高曉丹 陳彥 李漢菁

摘要 利用福州市（烏山站）1961—2018年逐日氣溫觀測(cè)資料，通過閾值法提取出極端溫度資料序列，再根據(jù)復(fù)合極值分布理論，建立極端氣溫重現(xiàn)期泊松—韋伯復(fù)合極值分布模型，并利用該模型對(duì)福州市極端高低溫的重現(xiàn)期研究。結(jié)果表明：福州市年高溫天數(shù)和高、低溫極端值均呈上升趨勢(shì)，而年低溫天數(shù)則呈下降趨勢(shì);高、低溫天數(shù)多年發(fā)生頻次符合泊松分布，氣溫極端值遵循韋伯分布，兩者均通過顯著性水平為0.01的K-S統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn);福州市50 a一遇極端高低溫分別為41.6℃和-1.4℃，100 a一遇極端高低溫分別為42.1℃和-2.0℃。

關(guān)鍵詞 極端高低溫;極值分布模型;福州

中圖分類號(hào)：P45 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2021）03–0041–02

天氣和氣候極端事件頻率和強(qiáng)度的變化對(duì)人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境很可能產(chǎn)生巨大影響，因而受到越來越多的關(guān)注。2013年從中國(guó)氣象局公布的最新數(shù)據(jù)顯示，位于中國(guó)東南沿海地區(qū)的福州市夏季極端高溫引起公眾關(guān)注。近年來，福州極端高溫異常天氣氣候頻發(fā)，僅2018年福州市年平均氣溫顯著偏高，同時(shí)連江和福清在12月4日最高氣溫突破12月歷史極值，給人們生產(chǎn)活動(dòng)帶來嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失與生活不適。因此研究城市極端氣溫氣候特征可以為我們制定城鎮(zhèn)發(fā)展戰(zhàn)略提供科學(xué)參考。

1 資料和方法

研究極端氣溫的首要條件就是確定極端氣溫的閾值。選取福州市國(guó)家級(jí)氣象觀測(cè)站（烏山站）1961—2018年逐日最高及最低氣溫觀測(cè)資料，采用閾值法、矩估計(jì)法、K-S檢驗(yàn)、復(fù)合極值理論等方法對(duì)上述資料進(jìn)行質(zhì)量控制，根據(jù)第1個(gè)和第99個(gè)百分位值確定出本地極端氣溫閾值為2.9℃和37.7℃。

2 極端氣溫及天數(shù)的變化趨勢(shì)

2.1 每年最低氣溫變化趨勢(shì)及低溫天數(shù)變化趨勢(shì)

分析福州烏山站1961—2018年最低氣溫年際變化，近58 a最低氣溫平均為1.4℃，其年最低氣溫隨年際呈緩慢上升趨勢(shì)，增加率為0.189℃/10 a。2003年和2017年福州烏山站最低氣溫4.0℃，為站點(diǎn)研究年內(nèi)最大值;年內(nèi)最小值在2016年，為-1.9℃。同年1月20—25日，我國(guó)南方發(fā)生一次低溫雨雪冰凍過程，1月25日福建省屏南、福州、安溪、廈門、東山、長(zhǎng)樂6市氣溫打破1961年以來低溫記錄，部分地區(qū)創(chuàng)70 a來低溫極值。研究年間，最低氣溫<0℃的年份僅有8 a，其余年份最低氣溫均>0℃。

依照利用閾值法算出的本地低溫閾值2.9℃分析福州烏山站低溫天數(shù)變化呈減少趨勢(shì)，氣候傾向率為-0.86 d/10 a。低溫天數(shù)最多的達(dá)15 d，分別在1963年和1967年，1976年以前低溫天數(shù)波動(dòng)較大，且低溫天數(shù)較多;1976年后低溫天數(shù)波動(dòng)較小，且低溫天數(shù)減少。

2.2 每年最高氣溫變化趨勢(shì)及高溫天數(shù)變化趨勢(shì)

福州烏山站1961—2018年最高溫度平均38.3℃，近58 a最高溫度隨年際明顯增大，增加率為0.293℃/10 a，變化幅度較最低氣溫略大，可看出年最高氣溫隨時(shí)間變化上升趨勢(shì)較顯著。1965年和1970年福州烏山站最高氣溫為36.3℃，為站點(diǎn)研究年內(nèi)最低值;最大值在2003年，為41.7℃，同時(shí)該年最低氣溫也是站點(diǎn)研究年內(nèi)最大值。從1998年開始，福州烏山站年最高氣溫都>37.0℃，根據(jù)福建省災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)服務(wù)用語暫行規(guī)定的日最高氣溫≥37℃為一高溫日，連續(xù)≥37℃一個(gè)高溫日天氣過程稱為一個(gè)高溫過程，表明每年都有若干次高溫過程發(fā)生。

