陳靜

摘要 本文利用米易國家地面氣象觀測站1956—2019年觀測資料，采用趨勢分析、M-K突變檢驗方法研究米易高溫變化特征。結(jié)果表明：年高溫日數(shù)、年極端高溫和年平均高溫總體呈上升趨勢，傾向率分別為3.3 d/10 a、0.25℃/10 a和0.08℃/10 a，與全球變暖結(jié)論一致。年高溫日數(shù)、年極端高溫2005—2019年均呈增加趨勢，且在2006年左右有突變現(xiàn)象，年平均高溫突變出現(xiàn)在2010年。

關(guān)鍵詞 高溫特征;線性趨勢;突變檢驗

中圖分類號：P49 文獻標(biāo)識碼：B 文章編號：2095–3305（2021）04–0083–02

IPCC第五次評估報告堅持了以往評估報告的說法，認為近百年全球氣候變暖毋庸置疑。有關(guān)研究表明，20世紀(jì)全球年平均氣溫上升0.4℃～0.8℃，我國近100年來年平均氣溫上升幅度在0.5℃～0.8℃，與全球上升幅度基本持平。溫度升高導(dǎo)致高溫干旱和暴雨洪澇等極端事件發(fā)生頻率提高和強度加劇。

近幾年來，國內(nèi)學(xué)者對中國高溫變化進行了大量研究。丁一匯[1]研究了我國近百年來溫度變化，指出我國增溫趨勢與北半球大致一致。蔡文香[2]對中國夏季35℃以上極端高溫事件的變換特征分析，針對攀枝花米易本地高溫變化特征研究比較少。

米易縣隸屬攀枝花市，位于四川省西南角，屬于南亞熱帶干熱河谷立體氣候，干、雨季分明而四季不明，河谷區(qū)全年無冬，夏季長達5個多月。米易冬季康養(yǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達，各種蔬菜水果遠銷省內(nèi)外。而高溫變化直接影響農(nóng)作物生長發(fā)育，因此，充分了解該本地氣候變化特征，對其經(jīng)濟、社會、文化可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)具有十分重要意義[3]。本文重點分析研究米易縣年高溫日數(shù)、年極端高溫、年平均高溫等變化特征，幫助該地區(qū)積極應(yīng)對高溫帶來的災(zāi)害影響。

1 資料和方法

1.1 資料來源

我國氣象局將極端高溫分為3級：≥35℃為高溫，≥38℃為危害性高溫，≥40℃為強危害性高溫[4]。文中統(tǒng)一把≥35℃的高溫天氣稱為高溫。年高溫日數(shù)指的是一年中出現(xiàn)高溫的總?cè)諗?shù)，年極端高溫指的是每年日最高氣溫最高值，年平均高溫指一年中所有>35℃以上日最高氣溫平均值。本文選取米易國家地面氣象觀測站高溫數(shù)據(jù)作為研究對象，將統(tǒng)計1956—2019年年高溫日數(shù)、年極端高溫和年平均高溫等并作出分析。

1.2 分析方法

本研究采用趨勢分析和Mann-Kendall法。Mann-Kendall法簡稱為M-K法，是一種非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法，是氣象研究中常用突變檢驗方法[5]。此方法不僅計算簡便，而且可以明確突變開始時間和區(qū)域。

計算公式：（k=1，2，…，n），其中E（Sk）和Var（Sk）分別為累計數(shù)Sk的均值和方差。按時間序列逆序，再計算UFK，UBK=-UFK（k=n，n-1，…，1）。若UFK和UBK的值>0，表明序列呈上升趨勢，<0表明呈下降趨勢。當(dāng)它們超過臨界直線時，表明上升或下降趨勢顯著。如果UFK和UBK兩條曲線交點在臨界線之間，表明突變明顯，反之，若在臨界線之外，表明突變不顯著[6-7]。

2 結(jié)果與分析

2.1 高溫日數(shù)變化趨勢、突變檢驗和周期性變化

2.1.1 高溫日數(shù)年際和月際變化 1956—2019年共出現(xiàn)1 438個高溫日，每年平均高溫日數(shù)為22 d。根據(jù)給出1956—2019年高溫日逐年分布曲線圖（圖1），可知64年高溫日數(shù)總體呈明顯增加趨勢，傾向率為3.3 d/10 a，R=0.21（趨勢分析通過0.05顯著性檢驗），表明年高溫日數(shù)與年份呈顯著正相關(guān)關(guān)系。1956—1962年、1999—2004年高溫日數(shù)偏少，均在平均值之下，1956年、1980年、2001年出現(xiàn)高溫總?cè)諗?shù)極小值，僅有3 d;1963—2000年高溫日數(shù)在等平均線上下起伏不定;2001年開始高溫日數(shù)呈明顯上升趨勢，其中2005—2016年連續(xù)12年高溫日數(shù)在24 d以上且均在平均線以上;2019年出現(xiàn)高溫總?cè)諗?shù)極大值，達71 d。

1956—2019年這64年高溫日數(shù)月分布呈頂峰式分布（圖2），5月是高溫發(fā)生頻次最多月份，占高溫總?cè)諗?shù)的47.3%，其次是6月，占高溫總?cè)諗?shù)28.2%，4月占高溫總?cè)諗?shù)11.9%，7月占比7.4%。3月、8月和9月份較少，3個月總?cè)諗?shù)僅占高溫總?cè)諗?shù)的5.2%，而10月到次年2月份無高溫事件發(fā)生。

