1980—2020 年渭河流域高溫?zé)崂藭r空變化特征

鄧甜甜， 耿廣坡， 楊 睿， 張 保

（西安科技大學(xué)測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710054）

IPCC第六次報告指出，2011—2020年全球地表溫度比工業(yè)革命時期上升了1.09 ℃，未來20 a 全球溫度升高將超過1.5 ℃［1］。在氣候變化背景下，高溫?zé)崂耸录陌l(fā)生頻次更高，波及范圍更廣［2-3］。作為一種極端天氣，高溫?zé)崂瞬粌H威脅到人們的生命健康，而且還會對工農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境以及社會的穩(wěn)定發(fā)展造成極大危害。2003 年夏季強高溫?zé)崂耸录須W洲導(dǎo)致超3×104人喪生，農(nóng)業(yè)損失超過1×1014USD［4-5］。2013年夏季中國長江流域中下游發(fā)生罕見的極端高溫事件，導(dǎo)致上千人中暑，對工業(yè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成嚴(yán)重影響［6-7］。因此，科學(xué)認(rèn)識高溫?zé)崂说陌l(fā)生規(guī)律對于減輕其不利影響具有重要作用，受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注［8-9］。

高溫?zé)崂俗鳛橐环N氣象災(zāi)害其具體標(biāo)準(zhǔn)主要依據(jù)高溫對人體產(chǎn)生影響或危害的程度而制定。目前國際上還沒有一個統(tǒng)一的高溫?zé)崂藰?biāo)準(zhǔn)，國內(nèi)外研究中高溫?zé)崂俗R別方法可大致分為三類：（1）絕對閾值法，通過日最高氣溫超過某一溫度值來判定；（2）相對閾值法，通過日最高氣溫超過某一分位數(shù)的溫度來判定；（3）熱浪導(dǎo)致中暑或死亡的人數(shù)［10］。其中，前兩種方法應(yīng)用最為廣泛。第一種方法多適用于區(qū)域尺度，如邢佩等［11］在華北地區(qū)利用絕對閾值法定義日最高氣溫≥35 ℃為1個高溫日，并把高溫?zé)崂藙澐譃? 個等級，結(jié)果發(fā)現(xiàn)華北地區(qū)年高溫日數(shù)整體呈增加趨勢，高、中、低不同等級高溫?zé)崂祟l次的空間分布特征相近，高頻次區(qū)域均集中于內(nèi)蒙古西部、山西西南部和河北南部。姜榮等［12］定義≥35 ℃為高溫天氣，連續(xù)5 d≥35 ℃為一次高溫?zé)崂诉^程，發(fā)現(xiàn)上海市1960—2013年極端高溫天氣呈增強趨勢，尤其是2013年高溫日數(shù)和高溫?zé)崂耸录l(fā)生頻次均達(dá)到最大值。第二種方法適用于全球和國家等大的空間尺度，如賈佳等［13］將95%分位數(shù)的氣溫作為高溫閾值，發(fā)現(xiàn)中國區(qū)域平均高溫日數(shù)呈現(xiàn)先減后增的變化趨勢，且西北地區(qū)易發(fā)生弱高溫?zé)崂耸录?。Keellings等［14］利用氣溫超過95%分位數(shù)閾值的方法定義高溫?zé)崂?，結(jié)果顯示1981—2018年美國各地的熱浪顯著增加，且發(fā)現(xiàn)熱浪強度和面積以及持續(xù)時間和面積都成顯著正相關(guān)，表明熱浪區(qū)域越大，其強度越強，持續(xù)時間越長。目前，國內(nèi)高溫?zé)崂说难芯咳〉梅e極進(jìn)展，但研究區(qū)域主要集中在國家尺度和南方地區(qū)、華北地區(qū)等區(qū)域尺度［7-8,15］，在全球氣候變暖背景下，西北地區(qū)升溫非常明顯，而在西北地區(qū)流域尺度的高溫?zé)崂搜芯窟€相對較少，高溫?zé)崂税l(fā)生的時空規(guī)律還不清晰，量化指標(biāo)也不夠充足。

