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。     

1951—2016年武汉市极端气温指数变化特征

采用武汉、重庆、福州、杭州、南昌、长沙、南京和合肥8个城市1951-2016年最高和最低气温资料,运用多项式拟合、线性拟合、Morlet小波变换、Mann-Kendall检验和R/S分析方法,讨论了武汉市极端气温指数时间变化特征。结果表明：（1）武汉市年极端最高气温、高温日数、热夜日数表现出阶段性上升和下降趋势,整体呈上升趋势,增率分别为0.1℃/10a、0.53天/10a、2.1天/10a。近11年在全球变暖大环境下,反呈下降或减少趋势。（2）极端最高气温在1986年、高温日数在1957年和1997年、热夜日数在1990年出现了突变,由前期下降趋势突变为整体上升趋势。极端最高气温均值突变后上升了0.4℃,而高温日数两次突变后均值分别增多61%和54%,热夜日数突变后均值增多78%。（3）极端高温存在5a-6a、8a-9a和10a-11a周期变化。高温日数存在6a、8a-9a和15a-16a的周期变化。热夜日数存在11a、14a和23a-24a的周期变化。（4）武汉市年极端最高气温、高温日数、热夜日数虽然近11年为下降或递减趋势,R/S分析显示未来仍很可能出现上升或递增的趋势。(5) 武汉与重庆、福州、杭州、南昌、长沙、南京、合肥比较分析显示,极端最高气温、年高温日数、年热夜日数三类指数整体综合排名武汉为第7位,其炎热程度在8城市中居后,武汉退出了“四大火炉”城市。     

黄河流域1961—2010年极端气温指数的时空变化特征

根据黄河流域67个气象观测站1961—2010年逐日气温资料,采用线性回归分析和M-K检验等方法,研究了黄河流域6个核心极端气温指数的时空变化特征。结果表明:1)黄河流域平均最高气温、平均最低气温、暖日阈值和冷夜阈值均呈现显著的上升趋势,上升速率分别为0.28℃/10a、0.37℃/10a、0.19℃/10a和0.60℃/10a;气温日较差呈现不显著的下降趋势,下降速率为0.08℃/10a;霜冻日数以3.36天/10a的速率呈现显著下降趋势。2)平均最高气温与平均最低气温(暖日阈值与冷夜阈值)的上升呈现明显的不对称性,这是引起气温日较差下降的主要原因,而黄河流域变暖和霜冻日数的减少主要是由平均最低气温的快速上升引起的。3)在空间上,黄河流域变暖趋势较为显著的区域为呼和浩特、乌拉特中旗、包头、惠农、鄂托克旗、东胜一带和绥德、离石、太原、太谷、延安、延长、隰县、吉县一带。4)黄河流域6个气温指数的年内变化以冬季最为明显,而且变化趋势显著,冬季变暖对黄河流域年内气温升高贡献最大。     

黄河流域1961—2010年极端气温指数的时空变化特征

根据黄河流域67个气象观测站1961—2010年逐日气温资料,采用线性回归分析和M-K检验等方法,研究了黄河流域6个核心极端气温指数的时空变化特征。结果表明:1)黄河流域平均最高气温、平均最低气温、暖日阈值和冷夜阈值均呈现显著的上升趋势,上升速率分别为0.28℃/10a、0.37℃/10a、0.19℃/10a和0.60℃/10a;气温日较差呈现不显著的下降趋势,下降速率为0.08℃/10a;霜冻日数以3.36天/10a的速率呈现显著下降趋势。2)平均最高气温与平均最低气温(暖日阈值与冷夜阈值)的上升呈现明显的不对称性,这是引起气温日较差下降的主要原因,而黄河流域变暖和霜冻日数的减少主要是由平均最低气温的快速上升引起的。3)在空间上,黄河流域变暖趋势较为显著的区域为呼和浩特、乌拉特中旗、包头、惠农、鄂托克旗、东胜一带和绥德、离石、太原、太谷、延安、延长、隰县、吉县一带。4)黄河流域6个气温指数的年内变化以冬季最为明显,而且变化趋势显著,冬季变暖对黄河流域年内气温升高贡献最大。     

1975—2016年秦巴山区极端气温事件的空间差异性分析

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。     

1951-2006年包头气温极端事件变化分析

利用包头气象站1951-2006年逐日平均气温资料,建立了高温和低温极端气候事件的阈值,检测了56年来包头逐日气温的极端事件出现频率,分析了极端事件的年、季、月变率。统计了逐日平均气温的各级别出现频数。结果显示：该地区56年里气温显著升高,平均每10年升高0．42℃;在56年时间尺度上平均气温有明显的由冷变暖的突变特征,突变点为1987年;气候变暖后,高温事件明显增多,低温事件明显减少。     

