极端最低气温范文

极端最低气温范文（精选6篇）

极端最低气温 第1篇

关键词：月极端最低气温,温度变化方程,地面积雪,辽宁抚顺

气温高低变化对人们的日常生活和经济建设都有重要影响。目前有关这方面的研究虽然很多,但大多是从统计学的角度进行分析,较少采用定量的方法进行研究。11月是抚顺秋冬转换的季节,既有降雨也有降雪,气温波动范围非常大,最高气温可达20℃以上,最低气温则可降至-20℃以下。这给气温的预报带来了很大困难。该文对20022011年出现在抚顺市11月的10次月极端最低气温过程从地面和850 hPa 2个层面进行定量对比分析,以此来探讨影响温度变化的各项因子对夜间降温的影响。

1 资料与方法

利用抚顺章党观测站20022011年逐年11月月极端最低气温出现的夜间地面和850 hPa 2个层面的实况资料及micaps系统资料,应用温度变化方程分别求出温度局地变化项、平流变化项、绝热变化项和非绝热变化项。

1.1 确定夜间时间长度

根据抚顺市所在地理位置,在11月的10次月极端最低气温过程中,最短的夜间时间长度出现在2009年11月15日,为13.1 h;最长的夜间时间长度出现在2004年11月29日,为13.5 h。因此,夜间时间长度可以统一取整为13 h。

1.2 计算方法

温度变化方程:

由此可以看出,大尺度运动系统中温度的局地变化决定于温度的平流变化、绝热变化和非绝热变化3项因子[2]。

1.2.1 地面各项因子的计算。

近地面的空气因地面的摩擦阻碍作用,不易在水平方向上流散开,因而该层空气的下沉运动不明显,由此所引起的温度变化也就不大[1],所以在地面气温分析中可以忽略垂直运动项因子,只分析平流项和非绝热项。(1)平流项。通过micaps系统查得10次极端最低气温出现的夜间20:00和8:00 1 000 hPa温度平流,取平均值,再换算成12 h温度变化率可得1 000 hPa温度平流(表1)。(2)非绝热项。非绝热项较为复杂,它包括辐射、湍流交换、水汽相变等过程[2],无法直接测出,但可根据式(1)间接求出近似值,以下为地面气温局地变化项的计算方法:按照太阳辐射等于零时为夜间开始的时刻[1],夜间开始时间统一取17:22。根据17:00和20:00的温度,采用插值的方法就可求得17:22的温度。然后用最低气温减去17:22的温度所得的值就是夜间地面气温的降温幅度,即温度的局地变化(表1)。

1.2.2 高空850 hPa各项因子的计算。

(1)平流项。通过micaps系统查得10次极端最低气温出现时夜间20:00和8:00 850hPa温度平流,取平均值,再换算成12 h温度变化率可得850 hPa温度平流(表2)。(2)垂直项。通过micaps系统查得10次极端最低气温出现时夜间20:00和8:00 850 hPa垂直速度,取平均值,由于其单位是hPa/s,需要将其转换成cm/s。计算垂直减温率。取700~850 hPa的高度差为1 500 m,根据2个层面的温度差可求得层结减温率。气块减温率取1℃/100 m。经过计算,换算成12 h温度变化率可得垂直项(表2)。(3)非绝热项。先假设非绝热项为零,计算850 hPa的温度局地变化,然后与实况850 h Pa的温度变化对比,所得差值,就是850 hPa非绝热项的大小。

2 综合分析

2.1 平流作用

一是在1 000 hPa,10次均为冷平流,平均值为-1.9℃。在850 hPa冷、暖平流都有,平均值为-0.75℃,这说明1 000hPa的冷平流强度平均比850 hPa大。二是2004、2010、2011年3次850 hPa为暖平流,而在1 000 hPa均为冷平流。以上情况说明在多数情况下暖空气在850 hPa要比1 000 hPa更早开始向北输送。

2.2 非绝热作用

2.2.1 积雪深度对非绝热项的影响。

对比表1中的非绝热项和积雪深度可以看出,在地面,非绝热项所引起的温度变化都是降温,并且积雪深度越深降温幅度越大。对比表2中的非绝热项和表1中的积雪深度可以看出,在850 hPa,当地面积雪深度深时,非绝热项所引起的温度变化都是降温;当地面没有积雪或积雪深度很浅时,非绝热项所引起的温度变化既有升温也有降温但幅度较小。上述情况说明,积雪深度不仅对地面降温有非常重要的作用,也可以使850 hPa的温度有所下降。

2.2.2 地面乱流混合对非绝热项的影响。

章党站位于抚顺市区东部浑河北岸,东南西三面为丘陵地带,浑河呈东北西南向流经抚顺地区。吹东北或西南风时,由于沿着浑河河谷吹,下垫面平坦,不易产生乱流;当吹西北风时,空气需要流经章党站北侧的广大丘陵地带,下垫面粗糙,容易产生乱流。由于层结减温率小于气块的减温率,所以下沉后的空气温度高于其周围的大气温度,其与周围大气混合后,使得下层大气升温。在夜间,这种乱流混合升温会在一定程度上补偿辐射降温,从而使夜间的气温不至于降得很低。

从表1可以看出,2008年11月极端最低气温过程的非绝热项所引起的降温幅度与其他9次相比最小,只有-4.8℃。仅2008年整夜地面吹的是西北风。这说明只有2008年西北气流在地面所引起的乱流强度最强、持续时间最长。根据以上分析,2008年较强的西北风产生了很强的乱流混合,使下层大气升温,补偿了辐射降温,从而大大减小了2008年的非绝热项的降温幅度。

2.2.3 在850 hPa温度露点差对非绝热项的影响。

从表1、2可以看出,在850 hPa,有3种情况:第1种情况,积雪深度≥7 cm,共有4次,分别为2002、2003、2009、2011年。第2种情况,1 cm积雪深度3 cm,共有3次,分别为2006、2007和2010年。第3种情况,积雪深度0 cm,即积雪深度为0 cm或没有积雪,共有3次,分别为2004、2005、2008年。在第1种情况下,2002、2009年的温度露点差较小,为4.0、5.0℃,平均值为4.5℃,所对应的非绝热项的值相对较高,为-1.3、-1.8℃/12 h,平均值为-1.6℃/12 h,比其他2次的平均值(-4.1℃/12 h)高8.6℃/12 h。2003、2011年温度露点差分别为8.5、7.5℃。在第2种情况下,2007年的温度露点差最低,为4.5℃,所对应的非绝热项的值为10次中最高,达1.3℃/12 h。在第3种情况下,3次的温度露点差都很高,所对应的非绝热项值相对较高,平均值为-0.4℃/13 h。由第1、2种情况可见,较低的温度露点差可以使850 hPa的温度升高,当温度露点差5℃时,非绝热项可使温度升高2℃以上。第3种情况由于没有较低的温度露点差可供对比,所对应的较高非绝热项的值应是地面无积雪所导致的。