渭河流域是黃河流域的最大子流域，地理條件得天獨厚，氣候四季分明，是中國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域，其東南部關(guān)中平原更是中國重要的糧食生產(chǎn)基地和人口聚居區(qū)［16］，但因其處于黃土高原干旱區(qū)與濕潤區(qū)過渡地帶，是氣候變化的敏感區(qū)和生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，隨著全球氣候變暖不斷加劇，渭河流域高溫?zé)崂艘装l(fā)。故本文選擇渭河流域為研究區(qū)，利用高溫日數(shù)、高溫初終日、持續(xù)時間、高溫?zé)崂祟l次和強度等指標(biāo)，綜合分析近40 a 來渭河流域高溫?zé)崂说臅r空變化特征，研究結(jié)果有助于科學(xué)辨識高溫?zé)崂说牧饔蛐蕴卣?，可為渭河流域?qū)嵤└邷貫?zāi)害防御和減輕災(zāi)害影響提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

渭 河 流 域 處 于103°57′～110°16′E，33°42′～37°24′N 之間，橫跨陜西省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū)三省，總面積約為1.348×105km2。其中甘肅、陜西和寧夏分別占渭河流域面積的44.1%、49.8%和6.1%。渭河流域總體呈西部高東部低的地勢，其中西部地區(qū)主要為黃土丘陵溝壑區(qū)，東南部主要為關(guān)中平原區(qū)，北部為黃土高原，南部為秦嶺山區(qū)（圖1）。渭河流域?qū)儆诘湫偷拇箨懶约撅L(fēng)氣候，春季氣溫波動較大降水較少，夏季炎熱多雨，秋季涼爽濕潤降水較多，冬季寒冷干燥，年平均氣溫為7.8～13.5 ℃，年平均降水量450～700 mm。在氣候變化背景下，渭河流域升溫明顯，高溫?zé)崂说葰庀鬄?zāi)害多發(fā)生［17-18］。

圖1 渭河流域及其氣象站點分布Fig.1 Distribution map of Weihe River Basin and its meteorological stations

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本研究中使用的數(shù)據(jù)來自中國氣象局國家氣象信息中心發(fā)布的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0），研究時段為1980—2020 年，該數(shù)據(jù)集經(jīng)過了嚴(yán)格的質(zhì)量控制。根據(jù)站點分布和研究時段數(shù)據(jù)記錄完整性，共選取渭河流域及其周邊24個氣象站點，其中陜西省14 個，甘肅省7 個，寧夏回族自治區(qū)3個（表1）。

表1 渭河流域選取氣象站點基本信息Tab.1 Basic information of selected meteorological stations in the Weihe River Basin

1.3 研究方法

1.3.1 高溫日與高溫初終日本文參考國家氣象局的規(guī)定和《氣象災(zāi)害預(yù)警信號圖標(biāo)GB/T 27962-2011》，將日最高氣溫≥35 ℃作為1 個高溫日。高溫初日指每年第一次出現(xiàn)最高氣溫≥35 ℃的日期，高溫終日指每年最后一次出現(xiàn)最高氣溫≥35 ℃的日期［11］。

1.3.2 高溫?zé)崂说燃墝τ诟邷責(zé)崂朔旨墭?biāo)準(zhǔn)，本文參照相關(guān)研究，將高溫?zé)崂朔譃檩p度高溫?zé)崂?、中度高溫?zé)崂?、重度高溫?zé)崂? 個等級［11,14,19］，判別標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

表2 高溫?zé)崂说燃壟袆e標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Judgment standard of high temperature and heat wave grade

1.3.3 高溫?zé)崂藦姸雀邷責(zé)崂搜芯恐?，不僅要反映高溫?zé)崂说拇螖?shù)，還要表征高溫?zé)崂说膹姸?。其中高溫?zé)崂耸录某掷m(xù)時間與高溫?zé)崂诉^程中日最高氣溫都是表征高溫?zé)崂藦姸鹊闹笜?biāo)。為了更好地表征高溫?zé)崂?，將高溫?zé)崂诉^程中日最高氣溫≥35 ℃的累積數(shù)定義為高溫?zé)崂藦姸取Ｓ嬎愎饺缦拢?/p>

