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相似文献
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1.
基于1988-2017年61个气象站点逐日气温数据,分析了甘肃河东地区近30年各季节极端气温指数的时空变化特征,并分析了ENSO和AO对河东地区极端气温指数的影响。结果表明:近30年河东地区处于变暖态势中,各季节气温日较差(DTR)、暖夜日数(TN90p)、暖昼日数(TX90p)均呈增加趋势,冷夜日数(TN10p)、冷昼日数(TX10p)均呈减少趋势。甘南高原极端气温指数在各区中变化最显著,春季是各极端指数变化最显著的季节,也是河东地区DTR变化趋势不同于全国的影响因素。DTR于1992年突变后增加,平均气温于1996-1997年发生突变,其余极端气温指数于1997年突变,极端气温指数在其自身以及平均气温突变年份前后的变化反映了区域变暖的态势。El Ni?o影响河东地区冬季DTR的增加,La Ni?a影响冬季TX10p日数增加,AO正相位时河东地区夏季高温事件更易发生。  相似文献   

2.
基于均一化资料的中国极端地面气温变化分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用经过质量控制和均一化处理的中国693个气象站点1961-2014年逐日最高气温、最低气温和平均气温资料,对极端气温的空间变化进行了分区划分,并分析了11个极端气温指数的变化特征。结果表明:极端高温指数(极端最高气温、夏季日数、暖夜日数、暖昼日数、持续暖期和生长日)在各区呈增加趋势,而极端低温指数(极端最低气温、霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数、持续冷期)在各区呈减小趋势(极端最低气温除外,呈增加趋势),其中夜间极端气温指数变化程度最大(暖夜日数增加和冷夜日数减小最显著);每个指数在大部分区域均有明显的趋势转折,极端高温指数的转折时间基本在1995-1998年之间,而极端低温指数的转折时间在1985-1986年和1995年前后。极端高温指数转折前/后有减小/增加趋势,而极端低温指数正好相反(但极端最低气温除外,转折前/后有减小/增加趋势)。几乎所有区域的极端气温指数均与平均气温呈显著的相关,其中阈值指数与平均气温的相关性最好。  相似文献   

3.
根据广州国家基本气象站1951—2020年的逐日气温资料,采用线性趋势法、距平及累积距平法和Mann-Kendall检验法,对WMO推荐的16种极端气温指数中的13种以及2种结合本地实际的新的极端气温指数共计15种指数进行计算,从月尺度和年尺度分析广州地区各极端气温指数随时间变化的趋势和突变年份,并对以往研究中较少探究的基期的选择对相对极端气温指数的结果影响进行了对比分析。(1) 从年尺度看,广州地区近70 a的夏日日数SU25、酷热日数SU35、热夜日数TR20、非常热夜日数TR26、最高气温TXx、最低气温TNn、最低气温最大值TNx、相对暖夜日数TN90p、暖昼日数TX90p、显著偏暖持续指数WSDI均呈现明显的上升趋势,相对冷夜日数TN10p、冷昼日数TX10p和偏冷持续指数CSDI呈现下降趋势,气温日较差DTR和最高气温最小值TXn变化趋势不明显;(2) 新的极端气温指数SU35和TR26的上升速率明显大于SU25和TR20的上升速率,能更好地反映近70 a昼夜体感炎热日数呈现极显著的上升趋势,更加符合评估气候变化对当地生产生活的影响;(3) 从月尺度来看近70 a广州地区的暖系列极值气温指数TXx和TNx在夏季出现了明显的上升;相对极端气温指数TX90p在广州地区气候学意义的夏季(4—10月)的上升趋势除了5月以外均达到极显著水平;广州地区夏季相对暖(热)昼的上升是导致全年相对暖(热)昼上升的主要因素, 这与国内大部分地区冬季升温较为明显的结论有所不同;(4) 以三个不同基期(1961—1990年/1971—2000年/1981—2010年)的选择对相对极端气温指数的计算结果影响发现,基期的不同选择对相对极端气温指数的计算结果有一定影响,但不影响其变化趋势;(5) 突变分析显示广州地区近70 a的SU25、SU35、TMAXmean(平均最高气温)、TXx和TX90p的突变发生在1997年前后;TR20、TR26、TMINmean(平均最低气温)、TNn、TNx、TN10p、TX10p和TN90p的突变发生在1985年前后;结果符合全球气候变化的大趋势,可以为广州地区应对气候变化和预防极端天气灾害提供科学的理论依据和参考。   相似文献   

