基于百分位數(shù)法的廣東氣溫變化特征研究

余銳，侯靈，云翔，鄧若釗，孫麗穎

（1.佛山市三水區(qū)氣象局，廣東佛山 528100；2.廣東省氣象數(shù)據(jù)中心，廣東廣州 510640；3.廣州市荔灣區(qū)氣象局，廣東廣州 510145；4.遂溪縣氣象局，廣東遂溪 524300；5.廣州市增城區(qū)氣象局，廣東廣州 511300）

全球變暖已是一個(gè)公認(rèn)的事實(shí)［1］。研究指出，近幾十年來(lái)廣東的氣溫明顯變暖［2－9］，例如伍紅雨等［2］研究發(fā)現(xiàn)，華南年極端最高、最低氣溫均呈明顯增溫趨勢(shì)，并分別在2003年、1978年左右發(fā)生增溫突變；曾琮等［3］的研究表明，廣東冬季平均氣溫以每10年升高0.25℃的速率明顯上升，但增溫速率低于全國(guó)平均增溫速率；吳子璇等［4］研究指出，珠三角地區(qū)平均氣溫、平均最高氣溫和平均最低氣溫均以高于每10年升高0.07℃的速率顯著升高。

在以往的研究中，平均氣溫常被用于分析氣溫的整體變化特征［3－7］，最高氣溫和最低氣溫常被用于研究極端氣溫變化［2，8－9］。然而，只關(guān)注平均氣溫或極端氣溫容易忽略氣溫序列中其他部分的細(xì)節(jié)。百分位數(shù)法將數(shù)據(jù)集劃分為若干部分，提供了占總數(shù)特定百分比的觀察點(diǎn)的信息，更能夠反映出數(shù)據(jù)的整體特點(diǎn)［10］。鑒于此，本研究基于百分位數(shù)法，在季節(jié)尺度上探討了廣東氣溫變化的時(shí)空特征，對(duì)該區(qū)域氣溫變化規(guī)律進(jìn)行更加全面的研究，以期為合理布局工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)應(yīng)對(duì)氣候變化提供理論依據(jù)。

1 資料和方法

1.1 資料

本研究使用的資料為廣東86個(gè)國(guó)家氣象觀測(cè)站逐日最高氣溫（tmax）和最低氣溫（tmin）數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的質(zhì)量控制，包括界限值檢查、范圍值檢查、內(nèi)部一致性檢查、時(shí)變檢查和時(shí)間持續(xù)性檢查。為了確保各氣象站觀測(cè)資料的可比性，選取各站點(diǎn)數(shù)據(jù)完整的1973年3月—2022年2月作為研究時(shí)段。

季節(jié)劃分方法：春季為3—5月、夏季為6—8月、秋季為9—11月、冬季為12月—次年2月。氣溫日較差（diurnal temperature range，DTR）定義：一天中氣溫最高值與最低值之差，即DTR＝tmax－tmin。

1.2 基于百分位數(shù)法的趨勢(shì)分析

Robeson［10］在分析北美氣溫變化趨勢(shì)時(shí)首次提出了“時(shí)變百分位數(shù)”的概念，后來(lái)該方法被許多學(xué)者用于研究各類氣象要素序列子集的變化特征［11］。本研究對(duì)每個(gè)測(cè)站每年各季節(jié)的氣溫序列，從10% ～90%每隔10個(gè)百分位計(jì)算得到tmax、tmin和DTR的百分位數(shù)序列，基于百分位數(shù)的時(shí)間序列，使用Sen等［12］提出的Sen斜率法通過(guò)計(jì)算序列斜率對(duì)的中值得到趨勢(shì)β：

其中，xi和xj分別表示第i年和第j年的百分位數(shù)；Median表示取中值函數(shù)。根據(jù)86個(gè)站點(diǎn)不同百分位數(shù)的空間平均值，計(jì)算整個(gè)區(qū)域的趨勢(shì)。使用非參數(shù)Mann－Kendall（M－K）檢驗(yàn)法判斷趨勢(shì)顯著性［13－14］

1.3 貝葉斯突變檢測(cè)

時(shí)序分析往往依賴于模型的選擇，對(duì)于相同的時(shí)間序列，不同的模型可能給出不同的甚至是相悖的分析結(jié)果。貝葉斯模型平均算法放棄了“單一最佳模型”的概念，將許多模型組合成一個(gè)平均模型?；谪惾~斯時(shí)間序列分析算法的貝葉斯突變檢測(cè)屬于概率突變檢測(cè)方法，相比傳統(tǒng)的突變點(diǎn)分析方法，該方法的優(yōu)勢(shì)在于能夠量化某點(diǎn)為突變點(diǎn)的概率，具體公式見文獻(xiàn)［15］。