式中：Q為高溫?zé)崂藦姸?；n為某年該站出現(xiàn)的總熱浪頻次；Tˉ為某年第i次熱浪過程的平均日最高氣溫（℃）；di為第i次熱浪過程的持續(xù)日數(shù)［20］。

1.3.4Sen+Mann-Kendall趨勢分析本文采用Sen趨勢度與Mann-Kendall法相結(jié)合的方法對高溫日和高溫?zé)崂耸录臅r空變化特征進(jìn)行了分析。Sen 趨勢度計算的是序列斜率對的中值，抗噪性強，但不能判斷序列趨勢的顯著性。假設(shè)有n個樣本xi,…,xn的時間序列，對于所有i，j≤n，且i≠j，xi和xj的分布是不同的。Sen趨勢度的計算公式為：

式中：β為該序列的平均變化率以及事件序列的趨勢。當(dāng)β>0 時，序列呈上升趨勢；當(dāng)β=0 時，序列趨勢不明顯；當(dāng)β<0 時，序列呈下降趨勢；Median 為取中值函數(shù)；xi和xj為樣本時間序列的值；i和j為1,…,n的整數(shù)。

Mann-Kendall（M-K）趨勢分析是一種非參數(shù)檢驗方法，用來檢驗基于時間序列的上升或下降趨勢。其優(yōu)點在于檢驗的樣本不需要遵循某一特定的分布，且比較不容易受異常值的干擾?，F(xiàn)已被廣泛地應(yīng)用于分析降水、徑流和氣溫等要素時間序列的變化情況。其原理如下：

式中：S為檢驗統(tǒng)計量，呈正態(tài)分布，均值為0；Sgn為秩序列；方差為Var(S) =n(n- 1)(2n+ 5)/18。當(dāng)n≥10時，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)系統(tǒng)變量（Z）可以通過以下公式計算：

對于Z>0 時，序列呈上升趨勢；Z<0 時，序列呈下降趨勢；且Z的絕對值在大于等于1.96、2.58 時，表示該序列通過了95%、99%置信度的顯著性檢驗［21-23］。

2 結(jié)果與分析

2.1 高溫日數(shù)的時空變化

從圖2 可以看出，1980—2020 年渭河流域年均高溫日數(shù)波動較大，但總體呈極顯著增加趨勢，趨勢為0.92 d·(10a)-1，表明近40 a 來渭河流域高溫日數(shù)以接近1 d·(10a)-1的速度逐漸增加。統(tǒng)計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，渭河流域近40 a 來高溫日數(shù)年平均值為3.54 d，其中，高溫日數(shù)最多的年份是1997 年和2017 年，分別為10.3 d 和10.8 d，高溫日數(shù)最少的年份是1983年和1984 年，均為0.3 d。將研究時段分為4 個時段（1980—1989 年、1990—1999 年、2000—2009 年、2010—2020 年），從不同時段來看，高溫日數(shù)呈逐步增長趨勢，4 個時段平均高溫日數(shù)分別為1.71 d、3.52 d、4.03 d和5.24 d。

圖2 1980—2020年渭河流域年均高溫日數(shù)的時間變化Fig.2 Time changes of the average annual high temperature days in the Weihe River Basin from 1980 to 2020

