鄧甜甜， 耿廣坡， 楊 睿， 張 保

（西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710054）

IPCC第六次報(bào)告指出，2011—2020年全球地表溫度比工業(yè)革命時(shí)期上升了1.09 ℃，未來(lái)20 a 全球溫度升高將超過(guò)1.5 ℃［1］。在氣候變化背景下，高溫?zé)崂耸录陌l(fā)生頻次更高，波及范圍更廣［2-3］。作為一種極端天氣，高溫?zé)崂瞬粌H威脅到人們的生命健康，而且還會(huì)對(duì)工農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境以及社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展造成極大危害。2003 年夏季強(qiáng)高溫?zé)崂耸录須W洲導(dǎo)致超3×104人喪生，農(nóng)業(yè)損失超過(guò)1×1014USD［4-5］。2013年夏季中國(guó)長(zhǎng)江流域中下游發(fā)生罕見(jiàn)的極端高溫事件，導(dǎo)致上千人中暑，對(duì)工業(yè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成嚴(yán)重影響［6-7］。因此，科學(xué)認(rèn)識(shí)高溫?zé)崂说陌l(fā)生規(guī)律對(duì)于減輕其不利影響具有重要作用，受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注［8-9］。

高溫?zé)崂俗鳛橐环N氣象災(zāi)害其具體標(biāo)準(zhǔn)主要依據(jù)高溫對(duì)人體產(chǎn)生影響或危害的程度而制定。目前國(guó)際上還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的高溫?zé)崂藰?biāo)準(zhǔn)，國(guó)內(nèi)外研究中高溫?zé)崂俗R(shí)別方法可大致分為三類：（1）絕對(duì)閾值法，通過(guò)日最高氣溫超過(guò)某一溫度值來(lái)判定；（2）相對(duì)閾值法，通過(guò)日最高氣溫超過(guò)某一分位數(shù)的溫度來(lái)判定；（3）熱浪導(dǎo)致中暑或死亡的人數(shù)［10］。其中，前兩種方法應(yīng)用最為廣泛。第一種方法多適用于區(qū)域尺度，如邢佩等［11］在華北地區(qū)利用絕對(duì)閾值法定義日最高氣溫≥35 ℃為1個(gè)高溫日，并把高溫?zé)崂藙澐譃? 個(gè)等級(jí)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)華北地區(qū)年高溫日數(shù)整體呈增加趨勢(shì)，高、中、低不同等級(jí)高溫?zé)崂祟l次的空間分布特征相近，高頻次區(qū)域均集中于內(nèi)蒙古西部、山西西南部和河北南部。姜榮等［12］定義≥35 ℃為高溫天氣，連續(xù)5 d≥35 ℃為一次高溫?zé)崂诉^(guò)程，發(fā)現(xiàn)上海市1960—2013年極端高溫天氣呈增強(qiáng)趨勢(shì)，尤其是2013年高溫日數(shù)和高溫?zé)崂耸录l(fā)生頻次均達(dá)到最大值。第二種方法適用于全球和國(guó)家等大的空間尺度，如賈佳等［13］將95%分位數(shù)的氣溫作為高溫閾值，發(fā)現(xiàn)中國(guó)區(qū)域平均高溫日數(shù)呈現(xiàn)先減后增的變化趨勢(shì)，且西北地區(qū)易發(fā)生弱高溫?zé)崂耸录?。Keellings等［14］利用氣溫超過(guò)95%分位數(shù)閾值的方法定義高溫?zé)崂耍Y(jié)果顯示1981—2018年美國(guó)各地的熱浪顯著增加，且發(fā)現(xiàn)熱浪強(qiáng)度和面積以及持續(xù)時(shí)間和面積都成顯著正相關(guān)，表明熱浪區(qū)域越大，其強(qiáng)度越強(qiáng)，持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)。目前，國(guó)內(nèi)高溫?zé)崂说难芯咳〉梅e極進(jìn)展，但研究區(qū)域主要集中在國(guó)家尺度和南方地區(qū)、華北地區(qū)等區(qū)域尺度［7-8,15］，在全球氣候變暖背景下，西北地區(qū)升溫非常明顯，而在西北地區(qū)流域尺度的高溫?zé)崂搜芯窟€相對(duì)較少，高溫?zé)崂税l(fā)生的時(shí)空規(guī)律還不清晰，量化指標(biāo)也不夠充足。

