劉濛濛，李秦

(1 巴音郭楞蒙古自治州氣象局，新疆 庫爾勒市841000；2 新疆維吾爾自治區(qū)氣象信息中心，新疆 烏魯木齊 830000)

新疆地形高差懸殊，氣溫變化幅度顯著，降水量自西向東逐漸減少。由于高大山體的屏障與盆地阻塞的雙重作用，使新疆局地氣候有明顯差異[1]。新疆各氣候區(qū)降水量增加的趨勢與目前國內外氣候變化研究領域關于新疆氣候變化增暖增濕的結論相一致[2]。隨著全球變暖趨勢越發(fā)顯著[3]，極端氣候事件的頻發(fā)和群發(fā)性特征也愈發(fā)明顯。極端氣候事件不但帶來巨大經濟損失，而且威脅人民生命財產安全，因此引起國內外學者[4-7]高度關注。尉犁縣地處新疆東南部，地勢自西北向東南傾斜。尉犁縣有全國最大的胡楊林保護區(qū)，且盛產棉花、香梨、羅布麻等作物。極端氣候頻發(fā)會給當地種植業(yè)造成巨大損失，進而影響當地經濟發(fā)展和居民生活，因此探究尉犁縣地區(qū)極端氣溫、降水及干旱事件的變化規(guī)律十分必要。已有研究表明南疆地區(qū)極端降水呈顯著增加趨勢，南疆北部(天山山脈以南的帶狀區(qū)域)極端降水指數增長最快[8]；南疆地區(qū)極端高溫發(fā)生天數有所增加，極端最低溫出現(xiàn)的天數有所減少[9]。對于未來氣候變化的趨勢也有研究指出新疆地區(qū)地表氣溫的升高會導致干旱化的發(fā)生，降水的增加則有利于濕潤化，在其聯(lián)合作用下新疆的干濕狀況可能發(fā)生一定程度的變化[10]。本文基于尉犁縣東南、西北2個氣象站近60年逐日平均氣溫和降水序列，運用百分位閾值法、集合經驗模態(tài)分解(EEMD)、Morlet小波分析和重標極差分析法(R/S)分析其極端降水和氣溫的變化趨勢和特征，以期為當地發(fā)展和防災減災工作提供科學依據。

1 數據與研究方法

1.1 數據來源

尉犁氣象站位于86°16'E，41°21'N，海拔886.8 m，鐵干里克氣象站位于87°42'E，40°38'N，海拔846 m，兩站分別位于尉犁縣西北部和東南部，相距117 km(見圖1)。本文結合2個氣象站1961—2017年逐日平均氣溫和降水量序列進行分析，選取極端高溫、極端低溫、極端降水及連續(xù)干旱日數4個指標(表1)展現(xiàn)當地極端氣候事件不同層面的變化。

圖1 氣象站分布圖Fig.1 Distribution map of weather station

表1 極端氣候事件指標及其定義Tab.1 Indicators and definitions of extreme weather events

1.2 研究方法

1.2.1 百分位閾值法

極端氣溫和降水閾值是將1961—2017年逐日平均氣溫和降水資料升序排列后取氣溫低于5%(高于95%)的數值定義為本站極端低(高)溫閾值；取高于95%的降水量為本站極端降水閾值；連續(xù)干旱日數定義為作物生長期3—9月連續(xù)無降水出現(xiàn)最長的天數[7]。

1.2.2 集合經驗模態(tài)分解(EEMD)

EEMD(Ensemble Empirical Mode decomposition)為近幾年發(fā)展起來的時間局部自適應時間序列分析技術，適用于分析非線性、非平穩(wěn)時間序列[11]，在氣象領域已得到成熟運用[12-15]。本文EEMD過程每次添加白噪聲振幅為合成序列標準差的20%，集合平均次數100次，采用鏡像拓延方法對數據進行處理以減小邊界效應影響[16]。EEMD趨勢的計算公式[17]為：

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

(1)

1.2.3 重標極差(R/S)分析法

R/S(Rescaled Range Analysis)是一種可定量反映時間序列持續(xù)性的分析方法，最大特點是無需假定測度時間序列的分布特征[18]?；赗/S分析得到的Hurst指數能判斷該時間序列是否存在明顯趨勢性成分和未來一段時間的變化趨勢。

