四川盆地極端氣溫事件時空變化特征及未來趨勢

李謝輝, 劉子堂,2

(1.成都信息工程大學 大氣科學學院, 高原大氣與環境四川省重點實驗室,成都 610225; 2.石河子市人工影響天氣辦公室, 新疆 石河子 832000)

20世紀以來，在由全球變暖導致的極端天氣和氣候事件頻發和增強中，極端氣溫事件被認為是全球變暖的主要表現之一，其影響范圍之大已囊括全世界。如，Alexander等研究證實，全球變暖導致全球大部分地區冷夜日數顯著減少，而暖夜日數顯著增加[1-3]，且在最近幾十年，全球熱浪和寒流事件發生頻率分別增加了2.7倍和6.4倍[4-5]。Diffenbaugh等研究發現，在歷史變暖的過程中，可在>80%的全球可用觀測區域內，觀測到年最熱月份和年最熱天數在程度和頻率上有明顯的增加；模式結果還表明，歷史氣候強迫則使最干旱年份和5日最大降水的發生概率增加，分別在全球可用觀測區域中增加了57%和41%[6]。Grotjahn等采用POT(Peaks over Threshold)間接擬合GEV(Generalized Extreme Value)的方法對北美地區進行研究，其結果表明日最低溫度的冷尾部分出現的變暖區域最寬；在美國許多地區，變暖的積極趨勢顯而易見，有些地區具有超過90%置信度的統計學意義[7]。學者們在對歐洲地中海[8]、亞太[9-10]、俄羅斯[11]、墨西哥[12]、非洲西部[13]、印度尼西亞等[14]區域的相關研究中也都呈現出不同程度的類似增加趨勢。對中國的研究也呈現出了相同的結果，且同時證明了冷夜指數和暖夜指數在中國絕大部分地區呈現出變化強度相仿、變化趨勢相反的特征，具有較好的對稱性；日夜溫度變化則表現出明顯的不對稱性，同時日較差呈變小的趨勢，直接影響了溫度極值的變化，并且在一定程度上加劇了水循環的過程，改變了水資源的分配[15-17]。

四川盆地位于我國西南部，是中國四大盆地之一，其不僅是我國重要的人口密集和農業區，也是成渝地區雙城經濟圈的重要區域。四川盆地屬于亞熱帶季風性濕潤氣候，氣溫東高西低，南高北低，年內降水量分配不均，70%～75%的降水集中于夏季，近年來，盆地內極端氣溫事件頻發，典型事件如四川和重慶部分地區在2006—2007年發生的特旱，其中重慶因旱農作物受災面積為132.7萬hm2，直接經濟損失達90.7億元，四川農作物成災面積為116.6萬hm2，伏旱造成直接經濟損失達125.7億元[18]。之后，2012年10月—2013年3月上旬，四川和重慶等地的嚴重干旱，以及后續的秋冬春連旱，2015—2019年的階段性局地重特旱，特別是2017年夏季四川盆地的持久高溫大旱，其氣溫高達44℃，是當地自1951年有氣象記錄以來最嚴重的一次；而重慶地區也在2017年遭遇了60年不遇的大旱，是有氣象記錄以來最長時間的伏旱，這些都對四川盆地及西南地區造成了巨大的經濟損失，對人民生命財產安全造成了嚴重威脅。

由于全球氣候變化在不同地理區域和緯度上的變化不同，在與四川盆地大致相同緯度帶的研究中，Oscar等在對墨西哥部分地區與溫度有關指數的重要變化分析表明，最高氣溫上升，最低氣溫下降[12]；高佳佳等利用拉薩市1961—2014年逐日最高和最低氣溫數據的分析表明，近54年來拉薩市極端高溫指數變化幅度不大，而極端低溫指數逐年增高，極端高溫發生頻次呈現增加趨勢，極端低溫則總體呈現減少趨勢[19]。目前，已有部分學者對西南地區和四川省的極端氣溫事件進行了一些研究[20-22]，但還缺乏針對在全球變暖背景下極端氣溫事件頻發，且更小尺度區域四川盆地的細致和較全面研究。因此，本文通過選取和計算由WMO推薦的10個極端氣溫指數，首先對四川盆地1970—2019年的10個極端氣溫指數進行時空變化特征分析，然后采用Mann-Kendall和滑動T檢驗進行突變特征分析，并對極端氣溫指數與地理因子的關系進行討論，最后利用Hurst指數對四川盆地的未來極端氣溫事件的趨勢進行預測分析。其研究結果能為中國西部川渝經濟區在應對氣候變暖背景下的防旱抗旱措施制定提供重要的科學參考決策和理論依據。