渭河流域是黃河流域的最大子流域，地理?xiàng)l件得天獨(dú)厚，氣候四季分明，是中國(guó)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域，其東南部關(guān)中平原更是中國(guó)重要的糧食生產(chǎn)基地和人口聚居區(qū)［16］，但因其處于黃土高原干旱區(qū)與濕潤(rùn)區(qū)過(guò)渡地帶，是氣候變化的敏感區(qū)和生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，隨著全球氣候變暖不斷加劇，渭河流域高溫?zé)崂艘装l(fā)。故本文選擇渭河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，利用高溫日數(shù)、高溫初終日、持續(xù)時(shí)間、高溫?zé)崂祟l次和強(qiáng)度等指標(biāo)，綜合分析近40 a 來(lái)渭河流域高溫?zé)崂说臅r(shí)空變化特征，研究結(jié)果有助于科學(xué)辨識(shí)高溫?zé)崂说牧饔蛐蕴卣?，可為渭河流域?qū)嵤└邷貫?zāi)害防御和減輕災(zāi)害影響提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

渭 河 流 域 處 于103°57′～110°16′E，33°42′～37°24′N 之間，橫跨陜西省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)三省，總面積約為1.348×105km2。其中甘肅、陜西和寧夏分別占渭河流域面積的44.1%、49.8%和6.1%。渭河流域總體呈西部高東部低的地勢(shì)，其中西部地區(qū)主要為黃土丘陵溝壑區(qū)，東南部主要為關(guān)中平原區(qū)，北部為黃土高原，南部為秦嶺山區(qū)（圖1）。渭河流域?qū)儆诘湫偷拇箨懶约撅L(fēng)氣候，春季氣溫波動(dòng)較大降水較少，夏季炎熱多雨，秋季涼爽濕潤(rùn)降水較多，冬季寒冷干燥，年平均氣溫為7.8～13.5 ℃，年平均降水量450～700 mm。在氣候變化背景下，渭河流域升溫明顯，高溫?zé)崂说葰庀鬄?zāi)害多發(fā)生［17-18］。

圖1 渭河流域及其氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution map of Weihe River Basin and its meteorological stations

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本研究中使用的數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心發(fā)布的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0），研究時(shí)段為1980—2020 年，該數(shù)據(jù)集經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的質(zhì)量控制。根據(jù)站點(diǎn)分布和研究時(shí)段數(shù)據(jù)記錄完整性，共選取渭河流域及其周邊24個(gè)氣象站點(diǎn)，其中陜西省14 個(gè)，甘肅省7 個(gè)，寧夏回族自治區(qū)3個(gè)（表1）。

表1 渭河流域選取氣象站點(diǎn)基本信息Tab.1 Basic information of selected meteorological stations in the Weihe River Basin

1.3 研究方法

1.3.1 高溫日與高溫初終日本文參考國(guó)家氣象局的規(guī)定和《氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)圖標(biāo)GB/T 27962-2011》，將日最高氣溫≥35 ℃作為1 個(gè)高溫日。高溫初日指每年第一次出現(xiàn)最高氣溫≥35 ℃的日期，高溫終日指每年最后一次出現(xiàn)最高氣溫≥35 ℃的日期［11］。

1.3.2 高溫?zé)崂说燃?jí)對(duì)于高溫?zé)崂朔旨?jí)標(biāo)準(zhǔn)，本文參照相關(guān)研究，將高溫?zé)崂朔譃檩p度高溫?zé)崂恕⒅卸雀邷責(zé)崂?、重度高溫?zé)崂? 個(gè)等級(jí)［11,14,19］，判別標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