2.1.2 高溫日數(shù)突變檢驗 令顯著性水平α=0.05，那么臨界值u0.05=1.96。UF表示高溫日數(shù)順序統(tǒng)計曲線，UB表示高溫日數(shù)逆序統(tǒng)計曲線。由UF曲線可見（圖3），2005—2019年米易高溫日數(shù)呈增多趨勢，到2010年這一增多趨勢超過0.05，表明這段時間米易高溫日數(shù)增多趨勢十分顯著。根據(jù)UF和UB交點在臨界線之間，說明2006年開始高溫日數(shù)增多是突變現(xiàn)象。

2.2 年極端高溫的變化趨勢和突變檢驗

2.2.1 年極端高溫變化趨勢 從年極端高溫變化趨勢可看出（圖4），米易年極端高溫變化范圍為35.3℃～41.2℃，出現(xiàn)35.3℃的年份為1990年，出現(xiàn)41.2℃的年份為2014年。近64年年極端高溫總體呈上升趨勢，傾向率為0.25℃/10 a，R2=0.12（通過0.05顯著性檢驗），表明年極端高溫與年份有顯著正相關(guān)關(guān)系。

2.2.2 年極端高溫的突變檢驗 同樣，令顯著性水平α=0.05，臨界值u0.05=1.96。對年極端高溫進行M-K檢驗，圖5為檢驗結(jié)果，從結(jié)果看，1960—1970年左右、2005—2019年是升高趨勢，到2015年這一增多趨勢超過0.05，表明這段時間米易高溫日數(shù)增多趨勢十分顯著。UF和UB交點位置在臨界線之間，2006年左右，說明2006年以來年極端高溫增高是一突變現(xiàn)象[6-7]。

2.3 年平均高溫變化趨勢和突變檢驗

2.3.1 年平均高溫變化趨勢 年平均高溫變化范圍在35.1℃～37.1℃（圖6），1987年年平均高溫出現(xiàn)最高值（37.1℃），1987—1990年的4年內(nèi)出現(xiàn)了年平均高溫為35.1℃的最低值。從年平均高溫的分布圖可以看出，過去55年里年平均高溫總體微呈上升趨勢，傾向率為0.08℃/10 a，R2=0.0869（通過了0.05的顯著性檢驗），表明年平均高溫與年份有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

2.3.2 年平均高溫突變檢驗 對年平均高溫進行M—K檢驗，同樣令顯著性水平α=0.05，臨界值u0.05=1.96，從結(jié)果（圖7）看，1970—1980年年平均高溫呈逐漸減小趨勢，1980年左右這一減小趨勢超過0.05，1981—2000年又呈增加趨勢，2001—2008年呈減小趨勢，2009—2019年呈增加趨勢。從UF和UB的交點看出，2010年的溫度升高是突變現(xiàn)象。

3 結(jié)論

（1）1956—2019年共出現(xiàn)1 438 d高溫日，每年平均高溫日數(shù)為22 d，64年間高溫日數(shù)總體呈明顯增加趨勢，傾向率為3.3 d/10 a。年高溫日數(shù)在3～71 d范圍內(nèi)變化。每年5、6月是高溫日發(fā)生最多的月份，占全年比例達75.5%。歷年中，10月到次年2月份無高溫事件發(fā)生。（2）2005—2019年高溫日數(shù)增加趨勢顯著，2006年有顯著突變現(xiàn)象。（3）米易年極端高溫主要在35.3℃～41.2℃之間變化，歷年年極端高溫總體呈上升趨勢，傾向率為0.25℃/10 a。2005—2019年是升高趨勢，2006年左右極端高溫增高有一突變現(xiàn)象。（4）64年來年平均高溫為35.1℃～37.1℃，總體呈微上升趨勢，傾向率為0.08℃/10 a，2010年溫度升高是突變現(xiàn)象。（5）以上分析能看出米易縣35℃以上極端高溫事件在64年間的變化趨勢，但文中分析僅能看出高溫事件過去發(fā)生規(guī)律，以此推斷未來發(fā)展趨勢具有局限性。

參考文獻

[1] 丁一匯.中國近百年來的溫度變化[J].氣象，1994，20（12）：19-25.

[2] 蔡文香.1961-2011a中國夏季35度以上極端高溫事件的變化特征分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2015，29（9）：144-147.

[3] 彭霞.近60a長三角地區(qū)極端高溫事件變化特征及其對城市化的響應(yīng)[J].長江流域資源與環(huán)境，2016，25（12）：1917-1925.

[4] 王志英.廣州市夏季高溫影響因素及防御對策研究[J].氣象研究與應(yīng)用，2007，28（1）：35-40.

[5] 陳建新.南陽市1960-2013年高溫日數(shù)變化特征及原因分析[J].氣象與環(huán)境科學(xué)，2015，38（2）：87-91.

[6] 許文龍.廣西防城港市近55年溫度變化特征及突變分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，40（30）：146-148.

[7] 魏鳳英.現(xiàn)代氣候統(tǒng)計診斷與預(yù)測技術(shù)[M].北京：氣象出版社，1999.

責(zé)任編輯：黃艷飛