曹晴 郝振純 傅曉潔 郝潔 魯乘陽



摘?要:研究全球變暖背景下極端氣候要素的變化對流域和區域防洪抗旱具有重要意義。利用1960—2017年全國554個氣象站點的逐日降雨和氣溫數據,選用線性擬合、R/S分析等方法分析了中國近58 a極端氣候要素的趨勢性、空間性、持續性和平均循環長度。結果表明:氣溫極值呈上升趨勢,極端高溫(低溫)事件的頻率和持續性不斷增大(減小),中國呈變暖趨勢;空間上,極端氣溫指數在高原山地區具有較大的變幅。極端降雨的量級指數和強度指數呈增大趨勢,持續性指數呈減小趨勢;極端降雨量級指數和強度指數變幅的高值區在熱帶季風區(增大趨勢),持續干旱指數和持續濕潤指數變幅的高值區分別為溫帶大陸區(減小趨勢)、溫帶季風區(減小趨勢)。R/S分析表明未來極端氣溫事件將繼續增多,區域一致性顯著; 不同地區極端降雨指數未來增大或減小的趨勢不一致,極端氣溫指數的平均循環長度整體大于極端降雨指數的。
關鍵詞:Hurst指數;平均循環長度;變化趨勢;極端氣候指數;中國;1960—2017年
中圖分類號:P467?文獻標志碼:A
doi:10.3969/j.issn.1000-1379.2020.02.003
Abstract:In the context of global warming, it is of great significance to study the changes of extreme climatic elements for flood control and drought relief in river basins and regions. The trendencies,spatiality, sustainability and average cycle length of extreme climatic elements in China in the last 58 years were analyzed by using the daily meteorological data of 554 meteorological stations throughout the country from 1960 to 2017 by using linear fitting, R/S analysis and other methods. The results show that the temperature extremums are on the rise, the frequency and sustainability of extreme high(low) temperature events are increasing(decreasing), indicating that China is warming. Spatially, the extreme temperature indexes have higher variation in the plateau region. the magnitude and intensity indexes of extreme rainfall are on the upward trend, while the sustainability indexes are on the downward trend. Spatially, the high value areas of extreme rainfall indexess level and intensity variation are in tropical monsoon region (increase), and the high value areas of continuous drought index and continuous humid index are temperate continental region (decrease) and temperate monsoon region (decrease) respectively. the R/S analysis shows that extreme temperature continues to increase in the future, regional consistency is significant; the trends of future increase or decrease of extreme rainfall indexes in different regions are inconsistent, and the mean cycle length of extreme temperature indexes are generally larger than that of extreme rainfall indexes.
