黄河流域极端气候事件时空变化规律

为分析黄河流域极端气温和极端降水的变化规律特征,利用黄河流域284个气象站点1969—2018年逐日最高气温、最低气温和降水量观测数据,采用国际通用的极端气候事件指数,以水系为空间单元分析了极端气候指数的时空变化特征。结果表明:空间尺度上,最高气温、最低气温、夏天日数和生长期长度呈东南高西北低的特征,日平均温差、霜冻、结冰日数呈相反特征; 除连续无雨日数外,其余极端降水指数均呈东南高、西北低的格局。时间尺度上,表征极端高温事件的最高气温、最低气温、夏天日数、生长期长度、暖夜、暖昼日数呈上升趋势,极端低温事件指数如霜冻、结冰、冷夜、冷昼日数呈下降趋势,研究区内7个水系的极端气温指数变化趋势相一致,甘宁、内蒙和黄河上游水系趋势较显著; 极端降水指数除连续无雨日数外均呈上升趋势,显著上升的站点主要集中于陕北和黄河上游水系。黄河流域气温整体均呈上升趋势,极端降水指数变化特征空间差异性较大。     

1960-2014年福建省极端气候事件时空特征及变化趋势

为分析福建省极端气温和降水事件的时空特征及变化趋势,基于区域内23个气象站点,1960-2014年逐日降水、最高气温、最低气温和平均气温资料,采用线性倾向估计、最小二乘和Mann-Kendall非参数检验等方法进行研究.结果表明:1)在区域尺度下,冷气温指数呈降低趋势,其中冷持续指数和冷夜指数下降趋势较显著;而暖气温指数(作物生长期、暖夜天数和暖昼天数)均呈显著增加趋势;2)过去55年中,除最大持续降水时间(CWD)外,总降水量和其余极端降水指数均呈增加趋势;3)空间特征上,极端气温指数的上升或下降趋势在全省区域内基本一致,而极端降水指数区域差异明显,上升倾向率较高的站点主要分布在沿海地区.极端冷指数呈下降趋势,极端暖指数呈上升趋势;降水量和极端降水增加而CWD减少,表明强降水在时间上更集中,该区域洪涝和局部干旱的风险加大.研究结果可为区域水资源适应性管理、水土保持及农业管理提供参考依据.     

河北省主要极端气候指数的时空变化特征

根据河北省142个气象站点1961-2010年逐日平均气温、最高气温、最低气温和降水量等基础资料,采用线性倾向估计法及Kriging插值法,研究河北省极端气温事件的时空变化特征。结果表明:(1)在极端气温指数的空间分布方面,极端最高气温和夏日均呈从南至北逐渐降低的趋势,高值中心分别位于邯郸、邢台、石家庄、衡水和邯郸、邢台、石家庄、衡水、廊坊、沧州等地,而霜日则呈北高南低的空间变化规律,高值中心主要位于张家口北部地区,极端最低气温、暖日指数及持续冷期无明显的空间分布规律;从变化趋势的空间分布特征来看,全省夏日、暖日指数、极端最低气温及大部分地区的极端最高气温呈增加趋势,全省霜日则呈下降趋势,持续冷期的变化不显著。(2)极端降水指数无明显的空间分布规律。日最大降水量、强降水量、暴雨日数、连续干日及连续湿日均呈零星分布,降水强度从东南至西北大体呈降低趋势;从变化趋势的空间分布特征来看,在1961-2010年河北大部分地区的日最大降水量、强降水量、降水强度、连续湿日及暴雨日数均呈下降趋势,而连续干日呈增加趋势。从极端气温及降水指数的变化趋势可以看出,河北省具有干暖化倾向,农业生产上应采取相应的适应对策。     

