陳　穎，李維京，史紅政，劉　精

（1.新疆氣候中心，新疆　烏魯木齊830002；2.國家氣候中心，北京100081；3.新疆氣象局，新疆　烏魯木齊830002）

不同氣候背景下新疆冬季極端冷（暖）事件的變化特征

陳穎1，李維京2，史紅政3，劉精1

（1.新疆氣候中心，新疆烏魯木齊830002；2.國家氣候中心，北京100081；3.新疆氣象局，新疆烏魯木齊830002）

利用1961—2013年新疆89站逐日氣溫和NCEP再分析高度場資料，分析了不同氣候背景下新疆1961年以來冬季（12月—翌年2月）出現(xiàn)的極端冷（暖）事件年代際變化及與其相聯(lián)系的環(huán)流特征。根據(jù)對新疆冬季極端冷（暖）事件的氣候背景劃分，認為新疆冬季極端冷（暖）事件在不同氣候背景中都有明顯的不同，全疆冬季極端冷事件存在隨氣候背景轉變而發(fā)生區(qū)域一致變化的特征，但冬季極端暖事件的變化則有南北反相的區(qū)域差異?？傮w而言，新疆極端冷暖事件發(fā)生的日數(shù)趨于減少，極端冷暖事件強度也具有顯著減小的趨勢；北疆西部和天山兩側是氣候極端性變化最顯著的區(qū)域。從冷暖期環(huán)流特征的差異來看，北疆型極端冷事件減少的主要原因來自于突變后極渦減弱，而南疆型極端冷（暖）事件減少（增加）則主要受歐亞范圍內(nèi)大片正變高區(qū)的影響。

冬季氣候；極端冷暖事件；環(huán)流特征；新疆

陳穎，李維京，史紅政，等.不同氣候背景下新疆冬季極端冷（暖）事件的變化特征[J].沙漠與綠洲氣象，2016，10（4）：17-24. doi：10.3969/j.issn.1002-0799.2016.04.003

極端氣溫是重要的冷暖指標，它蘊含了冬季的寒冷和夏季的炎熱,其異常氣候變化不僅會引起農(nóng)業(yè)氣象災害,而且對人類的生存和居住環(huán)境也會產(chǎn)生一定的影響。隨著全球氣候變暖，新疆區(qū)域氣溫上升、降水增加，呈現(xiàn)出明顯的“暖濕化”特征，其中氣溫上升，尤其表現(xiàn)在新疆冬季氣溫上升最為顯著[1]。但在近年來，極端低溫、極端降雪等事件也屢屢發(fā)生[2-6]。

當前，已有很多針對中國或者中國北方的極端氣候事件的研究，王紹武[7]分析了百年來中國冷冬的氣候特征，任福民等[8]和翟盤茂等[9]分析了中國年、季極端氣溫變化趨勢的時空特征和中國北方近50年溫度極端事件變化；嚴中偉等[10]討論了近幾十年中國極端氣候變化格局。劉學華等[11]認為，北方地區(qū)極端氣溫指數(shù)變化最大，而且對應氣候突變的時段，極端氣溫也有了顯著的變化。李維京等[12]認為，我國冬季氣溫在1985年之前處于冷期,之后為暖期;我國冬季氣溫異常與影響因子的關系發(fā)生了顯著的年代際變化,而且影響因子之間的關系也發(fā)生了顯著的年代際變化。

對于新疆極端氣候事件的研究，楊蓮梅[13]分析了1961—2000年以來新疆極端降水的氣候變化、發(fā)展趨勢和空間分布差異；趙勇[14]分析了北疆地區(qū)極端降水事件的區(qū)域性和持續(xù)性特征。對于冬季氣候的分析和預測，季元中等[15]認為1980年代新疆的氣候變暖從地域上講主要在北疆，從季節(jié)上講主要在冬季，從時間上來講主要在夜間；毛煒嶧等[16]利用新疆33站1961—2011年冬季氣溫和前期108項月環(huán)流特征量指數(shù)，考慮各站冬季氣溫及前期月環(huán)流特征量的線性變化趨勢影響，建立了統(tǒng)計預測模型。對于新疆冬季極端低溫事件，雖然在研究中國北方和西北地區(qū)的文獻中有所涉及，陳少勇等[17]對中國西北地區(qū)的極端低溫事件做了統(tǒng)計分析，認為西北地區(qū)極端低溫的低值主要出現(xiàn)在北疆和青海高原，這些地方的閾值在-20℃以下，利用合成分析給出了西北地區(qū)冬季極端低溫出現(xiàn)時的環(huán)流特征。然而，自全球氣候變暖以后，在不同的氣候背景下新疆冬季極端氣候事件是否發(fā)生了不同的變化，與其相聯(lián)系的大氣環(huán)流特征又有了怎樣的變化，都是需要重新去認識的。因此，采用完整、連續(xù)以及可靠的資料對新疆冬季極端氣溫事件的區(qū)域性氣候特征及相聯(lián)系的歐亞中高緯度的環(huán)流進行研究，了解其發(fā)生發(fā)展規(guī)律和時空變化特點以及影響因子的年代際變化是十分有必要的。

