謝志祥,李亞男,秦耀辰,張艷平
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1960-2012年淮河流域極端氣溫變化特征*
謝志祥,李亞男,秦耀辰**,張艷平
(河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院/黃河中下游數(shù)字地理技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,開(kāi)封 475004)
基于1960-2012年淮河流域28個(gè)氣象站點(diǎn)的逐日最高氣溫和最低氣溫觀測(cè)資料,選取12個(gè)具有代表性的極端氣溫指數(shù),采用線(xiàn)性?xún)A向法、Mann-Kendall法和小波分析法研究淮河流域極端氣溫指數(shù)的變化特征。結(jié)果表明:(1)研究區(qū)冷夜、冰凍、霜凍日數(shù)分別以4.08、0.78、5.10d·10a-1(P<0.05)的速率下降,暖夜、夏季、熱夜分別以1.87、2.08、2.82 d·10a-1(P<0.05)的速率上升,日最高(低)氣溫的極小值、日最低氣溫的極高值的變化率分別為0.34(0.62)、1.80℃·10a-1(P<0.05),而冷晝、暖晝以及日最高氣溫極高值的變化并不顯著。(2)28個(gè)氣象站點(diǎn)極端氣溫指數(shù)的變化在空間分布上存在著較大的差異,冷指數(shù)中冷晝、冷夜、冰凍和霜凍日數(shù)(日最高和最低氣溫的極低值)在淮河中下游地區(qū)的降幅(升幅)較大,上游地區(qū)站點(diǎn)的變化則相對(duì)較小。暖指數(shù)變化較大的站點(diǎn)主要分布在流域的東部和南部地區(qū),西部與北部地區(qū)站點(diǎn)的變化不夠明顯。(3)冷指數(shù)的突變主要發(fā)生在20世紀(jì)80年代,而暖指數(shù)的突變則主要發(fā)生在2000年左右,與冷指數(shù)的突變相比,暖指數(shù)的變化表現(xiàn)出后延性、穩(wěn)定性和持續(xù)性的特征。(4)冷、暖指數(shù)分別存在著4類(lèi)和3類(lèi)尺度的時(shí)間變化規(guī)律,暖指數(shù)的周期變化較冷指數(shù)更具穩(wěn)定性,尤以10a時(shí)間尺度下的周期變化最為典型。
極端氣溫;趨勢(shì)變化;空間差異;突變檢驗(yàn);小波分析;淮河流域
IPCC第五次評(píng)估報(bào)告指出,過(guò)去的130a全球地表平均溫度上升了約0.85℃,1983-2012年全球升溫幅度更是達(dá)到了過(guò)去1400a的頂峰,氣候暖化的速度與幅度空前加劇[1]。在全球變暖的大背景下,由極端氣溫變化所引發(fā)的干旱、熱浪、冰凍、寒潮等災(zāi)害事件也愈發(fā)頻繁,不但妨礙了正常的工農(nóng)業(yè)生產(chǎn),而且對(duì)人類(lèi)的生命健康和財(cái)產(chǎn)安全造成了嚴(yán)重威脅,因此,極端氣溫變化也逐步成為人們所關(guān)注的熱點(diǎn)。Alexander等[2-3]對(duì)全球極端氣溫變化的研究表明,極端氣溫變化除存在晝夜不對(duì)稱(chēng)性的特征外,還表現(xiàn)為低溫事件的減少和高溫事件的增加。Choi等[4-7]通過(guò)研究亞洲、大洋洲、非洲和地中海區(qū)域的極端氣溫變化,發(fā)現(xiàn)暖日、暖夜顯著增加,冷晝、冷夜明顯減少,研究結(jié)果與全球極端氣溫變化呈現(xiàn)出高度的契合性。國(guó)內(nèi)學(xué)者也開(kāi)展了關(guān)于極端氣溫變化的系列研究,主要集中在以下幾個(gè)方面:極端氣溫變化特征方面,郝志新等[8-9]從歷史文獻(xiàn)資料入手對(duì)近400a來(lái)中國(guó)南方地區(qū)和長(zhǎng)江中下游地區(qū)的極端冷冬事件進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)極端冷冬事件朝著暖化的方向發(fā)展;極端氣溫變化成因方面,姚俊強(qiáng)等[10-11]分別研究了中亞典型流域氣溫變化的影響因子和內(nèi)蒙古寒潮的成因,認(rèn)為氣溫變化與大氣環(huán)流、海溫和太陽(yáng)活動(dòng)密切相關(guān);極端氣溫變化對(duì)城市化的影響方面,崔林麗等[12]通過(guò)研究城市化與氣溫增溫速率的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)大城市站的增溫速率明顯高于小城鎮(zhèn)和中等城市站;極端氣溫變化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)系方面,胡實(shí)等[13-14]分析了中國(guó)海河流域與北方地區(qū)氣候變化對(duì)糧食生產(chǎn)可能造成的影響,認(rèn)為氣候暖化會(huì)造成糧食作物的減產(chǎn)。梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),研究地域方面學(xué)者們已對(duì)長(zhǎng)江流域、黃河流域、青藏高原、華北地區(qū)、黃土高原、長(zhǎng)株潭城市群、云南省、新疆維吾爾自治區(qū)及北京市的極端氣溫變化特征進(jìn)行研究[15-25],但對(duì)于地處南北氣候過(guò)渡帶、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)突出且社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位重要的淮河流域研究報(bào)道則相對(duì)較少;研究?jī)?nèi)容上國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)極端氣溫變化特征的研究大多集中在時(shí)序變化、空間分布及突變檢測(cè)上,較少涉及對(duì)極端氣溫周期變化特征的研究,因此,在全球變暖的背景下綜合把握典型流域極端氣溫事件的變化規(guī)律具有重要的科學(xué)及應(yīng)用價(jià)值。
淮河流域介于長(zhǎng)江流域與黃河流域之間,地處30-37°N、111-122°E,屬暖溫帶半濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū),該區(qū)冬春干旱少雨,夏秋悶熱多雨,冷暖和早澇轉(zhuǎn)變急劇,氣候類(lèi)型極具特殊性。其次,淮河流域總面積約27萬(wàn)km2,區(qū)內(nèi)總?cè)丝跀?shù)量為1.65億,人口密度居于中國(guó)各大江大河流域之首,在中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展格局中占有重要的地位。第三,淮河流域?yàn)橹袊?guó)重要的農(nóng)作物種植區(qū)域,區(qū)內(nèi)盛產(chǎn)小麥、水稻、玉米和油菜等農(nóng)作物,因此,把握該流域范圍內(nèi)極端氣溫的變化特征對(duì)保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)意義重大。鑒于此,本文選取12個(gè)極端氣溫指數(shù),利用淮河流域28個(gè)氣象站點(diǎn)提供的逐日氣溫觀測(cè)資料,借助線(xiàn)性?xún)A向法、Mann-Kendall法和小波分析法等統(tǒng)計(jì)方法,對(duì)1960-2012年淮河流域極端氣溫指數(shù)的變化特征進(jìn)行分析,以期為揭示淮河流域極端氣溫的變化特征,科學(xué)預(yù)測(cè)未來(lái)極端氣溫變化,強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控及合理布局工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供參考。
1.1 指標(biāo)選取與資料來(lái)源
目前對(duì)極端氣候事件的研究,主要采用世界氣象組織(WMO)氣候委員會(huì)(CCI)推薦使用的27個(gè)極端氣候指數(shù)[19],其中包括11個(gè)極端降水指數(shù)和16個(gè)極端氣溫指數(shù),這27個(gè)極端氣候指數(shù)均可由日氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)整理計(jì)算獲得,具有弱極端性、噪聲低和顯著性強(qiáng)的特點(diǎn)[21]。因冷持續(xù)日數(shù)、暖持續(xù)日數(shù)、作物生長(zhǎng)季日數(shù)更多反映氣溫變化對(duì)作物物候期的影響,且整個(gè)研究區(qū)范圍內(nèi)平均氣溫日較差變化相對(duì)不大,因此,本文綜合考慮極端氣溫變化的冷暖、極值與閾值指數(shù),從中選取12個(gè)具有代表性的極端氣溫指數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)淮河流域極端氣溫的變化特征,其中冷指數(shù)包括冷晝、冷夜、冰凍、霜凍及日最高和最低氣溫的極低值,暖指數(shù)包括暖晝、暖夜、夏季、熱夜及日最高和最低氣溫的極低值(表1)。
表1 極端氣溫指數(shù)定義