华北地区极端气候事件的时空变化规律分析

利用华北地区84个气象台站近50a(1961-2009年)资料,采用国际上通用的极端天气气候事件指数定义法计算华北地区极端气温和降水指数,并对极端气候指数时空变化规律进行分析。结果表明,华北地区年极端气温(最高、最低)呈明显上升趋势(P<0.05),且极端最低气温的上升幅度高于极端高温。1986年之后年极端最高气温的上升幅度相对较高,冷夜指数的减少趋势明显减弱,暖夜指数上升趋势增强(P<0.05)。空间分布上,极端暖事件(年极端最高气温、暖日指数)变化趋势的大值区位于内蒙古西部和山西大部,极端冷事件(年极端最低气温、冷夜指数)上升趋势最显著的为京津冀及山西东北部(P<0.05)。华北地区极端降水量、降水次数和降水强度均呈下降趋势。1986年之后极端降水次数、极端降水强度的减少趋势更加显著,冬季暴雪量、降雪次数和降雪强度均呈明显上升趋势(P<0.05)。极端降水量变化速率各地不同,其中华北南部(河北、山西等地)极端降水量呈减少趋势,京津地区存在极端降水减少的大值中心。极端降水次数由东向西呈逐渐增加趋势,山西中部上升趋势最显著,日最大降水量上升的高值中心位于内蒙古西部和山西北部,而下降的高值中心位于河北南部。     

黄河流域极端气温指数的气候演变特征分析

利用黄河流域1963-2013年59个站点日最高和最低气温资料,结合线性拟合、M-K检验、Morlet小波分析、主成分分析及相关性分析等方法,研究了该流域极端气温的时空变化特征。结果表明：(1)整体上看,黄河流域冷日、冷夜、冰日、霜冻、冷持续日数分别以1.06、1.93、2.40、3.36、1.12d·10a-1 (P＜0.001)的趋势减少,而暖日、暖夜、夏日、热夜、暖持续日数、生物生长季分别以1.56、2.22、2.66、1.56、1.48、3.47d·10a-1 (P＜0.001)的趋势增加,日最低气温极小（大）值、日最高气温极小（大）值及气温日较差的变化率分别为0.25(0.4)、0.18(0.27)、-0.09℃·10a-1 (P＜0.05)。(2)研究区内6个子区域的极端气温指数的变化趋势相一致,宁夏中北部、内蒙古中南部极端气温事件变化趋势最为显著。(3)夜指数（暖夜、冷夜）变化幅度大于昼指数（暖日、冷日）,冷指数（极端最低、最高温度极小值）变化幅度小于暖指数（极端最低、最高温度极大值）。(4)黄河上中游比下游地区对极端气温变化更敏感。(5)WMO发布的16个指数均有3a、7a左右的短周期和26a左右的长周期,而暖（冷）持续日数、气温日较差、生物生长季还拥有一个16a左右的中长周期。(6)除日最低气温极小值、气温日较差、冷持续日数外,其余各项指数的突变年份均发生在20世纪90年代。     

喀斯特流域极端气候变化特征及对NDVI的影响

为了解贵州省极端气候时空变化及其对植被NDVI的影响,结合箱型图、相关分析、Sen+MK等方法对1961—2020年贵州省极端气候指数进行分析。结果表明:(1)贵州省夜指数的变化幅度大于昼指数的变幅,极端高温指数呈上升趋势,极端低温指数在下降,气候整体呈变暖趋势。除赤水河流域SU25(夏日日数)以-0.08 d/a显著下降外,其余流域高温指数均显著上升,而低温指数均显著下降。(2)量级指数的变化幅度大于强度指数的变幅,年总降水量在减少,但强降水和极强降水事件呈增加趋势;强度指数中南盘江流域均未通过显著性检验,量级指数在沅江流域的变化速率最大。(3)气温及降水持续指数中,低值集中在牛栏江横江流域;其中CSDI(冷持续指数)、WSDI(热持续指数)、CDD(持续干燥指数)未通过显著性检验;GSL(作物成长期)以0.26 d/a显著上升。(4)近21年,极端高温指数对植被生长以促进作用为主,且受TN90P(暖夜日数)的影响最大;极端低温指数以抑制为主,且受TN10P(冷夜日数)的影响最大;气温持续指数以促进为主,且受WSDI的影响最大。极端降水指数中,降水强度、量级指数以促进为主,且受R25 mm(大雨以上日数)和R99P(极强降水量)的影响最大,降水持续指数以抑制为主且,受CDD(持续干燥指数)的影响较大。     

