阿勒泰地區(qū)夏季高溫特征及預(yù)報(bào)指標(biāo)分析

摘要 利用2014—2018 年阿勒泰地區(qū)7個(gè)縣（市）的夏季高溫天氣資料，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析了≥35 ℃、≥37 ℃和≥40 ℃高溫天氣的時(shí)空分布特征。發(fā)現(xiàn)2014—2018年夏季高溫日數(shù)最多為2015年，最少為2018年，福?？h高溫日最多，青河縣高溫日最少，7月高溫日出現(xiàn)頻率最大，≥37 ℃高溫日主要集中在7—8月，≥40 ℃高溫日全部集中于7月。通過(guò)分析 ECWMF 數(shù)值模式未來(lái)36～48 h的500 hPa位勢(shì)高度、850 hPa溫度、2 m溫度以及海平面氣壓的預(yù)報(bào)結(jié)果，細(xì)化總結(jié)出6—8月≥35 ℃ 、≥37 ℃和≥40 ℃高溫精細(xì)化預(yù)報(bào)指標(biāo)。

關(guān)鍵詞 阿勒泰地區(qū)；高溫天氣；影響指標(biāo)

中圖分類(lèi)號(hào)：P423.3+3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2023）03–0089-03

在全球變暖的氣候背景下，高溫氣候事件多發(fā)、頻發(fā)。談建國(guó)等[1]發(fā)現(xiàn)近10年和近5年的平均年高溫日數(shù)在絕大多數(shù)城市表現(xiàn)為增加的趨勢(shì)。還有不少學(xué)者都對(duì)高溫天氣進(jìn)行了多角度、多地域的研究，均發(fā)現(xiàn)各地高溫日數(shù)明顯增多，強(qiáng)度明顯增強(qiáng)[2-3]。2018年，多個(gè)國(guó)家出現(xiàn)了極端高溫天氣，數(shù)千人死于高溫[4]。不僅如此，氣候變暖的持續(xù)推進(jìn)還加劇了干旱、火災(zāi)、土地荒漠化的發(fā)生[5]。中國(guó)也有相關(guān)研究表明，中國(guó)冷晝和冷夜日數(shù)趨于減少，而暖晝和暖夜日數(shù)呈明顯增加的趨勢(shì)[6]。我國(guó)西北地區(qū)受持續(xù)高溫和暖冬的影響，引起糧食產(chǎn)量降低和土壤環(huán)境惡化[7]。

隨著高溫天氣對(duì)人類(lèi)健康、生產(chǎn)生活以及生態(tài)環(huán)境的影響日益加大，學(xué)者們始終在不斷探索高溫天氣的影響因子及預(yù)報(bào)方法，制定了許多本地化高溫預(yù)報(bào)、預(yù)警指標(biāo)[8-9]。吳春英等[10]通過(guò)EC模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品和氣溫、相對(duì)濕度等實(shí)況數(shù)據(jù)，14：00分析了撫順的高溫預(yù)報(bào)指標(biāo)。王穎等[11]發(fā)現(xiàn)高溫日數(shù)年際變化序列與08：00氣溫、相對(duì)濕度和太陽(yáng)總輻射相關(guān)性較好，當(dāng)08：00氣溫≥28.0 ℃、相對(duì)濕度≤70.0%、總輻射≥0.8 MJ·m－2時(shí)，較易出現(xiàn)高溫天氣。喬娟等[12]分析了1987—2016不同閾值高溫天氣的時(shí)空分布特征，并通過(guò)氣溫、氣壓等實(shí)況數(shù)據(jù)及ECWMF模式預(yù)報(bào)的850 hPa溫度、海平面氣壓場(chǎng)等物理量總結(jié)出6—8月不同閾值逐月高溫精細(xì)化預(yù)報(bào)指標(biāo)。

不同地域，最高氣溫的影響因子具有差異性。為了探索本地各氣象因素對(duì)高溫天氣過(guò)程的影響，同時(shí)為阿勒泰地區(qū)高溫預(yù)報(bào)、預(yù)警提供定量化的參考指標(biāo)，利用CIMISS氣溫實(shí)況數(shù)據(jù)，選出2014—2018年夏季的高溫天氣過(guò)程，應(yīng)用EC細(xì)網(wǎng)格輸出的各物理量場(chǎng)進(jìn)行分析，總結(jié)出新疆阿勒泰地區(qū)7個(gè)國(guó)家站高溫天氣的預(yù)警指標(biāo)。

