南京极值温度长期变化及其与平均温度的关系

利用1951—2009年南京日平均气温、日最高气温以及日最低气温等资料,分析了南京日最高气温和最低气温的长期演变趋势及其与平均温度的关系。结果表明：近60 a来,南京年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温均呈变暖趋势,20世纪90年代增温尤为明显;日最高气温,除夏季表现为降温趋势外,其他季节均为升温趋势;而四季平均气温和平均最低气温均为增温趋势;夏季气温日较差下降趋势明显,导致夏季昼夜温差减小;极端高温、低温的发生日数均呈下降趋势。极端气温与平均气温之间存在明显的相关性,且极端低温对平均气温影响更为明显。     

1951—2005年营口市气温变化特征分析

对1951—2005年营口市年和逐月平均气温和极端气温变化特征的分析表明：近55 a来营口市年平均气温呈递增趋势,其中平均最低气温的增温趋势最强、平均气温次之、平均最高气温最弱。极端最高气温与年平均气温的变化趋势不同,呈现出前30 a递减、近30 a递增,近20 a气候变暖更为突出;各月极端最高气温变率差异不明显。近55 a营口市年极端最低气温呈递增趋势,近30 a较近55 a显著递增,但近20 a则稳定少动;各月极端最低气温均呈递增趋势,冬季递增趋势最强、夏季最弱;城市化发展及工业化引起的热岛效应是营口市显著增温的重要原因,而全球变暖的大背景则进一步加强了增温趋势。     

1951---2005年营口市气温变化特征分析

通过对1951--2005年营口市逐年和逐月气温变化特征分析,结果表明：近55a营口市年平均气温呈递增趋势,其中平均最低气温的增温趋势最强、平均气温次之、平均最高气温最弱。极端最高气温与年平均气温的变化趋势不同,呈现出前30a递减、近30a递增,近20a气候变暖更为突出;各月极端最高气温变率差异不明显。近55a营口市年极端最低气温呈递增趋势,最近30a较近55a显著递增,但近20a则稳定少动;各月极端最低气温均呈递增趋势,冬季递增趋势最强、夏季最弱。城市化发展及工业化引起的热岛效应是营口市显著增温的重要原因,而全球变暖的大背景则进一步加强了增温趋势。     

毕节市近46ɑ气温变化特征及对旅游发展的影响

利用毕节市8个国家气象站1970-2015年的气温资料,分析探讨毕节市平均气温、年极端高温、年极端低温、寒冷日数、炎热日数以及近46a温度变化的特征。结果表明:毕节市近46a年平均气温呈显著升高趋势,其中秋季增温最显著,夏季增温最弱;极端气温分布体现毕节市独特的山地气候特征,极端最低气温主要分布在海拔较高的威宁、大方,极端最高气温则是分布在海拔较低的金沙等地,且随着增温趋势显著,毕节寒冷日数显著减少,炎热日数无明显变化。在突变分析中发现毕节市在年和春、秋季节气温显著升高,突变大多发生在2000年以后,在夏、冬季节气温也呈现升高趋势,但升温幅度较春、秋季节弱。     

近60年商洛市气温变化特征分析

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。     

昆明地区近40a气温变化特征及其突变检验

基于昆明地区11站点最近40 a逐年的年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温等气象资料,使用标准差、线性倾向率和信噪比SNR指标及相关检验方法,从多个角度综合分析最近40 a昆明地区气温变化特点和规律。结果表明:近40a来昆明地区气候变暖趋势明显,1971—1990年变暖趋势相对缓慢,进入1990年以来气候变暖加剧;秋冬季变暖比春夏季变暖更为突出;最低气温增温趋势比最高气温、平均气温更为明显,低温增温对气候变暖贡献突出。进入1990年后期,昆明地区气候变暖伴随气温突变出现,1998年昆明地区各区域年平均气温和年平均最低气温都存在气温突变现象。     