3 结论与讨论

(1)对比10次极端最低气温过程,多数情况下暖空气在850 hPa要比1 000 hPa更早开始向北输送,这使得850hPa的冷平流强度平均低于1 000 hPa。因此,有时850 hPa的温度已经开始回升,但地面气温并不随着同步上升,甚至继续下降。

(2)在地面,平流项所引起的降温幅度与非绝热项相比很小,夜间降温主要以非绝热作用为主,即夜间的气温下降主要由地面的辐射降温引起,而地面积雪深度对辐射降温的影响最为明显。雪面的较强辐射冷却作用以及积雪本身对深层土壤热量上传的阻隔作用不仅能使夜间地面气温下降明显,也能使850 hPa的温度有相当幅度的下降。

(3)决定850 hPa温度变化的3项因子平流项、垂直运动项和非绝热项的变化幅度大致都在0~±4℃的范围内。

(4)另一个对气温变化有明显影响的是乱流混合增温。由于抚顺章党观测站所处的特殊地形,当吹较强西北风时就有可能发生乱流现象,而乱流混合增温可以补偿一部分辐射降温,从而使夜间的最低气温不至于降得很低。

(5)较低的温度露点差可以使850 hPa的温度升高,当温度露点差5℃时,可使850 hPa的温度升高2℃以上。

参考文献

[1]成都气象学院.气象学[M].北京:农业出版社,1980.

[2]北京大学地球物理系气象教研室.天气分析和预报[M].北京:科学出版社,1976.

[3]陈勇,陈阳,范昱.1951—2010年长沙市极端气温事件的变化特征[J].气象与环境科学,2012,35(3):41-44.

博州极端气温分布特征分析 第2篇

关键词：极端气温,分布特征,新疆博州

自20世纪90年代以来,全球气候呈变暖的趋势,意味着对世界生存的威胁,包括农作物欠收、沙漠蔓延、物种灭绝、冰河融化、海平面上升、江河径流量减少、旱涝灾害出现频率增加等方面,受影响最直接、最严重的是农牧业活动和总体的生物圈[1,2]。因此,了解气温变化和极端温度变化,可为更好地实现气象服务预警预报提供信息。

1 资料选取

选取博州博乐、温泉、精河、阿拉山口4个测站19712000年气温、最高气温和最低气温资料。

2 气温时空分布特征

在全球气候变暖的背景下,各地相应区域的气候变化极其复杂,尤其是极端气候事件变率及其出现频率、振幅,较之平均气候变率更为复杂。博州由于地形的特殊性,造就了不同的气候区。温泉站平均气温较稳定;精河站和阿拉山口站的年平均气温在20世纪80、90年代以0.3~0.4℃/10 a的速率上升;博乐站则一直呈现明显的增温趋势,是博州增温幅度最大的地区[3]。东西部地区温度存在较大的差异,即西部夏季愈加凉爽,冬季温暖;东部夏季更加炎热,冬季气温平稳。从图1可以看出,博州地区平均气温自西向东逐渐升高,西部山区高海拔的地势拉开了与东部平原的气温差距,形成了截然不同的气候区域。

3 年平均最高、最低气温的变化特征

最高温度和最低温度是反映某地炎热和寒冷状况最直接的指标。博州地区各季节及年平均最高温度距平随时间演变曲线与平均气温相似,近30年来也呈现出上升趋势,说明在气候变暖的背景下,极端高温事件变得更容易发生。从4个测站的年平均最高和年平均最低气温的资料得知,虽然各测站平均气温有些差异,但是从年平均最高气温和年平均最低气温的差值来看,温差差异不大,范围为10~13℃。

4 极端气温变化特征

经过统计分析,博州高温日主要分布于7月,寒冷日主要分布在2月。19712000年博乐站和精河站年极端最高气温在波动中上升,阿拉山口站和温泉站呈下降趋势,温泉站表现更为明显;博州年极端最低气温均在波动中上升,且年极端最低气温上升幅度超过年极端最高气温。阿拉山口测站30年来极端最高气温仅有2年低于40℃,30年年平均最高气温41.5℃,而温泉站年平均最高气温只有33.1℃。

4.1≥30℃和≥40℃高温日数变化

依据逐日最高气温,将博州4个测站高温分为3级:日最高气温Tmax≥35℃,定义为一个高温日;Tmax≥38℃定义为危害性高温日,又称热浪袭击;Tmax≥40℃定义为强危害性高温日,亦称酷热。伴随博州地区平均温度的上升趋势,各站的年炎热日出现频数均呈增加趋势。在30年里表现最炎热的是阿拉山口站,≥30℃的日数年均90 d,≥35℃的高温日数年均36.6 d,≥38℃的高温日数年均17.8 d,≥40℃的高温日数年均3.2 d。说明在3个月的夏季中,≥30℃的日数占98%;危害性高温日达到17.8 d,可见其炎热程度。由于高温日要求气象部门发布预警信息,这就对预报员的及时服务提高了要求。在博州的4个测站中,温泉站夏季凉爽,≥30℃的日数年均8.7 d,高温日数在30年里仅有3 d,无危害性高温日。

4.2 高温年代际变化

从表1可以看出,30年来,各年代阿拉山口站≥35℃的高温日数变化比较平稳,≥38℃的高温日数呈减少趋势;博乐站2种高温日数均在19811990年代出现低值,表现为抛物线型;精河站的高温日数呈增加趋势,尤其是19912000年贡献最大。

(d)

4.3 高温日极值变化

博州地区高温日极值出现在东部平原,阿拉山口站在1994年7月极端最高气温达44.1℃,为全区之最;精河站的高温极值为41.6℃,居第2位;西部温泉站高温极值为37.2℃,出现在1973年8月1日。

4.4-20℃和-30℃寒冷日数变化

博乐站日最低气温-20℃的寒冷日数年均41.5 d,-30℃寒冷日数2.4 d,二者都位居全州之首;精河站日最低气温-20℃的寒冷日数年均31 d,-30℃寒冷日数1.1 d;温泉站日最低气温-20℃的寒冷日数年均30.5 d,-30℃寒冷日数0.9 d;阿拉山口站日最低气温-20℃的寒冷日数年均24 d,-30℃寒冷日数0.6 d。

4.5 寒冷日极值变化

博州寒冷日极值出现在中部地区的博乐站,在1974年2月日最低气温为-35.3℃,次之为-33.8℃,出现在精河站的1988年2月。其他2个测站的日极值分别为温泉站的-33.7℃、阿拉山口站的-31.9℃。