渭河流域高溫日數(shù)呈現(xiàn)從西北到東南逐漸遞增的態(tài)勢，其空間分布差異明顯，高溫日數(shù)較大的區(qū)域主要分布在渭河流域的東南部（圖3a），高溫日數(shù)超過4 d 的有蒲城、隴縣、鳳翔、武功、耀縣、秦都、商州，其中蒲城、武功和秦都的高溫日數(shù)明顯高于其他站點，分別為20.0 d、15.7 d、18.6 d。天水和定邊高溫日數(shù)達(dá)2 d及以上，分別為2.2 d和2.0 d，渭河流域其他站點高溫日數(shù)不足2 d。從高溫日數(shù)變化趨勢的空間分布看（圖3b），除華家?guī)X、西吉、六盤山、固原、岷縣、太白、華山無高溫日數(shù)記錄的站點外，渭河流域其他站點高溫日數(shù)都呈增加趨勢。其中蒲城、武功、秦都增加趨勢都超過了3 d·(10a)-1，尤以武功增加趨勢最大，達(dá)到了4 d·(10a)-1。高溫日數(shù)變化趨勢高的站點主要位于渭河流域南部，且臨洮、隴縣、鳳翔、西峰、吳旗、洛川、耀縣、商州都通過了0.01 顯著性檢驗，天水、崆峒、秦都、蒲城、永壽通過了0.05 顯著性檢驗。渭河流域南部站點增加趨勢顯著，大部分都通過了0.01 顯著性檢驗，北部站點增加趨勢較為顯著，基本通過了0.05 水平的顯著性檢驗，中部站點增加趨勢不顯著。

圖3 1980—2020年渭河流域各站年均高溫日數(shù)及其變化趨勢的空間分布Fig.3 Spatial distributions of the average annual high temperature days and its change trend at each stations in the Weihe River Basin from 1980 to 2020

2.2 高溫初日和終日變化特征

從圖4a 可知，渭河流域高溫初日多出現(xiàn)在6 月下旬，高溫初日最早出現(xiàn)在5月上旬，分別在陜西省的定邊、蒲城、鳳翔和秦都。從渭河流域不同年份高溫初日出現(xiàn)的極端情況來看，環(huán)縣、武功、耀縣、商州最早在4 月就出現(xiàn)高溫，分別在2006 年4 月30日、2004 年4 月21 日、2006 年4 月29 日和2011 年4月29日。就高溫初日變化趨勢的空間分布而言（圖4b），渭河流域除定邊、吳旗、環(huán)縣、耀縣呈現(xiàn)推遲趨勢外，其他站點高溫初日都呈提前趨勢。高溫初日呈推遲趨勢的站點分布于渭河流域北部寧夏自治區(qū)境內(nèi)。其中，臨洮、吳旗、西峰、洛川、隴縣、鳳翔、耀縣、商州通過了0.01 顯著性檢驗，崆峒、蒲城、天水、永壽、秦都通過了0.05 顯著性檢驗，崆峒高溫初日提前趨勢最大，達(dá)到-8.16 d·(10a)-1；商州提前趨勢最小，為-0.60 d·(10a)-1。高溫初日的變化趨勢無明顯空間差異性。

圖4 渭河流域高溫初日及其變化趨勢Fig.4 First day of high temperature and its change trend in the Weihe River Basin

由圖5a 可知，渭河流域高溫終日多出現(xiàn)在9 月上旬，但也有部分站點出現(xiàn)在7 月下旬，分別是臨洮、崆峒、西峰以及長武；但位于渭河流域北部的定邊、吳旗、環(huán)縣高溫終日出現(xiàn)在8月。從不同年份高溫終日的極端情況來看，高溫最晚結(jié)束于9月下旬，出現(xiàn)在武功和秦都的2013 年9 月16 日以及商州2013 年9 月14 日。就高溫終日變化趨勢的空間分布而言（圖5b），渭河流域站點高溫終日既有提前也有推遲，高溫終日提前的站點主要分布于渭河流域中部地區(qū)，分別為臨洮、崆峒、西峰、長武、洛川、永壽，其余站點高溫終日都呈推遲趨勢。其中臨洮、吳旗、環(huán)縣、崆峒、西峰、長武、洛川、蒲城、天水、鳳翔、耀縣、商州都通過了0.01 顯著性檢驗，秦都通過了0.05顯著性檢驗。崆峒和洛川高溫終日提前趨勢最明顯，分別達(dá)到了-8.28 d·(10a)-1和-8.15 d·(10a)-1，都提前超過8 d·(10a)-1；環(huán)縣高溫終日推遲趨勢最明顯，達(dá)到了7.99 d·(10a)-1，定邊、吳旗、武功、秦都、商州高溫終日推遲趨勢也較為明顯，都達(dá)到3 d·(10a)-1以上。