近60年中国不同气候区极端温度事件的时空变化特征

利用1956-2015年中国200个气象站点的逐日最高和最低气温资料,采用国际ETCCDI推荐的10个极端温度指标,结合Mann-Kendall非参数检验、Sen’s slope斜率估计和Pettitt突变点检验等方法,研究了中国近60a极端温度事件的变化趋势及其在中国四大气候区的空间分布特征。结果表明：（1）整体上看,暖夜日数（TN90p）、暖昼日数（TX90p）分别以2.12和1.00d10a-1（P<0.01）的速度显著增加,而冷夜日数（TN10p）、冷昼日数（TX10p）以1.44和0.70d10a-1（P<0.01）的速度显著下降;基于阈值的极端温度事件指标中,霜冻日数（FD0）显著下降（2.84d10a-1,P<0.01）,夏日日数（SU25）和热夜日数（TR20）均显著上升（分别为1.77和1.44d10a-1,P<0.01）;基于持续期的指标中,暖日持续日数（WSDI）和作物生长期（GSL）表现为显著上升趋势,而冷日持续日数（CSDI）在全国范围内变化不显著。（2）冷指标的变暖幅度大于暖指标的变暖幅度;与最低气温相关联的夜指数（如TN10p、TN90p和FD0）的变暖幅度明显大于与最高气温相关联的昼指数（如TX10p、TX90p和WSDI）的变暖幅度。（3）四个气候区极端温度事件发生突变的时间段主要集中在20世纪80年代和90年代,80年代中期以后绝大部分指标的变化幅度相对以前更为显著。（4）在空间上,极端温度指标变化幅度在各区域间差异较大;高原山地气候区冷指数减小幅度最大,部分暖指数（如SU25、TR20和WSDI）在（亚）热带季风性气候区增长幅度最大。     

基于AVHRR和MODIS数据源的山东省植被覆盖时空变化及其对极端气候的响应

[目的]研究山东省的植被覆盖变化和极端气候的关系,以期为区域植被生态维护提供科学借鉴。[方法]基于AVHRR-GIMMS NDVI对MODIS NDVI插补获取的1982—2021年长时间序列NDVI数据集,分析山东省NDVI的时空变化,并结合该省96个气象站的逐日数据,研究NDVI对极端气候的响应。[结果](1)山东省及各分区NDVI总体呈强持续性的显著上升趋势,该省平均增速为0.013/10 a(p<0.001);空间上NDVI大体呈西高东低,南高北低分布;空间趋势上植被覆盖以强持续性显著改善和基本不变为主。(2)整体上NDVI与年和月的极端气温暖指数、极端降水指数以显著正相关为主,与冷指数以显著负相关为主,与GSL,DTR相关性不显著;空间上鲁西平原区主要受极端气温的影响,其他分区对极端气温和极端降水均响应明显。(3)NDVI对极端气候的响应具有明显的滞后性,且对极端气温的滞后性比对极端降水的滞后性强。[结论]山东省植被覆盖总体向持续改善的方向发展;NDVI对极端气候响应明显,极端高温和极端降水对植被生长总体起促进作用,而极端低温以抑制作用为主;植被覆盖变化对极端气候响应存...     