5 高温日频数和寒冷日频数变化趋势

高温日频数和寒冷日频数的变化分别反映出炎热天气和寒冷天气的变化特点及趋势[4]。该文统计了高温日数和寒冷日数并分析了其变化特征。

随博州地区平均温度的上升趋势,各站的年高温日出现频数各不相同,而寒冷日出现频数则呈减少趋势。以阿拉山口站为例,高温日数虽然在30年来的总趋势中均呈现下降,但在20世纪90年代中前期出现了一个明显增加的趋势,是极端高温事件发生不可忽视的前兆。从图2、3、4、5可以看出,高温日数分布最多的阿拉山口站高温日数呈逐渐下滑,但精河站的高温日数正以不同的速率增加;二者的≥35℃和≥38℃高温日数在1997年达到峰值。此时的博乐、温泉站变化不明显,可忽略不计。各站寒冷日数的总体减少,在相应程度上说明了气候增暖的显著变化。

6 异常冷暖事件

以气温表述的气候灾害主要有冷冬和暖冬,但是夏季的热凉却没有详细灾害的区分[5]。笔者采用距平大于标准差的1.5~2.0倍作为博州地区异常冷暖的标准,统计了30年来博州地区的冬、夏季异常的冷暖、凉热年次数。从表2可以看出,除20世纪80年代外,其余各年代的气温异常次数几乎相当(累计5~6次)。20世纪80年代冬、夏气温出现异常的次数最少,仅有1年异常暖冬事件,属平稳时期。20世纪70年代冬冷、夏凉的异常事件次数略少于冬暖、夏热的异常次数。20世纪90年代冬、夏气温异常冷暖的出现频率相当[3]。

7 结论

(1)博州地区高温日数的出现次数和强度集中在阿拉山口站,夏季高温日数达到年均36.6 d;博州地区寒冷日数的出现次数和强度集中在博乐站,寒冷日数年均2.4 d。

(次)

(2)除精河站外,博州其他测站高温频数呈缓和状态。博州寒冷日数下降趋势明显,这与全球气候变暖和城市热岛效应发展造成极端天气气候事件增多密不可分。

(3)19712000年博乐站和精河站年极端最高气温在波动中上升,阿拉山口站和温泉站则下降;博州年极端最低气温均在波动中上升,且年极端最低气温上升幅度超过年极端最高气温。

(4)博州地区高温日主要分布于7月,寒冷日主要分布在2月。

(5)20世纪80年代冬、夏气温出现异常的次数最少,20世纪90年代冬、夏气温异常冷暖的出现频率相当。

参考文献

[1]张山清,普宗朝,耿其蓉,等.近45年吐鲁番地区气候变化趋势[J].新疆气象,2001,24(3):23-25.

[2]陈胜,辛渝.博州近45年气温变化特征分析[J].新疆气象,2005,28(4):19-20.

[3]阿依夏木.尼亚孜,周宁芳,杨贵名.近45年哈密地区温度变化特征[J].气象,2007,33(7):89-97.

[4]向旬,王冀,王绪鑫,等.我国极端气温指数的时空变化与分区研究[J].气象,2008,34(9):73-80.

阜新冬季最低气温影响因子分析 第3篇

随着社会经济发展和生活水平质量的日益提高, 人们对气象预报预期有了更精细化的要求。其中地面温度影响因素复杂, 预报难度较大, 各地的气象工作者通过多种预报途径对地面温度的预报方法展开研究。陈芳等[1]通过1970~2001年的探空资料讨论高空高度、温度变化对地面气温的影响及相互关系。

冀新琪[2]对比克拉玛依夏季最高气温与08时探空温度得出, 晴空时850h Pa可作为日最高气温的主要预报因子。尽管中外对温度预报的研究已经取得了一定成果, 但温度预报仍然是目前预报工作中的难点, 本文通过对影响阜新地区最低气温的因子进行分析, 找出其中规律, 力求提高本地最低温度预报的准确性。

2 相关分析

2.1 地面最低温度与925h Pa、850h Pa温度关系

通过对冬季地面最低气温与当日08时925h Pa、850h Pa温度的相关分析可以看出, 地面最低气温与底层温度之间有较为良好的相关性, 地面最低气温与925h Pa、850h Pa温度之间呈现线性关系, 散点围绕线性趋势线呈均匀分布。计算相关系数得到, 地面最低气温与当日08时925h Pa温度相关系数为0.768, 与当日08时850h Pa温度相关系数为0.732, 并得到线性回归方程, 分别为:Tm in=0.684*T925-6.023和Tm in=0.651*T850-4.691 (单位为℃) 。

2.2 地面气温与海平面气压关系

地面最低气温与当日08时海平面气压之间的相关性不是很好, 虽然也是围绕线性趋势线分布, 但是分布较为分散, 计算得知其相关系数较低, 仅为0.500, 通过比较放弃此种方法, 不考虑利用气压建立回归方程。

2.3 回归方程误差统计

利用回归方程计算每日最低气温, 通过与实况比较后发现, 预报温度与最低气温实况之间存在一定误差。统计利用935h Pa和850h Pa温度回归方程计算预报值与实况值之间的误差, 可以看出, 大部分误差都在3℃以内, 但也有个别的预报值误差达到了10℃左右。说明还有其他因子对最低温度产生影响。

考虑到影响最低温度的因子很多且影响机制较为复杂, 本文只针对其中的主要影响因子进行分析。

3 影响因子

3.1 风向

将风向用1-18的数字表示, 如表1。数字1表示北风N, 数字13表示西风W, 以此类推。

将预报误差与当日08时风向进行对比, 如图1所示, 可以看出, 两种回归方程所得的预报值与实况的误差均和当日08时的风向具有一定的统计学关系。当风向特定数为1~8时, 即当日08时风向为偏东风时, 方程预报误差均大于0, 即预报值较实况偏高, 当特定数为5, 即风向为东风E时, 误差偏高最明显, 925h Pa与850h Pa回归方程计算结果均偏高4℃左右;当风向特定数为9~16时, 即当日08时风向为偏西风时, 方程预报误差均小于0, 即预报值较实况偏低, 当特定数为11, 即风向为西南风SW时, 误差偏低最明显, 925h Pa与850h Pa回归方程计算结果均偏低5℃左右。

3.2 风速

我们知道风速对于夜间地面辐射降温有很大影响, 风速越大, 夜间地面辐射降温越弱, 地面最低气温可能越高, 风速越小, 甚至静风, 夜间地面辐射降温越强, 地面最低气温可能越低。统计当日08时风速与回归方程预报结果误差的关系, 如图2所示, 可以看出预报误差与风速呈现出一种近似线性的关系, 风速越大, 负误差越大, 预报结果偏低更明显;风速越小, 正误差越大, 预报结果偏高更明显。

3.3 变温

阜新地区位于大气环流的西风带上, 系统移动速度快, 冷暖交替频繁, 使得本地区的最低气温预报难度加大。统计最低气温与低层大气温度变化之间的关系, 找出其中规律, 有利于提高温度预报的准确性。

