近51年海南岛极端气温事件分析

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。     

甘肃河东地区近30年季节极端气温指数变化与环流影响

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。     

1960年以来藏东南地区气温和降水的变化特征

利用1960年以来藏东南地区27个气象站逐日的气温和降水数据,采用线性倾向率法、 Mann-Kendall检验、小波分析、极端气候指数等方法,研究藏东南地区气候变化特征。结果表明：(1)藏东南地区年平均气温、年最低气温和年最高气温均呈明显的增加趋势,升幅为0.29～0.43℃·(10a)^-1。季节尺度上冬季增温最为明显。年降水量整体上呈增加趋势,线性趋势为6.66 mm·(10a)^-1,其中夏、秋季呈减少态势,冬、春季呈增加态势。(2)气温和降水存在多个周期变化特征,在大时间尺度上均存在28年变化周期。(3)平均气温、最高气温和最低气温分别在1994年、 2001年和1992年发生突变,降水量在1979年发生突变。(4)表征极端气温增暖的指数(极端最高气温TXx、极端最低气温TNn、最高气温极小值TNx、最低气温极大值TXn)均呈增加趋势,高温事件频率指数(暖昼日数TX90p、暖夜日数TN90p)呈上升趋势,低温事件频率指数(冷昼日数TX10p、冷夜日数TN10p)呈减小趋势。高温事件持续性指数WSDI呈增大趋势,低温事件持续性指数CSDI呈...     

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。     

1955—2014年杭州极端气温和降水指数变化特征

根据杭州市1955—2014年降水量、气温逐日资料,采用国际通用的极端天气指数和线性倾向估计、M-K检验等方法,分析了杭州市近60 a极端气温和降水的变化特征。结果表明：1）杭州市近60 a的气温呈一致升高趋势,且变化显著,表现为极端高温阈值和极端低温阈值的升高及极端高温日数的增多;极端冷事件显著减少,暖事件显著增多。2）极端降水指数中只有强降水量的增加较明显,主要贡献为夏季和冬季强降水量的增强。3）冬季平均气温、极端低温阈值、霜冻日数等极端冷事件的突变发生于20世纪80年代初中期,夏季平均气温、极端高温阈值、高温日数等极端暖事件的突变发生于20世纪末21世纪初,与全国范围内的气候增暖进程基本一致。另外,降水强度、极端降水阈值等极端降水指数的突变时间在2008年左右,即2008年后气温升高和降水强度的增加突变期叠加,尤其在夏季和冬季表现更突出,可能诱发更多的异常天气。     

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...     

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。     

1960~2018年成都地区极端气温变化及城市化贡献分析

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。      

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。     

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。     

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。     

Trends in warm days and cold nights over the Iberian Peninsula: relationships to large-scale variables

The aims of this study are to identify the trend of warm days and cold nights over the Iberian Peninsula and to connect the variations with large-scale variables. The reasons for performing this analysis are the effects that extremes events have on different ecosystems. Here, we present the results on spatial and temporal variability of warm days (TX90), or those exceeding the 90th percentile of maximum temperature, and cold nights (TN10), or those falling below the 10th percentile of minimum temperature. The extreme indices were derived from daily observations at stations and gridded data over land area for the period 1950 to 2006. Significant trends of more warm days and fewer cold nights were found. The trend to fewer cold nights is within the interval of global results given by the IPCC AR4 report; however, the trend to warm days is greater than the corresponding global trend. The influence of large-scale variables on these extreme indices was examined by means of the Empirical Orthogonal Function, correlation, composite maps and multiple regression analyses. Changes in TX90 are connected with the Scandinavian teleconnection index and a preferred mode of geopotential height at 500 hPa over the North Atlantic. Changes in TN10 are connected with the East Atlantic teleconnection index and the leading mode of Sea Surface Temperature (SST) variability over the North Atlantic area. Based on the links between the extreme indices and the large-scale variables we derived statistical models to describe the response of TX90 and TN10 to atmospheric circulation and SST variations. The models characterized the observed variations of TX90 and TN10 reasonably well. The results of this study encourage us to analyze, in further work, how temperature extremes might change over the Iberian Peninsula under warmer climate conditions.     