1 資料與方法

1.1 資料

使用的資料包括：（1）2014—2018年夏季（6—8月）阿勒泰地區(qū)7個(gè)國(guó)家氣象站的逐日最高氣溫資料；（2）ECMWF模式20：00起報(bào)海平面氣壓、500 hPa高度場(chǎng)、850 hPa溫度、2T溫度格點(diǎn)值，分辨率為0.125°×0.125°。

1.2 方法

以高溫預(yù)警發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)為指標(biāo)，當(dāng)有≥1個(gè)國(guó)家站日的最高氣溫≥35 ℃則記為1個(gè)高溫日。采用線性趨勢(shì)法分析不同閾值高溫出現(xiàn)的時(shí)間和空間變化特征，通過(guò)箱線圖確定關(guān)鍵要素閾值，建立夏季高溫精細(xì)化預(yù)報(bào)指標(biāo)模型。

2 高溫天氣特征分析

2.1 年變化特征

2014—2018年夏季高溫日數(shù)年際波動(dòng)變化大，整體為減少趨勢(shì)。各縣（市）高溫日主要集中在2014年、2015年和2017年，其中，2015年各縣（市）都出現(xiàn)了高溫日。2015年高溫日數(shù)最多，2018年高溫日數(shù)最少。各縣（市）當(dāng)中，福?？h高溫日數(shù)最多，達(dá)48 d。富蘊(yùn)縣次之，高溫日數(shù)達(dá)37 d，其中，2015年達(dá)21 d，是阿勒泰地區(qū)年高溫日數(shù)最大值。吉木乃縣和青河縣高溫日最少，且兩者的高溫日僅出現(xiàn)在2015年和2017年。

2.2 月變化特征

從阿勒泰地區(qū)各縣（市）2014—2018年高溫日數(shù)的月分布來(lái)看，7月高溫日出現(xiàn)頻率明顯大于6月和8月。6月，阿勒泰市、吉木乃縣、青河縣無(wú)高溫日，福?？h、布爾津縣、富蘊(yùn)縣、哈巴河縣的高溫日數(shù)依次遞減。7月，各縣（市）的高溫日數(shù)按照福?？h—富蘊(yùn)縣—布爾津縣—哈巴河縣—阿勒泰市—吉木乃縣、青河縣的順序依次遞減，福?？h月高溫日最多，達(dá)24 d，吉木乃縣和青河縣月高溫日最少，僅3 d。8月，青河縣無(wú)高溫日。福海縣月高溫日最多，為12 d，吉木乃縣和布爾津縣最少，僅1 d。

2.3 不同閾值變化特征

極端高溫有2種界定方法，即百分位相對(duì)閾值法以及絕對(duì)閾值法，后者在預(yù)報(bào)、預(yù)警及科研中得到了更廣泛的使用[13]。根據(jù)中國(guó)氣象局《氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)發(fā)布與傳播辦法》，將2014—2018年夏季高溫分為≥35 ℃、≥37 ℃、≥40 ℃的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析。

隨著閾值升高，各縣（市）高溫日數(shù)呈遞減趨勢(shì)?！?5 ℃高溫日出現(xiàn)頻率最高，≥40 ℃高溫日出現(xiàn)頻率最低。從不同閾值的空間分布來(lái)看，福海縣≥35 ℃、≥37 ℃高溫日最多，富蘊(yùn)縣≥40 ℃高溫日最多。從不同閾值的時(shí)間分布來(lái)看，每年均會(huì)出現(xiàn)≥35 ℃高溫日，≥37 ℃高溫日主要出現(xiàn)在2014—2017年，≥40 ℃高溫日僅出現(xiàn)在2015年。6、7、8月均會(huì)出現(xiàn)≥35 ℃高溫日，≥37 ℃高溫日集中在7—8月，≥40 ℃高溫日全部集中于7月（圖1）。

3 高溫預(yù)報(bào)指標(biāo)分析

氣象學(xué)者對(duì)多種數(shù)值模式進(jìn)行了預(yù)報(bào)檢驗(yàn)和訂正[14-15]。其中，ECMWF模式明顯優(yōu)于其他模式的預(yù)報(bào)性能，因此選用ECMWF模式輸出的500 hPa位勢(shì)高度（H500）、850 hPa溫度（T850）、2 m溫度（T2m）以及海平面氣壓（P0）進(jìn)行指標(biāo)分析。≥40 ℃高溫日樣本較少，僅作為參考。

