近60年遼寧省極端氣候事件趨勢(shì)時(shí)空變化特征分析

李 穎，任家璇，馮 玉，唐偉男

(遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，遼寧 大連 116029)

近60年遼寧省極端氣候事件趨勢(shì)時(shí)空變化特征分析

李 穎，任家璇，馮 玉，唐偉男

(遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，遼寧 大連 116029)

選取遼寧省22站近60年逐日氣溫和降水序列，通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和克里金插值等方法,分析遼寧省極端氣溫、降水及干旱日數(shù)的時(shí)空變化特征。結(jié)果表明：①近60年極端低溫、高溫日數(shù)分別呈現(xiàn)-1 d/10年和0.5 d/10年的變化趨勢(shì)；速率變化空間上分別表現(xiàn)為兩低(建平、寬甸)一高(彰武)中心區(qū)和自西南向東北逐漸減小的趨勢(shì)；極端氣溫總?cè)諗?shù)分別呈現(xiàn)自西南、東南向北部逐漸減少和以撫順-沈陽(yáng)-鞍山-營(yíng)口一線為中心，向兩側(cè)遞減的趨勢(shì)。②極端降水日數(shù)以-0.2 d/10年的趨勢(shì)微弱降低，波幅較大；變化速率等值線將遼寧地區(qū)劃分為兩部分，其中遼東南距海較近且山地較多，降水變化明顯；總?cè)諗?shù)空間變化表現(xiàn)出明顯的由沿海向內(nèi)陸減少趨勢(shì)。③連續(xù)干旱日數(shù)以-0.6 d/10年速率下降，年均干旱日數(shù)22 d；空間上，岫巖下降趨勢(shì)最大，為-1 d/10年，朝陽(yáng)、阜新、綏中、彰武變化較小，介于-0.3～-0.5 d/10年之間；總?cè)諗?shù)具有一高(建平)一低(清原)中心。

極端氣候事件；趨勢(shì)；時(shí)空變化；百分位閾值；EMD；遼寧省

隨著全球氣候變化，極端氣候事件的群發(fā)性特征愈加明顯，極端氣候事件的多發(fā)對(duì)人民的生命和財(cái)產(chǎn)安全造成極大影響。2012年美國(guó)旱災(zāi)惡化，全國(guó)接近2/3的地區(qū)遭遇干旱，是自記錄以來(lái)，發(fā)生的災(zāi)區(qū)范圍最廣的旱災(zāi)。2008年低溫凍害襲擊我國(guó)南方省市，致使107人因此喪命，國(guó)家直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1 100多億元。區(qū)域極端氣候事件頻發(fā)，其變化規(guī)律愈加受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。中國(guó)地域廣大，地勢(shì)復(fù)雜，極端氣候事件導(dǎo)致的災(zāi)害頻繁。暴雨、洪澇、干旱、冷害、暴雪、熱浪、連陰雨等氣象災(zāi)害每年造成的直接經(jīng)濟(jì)損失占國(guó)民生產(chǎn)總值的3%～6%，因此，研究極端氣候事件時(shí)空變化特征顯得尤為重要。

在全球，氣候變化已是廣為關(guān)注的問(wèn)題，IPCC第五次評(píng)估報(bào)告指出：1880-2012年，全球平均地表溫度升高0.85 ℃[1]。全球變暖必將引起氣候系統(tǒng)變化[2]，其中干旱及潮濕事件均呈減少趨勢(shì)[3]；Manton、張雷等人分別對(duì)東南亞、南太平洋地區(qū)及東亞地區(qū)研究發(fā)現(xiàn)，極端高溫事件呈增加趨勢(shì)，極端低溫事件則減少[4-5]。極端氣候事件對(duì)自然和社會(huì)產(chǎn)生影響，其強(qiáng)度與破壞性較大[6]。在中國(guó)大陸地區(qū)極端氣候事件發(fā)生頻率和強(qiáng)度產(chǎn)生變化，且區(qū)域差異顯著[7-10]。劉琳、蔡新玲、李少魁、董慶林等各自對(duì)我國(guó)西南、西北及東南、東北地區(qū)的極端氣候事件分析得出，不同區(qū)域其極端氣候事件變化特征亦不同[11-14]。其中東北地區(qū)極端高溫事件呈上升趨勢(shì)，極端低溫、極端降水、霜凍日數(shù)及冰日都具有下降特征[14]。對(duì)遼寧省暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析發(fā)現(xiàn)，暴雨發(fā)生概率與暴雨等級(jí)呈負(fù)相關(guān)[15]。全球及中國(guó)極端氣候變化特征研究取得了一定成功，其中，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)方法是近年來(lái)應(yīng)用較為廣泛，與小波分析相比，能更好分析非平穩(wěn)時(shí)間序列特征的一種方法[16-17]。在大量學(xué)者進(jìn)行了宏觀研究的基礎(chǔ)上，應(yīng)用EMD分析中小尺度極端氣候日數(shù)時(shí)空變化特征的微觀研究顯得尤為重要。