Key words: Hurst index; mean cycle length; change trend; extreme climate index; China; 1960-2017
1?研究背景
氣候變化已成為影響人類社會發展的重大問題之一。IPCC第五次氣候變化評估報告指出:1880—2012年全球平均氣溫升高了0.85 ℃,2003—2012年平均氣溫比1850—1900年平均氣溫上升了0.78 ℃,因此氣候變暖是一個毋庸置疑的事實[1]。與平均氣候狀況不同,極端氣候事件的突發性、難以預測性和影響范圍更強[2],因此研究極端氣候事件的變化對生態環境、社會生活和人類健康具有重要意義。
國內開展了大量關于極端氣候的研究,劉學華等[3]對中國近40 a極端氣溫和降雨的分析表明,極端降雨指數和極端高溫指數均呈增大趨勢;鄭玉萍等[4]研究了福州市極端氣候的變化趨勢,發現極端氣溫指數呈顯著增大趨勢,而極端降雨指數增大趨勢不明顯;陳成豪等[5]分析了海口市極端降雨的演化特征,發現極端降雨指數呈增大趨勢;楊艷娟等[6]分析了天津市極端氣候指數,發現極端高溫指數的變化趨勢表征氣溫呈上升趨勢,而極端降雨指數的變化趨勢表征研究區呈干旱化趨勢;羅隆誠等[7]應用線性傾向估計、R/S分析、災變灰預測等方法對南充市極端氣候變化進行了研究探討,并嘗試預測了南充市未來極端氣候變化的情形。
極端降雨指數呈明顯的年代際變化,表3統計了各個極端降雨指數距平發生正負轉變的年份,發現CWD的距平在2003年發生正負轉變,其余指數在1990年前后距平發生正負轉變,與各極端降雨指數發生顯著變化的時間基本一致(見圖5)。極端降雨指數距平轉變的年份介于極端低溫指數和極端高溫指數距平發生正負轉變的年份之間,即極端降雨指數發生顯著變化的時間晚于極端低溫指數轉變年份、早于極端高溫指數轉變年份。
(2)空間變化特征。由表4可知,各子區域極端降雨指數的變化趨勢并不完全一致,量級指數(RX1d、RX5d、R95p)在溫帶季風區呈減小趨勢,在其他地區呈增大趨勢,且在熱帶季風區變幅最大;R25在溫帶季風區呈減小趨勢,在其他地區呈增大趨勢,在熱帶季風區變幅最大;SDII在高原山地區呈減小趨勢,在其他地區呈增大趨勢,在熱帶季風區變幅最大;CDD在熱帶季風區呈增大趨勢,在其他地區呈減小趨勢,在溫帶大陸區變幅最大;CWD在溫帶大陸區呈增大趨勢,在其他地區呈減小趨勢,在溫帶季風區變幅最大。
上述分析表明,高原山地區的量級指數和強度指數以增大趨勢為主(SDII除外),CDD和CWD呈減小趨勢且CWD減幅較小,具有濕潤化傾向;溫帶大陸區除CDD外其余指數均呈增大趨勢,具有明顯的濕潤化傾向;溫帶季風區的極端降雨指數以減小趨勢為主(SDII除外),但CDD減幅最大,干濕傾向不明顯;熱帶季風區的量級指數和強度指數呈顯著增大趨勢且增幅較大,但持續干旱指數增大,持續濕潤指數減小,導致區域干濕傾向不明顯,表明該地區降雨多為集中性降雨,對區域長期干濕傾向的影響很小。
4?極端氣候要素變化趨勢預測
4.1?極端氣溫要素
應用R/S分析法計算了極端氣溫指數的Hurst指數(見表5),結果表明全國和區域范圍的極端氣溫指數的Hurst指數均大于0.7,表現為強持續性。結合前述分析,可知極端氣溫持續上升,極端高溫事件的頻率(TN90p、TX90p)和持續性(WSDI)持續增大,極端低溫事件的頻率(TN10p、TX10p)和持續性(CSDI)持續減小,區域間各指數的Hurst指數大小差異并不顯著,氣候變暖的狀態仍繼續保持。
4.2?極端降雨要素
