1981-2015年中國區域極端氣候事件的時空分布特征

蔣 帥, 張 黎, 景元書, 李 攀, 任小麗, 何洪林

(1.南京信息工程大學 江蘇省農業氣象重點實驗室, 南京 210044; 2.中國科學院 地理科學與資源研究所生態系統網絡觀測與模擬重點實驗室, 北京 100101; 3.國家生態科學數據中心, 北京 100101; 4.中國科學院大學 資源與環境學院, 北京 100190; 5.天津大學 地球系統科學學院, 天津 300072)

極端氣候事件表現為某地氣候狀態嚴重偏離其平均狀態,具有突發性、難預測性和強破壞性等特點。在全球變化背景下,近幾十年來極端氣候事件具有不斷增多增強的趨勢。例如,1998年中國強降水引發的洪澇災害[1]、2003年歐洲高溫熱浪事件、2005年和2010年亞馬遜地區的嚴重干旱、2008年中國中南部低溫事件等[2]。并且,根據國際耦合模式比較計劃(Coupled Model Intercomparison Project phase,CMIP)第5階段(CMIP5)對極端降水和極端氣溫的預估結果[3],預計今后極端氣候事件的發生會更加頻繁[4]。極端氣候事件的發生不僅影響全球糧食安全和水資源供需,還在很大程度上影響生態系統生產力和全球碳循環。定量分析極端氣候事件的時空分布特征是評估極端氣候事件對生態系統和人類社會影響的重要基礎。

國內外學者通常采用發生概率低于10%或更低[5]、距平值大于1倍以上標準偏差、超過或低于極端閾值等方法[6]來判別極端氣候事件。此外,大量研究選取極端氣溫指數和極端降水指數等代用氣候指數,通過計算極端氣候指數來分析極端氣候事件的時空分布特征。其中,世界氣象組織提出的16個極端氣溫指數和11個極端降水指數得到廣泛應用[7]。1951—2000年中國長江中下游地區極端強降水事件發生頻率顯著增多,而華北地區顯著減少[8]。華東地區極端高溫事件發生頻率的空間特征以北低南高和東低西高為主[9]。西南地區極端降水具有明顯的梯度變化特征,該地區總降水量在減少,而降水強度在增加[10]。根據政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第4次評估報告提供的7個模式集合預測結果,我國21世紀極端降水強度可能增大,而且干旱也將會加重[11]。

隨著全球變化背景下極端氣候事件的不斷增多,國內外關于極端氣候事件對陸地生態系統影響的研究也不斷增多[12]。2000—2004年北美西部極端干旱事件導致該地區“碳匯”的強度大幅下降,下降幅度30～298 Tg C/a[13]。2008年中國南方極端低溫事件導致植被發育緩慢、死亡率增加[14]。2013年我國南方的極端高溫和干旱事件造成生態系統碳匯急劇下降,農作物大量減產,極端的高溫和干旱成為該地區碳匯年際變化的主要控制因子[15]。然而,目前中國區域極端氣候事件研究大多偏重于極端氣候事件的個例分析,以及極端氣候指數的時空變化特征等方面,缺乏對于連續時空范圍內中國極端氣候事件高發區域和時段的定量研究,不能很好地支撐極端氣候事件對中國生態系統狀態變化影響方面的研究。

本文對CRUNCEP(Climatic Research Unit-National Centers for Environmental Prediction)全球氣候數據集提取中國及四大氣候區的溫度和降水量數據,在1.5倍標準偏差的極端值判別法的基礎上結合連續時空極端事件分析方法,分析1981—2015年中國區域極端溫度、極端降水和復合極端事件發生的頻率和強度,闡明單因子極端氣候和復合極端氣候事件的時空分布特征,比較不同類型極端氣候事件在不同氣候區的差異性,為深入研究極端氣候事件對生態系統過程、功能和服務變化的影響以及極端氣候風險評估、災害預警等研究奠定基礎。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