利用1:400萬(wàn)國(guó)家基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)結(jié)合淮河流域氣象信息共享網(wǎng)(http://www.hbmc.gov.cn/)發(fā)布的淮河流域范圍,并借助ArcGIS10.2軟件生成基礎(chǔ)研究底圖,選用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)提供的淮河流域35個(gè)國(guó)家氣象站點(diǎn)最高和最低溫度的逐日觀測(cè)資料,觀測(cè)時(shí)段為1960-2012年。為保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性,本研究運(yùn)用SQL語(yǔ)言剔除缺測(cè)日數(shù)連續(xù)大于30d的站點(diǎn)及1960年后新建及遷建站點(diǎn),對(duì)于個(gè)別日數(shù)(<5d)的氣溫缺測(cè)值采用滑動(dòng)平均法遞推求得。此外,利用RClimDex軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行極值檢驗(yàn)和一致性檢驗(yàn),以保證篩選數(shù)據(jù)的質(zhì)量,最終提取到滿(mǎn)足條件的站點(diǎn)28個(gè)(圖1)。
1.2 研究方法
首先利用線(xiàn)性?xún)A向法[26]描述1960-2012年淮河流域12個(gè)極端氣溫指數(shù)的時(shí)序變化特征,該法的實(shí)
質(zhì)是采用最小二乘法求得氣候變量與對(duì)應(yīng)時(shí)間的線(xiàn)性?xún)A向值。其次,借助ArcGIS10.2軟件對(duì)求取的淮河流域28個(gè)氣象站點(diǎn)的線(xiàn)性?xún)A向值進(jìn)行空間可視化處理,分析淮河流域各氣象站點(diǎn)極端氣溫指數(shù)變化的空間分布特征。再次,運(yùn)用Mann-Kendall法(M-K)結(jié)合滑動(dòng)t檢驗(yàn)方法[27-28]對(duì)各極端氣溫指數(shù)的變化進(jìn)行突變點(diǎn)檢測(cè)。最后,采用小波分析法(Wavelet)判定淮河流域各極端氣溫指數(shù)的變化周期[28],分析不同時(shí)間尺度上淮河流域極端氣溫指數(shù)的周期波動(dòng)特征。
2.1 極端氣溫指數(shù)的時(shí)間序列變化特征
由圖2a-圖2f可見(jiàn),1960-2012年淮河流域極端氣溫冷指數(shù)中除冷晝?nèi)諗?shù)變化不顯著外,其余指數(shù)的變化均通過(guò)P<0.05水平的顯著性檢驗(yàn),表明這些指數(shù)的變化趨勢(shì)十分顯著。其中,冷夜、冰凍和霜凍日數(shù)表現(xiàn)出顯著下降趨勢(shì)(P<0.05),下降速率分別為4.08、0.78和5.10d·10a-1;日最高和最低氣溫的極小值則呈顯著上升趨勢(shì)(P<0.05),其上升速率分別為0.34和0.62℃·10a-1,表明在研究時(shí)段內(nèi),淮河流域極端氣溫冷指數(shù)整體呈現(xiàn)出最低氣溫抬升、冷夜日數(shù)減少的變化趨勢(shì),整個(gè)流域極端氣溫冷指數(shù)暖化發(fā)展的態(tài)勢(shì)明顯。圖2g-圖2l表現(xiàn)了1960-2012年淮河流域極端氣溫暖指數(shù)的變化趨勢(shì),由圖可見(jiàn),暖晝?nèi)諗?shù)和日最高氣溫極高值的變化均未通過(guò)P<0.05水平的顯著性檢驗(yàn),表明研究時(shí)段內(nèi)這2個(gè)極端氣溫指數(shù)的變化并不顯著。暖夜、夏季、熱夜和日最低氣溫的極高值均呈顯著上升趨勢(shì)(P<0.05),上升速率分別為1.87、2.08、2.82d·10a-1和1.80℃·10a-1,表明暖指數(shù)的變化趨勢(shì)與冷指數(shù)大體一致,具體也表現(xiàn)為最低氣溫抬升、冷夜日數(shù)減少特征,同時(shí)也說(shuō)明淮河流域極端氣溫暖指數(shù)的變化與冷指數(shù)的變化呈現(xiàn)出高度契合性,總體上也表現(xiàn)出暖化的發(fā)展態(tài)勢(shì)。此外,對(duì)比冷暖指數(shù)的變化發(fā)現(xiàn),淮河流域日最低氣溫的抬升幅度明顯高于日最高氣溫,冷指數(shù)的變化幅度整體大于暖指數(shù),夜指數(shù)的變化顯著高于晝指數(shù)。
2.2 極端氣溫指數(shù)空間格局變化特征