本文對1961—2013年冬季（12月—翌年2月）極端冷（暖）事件及其相聯(lián)系的環(huán)流特征以及它們在不同氣候背景下的變化特點進行分析，得出氣候變暖以來新疆冬季極端冷（暖）事件在不同氣候背景下的分布特點和一般規(guī)律，并嘗試對這種分布特點和規(guī)律加以解釋。

1　資料及分析方法

1.1資料

本文選用新疆1961年1月—2014年2月資料完整的89個測站的逐日最低氣溫和逐日最高氣溫，時間序列采用當年的全部測站取算術平均值建立，多年平均值取1961—2013年平均，冬季平均采用當年12月至次年2月作為當年冬季值。環(huán)流高度場資料來自NCEP再分析資料。

1.2分析方法

當前對于極端氣候事件的判定方法和定義很多，目前國際上主要采用極端氣溫指數(shù)來研究極端氣溫事件。①標準差法：取距平值大于標準差一定倍數(shù)的值作為極端事件閾值，如將降水距平大于0.5σ（標準方差）為異常強降水事件等[18]；③百分位法：這是目前運用最為廣泛的一種方法，翟盤茂[9]將某站1961—1990年中同日的最高（低）溫度資料按升序排列，得到該日第96（5）個最高（低）溫度的百分位值，照此方法可得到366個最高（低）溫度的第95（5）個百分位值，將之作為極端高（低）溫閾值。如果某日的最高溫度超越了該日極端高溫閾值，則認為該日出現(xiàn)了極端暖事件；同理如果某日的最低溫度超越了該日極端低溫閾值，則認為該日出現(xiàn)了極端冷事件。2003年ETCCDMI（Expert Team on Climate Change Detection and Indices）定義了一系列代用氣候指數(shù)[19]，也是采用百分位法定義，主要集中在對極端事件的描述上。

本文根據(jù)ETCCDMI的代用氣候指數(shù)，利用百分位法來定義極端氣候事件，即分別分析新疆89個1961—2013年冬季資料完整的測站的逐日最高（低）氣溫，將日最高氣溫的第90分位作為暖事件的閾值，日最低氣溫的第10分位作為冷事件的閾值；低（高）于閾值則記為1個冷（暖）事件日，分別建立各站冷（暖）事件日數(shù)序列。涉及對于極端冷暖事件偏多年分析的時候，采用標準差法，通過判斷日數(shù)距平絕對值是否大于1倍標準差的方法確定異常年。

采用REOF方法分析新疆冬季極端冷（暖）事件的空間一致性來確定研究區(qū)域；采用Mann-Kendall方法和滑動t檢驗共同確定氣候突變點。

2　新疆冬季極端冷（暖）事件的空間一致性及氣候背景劃分

2.1新疆冬季極端冷（暖）事件頻次的空間一致性

對新疆各站冬季極端冷事件頻次序列進行旋轉經(jīng)驗正交展開（REOF）分析，前3個旋轉空間模的累計方差貢獻解釋了總方差的72.1%，認為已經(jīng)可以代表新疆冬季極端冷事件出現(xiàn)頻次的特征，因此對前3個旋轉空間模進行分析。前3個旋轉空間模分別解釋了總方差的37.7%、25.8%、8.6%，基本都反映了全疆一致變化，只有第一旋轉空間模中，在帕米爾高原上的塔什庫爾干與全疆其他區(qū)域表現(xiàn)出不同的變化特征。其中第一旋轉空間模（圖1a）中，冷事件的變化中心位于北疆；第二旋轉空間模（圖1b）中，冷事件的變化中心位于南疆西部；第三旋轉空間模（圖1c）中，冷事件的變化中心位于南疆東部一帶。因此，新疆冬季冷事件雖然表現(xiàn)了全疆一致的變化，但在空間分布上則有以北疆為主或者以南疆為主的不同。

