中国未来极端气温变化的概率预估及其不确定性

本文基于第五次耦合模式比较计划的23个全球气候模式所提供的最高气温与最低气温在RCP4.5情景下的逐日格点资料,根据模式对5个极端气温指数的模拟能力,使用秩加权方法研究了中国未来极端气温变化的概率预估及其不确定性。结果表明,21世纪中期（2046—2065年）中国区域平均最高气温和平均最低气温的增加幅度相对于历史时期（1986—2005年）可能超过2.0℃（概率>66%),增加的大值区主要位于青藏高原南部。暖夜指数在中国大部分地区增加超过15%,西南和东南部沿海是增加的大值区,增幅超过20%。霜冻日数在全国范围内减少,减少的大值区位于青藏高原周围,减少日数超过了20 d。热浪指数在整个中国区域可能增加10 d以上,大值区位于西藏西南部,可达30 d。不确定性的结果表明,除热浪指数的可信度较低外,其余指数都有较高的可信度。到21世纪末期（2081—2100年),中国区域极端气温增加幅度超过前期,平均最高气温和平均最低气温很可能增加超过2.0℃（概率>90%),大值区除中国西部地区外,还扩展到了东北和青藏高原西南地区。中国大部分地区的暖夜指数增加超过15%,西南和南部沿海可能超过25%。大部分地区的霜冻日数减少20 d,青藏高原周围减少超过40 d。热浪指数在中国范围内增加20 d,青藏高原西南部增加40 d以上。除霜冻指数的信噪比略比21世纪中期大外,其余指数的信噪比与中期基本一致。     

多模式动力降尺度对中国中东部地区极端气温指数的模拟评估

利用LMDZ4变网格大气环流模式分别嵌套于BCC-csm1.1-m、CNRM-CM5、FGOALS-g2、IPSL-CM5A-MR和MPI-ESM-MR等5个全球模式,进行中国中东部地区1961-2005年动力降尺度模拟试验,对比分析降尺度前后各模式对中国中东部极端气温指数的模拟能力。结果表明,相较全球模式,LMDZ4模式较好地刻画了青藏高原、四川盆地等复杂地形的变化,能更好地表现出中国中东部地区极端气温的空间分布。但降尺度改善效果具有明显的区域性差异,对于最高气温、最低气温和霜冻日数,降尺度之后主要在东北、西北、青藏高原以及西南地区改善明显,与观测场的空间相关系数提高至0.95以上,均方根误差低于0.5℃（0.5 d）,且降尺度后模式对最低气温和最高气温空间相关系数的改善程度随地形升高而增大;对于热浪指数,降尺度后在东北、华南以及西南地区热浪分布大值区改善效果明显,但模式间的一致性不高。降尺度在一定程度上模拟出与观测一致的最高、最低气温的线性趋势空间分布,在东北、华北、青藏高原和西南地区最低气温和霜冻日数趋势误差较全球模式小。降尺度模式集合（RMME）对极端气温气候平均场和线性趋势均有较高的模拟能力。多模式动力降尺度能够提高全球模式对中国区域极端气温的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。     

CMIP6模式对青藏高原极端气温指数模拟能力评估及预估

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...     

1961~2015年青藏高原极端气温事件的气候变化特征

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。      

1961—2017 年华北地区温度相关高影响天气气候事件变化特征分析

利用华北地区85个气象站1961-2017年地面均一化日值资料，统计分析了华北地区年平均最高（低）气温、极端最低温、高温热浪以及寒潮、霜冻等高影响天气气候事件的时空分布特征。结果表明：（1）华北地区年平均最低气温升温速率（0.45℃/10年）高于最高气温升温速率（0.27℃/10年），气温日较差以0.18℃/10年的速率减小。平均最高（低）气温在冬春季的上升趋势明显高于夏秋季。最高气温在内蒙古中部及北部部分地区和山西中南部地区的增加趋势相对更大，最低气温在内蒙古大部、山西东北部、河北中部和京津地区的增温更为明显。（2）年平均高温热浪日数呈明显增加的趋势（0.44天/10年），尤其是在20世纪90年代之后明显增多。高温热浪日数的大值区集中在华北南部和西部；除河北南部部分地区趋势值为负外，华北大部分地区高温热浪日数呈增加的趋势。（3）平均年极端最低气温呈显著升高趋势（0.53℃/10年），冷夜天数显著下降（-4.7天/10年），暖夜天数显著上升（3.8天/10年），冷日天数呈下降趋势（-2.4天/10年）。年平均寒潮频次显著减少（-0.5次/10年），呈“北部多、南部少”的空间分布。平均霜冻日数以3.5天/10年的速率减少，20世纪80年代之后减少趋势尤为明显；除山西西北部和内蒙古东南部个别地区外，华北大部分地区霜冻日数呈减少趋势。（4）不同分区的对比结果显示，天津对气候暖化响应最敏感，其次是内蒙古西部；山西最不敏感（尤其是对低温相关要素指标），其次是河北（尤其是对高温相关要素指标）。研究结果有助于进一步认识华北地区温度相关高影响天气气候事件的区域性特征。     

