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。     

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。     

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。     

天山北麓近50年气温和降水的变化特征

根据天山北麓8个气象站1961—2010年气温和降水资料,采用线性趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,分析了天山北麓气温和降水的变化特征。结果表明:（1）50 a来,天山北麓年平均气温和年降水量均呈增加趋势,其变化率分别为0.26 ℃/10 a、15.67 mm/10 a;冬季增温最为明显,升温幅度达0.49℃/10 a左右,降水倾向率表现为夏季最大,为5.44 mm/10 a;（2）年平均气温和年降水量的突变年份分别在1996年和1983年;未来两者整体上呈增加趋势;（3）极端高（低）温指数在近50 a呈现增加（减少）趋势;极端降水指数中零降水日数和最长连续无降水日数呈不同程度的递减趋势,1日最大降水量和极端强降水日数以1.36 mm/10 a和1.81 d/10 a的速率递增,各极端气候指数空间差异明显;极端气温指数与年平均气温、极端降水指数与年降水量均有很好的相关性。     

近20年黄河流域植被净初级生产力时空分布及其对极端天气变化的时空响应

为探究黄河流域植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)变化及对极端天气指数的响应情况,利用MODIS NPP数据和极端气候数据,辅以斜率法和偏相关分析法分析了2000—2019年黄河流域植被NPP时空动态及其对极端降水指数和极端温度指数的响应情况。结果表明：(1)近20 a黄河流域植被NPP呈从北向南增加的趋势,大面积上表现为增加趋势。(2) NPP与极端降水指标以显著和极显著正相关为主。其中,除最长连续湿润天数呈显著正相关和极显著正相关的像元占比为16.5%,其他几种指标均在25%以上。(3)极端降水事件的水量和强度呈显著增加趋势,极端温度事件中与偏冷相关指标总体呈下降趋势,与变暖有关的事件呈明显上升趋势,其变化存在显著空间异质性,年际差异大。(4)日最高气温的最大值、日最低气温的最大值、冷夜日数、冷昼日数、冰冻天数和霜冻天与植被NPP以负相关为主,日最高气温的最小值、日最低气温的最小值、暖夜日数、暖昼日数、气温日较差和暖期与植被NPP以正相关为主。近20 a黄河流域植被NPP时空变化存在显著地域性差异,其中在干旱和半干旱地区极端降水增多在一定程...     

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.     

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。     

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.     

2011-2050年贵州省极端气候指数时空变化特征

为探究未来贵州省极端气候变化发生趋势与空间格局,在利用中国天气发生器NCC/GU-WG Version 2.0模型对2011-2050年逐日降水量、日最高温和日最低温进行预测的基础上,运用ArcGIS软件和变化趋势分析法,分析了贵州省2011-2050年极端气候指数时空变化特征。结果表明:40年间,日最高温气温（TXx）、日最低气温（TNn）、暖日指数（TX90p）和持续暖期（WSDI）每10 a分别增加0.1℃,0.03℃,0.23 d和0.4 d;冷日指数（TX10p）和持续冷期（CSDI）每10 a分别下降0.1 d和0.26 d。最大日降水量（RX1day）、5日最大降水量（R5D）、强降水量（R95T）、日降水量强度（SDⅡ）和连续湿日（CDD）每10 a分别增加1.02 mm,1.31 mm,5.63 mm,0.01 mm/d和0.05 d,连续干日（CWD）每10 a下降0.11 d。极端气候指数及其变化趋势的空间格局异质性突出。气候变暖和地形是影响贵州省极端气候指数变化的主要因素。     

1960-2009年青海省极端气温事件的变化特征

利用1960-2009年青海省26站的最高和最低气温资料,采用线性倾向估计法、反距离加权法、M-K突变检测和Morlet小波分析等方法,研究青海省50a来极端气温事件的时空变化特征。结果表明,青海省冷夜和冷日数分别以-0.80和-0.32d.a-1的趋势显著减少(P<0.01),暖夜和暖日数分别以0.66和0.47d.a-1的速度显著增加(P<0.01),但空间差异明显。研究还表明,青海省近50a来冷夜(日)和暖夜(日)数发生了明显的突变(P<0.01);冷夜(日)和暖夜(日)数在一定的时间序列中存在不同周期变化,且周期反映比较明显。随着气候变暖,青海省"暖冬"事件将继续增多,作物生长季也将随之延长,农业生产要采取相应的措施应对。     

四川盆地极端气温事件时空变化特征及未来趋势

极端气温事件是全球变暖的主要表现之一,其发生不仅制约着国民经济的发展,而且会对人民生命财产安全造成严重威胁。为了了解四川盆地极端气温事件的过去时空变化特征和未来变化趋势,利用1970—2019年四川盆地内14个气象站点的逐日气温资料,通过选用和计算10个极端气温指数,并对这些指数进行线性回归分析、Mann-Kendall趋势检验、滑动T检验、与地理因子的相关分析和R/S预测等,主要对四川盆地近50年来极端气温事件的时空变化特征和未来趋势进行了分析。结果表明：(1)近50年内,四川盆地的极端气温指数都呈暖化趋势,是全球变暖的正响应区;(2) 5个极端冷指数表现为盆地的北部和西部高于南部和中东部地区,其中四川的温江和都江堰地区普遍较低,5个极端暖指数表现为盆地的中东部高于西部和北部地区,其中重庆市的万州和沙坪坝地区普遍较高;(3)近50年里四川盆地的极端气温并无明显突变;(4)极端气温指数与地理因子有关,经度越大,纬度越低,海拔高度越低,极端气温指数值变化越大,体现为盆地的东南部地区极端气温事件变化最大;(5)由R/S分析可知在未来四川盆地内的冷事件减少,暖事件增加,极端气温事件将继续呈现...     

近56年安徽省极端气温变化及其与气候指数的关系

为了研究安徽地区对全球变暖的响应,基于1960-2016年安徽省78个气象站的月值极端气温数据,采用数理统计和GIS空间分析方法,研究多时间尺度下的极端气温时空变化特征,并探讨了极端气温与气候指数的相互关系。结果表明:(1)近56 a安徽省年极端最高、最低气温总体上均呈现上升趋势,极端最低气温的增温幅度(0.37℃/10 a)大于极端最高气温(0.12℃/10 a);(2)年极端最高气温的突变时间为2001年,比极端最低气温(1986年)晚了15 a。年极端最高、最低气温的Hurst指数都大于0.5,存在显著的Hurst现象,持续以往的升温趋势;(3)极端气温区域平均值总体呈上升趋势,但在不同地区气温变化的幅度和趋势存在一定差异;(4)极端气温与3个气候指数存在着多时间尺度的相关性,极端最高气温与ENSO,PDO,AO分别存在2.5~6 a,3~6 a,7.5~11 a的共振周期。极端最低气温与ENSO,PDO,AO分别在3~6 a,4.5~5.5 a,1~3.5 a的时间尺度上有着强凝聚性共振周期。总之,研究期间安徽省极端最低温度的上升对整个区域的变暖趋势起着重要作用,极端温度与3个气候指标具有多时间尺度遥相关现象。