曹晴 郝振純 傅曉潔 郝潔 魯乘陽(yáng)

摘?要：研究全球變暖背景下極端氣候要素的變化對(duì)流域和區(qū)域防洪抗旱具有重要意義。利用1960—2017年全國(guó)554個(gè)氣象站點(diǎn)的逐日降雨和氣溫?cái)?shù)據(jù)，選用線性擬合、R/S分析等方法分析了中國(guó)近58 a極端氣候要素的趨勢(shì)性、空間性、持續(xù)性和平均循環(huán)長(zhǎng)度。結(jié)果表明：氣溫極值呈上升趨勢(shì)，極端高溫（低溫）事件的頻率和持續(xù)性不斷增大（減?。袊?guó)呈變暖趨勢(shì);空間上，極端氣溫指數(shù)在高原山地區(qū)具有較大的變幅。極端降雨的量級(jí)指數(shù)和強(qiáng)度指數(shù)呈增大趨勢(shì)，持續(xù)性指數(shù)呈減小趨勢(shì);極端降雨量級(jí)指數(shù)和強(qiáng)度指數(shù)變幅的高值區(qū)在熱帶季風(fēng)區(qū)（增大趨勢(shì)），持續(xù)干旱指數(shù)和持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)變幅的高值區(qū)分別為溫帶大陸區(qū)（減小趨勢(shì)）、溫帶季風(fēng)區(qū)（減小趨勢(shì)）。R/S分析表明未來(lái)極端氣溫事件將繼續(xù)增多，區(qū)域一致性顯著; 不同地區(qū)極端降雨指數(shù)未來(lái)增大或減小的趨勢(shì)不一致，極端氣溫指數(shù)的平均循環(huán)長(zhǎng)度整體大于極端降雨指數(shù)的。

關(guān)鍵詞：Hurst指數(shù);平均循環(huán)長(zhǎng)度;變化趨勢(shì);極端氣候指數(shù);中國(guó);1960—2017年

中圖分類號(hào)：P467?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.02.003

Abstract：In the context of global warming， it is of great significance to study the changes of extreme climatic elements for flood control and drought relief in river basins and regions. The trendencies，spatiality， sustainability and average cycle length of extreme climatic elements in China in the last 58 years were analyzed by using the daily meteorological data of 554 meteorological stations throughout the country from 1960 to 2017 by using linear fitting， R/S analysis and other methods. The results show that the temperature extremums are on the rise， the frequency and sustainability of extreme high（low） temperature events are increasing（decreasing）， indicating that China is warming. Spatially， the extreme temperature indexes have higher variation in the plateau region. the magnitude and intensity indexes of extreme rainfall are on the upward trend， while the sustainability indexes are on the downward trend. Spatially， the high value areas of extreme rainfall indexess level and intensity variation are in tropical monsoon region （increase）， and the high value areas of continuous drought index and continuous humid index are temperate continental region （decrease） and temperate monsoon region （decrease） respectively. the R/S analysis shows that extreme temperature continues to increase in the future， regional consistency is significant; the trends of future increase or decrease of extreme rainfall indexes in different regions are inconsistent， and the mean cycle length of extreme temperature indexes are generally larger than that of extreme rainfall indexes.

Key words： Hurst index; mean cycle length; change trend; extreme climate index; China; 1960-2017

1?研究背景

氣候變化已成為影響人類社會(huì)發(fā)展的重大問(wèn)題之一。IPCC第五次氣候變化評(píng)估報(bào)告指出：1880—2012年全球平均氣溫升高了0.85 ℃，2003—2012年平均氣溫比1850—1900年平均氣溫上升了0.78 ℃，因此氣候變暖是一個(gè)毋庸置疑的事實(shí)[1]。與平均氣候狀況不同，極端氣候事件的突發(fā)性、難以預(yù)測(cè)性和影響范圍更強(qiáng)[2]，因此研究極端氣候事件的變化對(duì)生態(tài)環(huán)境、社會(huì)生活和人類健康具有重要意義。