中國幅員遼闊,氣候多樣,可分為4個氣候區,即溫帶大陸性氣候區(Ⅰ)、溫帶季風氣候區(Ⅱ)、高原山地氣候區(Ⅲ)和亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ)[16]。溫帶大陸性氣候區(Ⅰ)遠離海洋,大陸性強,全年降水較少,冬季溫差大。溫帶季風氣候區(Ⅱ)位于秦嶺淮河線以北,賀蘭山、陰山、大興安嶺以東以南,受夏季風影響較大,夏季高溫多雨,冬季低溫少雨。高原山地氣候區(Ⅲ)大部分區域位于海拔較高的山地、高原地區,全年溫度較低,降水量少。亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ)位于秦嶺淮河線以南,夏季高溫多雨,冬季溫和少雨。中國及四大氣候區的多年平均氣候指標見表1,表中數據為基于CRUNCEP數據集計算得到的1981—2015年年平均氣溫、年降水量和短波輻射的多年平均值。

表1 中國及四大氣候區多年平均氣候指標Table 1 Annual average climate indicators of China and the four major climate regions

1.2 氣象數據

CRUNCEP數據集是由美國國家大氣研究中心對空間分辨率為0.5°、月尺度的全球氣候數據集CRU(Climatic Research Unit)[17]與空間分辨率為2.5°,時間分辨率為6 h的NCEP(National Centers for Environmental Prediction)[18-19]全球大氣再分析數據進行融合得到。該數據集的氣象數據具有時間序列長(1948—2016年)、時間和空間分辨率高(6 h,0.5°)且經過嚴格的時間均一性檢驗等優點,被廣泛用于驅動通用陸面模式CLM(Community Land Model)等陸面模式,以及包括全球碳計劃組織的模型比較計劃TRENDY(Trends in Net Land-Atmosphere Carbon Exchange)在內的全球和區域植被生長、蒸散、生產力、碳收支等動態變化模擬研究,也已被廣泛應用于中國區域的氣候變化研究[20]。其中,CRU數據來源于世界氣象組織各個國家的交換資料,大約覆蓋了2 400個監測站,數據時段為1901—2002年,氣候要素包括氣溫、降水量、濕度、云量和潛在蒸騰等。NCEP再分析數據集是采用當今最先進的全球資料同化系統對各種來源的觀測資料進行質量控制和同化處理得到,數據時段為1948—2016年,氣候要素包括氣溫、降水量、輻射、大氣壓強和風速等。

本文使用的1981—2015年氣溫和降水量數據來源于CRUNCEP第7版數據集。利用Matlab軟件從CRUNCEP數據集中讀取中國區域6 h分辨率的氣溫和降水量數據,計算得到中國陸地區域、1981—2015年逐年平均氣溫和年降水量,用于極端氣候事件的統計分析。與He等[21]研發的中國區域地面氣象要素驅動數據集相比,二者的年平均氣溫和年降水量數據具有顯著(p<0.05)的一致性,相關系數分別為0.96,0.78。

1.3 極端氣候事件的統計方法

首先對1981—2015年期間的年平均氣溫和年降水量全國平均值進行線性趨勢擬合,計算出全國逐年的去趨勢距平值。去趨勢距平值為該年的年平均氣溫或降水量實際值減去線性擬合值的差值[22]。然后,采用1.5倍標準差方法識別全國尺度的極端溫度事件、極端降水事件出現年份,即將氣溫和降水量去趨勢距平值大于1.5倍標準偏差的年份分別定義為極端高溫年和極端強降水年,將氣溫和降水量去趨勢距平值小于-1.5倍標準偏差的年份定義為極端低溫年和極端干旱年。

進一步對全國每個空間網格的1981—2015年期間年平均氣溫和年降水量數據進行線性趨勢擬合,計算出每個網格的逐年去趨勢距平值,采用連續時空極端事件分析方法對35 a全國3 840個空間網格共計134 400個去趨勢距平值數據進行統計分析,從而識別出連續時空范圍內的極端氣候事件。