表2 高溫?zé)崂说燃?jí)判別標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Judgment standard of high temperature and heat wave grade

1.3.3 高溫?zé)崂藦?qiáng)度高溫?zé)崂搜芯恐校粌H要反映高溫?zé)崂说拇螖?shù)，還要表征高溫?zé)崂说膹?qiáng)度。其中高溫?zé)崂耸录某掷m(xù)時(shí)間與高溫?zé)崂诉^(guò)程中日最高氣溫都是表征高溫?zé)崂藦?qiáng)度的指標(biāo)。為了更好地表征高溫?zé)崂?，將高溫?zé)崂诉^(guò)程中日最高氣溫≥35 ℃的累積數(shù)定義為高溫?zé)崂藦?qiáng)度。計(jì)算公式如下：

式中：Q為高溫?zé)崂藦?qiáng)度；n為某年該站出現(xiàn)的總熱浪頻次；Tˉ為某年第i次熱浪過(guò)程的平均日最高氣溫（℃）；di為第i次熱浪過(guò)程的持續(xù)日數(shù)［20］。

1.3.4Sen+Mann-Kendall趨勢(shì)分析本文采用Sen趨勢(shì)度與Mann-Kendall法相結(jié)合的方法對(duì)高溫日和高溫?zé)崂耸录臅r(shí)空變化特征進(jìn)行了分析。Sen 趨勢(shì)度計(jì)算的是序列斜率對(duì)的中值，抗噪性強(qiáng)，但不能判斷序列趨勢(shì)的顯著性。假設(shè)有n個(gè)樣本xi,…,xn的時(shí)間序列，對(duì)于所有i，j≤n，且i≠j，xi和xj的分布是不同的。Sen趨勢(shì)度的計(jì)算公式為：

式中：β為該序列的平均變化率以及事件序列的趨勢(shì)。當(dāng)β>0 時(shí)，序列呈上升趨勢(shì)；當(dāng)β=0 時(shí)，序列趨勢(shì)不明顯；當(dāng)β<0 時(shí)，序列呈下降趨勢(shì)；Median 為取中值函數(shù)；xi和xj為樣本時(shí)間序列的值；i和j為1,…,n的整數(shù)。

Mann-Kendall（M-K）趨勢(shì)分析是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，用來(lái)檢驗(yàn)基于時(shí)間序列的上升或下降趨勢(shì)。其優(yōu)點(diǎn)在于檢驗(yàn)的樣本不需要遵循某一特定的分布，且比較不容易受異常值的干擾。現(xiàn)已被廣泛地應(yīng)用于分析降水、徑流和氣溫等要素時(shí)間序列的變化情況。其原理如下：

式中：S為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，呈正態(tài)分布，均值為0；Sgn為秩序列；方差為Var(S) =n(n- 1)(2n+ 5)/18。當(dāng)n≥10時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)系統(tǒng)變量（Z）可以通過(guò)以下公式計(jì)算：

對(duì)于Z>0 時(shí)，序列呈上升趨勢(shì)；Z<0 時(shí)，序列呈下降趨勢(shì)；且Z的絕對(duì)值在大于等于1.96、2.58 時(shí)，表示該序列通過(guò)了95%、99%置信度的顯著性檢驗(yàn)［21-23］。

2 結(jié)果與分析

2.1 高溫日數(shù)的時(shí)空變化

從圖2 可以看出，1980—2020 年渭河流域年均高溫日數(shù)波動(dòng)較大，但總體呈極顯著增加趨勢(shì)，趨勢(shì)為0.92 d·(10a)-1，表明近40 a 來(lái)渭河流域高溫日數(shù)以接近1 d·(10a)-1的速度逐漸增加。統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，渭河流域近40 a 來(lái)高溫日數(shù)年平均值為3.54 d，其中，高溫日數(shù)最多的年份是1997 年和2017 年，分別為10.3 d 和10.8 d，高溫日數(shù)最少的年份是1983年和1984 年，均為0.3 d。將研究時(shí)段分為4 個(gè)時(shí)段（1980—1989 年、1990—1999 年、2000—2009 年、2010—2020 年），從不同時(shí)段來(lái)看，高溫日數(shù)呈逐步增長(zhǎng)趨勢(shì)，4 個(gè)時(shí)段平均高溫日數(shù)分別為1.71 d、3.52 d、4.03 d和5.24 d。