國(guó)內(nèi)開展了大量關(guān)于極端氣候的研究，劉學(xué)華等[3]對(duì)中國(guó)近40 a極端氣溫和降雨的分析表明，極端降雨指數(shù)和極端高溫指數(shù)均呈增大趨勢(shì);鄭玉萍等[4]研究了福州市極端氣候的變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)極端氣溫指數(shù)呈顯著增大趨勢(shì)，而極端降雨指數(shù)增大趨勢(shì)不明顯;陳成豪等[5]分析了?？谑袠O端降雨的演化特征，發(fā)現(xiàn)極端降雨指數(shù)呈增大趨勢(shì);楊艷娟等[6]分析了天津市極端氣候指數(shù)，發(fā)現(xiàn)極端高溫指數(shù)的變化趨勢(shì)表征氣溫呈上升趨勢(shì)，而極端降雨指數(shù)的變化趨勢(shì)表征研究區(qū)呈干旱化趨勢(shì);羅隆誠(chéng)等[7]應(yīng)用線性傾向估計(jì)、R/S分析、災(zāi)變灰預(yù)測(cè)等方法對(duì)南充市極端氣候變化進(jìn)行了研究探討，并嘗試預(yù)測(cè)了南充市未來(lái)極端氣候變化的情形。

極端降雨指數(shù)呈明顯的年代際變化，表3統(tǒng)計(jì)了各個(gè)極端降雨指數(shù)距平發(fā)生正負(fù)轉(zhuǎn)變的年份，發(fā)現(xiàn)CWD的距平在2003年發(fā)生正負(fù)轉(zhuǎn)變，其余指數(shù)在1990年前后距平發(fā)生正負(fù)轉(zhuǎn)變，與各極端降雨指數(shù)發(fā)生顯著變化的時(shí)間基本一致（見(jiàn)圖5）。極端降雨指數(shù)距平轉(zhuǎn)變的年份介于極端低溫指數(shù)和極端高溫指數(shù)距平發(fā)生正負(fù)轉(zhuǎn)變的年份之間，即極端降雨指數(shù)發(fā)生顯著變化的時(shí)間晚于極端低溫指數(shù)轉(zhuǎn)變年份、早于極端高溫指數(shù)轉(zhuǎn)變年份。

（2）空間變化特征。由表4可知，各子區(qū)域極端降雨指數(shù)的變化趨勢(shì)并不完全一致，量級(jí)指數(shù)（RX1d、RX5d、R95p）在溫帶季風(fēng)區(qū)呈減小趨勢(shì)，在其他地區(qū)呈增大趨勢(shì)，且在熱帶季風(fēng)區(qū)變幅最大;R25在溫帶季風(fēng)區(qū)呈減小趨勢(shì)，在其他地區(qū)呈增大趨勢(shì)，在熱帶季風(fēng)區(qū)變幅最大;SDII在高原山地區(qū)呈減小趨勢(shì)，在其他地區(qū)呈增大趨勢(shì)，在熱帶季風(fēng)區(qū)變幅最大;CDD在熱帶季風(fēng)區(qū)呈增大趨勢(shì)，在其他地區(qū)呈減小趨勢(shì)，在溫帶大陸區(qū)變幅最大;CWD在溫帶大陸區(qū)呈增大趨勢(shì)，在其他地區(qū)呈減小趨勢(shì)，在溫帶季風(fēng)區(qū)變幅最大。

上述分析表明，高原山地區(qū)的量級(jí)指數(shù)和強(qiáng)度指數(shù)以增大趨勢(shì)為主（SDII除外），CDD和CWD呈減小趨勢(shì)且CWD減幅較小，具有濕潤(rùn)化傾向;溫帶大陸區(qū)除CDD外其余指數(shù)均呈增大趨勢(shì)，具有明顯的濕潤(rùn)化傾向;溫帶季風(fēng)區(qū)的極端降雨指數(shù)以減小趨勢(shì)為主（SDII除外），但CDD減幅最大，干濕傾向不明顯;熱帶季風(fēng)區(qū)的量級(jí)指數(shù)和強(qiáng)度指數(shù)呈顯著增大趨勢(shì)且增幅較大，但持續(xù)干旱指數(shù)增大，持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)減小，導(dǎo)致區(qū)域干濕傾向不明顯，表明該地區(qū)降雨多為集中性降雨，對(duì)區(qū)域長(zhǎng)期干濕傾向的影響很小。

4?極端氣候要素變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)

4.1?極端氣溫要素

應(yīng)用R/S分析法計(jì)算了極端氣溫指數(shù)的Hurst指數(shù)（見(jiàn)表5），結(jié)果表明全國(guó)和區(qū)域范圍的極端氣溫指數(shù)的Hurst指數(shù)均大于0.7，表現(xiàn)為強(qiáng)持續(xù)性。結(jié)合前述分析，可知極端氣溫持續(xù)上升，極端高溫事件的頻率（TN90p、TX90p）和持續(xù)性（WSDI）持續(xù)增大，極端低溫事件的頻率（TN10p、TX10p）和持續(xù)性（CSDI）持續(xù)減小，區(qū)域間各指數(shù)的Hurst指數(shù)大小差異并不顯著，氣候變暖的狀態(tài)仍繼續(xù)保持。