1 研究區概況

四川盆地(26°03′—34°19′N，97°21′—108°33′E)地處青藏高原東部，長江上游地帶，主要包括了四川省中東部和重慶大部分地區，總面積約26萬km2。由于所處地形整體比較封閉，北部存在高大山脈秦嶺，阻擋了冷空氣的進入，冬季盆地內的氣溫高于同緯度其他地區；盆地內部常年多霧且濕氣較重，陰雨天氣在盆地內較多，且日照時數和太陽輻射均為全國較低值[23]。圖1是本文所選研究區的地理位置和海拔高度圖。

圖1 四川盆地氣象站點分布和海拔高度

2 數據資料與研究方法

2.1 數據來源

本文根據中國氣象數據網(http:∥data.cma.cn/)所提供的四川盆地內均勻分布的14個氣象站點(圖1)1970—2019年的逐日氣溫數據進行分析，由于該數據采用了內部一致性檢查、氣候界限值檢查、臺站極值檢查3種質量控制方法，通過對個別缺失數據進行插補處理，能保證修正后數據的科學性、準確性和連續性。統計可知，1970—2019年間14個氣象站的年平均氣溫為17.7℃，年平均最低氣溫為14.0℃，年平均最高氣溫為21.4℃；50 a中的最低氣溫出現在四川的萬源站，為-9.4℃(1975年12月15日)，最高氣溫出現在重慶的沙坪壩站，為43℃(2006年8月15日)，最低氣溫的標準差為7.2，最高氣溫的標準差為8.6。

2.2 極端氣溫指數

由于極端氣溫指數的變化比使用平均值更適合監測、檢測和分析氣候變化的影響，因此本文采用由世界氣象組織WMO推薦的10個表征極端氣候變化的溫度指數來進行分析，具體見表1。

表1 所選10個極端氣溫指數定義

2.3 研究方法

利用線性傾向法對四川盆地近50年的10個極端氣溫指數時間序列進行擬合，在ArcGIS 10環境下，利用普通克里金插值法繪制四川盆地近50年的10個極端氣溫指數空間分布；為減少單一突變方法檢驗的不準確性，采用Mann-Kendall趨勢檢驗[24-25]和滑動T檢驗[24]兩種方法互相驗證對近50年的10個極端氣溫指數突變特征進行分析；為具體了解極端氣溫指數與地理因子的關系，通過計算相關系數對10個極端氣溫指數與經緯度和海拔高度之間的相關性進行分析；由于用重標極差法(R/S分析法)[26]得到的Hurst指數可以衡量一個時間序列的統計相關性，并可對長期記憶過程進行分析，因此利用近年來在氣候預測方面有較多應用的Hurst指數估計方法(R/S分析法)對四川盆地極端氣溫指數的未來變化趨勢進行預測。

3 結果與分析

3.1 時間變化趨勢

圖2為四川盆地內10個極端氣溫指數在1970—2019年隨時間變化的線性趨勢結果，其中，除了最小日最高氣溫Txn通過了0.05的顯著性水平檢驗，其他9個指數都通過了0.01的顯著性水平檢驗，趨勢變化明顯。

圖2 1970-2019年四川盆地10個極端氣溫指數的年際變化趨勢

可以看出，除霜日日數FD、冷夜日數Tn10和冷晝日數Tx10分別以1.008 d/10 a，2.794 d/10 a和 1.475 d/10 a的速率下降外，其他7個指數Tnn，Tnx，SU，Txn，Txx，Tn90和Tx90都分別以0.333℃/10 a，0.254℃/10 a，4.625 d/10 a，0.262℃/10 a，0.413℃/10 a，3.174 d/10 a，3.845 d/10 a呈現上升趨勢。其中，最小日最低溫度Tnn、最大日最低溫度Tnx、最小日最高溫度Txn、最大日最高溫度Txx的增加表明在近50年內四川盆地的氣溫極值都以增加為主。5個極端冷指數FD，Tnn，Tnx，Tn10和Tx10均呈現溫度上升或日數減少的趨勢，一致具有暖化特征；5個極端暖指數SU，Txn，Txx，Tn90和Tx90與5個極端冷指數相互印證，均呈現暖化的趨勢；不同類型指數在變化幅度上表現出較強的差異，暖指數中的SU和Tx90日數變動幅度大于其他極端氣溫指數。總之，在近50年內，四川盆地的極端氣溫指數都呈現暖化趨勢，是全球變暖的正響應區。