由圖3a-圖3l可見(jiàn),淮河流域各極端氣溫指數(shù)的變化在空間分布上存在著較大差異,這主要是由站點(diǎn)所處的緯度位置、海拔高程和距海洋的遠(yuǎn)近造成的。極端氣溫冷指數(shù)中冷晝、冷夜、冰凍、霜凍以及日最高和最低氣溫極低值的變化通過(guò)P<0.05水平顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)分別占站點(diǎn)總數(shù)的21.43%、96.43%、42.86%、96.43%、50.00%和75.00%,其變幅(P<0.05)分別介于-2.61~-1.77d·10a-1、-7.30~-1.64d·10a-1、-2.09~-0.35d·10a-1、-8.59~-1.57d·10a-1、0.35~0.53℃·10a-1和0.42~1.28℃·10a-1。冷晝?nèi)諗?shù)變化顯著的站點(diǎn)主要分布在淮河流域東北部的沂沭泗地區(qū),尤以?xún)贾?、沂源、莒縣、日照、射陽(yáng)和贛榆6個(gè)站點(diǎn)的下降趨勢(shì)最為顯著。冷夜日數(shù)中除費(fèi)縣的變化趨勢(shì)不顯著外,其余站點(diǎn)的變化趨勢(shì)十分顯著,其中宿州、開(kāi)封、盱眙、鄭州、亳州和高郵等站的降幅較大,而寶豐、許昌、信陽(yáng)、霍山、固始和兗州等站的降幅則相對(duì)較小。冰凍日數(shù)下降趨勢(shì)顯著的站點(diǎn)主要分布在淮河流域的中游地區(qū)和沂沭泗地區(qū),其變動(dòng)趨勢(shì)自東北向西南方向逐漸減弱。霜凍日數(shù)減幅較大的站點(diǎn)主要分布在流域的下游、中上游及沂沭泗地區(qū),上游地區(qū)站點(diǎn)的變化不夠明顯。日最高與最低氣溫極低值升幅顯著的站點(diǎn)主要分布在流域的中下游、沂沭泗以及流域中上游的南部地區(qū),而流域上游及下游地區(qū)站點(diǎn)的變化相對(duì)較小。極端氣溫暖指數(shù)中暖晝、暖夜、夏日、熱夜以及日最高和最低氣溫極高值的變化通過(guò)P<0.05水平顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)分別占站點(diǎn)總數(shù)的32.14%、39.29%、53.57%、82.14%、10.71%和46.43%,其變幅(P<0.05)分別介于-2.87~3.04d·10a-1、2.10~3.88 d·10a-1、1.95~4.65d·10a-1、1.75~6.35d·10a-1、-0.33~0.28℃·10a-1和0.19~0.38℃·10a-1。暖晝?nèi)諗?shù)的變化表現(xiàn)出升降并存的發(fā)展態(tài)勢(shì),其中流域中上游地區(qū)的鄭州、許昌、開(kāi)封、寶豐、西華和商丘等站下降明顯,而沂沭泗地區(qū)的日照和淮河下游地區(qū)的高郵則表現(xiàn)為上升趨勢(shì)。暖夜日數(shù)上升顯著的站點(diǎn)有鄭州、開(kāi)封、西華、亳州、宿州和徐州等站,初步構(gòu)成了連片發(fā)展的布局態(tài)勢(shì)。夏季日數(shù)的變動(dòng)幅度較大,整體上呈現(xiàn)出流域南部地區(qū)站點(diǎn)升幅高于北部、東部地區(qū)站點(diǎn)升幅高于西部的特征。熱夜日數(shù)變化顯著的站點(diǎn)主要集中在流域的中上游地區(qū),架構(gòu)了“斑塊”狀的空間分布格局。日最高氣溫極高值的分化趨勢(shì)明顯,具體表現(xiàn)為上游地區(qū)的開(kāi)封和商丘呈顯著上升趨勢(shì),而流域下游地區(qū)的高郵呈顯著下降趨勢(shì)。日最低氣溫極高值均呈上升趨勢(shì),其中升幅較大的站點(diǎn)主要分布在流域的中上游地區(qū),尤以宿州、徐州、信陽(yáng)、駐馬店、六安和高郵最為顯著。
2.3 極端氣溫指數(shù)序列突變特征
圖4a-圖4l表示極端氣溫指數(shù)的突變狀況,值得注意的是,部分指數(shù)的UF與UB曲線(xiàn)在某些年份產(chǎn)生多個(gè)交點(diǎn),表明突變點(diǎn)的確定受到了干擾點(diǎn)的影響,故采用滑動(dòng)t檢驗(yàn)法(本文取子序列長(zhǎng)度為5)與M-K法交互印證依次排除干擾點(diǎn)造成的虛假突變[27-28]。圖4a-圖4f顯示,1960-2012年淮河流域極端氣溫冷指數(shù)中冷晝?nèi)諗?shù)、冷夜日數(shù)、冰凍日數(shù)和霜凍日數(shù)的突變分別發(fā)生在1986、1987、1982和1989年,日最高和最低氣溫的極低值發(fā)生突變的年份則為1988和1985年。具體來(lái)看,各極端氣溫冷指數(shù)在20世紀(jì)60-70年代表現(xiàn)出增加趨勢(shì),80年代以后則轉(zhuǎn)變?yōu)橄陆第厔?shì)。