4.2?極端降雨要素

全國(guó)范圍極端降雨指數(shù)的Hurst指數(shù)大部分大于0.5（見(jiàn)表6），結(jié)合前述分析，可知量級(jí)指數(shù)和強(qiáng)度指數(shù)持續(xù)增大，持續(xù)指數(shù)持續(xù)減小，以大雨日數(shù)的持續(xù)性最小，降雨強(qiáng)度的持續(xù)性最大?？臻g上，高原山地區(qū)僅SDII的Hurst指數(shù)小于0.5（為0.49），呈極微弱的反持續(xù)性，結(jié)合表4可知該區(qū)的RX1d、RX5d、R95p、SDII、R25未來(lái)呈增大趨勢(shì)，CDD、CWD呈減小趨勢(shì)。溫帶大陸區(qū)的R95p和R25的Hurst指數(shù)小于0.5，呈極微弱的反持續(xù)性，結(jié)合表4可知該區(qū)的RX1d、RX5d、SDII、CWD未來(lái)呈增大趨勢(shì)，R95p、R25、CDD呈減小趨勢(shì)。溫帶季風(fēng)區(qū)極端降雨指數(shù)的Hurst指數(shù)均大于0.5，未來(lái)的變化趨勢(shì)與過(guò)去一致，仍具有不明顯的干旱化傾向。熱帶季風(fēng)區(qū)的持續(xù)干旱指數(shù)（CDD）的Hurst指數(shù)為0.47，具有反持續(xù)性，結(jié)合表4可知該區(qū)的RX1d、RX5d、R95p、SDII、R25未來(lái)呈增大趨勢(shì)，CDD、CWD呈減小趨勢(shì)。

4.3?平均循環(huán)長(zhǎng)度

Hurst指數(shù)僅可以揭示時(shí)間序列中未來(lái)的趨勢(shì)性成分，并不能反映這種持續(xù)性可保持多久，通過(guò)統(tǒng)計(jì)量V可以測(cè)出平均循環(huán)長(zhǎng)度，即過(guò)去趨勢(shì)影響未來(lái)趨勢(shì)的時(shí)間長(zhǎng)度。趙嘉陽(yáng)[17]曾用該方法計(jì)算了平均氣溫和降雨的平均循環(huán)長(zhǎng)度，但該方法在極端氣候領(lǐng)域的應(yīng)用還較少。本文以持續(xù)冷日指數(shù)為例，由圖6可知曲線出現(xiàn)明顯轉(zhuǎn)折的時(shí)間（n=12，單位為a，箭頭所示處）即為系統(tǒng)的平均循環(huán)長(zhǎng)度，表征要素過(guò)去趨勢(shì)對(duì)未來(lái)趨勢(shì)的影響時(shí)間長(zhǎng)度。持續(xù)冷日指數(shù)的平均循環(huán)長(zhǎng)度為12 a，即在12 a后持續(xù)冷日指數(shù)將完全失去對(duì)初始數(shù)據(jù)的依賴。同理可得其他極端氣候指數(shù)的平均循環(huán)長(zhǎng)度（見(jiàn)表7）。

結(jié)合表5、表6和表7可知，對(duì)于不同區(qū)域的同一指數(shù)，持續(xù)性越強(qiáng)，平均循環(huán)長(zhǎng)度就越長(zhǎng)，過(guò)去趨勢(shì)影響未來(lái)趨勢(shì)的時(shí)間就越長(zhǎng)。整體而言，極端氣溫指數(shù)的平均循環(huán)長(zhǎng)度普遍大于極端降雨指數(shù)的，即極端氣溫的過(guò)去趨勢(shì)影響未來(lái)趨勢(shì)的時(shí)間更長(zhǎng)。