1970—2019年济南市极端降水事件时空变化特征

为了研究济南市极端降水事件时空变化特征,采用线性趋势、Mann-Kendall突变分析、小波分析等方法,基于济南市1970—2019年49个雨量站50 a的逐日降水资料,选用12个极端降水指数进行研究。结果表明:年降水量(PRCRTOT)呈显著增加趋势(p<0.05),增加速率为31.04 mm/10 a; 连续干旱日数(CDD)呈大幅下降趋势(p<0.05),下降速率为16.51 d/10 a,雨日日数(RD)、极端降水日数(R95)、极端降水总量(R95P)呈明显上升趋势(p<0.05),年降水强度呈下降趋势(p<0.05),其余指数呈不显著增加趋势; 研究区雨日日数、极端降水日数、极端降水总量、连续干旱日数及年降水量发生明显突变,其他指数突变不明显; 在周期变化上,多数指数存在22～27 a,17～17 a,7～10 a,4～5 a的主振荡周期; 从空间分布看,极端降水指数的空间差异明显,大雨日数、1日最大降雨量、5日最大降雨量及年降水量高值区基本集中在原济南市中心城区、东南部山区和莱芜附近,低值区集中在北部郊区。总体而言,济南市极端降水事件频发,应重视城市排水,减少内涝风险。     

基于MODISNDVI数据的陕甘宁地区植被覆盖时空变化及其对极端气候的响应

干旱、热浪等极端气候事件对植被生态系统有重要的影响。基于MODIS NDVI数据集、日降水、日平均气温以及最高和最低气温数据,辅以Sen趋势分析、相关分析等方法,分析了2000—2014年陕甘宁地区植被覆盖的时空演变及其对极端气候的响应。结果表明:(1)近15年来陕甘宁地区NDVI呈显著增加趋势(p0.01),其增加速率为0.066/10a,就不同的植被类型来看,草地、灌丛、栽培作物、针叶林和阔叶林均呈现显著上升的趋势(p0.01),其上升速率分别为0.06/10a,0.058/10a,0.077/10a,0.039/10a和0.036/10a;(2)空间上,NDVI呈由东南向西北递减的分布格局,显著增加的区域主要位于榆林、延安等生态工程重点建设的区域;(3)就极端气候指数的变化来看,除TXx外,其他极端气候指数的变化均未通过0.05置信水平检验;(4)在月尺度上,NDVI与极端降水指数(RX5day和RX1day)和极端气温指数(TMAXmean,TMINmean,TNx,TNn,TXn和TXx)存在显著相关性;(5)在季节尺度上,春季和秋季植被NDVI与极端气候指数均存在显著的相关性(p0.01),夏季植被NDVI与极端降水指数呈显著正相关(p0.05),冬季植被NDVI与RX5day呈显著负相关(p0.05);(6)滞后性分析表明月NDVI与极端降水指数(RX1day和RX5day)和极端气温指数(TMAXmean和TXx)前1个月的相关性大于当月、前2个月以及前3个月,表明该地区的植被对这些极端气候指数的响应存在一定的滞后性。     

1960-2012年淮河流域极端气温变化特征

基于1960-2012年淮河流域28个气象站点的逐日最高气温和最低气温观测资料,选取12个具有代表性的极端气温指数,采用线性倾向法、Mann-Kendall法和小波分析法研究淮河流域极端气温指数的变化特征.结果表明:(1)研究区冷夜、冰冻、霜冻曰数分别以4.08、0.78、5.10d·10a-1 (P＜0.05)的速率下降,暖夜、夏季、热夜分别以1.87、2.08、2.82 d·10a-1 (P＜0.05)的速率上升,日最高(低)气温的极小值、日最低气温的极高值的变化率分别为0.34 (0.62)、1.80℃·10a-1 (P＜0.05),而冷昼、暖昼以及日最高气温极高值的变化并不显著.(2)28个气象站点极端气温指数的变化在空间分布上存在着较大的差异,冷指数中冷昼、冷夜、冰冻和霜冻曰数(日最高和最低气温的极低值)在淮河中下游地区的降幅(升幅)较大,上游地区站点的变化则相对较小.暖指数变化较大的站点主要分布在流域的东部和南部地区,西部与北部地区站点的变化不够明显.(3)冷指数的突变主要发生在20世纪80年代,而暖指数的突变则主要发生在2000年左右,与冷指数的突变相比,暖指数的变化表现出后延性、稳定性和持续性的特征.(4)冷、暖指数分别存在着4类和3类尺度的时间变化规律,暖指数的周期变化较冷指数更具稳定性,尤以10a时间尺度下的周期变化最为典型.     