2 結(jié)果與分析

圖1 給出了1973—2021年廣東tmax、tmin和DTR區(qū)域平均的不同百分位數(shù)的變化趨勢(shì)?？傮w而言，tmax和tmin均呈現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì)，表明廣東的氣候在變暖。

圖1 廣東t max（a）、t min（b）和DTR（c）不同百分位數(shù)的趨勢(shì)

tmax的升溫速率介于每10年升高0.22～0.43℃之間。春季tmax的氣溫上升速率最大，各個(gè)百分位變率均超過(guò)每10年0.3℃，其中10%分位數(shù)的增速最大，為每10年升高0.43℃；夏季和冬季tmax的增加速率大多在每10年0.3℃以下。春季、夏季和秋季tmax的升溫趨勢(shì)幾乎在所有百分位下都能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，除了春季的10%和20%分位數(shù)；冬季tmax僅在60%、80%和90%分位數(shù)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

從tmin的分布看出，秋季和冬季的升溫速率較大，分別為每10年升高0.22～0.60℃和0.31～0.43℃；秋季tmin在低百分位的升溫速率比高百分位的更大；冬季則是高百分位的增速更大。雖然夏季tmin的上升趨勢(shì)在各個(gè)百分位下都通過(guò)了99%的顯著性檢驗(yàn)，但升溫速率較小，并且在不同百分位之間差異也較小。

春季和夏季DTR的變化速率隨著百分位數(shù)的增加而增大，即較高百分位對(duì)應(yīng)著有較大的變率，春季從每10年升高0.02℃增大到0.35℃；夏季從每10年升高0.01℃增大到0.15℃，且僅在較高百分位上升趨勢(shì)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)；秋季和冬季的DTR幾乎在所有百分位均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，除了在冬季10%分位數(shù)為每10年升高0.03℃；此外只有冬季90%分位數(shù)趨勢(shì)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

圖2為86個(gè)站點(diǎn)的tmax、tmin和DTR在不同百分位的變化趨勢(shì)。

圖2 廣東不同季節(jié)不同站點(diǎn)t max、t min和DTR百分位數(shù)趨勢(shì)的分布

4個(gè)季節(jié)所有百分位點(diǎn)tmax、tmin和DTR對(duì)應(yīng)的站點(diǎn)總數(shù)分別有99%、97%和54%呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。三者中DTR變率在站點(diǎn)間的差異是最大的，變化幅度介于每10年變化幅度在－1.00～0.88℃之間。tmax的變化趨勢(shì)在不同百分位沒有呈現(xiàn)出明顯的差異，并且站點(diǎn)之間變率的差異在各個(gè)百分位也表現(xiàn)出相似的特征（圖2a－d）。春季和夏季站點(diǎn)tmin百分位數(shù)趨勢(shì)分布的離散程度較小（圖2e－f）；秋季不同站點(diǎn)之間變率的差異在較低百分位較大，在較高百分位較?。▓D2g）；冬季tmin的增溫速率隨著百分位數(shù)的增加而增大，在60%分位數(shù)達(dá)到最大（圖2h）。無(wú)論是哪個(gè)季節(jié)，站點(diǎn)DTR趨勢(shì)分布的離散程度都隨著百分位數(shù)的增加而增大，春季和夏季變率從低百分位到高百分位呈現(xiàn)增大的特征，秋季和冬季則是呈現(xiàn)減小的特征。

為了進(jìn)一步探討增暖的過(guò)程，利用貝葉斯突變檢測(cè)算法得到了廣東tmax、tmin和DTR區(qū)域平均的不同百分位數(shù)的概率最大突變點(diǎn)，結(jié)果如表1所示。

表1 廣東t max、t min和DTR不同百分位數(shù)的概率最大突變時(shí)間點(diǎn)年

從表1可以看出，幾乎所有的突變都是正向的，即突變點(diǎn)后相較突變點(diǎn)前氣溫都有所升高。春季，tmax的突變主要發(fā)生在20世紀(jì)90年代；tmin較低百分位的突變主要發(fā)生在20世紀(jì)90年代，較高百分位的突變主要發(fā)生在21世紀(jì)10年代；DTR較低百分位的突變主要發(fā)生在20世紀(jì)70年代末，較高百分位的突變主要發(fā)生在20世紀(jì)90年代中期。夏季，tmax的突變大多發(fā)生在1994年和1998年；tmin的突變大多發(fā)生在1977年和1998年；DTR的突變最多發(fā)生在2000年。秋季，tmax、tmin和DTR的突變點(diǎn)在不同百分位差異較大。冬季，tmax的突變主要發(fā)生在20世紀(jì)80年代；tmin不同百分位數(shù)的突變點(diǎn)差異較大；DTR在較低百分位的突變時(shí)間點(diǎn)普遍早于較高百分位的突變點(diǎn)。