遼寧省(118°～125°E，38°～43°N)地處中國(guó)東北地區(qū)南部，由于受季風(fēng)氣候影響，各地氣溫及降水存在明顯差異，對(duì)極端氣候事件的承受能力較脆弱。該區(qū)是我國(guó)重要的老工業(yè)基地，人口眾多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速。由于極端氣候事件的頻發(fā)，給當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、生活帶來(lái)很大損失，因此探究遼寧省極端氣溫、降水以及干旱事件時(shí)空變化特征，全面透視遼寧省極端氣候事件變化規(guī)律十分必要。本文基于遼寧省近60年的氣溫、降水?dāng)?shù)據(jù)，運(yùn)用百分位閾值法、EMD、克里金插值等分析其極端氣候事件時(shí)空變化特征，以期為當(dāng)?shù)刈匀?、人文及社?huì)的建設(shè)、發(fā)展和防災(zāi)減災(zāi)工作提供科學(xué)指導(dǎo)及依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)及方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

遼寧省氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)，依據(jù)篩選數(shù)據(jù)的連續(xù)性及最長(zhǎng)時(shí)段性原則，采用遼寧省22個(gè)氣象站點(diǎn)1957-2014年的逐日氣溫及降水序列進(jìn)行研究(圖1)。選取極端高溫日數(shù)、極端低溫日數(shù)、極端降水日數(shù)以及連續(xù)干旱日數(shù)4個(gè)指標(biāo)來(lái)展現(xiàn)遼寧省極端氣候事件不同層面的變化(表1)。

圖1 遼寧省區(qū)域分布圖

指標(biāo)名稱定義極端高溫日數(shù)極端低溫日數(shù)極端降水日數(shù)連續(xù)干旱日數(shù)某年每日平均氣溫高于極端高溫閾值的總天數(shù)某年每日平均氣溫低于極端低溫閾值的總天數(shù)某年每日平均降水量高于降水量閾值的總天數(shù)某年中最大連續(xù)無(wú)降水天數(shù)

1.2 研究方法

1.2.1 百分位閾值法

極端氣候事件通常指某一時(shí)段內(nèi)某類氣候要素量值超出其特定閾值的事件[10]，本文采用百分位閾值法來(lái)確定極端氣候事件閾值。極端氣溫及降水閾值是將各站1957-2014年逐日的氣溫及降水升序排列，取氣溫低于5%(高于95%)的22站58年平均值為極端低(高)溫閾值；取高于95%的降水量的平均值為極端降水閾值。連續(xù)干旱日定義為降水量小于0.1 mm的1 d，連續(xù)干旱日數(shù)則定義為每個(gè)夏半年(即作物生長(zhǎng)期3-9月)中連續(xù)無(wú)降水日數(shù)出現(xiàn)最長(zhǎng)的天數(shù)。

1.2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)能直觀、深入的分析非平穩(wěn)信號(hào)，可高效分析長(zhǎng)時(shí)間序列氣象數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)[16-18]。具體如下：

(1)瞬時(shí)頻率

對(duì)于任一時(shí)間連續(xù)函數(shù)X(t)，通過(guò)Hilbert變換求其瞬時(shí)頻率：

(1)

式中：P為Cauchy主值。根據(jù)定義式(1)，可構(gòu)造一個(gè)解析信號(hào)Z(t)：

Z(t)=X(t)+iY(t)=a(t)eiθ(t)。

(2)

(3)

X(t)和Y(t)分別為實(shí)部和虛部，式(3)定義了Z(t)的振幅和幅角。用幅角的時(shí)間導(dǎo)數(shù)來(lái)定義瞬時(shí)頻率：

(4)

表明瞬時(shí)頻率是時(shí)間的單值函數(shù)。

(2)本征模態(tài)函數(shù)(IMF)

本征模態(tài)函數(shù)可以表征序列內(nèi)在的、固有的振蕩模態(tài)。它將原始資料X(t)，逐級(jí)篩選，最后分解出幾個(gè)IMF分量以及一個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)，來(lái)分析時(shí)間序列的變化特征。本征模態(tài)函數(shù)具有兩個(gè)條件：①在整個(gè)資料集里，極值點(diǎn)的數(shù)目與穿零點(diǎn)的數(shù)目必須相等或者最多相差一個(gè)；②由局部極大值所構(gòu)造的包絡(luò)線以及局部極小值所構(gòu)成的包絡(luò)線的平均值為零。

1.2.3 克里金插值法

克里金插值法是根據(jù)樣品的空間位置以及相關(guān)程度的不同，對(duì)樣品變量進(jìn)行最優(yōu)化處理的一種地理學(xué)統(tǒng)計(jì)方法[19]。本文運(yùn)用普通克里金進(jìn)行插值。

設(shè)x1……xn為區(qū)域上的一系列觀測(cè)點(diǎn)，z(x1)……z(xn)為相應(yīng)的觀測(cè)值。區(qū)域化變量在此處的值可采用一個(gè)線性組合來(lái)估計(jì)：

(5)

無(wú)偏性和估計(jì)方差最小被作為λ選取的標(biāo)準(zhǔn)。

無(wú)偏 E[z(x0)-z*(x0)]=0；

(6)

最優(yōu)Var[Z(X0)-Z*(X0)]=min。

(7)