2000-2015年黄河流域植被净初级生产力时空变化特征及其驱动因子

黄河流域区域性差异显著,生态系统环境脆弱敏感,研究植被NPP对其生态环境生产能力的了解具有重要意义。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用/覆盖类型数据,采用偏差分析、趋势分析、相关性分析及马尔科夫转移模型对黄河流域2000—2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行了研究。结果表明:（1）2000—2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2 g C/（m²·a）,变化范围为179.6～258.1 g C/（m²·a）,整体上呈现微小波动增加趋势,植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势;上中下游植被NPP年均值呈明显的梯度分布,即上游<中游<下游,说明中上游区域生态环境相对脆弱。（2）黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性,呈南向北带状递减分布;上中下游植被NPP总量差异显著,其中中上游植被NPP总量约占整个流域的96%,可见中上游对整个黄河流域生态环境的影响举足轻重,故加强对中上游区域生态环境建设与保护至关重要;流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。（3）流域植被NPP受气候因素中降雨影响较大,以气候因素强驱动的区域主要分布在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区。农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式,可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力,近几年林地、草地面积有所增加,植被NPP整体上损失程度有所减小,可见实施退耕还林还草政策已见成效。     

气候变化对秦岭南北植被净初级生产力的影响（Ⅱ）——近52年秦岭南北植被净初级生产力

根据秦岭南北54个气象站1960—2011年逐日数据,采用周广胜—张新时模型、Penman-Monteith模型、气候倾向率、相关分析和Spline插值等方法分析近52 a气象要素的时空变化特征及其对植被净初级生产力的影响。结果表明：1）秦岭南北多年平均植被净初级生产力由北向南逐步上升,排序为巴巫谷地〉汉水流域〉秦岭南坡〉秦岭以北,各子区植被净初级生产力变化趋势不一,植被净初级生产力上升的站点占本区站点总数的比例顺序为汉水流域〉秦岭南坡〉巴巫谷地〉秦岭以北,秦岭以南地区增加更为明显,生态区23个站点中植被净初级生产力年际波动并不大,介于1.34～1.89之间;2）植被净初级生产力与湿润指数、降水量和相对湿度呈显著水平（P〈0.01）的正相关关系,相关系数排序为降水量〉湿润指数〉相对湿度,降水的增多会促进植被净初级生产力的累积,水分是主要制约因素;3）植被水分利用效率由南向北递减,排序为巴巫谷地〉汉水流域〉秦岭南坡〉秦岭北坡,绝大部分地区呈现不显著的上升趋势,近52 a来,水分利用效率普遍呈上升趋势,但并不显著,整体上维持相对稳定水平。     

2000—2015年滦河流域植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因子分析

植被净初级生产力(NPP)可以反映植被生长状况,是表征地区生态质量的重要指标。本文以滦河流域为研究区,调查采集植被NPP、气象、土地利用结构及变化等多时空数据,利用Sen趋势、Hurst指数及残差分析等多种方法,综合考虑自然环境和人为利用的影响,对2000—2015年植被NPP的时空变化特征、未来演变趋势及驱动因子进行分析和研究,并定量识别不同区域内的主导驱动因子,旨在为该流域的生态环境治理工作提供依据。研究结果表明:1)2000—2015年,滦河流域植被NPP年均值为455.04g(C)·m~(-2)·a~(-1),整体呈波动上升趋势,显著增加区占流域总面积的32.94%,且未来同向变化趋势略强于反向变化趋势;2)该流域植被NPP空间差异较为显著,表现为东南高西北低的格局,受地形影响较大,流域中游的低山丘陵区为植被NPP高值区;3)驱动机制上,流域植被NPP变化与温度和降水均为正相关关系,水热耦合共同作用于植被NPP的积累,人类活动则是通过改变土地利用强度或生态建设工程等影响植被NPP的变化,且在不同地形区域内,植被NPP变化的主导驱动因子不同,整体上以气候和人类活动共同正向促进作用为主,但在平原区以单因子的反向抑制作用为主。     

