1961—2019年大香格里拉地区极端气候事件时空演变特征

大香格里拉连接青藏高原、云贵高原、横断山区,具有重要地理意义,区内五江并流,气候脆弱,探讨其极端气候变化及响应机制对区域气候风险评估、灾害预警具有重要意义。基于1961—2019年56个气象站点逐日气温和降水数据集,采用Mann-Kendall、Sen’s斜率估计、Pettitt检验和Pearson相关探究该区域极端气候指数变化趋势及与大尺度环流指数的相关性,结果表明：(1)极端暖指数、降水强度指数(RX1day、R95p、R99p、SDII)趋于显著增长,冷指数(CSDI、FD、ID、TN10p、TX10p)和持续湿润日数趋于显著下降,季节变化上大部分极端气温指数冬季增温幅度高于夏季,降水强度表现出夏秋季节逐渐增大,冬季微弱减小的趋势;(2)空间分布上,青藏高原以北气温日较差高于南部,区域极端高温发生频率增大并多发生于南部和东部的干旱河谷,横断山区南部与西部地区降水强度大,北部雅砻江流域和金沙江上游降水持续性强;(3)极端气候指数与南海夏季风指数(SCSMI)表现出同年显著相关,极端降水指数与北极涛动(AO)、北大西洋涛动(NAO)、太平洋年代际震荡(PDO)存在滞后1年响应。通过以...     

近50年辽宁省极端气候事件的趋势变化及空间特征

为明确辽宁省近50年极端气候事件的趋势变化特征以及时空分布情况,本文以辽宁省1964—2015年逐日平均气温、最低气温、最高气温以及降水数据为基础,选取省域范围内的23个气象站点,依据世界气象组织(WMO)确定的"气候变化检测和指标",选取适用于研究区的8个极端气温指数和4个降水指数,采用线性趋势法、Mann-Kendall突变检验法及反距离加权插值法,分析近50年来辽宁省极端气温和降水事件的时空演变特征。结果表明:时间尺度上,表征极端高温事件的极端最高温、夏日日数、暖昼、暖夜日数逐渐增多且在未来一段时间具有持续上升趋势;极端低温事件指数如霜冻日数、冷昼数、冷夜数均表现为下降趋势变化;极端降水指数除普通日降水强度较为平稳外均呈上升趋势,辽宁省极端降水事件增加。空间尺度上,极端最高温、最低温、霜冻日数、夏日日数呈由北向南递减的规律,冷夜、冷昼、暖夜、暖昼数呈不规律分布。与降水量相关的极端降水指数呈南高北低,东高西低的格局。     

珠江三角洲地区极端降水时空演变特征

研究区域极端降水演变对科学应对变化环境下区域水资源利用及防灾减灾具有重要意义。选取气候变化检测指数专家组（ETCCDI）定义的6个极端降水指数（最大持续干旱日数、最大持续降水日数、极端降水日数、极端降水总量、最大日降水量和日降水强度）,采用线性趋势法和克里金插值法对珠江三角洲地区极端降水变化进行时空演变分析,并采用交叉小波识别大气环流异常因子（厄尔尼诺-南方涛动、北大西洋涛动、太平洋年代际振荡和印度洋偶极子）与极端降水的相关关系。结果显示:（1）除最大持续降水日数外,各极端降水指数均有不同程度增加,表明珠江三角洲地区极端降水正在增加,但变化不显著;（2）极端降水增加的站点主要集中在区域中部和北部,其中变化显著站点主要位于珠江口北部和区域北部;（3）不同气候态下各极端降水指数总体空间分布相似,但变化趋势空间差异较大,且变化幅度有所增加,表明随着年代际的推移极端降水越来越明显;（4）印度洋偶极子对最大持续干旱日数的影响最显著,而厄尔尼诺-南方涛动对其他极端降水指标的影响最显著。     