圖1　1961—2013年冬季新疆極端冷事件頻次REOF前3個旋轉空間模

同樣對新疆冬季極端暖事件進行REOF分析，前5個旋轉空間模的累計方差貢獻解釋了總方差的76.8%，認為已經(jīng)可以代表新疆冬季極端暖事件的特征，因此對前5個旋轉空間模進行分析。前5個旋轉空間模分別解釋了總方差的15.1%、22.1%、11.1%、15.3%、13.2%，其中前3個旋轉空間模表征了冬季暖事件區(qū)域變化的差異，解釋了總方差的48.3%，第四和第五旋轉空間模代表了冬季暖事件一致變化的特征，解釋了總方差的28.5%。這也說明，新疆冬季極端暖事件的發(fā)生和變化是有區(qū)域差異的。第一、三旋轉空間模表征了南疆西部和其余地區(qū)的反相變化的特征（圖2a、2c），但區(qū)別在高載荷中心分別在北疆中部和北疆西部；第二旋轉空間模表現(xiàn)了北疆北部和其余地區(qū)的反相變化（圖2b），第四旋轉空間模和第五旋轉空間模表現(xiàn)了全疆冬季極端暖事件一致增加和一致減少的特征（圖2d、2e）。綜合來看，前5個旋轉空間模雖然體現(xiàn)了不同區(qū)域的空間特征，但大致依然反映的是南北疆差異。2.2新疆冬季極端冷（暖）事件的氣候背景劃分

利用Mann-Kendall方法對1961—2013年冬季新疆極端冷事件進行突變檢驗分析，結果表明1977年以來新疆冬季極端冷事件日數(shù)呈下降趨勢，1989年以來下降趨勢通過了顯著性水平0.05的臨界線，表明1989年以來新疆冬季極端冷事件減少是十分顯著的。根據(jù)交點位置,確定新疆冬季極端冷事件日數(shù)下降這一突變現(xiàn)象具體是從1978年開始的。因此，在下文的分析中，將新疆冬季極端冷事件分為1978年前（冷期）和1978年后（暖期）2個氣候背景進行年代際背景分析。

根據(jù)新疆冬季極端暖事件的REOF前3個模態(tài)的分析結果，同樣利用Mann-Kendall方法分別對1961—2013年冬季北疆、南疆極端暖事件進行突變檢驗分析，但均存在出現(xiàn)多個交點的情況，結合滑動T檢驗的分析，確定北疆無明顯突變年；對于南疆極端暖事件序列，滑動T檢驗取3 a的滑動窗口，確定1984年為南疆冬季極端暖事件的突變年。因此，在下文的分析中，對于南疆冬季極端暖事件則采用1984年作為界限，分為1984年前（冷期）和1984年后（暖期）2個氣候背景進行年代際背景分析。

3　不同氣候背景下新疆冬季極端冷（暖）事件的頻次變化特征

3.1新疆冬季極端冷事件

圖2　1961—2013年冬季新疆極端暖事件頻次REOF前5個旋轉空間模

圖3　1961—2013年冬季新疆極端冷（暖）事件頻次變化圖

對比冷期和暖期的各站冬季極端冷事件的分布，在1978年前后，冬季極端冷事件整體減少了，但在突變之前冬季極端冷事件出現(xiàn)頻次少的區(qū)域減少的幅度小，出現(xiàn)頻次大的區(qū)域減少的幅度大，大致是在北疆沿天山一帶的變化幅度小，南疆西部的變化幅度大（圖4a）。

3.2新疆冬季極端暖事件

1961—2013年冬季，北疆平均每年出現(xiàn)極端暖事件日數(shù)6.5日/站。由圖3b可見，1961年以來共有24 a北疆平均極端暖事件日數(shù)偏多，這24 a在53 a中基本上是均勻分布，沒有明顯的集中時段。