2 結(jié)果分析

2.1 極端低溫事件

遼寧省近60年的極端低溫閾值為-14.65 ℃，研究期內(nèi)1995年及2007年各地冬季氣溫較高，整體偏暖。運(yùn)用EMD分析顯示，極端低溫日數(shù)變化主要呈3種(表2)。22個(gè)地區(qū)中，有21個(gè)呈下降趨勢(shì)，因此，認(rèn)為該區(qū)極端低溫日數(shù)表現(xiàn)為下降狀態(tài)，平均約為-1d/10年。因變化趨勢(shì)分4種，選取各自頗具代表性的4個(gè)地區(qū)：阜新、桓仁、彰武和建平在此闡述。

表2 極端低溫日數(shù)變化趨勢(shì)

阜新極端低溫日數(shù)呈由高-低的變化趨勢(shì)，速率為-0.3 d/10年(圖2A)。近40年阜新處于暖期，原時(shí)間序列最高頻的分量是2～4年(圖2Aa)。圖2Ab中主要振蕩體現(xiàn)在1963-1981年和1998年之后，其他時(shí)段內(nèi)都趨于零。其主要變化為圖2Aa、圖2Ac，分別代表2～4年、12～20年尺度的振蕩。1957-2014年，極端低溫日數(shù)下降了2 d(圖2Ae)。

桓仁極端低溫日數(shù)呈高-低-高但總體下降的變化趨勢(shì)，速率為-1.4 d/10年(圖2B)。極端低溫日數(shù)振蕩較劇烈(圖2Ba)，且振蕩主要發(fā)生于1987年之前(圖2Bb)。其變化沒(méi)有明顯的周期性(圖2Bc)，1957-1999年，極端氣溫日數(shù)下降了14 d，1999-2014年極端低溫日數(shù)升高了6 d?？傮w而言，其表現(xiàn)出減小趨勢(shì)(圖2Bd)。

彰武極端低溫日數(shù)呈高-低-高但總體上升的變化趨勢(shì)，速率為0.09 d/10年(圖2C)。該地區(qū)最短時(shí)間尺度的振蕩為2～6年(圖2Ca)。1980-2003年彰武極端低溫日數(shù)振蕩幅度較大，可能發(fā)生突變(圖2Cb)。變化存在一個(gè)26年的振蕩周期(圖2Cd)，1957-1977年呈下降狀態(tài)，1977年降至最低，其后開(kāi)始回升，2014年相較于1957年極端低溫日數(shù)增加了0.55 d(圖2Ce)。

建平極端低溫日數(shù)呈低-高-低但總體下降的變化趨勢(shì)，速率為-2 d/10年(圖2D)。最高頻率振蕩為2～4年(圖2Da)，原時(shí)間序列的變化主要由圖2Da、2Dc組成，其局部極大值、極小值均圍繞0均值線對(duì)稱。極端低溫日數(shù)在1957-1973年間略微上升，1973年后呈顯著下降趨勢(shì)(圖2Dd)。

圖2 極端低溫日數(shù)EMD分解

遼寧省極端低溫事件變化速率在空間上(圖3)表現(xiàn)出以西南部建平及東北部寬甸為低值中心、以西北部彰武為高值中心的特點(diǎn)。其中，寬甸最低，下降速率為-2.9 d/10年，建平為-2 d/10年，彰武最高，高于0 d/10年。根據(jù)等值線分布可以把遼寧省極端低溫變化分為高于-0.6 d/10年且具有兩個(gè)中心的低值區(qū)，和低于-0.6 d/10年僅具有一個(gè)中心的高值區(qū)。

近60年極端低溫總?cè)諗?shù)空間分布大致呈由西南、東南向北部逐漸減少趨勢(shì)(圖4)。其中西南部的建平、興城最多，大于520 d；北部的彰武最低，低于485 d。結(jié)合圖3和圖4可以看出，遼寧省極端低溫事件主要發(fā)生在以建平及寬甸為中心，呈放射狀向四周輻散的區(qū)域。

圖3 極端低溫事件速率變化空間分布(d/10年)

圖4 近60年極端低溫總?cè)諗?shù)空間分布(d)

2.2 極端高溫事件

遼寧省近60年極端高溫閾值為26 ℃，變化規(guī)律分5種(表3)。在研究區(qū)中有16個(gè)呈上升趨勢(shì)，超過(guò)半數(shù)，由此，認(rèn)為遼寧省極端高溫事件約以0.5 d/10年的趨勢(shì)增加。由分析可知遼寧省正逐漸變暖，這與中國(guó)平均最高氣溫變化的趨勢(shì)相同[20]。由于寬甸、瓦房店、朝陽(yáng)、撫順和鞍山的變化趨勢(shì)明顯且IMF分量特征顯著，因此選其為代表進(jìn)行分析。

表3 極端高溫日數(shù)變化趨勢(shì)

寬甸極端高溫日數(shù)呈由低-高的變化趨勢(shì)，速率為0.6 d/10年(圖5A)。其最短振蕩周期為2～6年(圖5Aa)，振蕩主要發(fā)生于1977年以后，且在1977-1992年間振蕩幅度較大(圖5Ab)。極端高溫日數(shù)具有一個(gè)10～15年的周期(圖5Ac)，雖寬甸地區(qū)極端高溫日數(shù)具有不同程度的振蕩特征，但總體趨勢(shì)呈上升狀態(tài)(圖5Ae)。