1961—2018年陕西极端气温时空变化特征

基于陕西1961—2018年94个气象台站逐日气温资料,选取世界气象组织(WMO)提出的10种极端气温指数,分陕北、关中和陕南三个气候区,采用线性趋势分析、Mann-Kendall突变分析和Morlet小波分析,分析了陕西极端气温事件的时空变化特征。结果表明：陕西各极端气温指数在近60 a发生了显著变化,热指数的增加趋势较冷指数的减少趋势更为明显且年际间波动较大,夜指数的变化较相应的日指数变化更为突出,其中暖夜天数的增幅达到了7.4 d/10 a。除极端最低气温外,其余冷指数在1995年前后出现突变,而暖夜和暖昼天数突变发生在2005年以后。冰日、冷昼和热夜天数变化趋势呈现出明显的纬向特征,关中的极端最低气温、冷夜天数、暖夜天数、霜冻天数和夏日天数变化趋势较其他两个区域更为显著。极端指数的周期性变化主要集中在2—8 a。相较于极值指数,相对指数和绝对指数的变化均能较好的反映陕西年平均最高和最低气温的变化趋势。     

1951—2009年天津市主要极端气候指数变化趋势

利用1951—2009年天津市逐日气温和降水量资料,计算了极端气候指数,并研讨了其中11个主要指数的变化特征。结果表明：天津市暖日、冷夜具有基本相反的变化趋势,暖日显著增加,冷夜显著减少,且冷夜的变化幅度远大于暖日。持续暖期、霜日呈显著增加趋势,持续冷期呈显著减少趋势。降水指数中连续干日呈增加趋势,最大连续5 d降水量、日降水强度、强降水率和极强降水率及连续湿日均呈减少趋势,表明天津市干旱化倾向明显。与气温有关的极端指数大多在1993年前后出现突变,周期特征不明显。与降水有关的极端指数未现突变,但周期特征明显,大多出现10 a和4 a的周期。     

高分辨率统计降尺度数据集NEX-GDDP对中国极端温度指数模拟能力的评估

利用1986—2005年中国地面气象台站观测的格点化逐日气温资料（CN05.1）评估了高分辨率统计降尺度数据集NASA Earth Exchange/Global Daily Downscaled Projections（NEX-GDDP）中21个全球气候模式对中国极端温度指数的模拟能力。在选用了日最低温度最大值（TNx）、日最高温度最大值（TXx）、暖夜指数（TN90p）和暖昼指数（TX90p）来研究极端温度事件的变化。结果显示:（1）除MRI-CGCM3模拟的日最高温度最大值外,其余模式对4个指数的模拟结果均表现出与观测一致的上升趋势,但模拟结果的平均值相对观测平均低0.26℃/（10 a）（日最低温度最大值）、0.19℃/（10 a）（日最高温度最大值）、2.21%/（10 a）（暖夜指数）、1.04%/（10 a）（暖昼指数）。（2）不同模式对各指数变化趋势空间分布特征的模拟存在较大差别,对日最低温度最大值、日最高温度最大值、暖夜指数和暖昼指数模拟能力最优模式分别为CCSM4、CESM1-BGC、MIROC-ESM-CHEM和bcc-csm1-1。模式模拟的日最低温度最大值和日最高温度最大值气候态平均值与观测值的相关系数在0.97以上。暖夜指数和暖昼指数模拟结果与观测值的标准差比值为0.34—1.58,均方根误差变化为1.6%—3.47%,对这两个指数模拟能力较优的模式分别为MIROC-ESM-CHEM（暖夜指数）和CESM1-BGC（暖昼指数）。（3）综合模式对4个指数在气候态平均值和变化趋势模拟能力的评估结果来看,CanESM2、CESM1-BGC和MIROC-ESM-CHEM显示了相对较高的模拟能力。因此,在利用GDDP-NEX研究未来极端温度事件时,建议将它们作为优选模式。      

