区冬季极端温度指数的变化规律，着重对冷（暖）日、冷（暖）夜日数在变暖背景下的特征变化进行研究。从图2可以明显看出，全省冷日和冷夜日数呈现出一致的显著减少趋势，其中，冷日日数平均减少速率约为1.5 d/10年（图2a），冷夜约为2 d/10年（图2c），而暖日和暖夜日数表现为一致的显著增加趋势，其中，暖日日数平均增加速率为1～2 d/10年（图2b），暖夜为2～3 d/10年（图2d），这一结论与极端最高和最低气温在全球变暖背景下均呈显著的增加趋势相对应。此外，江苏这四类极端温度指数的线性趋势的极值空间分布并无地理特殊性。

2.3 极端温度指数的年际和年代际变化特征

为了更全面地探究变暖背景下江苏冬季极端温度指数的变化特征，后续分析中将扣除各指数的长期线性趋势，进一步分析其年际和年代际变化规律。图3表示全省69个站点区域平均后的极端温度指数序列，由此可见，4类极端温度指数均具有显著的年际变化特征，其中，暖日日数年际变化周期最短且最明显，约为3年，冷日和冷夜日数年际变化特征相对较弱。9年滑动平均后的序列表明，冷日和冷夜日数均具有明显的年代际变化特征，且两者均在20世纪80年代后期和21世纪初发生年代际转变，1988年之前为偏冷阶段，1988—2005年期间为偏暖阶段，2005年之后又进入偏冷阶段。暖夜日数也具有一定的年代际变化特征，但振幅较小，暖日日数的年代际变化特征最不明显。

依据9年滑动平均之后的年代际变化特征结果，进一步利用谐波分析方法，对江苏69个站点冬季极端温度指数的前4波（变化周期约为10年以上的波动分量）累计方差百分率空间分布进行分析。其中，黑色实心圆圈表示具有明显的年代际变化特征站点（图4）。

由图4可知，冷日、冷夜及暖夜日数均具有明显的年代际变化特征，冷日和暖夜日数具有明显年代际变化的站点数均为41个，占站点总数的59%，冷夜日数对应站点数为50个，占站点总数的72%，暖日日数对应站点数为0。因此，相較而言，冷夜日数的年代际变化特征最为显著，暖日年代际变化分量最小，这也与前文9年滑动平均的分析结论相一致。

此外，江苏冷日日数前4波累计方差贡献率达30%的显著站点主要分布在淮河以南地区，冷夜和暖夜日数对应的显著站点在全省分布较为均匀，并具有全省一致的特点。

3 结论与讨论

利用1979—2021年江苏69个台站逐日最低和最高气温观测资料，对全球变暖背景下江苏地区冬季极端温度指数长期线性趋势、年际及其年代际方面的时空变化特征进行分析，主要得出以下结论：

（1）江苏冬季日极端最低（高）温度阈值呈现北低南高的分布形态，冷日阈值大致分为三大区间，南北最大相差2 ℃左右，暖日、冷（暖）夜阈值空间分布均呈现多区间型，南北阈值最大相差均为3 ℃以上。

（2）全球变暖背景下，全省冷日和冷夜日数表现为一致的显著减少趋势，其中，冷日日数平均减少速率约为1.5 d/10年，冷夜约为2 d/10年，暖日和暖夜日数为显著的增加趋势，暖日日数平均增加速率为1～

2 d/10年，暖夜为2～3 d/10年。

（3）冷（暖）日（夜）日数均具有一定的年际变化特征，暖日日数年际变化最为显著。年代际变化方面，冷日和冷夜日数都具有明显的年代际变化特征，且均在1988年之前为偏冷阶段，1988—2005年期间为偏暖阶段，2005年之后又进入偏冷阶段，冷夜日数年代际变化特征最为显著，暖日日数的年代际变化分量最小。

（4）冷日和冷夜的年代际突变点较为一致，可在此基础之上进一步探究未来冷日（夜）年代际变化的环流特征，据此对其显著的年代际变化特征进行归因。

参考文献

[1] 车少静，王冀，李晓帆，等.京津冀后冬极端低温与北极涛动相关性年代际减弱[J].气象，2022，48（4）：418-427.

[2] 李尚锋，廉毅，陈圣波，等.东北初夏极端低温事件的空间分布特征及其成因机理分析[J].地理科学，2012，32（6）：752-758.

[3] 索朗塔杰，施宁，王艺橙，等.我国冬季极端低温指数的年代际变化特征[J].大气科学，2020，44（5）：1125-1140.