連續時空極端事件分析方法[23]基于變量的去趨勢距平值的全局概率密度函數,定義了一個閾值q,分別用q以上(正極端)和-q以下(負極端)的時空連續值作為極端事件。與傳統方法相比,該方法的優勢是能夠較好地對連續時空范圍內極端氣候事件高發區域和時段進行定量分析,在極端氣候事件對植被生長、生態系統碳循環影響研究方面得到了廣泛應用[24-25]。

為了保證不同區域之間極端事件的可比性,本研究對氣溫、降水量的去趨勢值除以其標準差進行歸一化。將歸一化后的氣溫和降水量去趨勢距平值的百分位數大于95%的時空像元分別定義為極端高溫事件和極端強降水事件,將百分位數小于5%的時空像元定義為極端低溫事件和極端干旱事件。既屬于極端氣溫事件又屬于極端降水事件的事件定義為復合極端氣候事件,包括極端高溫強降水事件、極端高溫干旱事件、極端低溫強降水事件和極端低溫干旱事件。

為分析不同類型極端氣候事件的年代際演變特征,根據連續時空極端事件分析方法識別出的極端氣候事件,進一步統計3個不同時段單因子和復合極端氣候事件出現的比例。

(1)

式中:Pij為某一時段某一氣候區單因子極端氣候事件出現次數占總時間段該單因子極端氣候事件出現總次數的比例;i為3個時間段;j為四大氣候區;nij為某一時間段某一氣候區單因子極端氣候事件出現次數;m為總時間段單因子極端氣候事件出現總次數。

(2)

式中:Pik為某一時間段某種復合極端事件出現次數占4種類型復合極端事件出現總次數的比例;k為4種類型復合極端事件;Aik為某一時間段某種復合極端事件出現次數;B為總時間段4種類型復合極端事件出現總次數。

基于MATLAB編程語言,計算得到單因子和復合極端氣候事件出現的次數。分別利用ArcGIS 10.2軟件和Origin軟件繪制極端氣候事件的空間分布圖和氣溫/降水量時間去趨勢距平折線圖。基于SPSS 24.0軟件采用t檢驗的方法對氣溫/降水量數據的線性趨勢進行顯著性檢驗,當p<0.05表示具有顯著性,否則不具備顯著性。

2 結果與分析

2.1 極端降水事件時空分布特征

1981—2015年中國年降水量范圍為488～609 mm,多年平均值為544 mm,總體上沒有顯著變化趨勢(p=0.841)。圖1為1981—2015年中國和四大氣候區降水量去趨勢距平值的動態變化,除了高原山地氣候區外,另3個氣候區均與全國具有顯著的相關性,其中亞熱帶-熱帶季風氣候區降水量年際波動最大,相關性最強(R=0.73,p<0.001)。基于1.5倍標準差的極端值判別方法,全國極端強降水年分別發生在1983年、1998年和2012年,降水量去趨勢距平值分別為45,65,45 mm,其中1998年降水量去趨勢距平值達到2.3倍的標準差;極端干旱年份分別發生在1986年和2011年,降水量去趨勢距平值分別為-52,-59 mm,其中2011年降水量去趨勢距平值達到-2.1倍的標準差。

圖1 1981-2015年中國區域降水量去趨勢距平值Fig. 1 Detrending anomaly values of regional precipitation in China from 1981 to 2015