從顯著性水平看,冷晝?nèi)諗?shù)、冷夜日數(shù)、冰凍日數(shù)和霜凍日數(shù)以及日最低氣溫極低值的UF曲線(xiàn)超越了P<0.05的顯著性水平線(xiàn),表明這些極端氣溫冷指數(shù)在研究時(shí)段內(nèi)均發(fā)生過(guò)顯著的上升或下降趨勢(shì)。由圖4g-圖4l發(fā)現(xiàn),暖指數(shù)中暖晝?nèi)諗?shù)、暖夜日數(shù)、夏季日數(shù)、熱夜日數(shù)以及日最高和最低氣溫的極高值發(fā)生突變的年份分別為1969、2004、1999、1999、2010和2000年,各極端氣溫暖指數(shù)整體上呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),但變化幅度有所不同。其中暖夜日數(shù)、夏季日數(shù)、熱夜日數(shù)、日最低氣溫的極高值的UF曲線(xiàn)長(zhǎng)期處于0值線(xiàn)以上,表示這4個(gè)極端氣溫指數(shù)的變化呈增加趨勢(shì),而暖晝?nèi)諗?shù)和日最高氣溫的極低值的UF統(tǒng)計(jì)量曲線(xiàn)雖然總體上呈上升態(tài)勢(shì),但由于其長(zhǎng)期處于0值線(xiàn)以下,表明這2個(gè)極端氣溫指數(shù)的下降幅度在逐步減緩,也從側(cè)面表現(xiàn)出整個(gè)流域的極端氣溫向著暖化的方向發(fā)展。此外,各極端氣溫暖指數(shù)的UF統(tǒng)計(jì)量曲線(xiàn)在某些時(shí)段均超越了P<0.05的顯著性水平線(xiàn),表明在特定時(shí)段內(nèi)各極端氣溫暖指數(shù)的上升或下降趨勢(shì)極為顯著。通過(guò)對(duì)比冷暖指數(shù)的突變特征還可發(fā)現(xiàn),暖指數(shù)在突變結(jié)點(diǎn)上表現(xiàn)出后延性的特征,在變化趨勢(shì)上表現(xiàn)出穩(wěn)定性的特征,在變化時(shí)間上表現(xiàn)出更長(zhǎng)持續(xù)性的特征,整個(gè)流域極端氣溫指數(shù)暖化發(fā)展的態(tài)勢(shì)十分明顯。
2.4 極端氣溫指數(shù)序列波動(dòng)周期特征
由圖5a-圖5l的小波實(shí)部等值線(xiàn)圖可以發(fā)現(xiàn),淮河流域極端氣溫冷指數(shù)在28a和15a左右的震蕩周期最明顯,其次為48a和8a。其中在28a時(shí)間尺度上冷晝、冷夜、冰凍和霜凍日數(shù)存在2個(gè)明顯的高溫中心和1個(gè)低溫中心,依次對(duì)應(yīng)的年份分別是1970、1990和2010年;日最高和最低氣溫的極低值則存在2個(gè)明顯的低溫中心和1個(gè)高溫中心,分別對(duì)應(yīng)的年份依然為1970、1990和2010年,因此,在28a時(shí)間尺度上淮河流域極端氣溫冷指數(shù)變化的平均周期為40a左右,大約經(jīng)歷了準(zhǔn)2次暖-冷或冷-暖的變化過(guò)程。在15a時(shí)間尺度上,冷晝、冷夜、冰凍、霜凍、日最高和最低氣溫的極低值存在2個(gè)明顯的高溫中心和2個(gè)低溫中心,高溫和低溫中心對(duì)應(yīng)的年份分別是1965、1976、1987和1998年,因此,在15a的時(shí)間尺度上,淮河流域極端氣溫冷指數(shù)變化的平均周期為22a左右,大約經(jīng)歷了2次暖-冷或冷-暖的變化過(guò)程。48a時(shí)間尺度由于受研究時(shí)段的限制難以完全呈現(xiàn),在此不作分析,而8a時(shí)間尺度上各極端氣溫冷指數(shù)的周期變化表現(xiàn)出較大的差異,平均周期為10a左右,經(jīng)歷了準(zhǔn)6個(gè)周期的冷-暖變化。極端氣溫暖指數(shù)在30a左右的震蕩周期最明顯,其次為15a和48a。其中在30a時(shí)間尺度上暖晝、暖夜、夏季和熱夜日數(shù)以及日最高和最低氣溫的極高值均存在2個(gè)明顯的高溫中心和1個(gè)低溫中心,對(duì)應(yīng)的年份分別為1965、1985和2005年,因此,在30a時(shí)間尺度上淮河流域極端氣溫暖指數(shù)變化的平均周期也為40a左右,大約經(jīng)歷了準(zhǔn)2次暖-冷或冷-暖的變化過(guò)程。在15a時(shí)間尺度上,暖晝?nèi)諗?shù)、暖夜日數(shù)、夏季日數(shù)、熱夜日數(shù)、日最高和最低氣溫的極低值存在著3個(gè)明顯的高溫中心和3個(gè)低溫中心,對(duì)應(yīng)的年份分別是1965、1971、1980、1988、1998和2010年,因此,在15a的時(shí)間尺度上,淮河流域極端氣溫暖指數(shù)變化的平均周期為15a左右,大約經(jīng)歷了3次暖-冷的變化過(guò)程。48a時(shí)間尺度由于受研究時(shí)段的限制難以完全呈現(xiàn),因此不作分析。10a時(shí)間尺度下暖指數(shù)的周期變化極不明顯且顯著小于冷指數(shù)的變化,因此,在小的周期波動(dòng)上,淮河流域暖指數(shù)的變化較冷指數(shù)更為穩(wěn)定。