瓦房店極端高溫日數(shù)呈由高-低的變化趨勢(shì)，速率約為-0.03 d/10年(圖5B)。這種變化主要由圖4Bb、4Bc、4Bd三個(gè)IMF分量構(gòu)成，振蕩周期分別為4.5～6年、6～12年、14～20年。1972-1995年，瓦房店極端高溫日數(shù)變化不明顯，只存在一個(gè)小型振蕩(圖5Ba、5Bb、5Bc)。

朝陽(yáng)極端高溫日數(shù)呈高-低-高但總體上升的變化趨勢(shì)，速率為0.4 d/10年(圖5C)。1957-1983年，朝陽(yáng)極端高溫日數(shù)逐年下降，此后極速上升，尤其在1983-2007年間上升顯著，約升高5 d。由于使用極端高溫日數(shù)原序列，趨勢(shì)項(xiàng)數(shù)值與原序列同量級(jí)(圖5Cd)，此時(shí)平穩(wěn)性取決于數(shù)值變化與原值量級(jí)的相對(duì)大小[11]。

撫順極端高溫日數(shù)呈低-高-低但總體下降的變化趨勢(shì)，速率為-0.08 d/10年(圖5D)。1959-1979年及2005-2014年其波動(dòng)幅度較小(圖5Da)，具有一個(gè)7～8年的波動(dòng)周期(圖5Db)，1987年前相較于1987年后波動(dòng)平緩(圖5Dc、5Dd)，1957-1986年極端高溫日數(shù)約升高1.5 d，1986-2014年其下降約2 d，總體呈下降趨勢(shì)(圖5De)。

鞍山極端高溫日數(shù)呈高-低-高-低但總體上升的變化趨勢(shì)，速率為1 d/10年(圖5E)。1995-2005年波動(dòng)最劇烈，振幅最大，達(dá)到20(圖5Ea)。次振蕩主要以1995-2005年為中心向兩側(cè)延展(圖5Eb、c、d)。1957-1976年極端高溫日數(shù)下降，降低約5 d，1976-1997年上升，升高約14 d，1997-2014年下降，降低約4 d，總體而言，鞍山極端高溫呈上升趨勢(shì)(圖5Ee)。

遼寧省極端高溫事件速率變化具有自西南向東北逐漸減小的趨勢(shì)(圖6)，其中建平極端高溫日數(shù)增加最快，為1.2 d/10年，本溪、開(kāi)原極端高溫日數(shù)增加緩慢，低于0.1 d/10年。在遼西地區(qū)北部及遼寧中部地區(qū)，等值線較密，說(shuō)明該區(qū)極端高溫事件變化差異顯著。

圖5 極端高溫日數(shù)EMD分解

圖6 極端高溫事件速率變化空間分布(d/10年)

近60年極端高溫總?cè)諗?shù)空間分布以撫順、清原、開(kāi)原為中心向西南、東南部逐漸減小(圖7)。位于高值中心的三個(gè)地區(qū)，極端高溫總?cè)諗?shù)均大于520 d。最低值出現(xiàn)在遼寧西南部，朝陽(yáng)、綏中兩地的極端高溫日數(shù)低于475 d。除大連、瓦房店外，極端高溫總?cè)諗?shù)基本以撫順、沈陽(yáng)、鞍山、營(yíng)口一線為軸線，向兩側(cè)逐漸減少。

圖7 極端高溫總?cè)諗?shù)空間分布(d)

2.3 極端降水事件

遼寧省近60年極端降水事件正以-0.2 d/10年的速率緩慢下降。22個(gè)地區(qū)中，呈下降趨勢(shì)的有15個(gè)，呈上升趨勢(shì)的有7個(gè)(表4)。該區(qū)平均日降水量為12.56 mm，極端降水日數(shù)年代間波動(dòng)幅度較大，最多為39 d，最少為4 d。以下選取沈陽(yáng)、莊河、錦州、綏中、彰武、阜新、為代表進(jìn)行論述。

表4 極端降水日數(shù)變化趨勢(shì)

沈陽(yáng)極端降水日數(shù)呈低-高的變化趨勢(shì)，速率為0.2 d/10年(圖8A)。1971-1985年間振蕩較為平緩(圖8Aa)，且存在一個(gè)25年左右的周期(圖8Ad)。近60年，極端降水日數(shù)增加了1.6 d(圖8Ae)。

莊河市極端降水日數(shù)呈高-低的變化趨勢(shì)，速率為-0.3 d/10年(圖8B)。其最高頻振蕩為2～6年(圖8Ba)，20世紀(jì)初該區(qū)極端降水變化不明顯(圖8Bb)。整體具有一個(gè)以20年為周期的呈低-高-低的變化(圖8Bc)。1960年代中后期極端降水日數(shù)略微增加，1970年代早期至1990年代后期下降明顯，21世紀(jì)后一直保持這種狀態(tài)(圖8Bd)。