由图3可以看出, 前变温与最低气温之间有一定的相关关系。当夜间温度下降 (前变温=T08-前日T20<0) 时, 回归方程预报结果较实况偏低, 当夜间温度上升 (前变温=T08-前日T20>0) 时, 回归方程预报结果较实况偏高。变温越大, 预报误差越大。

而用同样的方法可以得出, 白天温度的强烈升降 (后变温=T20-T08) 对最低气温的预报结果影响不大。

3.4 逆温

当大气低层有逆温存在时, 大气相对稳定, 扩散能力差, 不利于热交换, 逆温的存在对最低温度存在着一定的影响。

统计当日08时逆温 (T850-T925) 时回归方程温度预报的误差分布, 可以看出, 当无逆温或者逆温较弱时, 预报结果与实况相差不大, 当有较强逆温时, 利用925h Pa回归方程计算结果较实况略偏低, 说明逆温抑制了地面辐射降温, 而利用850h Pa回归方程计算结果则较实况偏高, 这是因为计算逆温用850h Pa温度减925h Pa温度, 逆温时850h Pa温度偏高, 计算结果必然偏高。

4 小结

影响气温变化的因子很多, 影响机制也很复杂, 最低气温预报一直是气象预报工作中的难点。925h Pa和850h Pa温度与地面最低气温均呈现线性相关关系, 经过通过统计分析和对比可知, 08时925h Pa温度与地面最低气温的相关关系最好, 并由此得出回归方程:Tm in=0.684*T925-6.023。

同时, 通过对风向、风速、低层大气变温、逆温等因子与预报误差之间的分析, 可以看出以上因子对地面最低气温的影响有一定规律。通过以上分析, 使我们对地面最低气温影响因子及机制有了更加深刻的认识, 对我们今后的最低气温预报工作有一定的帮助。

摘要：利用阜新2009年、2010年冬季 (13月、11月、12月) 常规观测资料, 分析阜新冬季最低气温与850h Pa温度、925h Pa温度、地面气压、风速、风向、变温、逆温等因子的相关关系, 发现阜新日最低气温与当日08时925h Pa温度相关最好, 相关系数为0.768, 其次为当日08时850h Pa温度, 相关系数为0.732, 地面风场、气压、变温、逆温等因子与地面最低气温都有一定的相关。利用925h Pa温度建立回归方程, 再根据地面观测资料对回归方程计算结果进行适当订正, 可以为预报员提供阜新冬季最低气温预报的参考。

关键词：阜新,最低气温,影响因子

参考文献

[1]陈芳, 马英芳, 金惠瑛.高空温度, 高度变化特征及其与地面气温的相关分析[J].气象科技, 2005.

[2]冀新琪.克拉玛依夏季日最高气温与08时850h Pa温度的关系[J].新疆气象, 2005.

[3]陈隆勋, 朱文琴, 王文, 周秀骥, 李维亮;中国近45年来气候变化的研究[J].气象学报, 1998.

极端最低气温 第4篇

关键词：红水河流域,极端气温,Mann-Kendall法,小波分析

近百年来的全球气候变暖已是一个无可争辩的事实[1]。IPCC第4次评估报告中指出[2],过去100年全球地表平均温度升高了0. 174℃,最近50年有加速之势。 气候变暖对人类生存、经济社会发展等带来了极其深远的影响,这是国际社会公认的环境问题[3,4,5]。与全球气候变化相对应,中国的气候也发生了显著变化,近百年气温上升了0. 5—0. 8℃,近五十年( 1956—2005年) 增暖尤其明显,温度升高了1. 25℃[6]。自20世纪80年代以来, 国内部分学者对我国区域的气候变化做了研究[6,7,8]。丁一汇等[9]通过对中国160个站1951—1990年月平均气温资料的研究发现,自20世纪50年代以来我国一直在降温,增暖主要出现在东北、华北和西北的西部地区; 唐红玉等[10]利用1951—2002年全国733个测站非均一性检验的月平均气温资料,分析了52年来中国东部、西部和青藏高原地区气温变化趋势的一致性和差异性,认为四川盆地的年平均气温基本无明显的线性变化趋势,但自20世纪90年代以来有明显的变暖趋势,到2002年为止,西南地区降温区比20世纪80年代以前明显缩小; 翟盘茂等[11]利用369个测站1951—1990年的最高温和最低温资料,研究了中国最高气温、最低气温的时空变化趋势特点,认为年平均最高气温在东经90°以东、北纬35°以南地区主要表现为降温趋势,年平均最低气温在四川盆地和西南部分地区的变化不大。

红水河流域地处中国西南云贵高原向广西盆地过渡的斜坡地带,该地区气候属于亚热带气候,年平均气温20℃左右,年降雨量1500—1800mm。由于历史等原因,我国部分学者对西南地区的气候变化做了大量研究,但对红水河流域气候资源方面的研究目前尚属空白。全球气候变化势必影响到该地区疾病的发生和传播,增加地质灾害和气象灾害发生,对水电站重大工程的安全问题和区域气候灾害造成深远影响。鉴于此,该研究采用气候倾向率、Mann - Kendall非参数检验、小波分析方法和反距离插值等数理统计方法对流域1961— 2011年的气温变化特征进行了分析,为指导该地区的社会经济生活和实践起着重要意义。

1 材料与方法

1. 1 研究区概况

红水河是珠江流域西江水系干流,上游系发源于云南沾益县的南盘江,在贵州省望谟县蔗香村与北盘江汇合后始称“红水河”,自西向东横穿广西中部,至象州县石龙镇三江口与柳江汇合后改称“黔江”。该流域( 22° 52'—25°27'N、106°14'—110°20' E) 辖乐业、凌云、金城江、都安、东兰、凤山、巴马县、南丹、天峨、大化、兴宾、武宣、象州、忻城、合山、宾阳、上林、马山、桂平等县( 市、 区) ,总面积51 654km2。红水河流域是典型的岩溶地貌区,岩溶地貌面积占土地总面积的65. 10% ; 属亚热带季风气候区,年均气温度16. 9—21. 0℃,年降水量1244. 0—1590. 7mm; 主要土壤类型为赤红壤、红壤、黄壤、石灰土。

1. 2 数据来源与研究方法

本文利用西南红水河流域气象站1961—2011年的9个气象站点数据,对西南红水河流域历年的气温变化特征进行了分析,历史气象站点数据来源于中国气象科学数据共享服务网( http: / /cdc. cma. gov. cn) ,涉及的气象站点分别为望谟县、罗甸县、凤山县、河池市、都安县、 平果县、桂平县、柳州市和来宾市。本文使用一元线性回归方程[12]对气象要素之间的变化趋势进行探讨,借助Fourier小波分析方法[13]分析研究区的小波周期特性,借助Mann - Kendall非参数统计检验方法[14]对气候因子的突变点进行检验,对研究区极端气温在空间上的分布状态进行分析。