5?綜合分析

本文通過(guò)選取的17個(gè)極端氣候指數(shù)分析了中國(guó)極端氣候要素的時(shí)空變化。一方面，極端低溫的增大速率大于極端高溫的，表明夜晚的升溫幅度大于白天的，極端低溫發(fā)生顯著變化的時(shí)間早于極端高溫，表明極端氣候的顯著變化始于極端低溫;另一方面，極端氣溫在高原山地區(qū)具有較高的升溫幅度，這可能與極端氣溫要素對(duì)海拔的依賴性有關(guān)，LIU X. D.等[18]也曾得到類似結(jié)論。在氣候變暖條件下，高海拔地區(qū)積雪消融加速，更多的太陽(yáng)輻射被吸收在地表，使得高海拔地區(qū)變暖增強(qiáng)。但是，隨著城市化發(fā)展，人類活動(dòng)和下墊面條件變化等因素對(duì)氣候變化的影響越來(lái)越不可忽視，這導(dǎo)致海拔對(duì)氣候變化的影響越來(lái)越弱，各個(gè)影響因素對(duì)氣候變化的貢獻(xiàn)還需進(jìn)一步探討。

極端降雨指數(shù)的變化表明全國(guó)范圍具有干旱化減緩的傾向，極端降雨發(fā)生顯著變化的時(shí)間介于極端低溫和極端高溫發(fā)生顯著變化的時(shí)間之間，原因可能是極端低溫升高導(dǎo)致大氣中水汽增加，同時(shí)也導(dǎo)致水汽不易冷卻凝結(jié)致雨，只有水汽不斷增加并達(dá)到過(guò)飽和狀態(tài)時(shí)才能形成降雨，此時(shí)降雨量或者降雨強(qiáng)度異常增大，極端降雨事件頻發(fā)。極端高溫的升高也會(huì)導(dǎo)致極端降雨事件頻發(fā)，但其升溫幅度小于極端低溫的，可能導(dǎo)致對(duì)極端降雨變化的貢獻(xiàn)較小?？臻g上，極端降雨指數(shù)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的較少，僅在熱帶季風(fēng)區(qū)基本通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且量級(jí)指數(shù)和強(qiáng)度指數(shù)的變幅為區(qū)域間最大值，這主要由自然變化和人類活動(dòng)兩方面因素造成。東亞夏季風(fēng)是影響我國(guó)氣候變化的一個(gè)重要因子，受副熱帶高壓增強(qiáng)的影響，東亞夏季風(fēng)不斷增強(qiáng)，將更多的水汽輸送到我國(guó)，造成降雨顯著增多，特別是近海區(qū)域——熱帶季風(fēng)區(qū)降雨的增加最為顯著。同時(shí)，熱帶季風(fēng)區(qū)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)區(qū)域，城市化對(duì)該區(qū)域氣候變化的影響不可忽視。眾多研究表明，城市化的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致城市降雨增多，趙浩然[19]在?？谑械难芯窟€表明城市化的發(fā)展會(huì)使城市暴雨增多，極端降雨事件頻發(fā)，隨著城市化進(jìn)程的不斷加快，極端降雨事件的發(fā)生概率不斷加大。

與極端降雨指數(shù)相比，極端氣溫指數(shù)的持續(xù)性更強(qiáng)，平均循環(huán)長(zhǎng)度更長(zhǎng)，這主要與極端氣溫指數(shù)的波動(dòng)性較小、穩(wěn)定性較強(qiáng)有關(guān)。

6?結(jié)?論

（1）近年來(lái)，極端氣溫呈上升趨勢(shì)，氣候變暖，極端高溫（低溫）事件的頻率和持續(xù)性不斷增大（減小），極端降雨的量級(jí)和強(qiáng)度指數(shù)不斷增大但持續(xù)性指數(shù)減小，對(duì)防洪不利。因此，研究極端氣候可為防洪減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)，提高應(yīng)對(duì)極端氣候事件的能力。

（2）極端氣候要素均在20世紀(jì)90年代左右發(fā)生顯著變化，空間分布具有一定規(guī)律性。結(jié)合R/S分析可知各區(qū)域極端氣溫持續(xù)升高，極端降雨造成的各區(qū)域干濕化傾向不一致，極端氣溫指數(shù)的平均循環(huán)長(zhǎng)度更長(zhǎng)。

（3）Hurst指數(shù)和平均循環(huán)長(zhǎng)度結(jié)合，不僅可以反映時(shí)間序列未來(lái)的趨勢(shì)性及趨勢(shì)性時(shí)間的長(zhǎng)短，還可與灰預(yù)測(cè)模型等預(yù)測(cè)方法結(jié)合來(lái)提高預(yù)測(cè)精度，這有待深入研究。

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