黄河源区极端温度与降水时空变化

适宜的气候是生态良性发展的必要条件，极端温度与降水是生态恶化的重要影响因素，尤其在高纬度、高海拔、高寒地区，极端气候对生态环境的影响更为严重。黄河源区是黄河流域生态保护的重要区域，利用1988—2017年中国地面气温逐日0.5°×0.5°格点数据集(V2.0)和区域地面气象要素驱动数据集，分析了黄河源区30 a内极端温度和降水时空变化。结果表明：极端温度指数和极端降水指数时空变化具有明显规律性，30 a内极端温度不断升高、极端降水指数不断增大；极端温度指数在黄河源区中部、西北部、西部较小，在东北部、东部、东南部较大；极端降水指数在黄河源区从东南向西北逐渐减小。     

1959—2019年辽河流域极端气温事件变化特征分析

随着全球变暖的加速,极端气候事件频繁发生,迫切需要对不同气候和地理区域进行评估,以了解极端气候事件对全球变暖反应的不确定性。选取1959—2019年辽河流域36个气象站逐日气温数值,采用线性趋势法、小波分析等方法及Arcgis软件,分析辽河流域极端气温变化特征,探究大规模大气环流模式如何影响该地区极端气温事件。结果表明：(1)极端气温暖指数、极值和生长季长度(GSL)指数在研究区内均显著上升(P<0.05),而极端冷指数与气温日较差(DTR)指数显著下降(P<0.05)。气温指数变化主周期大致介于2～4.5 a,大多已通过显著性检验。(2)从空间上看,极端暖(冷)在流域内呈上升(下降)趋势,分别在流域西北部和东南部变化趋势较为明显,极值指数空间差异较大。(3)年均气温与极端冷指数和DTR表现出显著负相关,与其余指数呈现显著正相关。极端气温指数与大气环流模式存在相关性,9个季节性气温指数中冷昼日数(TX10p)与北极涛动(AO)在春、秋和冬季的相关性最高,在夏季,暖夜日数(TN90p)与AO最为相关。     

海河流域1961年-2010年极端气温与降水变化趋势分析

以海河流域30个气象基准站1956年-2010年气温和降水日值资料为基础,选取12个表征极端气候变化指标,分析了该流域极端气温与降水的变化趋势。结果表明:海河流域极端高温的强度、频度和持续时间均有较强的增加趋势;极端低温的强度、频度显著降低,反映出流域整体增温的气候变化背景;流域短历时极端降水强度有增大趋势,年极端降水的发生频次降低,连续湿日表现出一定的减少趋势,而连续干日在近几十年来有一定的增加趋势,区域呈现弱干化趋势。从年代际变化特征看,20世纪90年代以来,年极端高温事件和短历时强降水事件发生趋于频繁,而长持续性降水事件的降水量减少。海河流域整体的暖干趋势以及降水集中的趋势,将对农业生产、水资源开发利用造成不利影响,同时,短历时极端强降水事件的增加可能加剧局地的山洪灾害和城市内涝的风险。     

海河流域1961-2010年极端气温与降水变化趋势分析

以海河流域30个气象基准站1956年－2010年气温和降水日值资料为基础,选取12个表征极端气候变化指标,分析了海河该流域极端气温与降水的变化趋势。结果表明：海河流域极端高温的强度、频度和持续时间均有较强的增加趋势,;极端低温的强度、频度显著降低,反映出流域整体增温的气候变化背景。;海河流域短历时极端降水强度有增大趋势,年极端降水的发生频次降低,连续湿日表现出一定的减少趋势,而连续干日在近几十年来有一定的增加趋势,区域呈现弱干化趋势。从年代际变化特征看,20世纪90年代以来,年极端高温事件和短历时强降水事件发生趋于频繁,而长持续性降水事件的降水量减少。海河流域整体的暖干趋势以及降水集中的趋势,将对农业生产、水资源开发利用造成不利影响;,同时,短历时极端强降水事件的增加可能加剧局地的山洪灾害和城市内涝的风险。     

1960—2010年河南省极端气候事件变化趋势

根据1960—2010年河南省18个气象观测站的逐日平均气温、最低气温、最高气温及降水资料,采用国际气候诊断与指数小组所定义的极端气候指标,通过Mann Kendall检测、线性趋势法等方法对河南省极端气候的变化趋势进行了分析。结果表明:1河南省冷夜、冷日均呈减小趋势,暖夜、暖日均呈增大趋势,年湿期降水总量、重湿日数和简单降水强度指数均呈增大趋势;220世纪80年代后极端降水事件呈明显增加趋势;3大多数站点在20世纪80年代后年最高气温和年最低气温均显著升高。     