4.
利用CORDEX-EA计划11个区域模式模拟结果,集合预估了中国西部干旱区16个极端温度指数未来的变化趋势及空间分布。结果表明:1)区域模式基本上能够再现近30 a西部干旱区极端温度的空间分布。2)多模式集合预估的西部干旱区21世纪中期霜冻日数(FD)和冰封日数(ID)呈现显著的下降趋势,而热夜日数(TR)和夏季日数(SU)则呈现明显的上升趋势。3)未来异常暖昼持续指数(WSDI)和生长期(GSL)呈现增加趋势,异常冷昼持续指数(CSDI)和日较差(DTR)则呈现下降趋势。4)未来气候增温导致冷昼日数(TX90p)、暖夜日数(TN90p)增加,而暖昼日数(TX10p)和冷夜日数(TN10p)减少。5)未来月最高温度极大值(TXx)、月最低温度极大值(TNx)、月最高温度极小值(TXn)和月最低温度极小值(TNn)都呈现增加的趋势。因此,西部干旱区未来发生极端低温事件的概率减小,发生极端高温事件的概率则会增大,但不同的极端温度指数变化的空间分布并不均一,存在明显的区域差异。  相似文献   

5.
基于流域内的3个气象站点1960-2020年逐日最高气温、最低气温和降水量等基础资料,采用线性倾向回归分析法、Mann-Kendall突变检验法和小波分析等方法进行研究,分析和揭示了澜沧江上游流域在时间尺度上的变化。研究结果表明:(1)在1960-2020年,澜沧江上游流域的极端气温暖昼日数(TX90P)和暖夜日数(TN90P)呈显著上升趋势,速率分别为1.6d/10a和2.7d/10a;冷昼日数(TX10P)和冷夜日数(TN10P)呈显著下降趋势,速率分别为1.2d/10a和2.7d/10a,而极端降水变化只有持续湿润指数(CWD)的变化趋势不显著,其余三个降水指标降水总量(PRCPTOT)、1日最大降水量(RX1day)、5日最大降水量(RX5day)都呈显著上升趋势,速率分别为18.8mm/10a、0.5mm/10a和0.8mm/10a。(2)澜沧江上游流域极端气温指数冷昼日数(TX10P)在1992年出现突变点,冷夜日数(TN10P)在1978-1993年间出先了连续突变现象,极端气温指数降水总量(PRCPTOT)在2000年以后发生突变,这也说明了在时间尺度上的变化明显。(3)在1960-2020年,澜沧江上游流域的极端气温和极端降水周期特征变化显著,均存在多时间尺度的特征,第一主周期主要在10-15a、15-20a和25-30a三个时间尺度范围内。  相似文献   

6.
利用商洛市7个国家气象站1961—2020年近60 a的日平均气温、月平均气温、月最高气温、月最低气温等资料,选取10种极端气温指数,采用线性趋势分析、Mann-Kendall非参数检验、累积距平法,对商洛平均气温、最高气温、最低气温的年际、年代际、季节变化特征,异常性及极端性进行了分析。结果表明:近60 a来商洛年平均气温、平均最高气温、平均最低气温的年际变化呈上升趋势,其中平均最高气温的线性倾向率最大;除平均最低气温冬季线性倾向率呈下降趋势外,平均最低气温的春季、夏季、秋季和年平均气温、平均最高气温四季变化均呈上升趋势,年平均气温、平均最高气温春季线性倾向率最大,平均最低气温夏季线性倾向率最大;季节气温的年代际变化特点为20世纪60—90年代为相对偏冷期,21世纪为相对偏暖期;通过M-K突变检验和累积距平法得出商洛年平均气温发生了由低温到高温的突变,突变时间在1987—1988年;分析平均气温异常性得出偏暖年份多出现在21世纪之后,偏冷年份多出现在20世纪90年代以前,尤其集中在60年代中期左右,秋季偏暖年份最多,春季偏冷年份最多;近60 a极端最高气温有显著的年际变化,暖夜日数呈增多趋势,冷夜日数呈减少趋势,暖昼日数较冷昼日数增多明显,昼指数变化较夜指数变化明显,热指数呈上升趋势,冷指数呈下降趋势,进一步说明商洛呈增温趋势。  相似文献   