1983年、1998年、2012年3個極端強降水年份降水量距平的空間分布具有明顯的區域差異。與多年平均相比,1983年降水較多的區域主要發生在亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ),該氣候區降水量較常年值偏高178 mm(14%),降水量距平值超過200 mm的區域占該氣候區的46%(圖2A),年降水量異常偏高區域主要出現在長江流域中下游,該年極端強降水事件占極端強降水事件總數的5.1%(圖2D)。1998年降水較多的區域主要發生在東南地區、金沙江流域、淮河流域、海河流域和遼河流域,高原山地氣候區(Ⅲ)和溫帶大陸性氣候區(Ⅰ)降水量的距平值分別為58,47 mm,較常年值分別偏多19%,28%(圖2B)。極端強降水事件主要發生在金沙江流域和內蒙古東部,該年極端強降水事件占極端強降水事件總數的6.2%(圖2E),其中去趨勢距平值超過標準差2倍以上的面積占高原山地氣候區(Ⅲ)的38%。2012年降水較多的區域主要發生長江流域、內蒙古的東部和東北地區。亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ)降水量距平值超過200 mm的區域占該氣候區的26%,溫帶大陸性氣候區(Ⅰ)降水量較常年值偏高40 mm(24%),該年極端強降水事件占極端強降水事件總數的6.4%(圖2C,圖2F)。

注:基于標準地圖服務系統下載的審圖號GS(2016)1570號的標準地圖制作,底圖未做修改,下圖同。圖2 中國區域極端強降水年份降水量距平(A,B,C)及對應極端強降水事件的空間分布(D,E,F)Fig. 2 Spatial distribution of precipitation anomalies (A, B, C) and corresponding extreme heavy rainfall events in China during extreme heavy rainfall years (D, E, F)

對于1986年、2011年兩個全國年降水量異常偏少年份,降水量較多年平均偏低的區域分別占全國的82%,71%。1986年溫帶大陸性氣候區(Ⅰ)、溫帶季風氣候區(Ⅱ)、高原山地氣候區(Ⅲ)和亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ)降水量較常年值分別偏低22 mm(-13%),62 mm(-11%),37 mm(-12%),107 mm(-8%)(圖3A),極端干旱事件主要分布在黃河流域和黑龍江流域和西藏地區,該年極端干旱事件占1981—2015年極端干旱事件總數的7.6%(圖3C)。與多年平均相比,2011年降水偏少的區域主要發生在亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ),該氣候區降水量的距平值為-238 mm,較常年值偏低19%,降水量距平值小于-200 mm的區域占該氣候區的66%(圖3B)。極端干旱事件主要發生在亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ),該年極端干旱事件占1981—2015年極端干旱事件總數的8%(圖3D)。

圖3 中國區域極端干旱年份降水量距平(A,B)及對應極端干旱事件的空間分布(C,D)Fig. 3 Spatial distribution of precipitation anomalies (A, B) and corresponding extreme drought events in extreme drought years in China (C, D)

基于極端降水事件的時空分布數據,按氣候區分別統計1981—1990年、1991—2000年和2001—2015年3個時段極端強降水和極端干旱事件出現的比例(圖4)。極端強降水事件出現比例最高的時段為2001—2015年(46%),1991—2000年極端強降水事件出現比例最低(22%)。各個時段的極端強降水事件均主要發生在溫帶大陸性氣候區,該氣候區極端強降水事件降水量較常年值偏高160 mm(圖4A)。極端干旱事件出現比例最高的時段為2001—2015年(41%),主要發生在2011年,該時段極端干旱事件主要發生在亞熱帶-熱帶季風氣候區,該氣候區極端干旱事件降水量較常年值偏低200 mm以上的面積占比達87%。1981—1990年和1991—2000年極端干旱事件較為接近,分別為30%,28%。1991—2000年發生在高原山地氣候區的極端干旱事件最多(10%),主要發生在1992年和1994年(圖4B)。

圖4 四大氣候區極端強降水事件出現比例及極端干旱事件出現比例Fig. 4 The proportion of extreme heavy precipitation events in the four major climate regions and the proportion of extreme drought events