錦州極端降水日數(shù)呈高-低-高但總體上升的變化趨勢(shì)，速率為0.2 d/10年(圖8C)。其最小尺度振蕩為4～6.5年(圖8Ca)，10～22年振蕩尺度中，局部極大值與局部極小值表現(xiàn)出圍繞0均值線基本對(duì)稱的模態(tài)(圖8Cd)。極端降水日數(shù)在1957-1967年10年間略微下降，后顯著上升，逐漸趨于13 d(圖8Ce)。近60年來(lái)錦州地區(qū)的平均日降水量為8.718 mm，與遼寧省平均日降水量相比較低。

圖8 極端降水日數(shù)EMD分解

綏中極端降水日數(shù)呈高-低-高但總體下降的變化趨勢(shì)，速率為-0.1 d/10年(圖8D)。其最高頻振蕩是2～5年(圖8Da)，變化主要發(fā)生在1977-1997年間(圖8Db、c)，無(wú)明顯周期。1957-1987年，極端降水日數(shù)下降了3 d，1987-2014年上升了1.5 d，總體呈下降趨勢(shì)(圖8De)。

彰武極端降水日數(shù)呈低-高-低但總體上升的變化趨勢(shì)(圖8E)。其振幅較小，波動(dòng)平緩(圖8Ea)，2009年后變化基本趨近于0(圖8Eb)，存在一個(gè)8～10年的次周期(圖8Ec)及一個(gè)18～20年左右的主周期(圖8Ed)。1957-1979年，極端降水日數(shù)逐漸上升，升高約2 d，1979-2014年逐漸下降，下降約0.8 d(圖8Ee)。

阜新極端降水日數(shù)呈高-低-高-低但總體下降的變化趨勢(shì)，速率為-0.3 d/10年(圖8F)。其變化幅度較為平緩(圖8Fa)，1960年代前幾乎無(wú)變化(圖8Fb)，1990年代中后期振幅接近于0(圖8Fc)。1957-1997年，極端降水日數(shù)約下降0.8 d，1977-1995年微弱上升0.6 d，而1995年后發(fā)生較明顯的下降變化，數(shù)值超過(guò)了1 d(圖8Fe)。

遼寧省極端降水事件變化不明顯，空間插值等值線較少且數(shù)值較低(圖9)。極端降水速率變化主要以-0.3 d/10年一線為界，將遼寧省劃分為兩部分。遼寧省極端降水區(qū)域劃分明顯但數(shù)值變化不大，與王震等[21]的研究結(jié)果一致。這種空間分布特征與遼寧東南部靠近海洋且具有一部分山區(qū)有關(guān)。

圖9 極端降水事件速率變化空間分布(d/10年)

近60年極端降水總?cè)諗?shù)空間分布以寬甸為中心向四周逐漸減小(圖10)。其中寬甸極端降水總?cè)諗?shù)大于1300 d；建平、朝陽(yáng)、阜新、彰武四地小于700 d。等值線分布表現(xiàn)出明顯的由沿海向內(nèi)陸逐漸變小的趨勢(shì)。寬甸地區(qū)由于存在山區(qū)，植被較多，且對(duì)海洋吹來(lái)的濕空氣具有阻擋作用，因此極端降水較多。

圖10 極端降水總?cè)諗?shù)空間分布(d)

2.4 極端干旱事件

近60年來(lái)遼寧省連續(xù)干旱日數(shù)平均為22 d/年，最短為6 d，最長(zhǎng)為62 d。最短連續(xù)干旱日數(shù)大都出現(xiàn)在1970年代和1990年代，其中最主要的是1990年代，這說(shuō)明1990年代期間遼寧地區(qū)降水量普遍較多。最長(zhǎng)連續(xù)干旱日數(shù)各年代均有分布，沒(méi)有較為集中的年代。研究區(qū)中有18個(gè)呈下降趨勢(shì)(表5)，因此認(rèn)為遼寧地區(qū)連續(xù)干旱日數(shù)正逐漸下降，速率為-0.6 d/10年。本文選取較有代表性的綏中、本溪、大連及寬甸為例，進(jìn)行分析。

表5 連續(xù)干旱日數(shù)變化趨勢(shì)

綏中連續(xù)干旱日數(shù)呈由低-高的變化趨勢(shì)，速率為0.8 d/10年(圖11A)，第一個(gè)IMF分量反應(yīng)了原序列非平穩(wěn)性(圖11Aa)。主要振蕩發(fā)生在1957-1977年以及1987年后，1977-1987年間序列振蕩趨于平緩且接近于0(圖11Ab)。從長(zhǎng)期尺度看綏中連續(xù)干旱日數(shù)振幅不大(圖11Ac、11Ad)，60年來(lái)，極端干旱日數(shù)增加了5 d左右(圖11Ae)。

本溪連續(xù)干旱日數(shù)呈高-低-高但總體上升的變化趨勢(shì)，速率為0.1 d/10年(圖11B)。從最高頻震蕩來(lái)看，1973-1983年及1987-1992年連續(xù)干旱日數(shù)變化微弱，振幅趨近于0(圖11Ba)。其具有一個(gè)18年左右的變化周期(圖11Bd)，1957-1985年呈下降狀態(tài)，降低了3 d；1985-2014年呈上升狀態(tài)，增加了3.7 d(圖11Bf)。