7.
基于高寒内流区26个国家气象站的日气温资料,利用线性趋势法、5年滑动平均等方法分析高寒内流区近49年升温特征,结果表明:(1)1969-2017年,高寒内流区整体暖化。平均气温、平均最高气温、平均最低气温均呈显著上升趋势,年平均最低气温的上升趋势是年平均最高气温的1.5倍。空间上平均最高和最低气温均呈由东南向西北增加的趋势。(2)极端气温指数暖化趋势明显,生长季长度、极端气温暖指数以及一些冷指数(日最高气温的极低值)在高寒内流区北部增暖幅度较大,冰冻日数、霜冻日数在高寒内流区西南部、南部增温明显。暖指数和生长季长度自20世纪60年代以来呈上升趋势,而一些冷指数(冷昼日数和冷夜日数)、冰冻日数、霜冻日数和气温日较差的斜率多年来呈下降趋势。(3)冷指数的减小幅度大于暖指数的增大幅度,夜指数的减小幅度大于昼指数的增大幅度。(4)高寒内流区极端高温指数(日最高气温的极高值和日最高气温的极低值)受海拔影响较大;极端高温事件主要发生在低海拔区;极端气温随着大西洋副高强度增加、面积增大、脊线指数偏大,北界指数偏大,西太平洋副高位置偏东、强度加大呈增暖趋势。  相似文献   

8.
利用三江源区1961-2020年逐日气象数据、2006-2020年EOS/MODS监测资料,基于概率密度分布函数、线性趋势分析等方法,分析了气温、降水、极端气候指数变化趋势。结果表明:(1)1961-2020年三江源区气温明显向高温方向漂移,年平均、最高和最低气温升温率分别为0.38℃·(10a)-1、0.28℃·(10a)-1和0.45℃·(10a)-1(P<0.01),最高和最低气温升温幅度存在不对称现象。同时极端气温暖事件(暖昼日数、暖夜日数)明显增多,极端气温冷事件(冷昼日数、冷夜日数)迅速减少。(2)与前一气候态(1961-1990年)相比,1991-2020年平均、最高和最低气温分别上升了1.28℃、1.12℃和1.60℃,且概率密度分布更加扁平,说明气温离散程度更大,气候不稳定性增强。(3)近60年来,三江源区降水量总体呈增多趋势,增加率为10.3 mm·(10a)-1,且随着降水量级的增加,降水量变化趋势越来越明显。进入21世纪以来,降水增多趋强表现更加明显。(4)在气温显著升...  相似文献   

9.
李宛鸿  徐影 《高原气象》2023,(2):305-319
利用第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)28个全球气候模式模拟的历史和多SSP排放情景下的模拟结果以及国家气候中心制作的CN05.1格点化的观测数据,在评估28个全球气候模式对青藏高原极端气温相关指数模拟效果的基础上,预估了多个SSP情景下青藏高原未来极端气温指数的变化趋势。评估结果表明多模式集合平均模拟结果更稳定,且能模拟出极端气温指数的时间分布以及空间分布特征,但与观测相比,不同指数存在不同偏差。预估结果表明,相对于1995-2014年,青藏高原上日最高气温最高值(TXx)、日最低气温最低值(TNn)、暖昼指数(TX90p)未来呈上升趋势,霜冻日数(FD)、冰冻日数(ID)、冷夜指数(TN10p)呈减少趋势,其中高原极端低温比极端高温增温明显,暖昼指数在高原西南部增加明显,霜冻日数、冰冻日数、冷夜指数在高原东南部减少明显。SSP1-1.9情景下,极端气温指数在21世纪的变化幅度较小,随着辐射强迫增大,指数的变化趋势也增大。SSP1-2.6情景下,2030年前中国实现碳达峰时,青藏高原地区TXx、 TNn、 TX90p增长分别不超过1.12℃、0.84℃、 8.4%, FD、 I...  相似文献   