2.2 極端氣溫事件時空分布特征

1981—2015年中國年氣溫范圍為6.13～7.83℃,多年平均值為7.06℃,總體上具有顯著的上升趨勢(slope=0.0272,p<0.05)。圖5為1981—2015年中國和四大氣候區氣溫去趨勢距平值的動態變化,四大氣候區均與全國具有顯著的相關性。基于1.5倍標準差的極端值判別方法,全國極端高溫年份發生在1998年,溫度去趨勢距平值為0.73℃;全國極端低溫年份發生在2012年,溫度去趨勢距平值為-0.66℃。

圖5 1981-2015年中國區域溫度去趨勢值及四大氣候區溫度距平值Fig. 5 Trend values of regional temperature in China from 1981 to 2015 and temperature anomalies in the four major climate regions

1998年中國絕大部分地區氣溫較高,氣溫較多年平均偏高的區域占全國的97%。溫帶大陸性氣候區(Ⅰ)、溫帶季風氣候區(Ⅱ)、高原山地氣候區(Ⅲ)和亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ)的溫度較常年值分別偏高0.66℃(9%),0.71℃(11%),0.64℃(49%),0.74℃(4%)(圖6A)。基于百分位閾值法,該年極端高溫事件占1981—2015年極端高溫事件總數的26%,極端高溫事件主要分布在華南地區和西北地區的甘肅、青海及寧夏區域。特別是西南地區普遍達到了2倍標準差,去趨勢距平值是標準差2倍以上的面積占亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ)的27%(圖6B)。

圖6 1998年中國區域溫度距平及極端高溫事件的空間分布特征Fig. 6 Spatial distribution characteristics of regional temperature anomalies and extreme high temperature events in China in 1998

2012年為極端低溫年,氣溫較多年平均偏低的區域占全國的81%。其中溫帶大陸性氣候區(Ⅰ)、溫帶季風氣候區(Ⅱ)、高原山地氣候區(Ⅲ)和亞熱帶-熱帶季風氣候區(Ⅳ)的溫度分別較常年值分別偏低0.57℃(8%),0.43℃(7%),0.12℃(9%),0.14℃(1%)(圖7A)。該年極端低溫事件占1981—2015年極端低溫事件總數的22%,極端低溫事件主要分布在溫帶大陸性氣候區以及亞熱帶-熱帶氣候區的貴州、湖南等地,特別是溫帶大陸性氣候區普遍低于-1.5倍標準差,去趨勢距平值是標準差-1.5倍以下的面積占溫帶大陸性氣候區的64%(圖7B)。

圖7 2012年中國區域溫度距平及極端低溫事件的空間分布特征Fig. 7 Spatial distribution characteristics of regional temperature anomalies and extreme low temperature events in China in 2012

基于極端氣溫事件的時空分布數據,按氣候區分別統計1981—1990年、1991—2000年和2001—2015年3個時段極端高溫和極端低溫事件出現的比例(圖8)。1991—2000年和2001—2015年極端高溫事件所占比例分別為42%,43%,高于1981—1990年(15%),1991—2000年極端高溫事件主要發生在1998年、2001—2015年極端高溫事件主要發生在亞熱帶-熱帶季風氣候區(12%),該氣候區極端高溫事件氣溫較常年值偏高0.8℃(圖8A)。極端低溫事件出現比例最高的時段為2001—2015年(53%),貢獻最大的年份是2012年,該時段溫帶大陸性氣候區極端低溫事件占比高達21%,氣溫較常年值偏低0.6℃。1991—2000年極端低溫事件出現比例最低(14%),該時段發生在高原山地氣候區的極端低溫事件最多(9%),氣溫較常年值偏低0.7℃(圖8B)。

圖8 四大氣候區極端高溫事件出現比例及極端低溫事件出現比例Fig. 8 The proportion of extreme high temperature events and the proportion of extreme low temperature events in the four major climate regions

2.3 復合極端氣候事件時空分布特征

進一步統計1981—1990年、1991—2000年和2001—2015年3個時段極端高溫強降水、極端低溫強降水、極端高溫干旱和極端低溫干旱4種復合極端氣候事件出現的比例(圖9)。