1961—2013年冬季，南疆平均每年出現(xiàn)極端暖事件日數(shù)6.6日/站。其中，冷期平均每年出現(xiàn)極端暖事件日數(shù)5.1日/站；暖期絕大部分年份冬季極端冷事件平均日數(shù)為7.8日/站。由圖3c可見，1961年以來共有24 a區(qū)域平均極端暖事件日數(shù)偏多，其中，冷期共24 a，僅有7 a冬季極端暖事件日數(shù)偏多，2 a異常偏多；暖期共29 a，有13 a冬季極端暖事件日數(shù)偏多，8 a異常偏多。

對比冷期和暖期的冬季極端暖事件空間分布，南疆極端暖事件明顯增加了，而北疆西部卻表現(xiàn)出極端暖事件減少的特征（圖4b）。

4　不同氣候背景下新疆冬季極端冷（暖）事件頻次、強度的極端性分析

為了檢驗新疆冬季極端冷（暖）事件在氣候背景變化過程中是否增強（減弱）了氣候極端性，將各站逐年新疆冬季極端冷事件日數(shù)和極端暖事件日數(shù)相加，得到的序列用于表征極端氣溫事件的頻次變化；用各站極端冷暖事件時間序列的標準差反映其偏離平均值的離散程度，標準差越大，表示偏離平均值的離散程度越大，該站的氣候極端性的頻次變化則越大。根據(jù)Mann-Kendall檢驗和滑動T檢驗等突變檢測方法對該序列的分析，1978年為其氣候突變點，因此用1978年之前表示冷期、1978年之后表示暖期，分別分析冷暖期極端事件頻次和強度的變化幅度。

圖5a中的色斑表示了冷期和暖期的這種極端冷暖事件頻次的標準差變化，表現(xiàn)為暖期較冷期區(qū)域總體的頻次標準差減少，北疆北部和西部是減少最明顯的區(qū)域；圖中黑色實心圓點表示極端冷暖事件頻次顯著減少的區(qū)域，主要分布在北疆西部和天山兩側。因此，在北疆西部和天山兩側不僅極端冷暖事件的頻次顯著減少，而且極端冷暖事件的頻次變化幅度也趨于減小。

圖4　1961—2013年冬季新疆極端冷（暖）事件頻次空間分布在不同氣候背景下的差異

圖5　1961—2013年冬季新疆極端冷（暖）事件氣候極端性分析

同樣將各站的逐年冬季極端最高氣溫減去冬季極端最低氣溫，得到的序列用于表征極端冷暖事件的強度變化。同樣地以1978年為界，分析了冷期轉為暖期背景下的強度標準差變化和強度的趨勢變化。圖5b中，極端冷暖事件的強度在冷期轉為暖期背景后同樣有著明顯的變化，表現(xiàn)為北疆、天山兩側和南疆西部強度標準差減小，強度呈顯著減少的區(qū)域大致位于北疆、天山南麓和南疆西部，因此，北疆、天山南麓和南疆西部不僅極端冷暖事件的強度顯著減小，而且極端冷暖事件的強度變化幅度也趨于減小。

國外現(xiàn)在的挖溝機都是體積龐大的履帶式挖溝機,不太適合在復雜的城市空間進行溝渠挖掘.國內(nèi)通常采用挖掘機開溝或者人工挖掘,挖掘機通常不太適合對復雜的城市空間進行溝渠挖掘,人工挖掘不但效率低,而且溝渠的品質很難得到保證.因此,研發(fā)一款體積小、適應性強的小型挖溝機很有必要[1].

5　新疆冬季冷（暖）事件異常偏多年的環(huán)流特征

5.1新疆冬季極端冷（暖）事件異常偏多年對應的時空分布型

根據(jù)前文應用REOF對新疆冬季極端冷事件進行空間分布的分析，按照前3個旋轉空間模的模態(tài)分布，雖然都反映新疆冬季冷事件的空間一致變化，但根據(jù)重點影響區(qū)域的不同將新疆冬季冷事件異常偏多年對應的空間型分為北疆型、南疆型和東疆型三類空間型，分別對應REOF前3個模態(tài)；同樣的，雖然新疆冬季極端暖事件選取了前5個旋轉空間模，但歸結起來，主要是分南北兩個區(qū)域的變化不同，因此將新疆冬季極端暖事件分為北疆型和南疆型兩類空間型。