10.
利用秦巴山区88个气象站1975—2016年的逐日气温数据,结合16个极端气温指数分析了秦巴山区极端气温阈值的空间分布及极端气温事件变化趋势的海拔依赖性。结果表明:极端气温阈值存在明显的空间分布差异,表现为极端低温阈值与极端高温阈值由西北向东南均有增温趋势;总体来看,极端气温暖事件(SU25、TR20、TX90P、TN90P、WSDI)增加幅度大于冷事件(FD0、ID0、TX10P、TN10P、CSDI)减少幅度,且变化趋势较冷事件更显著;全区霜冻日数、夏日日数、冷夜日数、暖昼日数及高温极值(TXx、TXn)变化均比较显著;区域作物生长期西部增长趋势较东部显著,多数站点变化幅度在3~6 d/10a之间;海拔越高发生极端低温事件的气温越低,极端低温阈值变化趋势为-0.36℃/100m;海拔越低发生极端高温事件的气温越高,极端高温变化趋势达0.5℃/100m,且均通过99%的信度检验;区域极端气温极值指数的变化趋势与海拔呈显著正相关,具有明显的海拔依赖性,表现为海拔越高,极值指数增加趋势越明显。  相似文献   

11.
根据1955-2015年西宁气象站逐日气温资料,通过线性倾向估计等分析方法,选取14个极端气温指数,分析西宁地区近60年极端气温事件与气温日较差的时间变化趋势及二者的相关性,并与全国其他区域进行对比。结果表明:(1)近60年来,西宁地区的14个极端气温指数都呈现不同程度的变化,热指数夏日日数、暖夜日数、暖昼日数、作物生长期和热持续指数等分别以2. 07,0. 72,1. 49,2. 57和0. 87 d·(10a)~(-1)的趋势增加,而冷指数冰冻日数、霜日日数、冷夜日数、冷昼日数和冷持续指数分别以-2. 42,-0. 29,-0. 33,-1. 3和-0. 31 d·(10a)~(-1)的趋势减小。极端气温极值指数中,日最高气温的极低值、日最低气温的极低值、日最高气温的极高值、日最低气温的极高值分别为0. 51,0. 17,0. 35和0. 15℃·(10a)~(-1)的趋势增加。(2)在变化趋势中,日最高气温的极低值、日最高气温的极高值、冰冻日数、夏日日数、冷昼日数、暖昼日数、作物生长期和热持续日数的变化趋势为达到0. 01或0. 05的显著性水平。(3)表征极端气温事件热指数与冷指数、昼指数与夜指数的变化幅度均显示出明显的非对称性。(4)过去60年西宁地区平均全年与春夏秋冬四季的气温日较差都呈现增加趋势,增长率分别为0. 25,0. 27,0. 21,0. 15和0. 36℃·(10a)~(-1),该地区的14个极端气温指数的变化均不同程度影响到平均全年与四季气温日较差,其中,极端气温绝对指数和相对指数与气温日较差的相关性最强,对气温日较差影响显著。(5)青藏高原东北缘极端气温事件与气温日较差具有特殊性,可能受多气候系统控制和特殊地形等因素影响。  相似文献   

12.
黑龙江省1961—2009年极端气温事件变化特征分析   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
选用世界气象组织公布的极端气候指数方法对1961—2009年黑龙江省8个极端气温指数进行计算和分析,得到黑龙江省极端气温事件的事实和变化特征。结果表明:黑龙江省近49年来夏日天数、极端最低气温、极端最高气温、暖夜指数和暖昼日数均呈上升趋势,而霜冻日数、冷夜指数和冷昼日数呈下降趋势。极端气温指数的变化存在明显的年际变化特征,并有突变发生。对黑龙江省气温升高来说,最低气温升高主要发生在20世纪80年代中期以后,而最高气温则在90年代以后上升明显。空间分布方面,极端气温指数在全区基本都呈一致的增大或减小分布。夜间增暖的幅度要大于白天增暖的幅度,夜间气温的上升对增暖的贡献更大。  相似文献   

13.
中国大陆1956~2008年极端气温事件变化特征分析   总被引:22,自引:4,他引:18  
利用446个国家级气象站1956~2008年共53年的日最高、最低气温资料,分析了我国大陆地区气温极端事件的变化规律。结果表明,中国大陆地区霜冻日数和结冰日数明显减少,减少显著的区域集中在北方,夏季日数和炎热夜数明显增多,增多显著的区域主要在中东部。日最高(低)气温的极大(小)值整体都有上升趋势,最高(低)气温的极大值在北方上升较明显,而在长江中下游和西南地区有下降的趋势;最高(低)气温的极小值则在全国范围都呈明显上升,极端最低气温上升尤为显著,在北方大部分地区升温速率达1.0℃·(10a)-1以上。冷夜(昼)日数普遍明显减少,53年中减少趋势为7.9d·(10a)-1[2.8d·(10a)-1];暖夜(昼)日数明显增加,增加趋势为7.0d·(10a)-1[4.1d·(10a)-1]。冷夜(昼)日数减少主要发生在冬季,其次是春、秋季,而暖昼和暖夜日数增加最显著的季节分别出现在秋季和夏季。从转折时间上看,绝对指数和极值指数的冷指数是从20世纪80年代中后期开始显著减少的,暖指数显著增加的时间则推迟到20世纪90年代中期。但相对指数的冷指和暖指都是在20世纪80年代中后期开始显著变化的。  相似文献   