圖11 連續(xù)干旱日數(shù)EMD分解

大連連續(xù)干旱日數(shù)呈高-低-高但總體下降的變化趨勢(shì)，速率為-0.3 d/10年(圖11C)。在1957-1995年呈顯著下降趨勢(shì)，38年間下降4 d左右，1995年后其表現(xiàn)出緩慢上升趨勢(shì)(圖11Ce)。該市最大連續(xù)干旱日數(shù)為44 d，最小為11 d，58年平均值約為21.5 d。

寬甸連續(xù)干旱日數(shù)呈由高-低的變化趨勢(shì)，速率為-1.7 d/10年(圖11D)。1962-1967年間振蕩較強(qiáng)(圖11Da)，且具有一個(gè)14年的周期(圖11Dc)，1957-2014年，連續(xù)干旱日數(shù)下降約10 d(圖11De)。

連續(xù)干旱事件空間速率變化以岫巖為低值中心，呈放射狀向四周升高(圖12)。其中，岫巖的下降速率低于-1 d/10年，莊河及寬甸低于-0.8 d/10年，大連、熊岳、營(yíng)口、瓦房店等地的連續(xù)干旱日數(shù)下降速率也較大，這與它們距海較近有關(guān)。

近60年連續(xù)干旱總?cè)諗?shù)空間分布無(wú)明顯變化趨勢(shì)(圖13)。其中建平連續(xù)干旱總?cè)諗?shù)最多，大于1 590 d；清原最低，小于890 d。等值線分布極不規(guī)律，僅在遼寧西南部具有小范圍的由高-低的逐漸減小趨勢(shì)，其低值中心為綏中，連續(xù)干旱日數(shù)小于1 090 d。

圖12 連續(xù)干旱事件速率變化空間分布(d/10年)

圖13 連續(xù)干旱事件總?cè)諗?shù)空間分布(d)

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

通過(guò)對(duì)遼寧省22個(gè)地區(qū)近58年來(lái)的逐日氣溫及降水序列的研究，揭示遼寧省極端氣溫、極端降水及極端干旱日數(shù)的時(shí)空變化特征，主要結(jié)論如下：

(1)極端低溫日數(shù)以-1 d/10年的速率下降，其中寬甸地區(qū)降低速率最快，小于-2.4 d/10年。因?yàn)闃O端低溫?cái)?shù)值較大，所以1995、2007年屬暖冬年份?？臻g上，極端低溫速率變化具有寬甸、建平兩個(gè)低值中心和彰武一個(gè)高值中心。極端低溫總?cè)諗?shù)建平、興城最高，大于520 d，彰武最低，小于485 d。

(2)極端高溫日數(shù)以0.5 d/10年的趨勢(shì)上升。其中建平變化速率最快，大于1.1 d/10年，本溪、撫順、開(kāi)原處于最低水平且基本保持不變。空間上，極端高溫速率變化具有自西南向東北逐漸降低的趨勢(shì)。極端高溫總?cè)諗?shù)以遼寧中部平原地區(qū)為高值中心向兩側(cè)逐漸減少。

(3)極端降水日數(shù)以-0.2 d/10年的速率下降，變化趨勢(shì)不顯著?？臻g分布不均，整體分為兩部分—距海較近且具有山區(qū)的東南部和距海較遠(yuǎn)的內(nèi)陸地區(qū)。其中沈陽(yáng)、鞍山等地屬于變化較大地區(qū)。極端降水總?cè)諗?shù)以寬甸(大于1 320 d)為中心，由東南沿海向西北內(nèi)陸逐漸減小。

(4)連續(xù)干旱日數(shù)以-0.6 d/10年的速率降低，1990年代期間，遼寧省降水量相對(duì)較多，因此連續(xù)干旱日數(shù)數(shù)值較小，平均為17 d。其次降水量較多的年代為1970年代?？臻g上，連續(xù)干旱日數(shù)速率變化以岫巖為中心逐漸向四周遞減，岫巖連續(xù)干旱日數(shù)變化最大，小于-1 d/10年。連續(xù)干旱總?cè)諗?shù)變化特征不明顯，建平為高值區(qū)，大于1 590 d；清原為低值區(qū)，小于890 d。

3.2 討論

通過(guò)以上研究，認(rèn)為遼寧省極端氣候事件時(shí)空變化特征一致性與差異性并存，極端低溫、降水、干旱日數(shù)均呈下降趨勢(shì)，極端高溫日數(shù)上升，且在空間分布上差異顯著。導(dǎo)致遼寧省極端氣候事件發(fā)生的因素眾多，最主要可能與城市化有關(guān)。針對(duì)城市化對(duì)極端氣候的影響這一問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了較多的探討與研究，最早開(kāi)始關(guān)注這一問(wèn)題的是Howard[22]，他于1883年對(duì)倫敦城市與郊區(qū)的不同氣溫進(jìn)行了觀測(cè)與記錄。在國(guó)內(nèi)，周淑貞等以上海市氣象數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，總結(jié)出城市“四島效應(yīng)”[23]。在城市化進(jìn)程中，對(duì)極端氣候事件起到影響作用的城市化因素主要有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、下墊面變化、人類活動(dòng)等。本文擬選取地形地貌相似、位置相近，但城市化水平不同的沈陽(yáng)與鞍山兩地進(jìn)行比較，討論城市化發(fā)展水平對(duì)極端氣候事件的影響。