A Simulation Study on the Extreme Temperature Events of the 20th Century by Using the BCC_AGCM

Extreme temperature events are simulated by using the Beijing Climate Center Atmospheric General Circulation Model (BCC AGCM) in this paper. The model has been run for 136 yr with the observed external forcing data including solar insolation, greenhouse gases, and monthly sea surface temperature (SST). The daily maximum and minimum temperatures are simulated by the model, and 16 indices representing various extreme temperature events are calculated based on these two variables. The results show that the maximum of daily maximum temperature (TXX), maximum of daily minimum (TNX), minimum of daily maximum (TXN), minimum of daily minimum (TNN), warm days (TX90p), warm nights (TN90p), summer days (SU25), tropical nights (TR20), and warm spell duration index (WSDI) have increasing trends during the 20th century in most regions of the world, while the cold days (TX10p), cold nights (TN10p), and cold spell duration index (CSDI) have decreasing trends. The probability density function (PDF) of warm/cold days/nights for three periods of 1881-1950, 1951- 1978, and 1979-2003 is examined. It is found that before 1950, the cold day/night has the largest probability, while for the period of 1979-2003, it has the smallest probability. In contrast to the decreasing trend of cold days/nights, the PDF of warm days/nights exhibits an opposite trend. In addition, the frost days (FD) and ice days (ID) have decreasing trends, the growing season has lengthened, and the diurnal temperature range is getting smaller during the 20th century. A comparison of the above extreme temperature indices between the model output and NCEP data (taken as observation) for 1948-2000 indicates that the mean values and the trends of the simulated indices are close to the observations, and overall there is a high correlation between the simulated indices and the observations. But the simulated trends of FD, ID, growing season length, and diurnal temperature range are not consistent with the observations and their correlations are low or even negative. This indicates that the model is incapable to simulate these four indices although it has captured most indices of the extreme temperature events.     

Changing Trends of Daily Temperature Extremes with Different Intensities in China

By comparing two sets of quality-controlled daily temperature observation data with and without the inhomogeneity test and adjustment from 654 stations in China during 1956-2004 and 1956-2010, impacts of inhomogeneity on changing trends of four percentile temperature extreme indices, including occurrences of cold days, cold nights, warm days, and warm nights with varying intensities, were discussed. It is found that the inhomogeneity affected the long-term trends averaged over extensive regions limitedly. In order to minimize the inhomogeneity impact, the 83 stations identified with obvious inhomogeneity impacts were removed, and an updated analysis of changing trends of the four temperature extreme indices with varying intensities during 1956-2010 was conducted. The results show that annual occurrences of both cold nights and cold days decreased greatly while those of warm nights and warm days increased significantly during the recent 20 years. The more extreme the event is, the greater the magnitude of changing trends for the temperature extreme index is. An obvious increasing trend was observed in annual occurrences of cold days and cold nights in the recent four years. The magnitude of changing trends of warm extreme indices was greater than that of cold extreme indices, and it was greater in northern China than in southern China. Trends for summer occurrence of cold days were not significant. Decreasing trends of occurrences of both cold nights and cold days were the greatest in December, January, and February (DJF) but the least in June, July, and August (JJA), while increasing trends of warm nights were the greatest in JJA. Cold nights significantly decreased from 1956 to 1990, and then the decreasing trend considerably weakened. The decreasing trend also showed an obvious slowdown in recent years for occurrence of cold days. However, increasing trends of warm nights and warm days both have been accelerated continuously since the recent decades. Further analysis presents that the evolution of the trends for occurrences of the four temperature extreme indices was dominated by the changes in northern China.