2 结果分析

2. 1 变化趋势分析

由图1可知,1951—2011年西南红水河流域年平均温度、极端高温和极端低温呈上升趋势,且流域年平均气温的气候倾向率显著高于极端高温和极端最低温度的气候倾向率。其中,流域平均气温的气候倾向率为0. 138℃ /10a,低于全国 水平 ( 0. 186℃ / 10 a)[15]; 年极端最高气温气候倾向率为0. 04℃ /10a, 高于全国水平( 0. 074℃ /10a)[15]; 年极端最低气温气候倾向率为0. 466℃ /10a,低于全国 水平 ( 0. 53℃ / 10 a)[15]。具体来说: 平均温度1961—1970年下降了0 . 56 ℃ ,1971 —1980年和1981 —1990分别上升了0 . 49 ℃ 和0 . 42 ℃ ; 而1991 —2000年和2001 —2011年则呈下降趋势,分别下降了0. 32℃ 和0. 46℃ ; 极端高温在波动中上升,20世纪60年代和70年代分别下降了1 . 31 ℃ 和1 . 42 ℃ ,80年代上升了1 . 54 ℃ ,而90年代和2001—2011年又呈现 下降趋势,分别下降 了0 . 73 ℃ 和0 . 91 ℃ ; 极端低温变幅较大,60年代、70年代和80年代极呈上升趋势、分别上升了1. 44℃ 、0. 43 ℃ 和0 . 32 ℃ ,而90年代、2001 —2011年呈下降趋势,分别下降了0. 20℃ 和0. 60℃ 。分析红水河流域平均温度、极端高温和极端低温的5年滑动平均可知,红水河流域年均温和极端最低温度变化趋势基本一致,即在波动中缓慢上升,极端高温在近50年经历了下降—上升—下降—上升—下降五个阶段。在此阶段中,极端高温在1975年出现谷值,为36. 42℃ ; 而在1990年出现最大值,为37 . 95 ℃ 。我们将红水河流域极端高温与极端低温作差,求出相应年份的温度差值数据,可得出极差变化图。由极差可知,红水河流域极差的气候倾向率为 - 0. 4℃ /10a,说明随着全球气候变化,红水河流域极端高温和极端低温之间的差距越来越小。

2. 2 M—K 突变检验分析

我们利用M - K方法,对研究区50年时间气象数据进行了突变检验。由图2a可知,红水河流域极端高温在20世纪中后期整体呈下降趋势,而在1962—1963年、1965—1966年、2005年以后的UF曲线值出现正值,说明极端高温在此期间呈上升趋势。2002年和2009年UF和UB曲线在显著水平a = 0. 05的临界线1. 96之间有两个明显的交点,表明近五十年流域极端高温发生了极显著的突变性升高,极端高温的突变年份分别为2002年和2009年,且在1973—1984年达到下降趋势的显著性水平。由极端低温的突变图2b可知: 除1962—1963年和1975—1979年极端最低温度呈现下降趋势外,其他年份的极端最低温度均呈上升趋势, 突变年份开始于1985年,在1987年达到极端最低气温增温显著性水平。从年平均温度的突变图2c可知, 1961—1962年平均温度呈下降趋势,1962—1966年呈上升趋势,1966—1986年呈下降趋势,1986年以后气温呈上升趋势,突变年份为1996年,在2002年以后平均温度达到了显著性升高水平。

2. 3 小波周期分析

由图3a( 封四) 可知,近五十年流域的极端高温存在28年左右的震荡周期,在28年的时间序列尺度上分别在1979年和1995年发生了增温—降温、降温—增温的气候突变,明显可划分为1961—1978年的升温期、 1978—1994年的降温期和1995—2011年的升温期。 由图3b( 封四) 可知,流域极端低温在14—17年较大的时间尺度上经历了低—高—低—高变化过程,16年的长变化周期变化显著; 20世纪80年代中后期和90年代初期存在14年周期,中小尺度上6—8年的周期变化明显。从小波系数变化趋势看,在较大时间尺度上流域极端最低温度呈增加趋势,在较小时间尺度上呈减低趋势。由流域平均温度的小波周期图3c( 封四) 可见,近五十年流域平均温度存在着27年左右的震荡周期,且在27年的时间序列尺度上分别在1977年和1996年发生了增温到降温、降温到增温的气候突变; 可划分为1961—1977年的升温期、1977—1996年的降温 期和1996—2011年的升温期。

2. 4 空间分布

我们对1961—2011年各个气象站点的极端高温、 极端低温和平均温度进行了IDW反距离空间插值,得到研究区近五十年气候变化的空间分布图。分析图4a ( 封四) ,流域极端最高温度范围为35. 71—38. 09℃,变幅较大,总体呈现出西北高、东南低的空间分布格局。 平果县和罗甸县为两个暖中心,中心温度分别达到38. 09℃ 和37. 80℃ ; 而冷中心主要集中在凤山县和望谟县,中心温度分别为35. 71℃ 和36. 64℃,流域的河池和来宾地区极端温度也较高,其值为37. 28—37. 74℃。 由图4b( 封四) 可知,流域极端最低温度在空间上呈现 “冷—热—冷—热”的空间分布格局,其值为 - 0. 37— 3. 33℃ 。以望谟县为中心形成明显的冷中心,等温线以此为中心向东南推进,罗甸县和凤山的大部分区域气温处于0. 006—0. 458℃,流域下游的来宾市和柳州市也处于相对较冷的中心之中。位于流域中游和下游的都安县、桂平县极端最低温度较高,处于暖中心之中,中心温度依次为2. 78℃ 和3. 33℃。由此可见,流域的极端最低温度在空间上的差异比较大。由图4c( 封四) 可知, 流域近五十年平均气温为19. 295—21. 955℃,总体上呈现出西北低、东南高,空间分布上呈现典型的经向分布特征。具体来讲,望谟县和凤山县处于两个冷中心之中,平均气温分别为19. 31℃ 和19. 52℃; 而桂平县和平果县处于两个暖中心之中,平均气温达到21. 49℃ 和21. 96℃ ,年平均气温的等值线由西北到东南逐渐升高, 来宾一带平均气温的等值线达到20. 97℃。