沈陽(yáng)是遼寧省省會(huì)城市，根據(jù)遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒，在2003-2013年間，該市生產(chǎn)總值由原來(lái)的1 603.8億元上漲到7 158.57億元，第三產(chǎn)業(yè)比重10年間減少了3.9%，但人均生產(chǎn)總值較2003年多出了63 579元。在人口數(shù)量上，2003-2013年人口增長(zhǎng)了38萬(wàn)人，其中非農(nóng)業(yè)人口顯著增加，約20萬(wàn)人。農(nóng)作物耕種面積10年間減少了46 343 hm2，綠地面積增加了23 680.6 hm2，房屋施工面積增加了11 845.1 hm2。

鞍山是遼寧省重要的鋼鐵生產(chǎn)城市，2003-2013年間，該市生產(chǎn)總值增加了1 832.88億元，第三產(chǎn)業(yè)比重增加了2.8%，人均生產(chǎn)總值增長(zhǎng)49 697元。10年間人口數(shù)量增加4.5萬(wàn)人，非農(nóng)業(yè)人口也有略微增加，約為2.4萬(wàn)人。在下墊面變化方面，鞍山市耕地面積增加了7 301 hm2，城市綠地面積增加3 989.43 hm2，房屋施工面積增加3 038 hm2。

綜上可見(jiàn)兩個(gè)城市雖然距離較近，但城市化水平存在明顯差異，其中沈陽(yáng)市發(fā)展較快，鞍山市相對(duì)較慢。相互之間極端氣候事件的時(shí)空變化存在差異，主要表現(xiàn)為兩地極端低溫日數(shù)持續(xù)下降，其中沈陽(yáng)下降速率為-0.3 d/10年，鞍山為-1.6 d/10年；極端高溫日數(shù)沈陽(yáng)呈持續(xù)上升狀態(tài)，速率為0.2 d/10年，鞍山呈在波動(dòng)中上升狀態(tài)，速率為0.9 d/10年；極端降水日數(shù)沈陽(yáng)表現(xiàn)為微弱的上升趨勢(shì)，速率為0.2 d/10年，鞍山為微弱的下降趨勢(shì)，速率為-0.2 d/10年；連續(xù)干旱日數(shù)兩地區(qū)變化基本相同，都以-0.9 d/10年的速率下降。因此可以認(rèn)為城市化對(duì)極端氣候事件具有影響。隨著城市化的不斷加快，城市住宅用地、道路用地增多，農(nóng)田、綠地面積減小，熱島效應(yīng)逐漸顯著。為了避免極端氣候事件的發(fā)生，及減小極端氣候事件造成的生命、財(cái)產(chǎn)損失，應(yīng)適當(dāng)增加城市綠地面積，控制住宅用地?cái)?shù)量，增加城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)綠色環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與壯大，共同建設(shè)環(huán)保節(jié)約型新城市。

[1] IPCC.Climate change 2013:physical science basis[M/OL]:Cambridge: Cambridge University Press, in press.(2013-09-30)[2015-12-25]. http://www.ipcc.ch/.

[2] 秦大河，Thomas Stocker.IPCC第五次評(píng)估報(bào)告第一工作組報(bào)告的亮點(diǎn)結(jié)論[J].氣候變化研究進(jìn)展，2014，10(1)：1-6.

[3] Dai A G,Trenberth K E,Karl T R.Global variation in droughts and wet spells:1900-1995[J].Geophysical Research Letters,1998,25:3376-3370.

[4] Manton M J,Della-Marta P M,Haylock M R,et al.Trend in extreme daily rainfall and temperature in Southeast Asia and the South Pacific:1961-1998[J]. International Journal of Climatology,2001,21(3):269-284.

[5] 張雷.東亞地區(qū)城市化對(duì)極端氣溫變化的影響[D].南京：南京信息工程大學(xué)，2014.

[6] 田紅.江淮地區(qū)極端氣候事件的時(shí)空變化特征[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2007，16(6)：36-41.

[7] 任國(guó)玉，封國(guó)林，嚴(yán)中偉，等.中國(guó)極端氣候變化觀測(cè)研究回顧與展望[J].氣候與環(huán)境研究，2010，15(4)：337-351.

[8] 李西良，侯向陽(yáng)，丁勇，等.天山北坡家庭牧場(chǎng)復(fù)合系統(tǒng)對(duì)極端氣候的響應(yīng)過(guò)程[J].生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，33(17)：5353-5362.

[9] 李紅梅，李林，張金旭，等.21世紀(jì)前中期三江源地區(qū)極端氣候事件變化趨勢(shì)分析[J].冰川凍土，2012，34(6)：1403-1408.

[10]鄭景云，郝志新，方修琦，等.中國(guó)過(guò)去2000年極端氣候事件變化的若干特征[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2014，33(1)：3-12.