14.
利用1961~2015年CN05.1高分辨率的逐日最高、最低气温格点资料,计算6个极端气温指数(极端最高气温、极端最低气温、结冰日数、霜冻日数、暖日日数、冷夜日数),通过趋势分析和Mann-Kendall突变检验,考察青藏高原极端气温事件的时空变化规律。结果表明:青藏高原极端最高气温、极端最低气温的总体分布呈现西冷东暖的特征,与地形西高东低一致;该地区极端最高气温、极端最低气温及暖日日数均呈上升趋势,倾向率分别为0.25℃/10a、0.42℃/10a、2.14d/10a,极端最低气温的线性增温趋势较极端最高气温更为明显;而结冰日数、霜冻日数及冷夜日数均呈下降趋势,倾向率分别为?3.09d/10a、?4.75d/10a、?2.31d/10a;从空间分布看,青海地区极端最高气温的增温趋势最为显著,柴达木盆地是明显的升温中心;在时间变化上,极端最高气温、结冰日数、暖日日数均在1997年发生了突变。   相似文献   

15.
基于ETCCDI指数2017年中国极端温度和降水特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用中国1961—2017年2419站均一化逐日气候数据,计算了气候变化检测和指数联合专家组定义的26个极端气候指数,分析2017年中国极端温度和降水特征。结果表明:2017年中国区域平均的所有极端高温指数均高于1961—1990年30年平均,所有极端低温指数均低于1961—1990年30年平均。中国区域平均的多个极端温度指数达到或者接近历史极值,其中年最小日最高气温(TXn)和年最小日最低气温(TNn)均达到历史最高值,冷夜(TN10p)、冷昼(TX10p)和持续冷日日数(CSDI)达到历史最低值。年最大日最高气温(TXx)、年最大日最低气温(TNx)、暖夜(TN90p)、霜冻(FD)、冰冻(ID)、热夜(TR)、生长期长度(GSL)排在1961年以来的第2或第3位,其余极端温度指数全部排在了1961年以来前10位。2017年中国区域平均的10个极端降水指数中,有7个指数值处于1961—2017年1个标准差范围内,指示2017年的极端降水接近正常年。  相似文献   

16.
基于1961—2018年青海高原49个地面气象观测站点的逐日最高和最低气温资料,选取8个极端气温指数,采用线性倾向估计、突变检验、尺度分离以及相关分析等方法,分析青海高原极端气温指数的时空变化特征。结果表明:(1)近58 a来,青海高原极端气温暖指数呈显著增加趋势,极端气温冷指数呈显著减少趋势,夜指数变化速率大于昼指数;(2)暖昼日数、冷昼日数、暖持续日数、最高温极低值、最低温极高值在1996年前后发生突变;(3)各指数表现出准3 a、5~6 a、10~15 a、24~31 a以及更长时间尺度的周期振荡,其中以准3 a周期变化最显著,暖持续日数和最高温极低值的准3 a周期振荡对原序列的贡献率在50%以上;(4)极端气温暖指数的增加以及冷指数的减少速率在柴达木盆地和东部农业区最快;(5)大部分极端气温指数倾向率的绝对值自低纬向高纬、由高海拔向低海拔地区递增。  相似文献   