圖2 1980—2020年渭河流域年均高溫日數(shù)的時(shí)間變化Fig.2 Time changes of the average annual high temperature days in the Weihe River Basin from 1980 to 2020

渭河流域高溫日數(shù)呈現(xiàn)從西北到東南逐漸遞增的態(tài)勢(shì)，其空間分布差異明顯，高溫日數(shù)較大的區(qū)域主要分布在渭河流域的東南部（圖3a），高溫日數(shù)超過(guò)4 d 的有蒲城、隴縣、鳳翔、武功、耀縣、秦都、商州，其中蒲城、武功和秦都的高溫日數(shù)明顯高于其他站點(diǎn)，分別為20.0 d、15.7 d、18.6 d。天水和定邊高溫日數(shù)達(dá)2 d及以上，分別為2.2 d和2.0 d，渭河流域其他站點(diǎn)高溫日數(shù)不足2 d。從高溫日數(shù)變化趨勢(shì)的空間分布看（圖3b），除華家?guī)X、西吉、六盤(pán)山、固原、岷縣、太白、華山無(wú)高溫日數(shù)記錄的站點(diǎn)外，渭河流域其他站點(diǎn)高溫日數(shù)都呈增加趨勢(shì)。其中蒲城、武功、秦都增加趨勢(shì)都超過(guò)了3 d·(10a)-1，尤以武功增加趨勢(shì)最大，達(dá)到了4 d·(10a)-1。高溫日數(shù)變化趨勢(shì)高的站點(diǎn)主要位于渭河流域南部，且臨洮、隴縣、鳳翔、西峰、吳旗、洛川、耀縣、商州都通過(guò)了0.01 顯著性檢驗(yàn)，天水、崆峒、秦都、蒲城、永壽通過(guò)了0.05 顯著性檢驗(yàn)。渭河流域南部站點(diǎn)增加趨勢(shì)顯著，大部分都通過(guò)了0.01 顯著性檢驗(yàn)，北部站點(diǎn)增加趨勢(shì)較為顯著，基本通過(guò)了0.05 水平的顯著性檢驗(yàn)，中部站點(diǎn)增加趨勢(shì)不顯著。

圖3 1980—2020年渭河流域各站年均高溫日數(shù)及其變化趨勢(shì)的空間分布Fig.3 Spatial distributions of the average annual high temperature days and its change trend at each stations in the Weihe River Basin from 1980 to 2020

2.2 高溫初日和終日變化特征

從圖4a 可知，渭河流域高溫初日多出現(xiàn)在6 月下旬，高溫初日最早出現(xiàn)在5月上旬，分別在陜西省的定邊、蒲城、鳳翔和秦都。從渭河流域不同年份高溫初日出現(xiàn)的極端情況來(lái)看，環(huán)縣、武功、耀縣、商州最早在4 月就出現(xiàn)高溫，分別在2006 年4 月30日、2004 年4 月21 日、2006 年4 月29 日和2011 年4月29日。就高溫初日變化趨勢(shì)的空間分布而言（圖4b），渭河流域除定邊、吳旗、環(huán)縣、耀縣呈現(xiàn)推遲趨勢(shì)外，其他站點(diǎn)高溫初日都呈提前趨勢(shì)。高溫初日呈推遲趨勢(shì)的站點(diǎn)分布于渭河流域北部寧夏自治區(qū)境內(nèi)。其中，臨洮、吳旗、西峰、洛川、隴縣、鳳翔、耀縣、商州通過(guò)了0.01 顯著性檢驗(yàn)，崆峒、蒲城、天水、永壽、秦都通過(guò)了0.05 顯著性檢驗(yàn)，崆峒高溫初日提前趨勢(shì)最大，達(dá)到-8.16 d·(10a)-1；商州提前趨勢(shì)最小，為-0.60 d·(10a)-1。高溫初日的變化趨勢(shì)無(wú)明顯空間差異性。