圖9 復合極端氣候事件出現比例Fig. 9 Proportion of composite extreme climate events

結果表明,復合極端事件出現比例最高的時段為2001—2015年(55%),其中2012年貢獻最大,該時段極端低溫強降水事件占比達23%。1991—2000年復合極端氣候事件出現比例為29%,其中極端高溫強降水事件占比達12%,貢獻最大的年份是1998年。復合極端事件在1981—1990年這個時段出現比例最低(16%),其中極端低溫強降水事件占比達9%,主要發生在1984年。

1981—2015年復合極端氣候事件的空間分布具有明顯的區域差異。極端高溫強降水事件頻發于青海一帶和京津冀地區,其中1998年貢獻最大(40%),氣溫和降水去趨勢距平值均超過標準差2倍以上的區域主要發生在青海一帶,氣溫和降水分別較常年值偏高0.3～0.8℃和72～156 mm(圖10A)。極端高溫干旱事件頻發于松花江流域、內蒙古的東部、新疆的北部以及福建、江西一帶,主要發生在2007年(51%),松花江流域和新疆的北部極端高溫干旱事件強度最大,氣溫較常年值偏高0.2～0.7℃,降水量較常年值偏低62～174 mm(圖10B)。極端低溫強降水事件主要發生在溫帶大陸性氣候區、遼寧地區、山東地區以及廣西地區,極端低溫強降水事件強度最大的地區主要位于內蒙古的東部和山東地區,氣溫較常年值偏低0.4～1.6℃,降水量較常年值偏高106～324 mm(圖10C)。高原山地氣候區以及華南地區發生極端低溫干旱事件的頻率最大,其中1992年(30%)和2011年(28%)是兩個高發年份,氣溫和降水去趨勢距平值均低于標準差-2倍以下的區域主要發生在西藏的東部和廣西廣東的北部(圖10D)。

圖10 1981-2015年復合極端氣候事件發生頻率的空間分布Fig. 10 Spatial distribution of the frequency of composite extreme climate events from 1981 to 2015

3 討 論

極端氣候事件的時空分布差異主要受影響我國的多個氣候系統異常變化的共同作用。隨著全球氣候變暖,東亞夏季風環流的急劇增強和大氣層結波動性的增大為我國極端降水事件的增加創造了有利條件[26]。其中,1998年我國長江流域出現的罕見強降水主要受副熱帶高壓、南海季風涌、中高緯冷空氣等方面的共同影響[1]。而1983年和2012年長江中下游地區出現持續性致洪暴雨,則主要受西太平洋副熱帶高壓、中高緯度南侵的冷空氣以及青藏高原東移的中尺度系統協同作用,導致梅雨鋒持續維持在長江流域[27]。2011年受拉尼娜事件影響,赤道西太平洋海溫急劇升高,使得我國亞熱帶-熱帶季風氣候區降水量異常偏低,導致長江中下游地區干旱[28]。受東亞季風、印度季風、高原季風和西風帶的影響導致1986年青藏高原地區降水量偏低[29]。20世紀80—90年代中國大部分區域的降水呈現不同程度的降低,中國北部地區最為顯著,溫帶大陸性氣候區極端強降水發生頻率顯著減少,這與Zhai等[8]研究的極端降水空間格局較為一致。高原山地氣候區地處亞洲西風核心區,常年受到北半球強烈的西風環流影響,其中1991—2000年高原山地氣候區降水量較不穩定,干旱發生頻率較高,干旱異常在空間上表現為較高的一致性[30]。