3.2 空間分布特征

圖3為四川盆地近50年中10個極端氣溫指數的空間分布情況。可以看出，霜日日數FD主要出現在四川盆地的北部(廣元和萬源)，50年平均日數最多可達28 d，南部較少，一些地區為0 d；最小日最低溫度Tnn和最大日最低氣溫Tnx都是盆地南部高于盆地北部和西北部，其中位于重慶市的沙坪壩地區最高，可分別為1.37℃和29.46℃；冷夜日數Tn10和冷晝日數Tx10表現為盆地的西部(溫江和都江堰)最多，多于東部和其他地區，其地區的最高和最低日數分別相差為2.33 d和6.26 d；夏日日數SU、最小日最高溫度Txn和最大日最高溫度Txx這3個指數的空間分布基本一致，都表現為盆地東部高于盆地西部和北部，其中萬州和沙坪壩地區較高，3個指數的最高值分別為158.79 d，6.32℃和39.88℃，都江堰、溫江、萬源地區較低，3個指數的最低值可達110.01 d，1.81℃和33.55℃；暖夜日數Tn90和暖晝日數Tx90都表現為盆地東部高于西部，最低值位于溫江和都江堰地區，其地區的最高和最低日數分別相差為2.21 d和6.32 d，并與Tn10和Tx10的空間分布相對應。總體而言，FD從南向北增加，Tnn和Tnx從南向北減少，都與緯度對應；Tn10和Tx10從東向西增加，SU，Txn，Txx，Tn90和Tx90從東向西減少，都與經度和海拔高度對應；整體上，5個極端冷指數表現為盆地的北部和西部高于南部和中東部地區，其中四川的溫江和都江堰地區普遍較低，5個極端暖指數表現為盆地的中東部高于西部和北部地區，其中重慶市的萬州和沙坪壩地區普遍較高。

3.3 突變特征

圖4—5分別為利用M-K突變檢驗和步長為5的滑動T檢驗對10個極端氣溫指數的檢驗結果。

由四川盆地近50年中10個極端氣溫指數的M-K和滑動T檢驗兩種方法綜合判斷的結果表明，除了冷晝日數Tx10存在綜合突變年外，其余9個指數都未檢測到綜合突變年。由圖4可以看出Tx10在1970—2004年呈現出上升趨勢，其中在1985—1995年超過了顯著性水平0.05的臨界線，表現出顯著上升趨勢，之后呈現下降趨勢，UF下降，UB上升，且兩統計值在2012年存在交點，并在臨界線內，表明由M-K方法檢驗出Tx10在2012年發生了突變；對應滑動T檢驗(圖5)的結果可知，統計值在1970—1979年下降，且在1979年、1980年超過了0.05顯著線，之后呈現上升趨勢，特別是在2010年之后呈現顯著上升趨勢，并在2011年、2012年超過了0.05顯著線，由滑動T檢驗出存在1979年、1980年、2011年、2012年、2014年5個突變年，但綜合二者檢驗結果印證可知，Tx10只存在2012年一個真實突變年。對所有10個極端氣溫指數的綜合分析表明，在1970—2019年只有1個指數Tx10存在突變年(2012年)，其余9個指數都無明顯突變年，即在近50年里四川盆地的極端氣溫并無明顯突變，但于20世紀初期有平穩上升的趨勢。

3.4 極端氣溫指數與地理因子關系分析

表2列出了10個極端氣溫指數與經緯度和海拔高度之間的相關系數，所有結果都通過了0.01的顯著性水平檢驗，相關性顯著。

可以看出，Tnn，Tn10，Tx10這3個極端冷指數與經度呈負相關，其余7個指數FD，Tnx，SU，Txn，Txx，Tn90，Tx90與經度呈正相關，Txx與經度的正相關系數最大，為0.696；10個指數中有3個指數FD，Tn90，Tx90與緯度呈正相關，其余7個指數Tnn，Tnx，Tn10，Tx10，SU，Txn，Txx與緯度呈負相關，Tnn與緯度的負相關系數最大，為-0.826；3個極端冷指數FD，Tn10，Tx10與海拔高度呈正相關，其余7個指數Tnn，Tnx，SU，Txn，Txx，Tn90，Tx90與海拔高度呈負相關，Txn與海拔高度的負相關系數最大，為-0.893。綜合分析結果表明，極端氣溫指數的變化主要與經度呈正相關，自西向東隨經度的增加而增大；主要與緯度呈負相關，隨緯度從南向北遞減；與海拔高度呈負相關，隨海拔高度的升高而降低，即經度越大，緯度越低，海拔高度越低，極端氣溫指數值變化越大，體現為盆地的東南部地區極端氣溫事件變化最大，其結果與前述時空變化特征分析相對應。

3.5 極端氣溫指數的未來變化趨勢

為探討四川盆地極端氣溫指數的未來變化趨勢，本文分別計算了10個極端氣溫指數的Hurst指數，結果見表3，主要通過過去趨勢變化和Hurst指數對未來極端氣溫指數的總體變化趨勢進行預測。