疏勒河流域最高、最低气温变化规律

为探讨流域极端气候事件的演变规律,基于疏勒河流域瓜州站、玉门站和敦煌站1951—2018年月气温极值数据,采用线性倾向、滑动平均等方法分析了疏勒河流域气温年、季极值变化特征、突变特征以及周期特征。结果表明:(1)年极值气温变化均呈上升趋势,年最高和最低气温分别以0.06℃/10 a和0.27℃/10 a的速率上升,但年最低气温上升趋势较年最高气温显著;(2)季最高气温变化均呈上升趋势,倾向率排序表现为冬季(0.36℃/10 a)>春季(0.23℃/10 a)>夏季(0.07℃/10 a)>秋季(0.01℃/10 a),且各季呈现不同波动变化趋势;(3)季最低气温均呈现上升变暖趋势,倾向率排序表现为秋季(0.53℃/10 a)>春季(0.39℃/10 a)>冬季(0.24℃/10 a)>夏季(0.19℃/10 a),且各季呈现不同的波动变化趋势;(4)流域年最高气温和年最低气温突变时间分别为2011年和1961年。(5)年最高气温和年最低气温的第一主周期均为58 a。总的来说,疏勒河流域的气温在未来几年还会持续升高。研究成果对于全面认识疏勒河流域气候变化特征、合理开发利用水资源具有一定的现实意义。     

基于CASA模型探究泾河流域植被NPP时空动态及其对气候变化的响应

植被NPP是判定生态系统碳源/碳汇及调节生态过程的主要因子,基于CASA模型估算NPP,探究时空尺度NPP的变化及其对气候变化的响应状况,可了解泾河流域植被恢复状况并为流域生态环境改善提供科学参考及建议。以泾河流域为研究区域,基于2000年、2009年、2018年MODIS NDVI数据、气象数据与植被分布数据等,运用CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach,CASA)对2000年、2009年及2018年流域NPP进行了估算,探究流域内NPP时空动态及其对气候变化的响应,并分析了各植被类型下NPP分布规律。结果表明:(1)时间尺度上,2000年、2009年及2018年泾河流域NPP均值分别为521.81 gC/(m²·a),664.77 gC/(m²·a),719.78 gC/(m²·a),年际变化呈增长趋势; 月际变化曲线呈单峰型,4—8月呈较强上升趋势,8月后逐渐下降; 各季节的NPP均值由高到低依次为夏季>秋季>春季>冬季。(2)空间尺度上,NPP分布存在一定的地域差异性,水平方向呈“南高北低”的特点; 垂直方向上,NPP值随海拔高度的升高呈先下降后上升的趋势。(3)不同植被类型下NPP均值存在明显差异,其中常绿阔叶林年均NPP值最高,为1 544.50 gC/(m²·a)。(4)气候变化背景下,NPP主要受气温与降水的影响,且降水为主导因素。研究结果表明泾河流域NPP呈增加趋势,即植被覆盖情况在逐步改善; 流域北部植被覆盖状况仍有待改善,建议加大退耕还林政策实施力度,加大果树、茶树等防护型林地的种植; 且该流域NPP对降水的响应强于气温,故可加大植树造林恢复植被的力度,也可修建水库和水利工程,退田还湖,并加大湿地保护,从而保证空气湿度,增加降水,改善植被覆盖,实现人与自然和谐共生。