由5a( 封四) 可知,流域极端高温气候倾向率空间差异比较大。其中,流域中游地区的气候倾向率大部分为负值,其值为 - 0. 069—0. 018,表明此地区的极端最高温度升温较慢,升温最慢的地区位于柳州市和来宾市,极端气温 倾向率分 别为 - 0. 069℃ /a和 - 0. 071℃ / a; 升温较快的区域则主要分布在流域上游的望谟县。由流域极端低温的气候倾向率图5b( 封四) 可知,整个流域的气候倾向率为 正,其值为0. 248— 0. 807℃ / a。说明流域极端最低温度在近五十年都处于持续升温的状态。极端最低气温升温幅度的空间分布情况为: 西北地方升温快,东南地方升温慢,极差为0. 559℃ / a。由5c( 封四) 可知,流域平均气温的气候倾向率呈现出流域南侧小于流域北侧的空间格局。其中, 流域上游的望谟县平均温度的升温最快,为0. 226℃ /a; 其次升温较快的地区为柳州市和桂平市; 而流域下游的凤山县和平果县平均气温的增速比较慢。

3 结论

极端最低气温 第5篇

关键词：最低气温,冬季,东北,山区丘陵,客观预报

在多年的预报工作中, 发现东北地区尤其是山区丘陵地带冬季最低气温呈现出明显的不规律性, 冬半年的最低气温预报准确率明显低于夏半年。七台河市位于黑龙江省的东南部, 东经131度01分, 北纬45度46分, 属半山区半丘陵地带, 温带大陆性气候, 其最低气温的变化规律对东北三省山区丘陵地带有较好的代表性。夏季短暂、温暖而湿润, 冬季漫长、寒冷而干燥。夏半年由于白昼长、夜间短, 空气较潮湿, 以及下垫面为植被覆盖等多方面原因使得最低气温不足以降到850HPA气温以下, 呈现出较好的规律性。冬半年, 由于白天逐渐缩短, 夜间逐渐增长, 以及冰面、雪面的反射、辐射作用, 使地面白天接收的较少的太阳热量因强烈的辐射冷却消耗殆尽, 导致热量入不敷出, 气温越来越低, 甚至降至850HPA温度以下, 如配合静稳的大气层结, 最低气温可低于850HPA温度15度以上 (为了表述方便, 本文将最低气温低于850HPA温度称为逆温) 。如此强的逆温可持续几夜, 甚至白天都不消失, 空气的垂直运动减弱, 造成了严重的空气污染, 影响了人们正常的生产生活。由于天气形势不同, 逆温强度也不同, 导致最低气温忽高忽低, 呈现出明显的跳跃性。

1 资料选取及研究理论的确定

1.1 研究地点的确定。分析本地的最低气温变化规律, 研究地点为七台河市气象局观测站。

1.2 基本理论。

根据《天气学原理与方法》, 温度的局地变化取决于平流变化、对流变化、垂直运动与大气稳定度绝热变化的乘积和非绝热变化。而夜间随着对流的减弱, 最低气温的变化主要决定于平流变化和非绝热变化的影响。综合以上理论, 利用现有的观测数据及历史资料, 采用经典统计预报法和PP法相结合的数值预报方法, 选取与最低气温相关较好的一些气象要素, 寻找其与最低气温的相关关系及影响机制, 最终建立气象要素与最低气温之间的统计预报方程。

1.3 资料选取。

本文选取2005-2007年12-2月夜间晴间多云日 (为了表述方便, 以下将12-2月夜间晴间多云日简称冬季) 自动站气象资料、历史天气图、卫星云图等进行研究。所选要素包括与最低气温同时的云天状况、湿度、雪深、风等地面气象要素、700HPA、850HPA相对湿度以及850HPA温度、温度场形势、风等高空气象要素, 还包括较最低气温滞后的前一日14时相对湿度、气温、露点、850 HPA温度等前期气象要素。同时考虑到冬半年冰面和雪面的辐射降温, 又对观测资料进行了处参加方程因子的筛选。

3.3 方程中相关字符型数据的赋值。

经过了多次尝试, 将850hpa风、云天状况及辐射因子等字符型数据进行了编码。

4 预报方程的建立及检验

4.1 方程的建立。

4.1.1 850HPA为冷空气占据或冷空气刚过时:Y=-76.2884+0.5386*J2+3.6452*S1+1.1003*E+3.4025*FE1-1.2254*H+1.5035*K+0.4461*A-0.4866*U2+0.1956*V4+9.0684*W2。历史拟合率:94%。4.1.2 850HPA为暖空气占据或暖空气正在入侵时:Y=-6.9942+0.4749*B+3.8509*S1+3.7762*FE+0.5783*A-1.3461*U2+0.2222*V1+0.1447*V4+1.9602*Z-0.7612*H。历史拟合率:96%。

4.2 预报方程的检验。

从理论上讲, 通过逐步回归程序检验所得到的预报方程都通过了显著水平检验, 可以作为预报方程使用, 在这里我们对所有计算得出的预报方程进行回代。回代结果为:850HPA为冷空气占据或冷空气刚过时预报方程拟合率为94%, 850HPA为暖空气占据或暖空气正在入侵时预报方程拟合率为96%。在回代中, 预报值与实测值相差正负2度之内, 就视为预报正确。从以上结果中可以看出, 此预报方程对最低气温的预报作用显著, 因此, 可以投入到实际业务工作中。

4.3 方程中变量的定义 (略) 。

4.4 方程中相关因子的预报。

在影响最低气温的众多实时要素中, 风的预报是关键。这主要有两个方面的原因, 一是因为风向及风速的大小直接影响到夜间的平流和辐射降温, 二是因为下垫面摩擦等因素的影响, 导致风向风速呈现出明显的非规律性, 甚至在特定的天气形势下会出现与地转风相反的风向。风与海平面气压分型:根据大量的历史资料统计和多年的实际工作经验总结出, 最有利于七台河最低气温下降而出现极值的是东北和偏北风。经统计, 当出现以下几种海平面气压形势时, 七台河会出现与地转风差异较明显的NE、偏N风 (且经较长的时间的验证, 发现此种规律也同样适用于我省内其他地区) :a.低压前部 (一般指低压的东部、东北部) ;b.鞍形场、均压区;c.高压中心北部、西北部、西部西南部;d.东北西南向弱高压长轴的西北部、南北向狭长高压区短轴的南部。在850HPA风速不大于10米每秒的情况下, 可直接报小于1米每秒

理, 引入了一个与风向风速相关密切的辐射因子参加方程因子的筛选, (通常实际风速在0-0.5米每秒之间) 的NE、偏N风, 在这两种风的平流以提高预报方程的准确率。

2资料数据库的建立

利用Access数据库管理系统建立应用资料的数据库表, 表中数据包括冬季的地面自动站观测数据以及高空850hpa的温度、湿度、风、温度场形势、700hpa湿度等, 数据库中凡涉及到带小数点的数据除850hpa温度外均扩大10倍输入, 不带小数点的数据保持原样输入。

3因子的处理方法

3.1风资料的获取方法。由于风向风速的瞬间突变, 都会引起最低气温的突然变化, 考虑到自动气象站中的定时风向风速, 不能代表小时内最多风向和平均风速。因此从自动站分钟数据文件中逐时挑取最多风向, 并统计平均风速。这样算出的逐时风向风速引入方程时才对最低气温预报作用显著。