(1)時(shí)序變化上,1960-2012年淮河流域極端氣溫冷指數(shù)整體呈減少趨勢(shì),暖指數(shù)則呈上升趨勢(shì),冷暖指數(shù)暖化發(fā)展的態(tài)勢(shì)十分明顯,同時(shí)也驗(yàn)證了淮河流域極端氣溫指數(shù)的變化與同期長(zhǎng)江流域、黃河流域的變化高度契合[15-16],這與已有的關(guān)于全球和其它區(qū)域的研究結(jié)果高度契合,但同時(shí)也應(yīng)看到,暖晝?nèi)諗?shù)和日最高氣溫極高值的減少趨勢(shì)體現(xiàn)出淮河流域極端氣溫變化的獨(dú)特性。
(2)空間布局上,各站點(diǎn)極端氣溫指數(shù)的變化均存在較大差異,部分極端氣溫指數(shù)存在升降兩種變化趨勢(shì)共存的局面。冷指數(shù)中冷晝、冷夜、冰凍和霜凍日數(shù)(日最高和最低氣溫的極低值)在淮河中下游地區(qū)的降幅(升幅)較大,上游地區(qū)變化則相對(duì)較小。暖指數(shù)變化的空間離散化特征明顯,升幅較大的地區(qū)主要分布在流域的東部和南部地區(qū),西部和北部地區(qū)的變化相對(duì)較小。冷暖指數(shù)變化的空間布局證實(shí)了極端氣溫變化的晝夜不對(duì)稱(chēng)性,而且還體現(xiàn)了氣溫變化在空間分布上的非均衡性[15,19],而這又與海拔高度、下墊面性質(zhì)和大氣環(huán)流等因素密切相關(guān)。
(3)突變節(jié)點(diǎn)上,極端氣溫冷指數(shù)的突變主要發(fā)生在20世紀(jì)80年代,暖指數(shù)的突變則主要發(fā)生在2000年左右,其中尤以冷晝、冷夜、暖晝、日最高和最低氣溫極高值的突變最為明顯。與冷指數(shù)的變化相比,暖指數(shù)的變化在突變節(jié)點(diǎn)上表現(xiàn)為后延性的特征,在變化幅度上表現(xiàn)為更加穩(wěn)定的特征,與吳燦等[16]的研究相比,冷指數(shù)的突變提前了10a左右,暖指數(shù)的突變則后延至2000年左右,這同樣體現(xiàn)了淮河流域極端氣溫變化的特殊性。
(4)周期波動(dòng)上,冷指數(shù)存在著4類(lèi)尺度的周期變化規(guī)律,構(gòu)成了以15a和28a為代表的主周期,其中28a時(shí)間尺度上的變化周期為40a左右,15a時(shí)間尺度的變化周期為22a左右,8a時(shí)間尺度的變化周期為10a左右。暖指數(shù)存在著3類(lèi)尺度的周期變化規(guī)律,其中30a時(shí)間尺度的變化周期也為40a左右,15a時(shí)間尺度的變化周期為15a左右。對(duì)比發(fā)現(xiàn),不同時(shí)間尺度上暖指數(shù)的變化較冷指數(shù)呈現(xiàn)出更強(qiáng)的穩(wěn)定性特征,在變化趨勢(shì)上表現(xiàn)出更長(zhǎng)持續(xù)性的特征,這也從側(cè)面反映了過(guò)去50a北半球暖指數(shù)處于偏多期,冷指數(shù)處于相對(duì)偏少期的狀況[16]。
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Evolution Characteristics of the Extreme Temperature in Huaihe River Basin from 1960 to 2012
XIE Zhi-xiang,LI Ya-nan,QIN Yao-chen,ZHANG Yan-ping
(College of Environment and Planning, Henan University/Key Laboratory of Geospatial Technology for Middle and Lower Yellow River Region, Kaifeng 475004,China)
