基于1960-2013年观测数据的中国夏季极端高温的时间和空间变化特征外文翻译资料

 2022-12-10 15:57:56

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基于1960-2013年观测数据的中国夏季极端高温的时间和空间变化特征

摘要：

基于中国772个测站的日常气温数据，目前的研究使用绝对指标和百分数指标来研究中国1960-2013年夏季极端高温的时空间特征。分析表明新疆和中国东南部是两个极端高温事件经常发生的地区，并且除了山东和河南两省有一个减少趋势以外，整个国家高温日数（NHD）和热浪频数（FHW）都呈现一个增长的趋势。虽然基于绝对指标和百分数指标的高温日数和热浪频数的两种主要经验正交函数模型有差异，但是第一主成分(PC1)的时间序列是一致的。PC1表明1960年至20世纪90年代末和20世纪90年代末至2013年这两个时间段是相反的变化趋势。根据气候学和EOF模型，选择了四个典型的子区域：川渝，黄淮，东南和新疆地区。虽然四个地区的十年代际变化不同，但NHD和FHW从20世纪90年代中期以后均增长显著。基于Mann-Kendall方法研究发现，川渝地区的NHD和FHW在1978年和2000年发生突变，黄淮在1973年和2000年发生突变，东南地区在2013年发生突变。

  1. 介绍

极端温度是一个低概率事件，但是对社会经济，农业生产，人民生命和财产有重要影响。近年来，极端温度已经引起了越来越多的关注。例如，在2003年和2010年的分别发生在西欧和俄罗斯的极端温度事件导致了严重的财产损失。极端天气和气候事件经常发生在中国，例如2003年，2006年，2007年和2013年夏天的极端温度事件。所有的这些事件在农业，能源和人类健康方面产生了重要影响。

政府间气候变化小组第四次发布的评估报告指出：极端天气和气候事件发生的频率和强度在20世纪呈现增长趋势并且可能在21世纪继续增长。第一次评估报告也分析了极端事件的变化。在气候变化的背景下，极端天气和气候事件发生的强度，范围和发生频率可能会变化。

许多研究表明在20世纪下半叶全球热浪发生频率在增加。Manton和Choi等人发现大部分亚太地区的站点的高温日子和暖夜呈现增长趋势。Frich等人2002年发现中国东南部的热浪持续时间在20世纪下半叶开始减少。

因为中国复杂的地形和气候，极端温度的变化呈现空间特征。由于过去50年平均地表温度上升了1.1℃，导致极端气温事件发生变化。过去的研究表明，中国极端温度事件有一个弱化趋势，中国东部和南部地区有一个下降趋势。最近的研究表明中国的极端温度事件有一个增长趋势，尤其是中国东部地区。

除了空间特征外，极端温度变化表现出明显的时间特征。Shi发现中国东部日最高气温和极端高温日数有一个十年的代际变化。Sun的研究表明中国的热浪频数在过去50年表现出明显的十年代际变化，并且它从1990s以来呈现出增长趋势，尤其是中国西北和东部地区。Qi和Wang的研究表明中国极端高温天数在1990s以后出现突变。

不同的研究显示出中国夏季极端高温不同的时空间特征。这可能是因为各种极端高温指标，目标时期和地区的选择不同。持续的极端高温事件对人类社会有重大影响，但是过去的研究重点放在极端高温持续时间上面，这是不够的。本文的目标是对中国极端高温观测数据进行综合分析。因此，我们使用绝对指标和百分数指标并采用前文的热浪定义来分析中国1960—2013年期间的高温天数和热浪事件的特征。

  1. 数据和方法

日常气温数据由中国气象局（CMA）的国家气象信息中心（NMIC）收集和处理。气象数据依据中国标准观测规则（CMA，1979）来记录。观测值的质量控制使用NMIC的常规程序，包括气温极值检查，站点或区域极值检查，内部一致性检查，时间和空间一致性检查等。目标月份是6月，7月，8月（JJA）。在这项研究中，没有缺失值的年份被判断为可用。在这份研究中，采用了1960年—2013年间不少于50年的观测数据。因此，我们收集了中国772个站点的数据。772个天气观测站点的分布图如图1所示。