3.2云天状况。云天状况是影响最低气温的最直接因素, 虽本文只研究夜间晴间多云的情况, 但多云持续的时间长短也直接会影响最低气温的高低。由于七台河市气象局观测站为一般站, 20时至08时之间不观测, 本文根据红外云图、每三小时一次的地面天气图并结合20时观测资料综合判断云的状况。将天空状况按无云、少云、多云、阴等根据持续时间不同给予赋值, 并将夜间的云天状况分为2-5时、5-8时两个时间段辐射降温下, 七台河将出现极端的最低气温, 伴有明显的逆温, 逆温强度在寒冷的冬季可达15度以上。而其他天气形势中地转风虽与实际风也有差异, 但只是存在一定交角, 且风向差异对最低气温影响不甚显著。

5 结论

5.1 将最低气温预报按850HPA为冷、暖空气分开来报, 每个方程的

预报准确率均达到90%以上, 预报方程对最低气温的预报作用显著, 可以投入到实际业务工作中使用。

5.2 从预报值与实况以及850HPA温度对照图表中可看出:

当850HPA温度有冷空气时, 通常最低气温高于850HPA温度, 当850HPA温度有暖空气时通常最低气温低于850HPA温度;实况曲线与预报曲线十分接近, 与850HPA温度曲线相差较远, 且实况曲线与预报曲线振幅明显小于850HPA温度曲线振幅。

极端最低气温 第6篇

国内外学者也对全球变暖背景下最高、最低气温的时空变化已经进行了一系列的研究。Frich等通过研究发现,从1950年以来逐年极端最高、最低气温度的差异在显著减小[5];Karl等发现,美国和前苏联极端最低气温在过去几十年上升幅度较大[6];Cao 等通过模拟全球气候模式和对流辐射模式得出结果,最高、最低气温的这种非对称变化可能源于CO2浓度的增加[7]。国内,张晶晶等研究表明,西北区1月气温比7月气温变化剧烈[8];马鹏里等研究发现,19611990年我国西北地区温度变化主要以冬季夜间变暖为主[9];唐红玉等分析得出,我国平均最低气温的上升趋势明显大于最高气温[4];孙凤华等认为,东北地区区平均最高、最低气温的增温趋势在空间上也存在着非对称分布[10];勾晓华等通过研究青藏高原东北部树木年轮记录揭示了最高、最低气温的非对称变化[11],关中地区南倚秦岭,北界北山,介于陕北高原与秦岭山地之间。

关中地区地处亚洲夏季风边缘,是亚热带和温带的过渡交汇区,受东南季风和西南季风的共同作用,具有暖温带气候特色,是典型气候敏感区,属于西北生态环境脆弱地带[12]。该地区的气候变化直接关系到关中地区本身环境、资源的开发利用和经济建设,同时因为该地区是陕西省工农业生产和经济发展的核心地带,对全国甚至全球气候变化都起着极为重要的作用。本文主要探讨全球变暖环境下关中地区平均最高、最低气温的变化趋势、突变特征和周期特点,主要目的在于分析气候变化的区域特征,为关中地区可持续发展提供科学的气候变化资料。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

关中地区位于陕西中部的渭河盆地,其北部为陕北黄土高原,向南则是陕南盆地、秦巴山脉,介于两者之间,东西长400km、南北宽3080km,总面积约5.55104km2;地势西高东低,中部较平坦宽阔,平均海拔520m,属暖温带大陆性季风气候;年均降雨量600700mm,属于半干旱地区,主要包括西安、铜川、宝鸡、咸阳、渭南5市。

1.2 研究方法

数据来源于铜川、彬县、宝鸡、太白、华阴、西安、渭南、蒲城、韩城9个气象站点19602009年的月平均最高、最低气温观测资料(图1),按时空划分进行统计分析。在时间上,按季节划分为春季(35月)、夏季(68月)、秋季(911月)、冬季(12次年2月);在空间尺度上,将关中地区由西向东划分为西部宝鸡地区、中部咸阳及西安地区、东部渭南地区。由于关中地区总面积较大,且地域差异显著,所以在计算整个地区数据时要综合考虑各站点的最高、最低气温及所在行政区划的面积,赋予各站点不同的权重。通过加权平均得到整个流域最高、最低气温序列,利用气候倾向率和5年滑动平均值分析年际变化趋势计算各站点最高、最低气温变化的趋势系数,以此为参数,并基于ArcGIS的普通克里格插值方法,分析最高、最低气温变化强度的空间差异,采用Mann-Kendall法进行突变分析,最后利用小波分析周期变化特征。

2 最高、最低气温变化特征

2.1 最高、最低气温年际变化特征

近50年来关中地区最高、最低气温呈现明显增温的趋势(图2),倾向率分别为0.275℃/10a和0.315℃/10a。尤其是1990s以来,最高、最低气温倾向率分别为0.48℃/10a和0.7℃/10a,表明最高、最低气温增温十分显著,且表现出不对称增温趋势。一些研究者认为,最高、最低气温的这种非对称变化可能源于CO2浓度的增加[8]。近几十年来的研究表明,北半球大部分地区显著增温,最低气温增温幅度大于最高气温[7]。从图2可见,最低气温增温幅度大于最高气温,表明气候变暖过程中最低气温增温贡献大于最高气温。最高、最低气温变化的多项式拟合曲线表明,1960年前后为一相对高温期,1960s有微弱下降,1970s最高、最低气温有微弱升温,1980s最高、最低气温微弱下降,从1990s初开始两者都迅速增温,近期为50年来的高峰期,增温十分显著。

2.2 最高最低气温年代际变化特征

关中地区最高、最低气温变化趋势存在不一致性(图3)。夏季最高气温有所下降,总趋势为微弱降温趋势,最低气温的降幅小于最高气温且总趋势为增温趋势;秋季最高气温在19601970s中期增温幅度大于最低气温,1980s最高气温降低,最低气温升温却较快,1980s中期以后最高气温快速增温,最低气温增温幅度与之相比较小;冬季最高气温在19601080s增温幅度与最低气温相比较缓慢,在1990s以后增温幅度增大。季节年代际变化也呈现出差异性,最高气温春季和冬季一直保持增温趋势,而夏季和秋季在1980s有一降温时期,随后又快速升温。这与陕北地区最高、最低气温年代际变化特征相一致[13]。最低气温总趋势是增温,但夏季在1980s有一降温波动,1990s后四季都处于迅速增温期。