1.2.4 Morlet小波分析法

小波分析在時域和頻域兩方面都具有良好的局部化功能，能夠揭示時間序列的多尺度變化特征，進而識別不同時間尺度的變化周期[19]。小波方差圖能夠確定時間序列的主要周期。

2 結果分析

2.1 極端降水和極端氣溫變化趨勢分析

2.1.1 尉犁站極端降水和極端氣溫變化趨勢分析

基于百分位閾值法得到尉犁站57 a的極端降水、極端高溫和極端低溫閾值分別為8.9 mm、27.9 ℃和-9.8 ℃，尉犁氣象站57 a平均年極端降水1.2 d、連續(xù)干旱52.6 d、極端高溫18.4 d、極端低溫18.3 d。對尉犁站極端氣候采用EEMD分解(圖2)，實線表示變化趨勢，點狀線為每年統(tǒng)計值連線。結果表明，尉犁站年極端降水日數(圖2a)在1990年之前變化較緩，1990年之后有增加趨勢；連續(xù)干旱(圖2b)和極端低溫日數(圖2 d)均減少，但極端低溫日數的減少趨勢更顯著，近10 a更是減少到多年平均值以下；極端高溫日數(圖2c)呈 “U”型變化，1990年之前為減少趨勢，谷值降至多年平均值以下，1990年之后呈增加趨勢，近5 a已超過多年平均值。

圖2 尉犁極端降水(a)、連續(xù)干旱(b)、極端高溫(c)、極端低溫(d)事件變化趨勢圖Fig.2 Trends of extremely precipitation(a), continuous day drought(b), extremely high temperature(c), extremely low temperature(d) days in Yuli

表2根據公式(1)得到EEMD的趨勢項顯示，過去57 a尉犁站除極端降水日數有0.02 d/a增加外，其他極端氣候事件發(fā)生頻次均減少，且比極端降水日數的變化趨勢更明顯，其中以極端低溫日數減少0.23 d/a最為顯著；R/S分析得到的H值表明，尉犁站未來極端降水和連續(xù)干旱日數可能增加，極端高溫和低溫日數可能繼續(xù)減少。

表2 尉犁極端氣候事件趨勢特征統(tǒng)計表Tab.2 Statistics on the trend characteristics of extreme climatic events in Yuli

2.1.2 鐵干里克站極端降水和極端氣溫變化趨勢分析

鐵干里克57 a極端降水、極端高溫和極端低溫的閾值分別為10.3 mm、28.5 ℃和-9.7 ℃，57 a平均年極端降水0.8 d、連續(xù)干旱64.8 d、極端高溫18.4 d、極端低溫18.4 d。鐵干里克年極端降水日數(圖3a)1990年之前緩慢減少，1990年之后增加顯著；連續(xù)干旱日數(圖3b)減少顯著，近20 a更是減少到多年平均值以下；極端高溫日數(圖3c)顯著增加，近20 a已超過多年平均值；極端低溫日數(圖3 d)在1990年之前減少，1990年后變化趨緩。

圖3 鐵干里克極端降水(a)、連續(xù)干旱(b)、極端高溫(c)、極端低溫(d)事件變化趨勢圖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，鐵干里克過去57 a極端降水和高溫日數均增加，但極端高溫日數增加趨勢(0.47 d/a)比極端降水日數(0.03 d/a)更顯著，連續(xù)干旱和極端低溫日數均減少，且連續(xù)干旱日數減少的趨勢(0.44 d/a)比極端低溫日數(0.17 d/a)更明顯；H值表明，鐵干里克未來極端低溫日數可能減少，極端降水和連續(xù)干旱日數無明顯趨勢，極端高溫日數有很大可能繼續(xù)增加。

表3 鐵干里克極端氣候事件趨勢特征統(tǒng)計表Tab.3 Statistics on the trend characteristics of extreme climatic events in Tieganlike