17.
根据乌鲁木齐市1976—2015年逐日气温资料,采用线性趋势法、距平法、累计距平法、主成分分析法和Morlet复数小波法,计算并分析极端气温指数的变化趋势、指数相关性及周期性等。结果表明:1、极端最高、最低气温,夏季、热夜、暖昼和暖夜日数呈上升趋势,冰冻、霜冻、冷昼和冷夜日数呈下降趋势。2、极端最高、最低气温距平呈波动变化,其中极端最高在1992-1994年快速下降,2003-2008年较明显上升;极端最低在1991-1999年快速上升。3、夏季和热夜日数相似,1996年之前减少,之后快速增长。冰冻和霜冻日数与前者趋势相反。4、冷昼和冷夜日数在90年代中期之前缓慢上升,暖昼和暖夜缓慢下降。90年代中期后,情况相反。5、暖夜、冷夜、热夜和霜冻日数的变化对乌鲁木齐气温总体变化起到主要作用。6、各暖指数、冷指数间呈正相关,而暖指数与冷指数之间呈负相关。7、极端最高气温存在准6年周期,还存在准32年的年代际振荡周期;极端最低气温存在准3年、6年、12年周期,其中准12年周期贯穿始终。  相似文献   

18.
利用1970—2020年海南岛18个气象站点逐日气温资料和数字高程数据,选取12个适用于研究区的极端气温指数,结合气候倾向率、相关分析等方法,分析了海南岛近51 a极端气温事件时空分布特征,并探讨极端气温事件与海拔、区域的关系。结果表明:近51 a海南岛极端气温冷事件(霜日日数、冷夜日数、冷昼日数、冷持续日数)呈减少趋势,极端气温暖事件(夏日日数、暖夜日数、暖昼日数、热持续日数)呈增加趋势,且增加幅度明显大于冷事件减少的幅度,极端低温阈值和高温阈值、日最高温极小值和极大值以及日最低温极小值和极大值均存在升温倾向,升温幅度在0.25~0.47℃/(10 a)之间;极端气温冷事件的变化趋势与海拔存在显著负相关关系,极端气温暖事件的变化趋势与海拔相关性较小;各极端气温指数在海南岛不同地区变化趋势的方向一致,但变化幅度的空间差异性较大,大部分极端气温指数在中部山区变化最明显,极端低温、高温阈值、霜日日数和夏日日数在南部地区变化幅度小于其他地区。  相似文献   

19.
气温变化是气候变化显著特征之一,分析城市气温季节性变异与响应具有重要意义。基于1951~2014年逐日平均、最高和最低气温观测资料,利用多种极端气温指数,通过线性倾向估计、Mann-Kenndall检验等方法,研究北京城区气温及其极端气温指数变化趋势,分析入春、入夏、入秋、入冬时间及四季长度变化,并探讨温度变化的可能成因和影响。结果表明:(1)北京城区气温显著升高,升温幅度呈现最低气温平均气温最高气温,分别升高0.19、0.40、0.49℃·(10a)~(-1),霜冻日数、不热日数、负温日数、不热日数、冷夜日数、冷昼日数、冷持续指数、气温日较差呈显著下降趋势,而热日指数、酷热指数、生长期长度、暖夜日数、暖昼日数呈现升高趋势,基于最低气温的指数增减幅度较大;(2)四季增温明显,气温变化幅度呈冬季春季秋季夏季,平均气温分别增长0.40、0.32、0.36、0.47℃·(10a)~(-1),冬季趋暖,夏季趋热,气温突变时间冬季最早,春季次之,夏季最晚;(3)入春、入夏时间提前,入秋、入冬时间推迟,夏季时间延长,冬、春和秋季长度明显缩短,相比前30年,1981~2000年入春、入夏时间分别提前7、9天,入秋、入冬时间分别推迟8、4天,夏季长度增加17天,冬、春、秋季各减少11、3、3天;(4)北京城区升温是城市化和气候变化耦合作用的结果,城市温室效应增大升温幅度,持续升温可能会对城市生态系统、大气环境、能源供需、用水结构以及居民健康等产生影响。  相似文献   

20.
基于1960~2018年成都地区地面气象站气温数据,分别使用绝对阈值法和百分比阈值法定义了极端气温事件,分析了温度的空间分布特征、线性倾向以及城市化对极端气温指数的贡献。结果表明:成都地区气温分布具有明显的空间差异,东部金堂平均气温最高,其次为新津,西北部由于海拔高度较高,气温低;1960~2018年成都地区霜冻日数逐渐减少,高温日数逐渐增多,整体气温呈现上升趋势;近20 a来,成都地区极端高温事件显著增多,冷日指数以及冷夜指数均呈下降趋势,暖日指数以及暖夜指数均呈上升趋势;城市化对最低气温、冷夜指数和暖夜指数的贡献率分别为34.00%、45.81%和26.88%,与最低气温相关的指数对城市化的响应更为敏感。   相似文献   

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