3.1 500 hPa位勢(shì)高度

圖2為2014—2018年阿勒泰地區(qū)≥35 ℃和≥37 ℃ 2種不同閾值的最高氣溫所對(duì)應(yīng)的500 hPa高度場(chǎng)箱線圖，圖中線段最高點(diǎn)為最大值，最低點(diǎn)為最小值，箱體上部框線為上四分位，下框線為下四分位，“×”為平均值，箱體內(nèi)部橫線為中位線，空心圓點(diǎn)為異常值。圖2a中，≥35 ℃高溫日08：00、14：00、17：00、20：00的H500在576 gpm以上的比例分別為87%、86%、94%、91%，≥37 ℃高溫日在579 gpm以上的比例分別達(dá)到86%、96%、100%、93%，在579～589 gpm之間的比例分別達(dá)到86%、88%、89%、89%?？傮w來(lái)說(shuō)，同一高溫閾值內(nèi)，不同時(shí)次的H500變化幅度較小。同一時(shí)次，≥37 ℃高溫日的H500相比≥35 ℃高溫日的H500偏高2 gpm左右?！?0 ℃高溫日的H500在各個(gè)時(shí)次的差異較小，主要集中在587～590 gpm之間。

3.2 850 hPa溫度

不同高溫閾值的箱線圖中，中位數(shù)、平均值的最大值均出現(xiàn)在17：00，最小值均出現(xiàn)在08：00。圖3a中，08：00有88%的高溫日T850在21～26 ℃之間，14：00有88%的高溫日T850在22～27 ℃之間，17：00有88%的高溫日T850在24～29 ℃之間，20：00有86%的高溫日T850在24～29 ℃之間。圖3b中，17：00箱體最窄，T850分布最集中，上下四分位值在27～30 ℃之間，有83%的高溫日17：00的T850超過(guò)27 ℃。其他時(shí)次，箱體相對(duì)較寬，08：00有82%的高溫日T850在23～28 ℃之間，14：00有83%的高溫日T850在24～29 ℃之間，20：00有86%的高溫日T850在24～30 ℃之間。不同時(shí)次，≥37 ℃高溫日的T850相比≥35 ℃

高溫日偏高2 ℃左右。≥40 ℃高溫日08：00的T850主要集中在28～29 ℃之間，14：00的T850在28～32 ℃之間，17：00的T850在28～34 ℃之間，20：00的T850在31～34 ℃之間。相比≥35 ℃、≥37 ℃高溫日，≥40 ℃高溫日的T850明顯偏高，實(shí)況最高氣溫相比17：00的T850偏高10 ℃（±2 ℃）。

3.3 2 m溫度

圖3中，T2m箱線圖中位數(shù)、平均值的最大值也出現(xiàn)在17：00，≥35 ℃高溫日17：00的T2m平均值為34 ℃，中位數(shù)為35 ℃，≥37 ℃高溫日17：00的T2m平均值為36 ℃，中位數(shù)為37 ℃。08：00的T2m明顯低于其他時(shí)次。

圖4a中，08：00的T2m有85%位于19～25 ℃之間，14：00出現(xiàn)較大增幅，有91%位于31～36 ℃之間，17：00有90%位于33～38 ℃之間，20：00與14：00接近，有87%位于31～36 ℃之間。圖4b中，不同時(shí)次T2m的變化趨勢(shì)與圖3a基本一致，溫度區(qū)間有2 ℃左右的升幅。08：00有85%的T2m位于19～25 ℃之間，14：00有92%位于33～38 ℃之間，17：00有89%位于34～39 ℃之間，20：00有89%位于33～38 ℃之間?！?0 ℃高溫日，08：00的T2m位于24～28 ℃之間，相比≥35 ℃和≥37 ℃高溫日的T2m有明顯增幅。14：00的T2m升至35～40 ℃之間，17：00升至39～41 ℃之間，20：00降至35～40 ℃?？傮w來(lái)看，17：00的T2m與實(shí)際最高溫度最為接近，但降溫過(guò)程來(lái)臨前一天的高溫日，T2m會(huì)出現(xiàn)較大降幅，與實(shí)況最高溫度誤差較大。

3.4 海平面氣壓

高溫日的P0均值和中位數(shù)隨時(shí)間呈遞減的變化趨勢(shì)，08：00最大，20：00最小。圖5a中，08：00的P0有86%位于1 000～1 008：00Pa之間，14：00、17：00有87%分別位于999～1 007 hPa、999～1 005 hPa，20：00有85%位于997～1 004 hPa之間。