5.2新疆冬季極端冷（暖）事件的環(huán)流特征

將新疆冬季極端冷（暖）事件偏多年各空間型按表1中冷暖年份分別進行500 hPa高度場的合成見圖6。

表1　新疆冬季極端冷（暖）事件偏多年對應的空間分布型

冬季北疆型極端冷事件偏多年，北半球中高緯度為三波型，50°N以北、烏拉爾山及其以西的歐洲大陸為正高度距平區(qū)，歐洲槽偏弱，烏拉爾山地區(qū)高度場抬升；我國范圍內(nèi)為大片的負距平區(qū)，負距平中心位于巴爾喀什湖至貝加爾湖之間，新疆受這個負距平區(qū)的控制。北疆型冬季極端冷事件對應的環(huán)流特征類似于斯堪的納維亞型遙相關環(huán)流型，劉毓赟等[20]認為，在歐亞大陸上空存在非常明顯的與EU相聯(lián)系的準定常波的活動，波動活動的輻散區(qū)主要位于副熱帶北大西洋，西伯利亞是主要的輻合區(qū)。在大氣內(nèi)部確實有與EU相聯(lián)系的波列從北大西洋傳播到烏拉爾山以東的歐亞大陸地區(qū)。結合槽脊位置可見,歐亞范圍內(nèi)中高緯度的環(huán)流經(jīng)向度加大，槽脊都有所發(fā)展,有利于氣流的經(jīng)向運動（圖6a）。

冬季南疆型極端冷事件偏多年，北半球中高緯度的三波型配置較北疆型極端冷事件偏多年明顯，極渦偏向于東半球且異常偏南，烏拉爾山至蒙古一帶為正變高區(qū)，烏拉爾山地區(qū)位于正高度距平區(qū)的后部，且這個正距平區(qū)較北疆型更加偏南，此時，中亞南部有一個負距平中心，中心位置在30°N附近，利于南支氣流上的低值系統(tǒng)發(fā)展，造成以南疆為主要區(qū)域的冷空氣活動（圖6b）。

冬季東疆型極端冷事件偏多年，北半球中高緯的三波型配置接近北疆型，但歐洲槽的位置偏東于北疆型，受高度負距平區(qū)的影響，發(fā)展偏強；新地島至烏拉爾山為一個較強的高度正距平區(qū)，這個正距平區(qū)引導烏拉爾山脊向東發(fā)展，貝加爾湖以南的我國北方地區(qū)為較強的高度負距平區(qū)，這個負距平區(qū)對于新疆來說位置較偏東，因此主要影響新疆偏東區(qū)域的氣候（圖6c）。

冬季北疆型極端暖事件偏多年，整個北半球500 hPa高度場上大部分區(qū)域為正高度距平區(qū)，位于烏拉爾山的負距平區(qū)通過極區(qū)延伸至北美，歐洲東部槽偏強而寬廣，它擴展至烏拉爾山地區(qū)，烏拉爾山地區(qū)的負變高區(qū)和西西伯利亞地區(qū)的正變高區(qū)域共同作用使得極端暖事件以北疆為中心形成（圖6d）。

冬季南疆型極端暖事件偏多年，歐亞中高緯度55°N以北的區(qū)域為負距平區(qū)，25°～50°N范圍內(nèi)，自中亞至北太平洋上空為一個寬廣的正變高區(qū)，中亞至新疆偏南區(qū)域，中高緯度高度場整體北抬，易造成新疆自南部開始發(fā)展的升溫，因此引發(fā)南疆型極端暖事件頻次偏多（圖6e）。

5.3不同氣候背景下新疆冬季極端冷（暖）事件偏多年環(huán)流特征變化

將新疆冬季極端冷（暖）事件偏多年按冷期和暖期分別合成，將暖期合成環(huán)流減去冷期合成環(huán)流，得到由冷期轉為暖期的環(huán)流差異，由于東疆型極端冷事件偏多年和北疆型極端暖事件偏多年在突變前后沒有年數(shù)差異，因此不做具體討論，僅對北疆型、南疆型極端冷事件偏多年和南疆型極端暖事件偏多年進行分析。