圖3 1970-2019年四川盆地極端氣溫指數的空間分布

圖5 四川盆地1970-2019年10個極端氣溫指數的滑動T檢驗

表2 極端氣溫指數與地理因子的相關性分析

可以看出，除了Txn的Hurst指數小于0.5，為0.476，其余9個極端氣溫指數的Hurst指數都大于0.5。而當Hurst<0.5，則時間序列表現出反持久性的或逆狀態持續性的，很有可能是記憶的轉弱和反轉的開始，即未來的變化趨勢會呈現出與過去相反的趨勢變化，且Hurst指數越接近于0，反持續性越強，因此Txn的結果表明在未來時期，年內日最高氣溫的最小值將呈現弱的減少趨勢；而當Hurst>0.5，反映了序列中隱藏的長期趨勢，即長期記憶強，具有正效應，繼續保持現有趨勢的可能性強，且越接近于1，持續性越強，因此其余9個指數的結果表明在未來時期，霜日日數、冷夜日數、冷晝日數3個極端冷指數將繼續減少，年內日最低氣溫的最小值、年內日最低氣溫的最大值、夏日日數、最大日最高氣溫、暖夜日數、暖晝日數將繼續增加。總體來說，未來四川盆地的冷事件減少，暖事件增加，極端氣溫事件將繼續呈現增加趨勢。

表3 10個極端氣溫指數的Hurst指數

4 討論與結論

4.1 討 論

本文研究結果表明近50年來四川盆地的10個極端氣溫指數都呈現出顯著暖化趨勢，在將此結論與已有袁文德[20]、羅玉[21]、孫晨[22]、賈艷青[27]等對西南地區和四川省極端氣溫的相關研究進行對比后發現，本文得到的關于極端氣溫事件在近50 a的時空整體變化趨勢與他們研究內容中涉及到的四川盆地結論較一致，即，冷系列極端氣溫指數整體上呈現暖化趨勢，暖系列極端氣溫指數整體上呈現上升趨勢，氣候變暖趨勢明顯，然而由于研究區所選范圍的不同，所選時間研究尺度和極端氣溫指數的不同，在時空變化的范圍幅度值上有所差異，同時對四川盆地來說，極端低溫的增溫幅度是小于極端高溫的增幅，這個結論與已有對西南地區極端氣溫的研究剛好相反，這和兩者的研究區域選取和地形差異有很大關系。同時本文還結合M-K和滑動T檢驗兩種方法對突變特征和未來趨勢進行了研究，相比其他類似分析更加全面具體和細致。然而，在對引起極端氣溫事件的原因進行分析時，本文僅對極端氣溫指數和地理因子的相關性進行討論還不夠全面，由于影響極端氣溫事件的原因眾多而且復雜，未來還可進一步從自然和人為兩大因素中挑選主要因子進行更全面的分析，在對未來趨勢的預測上，也可以結合CMIP6的未來模式預估數據，通過統計和動力降尺度方法，對未來不同情景下的極端溫度事件進行預估，這些都將是后續可進一步深入開展的工作。

4.2 結 論

(1) 近50年內，四川盆地的極端氣溫指數都呈現暖化趨勢，是全球變暖的正響應區。5個極端暖指數SU，Txn，Txx，Tn90，Tx90與5個極端冷指數FD，Tnn，Tnx，Tn10，Tx10相互印證，均呈現暖化的趨勢；不同類型指數在變化幅度上表現出較強的差異，暖指數中的SU和Tx90日數變動幅度大于其他極端氣溫指數。

(2) 5個極端冷指數表現為盆地的北部和西部高于南部和中東部地區，其中四川的溫江和都江堰地區普遍較低，5個極端暖指數表現為盆地的中東部高于西部和北部地區，其中重慶市的萬州和沙坪壩地區普遍較高。

(3) 在1970—2019年只有1個極端氣溫指數Tx10存在突變年(2012年)，其余9個極端氣溫指數都無明顯突變年，即在近50年里四川盆地的極端氣溫并無明顯突變，但于20世紀初期有平穩上升的趨勢。

(4) 四川盆地內極端氣溫指數的變化主要與經度呈正相關，自西向東隨經度的增加而增大；主要與緯度呈負相關，隨緯度從南向北遞減；與海拔高度呈負相關，隨海拔高度的升高而降低，即經度越大，緯度越低，海拔高度越低，極端氣溫指數值變化越大，體現為盆地的東南部地區極端氣溫事件變化最大。

(5) Hurst指數分析表明，在未來時期，Txn將呈現弱的減少趨勢；FD，Tn10，Tx10這3個極端冷指數將繼續減少，Tnn，Tnx，SU，Txx，Tn90和Tx90將繼續增加。總體來說，未來四川盆地的冷事件減少，暖事件增加，極端氣溫事件將繼續呈現增加趨勢。