喀什市极端气温指数长期变化及突变特征分析

利用喀什市1961—2012年逐日最高、最低、平均气温资料,采用回归分析、R/S分析、Morlet小波分析及Mann-kendall突变检验等方法,分析了喀什市极端气温长期变化趋势、持续性、周期变化及突变特征。结果表明:喀什市年平均气温呈显著上升趋势,升温率高于全球及全国水平且主要变暖从20世纪90年代开始,较全国同期增温时间滞后;极端高温、夏季日数呈显著增加趋势,极端低温、霜冻日数呈减少趋势,经R/S分析,极端气温指数及年平均气温序列具有较好的连续性,未来喀什市气温保持升高,极端高温、夏季日数增加,极端低温、霜冻日数减少;喀什市极端气温指数在时间域上包含了多个尺度的周期变化,各类极端气温指数具有不同强度的周期变化特征;近52a极端高温日数在1995年发生突变,夏季日数、极端低温、霜冻日数的突变均发生在2001年左右。     

1961—2010年锡林郭勒盟极端气温事件变化分析

根据1961—2010年锡林郭勒盟的平均气温及逐日最高、最低气温资料,详细分析了年平均气温、年季平均最高、最低气温以及极端气温的变化规律和特点。结果表明:锡林郭勒盟的年平均气温与全国同步,呈显著上升趋势;年平均最高、最低气温都呈增温趋势,季平均最高、最低气温的变化存在较大的季节性差异,冬季和秋季的增暖趋势异常明显,日较差整体呈现减小趋势;高温日数呈上升趋势,低温日数均呈下降趋势。     

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。      

山东德州市近50年极端气温时空变化特征

利用趋势系数、突变检验等方法分析山东德州市所属11个台站1966—2015年气温观测资料,结果表明:年平均、最高最低和极端最低气温都为上升趋势,年平均最低气温增温幅度是平均最高气温的3.46倍,极端最低气温增温幅度是平均最低气温的1.66倍。年极端最高气温呈下降趋势。高温日数和低温日数都为减少趋势,低温日数减少明显。在1988年出现平均最低气温突变,在1989年出现平均气温突变,在1992年出现平均最高气温突变,低温日数在1986年出现突变。各县之间最高气温无明显差异,最低气温差异明显。最低气温受城市化影响最显著,德州市区年平均最低气温在全市属最高。     

北京气候变暖与主要极端气温指数的归因分析

在对资料进行均一化处理的基础上,分析了北京1960—2008 年气候变暖及主要极端气温指数的统计特征,并应用格兰杰检验法对其进行归因分析。结果表明:(1) 近49 a 来北京年平均气温增速约为0.39 ℃/(10 a),气候增暖具有明显的非对称性。(2) 霜冻指数和气温年较差呈下降趋势,降幅为3.9 d/(10 a)和0.8 ℃/(10 a)。生长季指数、暖夜指数及热浪指数则呈上升趋势,增幅平均达3.0 d/(10 a)、0.75%/(10 a)和1.5 d/(10 a)。(3) 北京年平均气温是霜冻指数、生长季指数及暖夜指数发生变化的格兰杰原因。虽然年平均气温与热浪指数在不同滞后期均具强相关性,但是检验表明它们之间并无显著的因果关系,很可能是由于某种原因导致的一种统计上的伪相关现象。      

1951—2017年鞍山市气温变化特征及城市热岛变化

利用建站以来鞍山站和海城乡村站的一日四次观测数据和逐日平均、最低和最高气温资料,对1951-2017年鞍山市年、四季和各月平均气温和极端气温变化特征及其变率进行了分析,并对鞍山城市热岛变化进行探讨。结果表明：1951-2017年鞍山市年平均最低气温的递增趋势最强、平均气温次之、平均最高气温最弱,且均通过显著性检验。1951-2017年鞍山市年极端最高气温变化呈弱递减趋势,1951-1987年（突变前）呈递减趋势、1988-2017年（突变后）为递增趋势。1951-2017年鞍山市年极端最低气温呈显著递增趋势,1951-1987年（突变前）较整个阶段递增趋势更强,1988-2017年（突变后）呈递减趋势;突变前后极端最高和极端最低气温呈反相变化特征。1958-2017年鞍山市年最低气温的城市热岛强度最大、平均气温次之,最高气温最小、递增趋势最弱;秋、冬季鞍山城市热岛强度较其他季节更强,热岛指数递增显著;在每日4次定时气温观测中,14时鞍山市热岛强度最小,热岛指数呈递减趋势,其余时次均呈显著递增趋势,其中,02时鞍山热岛强度最强;鞍山市平均气温变化呈显著增暖趋势,城市热岛强度和热岛指数均呈显著递增,夜间递增尤为突出,说明鞍山城市热岛的显著增强是鞍山市气候变暖的一个主要原因。     