上述結果與已有研究[20]結論“尉犁白天極端高溫和極端低溫日數均減少，鐵干里克極端高溫日數增加，極端低溫日數減少”相符。新疆深處內陸遠離海洋，屬于大氣水汽輸送的末端，南有青藏高原阻隔印度洋水汽，所以隨西風環(huán)流而來的大西洋水汽成為西北干旱區(qū)唯一的水汽來源[21]。另外，極端高溫日數明顯的增加主要是塔里木盆地的東北、東南的部分區(qū)域[20]。尉犁站更接近天山南部，鐵干里克更靠近塔里木盆地東北部，受到山體地形影響，因此尉犁站極端高溫日數減少。

2.2 極端降水與極端氣溫周期分析

2.2.1 尉犁站極端降水周期分析

圖4a顯示了尉犁站極端降水日數在不同時間尺度的強弱分布，其中25～35 a時間尺度最強，5～8 a和13～17 a分別在1960 s和1980 s有一定表現(xiàn)但表現(xiàn)較弱，其余時間尺度表現(xiàn)不明顯；小波變換實部時頻分布圖(圖4b)清楚顯示了尉犁站極端降水日數的周期變化，其中25～35 a代際尺度表現(xiàn)最明顯，其中心時間尺度為28 a，存在2個振蕩周期，正負相位交替出現(xiàn)，該尺度震蕩中心位于1960s中期、1970s末期、1990s初期、2000s中期和2010s中期，且2010s后周期震蕩仍未閉合，說明現(xiàn)階段極端降水日數仍將增加，與之前R/S分析得出的結論一致；小波方差圖(圖4c)存在明顯峰值點28 a。

圖4 尉犁極端降水日數Morlet小波變換模平方(a)、實部(b)及小波方差(c)圖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

從小波變換模平方(圖5a)看，尉犁站連續(xù)干旱日數2～5 a的年際時間尺度信號最強，主要發(fā)生在1962—1985年，振蕩中心位于1965和1980年。6～10 a的年代際尺度較強，主要發(fā)生在1968—1982年，振蕩中心在1978年，其余時間尺度較弱；圖5b顯示連續(xù)干旱日數主要為2～5 a、6～10 a時間尺度變化，其中心時間尺度分別為3 a、8 a。2個時間尺度的振蕩周期較多，正負相位變化復雜；圖5c存在2個明顯峰值點，其中8 a年際周期變化小波方差最大，3 a次之，表明8 a年際周期變化最為顯著，3 a周期變化顯著性次之。

圖5 尉犁連續(xù)干旱日數Morlet小波變換模平方(a)、實部(b)及小波方差(c)圖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 尉犁站極端氣溫周期分析

由圖6a可知，尉犁站極端高溫日數在45～57 a時間尺度最強，25～30 a時間尺度有一定表現(xiàn)，其余時間尺度較弱；圖5b顯示45～57 a代際尺度表現(xiàn)最明顯，該尺度震蕩中心位于1960 s初期、1990 s初期和2010 s中期；小波方差圖(圖6c)主周期未出現(xiàn)，說明極端高溫日數的周期表現(xiàn)在更大的時間尺度上，28 a為次周期。

圖6 尉犁極端高溫日數Morlet小波變換模平方(a)、實部(b)及小波方差(c)圖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

與極端高溫日數類似，圖7a顯示，尉犁氣象站極端低溫日數在45～57 a時間尺度最強，存在1個振蕩周期。25～30 a時間尺度有一定表現(xiàn)，6～15 a時間尺度在1965—1990年有一定表現(xiàn)，其余時間尺度較弱；圖7b顯示其中45～57 a代際尺度表現(xiàn)最明顯，該尺度震蕩中心位于1960s末期和1990s中期。25～30 a 代際尺度表現(xiàn)明顯，中心時間尺度為28 a大約存在2個振蕩周期。6～15 a代際尺度有所表現(xiàn)，中心時間尺度是10 a；小波方差圖(圖7c)主周期未出現(xiàn)，28 a和10 a為次周期。

圖7 尉犁極端低溫日數Morlet小波變換(a)模平方、(b)實部以及(c)小波方差圖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 鐵干里克極端降水周期分析