全國范圍極端降雨指數的Hurst指數大部分大于0.5(見表6),結合前述分析,可知量級指數和強度指數持續增大,持續指數持續減小,以大雨日數的持續性最小,降雨強度的持續性最大。空間上,高原山地區僅SDII的Hurst指數小于0.5(為0.49),呈極微弱的反持續性,結合表4可知該區的RX1d、RX5d、R95p、SDII、R25未來呈增大趨勢,CDD、CWD呈減小趨勢。溫帶大陸區的R95p和R25的Hurst指數小于0.5,呈極微弱的反持續性,結合表4可知該區的RX1d、RX5d、SDII、CWD未來呈增大趨勢,R95p、R25、CDD呈減小趨勢。溫帶季風區極端降雨指數的Hurst指數均大于0.5,未來的變化趨勢與過去一致,仍具有不明顯的干旱化傾向。熱帶季風區的持續干旱指數(CDD)的Hurst指數為0.47,具有反持續性,結合表4可知該區的RX1d、RX5d、R95p、SDII、R25未來呈增大趨勢,CDD、CWD呈減小趨勢。
4.3?平均循環長度
Hurst指數僅可以揭示時間序列中未來的趨勢性成分,并不能反映這種持續性可保持多久,通過統計量V可以測出平均循環長度,即過去趨勢影響未來趨勢的時間長度。趙嘉陽[17]曾用該方法計算了平均氣溫和降雨的平均循環長度,但該方法在極端氣候領域的應用還較少。本文以持續冷日指數為例,由圖6可知曲線出現明顯轉折的時間(n=12,單位為a,箭頭所示處)即為系統的平均循環長度,表征要素過去趨勢對未來趨勢的影響時間長度。持續冷日指數的平均循環長度為12 a,即在12 a后持續冷日指數將完全失去對初始數據的依賴。同理可得其他極端氣候指數的平均循環長度(見表7)。
結合表5、表6和表7可知,對于不同區域的同一指數,持續性越強,平均循環長度就越長,過去趨勢影響未來趨勢的時間就越長。整體而言,極端氣溫指數的平均循環長度普遍大于極端降雨指數的,即極端氣溫的過去趨勢影響未來趨勢的時間更長。
5?綜合分析
本文通過選取的17個極端氣候指數分析了中國極端氣候要素的時空變化。一方面,極端低溫的增大速率大于極端高溫的,表明夜晚的升溫幅度大于白天的,極端低溫發生顯著變化的時間早于極端高溫,表明極端氣候的顯著變化始于極端低溫;另一方面,極端氣溫在高原山地區具有較高的升溫幅度,這可能與極端氣溫要素對海拔的依賴性有關,LIU X. D.等[18]也曾得到類似結論。在氣候變暖條件下,高海拔地區積雪消融加速,更多的太陽輻射被吸收在地表,使得高海拔地區變暖增強。但是,隨著城市化發展,人類活動和下墊面條件變化等因素對氣候變化的影響越來越不可忽視,這導致海拔對氣候變化的影響越來越弱,各個影響因素對氣候變化的貢獻還需進一步探討。
極端降雨指數的變化表明全國范圍具有干旱化減緩的傾向,極端降雨發生顯著變化的時間介于極端低溫和極端高溫發生顯著變化的時間之間,原因可能是極端低溫升高導致大氣中水汽增加,同時也導致水汽不易冷卻凝結致雨,只有水汽不斷增加并達到過飽和狀態時才能形成降雨,此時降雨量或者降雨強度異常增大,極端降雨事件頻發。極端高溫的升高也會導致極端降雨事件頻發,但其升溫幅度小于極端低溫的,可能導致對極端降雨變化的貢獻較小。空間上,極端降雨指數通過顯著性檢驗的較少,僅在熱帶季風區基本通過顯著性檢驗,且量級指數和強度指數的變幅為區域間最大值,這主要由自然變化和人類活動兩方面因素造成。東亞夏季風是影響我國氣候變化的一個重要因子,受副熱帶高壓增強的影響,東亞夏季風不斷增強,將更多的水汽輸送到我國,造成降雨顯著增多,特別是近海區域——熱帶季風區降雨的增加最為顯著。同時,熱帶季風區是我國經濟較發達區域,城市化對該區域氣候變化的影響不可忽視。眾多研究表明,城市化的發展會導致城市降雨增多,趙浩然[19]在海口市的研究還表明城市化的發展會使城市暴雨增多,極端降雨事件頻發,隨著城市化進程的不斷加快,極端降雨事件的發生概率不斷加大。
與極端降雨指數相比,極端氣溫指數的持續性更強,平均循環長度更長,這主要與極端氣溫指數的波動性較小、穩定性較強有關。
6?結?論
(1)近年來,極端氣溫呈上升趨勢,氣候變暖,極端高溫(低溫)事件的頻率和持續性不斷增大(減小),極端降雨的量級和強度指數不斷增大但持續性指數減小,對防洪不利。因此,研究極端氣候可為防洪減災提供科學依據,提高應對極端氣候事件的能力。
(2)極端氣候要素均在20世紀90年代左右發生顯著變化,空間分布具有一定規律性。結合R/S分析可知各區域極端氣溫持續升高,極端降雨造成的各區域干濕化傾向不一致,極端氣溫指數的平均循環長度更長。
(3)Hurst指數和平均循環長度結合,不僅可以反映時間序列未來的趨勢性及趨勢性時間的長短,還可與灰預測模型等預測方法結合來提高預測精度,這有待深入研究。
參考文獻:
[1]?IPCC. Climate Change 2013: The Physical Science Basis[M].New York: Cambridge University Press, 2013: 119-254.