目前的研究采用绝对指标和百分数指标来表征极端温度。CMA定义的每日极端温度是超过35℃。考虑到极端温度的研究区域不同，我们采用每日最高气温序列的第90个百分位值定义为极端高温。把1960年—1989年每日最高温度按升序排列，然后从序列中选取第90百分位值作为百分位阈值。

当日最高气温超过阈值的那天定义为热天。每日最高气温连续3天或更多超过阈值则被定义为一次热浪事件。本研究重点分析了高温日数（NHD）和热浪频数（FHW）的时空间特征。对极端高温和热浪两个指标的描述见表格1.

用线性回归，9年滑动平均，经验正交函数（EOF）来分析NHD和FHW的长期变化。学生的t检验用于检测线性回归的意义。Mann-Kendall方法和11年滑动平均t检验用于分析突变情况。

图1：772个气象站点分布

  1. 结果
    1. 气候学

图2a显示了中国1960年—2013年772个测站基于绝对指标的NHD的气候学特征。高温天数频发区域主要集中在新疆，长江以南和川渝地区。夏季平均NHD从西北至东南逐渐升高。NHD的高值中心出现在新疆，这是由长时间日照和大面积沙子所致。另一个NHD的高值中心是长江以南，这里受西太平洋副热带高压影响。

图2b显示了1960年—1989年中国每日最高气温的第90百分位数值的分布。低值区包括青藏高原，东北大部分地区和云南省。高值中心主要位于新疆，黄淮盆地和长江以南地区。相比于NHD的高值中心区域，第90百分位值的高值区域分布更加广泛，尤其是黄淮盆地。

图3a显示了基于中国1960年—2013年772个气象站点绝对指标的FHW得气候学特征。FHW的主要区域位于新疆以南和长江以南。FHW从西北到东南逐渐增加。图3b与图3a相同，但是图3b是基于百分数指标。只有一个高值中心位于长江以南，而低值中心位于山东，河南和云南省。

图2：1960-2013年基于绝对指标的NHD气候学特征。

图3：基于绝对指标和相对指标的FHW的气候学特征。

    1. 长期变化
      1. EOF

应用EOF分析方法来研究1960—2013年中国772个站点的NHD和FHW的时空间特征。图4显示的是基于绝对指标的NHD的前两个EOF模型和对应的主成分。这两个模型分别解释了总变化的38.4%和12.5%。

基于绝对指标的NHD的前两个主成分（PCs）显示出十年代际变化。EOF1描述了覆盖中国东北和新疆北部的正异常和覆盖中国其他地区的负异常。对应的PC描述了在1960年—1990s末和1990s末—2013年这两个时期呈现相反的趋势。EOF1表明从1960—1990s末，中国东北和新疆北部的NHD呈增长趋势，但与此同时，中国其他地区的NHD是下降的，尤其是中国东南部；而从1990s末—2013年这些地区的NHD却呈现与之相反的趋势。EOF2在中国东部呈现负异常，在黄淮和新疆西部呈现正异常。对应的PC呈现一个以10年为周期的代际变化。EOF2和PC2显示，在1960s—1970s和1990s，中国黄淮地区和新疆西部（中国南部）的NHD是增长（减少）的，并且这些地区在1980s和2000s各表现出相反趋势。

如图5，基于百分数指标的NHD前两模态解释了总变化的30.2%和14.7%。EOF1在中国有一致的负异常，并且PC1描述了在1960年—1990s和1990s末—2013年表现出相反趋势。这表明在1960年—1990s末，中国基于百分数指标的NHD的下降，尤其在长江流域，但是在1990s末—2013年出现增长。EOF2显示了在中国北部的负异常和南部的正异常。对应的PC在1960年—1995年和1995—2013年呈现相反趋势。因此，中国北部基于百分数指标的NHD在1960—1995年是下降的，在南部是增长的。但在同样的地区，这一趋势在1995—2013年是相反的。