城市化对天津近60年平均温度和极端温度事件的增暖影响

基于天津均一化的逐日平均、最低和最高气温观测数据,以及利用天津区域自动站定时观测气温整合数据对城乡台站的划分结果,研究分析了天津地区1959～2000年、1959～2005年、1959～2012年、1959～2017年4个时段平均温度和极端温度事件的趋势特点及其变化幅度。结果表明,天津地区的气温增暖是毋庸置疑的,4个时段年平均气温增加幅度分别达1.35°C、1.65°C、1.71°C、2.05°C,其中,冬季上升幅度相对最大,分别为2.45°C、2.82°C、2.55°C、2.86°C。城市化导致的年平均气温增暖幅度在逐年增强,4个时段的增暖贡献分别达3.73%、3.71%、4.73%、5.17%,但对于冬季来说,乡村区域的增暖趋势幅度明显大于城市区域,这一特点在年和季节极端冷事件（TN10p、TX10p）和极端最低气温事件（TNn）中有明显表现。因此,在时间尺度上,城市化对天津地区的平均和极端温度增暖影响仍然是较为显著的,并且乡村区域的城市化进程相对城市区域更为突出。     

区域气候模式CWRF对我国极端温度时空变化的模拟评估

基于中国均一化气温数据集CN05.1的观测数据,结合暖昼指数（TX90）、冷昼指数（TX10）、暖夜指数（TN90）、冷夜指数（TN10）、暖日持续指数（WSDI）和冷日持续指数（CSDI）6个极端温度指数,从气候平均、概率分布、年际变率和年际趋势方面,系统评估区域气候模式（Climate–Weather Research and Forecasting model, CWRF）对1980～2015年间我国极端温度指数区域分布和年际变化的模拟能力,为改进并利用模式研究我国未来区域极端温度的预测提供科学依据。结果显示:观测的冷暖指数在北方的年际变率幅度高于南方,其中暖指数在我国大部分地区为增暖趋势,冷指数在北方地区的变冷趋势显著,尤其暖夜增暖、冷夜变冷,极端暖事件（WSDI）的持续性比冷事件（CSDI）显著。CWRF模式较好再现了极端温度指数的年均分布和年际变化趋势特征,尤其对暖日和冷日持续指数的模拟优势显著,但仍存在系统性的区域偏差,如低估暖昼和冷夜的极值强度;对华东地区暖（冷）指数变暖（冷）的趋势存在低（高）估;尤其是低估青藏高原地区暖、冷指数的强度,并且高估其暖昼变冷、暖夜变暖的年际变化趋势。因此,该模式对华东及高原地区极端温度的强度和年际变率的模拟仍亟需改善。     

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。      

城市热岛效应及对锡林浩特气候变化的影响

利用气候相似性原理和锡林郭勒盟地区气象站站址变迁造成的温度序列变化差异,分析城市热岛效应对城市气温变化的作用,以及对气候变化趋势的影响。选取锡林浩特为代表城市,采用线性趋势分析、相关分析等方法,分析、讨论了城市与郊区气温差异,城市与草原温度历史演变差异,以及城市热岛效应对气候变化的影响等,结果表明:城市热岛效应对城市增温作用明显,使锡林浩特市区年平均气温比周围郊区增高了0.57℃;城市热岛效应对锡林浩特市气候变暖趋势也有一定影响,使锡林浩特相对草原区有0.07℃/10a的增温趋势。     

全球升温1.5℃和2.0℃背景下北京市暴雨洪涝淹没风险研究

基于第五次耦合模式比较计划(CMIP5)的5个气候模式模拟结果,结合FloodArea模型,对RCP8.5情景下全球升温1.5℃和2.0℃时,北京市极端降水和淹没风险进行分析。结果表明：北京市极端降水量呈从西南向东北逐渐减少的分布趋势。在升温2.0℃时,极端降水和淹没风险增加较升温1.5℃时明显,郊区极端降水增加最明显的地区是房山和门头沟,城区极端降水量增加最明显的地区是海淀、石景山和丰台区。海淀区出现一级和二级淹没风险的面积最大,其次是丰台和石景山区。郊区的延庆和怀柔是发生一级淹没风险面积最大的地区。     