根據(jù)利用閾值法算出的福州烏山站高溫閾值37.7℃，較福建省高溫橙色預(yù)警信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)37.0℃高出0.7℃。近58 a高溫天數(shù)呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，氣候傾向率1.155 d/10 a，高溫天數(shù)最多的一年達(dá)25 d，在2003年，同時(shí)該年最高氣溫也是歷史極值氣溫。1986年以前高溫天數(shù)波動(dòng)較小，且高溫天數(shù)較少;1986年后高溫天數(shù)波動(dòng)較大，且天數(shù)較多。

3 泊松—韋伯復(fù)合極值分布及K-S檢驗(yàn)

3.1 極端高（低）溫天數(shù)發(fā)生頻次的泊松分布檢驗(yàn)

極端氣溫發(fā)生頻次本身具有一定概率特性。統(tǒng)計(jì)福州烏山站1961—2018年極端高、低溫度出現(xiàn)頻次得出，58 a中≥37.7℃高溫次數(shù)212 d、≤2.9℃低溫次數(shù)220 d。利用泊松分布函數(shù)對(duì)高低溫發(fā)生頻次進(jìn)行估計(jì)檢驗(yàn)，通過K-S檢驗(yàn)表明：低溫天數(shù)的泊松分布KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為0.12，均小于顯著水平位0.01的KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量臨界值0.21，故認(rèn)為低溫天數(shù)時(shí)間序列服從泊松分布。高溫天數(shù)的泊松分布KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為0.20，均小于顯著水平位0.01的KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量臨界值0.21，故認(rèn)為高溫天數(shù)時(shí)間序列服從泊松分布。

3.2 高（低）溫極值的韋伯分布檢驗(yàn)

對(duì)福州1961—2018年出現(xiàn)的212次高溫和220次低溫分析，發(fā)現(xiàn)韋伯分布能很好擬合溫度極值。黑色和紅色小方框?yàn)楦撸ǖ停氐慕?jīng)驗(yàn)頻率，黑色實(shí)線為韋伯分布曲線，直觀看出兩則擬合度非常高。經(jīng)過K-S檢驗(yàn)表明：極端低溫資料的KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為0.057，小于顯著水平位0.01的KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量臨界值，故極端低溫時(shí)間序列服從韋伯分布。極端高溫資料的KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為0.086，小于顯著水平位0.01的KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量臨界值，故極端高溫時(shí)間序列服從韋伯分布（圖1、圖2）。

3.3 極端高（低）溫重現(xiàn)期估算及分析

通過分析發(fā)現(xiàn)，用泊松過程來擬合極端氣溫發(fā)生頻次是合理的，且氣溫極值用韋伯分布來擬合也是合理的，因此研究地區(qū)極端高低溫事件服從泊松—韋伯復(fù)合極值分布。利用該模型計(jì)算福州代表站的多年一遇溫度極端值得出：福州地區(qū)2、5、10、20、50、100 a一遇的年極端最高氣溫均超過其閾值37.7℃和58 a平均值38.3℃，其中100 a一遇的年極端最高氣溫值還超過資料年最大值41.7℃，其年極端最低氣溫都低于極端最低氣溫閾值2.9℃，除2 a一遇的年極端最低氣溫高于58 a平均值1.4℃外，其余5個(gè)年份均低于平均值，其中100 a一遇的年極端最低氣溫值還超過資料年最低值-1.9℃。

同時(shí)得出：年出現(xiàn)高溫>38.4℃和低溫<2.7℃時(shí)的溫度概率為0.5，即平均2 a出現(xiàn)一次該極端高溫值和極端低溫值;出現(xiàn)高溫>42.1℃和低溫<-2.0℃的概率為0.01，即出現(xiàn)此極端高溫和極端低溫的重現(xiàn)期需要100 a。通過以上分析可以看出，溫度極值越極端，風(fēng)險(xiǎn)概率值也就越小，重現(xiàn)期也就越大。

4 結(jié)論

福州地區(qū)高溫出現(xiàn)日數(shù)越來越多且高溫極值越來越高，低溫出現(xiàn)日數(shù)越來越少且低溫極值也越來越大，凸顯了氣溫極端性及氣候變暖趨勢(shì)。

年高溫及低溫天數(shù)出現(xiàn)次數(shù)遵循泊松分布，高溫、低溫極值遵循韋伯分布。其擬合分布均通過顯著性水平為0.01的K-S統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

通過泊松—韋伯分布，估算得出福州市2 a一遇的極端最高氣溫和最低氣溫分別為38.4℃和2.7℃;5 a一遇的分別為39.6℃和1.1℃;10 a一遇的分別為40.3℃和0.2℃;20 a一遇的分別為40.9℃和-0.5℃;50 a一遇的分別為41.6℃和-1.4℃;100 a一遇的分別為42.1℃和-2.0℃。

參考文獻(xiàn)

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責(zé)任編輯：黃艷飛