圖4 渭河流域高溫初日及其變化趨勢(shì)Fig.4 First day of high temperature and its change trend in the Weihe River Basin

由圖5a 可知，渭河流域高溫終日多出現(xiàn)在9 月上旬，但也有部分站點(diǎn)出現(xiàn)在7 月下旬，分別是臨洮、崆峒、西峰以及長(zhǎng)武；但位于渭河流域北部的定邊、吳旗、環(huán)縣高溫終日出現(xiàn)在8月。從不同年份高溫終日的極端情況來(lái)看，高溫最晚結(jié)束于9月下旬，出現(xiàn)在武功和秦都的2013 年9 月16 日以及商州2013 年9 月14 日。就高溫終日變化趨勢(shì)的空間分布而言（圖5b），渭河流域站點(diǎn)高溫終日既有提前也有推遲，高溫終日提前的站點(diǎn)主要分布于渭河流域中部地區(qū)，分別為臨洮、崆峒、西峰、長(zhǎng)武、洛川、永壽，其余站點(diǎn)高溫終日都呈推遲趨勢(shì)。其中臨洮、吳旗、環(huán)縣、崆峒、西峰、長(zhǎng)武、洛川、蒲城、天水、鳳翔、耀縣、商州都通過(guò)了0.01 顯著性檢驗(yàn)，秦都通過(guò)了0.05顯著性檢驗(yàn)。崆峒和洛川高溫終日提前趨勢(shì)最明顯，分別達(dá)到了-8.28 d·(10a)-1和-8.15 d·(10a)-1，都提前超過(guò)8 d·(10a)-1；環(huán)縣高溫終日推遲趨勢(shì)最明顯，達(dá)到了7.99 d·(10a)-1，定邊、吳旗、武功、秦都、商州高溫終日推遲趨勢(shì)也較為明顯，都達(dá)到3 d·(10a)-1以上。

圖5 渭河流域高溫終日及其變化趨勢(shì)Fig.5 Last day of high temperature and its change trend in the Weihe River Basin

2.3 高溫?zé)崂耸录卣?/h3>

2.3.1 高溫?zé)崂说燃?jí)和頻次統(tǒng)計(jì)分析表明，1980—2020 年渭河流域24 個(gè)臺(tái)站共發(fā)生了465 次高溫?zé)崂耸录?，其中輕度高溫?zé)崂?00次，占總高溫?zé)崂耸录?4.52%；中度高溫?zé)崂?17 次，占總高溫?zé)崂耸录?5.16%；重度高溫?zé)崂?8 次，占總高溫?zé)崂耸录?0.32%（表3）。輕度高溫?zé)崂苏伎偢邷責(zé)崂艘话胍陨希纱丝梢钥闯?，渭河流域更易發(fā)生輕度高溫?zé)崂耍卸雀邷責(zé)崂舜沃?，重度高溫?zé)崂税l(fā)生的最少，但每10 次高溫?zé)崂耸录兄辽儆? 次是重度高溫?zé)崂恕?/p>

表3 1980—2020年渭河流域不同等級(jí)高溫?zé)崂耸录y(tǒng)計(jì)Tab.3 Statistics of high temperature and heat wave events of different grades in the Weihe River Basin from 1980 to 2020