圖5 渭河流域高溫終日及其變化趨勢Fig.5 Last day of high temperature and its change trend in the Weihe River Basin

2.3 高溫?zé)崂耸录卣?/h3>

2.3.1 高溫?zé)崂说燃壓皖l次統(tǒng)計分析表明，1980—2020 年渭河流域24 個臺站共發(fā)生了465 次高溫?zé)崂耸录?，其中輕度高溫?zé)崂?00次，占總高溫?zé)崂耸录?4.52%；中度高溫?zé)崂?17 次，占總高溫?zé)崂耸录?5.16%；重度高溫?zé)崂?8 次，占總高溫?zé)崂耸录?0.32%（表3）。輕度高溫?zé)崂苏伎偢邷責(zé)崂艘话胍陨?，由此可以看出，渭河流域更易發(fā)生輕度高溫?zé)崂耍卸雀邷責(zé)崂舜沃?，重度高溫?zé)崂税l(fā)生的最少，但每10 次高溫?zé)崂耸录兄辽儆? 次是重度高溫?zé)崂恕?/p>

表3 1980—2020年渭河流域不同等級高溫?zé)崂耸录y(tǒng)計Tab.3 Statistics of high temperature and heat wave events of different grades in the Weihe River Basin from 1980 to 2020

各站累計不同等級高溫?zé)崂祟l次的空間分布如圖6a～c 所示。華家?guī)X、固原、西吉、六盤山、崆峒、岷縣、洛川、太白、華山共9個站點無輕度高溫?zé)崂?，其中蒲城、武功、秦都輕度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多，分別為68 次、59 次、89 次；臨洮、華家?guī)X、固原、西吉、六盤山、崆峒、西峰、長武、岷縣、太白、華山共11 個站點無中度高溫?zé)崂?，比無輕度高溫?zé)崂耸录军c增加了2個，蒲城、武功、秦都中度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多，分別為39 次、31 次、41 次；僅定邊、蒲城、隴縣、鳳翔、武功、耀縣、秦都7個站點發(fā)生重度高溫?zé)崂?，其?7 個站點均無重度高溫?zé)崂耸录?，其中蒲城、武功、秦都重度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多，分別為20 次、11次、13 次。可以看出，不同等級高溫?zé)崂祟l次在空間分布上較為一致，輕度、中度、重度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多的站點均為陜西省的蒲城、武功、秦都。此外，隴縣、鳳翔、耀縣、商州輕度高溫?zé)崂撕椭卸雀邷責(zé)崂祟l次也相對較高，不同等級高溫?zé)崂祟l次較高的站點都位于渭河流域東南部的關(guān)中平原。

此外，累計熱浪頻次最多的站點和輕度、中度、重度高溫?zé)崂舜螖?shù)最多的站點一樣，也是蒲城、武功、秦都，分別達(dá)到113 次、143 次和95 次，與不同等級高溫?zé)崂祟l次空間分布大體一致（圖7a）。熱浪累計頻次除華家?guī)X、固原、西吉、六盤山、崆峒、岷縣、太白、華山8 個沒有發(fā)生高溫?zé)崂耸录恼军c外，其余都呈增加趨勢（圖7b）。其中耀縣、秦都通過0.01 顯著性檢驗，臨洮通過0.05 顯著性檢驗。秦都增加趨勢最明顯，達(dá)到0.59 次·(10a)-1，臨洮變化趨勢最小，為0.01 次·(10a)-1。

圖7 渭河流域各站累計高溫?zé)崂祟l次及其變化趨勢的空間分布Fig.7 Spatial distributions of cumulative high temperature and heat wave frequency and its change trend at each stations in the Weihe River Basin