黄河源区近50a极端气候变化趋势分析

基于黄河源区及周边15个气象站1961—2012年的气象数据,运用极端气候指数法、距平分析法和Mann-Kendall趋势检验法分析了黄河源区52 a来降水和气温的时空变化趋势,剖析了极端气候指数的变化特点。结果表明:黄河源区各气象站年平均气温、极端高温和极端低温均呈一致性显著上升趋势;年降水量呈西部增大、东部减小的趋势;年最大5 d连续降水量和年无降水日数主要表现为西部减小、东部增大,且最大前十位的无降水日数在1990—2012年频繁出现,这说明近23 a来黄河源区西部湿润化趋势明显,而东部极端暴雨事件日趋严重,干旱化呈加剧趋势。     

1969—2019年四川省极端气温事件时空分布特征

【目的】全球气候变暖背景下极端气候事件频发，为诊断气候变化环境下四川省极端气温事件的动态演变特征，【方法】基于1969—2019年四川省33个国家地面气象观测站逐日最高和最低气温资料，利用线性倾向估计法、反距离加权法和Mann-Kendall突变检验法分析了四川省近50 a极端气温事件的时空变化特征，并探讨了海拔高度等因子对各极端气温指数的影响。【结果】结果显示：四川省极端气温事件存在明显的年际变化和空间分布特征，海拔高度为影响四川省极端气温指数的最主要影响因子。【结论】结果表明：(1)四川省极端暖事件显著增加，极端冷事件显著减少；极端气温指数中霜冻日数、冷日指数和冷夜指数均未检测到突变点，其余指数存在明显突变。(2)受复杂地形影响，四川省极端气温存在明显空间差异，位于低海拔地区的叙永为年内日最高气温值最大、高温日数出现最多的地区；高海拔地区的红原为年内日最低气温值最低的地区，色达为霜冻日数出现最多的地区，巴塘为暖日和暖夜日数最少的地区，若尔盖为冷日和冷夜日数最多的地区。(3)经度、海拔高度和平均气温均会影响极端气温指数，而海拔高度为极端气温指数的最主要影响因子，极端暖指数由低海拔区向...     

楚雄站近50年极端气候数据变化分析

研究采用楚雄站点1961年-2010年每日降水量、日均温以及最高和最低气温数据,通过STARDEX Diagnostic Extremes Indices Software得到站点的57个极端气候指数,并对其近50年极端气候变化进行线性趋势分析,用Mann-Kendall进行突变检验。结果表明:楚雄地区近50年内气温总体呈上升趋势,年日较差降低;降水总量不减,季节性更明显。     

广东省极端降水时空分布特征研究

广东省是极端降水多发区,为分析广东省极端降水的时空分布的主要特征,选取2013年1月1日至2017年3月16日之间共1 553 d的3 370个站点逐时降水量资料,并运用统计学、热点和泛克里金方法进行分析计算。研究结果显示,极端降水量主要集中在4—10月,约占全年降水的78%,广东省的极端降水量与极端降水场次的空间分布基本一致。从不同区域看,广东省极端降水空间分布不均匀,粤东汕尾—汕头—揭阳、粤西阳江—茂名、粤北韶关南部、珠三角江门—惠州北部等地区发生极端降水的总场次达57 756场,占比达到71%,韶关—清远北部、梅州西部—河源北部、云浮东北部和肇庆西部等地区发生极端降水的总场次达23 590场,占比只达到29%,沿海地区发生极端降水的总场次为55 315场,占比达到68%。极端降水由沿海到内陆呈现递减趋势,沿海发生极端降水远远多于内陆地区。极端降水在空间上大致呈现东、西、北部少,中、南部多的格局,极端降水由南向北呈带状递减。研究成果可为制定适应气候变化的水资源管理及防洪策略提供参考。     