FHW基于这两种指标的EOF和PC分析结果与1960年—2013年NHD的结果一致。基于绝对指标的EOF前两模态解释了FHW总变化的23.9%和9.1%，基于百分数指标的EOF解释了FHW总变化的19.6%和12.95%。

对基于绝对指标的FHW而言，EOF1和PC1分析表明从1960年—1990s末新疆北部是增加的，但是中国其他地区是下降的，尤其是中国东南部。这些地区在1990s末—2013年呈现出相反的趋势。EOF2和PC2分析表明，在1960s—1970s和1990s末两个时期，中国黄淮地区和新疆西部（中国南部）的FHW呈现增加（减少）趋势。这些地区的FHW在1980s—1990s早期和2000s呈现相反趋势。

对基于百分数指标的FHW而言，EOF1和PC1分析表明它在1960年—1990s末呈下降趋势，在1990s末至2013年呈增长趋势。EOF2和相应的PC2分析反映出在1960年—1995年，它在中国北方呈下降趋势，在南部呈增长趋势。这些地区的FHW在1995年—2013年呈现相反趋势。

图4：基于绝对指标的NHD的EOF模型和主成分分析

图5：基于百分数指标的NHD的EOF模型和主成分分析

表2：四个子区域基于两个指标体系的区域NHD和FHW的线性趋势

*代表通过90%显著性检验

**代表通过95%显著性检验

地区

NHD

FHW

绝对指标

百分数指标

绝对指标

百分数指标

全国平均

0.05**

0.14**

0.07**

0.19**

川渝

0.70*

1.80**

0.06

0.15**

黄淮

-0.04

0.30

-0.001

0.05

东南

1.20**

1.70**

0.21**

0.25**

新疆

0.59**

0.92**

0.09**

0.14**

3.2.2 线性趋势

根据NHD和FHW的气候学和EOF模型，选择4个子区域：新疆地区（75-92°E，35-48°N），黄淮地区（110-122°E，30-38°N），东南地区（110-122°E，22-30°N）和川渝地区（105-110°E，28-33°N）。四个子区域的范围如图2a所示。四个子区域的极端气温经常出现（包括NHD和FHW）并且EOF模型有明显的变化。这些区域的平均NHD（平均NHD少于1天的站点已被去除）定义为区域NHD和区域FHW。

图6a表示在1960-2013年期间，基于绝对指标的中国NHD的线性趋势。在1960-2013年，中国大部分地区的NHD是增长的，特别是新疆和长江以南，并且大部分站点通过了95%显著性检验。河南和山东的下降趋势已被证明，但是大部分站点的下降趋势是不明显的并且没有通过95%显著性检验。

图6b与图6a相同但采用基于百分数指标的NHD。在1960-2013年，中国大部分地区的NHD是增长的。与基于绝对指标的NHD线性趋势相比，基于百分数指标的NHD增长趋势更大且增长区域更加分散。河南和山东的降低趋势被证实。然而其他站点的这一趋势并没有通过95%的显著性检验。

1960-2013年期间，基于绝对指标的和百分数指标的中国FHW的线性趋势和NHD的趋势一致。在河南和山东，FHW下降的趋势被证实，但是在中国其他站点这一趋势没有通过95%的显著性检验。在1960-2013年大部分区域的FHW是增长的，尤其是长江以南。

表2显示了在四个子区域中基于绝对指标和百分数指标的NHD和FHW的线性趋势。基于百分数指标的NHD和FHW的线性趋势比基于绝对指标的更加明显。除了黄淮地区，所有区域通过了90%的显著性检验。线性趋势最明显的是东南地区，其次是川渝地区，然后是新疆地区。东南和川渝地区的线性趋势高于国家平均水平，这说明这些地区的NHD增长是值得考虑的。四个子区域基于线性趋势的FHW中，最明显的线性趋势出现在东南地区，其次是新疆地区和川渝地区。

比较基于绝对指标的NHD和FHW的线性趋势，模型基本是一致的。但是线性趋势的变化幅度比过去的

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