2.3.2 高溫?zé)崂顺掷m(xù)時間和強度從各站點高溫?zé)崂似骄掷m(xù)天數(shù)來看（圖8a），熱浪持續(xù)時間較長的站點都分布于渭河流域東南部，空間分布具有差異性，且與高溫?zé)崂耸录l(fā)生頻次在空間上具有一致性。渭河流域高溫?zé)崂丝偲骄掷m(xù)天數(shù)大部分在1～5 d 之間，其中蒲城、秦都、武功熱浪持續(xù)天數(shù)最長，都達(dá)到10 d 以上，分別為12.9 d、12.9 d、10.0 d，與不同等級高溫?zé)崂税l(fā)生次數(shù)最多站點具有一致性。隴縣、鳳翔、耀縣和商州熱浪持續(xù)天數(shù)在2 d 以上，分別為2.0 d、2.8 d、3.7 d和2.3 d。渭河流域其余各站熱浪持續(xù)天數(shù)都在2 d 以下，可以看出熱浪持續(xù)天數(shù)最長的站點均位于渭河流域陜西省內(nèi)。從趨勢上看（圖8b），除未發(fā)生高溫?zé)崂说恼军c外其他站點都呈增加趨勢，增加天數(shù)較多的站點主要分布于渭河流域南部。其中定邊、長武、商州通過了0.05顯著性檢驗，秦都通過了0.01 顯著性檢驗，武功平均持續(xù)天數(shù)增多趨勢最明顯，達(dá)到2.8 d·(10a)-1。

圖8 渭河流域各站高溫?zé)崂丝偲骄掷m(xù)天數(shù)及其變化趨勢的空間分布Fig.8 Spatial distributions of the total average duration of high temperature and heat waves and its change trend at each stations in the Weihe River Basin

高溫?zé)崂藦姸瓤梢跃C合表征持續(xù)時間和最高溫度信息，利用公式（1），計算并獲取了各站點近40 a來高溫?zé)崂藦姸龋▓D9）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，渭河流域高溫?zé)崂藦姸鹊目臻g差異較明顯，強度較高站點主要分布在流域南部，強度基本大于2，北部站點也較高，強度在0.5～1.0 之間，僅中部站點高溫?zé)崂藦姸容^低，在0.0～0.5 之間。其中蒲城、秦都高溫?zé)崂藦姸茸罡撸謩e為7.23和6.93。

圖9 1980—2020年渭河流域各站高溫?zé)崂藦姸鹊目臻g分布Fig.9 Spatial distribution of high temperature and heat wave intensity at each stations in the Weihe River Basin from 1980 to 2020

從不同時段來看（圖10），渭河流域近40 a 來高溫?zé)崂藦姸日w呈顯著上升趨勢，趨勢為4.8 d·(10a)-1，且1980—1989 年增幅最為明顯，可以看出1990年之前渭河流域高溫?zé)崂藦姸绕停?990年后高溫?zé)崂藦姸葎≡?，這表明隨著全球氣候變暖的加劇，渭河流域高溫?zé)崂藦姸瓤赡軙M(jìn)一步增強，這會對人類健康、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等造成嚴(yán)重威脅，需要得到足夠的重視。

圖10 不同年代際渭河流域高溫?zé)崂藦姸菷ig.10 Intensity of high temperature and heat wave in the Weihe River Basin in different decades

高溫?zé)崂巳菀讓θ梭w健康造成不利影響，許遐禎等［24］發(fā)現(xiàn)高溫?zé)崂诉^程造成的人群超額死亡率在20%以上，且對0～5 歲的嬰幼兒和60～80 歲的高齡人群危害較大。劉建軍等［25］發(fā)現(xiàn)熱浪除直接造成人類死亡外，還會加速呼吸系統(tǒng)、消化系統(tǒng)及心血管等疾病的發(fā)病進(jìn)程，渭河流域人口主要集中在東南部的關(guān)中盆地（圖11），而人口高密度區(qū)域與高溫?zé)崂烁邚姸葏^(qū)域在空間上是基本重合的，這嚴(yán)重威脅著流域人口尤其是脆弱性人群的身體健康和生命安全，因此，要重點加強渭河流域高危害性高溫?zé)崂说念A(yù)警與防范。

圖11 2000、2010年渭河流域人口密度空間分布Fig.11 Spatial distributions of population density in Weihe River Basin in 2000 and 2010