1961—2013年内蒙古极端气温变化分析

文章选用全区均一性较好的71个地面气象站1961—2013年逐日最高和最低气温资料,给出了极端气温指标定义,计算分析了内蒙古极端气温事件时空变化特征。结果表明:1961—2013年内蒙古地区极端气温以极端高温事件增多、极端低温事件减少为主,但近几年这种变化有所减缓,主要表现在极端高温事件发生频率下降、极端低温事件发生频率明显上升。极端最低气温的变化趋势或幅度较极端最高气温明显。     

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。      

无锡极端气温事件的气候分析

为了解气候增暖情况下,无锡地区极端最高和最低气温的气候特征,用阈值检测方法对无锡市1959-2007年的日最高气温、日最低气温进行了研究,分析了极端事件的发生规律,得出主要结论:(1)从年代际看,不论是日最高气温或日最低气温,2001-2007年偏高事件最多,偏低事件最少.(2)最低气温从1980s初开始稳定上升.(3)在3、5、7、12月比较容易出现异常的气温.月内异常气温出现次数多少主要与季节更替和天气系统的转换有关.(4)日最低气温不论冬春夏秋,都是明显升高.日最高气温冬、春、秋季呈升高趋势,而夏季震荡加大.即在夏季,日最高气温偏高的事件增多,日最高气温偏低的事件也增多.     

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。     

驻马店极端气温分析

利用驻马店10个站气象资料，分析了极端温度的时间变化特征、高温天气与6--8月降水量之间的关系和极端睛热高温、极端湿热高温天气形成的天气背景及影响因子，确定了高温出现的前期预报指标。     

驻马店极端气温分析

利用驻马店10个站气象资料,分析了极端温度的时间变化特征、高温天气与6-8月降水量之间的关系和极端晴热高温、极端湿热高温天气形成的天气背景及影响因子,确定了高温出现的前期预报指标。     

1961—2010年山西省极端气温年均发生频率的时空特征分析

利用山西省61个气象站点逐日最高温度、最低温度资料,采用百分位值定义法、Mann原Kendall突变检验法和Morlet小波变换等方法,分析了山西省近50 a极端温度事件年均发生频率的时空特征,结果表明：1961年以来,山西省极端高温事件年均发生频率呈显著增加趋势,趋势为6.1 d/10 a,与此同时,极端低温事件年均发生频率呈显著减少趋势,且极端气温事件的变化存在明显的区域差异;极端高温和极端低温年均发生频率均发生了突变现象,变化趋势均在20世纪90年代以来更加显著;极端高温和极端低温事件年均发生频率均呈显著波动变化,在整个研究期间极端高温存在5～6a、4～8a显著周期,极端低温存在4～5a显著周期。     

漠河极端气温气候特征及其变化

采用相关系数法和对比分析法,分析了1963-2000年38年间中国最北部的漠河极端最低气温和极端最高气温的气候特征及其气候变化.结果表明:漠河是中国最冷的地方,不仅在中国气象史上创下了-52.3℃的极端最低气温最低极值,且每年极端最低气温都在-38℃以下;年极端最高气温为38.0℃;极端气温年较差很大,最小为73.1℃,最大为87.0℃,1980年代后明显变小;极端最低气温总体变化不明显,但1990年代上升显著,10年间平均升高1.6℃;极端最高气温总体变化显著,为升降交替变化,1970年代显著升高,10年问平均升高了1.6℃;1980年代明显下降,10年间平均下降了1.1℃;1990年代上升,10年间平均上升0.7℃;年极端最低气温出现在11月、12月、1月和2月,1月最多,占52%;年极端最高气温出现在5-9月,7月最多,占47%;日极端最低气温多出现在4-7时;日极端最高气温多出现在14-16时;特别值得一提的是:漠河1963-2000年间1-12月的月极端最低气温都曾经出现过零下的记录.     

河北省极值气温变化特征

利用河北省60个气象观测站资料,对全省近50年极值气温变化特征进行了分析,结果表明:极端最高气温线性变化趋势不明显,但年代际变化特征突出,而极端最低气温线性升高趋势明显。低于-30℃的极端寒冷日呈线性减少趋势,而高于40℃的极端炎热日线性变化趋势不明显,但年代际变化特征突出,20世纪90年代后期以来呈多发的特点。最低气温出现偏冷段(-10℃)的天数呈线性减少趋势,出现在偏暖段(20～30℃)的天数呈线性增加趋势,在其他界限气温的天数变化趋势不明显。最高气温出现在偏冷段(-30～0℃)的天数呈明显减少趋势,在其他界限气温的天数变化趋势不明显。河北省无霜期、无冰冻期均呈明显延长趋势,平均每10年分别延长4.5天、4.6天。年平均最高气温、最低气温和平均气温都呈显著的线性升高趋势,平均每10年分别升高0.21℃、0.45℃、0.30℃,低温升温速率明显大于高温升温速率。日较差呈逐年减小趋势,平均每10年减小0.25℃。空间上最低气温表现为全省明显升高,而最高气温升温主要集中在中北部和东部沿海地区,南部升温不明显,日较差大部分地区为逐渐减小趋势。     