圖5b中，08：00、14：00的中位數(shù)、平均數(shù)與≥35 ℃高溫日相比無(wú)明顯差異，17：00、20：00的中位數(shù)、平均數(shù)相比≥35 ℃高溫日均偏高1 hPa。08：00，89%的高溫日P0位于1 002～1 006 hPa之間，14：00有88%位于1 000～1 006 hPa之間，17：00、20：00有89%分別位于997～1 006 hPa、997～1 004 hPa之間。≥40 ℃高溫日不同時(shí)次的P0差異不大，集中于1 000～1 006 hPa之間，17：00和20：00相對(duì)較低，集中于1 000～1002 hPa之間。

根據(jù)上述分析，取各個(gè)物理量在高溫日≥85%的數(shù)據(jù)集中區(qū)間，概括出阿勒泰地區(qū)夏季不同閾值的高溫預(yù)報(bào)指標(biāo)，日常業(yè)務(wù)中可參考指標(biāo)進(jìn)行更為精準(zhǔn)的高溫預(yù)報(bào)（表1）。

4 結(jié)論

（1）2014—2018年夏季高溫日數(shù)年際波動(dòng)變化大，整體為減少趨勢(shì)。各縣（市）高溫日數(shù)2015年最多，2018年最少。福?？h高溫日數(shù)最多，青河縣高溫日數(shù)最少，高溫日主要集中在2014年、2015年和2017年，其中，2015年各縣（市）都出現(xiàn)了高溫日。

（2）7月高溫日出現(xiàn)頻率最高。青河縣高溫日僅出現(xiàn)在7月，阿勒泰市和吉木乃縣高溫日出現(xiàn)在7月和8月。月高溫日最多為福?？h，其7月高溫日達(dá)24 d。

（3）≥35 ℃的高溫日出現(xiàn)頻率最高，≥40 ℃的高溫日出現(xiàn)頻率最低?！?5 ℃、≥37 ℃的高溫日福?？h最多，≥40 ℃的高溫日富蘊(yùn)縣最多。2018年僅出現(xiàn)了≥35 ℃高溫日，≥40 ℃高溫日僅出現(xiàn)在2015年?！?7 ℃高溫日主要集中在7—8月，≥40 ℃高溫日全部集中于7月。

（4）通過(guò)500 hPa位勢(shì)高度（H500）、850 hPa溫度（T850）、2 m溫度（T2m）以及海平面氣壓（P0）概括出阿勒泰地區(qū)夏季高溫預(yù)報(bào)指標(biāo)。在同一高溫閾值內(nèi)，不同時(shí)次的500 hPa位勢(shì)高度變化幅度較小。同一時(shí)次，≥37 ℃高溫日的H500相比≥35 ℃高溫日的H500偏高2 gpm左右。T850是高溫預(yù)報(bào)的重要指標(biāo)，實(shí)況最高氣溫相比17：00的T850偏高10 ℃左右。17：00的T2m與實(shí)際最高溫度最為接近，但降溫過(guò)程來(lái)臨前一天的高溫日，T2m會(huì)出現(xiàn)較大降幅，與實(shí)況最高溫度誤差較大。

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責(zé)任編輯：黃艷飛

Analysis of Summer High Temperature Characteristics and Forecast Indicators in Altay Region

Wang Dan et al（Altay Regional Meteorological Bureau， Altay， Xinjiang 836500）

Abstract Used the summer high temperature weather data in 7 counties and cities in Altay region from 2014—2018， the spatio-temporal distribution characteristics of high temperature weather of 35 ℃， 37 ℃ and 40 ℃ were analyzed statis.It was found that the number of summer high temperature days in 2014 to 2018 was the most in 2015， the least in 2018， the highest high temperature days in Fuhai County， the least high temperature days in Qinghe County， the largest frequency in July， 37 ℃ high temperature days were mainly concentrated in July to August， and 40 ℃ high temperature days were all concentrated in July.High temperature refined prediction indexes of 35 ℃， 37 ℃ and 40 ℃ were summarized by analyzing the prediction of 500 hPa potential height， 850 hPa temperature， 2 m temperature and sea level pressure within 36～48 h by the ECWMF numerical mode.

Key words Altay region; High temperature weather; Impact indicators

基金項(xiàng)目 2020年新疆氣象局科研課題（MS202009）；2019年新疆氣象局科研課題（Q201915）。

作者簡(jiǎn)介 王丹（1993—），女，新疆阿勒泰人，工程師，主要從事短期預(yù)報(bào)和短期氣候預(yù)測(cè)的相關(guān)研究工作。

收稿日期 2023-01-03