2.3 最高、最低气温季节变化特征

从关中地区19602009年最高气温四季变化(图4)可见,最高气温春季、秋季、冬季都表现为增温趋势,而夏季为微降趋势。在变化过程中和增温幅度中表现出季节差异,即春季变化十分剧烈,增温幅度最大,19601970s年处于持续增温阶段,1980s出现了一个低温期,1990s开始快速增温;夏季变化稳定,最高气温趋势有微弱降幅,19601970s为一相对高温期,1980s为相对低温时期,1990s进入了一个稳定增温期;秋季变化较剧烈,增温幅度较大,19601970s期间为一持续稳定增温阶段,1980s中期为降温过程,1980s中期以后呈增温阶段;冬季变化总趋势不如秋季剧烈,但波动较大,1960年为高温期,1960s后期至1970s中期有一低温期,1980年左右为一高温期,1980s中期后呈一增温期。

19602009年关中地区最低气温四季变化趋势(图5)显示,最低气温在各个季节都变现出很强的增温趋势。其中,春季增温幅度较大,变化较为平缓,19601980s中期持续稳步增温,1990s有一微弱的降温,1990s中后期增温幅度迅速增强;夏季增温幅度最小,19601970s平缓增温,1980s有一低温时期,1990s后快速增温;秋季波动较大,1960s中期以前有一高温期,1970s有一低温期,1970s中期到1990s初期有一微弱增温期,1990s中期有一降温阶段,此后不断增温;冬季呈阶梯状剧烈上升,50年来表现为持续的强增温趋势。

从最高和最低气温变化过程来看,两者在夏季和秋季变化平缓,冬季和春季变化十分剧烈。从增温幅度来看,春秋季节是最高气温幅度大于低温幅度,夏冬季节是最低气温增温幅度大于最高气温,且夏季最低气温增温幅度远大于最高气温,冬季最低气温增温幅度约是最高气温增温幅度的2倍;最高气温和最低气温增温夏季增温最小,其余三季节表现出差异性,最高气温增温幅度为春季>秋季>冬季;最低气温增温幅度为冬季>春季>秋季。

3 最高、最低气温变化空间差异

在全球变暖的大背景下,每个区域对全球变暖的响应都有所不同,而且升温较明显的季节也有差异。与全球性的大尺度相比,关中地区气温变化的差异不明显,但年际变化趋势和季节增温幅度都表现出一定的区域差异。基于普通克里格插值的方法,以铜川、彬县、宝鸡、太白、华阴、西安、渭南、蒲城、韩城9个气象站,以及其他气象站点黄龙、延安、商南、佛坪点的月平均最高、最低气温的趋势系数为参数,得出19602009年关中地区最高、最低气温变化强度的空间分布(图6),关中地区增温强弱的差异性,最高气温是以宝鸡、太白为中心的强增温趋势,等值线稀疏,由西南方向向东北方向增温趋势递减,最低气温增温趋势复杂,且变化强烈;与最高气温相比等值线稠密,且以渭南市为中心成马鞍形,从渭南市向东南、西北方向增温幅度递减,向东北、西南方向增温幅度递增,且西安市区增温最大,铜川市是关中地区增温幅度最小的地区。可见,关中地区最高、最低气温变化空间差异较大。

4 最高、最低气温突变分析

气候变化在各种不同尺度上都存在不稳定性和突然变化的现象,它被认为是气候系统的非线性反映,是指气候从一种稳定态跳跃式地转变到另一种稳定态的转折方式。它具有滞后性,因此气候一旦发生突变,天气过程的大背景则随即改变,人类生活的大环境也随之发生变化[14]。近年来的研究表明,西北气候发生了明显变化,出现由暖干向暖湿方向转型。关中地区属农业经济发达地区,其环境在不断恶化,所以在这种转型过程中研究其气候要素序列是否存在突变具有相当重要的意义。

采用Mann-Kendall突变检验法对关中地区全年和各个季节最高、最低气温进行0.05置信度的检验。检验结果(表1)表明,最高气温和最低气温升温突变明显,且突变存在季节性差异。最高气温,夏季气温早于秋季,秋季早于冬季,冬季早于春季;最低气温,冬季早于秋季,秋季等于夏季,夏季早于春季。最低气温,冬季早于最高气温的冬季,表明最低气温冬季对全球变暖响应的敏感性。年平均最高气温突变为1994年,年平均最低气温突变为1993年,最低气温突变早于最高气温突变,说明最低气温的变化比最高气温变化敏感。这与我国北方地区50年来最高、最低气温突变表现出一致性[15]。

5 最高、最低气温周期分析

从时间域来说,气温变化具有一定的规律性,一般表现为多频率、准周期震动特征。分析气温的周期,一方面可更好地了解过去的气温变化,另一方面也可以对未来气温进行预测。通过对关中地区50年平均最高气温、最低气温的Morlet小波图(图7)显示:年平均最高气温、最低气温均具有显著的1618年的周期变化,这与全国的年平均最高、最低气温度变化周期相一致[16],最高气温、最低气温也存在810年和35年的周期变化。

6 讨论与小结

根据关中地区19602009近50年的月平均最高、最低气温时空变化特征,得出以下结论:①近50年来关中地区最高、最低气温均有明显增温的趋势,倾向率分别为0.275℃/10a和0.315℃/10a。尤其是1990s以来,最高、最低气温倾向率分别为0.48℃/10a和0.7℃/10a,最低气温幅度大于最高气温,表现出不对称增温趋势。我国其他地区的最高、最低气温增温幅度也表现出显著的不对称性[17]。最高气温和最低气温在各个季节中只有夏季在1980s都有一低温时期,冬秋、季节基本处于持续增温阶段,其中秋季最有特色,在最高气温的秋季呈间隔性增温。近50年来关中地区的最高气温增温幅度为:春季>秋季>冬季>夏季;最低气温增温幅度为:冬季>春季>秋季>夏季;其中最高气温的夏季气温处于微降趋势。②最高、最低气温增温强弱的地域差异显著。最高气温以宝鸡太白为中心的强增温趋势,由西南方向向东北方向增温趋势递减;最低气温增温强烈,与最高气温相比区域差异复杂,且以渭南市为中心形成马鞍形,从渭南市向东南、西北方向增温幅度递减,向东北、西南方向增温幅度递增,且西安市区增温最强,这可能与西安的城市化因素有关[18]。③最高气温和最低气温升温突变明显。最低气温和最高气温突变有明显差异,最高气温,夏季气温早于秋季,秋季早于冬季,冬季早于春季;最低气温,冬季气温早于秋季,秋季等于夏季,夏季早于春季。季节突变和全年突变均是最低气温早于最高气温,说明最低气温发生突变的显著性高于最高气温,这和近百年来我国北方和东部增暖明显,尤以冬季增温显著的趋势是一致的[19]。④近50年关中地区平均最高气温、最低气温均有显著的1618年、810年和35年左右的周期变化,这种短时间的气温周期变化在我国其他地区也有一定反映[20,21,22,23]。