3 討論

總體來看，渭河流域大部分區(qū)域自20 世紀(jì)80年代以來，高溫日數(shù)及高溫?zé)崂耸录曙@著增加趨勢，同時也存在明顯的空間差異性。程肖俠等［26］研究發(fā)現(xiàn)近半個世紀(jì)以來陜西省高溫頻次明顯增多、強度明顯增強，且高溫?zé)崂祟l次呈南多北少、東多西少的分布特征，同時高溫初日呈提前趨勢，高溫終日呈推遲趨勢。姬霖等［27］研究發(fā)現(xiàn)1960—2017 年渭河流域日最高溫呈增長趨勢，與全球氣溫變化趨勢基本一致，特別是20 世紀(jì)80 年代后上升速率明顯加快，這與本研究的結(jié)果是基本一致的。

渭河流域高溫?zé)崂说目臻g差異性是由多種因素引起的，首先是地理位置和地形因素，由于渭河流域地勢西部高東部低，且南部為秦嶺，北部為黃土高原，東南部為關(guān)中平原，從結(jié)果可以看出，海拔較高的幾個站點如太白和華山就沒有高溫記錄；其次是城市熱島效應(yīng)，相關(guān)研究指出20 世紀(jì)80 年代以來隨著城市化和工業(yè)化速度的加快，城市熱島效應(yīng)更加顯著，且熱島效應(yīng)影響下的氣溫變化和中國以及全球氣溫變化相一致［28］，本研究中高溫?zé)崂藦姸容^高的站點集中于關(guān)中城市群，城市熱島效應(yīng)一定程度上加劇了高溫?zé)崂?。此外，部分研究發(fā)現(xiàn)高溫?zé)崂说淖兓c降水日數(shù)、年際/年代際尺度的大氣環(huán)流模式、土壤濕度密切相關(guān)［29-31］。本研究還存在一些不足，如研究中高溫?zé)崂私Y(jié)果是基于站點數(shù)據(jù)，區(qū)域代表性稍顯不足，后期研究中將考慮采用氣象柵格數(shù)據(jù)提高結(jié)果可靠性。同時，本研究僅限于高溫?zé)崂藭r空變化特征分析，并未涉及高溫?zé)崂税l(fā)生機(jī)理及原因，由高溫?zé)崂藢?dǎo)致的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境等的影響還有待進(jìn)一步研究。

4 結(jié)論

（1）渭河流域1980—2020 年高溫日數(shù)以接近1 d·(10a)-1的速率呈極顯著增加趨勢，多年平均值為3.54 d，高溫日數(shù)最多的年份是1997 年和2017 年，分別為10.3 d 和10.8 d。高溫日數(shù)各站點呈現(xiàn)出從西北到東南逐漸遞增的空間分布特征，高值站點主要分布在渭河流域的東南部，其中以關(guān)中平原站點高溫日數(shù)增加趨勢最為顯著。

（2）高溫初日最早時間在4 月下旬，高溫終日最晚時間在9 月上旬，高溫初終日時間間隔最長約5.5個月。除無高溫數(shù)據(jù)的站點外，趨勢分析表明渭河流域大部分的站點高溫初日呈顯著性提前，提前天數(shù)約3～5 d·(10a)-1，接近一半的站點高溫終日呈顯著性推遲，推遲天數(shù)約3 d·(10a)-1，這表明渭河流域受到高溫影響的總時間變長了。

（3）近40 a 來渭河流域輕度、中度和重度高溫?zé)崂税l(fā)生次數(shù)占比分別為64.52%、25.16% 和10.32%，不同等級高溫?zé)崂祟l次較高的站點都位于流域東南部的關(guān)中平原，且與熱浪持續(xù)時間和高溫?zé)崂藦姸瓤臻g特征一致，其中累計熱浪頻次、熱浪持續(xù)時間和熱浪強度最高的站點都為關(guān)中平原的蒲城、武功和秦都，說明關(guān)中平原是渭河流域高溫?zé)崂说闹匦摹?/p>