Based on daily maximum and minimum temperature observed by the China Meteorological Administration at 28 meteorological stations in the Huaihe River Basin from 1960 to 2012, linear trend estimation Mann-Kendall test mutations and wavelet analysis were used to analyze extreme temperature changes. Twelve indices of extreme temperature were included. The results showed that: (1) cool night, ice days and frost days displayed declining trend at rates of 4.08, 0.78 and 5.10d·10y-1(P<0.05) respectively, warm nights, summer days and tropical nights exhibited rising trend at rates of 1.87, 2.08 and 2.82d·10y-1(P<0.05), the trends for annual maximum (minimum) value of daily minimum and annual minimum value of daily maximum range were 0.34(0.62) and 1.80℃·10y-1(P<0.05), while cool days, warm days and annual maximum value of daily maximum range were not significant. (2) Spatial distribution of linear tread in extreme temperature indices in Huaihe River Basin had big differences. In general, cool days, cool nights, ice days, frost days and annual maximum (minimum) value of daily minimum were showed obviously positive (negative) trends in Middle and Lower Huaihe River Region, but the change in Upper Huaihe River Region were not obvious at all. The range of variation in warm indices in the South and East of Huaihe River Basin were more sensitive than the North and West. (3) The time points of abrupt change for cold indices were mainly concentrated in 1980s, while the time points of abrupt change for warm indices were happened around 2000. Compared with cold indices, the mutation of warm indices showed the characteristics of ductility, stability and continuity. (4) There were 4 classes time variation of cold indices when the warm indices had 3 kinds of scale. The period of cold indices was more stability than the warm indices, especially for the time scale under ten cycles.
Extreme temperature; Trend variations; Spatial difference; Mann-Kendall; Wavelet analysis; Huaihe river basin
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2016-11-17
。E-mail:qinyc@henu.edu.cn
國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃973項(xiàng)目(2012CB955804);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41671536;41501588)
謝志祥(1990-),博士生,主要從事區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究。E-mail:zhixiang1108@163.com