在我國的南方地區,隨著亞熱帶高壓在夏季逐漸增強,致使極端高溫事件發生頻率上升,而西南季風在冬季增強,阻礙了西北西伯利亞高壓南移,致使極端低溫事件發生頻率降低[31]。北極濤動(AO)、北大西洋濤動(NAO)和厄爾尼諾-南方濤動指數(ENSO)等大氣環流指數對我國不同地區的極端氣溫有著不同的影響特性[32],如AO是負相位時我國北方地區發生極端低溫天氣的頻率更大[33]。2012年東亞冬季風異常偏強造成我國氣溫大范圍異常偏低[34],1998年高原地表溫度異常偏高和1992年高原地表溫度異常偏低都與對流層頂氣壓異常密切相關[35]。20世紀80—90年代我國極端高溫事件表現出顯著上升趨勢,極端低溫事件表現出顯著下降趨勢,這與張大任等[36]研究的極端氣溫事件年代際變化特征較為一致。90年代以來,中國極端高溫事件表現出頻次增多、范圍變大、持續時間變長等特征,尤其是人口密集的南方地區,西太平洋副熱帶高壓是影響中國南方高溫的重要因素[37]。1981—1990年和2001—2015年溫帶大陸性氣候區極端低溫事件發生頻率較高,主要原因是冬季AO指數與溫帶大陸性氣候區的冷日天數和冷夜天數具有顯著的負相關關系[38]。

此外,陸氣反饋作用會導致中國東部地區極端高溫事件的發生,這在很大程度上提高了該地區極端高溫干旱事件的發生風險[39]。高原山地氣候區降水與氣溫具有顯著的正相關關系[40],這在一定程度上解釋了該地區極端高溫干旱事件發生頻率較低的原因。近幾十年來我國極端高溫強降水事件頻發于青海一帶,極端低溫干旱事件主要發生在高原山地氣候區以及華南地區[41],這與本文所研究的復合極端氣候事件的空間格局較為一致。

可以看出,東亞季風、副熱帶高壓等系統的協同變化在很大程度上影響著我國極端氣候事件的發生區域和強度。對這些系統變化的預測水平決定了對未來極端氣候事件的預測能力。全球氣候模式是預估氣候系統未來變化的主要工具,CMIP6相較于CMIP5具有更高的分辨率,使其在區域平均的極端降水上較CMIP5有明顯改進,提高模式分辨率后的CMIP6對干旱、半干旱區區域平均的極端降水的模擬能力更強,但對東亞季風的模擬還存在較大偏差[42]。以深度學習為代表的機器學習算法在氣象領域的應用可能為提升未來極端氣候事件預測能力提供新的途徑[43]。

本研究采用的連續時空極端事件分析方法能夠對連續時空范圍內極端氣候事件高發區域和時段的定量研究,能較好地支撐極端氣候事件對生態系統狀態變化方面研究。由于極端氣候事件對生態系統過程的影響程度與事件的發生時間存在密切聯系[12],今后還需進一步分析中國區域日、月等短時間尺度上極端氣候事件的時空分布特征,為量化中國區域不同類型的極端氣候事件對中國生態系統變化的季節貢獻及事件的持續影響和“遺產”效應提供支撐。

4 結 論

不同極端氣候事件發生的年份不同,極端強降水年發生在1983年、1998年和2012年,極端干旱年發生在1986年和2011年,極端高溫年和極端低溫年分別發生在1998年和2012年,不同極端氣候事件具有明顯的區域差異性。1981—2015年期間,46%的極端強降水事件發生在2001—2015年,尤其集中在溫帶大陸性氣候區;13%的極端干旱事件發生在2001—2015年的亞熱帶-熱帶季風氣候區;極端高溫事件頻發于1991—2000年和2001—2015年;21%的極端低溫事件發生在2001—2015年的溫帶大陸性氣候區。復合極端氣候事件出現比例存在逐年代際遞增的趨勢,1981—1990年和2001—2015年占比最高的復合極端事件均為極端低溫強降水事件。本研究采用連續時空極端事件分析方法能夠較好地對中國區域連續時空范圍內極端氣候事件高發區域和時段進行定量研究,增強了對我國極端氣候事件發生規律的認知,未來還需進一步加強分析中國區域日、月等短時間尺度上極端氣候事件的時空分布特征。