[11] 劉琳，徐宗學(xué).西南5省市極端氣候指數(shù)時(shí)空分布規(guī)律研究[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2014，23(2)：294-301.

[12] 蔡新玲，吳素良，賀皓，等.變暖背景下陜西極端氣候事件變化分析[J].中國(guó)沙漠，2012，32(4)：1095-1101.

[13] 李少魁.長(zhǎng)江三角洲地區(qū)極端氣候事件及其成因分析[D].南京：南京信息工程大學(xué)，2014.

[14] 董慶林.東北地區(qū)近50年來(lái)極端氣候事件時(shí)空變化特征[D].長(zhǎng)春：東北師范大學(xué)，2011.

[15] 王菜林，任學(xué)慧，李穎，等.基于PPD的遼寧省暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析[J].災(zāi)害學(xué)，2015，30(1)：217-221.

[16] 宋知用.MATLAB在語(yǔ)音信號(hào)分析與合成中的應(yīng)用[M].北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2013.

[17] 劉霖霖，劉超，江成順.EMD新算法及其應(yīng)用[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2007，19(2)：446-447,464.

[18] 鄭祖光，劉莉紅.經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析與小波分析及其應(yīng)用[M].北京：氣象出版社，2010.

[19] 湯國(guó)安，楊昕.ArcGIS地理信息系統(tǒng)空間分析實(shí)驗(yàn)教程[M].北京：科學(xué)出版社，2006.

[20] 唐紅玉，翟盤茂，王振宇.1951-2002年中國(guó)平均最高、最低氣溫及日較差變化[J].氣候與環(huán)境研究，2005，10(4)：728-735.

[21] 王震，王穎.遼寧極端降水事件的時(shí)空特征分析[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，38(26)：14538-14540.

[22] HowardL.The Climate of London,Deduced from Meteorological Observations,Made at Different Places in the Neighborhood of the Metropolis [M].Brewster Press,2010.

[23] 周淑貞，束炯.城市氣候?qū)W[M].北京：氣象出版社，1994.

Spatial and Temporal Characteristics of Trends in Extreme Weather Events in Liaoning Province during 1957-2014

LI Ying, REN Jiaxuan, FENG Yu and TANG Weinan

(UrbanandEnvironmentalScienceCollege,LiaoningNormalUniversity,Dalian116029,China)

Selectingnearly60yearsdailytemperatureandprecipitationsequenceof22stationsinLiaoning,thecertainthresholdsaredetermined,andanalyzethespatialandtemporalfeaturesofLiaoningprovince’sextremetemperatureandprecipitationdaysbyusingempiricalmodedecomposition(EMD)andkriginginterpolationmethod.Theresultsshowthat: (1)nearly60yearstheextremelylowtemperatureandhightemperaturedayswerepresent-1d/10aand0.5d/ 10achangestrend;Theextremelowtemperaturerateofvariationinspacewithtwolowvaluecenter(Kuandian,Jianping)andahighvaluecenter(Zhangwu);Theextremehightemperaturerateofvariationinspacehasshowedadecreasingtrendfromsouthwesttonortheast.ThespatialdistributionoftotalextremetemperaturedaysdecreaseroughlyfromthesouthwestandsoutheasttothenorthorhasdowntrendtothesidesthatFushun,Shenyang,Anshan,Yingkoubecomeacenterofthetotalextremeheattemperaturedayslikealine. (2)Extremeprecipitationdaystakeonaminutelessenedperformanceanditsrateis-0.2d/10a,itsvariationisnotobvious.TheisolineofrateofvariationhasdividedLiaoningprovinceintotwoparts:theprecipitationofsoutheastofLiaoningisobviousbecauseitisclosedtotheseaandhasvastmountains.Thetotalextremeprecipitationdaysdistinctlydisplayadowntrendfromcoastaltoinland.(3)Descendingrateofcontinuousdaydroughtis-0.6d/a,andtheaverageannualdroughtis22d.Inspace,thebiggestdecreasingregionisXiuyan,anditsrateishigherthan-1d/10a.ThevariationrateofChaoyang,Fuxin,Suizhong,Zhangwuisbetween-0.3d/10aand-0.5d/10a.Totalcontinuousdaydroughthasahighvaluecenter(Jianping)andalowcenter(Qingyuan).

trendofextremeweatherevents;percentilethresholdvaluemethod;EMD;LiaoningProvince

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.017.]

2016-06-09

2016-08-03

遼寧省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(L201683677)；遼寧師范大學(xué)青年科研基金項(xiàng)目(LS2015L011)

李穎(1986- )，女，山西太原人，講師，主要從事區(qū)域氣候、氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等研究. E-mail：lynn8686@163.com

X43；P429

A

1000-811X(2017)01-0096-10

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.017

李穎，任家璇，馮玉，等.近60年遼寧省極端氣候事件趨勢(shì)時(shí)空變化特征分析[J]. 災(zāi)害學(xué)，2017，32(1)：96-105. [LI Ying, REN Jiaxuan, FENG Yu,et al.Spatial and temporal characteristics of trends in extreme weather events in Liaoning province during 1957-2014[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(1)：96-105.