6.25 km高分辨率降尺度数据对雄安新区及整个京津冀地区未来极端气候事件的预估

基于RCP4.5情景下6.25 km高分辨率统计降尺度数据,使用国际上通用的极端气候事件指数,分析雄安新区及整个京津冀地区未来极端气候事件的可能变化。首先对当代模拟结果进行评估,结果表明,集合平均模拟可以较好地再现大部分极端气候事件指数的分布,且对与气温有关的极端气候事件指数模拟效果较好。但也存在一定偏差,特别是对连续干旱日数(CDD)的模拟效果相对较差。集合平均的预估结果表明,未来在全球变暖背景下,雄安新区及整个京津冀地区均表现为极端暖事件增多,极端冷事件减少,连续干旱日数减少,极端强降水事件增多。具体来看,到21世纪末期,日最高气温最高值(TXx)和日最低气温最低值(TNn)在整个区域上都是增加的,大部分地区增加值分别超过2.4℃和3.2℃;夏季日数(SU)和热带夜数(TR)也都表现为增加,但两者的变化分布基本相反,其中SU在山区增加幅度较大,平原地区增加幅度较小,而TR在平原地区的增加值较山区更显著,两个指数未来增加值分别为20~40 d和5~40 d;霜冻日数(FD)和冰冻日数(ID)都表现为减少,减少值分别超过10 d和5 d;与降水有关的极端气候事件指数,CDD、降雨日数(R_1mm)和中雨日数(R_10mm)的变化均以减少为主,但数值较小,一般都在?10%~0之间;最大5 d降水量(R_X5day)、降水强度(SDII)和大雨日数(R_20mm)主要表现为增加,增加值一般在0~25%之间。从区域平均的变化来看,与气温有关的极端气候事件指数的变化趋势较为显著,与降水有关的极端气候事件指数变化趋势较小。两个区域对比来看,雄安新区模式间的不确定性更大,反映出模式对较小区域模拟的不足。     

基于极端气温指数的高寒内流区升温特征分析

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。     

基于均一化资料的中国极端地面气温变化分析

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。     

中国大陆1956～2008年极端气温事件变化特征分析

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。     

1961~2014年中国冬季极端低温变化特征分析

利用中国691个无缺测站点的经均一化处理及质量控制的逐日最高、最低气温资料,基于冷昼日数、冷夜日数、霜冻日数、冰冻日数、月最低气温极大值以及月最低气温极小值等6个由世界气象组织定义的极端气温指数,分析了1961~2014年中国冬季的极端低温变化特征。结果表明:冷昼日数、冷夜日数、霜冻日数以及冰冻日数在全国大部分地区均呈现下降的趋势,下降趋势较为明显的区域集中在东北南部、华北、西北东部、华东、华中、西南及高原地区,全国整体上下降幅度分别为-0.9 d/10 a、-1.7 d/10 a、-1.5 d/10a和-1.4 d/10 a。最低气温极大值和最低气温极小值在全国范围内则主要呈现上升的趋势,全国整体上分别为0.4℃/10 a和0.6℃/10 a;极端低温天数在20世纪60年代至70年代中后期呈现波动状,随后自20世纪70年代末80年代初至21世纪初呈明显下降趋势,从2006年左右以后其下降趋势较之前有所减缓,是对全球变暖减缓背景下的气候响应;与其他时间段相比,20世纪60年代至70年代为冬季极端低温事件较为频发的时间段,这可能与该时段陆地冷高压频繁活动有关。     

8个CMIP5模式对中国极端气温的模拟和预估

利用8个耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）模式结果,采用加权平均方法进行多模式集合,并与NCEP再分析资料进行对比分析,评估了CMIP5模式对中国极端气温的模拟效果,在此基础上,对未来极端气温进行预估。CMIP5模式对中国8个极端气温指数和20年一遇最高（低）气温有模拟能力,所有极端气温指数模拟和观测结果的时间相关均达到0.10显著性水平,20年一遇最高、最低气温模拟和观测结果空间相关系数均超过0.98。在中等排放RCP4.5情景下,未来中国极暖（冷）日数增多（减少）,到21世纪中期热浪指数增加2.6倍,到21世纪末期寒潮指数减少71%,20年一遇最高（低）气温在中国地区均呈现升高趋势,局部升温幅度达到4℃。     

1955—2016年甘肃定西地区极端气温变化特征

利用甘肃省定西地区岷县、临洮和华家岭3个站点的气温数据,应用线性趋势拟合等方法,基于10个气温指数,研究了1955—2016年定西地区极端气温变化趋势和特征。结果表明,霜冻日数、结冰日数、冷日日数和冷夜日数4个指数呈下降趋势,而极端最高气温、极端最低气温、夏日日数、热夜日数、冷日日数和冷夜日数6个指数均呈上升趋势。气温变化的第一主周期为30 a,第二主周期为17 a。夏日日数、热夜日数、暖日日数和暖夜日数的变化在气温总体变化中起主要作用。极端最低气温与霜冻日数、冷日日数、冷夜日数显著相关,极端最高气温与夏日日数、暖日日数、暖夜日数显著相关,暖夜日数与霜冻日数也具有较高的相关性。气温指数突变大多发生在1993—1999年。     