圖8a顯示，鐵干里克極端降水日數在13～20 a時間尺度最強，主要發(fā)生在1965—1980年，振蕩中心在1975年左右。5～8 a時間尺度在1961—1975年和2010年后有一定表現(xiàn)，振蕩中心在1965年左右，其余時間尺度表現(xiàn)不明顯；圖8b顯示13～20 a代際尺度表現(xiàn)較明顯，其中心時間尺度為13 a，存在4個振蕩周期，且2010s后周期震蕩仍未閉合，說明現(xiàn)階段極端降水日數仍將增加，與之前R/S分析得出的結論一致。5～8 a代際尺度表現(xiàn)明顯，該時間尺度的振蕩周期更多，正負相位變化也更復雜；小波方差圖(圖8c)存在2個明顯峰值點，13 a是主周期，9 a為次周期。

圖8 鐵干里克極端降水日數Morlet小波變換模平方(a)、實部(b)及小波方差(c)圖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

從圖9a看，鐵干里克連續(xù)干旱日數在25～35 a時間尺度最強，13～18 a時間尺度有一定表現(xiàn)。5～8 a時間尺度在1961—1970年和1995年后有一定表現(xiàn)，振蕩中心在1963和2010年左右，其余時間尺度表現(xiàn)不明顯；圖9b顯示了鐵干里克極端降水日數的周期變化，其中25～35 a代際尺度表現(xiàn)較明顯，其中心時間尺度為28 a，存在2個完整的振蕩周期。13～18 a代際尺度表現(xiàn)明顯，存在4個振蕩周期。5～8 a代際尺度在1995年后有4個振蕩周期，且最后一個周期震蕩仍未閉合，說明連續(xù)干旱日數仍將減少，與之前R/S分析得出的結論一致；小波方差圖(圖9c)存在3個明顯峰值點，28 a是主周期，14 a和6 a為次周期。

2.2.4 鐵干里克極端氣溫周期分析

從圖10a看，鐵干里克極端高溫日數在45～57 a時間尺度最強，存在1個振蕩周期，其余時間尺度較弱；圖10b顯示其中45～57 a代際尺度表現(xiàn)最明顯，該尺度震蕩中心位于1970s末期、2000s末期，且2000s周期震蕩仍未閉合，說明極端高溫日數仍將增加，與之前R/S分析得出的結論一致；小波方差圖(圖10c)主周期未出現(xiàn)。

圖9 鐵干里克連續(xù)干旱日數Morlet小波變換模平方(a)、實部(b)及小波方差(c)圖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

圖10 鐵干里克極端高溫日數Morlet小波變換模平方(a)、實部(b)及小波方差(c)圖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

與極端高溫日數類似，鐵干里克極端低溫日數(圖11a)在45～57 a時間尺度最強。8～13 a時間尺度在1975—1987年有一定表現(xiàn)，振蕩中心在1983年左右，25～30 a時間尺度也有一定表現(xiàn)，其余時間尺度較弱；圖11b顯示45～57 a代際尺度表現(xiàn)最明顯，該尺度震蕩中心位于1960s中期和1990s中期。8～13 a代際尺度表現(xiàn)明顯，其中心時間尺度10a存在2個振蕩周期，25～30 a代際尺度中心時間尺度28 a約存在2個振蕩周期；小波方差圖(圖11c)主周期未出現(xiàn)，28 a和10 a為次周期。

圖11 鐵干里克極端低溫日數Morlet小波變換模平方(a)、實部(b)及小波方差(c)圖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 結論

(1)近57 a尉犁縣東南和西北部極端降水日數增加；連續(xù)干旱日數東南部比西北部減少更多；西北部極端高溫日數減少而東南部增加；西北和東南部極端低溫日數減少幅度接近，即過去57 a尉犁縣西北部極端氣候趨于冷濕，東南部極端氣候趨于暖濕。

(2)未來尉犁縣西北部極端高溫和極端低溫日數有可能減少，極端降水和續(xù)干旱日數有可能增加；尉犁縣東南部連續(xù)干旱和極端低溫日數可能減少，極端降水和極端高溫日數很可能增加。

(3)近57 a尉犁縣西北部極端降水和連續(xù)干旱日數主周期分別是28 a和8 a，極端高溫和低溫日數次周期均為28 a；尉犁縣東南部極端降水和連續(xù)干旱日數主周期分別是13 a和28 a，極端高溫和極端低溫日數周期表現(xiàn)在更大的時間尺度上，次周期均為28 a。