[2]?關穎慧.長江流域極端氣候變化及其未來趨勢預測[D].楊凌:西北農林科技大學,2015:16-17.
[3]?劉學華,季致建,吳洪寶,等.中國近40年極端氣溫和降水的分布特征及年代際差異[J].熱帶氣象學報,2006(6):618-624.
[4]?鄭玉萍,高路,張江燕,等.福州市極端氣候變化趨勢研究[J].福建師范大學學報(自然科學版),2017,33(2):96-104,116.
[5]?陳成豪,李彤彤,馮杰,等.海口市極端降雨事件演變趨勢分析[J].水資源與水工程學報,2016,27(3):6-10,17.
[6]?楊艷娟,任雨,郭軍.1951—2009年天津市主要極端氣候指數變化趨勢[J].氣象與環境學報,2011,27(5):21-26.
[7]?羅隆誠,馮新靈,陳峰,等.南充近50年極端氣候變化研究[J].綿陽師范學院學報,2007(8):95-106.
[8]?陳昌春,張余慶,王臘春,等.基于RClimDex模型的江西省極端降水時空變化研究[J].中國農村水利水電,2013(11):41-45.
[9]?ZHANG X B, VINCENT L A,HOGG W D, et al. Temperature and Precipitation Trends in Canada During the 20th Century[J]. Atmos. Ocean, 2000, 38(3): 395-429.
[10]?YUE S, PILON P, CAVADIAS G. Power of the Mann-Kendall and Spearmans RHO Tests for Detecting Monotonic Trends in Hydrological Series[J]. Journal of Hydrology, 2002, 259(1-4): 254-271.
[11]?丁一匯,王紹武,鄭景云,等.中國自然地理系列專著:中國氣候[M].北京:科學出版社,2013:274-560.
[12]?周淑貞,張如一,張超.氣象學與氣候學[M].北京:高等教育出版社,1997:261-308.
[13]?李國棟,張俊華,王乃昂,等.基于重標極差分析和非周期循環分析的氣候變化趨勢預測——以蘭州市為例[J].干旱區研究,2013,30(2):299-307.
[14]?周雅清,任國玉.中國大陸1956—2008年極端氣溫事件變化特征分析[J].氣候與環境研究,2010,15(4):405-417.
[15]?蔣卓亞.中國極端氣溫及降水事件的時空特征研究[D].上海:華東師范大學,2017:16-22.
[16]?吳徐燕.近50年我國大陸無雨日的時空變化特征分析[C]∥中國氣象學會.第28屆中國氣象學會年會:S3天氣預報災害天氣研究與預報.北京:中國氣象學會,2011:13.
[17]?趙嘉陽.中國1960—2013年氣候變化時空特征、突變及未來趨勢分析[D].福州:福建農林大學,2017:44-56.
[18]?LIU X D, CHEN B D. Climatic Warming in the Tibetan Plateau During Recent Decades[J]. International Journal of Climatology, 2000, 20(14): 1729-1742.
[19]?趙浩然.變化環境下海口市降雨時空分布特征研究[D].天津:天津大學,2014:48-56.
【責任編輯?翟戌亮】