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。     

1961-2015年华东地区极端气温变化研究

基于华东399个气象站点逐日最高、最低气温数据，利用极端气候指数软件RClimdex和线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、概率密度函数等气候统计诊断方法，分析了华东极端气候的时空变化特征。结果表明，1961-2015年期间，华东最低气温极大值和极小值分别以0.2℃/10a和0.6℃/10a的趋势显著增加，最高气温极小值以0.3℃/10a的趋势显著增加，结冰、霜冻、冷夜和冷昼日数分别以0.5d/10a、3.7d/10a、2.0%/10a和0.7%/10a显著减少，夏天日数、热夜日数、暖夜和暖昼日数分别以2.9d/10a、2.8d/10a、1.8%/10a和0.8%/10a显著增加。期间华东最低和最高气温极值均发生升高突变，霜冻和结冰日数、冷夜和冷昼日数分别在20世纪80年代中后期和90年代发生减少突变，夏天日数、热夜日数、暖夜和暖昼日数则在2000年发生增多突变。与1961-1990年期间相比，1991-2015年间华东最低和最高气温极值的概率密度函数分布均右移，峰值多增大；霜冻、结冰、冷夜和冷昼日数的分布函数左移，峰值升高，形状变窄，而夏天日数、热夜日数、暖夜和暖昼日数恰好相反。     

1960-2010年山西朔州市气候变化及其突变分析

根据朔州市6 个地面气象站1960-2010 年降水、气温资料,利用折线图、距平图、趋势图、滑动平均、气候变率及统计图表等,对朔州市51 a来气候特征进行具体分析.结果表明:1) 51 a 来朔州市年降水量总体呈减少趋势,气候倾向率为-6.21 mm/(10 a),减少速度低于全国和山西水平,多雨年集中在20世纪60-70年代,少雨年则比较分散;四季降水量的变化趋势有所不同,夏季降水呈减少趋势,其他季节的降水呈现增加趋势,表明朔州市年降水减少主要是夏季降水减少所致;年、季降水均没有显著突变.2)51 a来朔州市年平均气温以0.285℃/(10 a)的速率波动上升,上升速度显著高于全国和山西水平,20世纪90 年代以来这种趋势尤为明显,四季平均气温均为增暖趋势,但增温幅度差异较大,冬季最为明显,增速为0.5℃/(10 a),表明朔州市气候变暖是四季气温增加所致;年和季节的平均气温均存在由低向高的显著突变.3) 以20世纪90年代中期为界,将朔州市气候分为冷、暖2 个阶段,前为冷期,后为暖期.     

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℃(概率大于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。     

重庆高温热浪指数和暖夜指数变化及其情景预估

利用重庆地区1951—2008年逐日气温资料分析了近58年重庆高温热浪指数(HWDI)和暖夜指数(TN90)的年际、年代际变化及其与气温各要素的关系。利用用于IPCC-AR4的全球气候模式产品,在验证其对重庆地区热浪和暖夜指数的模拟能力的基础上,筛选模拟能力较好的模式进行合理组合,并考虑模式模拟气候参考时段的偏差,预估高(A2)、中(A1B)、低(B1)3种排放情景下21世纪重庆地区热浪和暖夜指数的变化。与目前气候(1980—1999年)相比,3种情景下21世纪重庆地区热浪和暖夜指数都将呈显著增加的趋势。2011—2100年,3种不同情景下热浪指数的平均增幅为7.7～12.3天,暖夜指数的平均增幅为12.2%～16.4%。分阶段来看,3种不同排放情景下,21世纪前期(2011—2040年)热浪指数的平均增幅为3.1～4.1天,暖夜指数的平均增幅为5.7%～7.3%;中期(2041—2070年)热浪指数的平均增幅为6.9～11.3天,暖夜指数的平均增幅为12.2%～17.5%;后期(2071—2100年)热浪指数的平均增幅为12.4～21.6天,暖夜指数的平均增幅为17.1%～27.8%。     