辽河流域近60年极端气温指数时空变化特征分析

结合世界气象组织推荐的8个极端气温指数,对辽河流域1954—2018年的极端气温指数时空变化特征进行分析。结果表明:受气候变暖影响,辽河流域冰冻日数及冷夜指数呈现较为明显的递减变化,暖昼指数呈现递增变化,其他指数变化较为平稳。除日较差指数外,其余极端气温指数突变点较为集中,均分布在2000年以后。夏季日数及暖夜指数从南向北逐步递减。气温日较差从东向西逐步递增,且递增幅度增加显著。     

1960-2016年三峡库区极端降水事件时空变化特征

利用三峡库区20个气象站1960-2016年的逐日降水资料,应用线性倾向估计、Mann-Kendall 突变分析法、小波分析法和克里金插值法,分析库区极端降水事件的时空变化特征。结果表明：1960-2016年,三峡库区极端降水事件总体上呈现减少的趋势,其中Rx5day、CWD减少趋势显著,而SDII、Rx1day、R99p等指数表现为不显著增加趋势,这可能是由于PRCPTOT减少速率小于CWD而造成了雨量再分配;极端降水指数突变多发生于1990年前后;PRCPTOT、R10、R95p的气候倾向率在三峡库区中部地区均表现为明显下降趋势,而CWD则在东北和西南部呈增加趋势,表明三峡库区极端降水存在均化的趋势;三峡库区极端降水指数的变化主周期相似,大多数为4~6 a的短周期,仅R10与R25存在12~16 a的中周期,表明三峡库区极端降水事件正在向强度大、周期短的方向演化;气候因子均对极端降水指数有较大影响,太阳黑子相对数与极端降水指数呈正相关关系,其他则为负相关,在时序性上,表现为PRCPTOT滞后于大多数气候因子。该研究可为三峡库区极端气候变化的模拟预测及防灾减灾提供参考。     

1960—2017年中国极端气候要素时空变化分析

研究全球变暖背景下极端气候要素的变化对流域和区域防洪抗旱具有重要意义。利用1960—2017年全国554个气象站点的逐日降雨和气温数据,选用线性拟合、R/S分析等方法分析了中国近58 a极端气候要素的趋势性、空间性、持续性和平均循环长度。结果表明:气温极值呈上升趋势,极端高温(低温)事件的频率和持续性不断增大(减小),中国呈变暖趋势;空间上,极端气温指数在高原山地区具有较大的变幅。极端降雨的量级指数和强度指数呈增大趋势,持续性指数呈减小趋势;极端降雨量级指数和强度指数变幅的高值区在热带季风区(增大趋势),持续干旱指数和持续湿润指数变幅的高值区分别为温带大陆区(减小趋势)、温带季风区(减小趋势)。R/S分析表明未来极端气温事件将继续增多,区域一致性显著;不同地区极端降雨指数未来增大或减小的趋势不一致,极端气温指数的平均循环长度整体大于极端降雨指数的。     

深圳市1953-2012年极端气候事件变化分析

全球气候变化导致极端气候事件频发,选择描述极端气候事件的相关指标,利用Mann-Kendall趋势检验法等对深圳市1953-2012年极端气候指标进行分析。结果表明:总体上深圳市降水频次与极端降水量均呈现起伏不定的变化规律,四季极端降水量主要集中在夏季,全年和四季降水量均没有明显的变化趋势。深圳市极端气温总体呈现较为显著稳定的变化状况;极端高温事件不断增加,极端低温事件不断减少,且趋势显著,同一季节的气温差异性较大,且差异性呈现出比较显著的加大趋势。     

近60年宝鸡市主城区极端天气变化特征分析

全球气候变暖背景下研究极端天气发生规律对了解地区气候变化特征与提高区域防灾减灾能力具有重要的现实意义。以宝鸡市主城区1953-2013年逐日气温和降水资料为基础,运用线性倾向估计法、距平分析、异常度分析和Morlet小波分析等统计学方法研究其变化特征,并探讨了区域气候变化与极端天气事件的相关关系。结果表明:近60年宝鸡市主城区极端气温指标中极端最高气温、夏季日数和热夜日数均呈现出上升的趋势,极端最低气温、冰冻日数、霜冻日数表征为下降的趋势;近60年宝鸡市主城区年降水量与年极端最高降水量总体上呈减少的趋势;热夜日数存在11~14 a和26~28 a 2个时间尺度的周期变化,与太阳活动周期关系密切;霜冻日数存在阶段性变化周期。区域气候变暖、气候变率与极端天气事件的发生频率具有较高的相关性,但并不存在必然的联系。总体来看,近60年宝鸡市主城区气候向暖干化趋势发展,但也不能忽视极端强降水事件、低温霜冻等灾害的发生,相关部门应提高警惕以最大程度降低灾损。     