各站累計(jì)不同等級(jí)高溫?zé)崂祟l次的空間分布如圖6a～c 所示。華家?guī)X、固原、西吉、六盤(pán)山、崆峒、岷縣、洛川、太白、華山共9個(gè)站點(diǎn)無(wú)輕度高溫?zé)崂?，其中蒲城、武功、秦都輕度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多，分別為68 次、59 次、89 次；臨洮、華家?guī)X、固原、西吉、六盤(pán)山、崆峒、西峰、長(zhǎng)武、岷縣、太白、華山共11 個(gè)站點(diǎn)無(wú)中度高溫?zé)崂?，比無(wú)輕度高溫?zé)崂耸录军c(diǎn)增加了2個(gè)，蒲城、武功、秦都中度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多，分別為39 次、31 次、41 次；僅定邊、蒲城、隴縣、鳳翔、武功、耀縣、秦都7個(gè)站點(diǎn)發(fā)生重度高溫?zé)崂?，其?7 個(gè)站點(diǎn)均無(wú)重度高溫?zé)崂耸录渲衅殉?、武功、秦都重度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多，分別為20 次、11次、13 次?？梢钥闯?，不同等級(jí)高溫?zé)崂祟l次在空間分布上較為一致，輕度、中度、重度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多的站點(diǎn)均為陜西省的蒲城、武功、秦都。此外，隴縣、鳳翔、耀縣、商州輕度高溫?zé)崂撕椭卸雀邷責(zé)崂祟l次也相對(duì)較高，不同等級(jí)高溫?zé)崂祟l次較高的站點(diǎn)都位于渭河流域東南部的關(guān)中平原。

此外，累計(jì)熱浪頻次最多的站點(diǎn)和輕度、中度、重度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多的站點(diǎn)一樣，也是蒲城、武功、秦都，分別達(dá)到113 次、143 次和95 次，與不同等級(jí)高溫?zé)崂祟l次空間分布大體一致（圖7a）。熱浪累計(jì)頻次除華家?guī)X、固原、西吉、六盤(pán)山、崆峒、岷縣、太白、華山8 個(gè)沒(méi)有發(fā)生高溫?zé)崂耸录恼军c(diǎn)外，其余都呈增加趨勢(shì)（圖7b）。其中耀縣、秦都通過(guò)0.01 顯著性檢驗(yàn)，臨洮通過(guò)0.05 顯著性檢驗(yàn)。秦都增加趨勢(shì)最明顯，達(dá)到0.59 次·(10a)-1，臨洮變化趨勢(shì)最小，為0.01 次·(10a)-1。

圖7 渭河流域各站累計(jì)高溫?zé)崂祟l次及其變化趨勢(shì)的空間分布Fig.7 Spatial distributions of cumulative high temperature and heat wave frequency and its change trend at each stations in the Weihe River Basin

2.3.2 高溫?zé)崂顺掷m(xù)時(shí)間和強(qiáng)度從各站點(diǎn)高溫?zé)崂似骄掷m(xù)天數(shù)來(lái)看（圖8a），熱浪持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的站點(diǎn)都分布于渭河流域東南部，空間分布具有差異性，且與高溫?zé)崂耸录l(fā)生頻次在空間上具有一致性。渭河流域高溫?zé)崂丝偲骄掷m(xù)天數(shù)大部分在1～5 d 之間，其中蒲城、秦都、武功熱浪持續(xù)天數(shù)最長(zhǎng)，都達(dá)到10 d 以上，分別為12.9 d、12.9 d、10.0 d，與不同等級(jí)高溫?zé)崂税l(fā)生次數(shù)最多站點(diǎn)具有一致性。隴縣、鳳翔、耀縣和商州熱浪持續(xù)天數(shù)在2 d 以上，分別為2.0 d、2.8 d、3.7 d和2.3 d。渭河流域其余各站熱浪持續(xù)天數(shù)都在2 d 以下，可以看出熱浪持續(xù)天數(shù)最長(zhǎng)的站點(diǎn)均位于渭河流域陜西省內(nèi)。從趨勢(shì)上看（圖8b），除未發(fā)生高溫?zé)崂说恼军c(diǎn)外其他站點(diǎn)都呈增加趨勢(shì)，增加天數(shù)較多的站點(diǎn)主要分布于渭河流域南部。其中定邊、長(zhǎng)武、商州通過(guò)了0.05顯著性檢驗(yàn)，秦都通過(guò)了0.01 顯著性檢驗(yàn)，武功平均持續(xù)天數(shù)增多趨勢(shì)最明顯，達(dá)到2.8 d·(10a)-1。