對比由冷期轉為暖期的北疆型冬季極端冷事件偏多年，烏拉爾山區(qū)域為正變高，但極區(qū)為較大的正變高區(qū)，極渦減弱。北疆型極端冷事件偏多年的差異，可認為大部分原因來自于極渦減弱。由對國家氣候中心74項環(huán)流特征量的分析也證實，冬季亞洲區(qū)（60°～150°E）極渦的確在1980年代初發(fā)生了面積減小和強度減弱的變化（圖7a）。

對比由冷期轉為暖期的南疆型冬季極端冷（暖）事件偏多年，歐洲東部槽減弱，烏拉爾山及其以東區(qū)域高度下降，受歐亞中高緯度大片正變高區(qū)的影響，南疆型冬季極端冷事件減少、暖事件增加（圖7b、7c）。

6　結論

本文通過對新疆冬季極端冷（暖）事件的時空分布特點及其聯(lián)系的北半球中高緯度環(huán)流特征的分析，得到如下結論：

圖6　新疆冬季極端冷（暖）事件偏多年500 hPa位勢高度場合成

圖7　新疆冬季極端冷（暖）事件偏多年500 hPa位勢高度場冷暖期差異

（1）根據(jù)對新疆冬季極端冷（暖）事件的氣候背景劃分，新疆冬季極端冷（暖）事件在氣候背景轉換的過程中都有明顯的變化，極端冷事件的變化幅度要大于暖事件的變化幅度。全疆冬季極端冷事件都存在隨氣候背景轉變而發(fā)生一致變化的特征，但冬季極端暖事件在北疆沒有這種隨氣候背景轉變而一致變化的特征，甚至在北疆西部還出現(xiàn)了極端暖事件在暖期出現(xiàn)頻次比冷期還少的逆變化；南疆西部是冷暖期氣候轉變的最明顯的區(qū)域。

（2）總體而言，新疆極端冷暖事件發(fā)生的日數(shù)趨于減少，極端冷暖事件強度也具有顯著減小的趨勢；北疆西部和天山兩側是氣候極端性變化最顯著的區(qū)域。在北疆西部和天山兩側不僅極端冷暖事件的頻次顯著減少，而且極端冷暖事件的頻次變化幅度也趨于減小；而在北疆、天山南麓和南疆西部不僅極端冷暖事件的強度顯著減小，而且極端冷暖事件的強度變化幅度也趨于減小。

（3）從冷暖期環(huán)流特征的差異來看，北疆型極端冷事件減少的主要原因來自于突變后極渦減弱，而南疆型極端冷（暖）事件減少（增加）則主要受歐亞范圍內(nèi)大片正變高區(qū)的影響。

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Variations of Extreme Cold（Warm）Events in Winter in Xinjiang under Different Climate Background

CHEN Ying1，LI Weijing2，SHI Hongzheng3，LIU Jing1
（1.Xinjiang Climate Center，Urumqi 830002，China；2.National Climate Center，Beijing 100081，China；3.Xinjiang Meteorological Bureau，Urumqi 830002，China）

The variability of extreme cold（warm）events in winter in Xinjiang since 1961 has been analyzed based on the daily air temperature and NCEP reanalysis data under different climate background.According to the different climate background,the variation characteristics of the extreme cold events are anomalies in the whole Xinjiang,but the extreme warm events show the regional differences in the north and south parts of Xinjiang.The frequency of extreme cold（warm）events in Xinjiang tends to increase,but the intensity of extreme cold（warm）events decreases significantly.The climate has more significant extreme changes in the west parts of northern Xinjiang and both side of Tianshan Mountains.The weakened polar vortex plays an important role in the decreased extreme cold events,and the extreme warm events in southern Xinjiang are well related to the positive height anomalies of Eurasian circulation.

inter climate；extreme cold and warm events；circulation characteristics；Xinjiang

P468.021

B

1002-0799（2016）04-0017-08

2015-08-05；

2015-09-05

新疆氣象局面上項目（MS201607）、國家自然科學基金委-新疆聯(lián)合基金項目（U1138301）和中國氣象局氣候變化專項（CCSF201425）共同資助。

陳穎（1977-），女，高級工程師，主要從事氣候監(jiān)測、預測工作。E-mail：meihuazui1206@qq.com