鲁中地区极端高温变化特征分析

基于1966—2015年鲁中地区8个气象站日最高气温、日最低气温和相对湿度气象观测资料,利用年最高气温、高温日数、极端高温日数、暖夜日数、炎热日数和高温热浪日数等指数,研究其极端高温天气变化特征。结果表明:鲁中地区近50 a年最高气温随时间变化呈增加趋势,1990年后增加趋势明显,有6 a左右的主要变化周期,主要空间变化规律一致;极端高温天气呈增强趋势,尤其在1990年以后,年炎热日数和轻度高温热浪日数最多出现在1994年,年高温日数最多出现在1997年,年极端高温、暖夜日数和重度高温热浪日数均出现在2005年;中部地区发生极端高温天气频率高,南部山区发生频率低。     

1976—2015年乌鲁木齐市极端气温变化特征分析

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。     

宁夏春霜冻期最低气温和霜冻日数时空变化特征

基于宁夏1961—2016年19个气象站点最低气温逐日观测资料,研究春霜冻期最低气温和霜冻日数的时空变化和周期特征。结果表明:近56 a,宁夏全区春霜冻期最低气温平均为0.59℃,且呈显著升高趋势,而春霜冻日数平均为3.9 d,呈显著减少趋势。春霜冻期最低气温和霜冻日数呈极显著负相关关系,且两者在空间上呈现反向分布,其中宁夏中部为最低气温高值区,南部为低值区,而霜冻日数正好相反。全区74%的站点最低气温显著上升,53%的站点霜冻日数显著下降,同一站点两者表现趋势并不完全相反,但Sen斜率均较小。最低气温和霜冻日数的周期性特征明显且相似,20～25 a和10 a左右的周期稳定,且1967年以前两者振荡最为剧烈,而后趋于平缓,表明未来宁夏春霜冻日数可能持续平缓下降。     

黑龙江省1961—2009年极端气温事件变化特征分析

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。     

近57年来青海湖流域极端气候的变化特征

利用青海湖流域近57a逐日最高、最低气温和降水资料,采用国际通用的极端天气指数,分析极端气温和降水的变化特征。结果表明:1)青海湖流域暖昼日数显著增加,在1994—1995年间发生了突变;冷夜日数野牛沟、天峻显著增加,其余地区显著减少;霜冻日数显著下降,霜冻季节缩短。2)青海湖流域强降水量增加明显,在2004年前后发生突变;持续干燥指数趋于减小,但祁连地区趋于增加;持续湿润指数变化不明显,野牛沟、天峻、门源趋于减少,其余各站趋于上升。3)青海湖流域暖昼日数存在4a的准周期,冷夜日数有8a的明显周期,霜冻日数周期不明显,强降水量4a的周期较明显,持续干燥指数有15a周期,持续湿润指数6a的周期明显。     

近51a漳州市极端最低气温变化特征分析

利用福建省漳州市10个气象站1962—2012年1、2、12月逐日最低气温资料,分析漳州极端最低气温变化特征。结果表明:①漳州多年冬季平均极端最低气温以0.397℃/10 a线性倾向率增加。②各年代际气候倾向率差异明显,20世纪80年代年极端最低气温增加最快(气候倾向率2.715℃/10 a),21世纪以来气候倾向率最小(0.006℃/10 a),20世纪70年代内极端最低气温变化相对稳定(变异系数为0.85),20世纪90年代气温变化剧烈(变异系数为1.72)。③极端最低气温(5℃)日数以-1.6℃/10 a的气候倾向率减少,多年低温日数平均值为7.5 d。④漳州市区、郊区极端最低气温显著增加,漳州市区极端最低气温以0.546℃/10 a气候倾向率增加,郊区以0.381℃/10 a气候倾向率增加。⑤漳州市区与郊区极端最低气温(5℃)日数平均差值5 d,市区低温日数以-2.427 d/10 a的气候倾向率减小,郊区低温日数以-1.509 d/10 a的气候倾向率减少。     

北京1960—2008年气候变暖及极端气温指数变化特征

应用均一化逐日气象观测资料,分析了北京地区1960—2008年气候变暖及主要极端气温指数的统计特征。结果表明：近49年来北京年平均气温增温速率约为0.39℃/10a,最高、最低气温变化具有明显的非对称性。霜冻日数和气温年较差呈现下降趋势,暖夜指数及热浪指数呈现上升趋势,除气温年较差外,其他极端气温指数的气候变率均在加大。北京年平均气温及极端气温指数主要存在21年、15～17年及准10年周期特征。年平均气温与极端气温指数之间存在较强相关性,气候变暖突变发生前后某些极端气温指数发生频率表现出明显差异。自1980年起,北京市区极端最高气温及其增温率明显高于近郊和远郊,高温日数市区多于近郊,近郊多于远郊;近、远郊极端最低气温温差高于城、近郊温差。     

近60年青藏高原东北缘极端气温事件与气温日较差分析——以西宁地区为例

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。