圖8 渭河流域各站高溫?zé)崂丝偲骄掷m(xù)天數(shù)及其變化趨勢(shì)的空間分布Fig.8 Spatial distributions of the total average duration of high temperature and heat waves and its change trend at each stations in the Weihe River Basin

高溫?zé)崂藦?qiáng)度可以綜合表征持續(xù)時(shí)間和最高溫度信息，利用公式（1），計(jì)算并獲取了各站點(diǎn)近40 a來(lái)高溫?zé)崂藦?qiáng)度（圖9）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，渭河流域高溫?zé)崂藦?qiáng)度的空間差異較明顯，強(qiáng)度較高站點(diǎn)主要分布在流域南部，強(qiáng)度基本大于2，北部站點(diǎn)也較高，強(qiáng)度在0.5～1.0 之間，僅中部站點(diǎn)高溫?zé)崂藦?qiáng)度較低，在0.0～0.5 之間。其中蒲城、秦都高溫?zé)崂藦?qiáng)度最高，分別為7.23和6.93。

圖9 1980—2020年渭河流域各站高溫?zé)崂藦?qiáng)度的空間分布Fig.9 Spatial distribution of high temperature and heat wave intensity at each stations in the Weihe River Basin from 1980 to 2020

從不同時(shí)段來(lái)看（圖10），渭河流域近40 a 來(lái)高溫?zé)崂藦?qiáng)度整體呈顯著上升趨勢(shì)，趨勢(shì)為4.8 d·(10a)-1，且1980—1989 年增幅最為明顯，可以看出1990年之前渭河流域高溫?zé)崂藦?qiáng)度偏低，1990年后高溫?zé)崂藦?qiáng)度劇增，這表明隨著全球氣候變暖的加劇，渭河流域高溫?zé)崂藦?qiáng)度可能會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)，這會(huì)對(duì)人類健康、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等造成嚴(yán)重威脅，需要得到足夠的重視。

圖10 不同年代際渭河流域高溫?zé)崂藦?qiáng)度Fig.10 Intensity of high temperature and heat wave in the Weihe River Basin in different decades

高溫?zé)崂巳菀讓?duì)人體健康造成不利影響，許遐禎等［24］發(fā)現(xiàn)高溫?zé)崂诉^(guò)程造成的人群超額死亡率在20%以上，且對(duì)0～5 歲的嬰幼兒和60～80 歲的高齡人群危害較大。劉建軍等［25］發(fā)現(xiàn)熱浪除直接造成人類死亡外，還會(huì)加速呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)及心血管等疾病的發(fā)病進(jìn)程，渭河流域人口主要集中在東南部的關(guān)中盆地（圖11），而人口高密度區(qū)域與高溫?zé)崂烁邚?qiáng)度區(qū)域在空間上是基本重合的，這嚴(yán)重威脅著流域人口尤其是脆弱性人群的身體健康和生命安全，因此，要重點(diǎn)加強(qiáng)渭河流域高危害性高溫?zé)崂说念A(yù)警與防范。

圖11 2000、2010年渭河流域人口密度空間分布Fig.11 Spatial distributions of population density in Weihe River Basin in 2000 and 2010

3 討論

總體來(lái)看，渭河流域大部分區(qū)域自20 世紀(jì)80年代以來(lái)，高溫日數(shù)及高溫?zé)崂耸录曙@著增加趨勢(shì)，同時(shí)也存在明顯的空間差異性。程肖俠等［26］研究發(fā)現(xiàn)近半個(gè)世紀(jì)以來(lái)陜西省高溫頻次明顯增多、強(qiáng)度明顯增強(qiáng)，且高溫?zé)崂祟l次呈南多北少、東多西少的分布特征，同時(shí)高溫初日呈提前趨勢(shì)，高溫終日呈推遲趨勢(shì)。姬霖等［27］研究發(fā)現(xiàn)1960—2017 年渭河流域日最高溫呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，與全球氣溫變化趨勢(shì)基本一致，特別是20 世紀(jì)80 年代后上升速率明顯加快，這與本研究的結(jié)果是基本一致的。