Spatial and temporal variation in daily temperature indices in summer and winter seasons over India (1969–2012)

Spatial and temporal variations in summer and winter extreme temperature indices are studied by using daily maximum and minimum temperatures data from 227 surface meteorological stations well distributed over India for the period 1969–2012. For this purpose, time series for six extreme temperature indices namely, hot days (HD), very hot days (VHD), extremely hot days (EHD), cold nights (CN), very cold nights (VCN), and extremely cold nights (ECN) are calculated for all the stations. In addition, time series for mean extreme temperature indices of summer and winter seasons are also analyzed. Study reveals high variability in spatial distribution of threshold temperatures of extreme temperature indices over the country. In general, increasing trends are observed in summer hot days indices and decreasing trends in winter cold night indices over most parts of the country. The results obtained in this study indicate warming in summer maximum and winter minimum temperatures over India. Averaged over India, trends in summer hot days indices HD, VHD, and EHD are significantly increasing (+1.0, +0.64, and +0.32 days/decade, respectively) and winter cold night indices CN, VCN, and ECN are significantly decreasing (−0.93, −0.47, and −0.15 days/decade, respectively). Also, it is observed that the impact of extreme temperature is higher along the west coast for summer and east coast for winter.

     

Extreme climate events in China: IPCC-AR4 model evaluation and projection

Observations from 550 surface stations in China during 1961–2000 are used to evaluate the skill of seven global coupled climate models in simulating extreme temperature and precipitation indices. It is found that the models have certain abilities to simulate both the spatial distributions of extreme climate indices and their trends in the observed period. The models’ abilities are higher overall for extreme temperature indices than for extreme precipitation indices. The well-simulated temperature indices are frost days (Fd), heat wave duration index (HWDI) and annual extreme temperature range (ETR). The well-simulated precipitation indices are the fraction of annual precipitation total due to events exceeding the 95th percentile (R95T) and simple daily intensity index (SDII). In a general manner, the multi-model ensemble has the best skill. For the projections of the extreme temperature indices, trends over the twenty-first century and changes at the end of the twenty-first century go into the same direction. Both frost days and annual extreme temperature range show decreasing trends, while growing season length, heat wave duration and warm nights show increasing trends. The increases are especially manifested in the Tibetan Plateau and in Southwest China. For extreme precipitation indices, the end of the twenty-first century is expected to have more frequent and more intense extreme precipitation. This is particularly visible in the middle and lower reaches of the Yangtze River, in the Southeast coastal region, in the west part of Northwest China, and in the Tibetan Plateau. In the meanwhile, accompanying the decrease in the maximum number of consecutive dry days in Northeast and Northwest, drought situation will reduce in these regions.     

Observed Trends in Extreme Temperature over the Klang Valley,Malaysia

This study investigates the recent extreme temperature trends across 19 stations in the Klang Valley, Malaysia, over the period 2006-16. Fourteen extreme index trends were analyzed using the Mann-Kendall non-parametric test, with Sen’s slope as a magnitude estimator. Generally, the annual daily mean temperature, daily mean maximum temperature, and daily mean minimum temperature in the Klang Valley increased significantly, by 0.07°C yr~(-1), 0.07°C yr~(-1)and 0.08°C yr~(-1),respectively. For the warm temperature indices, the results indicated a significant upward trend for the annual maximum of maximum temperature, by 0.09°C yr~(-1), and the annual maximum of minimum temperature, by 0.11°C yr~(-1). The results for the total number of warm days and warm nights showed significant increasing trends of 5.02 d yr~(-1)and 6.92 d yr~(-1),respectively. For the cold temperature indices, there were upward trends for the annual minimum of maximum temperature,by 0.09°C yr~(-1), and the annual minimum of minimum temperature, by 0.03°C yr~(-1), concurrent with the decreases in the total number cold days (TX10P), with-3.80 d yr~(-1), and cold nights (TN10P), with-4.33 d yr~(-1). The 34°C and 37°C summer days results showed significant upward trends of 4.10 d yr~(-1) and 0.25 d yr~(-1), respectively. Overall, these findings showed upward warming trends in the Klang Valley, with the minimum temperature rate increasing more than that of the maximum temperature, especially in urban areas.