圖3、圖4、圖5分別為tmax、tmin和DTR的10%、50%和90%分位數(shù)趨勢(shì)的空間分布。

圖3 廣東不同季節(jié)t max不同百分位數(shù)趨勢(shì)的空間分布

圖4 廣東不同季節(jié)t min不同百分位數(shù)的趨勢(shì)的空間分布

圖5 廣東不同季節(jié)DTR不同百分位數(shù)的趨勢(shì)的空間分布

tmax、tmin升溫最明顯的都出現(xiàn)在珠三角和東南沿海地區(qū)。對(duì)tmax而言，較高百分位對(duì)應(yīng)的趨勢(shì)能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)較多，而較低百分位對(duì)應(yīng)的升溫速率較大。tmax的10%分位數(shù)趨勢(shì)在夏季明顯小于其他季節(jié)，50%分位數(shù)趨勢(shì)在冬季能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)最少，90%分位數(shù)趨勢(shì)在不同季節(jié)的空間分布差異不大。tmin較大的升溫速率出現(xiàn)在秋季的10%分位數(shù)，以及冬季的50%分位數(shù)，并且?guī)缀跛姓军c(diǎn)都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。春季和夏季tmin增速較小，大多低于每10年升高0.4℃，且不同百分位數(shù)趨勢(shì)的空間分布差異不大。DTR趨勢(shì)的空間分布在不同季節(jié)不同百分位差異明顯，10%分位數(shù)的變化趨勢(shì)在四個(gè)季節(jié)能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)很少；50%和90%分位數(shù)變化趨勢(shì)在春季和夏季大多表現(xiàn)為上升，且能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)較多，而在秋季和冬季大多站點(diǎn)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)；DTR的90%分位數(shù)趨勢(shì)要明顯大于10%和50%分位數(shù)趨勢(shì)。

3 結(jié)論

1）廣東整體的氣候在變暖，tmax、tmin百分位數(shù)趨勢(shì)呈現(xiàn)顯著上升的特征，DTR在春季和夏季增大、在秋季和冬季減小。春季，tmax的升溫速率最大，秋季和冬季tmin的增速較大。DTR的變率僅在春季和夏季的較高百分位通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

2）同一季節(jié)tmax不同百分位數(shù)趨勢(shì)的差異不大；春季和夏季tmin不同百分位數(shù)趨勢(shì)的差異較小，秋季和冬季差異較大；春季和夏季DTR變化速率隨著百分位數(shù)的增加而增大，秋季和冬季則呈現(xiàn)減小的特征。不同站點(diǎn)之間DTR趨勢(shì)的差異大于tmax和tmin，并且這種差異隨著百分位數(shù)的增加而增大。

3）研究時(shí)段內(nèi)氣溫發(fā)生的突變都是正向的，進(jìn)一步佐證了廣東增暖的事實(shí)。tmax、tmin和DTR發(fā)生突變的時(shí)間點(diǎn)大多在2000年以前。

4）從空間分布上看，珠三角和東南沿海地區(qū)tmax、tmin升溫最明顯。DTR趨勢(shì)的空間分布在不同季節(jié)不同百分位差異明顯，在高百分位變化趨勢(shì)更加顯著。

本研究基于百分位數(shù)法詳細(xì)分析了廣東tmax、tmin和DTR的變化特征，相比以往的研究，從氣溫序列中提取了更為豐富的信息，涵蓋了氣溫普遍范圍內(nèi)的特征。tmax、tmin受全球變暖的影響，在不同季節(jié)均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，這與前人的研究結(jié)果一致［2，9］，然而并不是所有的上升趨勢(shì)都是顯著的，例如冬季tmax的低百分位數(shù)趨勢(shì)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。冬季tmin的增大，有利于暖冬的出現(xiàn)，符合前人提出的廣東冬季氣溫變暖的觀點(diǎn)［3，6］。此外，本研究表明珠三角和東南沿海地區(qū)是廣東顯著增暖的區(qū)域，也與前人的結(jié)論一致［16－17］?？傮w而言，該方法具備科學(xué)性和可靠性，并且針對(duì)氣溫序列子集的分析更為細(xì)致，有助于更加全面地認(rèn)識(shí)廣東氣溫的變化規(guī)律。