中国东部地区大城市和小城镇极端温度及日较差变化对比分析

利用中国东部地区1961～2000年61个大城市站点和169个小城镇站点的逐日最高、最低温度资料,对比分析了大城市和小城镇的最高、最低温度和日较差极端值以及相对极端值变化特征.结果表明:大城市最高、最低温度的极端值均高于小城镇.二者最高温度的极端最大值在90年代后显著升高,极端最小值40年来均显著增加;二者最低温度的极端值也随时间明显升高.在所分析时段,大城市和小城镇暖日和暖夜天数均显示出增多趋势;二者冷日和冷夜天数均呈现下降趋势.就总体而言,大城市暖日、暖夜、冷日、冷夜天数均多于小城镇.大城市日较差的极端值均比小城镇小,并且二者均有显著的下降趋势;大城市和小城镇相对较长日较差(日较差超过第95个百分位数)出现的天数显著下降,但相对较短日较差(日较差低于第5个百分位数)出现的天数明显上升.     

Projected Changes in Extreme High Temperature and Heat Stress in China

High temperature accompanied with high humidity may result in unbearable and oppressive weather. In this study, future changes of extreme high temperature and heat stress in mainland China are examined based on daily maximum temperature (T_x) and daily maximum wet-bulb globe temperature (T_w). T_w has integrated the effects of both temperature and humidity. Future climate projections are derived from the bias-corrected climate data of five general circulation models under the Representative Concentration Pathways (RCPs) 2.6 and 8.5 scenarios. Changes of hot days and heat waves in July and August in the future (particularly for 2020–50 and 2070–99), relative to the baseline period (1981–2010), are estimated and analyzed. The results show that the future T_x and T_w of entire China will increase by 1.5–5°C on average around 2085 under different RCPs. Future increases in T_x and T_w exhibit high spatial heterogeneity, ranging from 1.2 to 6°C across different regions and RCPs. By around 2085, the mean duration of heat waves will increase by 5 days per annum under RCP8.5. According to T_x, heat waves will mostly occur in Northwest and Southeast China, whereas based on T_w estimates, heat waves will mostly occur over Southeast China and the mean heat wave duration will be much longer than those from T_x. The total extreme hot days (T_x or T_w > 35°C) will increase by 10–30 days. Southeast China will experience the severest heat stress in the near future as extreme high temperature and heat waves will occur more often in this region, which is particularly true when heat waves are assessed based on T_w. In comparison to those purely temperature-based indices, the index T_w provides a new perspective for heat stress assessment in China.     

甘肃省极端最高气温的气候特征分析

利用1961—2004年甘肃省80个气象站夏季极端最高气温的标准化资料,运用EOF,REOF等方法,对甘肃省44年夏季(6—8月)极端最高气温的空间分布、时间演变特征等进行了详细分析。结果表明:第一特征向量反映了甘肃省极端最高气温受大尺度天气系统影响下的高温一致性;第二特征向量反映了甘肃省极端最高气温南北相反的差异。甘肃省极端最高气温空间异常可分为4个气候区,即甘肃省中部、陇东南部、河西中部和甘南高原区。各气候区极端最高气温的变化趋势相似:从20世纪60年代到90年代,甘肃省大部分地区夏季极端高温是升高的,极端最高气温90年代最高,其次是70年代,60年代最低;在70年代初期,大部分地区的极端高温发生了一次由低到高的转折性变化。     

对我国极端高温事件阈值的探讨

利用我国1951-2008年逐日最高气温资料集,进行缺测资料的恢复整理,得到较完整的1961-2008年224站逐日最高气温资料集.在此基础上,采用两种基于正态分布的传统阈值计算的方法(方法1,方法2)和该文提出的基于实际样本频率分布的阈值计算方法(方法3),对我国高温阈值的确定进行比较研究.结果表明:该文提出根据最高...     

四川省极端危害性高温变化特征分析

利用1961~2020年国家气象站逐日最高气温资料和NCEP/NCAR再分析资料,对四川近60 a极端危害性高温时空分布特征及成因进行研究。结果发现:（1）近60 a四川省极端危害性高温总体上显著增多,并表现出明显的年代际变化;（2）四川省中部和西北部地区是极端危害性高温偏强区,东部和南部地区是极端危害性高温高发区;（3）四川省极端危害性高温可能与中纬度异常的高压带相关联。面积异常偏大、西伸脊点异常偏西且脊线异常偏北的西太平洋副热带高压和500 hPa青藏高原异常高压在中纬度地区形成一条强大的高压带,配合高层异常偏强的南亚高压,共同加强了对四川上空的高压控制,导致四川地区降水减少且气温偏高。另外,中高纬大气环流经向度偏弱,四川盆地盛行偏南风,冷空气难以南下,在这种有利的环流形势配合以及干燥的地表环境影响下,四川地区易出现极端危害性高温天气。