海河流域1961—2020年极端气候变化及其与大气环流关系

中国极端气候变化具有显著的区域性差异,有必要明晰区域尺度极端气候的时空变化特征及成因。基于海河流域41个气象站点1961—2020年的逐日气温、降水资料,计算并选取7个极端气温指数和4个极端降水指数,借助线性趋势法、Mann-Kendall突变检验和小波分析法等方法探究了海河流域的极端气候变化及其与大气环流的关系。结果表明：1961—2020年海河流域极端暖指数呈现显著上升趋势,TX90p、TN90p和SU25分别在流域东北部、南部和北部地区上升更明显;极端冷指数呈现显著下降趋势,TX10p在流域东部和西部地区下降趋势较大,TN10p和FD0在流域东南部和西北部地区下降趋势较大;海河流域极端降水指数总体呈非显著下降趋势,Rx1day、R95p、PRCPTOT和R10分别在流域西南部、中部、东南部和东部地区下降更多;大气环流会对海河流域的极端气候指数产生影响,其中影响较大的因子是北极涛动;北极涛动与海河流域的极端暖指数普遍呈现正向关系,与极端冷指数和极端降水指数则呈现负向关系,且北极涛动与海河流域的极端气候指数存在多个共振周期。     

1951—2020年大理市极端气候事件变化特征

【目的】在全球变暖的背景下，频发的极端气候事件愈发影响着人类生活、社会经济发展等。大理市是极端天气和气象灾害的多发区，亟需系统研究其极端气候事件变化特征。【方法】以大理市1951—2020年逐日气象观测数据为基础，对16个极端气温指数和11个极端降水指数运用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、Pettitt、滑动t检验(MTT)、集合经验模态分解(EEMD)等方法对其变化趋势、突变特征及多时间尺度变化周期展开研究。【结果】结果显示：1951—2020年间大理市极端暖事件指数(SU25、WSDI、TN90p、TX90p)和TNx变化趋势为显著上升，而极端冷事件指数(FD0、CSDI、TN10p、TX10p)变化趋势呈下降。极端降水指数中，R10、R1、Rx5day、PRCPTOT与CWD下降显著；Pettitt、M-K及MTT法均得出FD0、SU25、WSDI、TNx、TN10p、TN90p、TX90p、R1与R10有明显突变点；EEMD所得到的各分量和趋势项表示不同尺度下极端气温指数和极端降水指数的变化特征。其中，极端气温指数的强周期主要为准3 a/7 a年际尺度周期及准1...     

山东省极端气候指数变化特征研究

为探究山东省极端气候指数的时空变化与特征，选取山东省1979—2020年95个气象站点的逐日气温和降水量实测数据，采用Mann-Kendall（M-K）检验方法和Sen斜率估计法计算时间变化特征，及Inverse Distance Weight（IDW）反距离权重法探究空间变化趋势。结果表明:（1）山东省境内低温极端气温指数（TN10p和FD0）呈下降趋势，下降速率分别为0.004 8和6.42 d/（10 a），高温极端气温指数（TX90p、TXx和SU25）呈上升趋势，上升速率分别为4.06 d/（10 a）、0.32 ℃/（10 a）和2.31 d/（10 a）；其内陆区域和沿海区域极端气温指数表现出了与山东省整体较好的一致性，空间趋势不明显。（2）极端降水指数均呈上升趋势，沿海区域多大于内陆区域。降水强度指数（R95p、R99p和RX5day）呈显著增加趋势，增加速率分别为22.16、10.83和10.55 mm/（10 a），空间分布上，高值区域多分布在东部沿海区域和南部部分区域，可能会增加洪涝灾害风险。