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。     

攀枝花市区33年气温变化趋势研究

本文利用攀枝花市区1977~2009年年平均气温、年平均极端最高气温、年平均极端最低气温以及逐日最高气温资料,运用气候趋势系数、累计距平、MK突变检验等方法研究分析了攀枝花市区气温变化趋势,主要结论有:(1)33年来该地区年平均气温呈现弱的下降趋势,与全球升温趋势相悖。(2)年平均极端最低气温升温趋势率为0.24℃/(10a),大大高于年平均极端最高气温升温趋势率0.09℃/(10a)。(3)高温日数及热积温均呈下降趋势,其中热积温下降趋势率为8.4℃/(10a)。(4)市区炳草岗年平均气温相对稳定,不存在突变现象。      

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。     

城市气温变异与季节响应研究

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。     

不同升温阈值下中国地区极端气候事件变化预估

本文基于耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的18个全球气候模式的模拟结果,预估了全球平均气温在不同典型浓度路径(RCPs)下达到2℃、3℃和4℃阈值时,中国地区气温和降水的变化,并采用了具有稳定统计意义的27个极端气候指标定量评估了全球平均气温达到不同阈值时,中国地区极端气候事件的可能变化。结果表明,未来我国平均气温增幅将高于全球平均增暖,极端暖事件(如暖夜、暖昼、热带夜)明显增多,达到4℃阈值时,暖夜指数相比参考时段增加约49.9%。极端冷事件(如冷夜、冷昼、霜冻)减少。随全球气温升高,中国北方平均降水增多。在不同升温阈值下,中国地区降水的极端性都体现出增强的趋势,强降水事件发生频率(如中雨日数、大雨日数)和强度(如五日最大降水量、极端强降水量)都明显增加。随升温阈值的升高,这些变化幅度更大,在 RCP8.5 情景下全球升温 3℃和4℃时,中国平均五日最大降水分别增加 12.5mm和17.0mm。我国西南地区极端降水强度的增幅高于其他地区。     

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。     

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。      

1951—2020年广州地区极端气温指数年月尺度变化研究

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。      

基于ETCCDI指数2017年中国极端温度和降水特征分析

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。     

The influence of the East Atlantic Oscillation to climate indices based on the daily minimum temperatures in Serbia

In this study, the influence of the East Atlantic Oscillation (EAO) on the climate indices based on the daily minimum temperature at eight stations in Serbia was examined. The following climate indices were analyzed: frost days (FD), cold nights (TN10p), warm nights (TN90p), minimum value of daily minimum temperature (TNn), tropical nights (TR), and cold spell duration indice (CSDI). Analysis of correlation between the East Atlantic Index (EAI) and the geopotential at 500 hPa, as well as between the EAI and climate indices was realized for all seasons and months during the period 1950–2009. Two characteristic situations for the extreme positive and negative values of the EAI were analyzed. Seasonal and monthly trend analyses of climate indices were performed. Decreases of FD and TN10p and increases of TN90p and TR were observed. It was found that the negative correlation prevailed between the EAI and TN10p/FD, and positive one between the EAI and TN90p/TR for all seasons and months. The highest correlation was observed between the EAI and TN90p in February.     

Propagation characteristic of atmospheric responses to abnormal warm SST in the Kuroshio Extension in winter

A complete picture of changes in climate extremes has been presented for Shanxi Province, China using data from all 61 available stations. The results reveal large spatial coherence of trends for the majority of extremes, especially for temperature extremes. Significant and symmetric increasing trends of the annual mean maximum and mean minimum temperatures (TXam, TNam) are detected over the past 50 years. Significant positive trends are detected for warm days and nights (TX90p, TN90p), the highest and lowest maximum and minimum temperatures (TXx, TXn, TNx, TNn), and the growing season length (GSL). Significant negative trends are revealed for cold days and nights (TX10p, TN10p) and frost days (FD). Significant decreases are found in the number of heavy precipitation days (R10mm) and wet day precipitation (PRCPTOT). Although Shanxi and the northern half of North China Plain (NNCP) have been grouped into the North China region and assessed together in previous studies for China, the changes in climate extremes in the NNCP have some pronounced differences in comparison with Shanxi. Noticeably, the increase of the TNam is at a rate nearly three times that of the TXam during 1959–2008 over the NNCP. The warming for the nighttime indices TN90p, TN10p, TNx, and TNn is stronger, but the warming for the daytime indices TX10p, TX90p, and TXx is weaker in the NNCP. There is no significant decrease for R10mm and PRCPTOT in the NNCP.     

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。     

基于多区域模式集合的中国西部干旱区极端温度未来预估

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。