渭河流域高溫?zé)崂说目臻g差異性是由多種因素引起的，首先是地理位置和地形因素，由于渭河流域地勢(shì)西部高東部低，且南部為秦嶺，北部為黃土高原，東南部為關(guān)中平原，從結(jié)果可以看出，海拔較高的幾個(gè)站點(diǎn)如太白和華山就沒(méi)有高溫記錄；其次是城市熱島效應(yīng)，相關(guān)研究指出20 世紀(jì)80 年代以來(lái)隨著城市化和工業(yè)化速度的加快，城市熱島效應(yīng)更加顯著，且熱島效應(yīng)影響下的氣溫變化和中國(guó)以及全球氣溫變化相一致［28］，本研究中高溫?zé)崂藦?qiáng)度較高的站點(diǎn)集中于關(guān)中城市群，城市熱島效應(yīng)一定程度上加劇了高溫?zé)崂?。此外，部分研究發(fā)現(xiàn)高溫?zé)崂说淖兓c降水日數(shù)、年際/年代際尺度的大氣環(huán)流模式、土壤濕度密切相關(guān)［29-31］。本研究還存在一些不足，如研究中高溫?zé)崂私Y(jié)果是基于站點(diǎn)數(shù)據(jù)，區(qū)域代表性稍顯不足，后期研究中將考慮采用氣象柵格數(shù)據(jù)提高結(jié)果可靠性。同時(shí)，本研究?jī)H限于高溫?zé)崂藭r(shí)空變化特征分析，并未涉及高溫?zé)崂税l(fā)生機(jī)理及原因，由高溫?zé)崂藢?dǎo)致的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境等的影響還有待進(jìn)一步研究。

4 結(jié)論

（1）渭河流域1980—2020 年高溫日數(shù)以接近1 d·(10a)-1的速率呈極顯著增加趨勢(shì)，多年平均值為3.54 d，高溫日數(shù)最多的年份是1997 年和2017 年，分別為10.3 d 和10.8 d。高溫日數(shù)各站點(diǎn)呈現(xiàn)出從西北到東南逐漸遞增的空間分布特征，高值站點(diǎn)主要分布在渭河流域的東南部，其中以關(guān)中平原站點(diǎn)高溫日數(shù)增加趨勢(shì)最為顯著。

（2）高溫初日最早時(shí)間在4 月下旬，高溫終日最晚時(shí)間在9 月上旬，高溫初終日時(shí)間間隔最長(zhǎng)約5.5個(gè)月。除無(wú)高溫?cái)?shù)據(jù)的站點(diǎn)外，趨勢(shì)分析表明渭河流域大部分的站點(diǎn)高溫初日呈顯著性提前，提前天數(shù)約3～5 d·(10a)-1，接近一半的站點(diǎn)高溫終日呈顯著性推遲，推遲天數(shù)約3 d·(10a)-1，這表明渭河流域受到高溫影響的總時(shí)間變長(zhǎng)了。

（3）近40 a 來(lái)渭河流域輕度、中度和重度高溫?zé)崂税l(fā)生次數(shù)占比分別為64.52%、25.16% 和10.32%，不同等級(jí)高溫?zé)崂祟l次較高的站點(diǎn)都位于流域東南部的關(guān)中平原，且與熱浪持續(xù)時(shí)間和高溫?zé)崂藦?qiáng)度空間特征一致，其中累計(jì)熱浪頻次、熱浪持續(xù)時(shí)間和熱浪強(qiáng)度最高的站點(diǎn)都為關(guān)中平原的蒲城、武功和秦都，說(shuō)明關(guān)中平原是渭河流域高溫?zé)崂说闹匦摹?/p>