劉永婷, 徐光來, 楊 釗, 任秀真, 楊先成, 李愛娟

(1.安徽師范大學 地理與旅游學院, 安徽 蕪湖 241002; 2.安徽自然災害過程與防控研究省級實驗室, 安徽 蕪湖 241002)

IPCC第5次評估報告指出，全球大部分地區(qū)均呈明顯升溫趨勢，1951—2012年全球地表平均氣溫增溫幅度達0.12℃/10 a，而中國陸地表面平均氣溫的升溫率為0.23℃/10 a，高于全球的升溫幅度[1-2]。氣候變暖使高溫、嚴寒、洪澇及干旱等極端天氣事件的發(fā)生日益頻繁，強度也越來越大，從而給人類生活、自然環(huán)境及經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展造成嚴重的影響[3-4]。當前，學者們主要基于不同角度和發(fā)生閾值對極端氣候事件進行闡釋[1,5]。極端氣候事件實質(zhì)上是由于某氣象要素的正負異常超出了一定閾值，發(fā)生于某一特定地點和時間的氣候極值[5]。從單個氣象觀測點來看，極端氣候事件一般采用本站點氣候要素(如氣溫、降水量等)在一段時間內(nèi)的異常記錄或超過特定閾值的天數(shù)等指數(shù)來表示[5]。全球氣候變暖導致極端氣候事件發(fā)生頻率和強度的增加，通常，極端氣候事件變率的強度及危害都大于平均氣候。近年來，極端氣候指數(shù)時間序列的研究已成為氣候變化研究的熱點問題，許多學者基于不同的方法和角度對區(qū)域極端氣溫事件的變化特征進行了大量的研究[5-7]。You等[8]研究了中國極端氣溫的變化特征，發(fā)現(xiàn)北方地區(qū)極端氣溫的變化幅度比較明顯。黃小燕等[9]利用1960—2013年中國沿海110個氣象觀測站氣溫資料，分析了中國沿海極端氣溫事件的變化特征。劉青娥等[10]研究了珠江流域極端氣溫的時空變化規(guī)律，并選取7個影響因子來分析極端氣溫變化的環(huán)流背景成因。中國領(lǐng)土遼闊，地理位置、地形起伏及下墊面狀況的區(qū)域差異使得不同地區(qū)的氣候條件存在明顯差異，因此探討區(qū)域范圍極端氣溫指數(shù)的變化趨勢也顯得非常重要。目前，已有學者對貴州、河南、山東和遼寧等中國局地地區(qū)的極端氣溫事件進行了研究和分析[11-14]，結(jié)果表明各地區(qū)極端最低氣溫總體上均呈增加趨勢，不同區(qū)域增加幅度差異顯著。

海氣耦合是影響大氣環(huán)流和氣候變化的重要因素，尤其是發(fā)生在熱帶太平洋的厄爾尼諾—南方濤動(El Nio-Southern Oscillation,ENSO)、北太平洋年代際振蕩(The Pacific Decadal Oscillation,PDO)和北極濤動(The Arctic Oscillation,AO)現(xiàn)象與全球氣候異常具有密切聯(lián)系[15-16]。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)ENSO，PDO和AO是通過大氣環(huán)流以遙相關(guān)形式影響太平洋副熱帶高壓和東亞季風環(huán)流的強度，間接對中國氣候異常產(chǎn)生重要的影響，尤其是赤道中東太平洋的變冷是導致近年來氣候變暖減緩的主要因素[17-19]。ENSO，PDO和AO異常相位是造成中國極端氣候(降水和氣溫)事件的重要原因之一，其對極端氣候變化的影響方式和強度因時間和區(qū)域的不同，而存在一定差異[20-22]。

安徽省位于華東腹地(114°54′—119°37′E，29°41′—34°38′N)，淮河、長江自西向東橫貫境內(nèi)。省內(nèi)地貌地形復雜多樣，同時又地處亞熱帶和暖溫帶過渡區(qū)域，位于典型的季風區(qū)內(nèi)。安徽省是國家的重要糧食生產(chǎn)基地，隨著極端天氣事件的頻率增加，繼而引發(fā)的氣象災害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟發(fā)展造成了嚴重的影響[23]。以往的研究多注重于安徽省氣溫時空變化特征[24-25]，但是安徽省極端氣溫事件變化特征及其與氣候指數(shù)(ENSO，PDO，AO)在時頻域中多時間尺度相關(guān)關(guān)系的研究并不多見，且已有研究所用站點數(shù)較少，與其他區(qū)域氣候變化的對比研究不足。在全球氣候變化背景下，有必要對安徽省極端氣溫事件變化趨勢及其與氣候指數(shù)關(guān)系進行深入分析，為短期氣候預測、調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)及防治氣象災害提供參考依據(jù)，達到農(nóng)業(yè)和社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的目的。本研究基于安徽省78個氣象站點提供的月值極端氣溫觀測數(shù)據(jù)，利用線性傾向法、M-K突變檢驗和交叉小波等方法，探討1960—2016年極端氣溫事件的變化趨勢及其與ENSO，PDO，AO的相關(guān)關(guān)系，旨在為深入了解區(qū)域極端氣溫變化研究和合理布局工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及處理

極端氣溫數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)。由于個別新建或遷移站點缺測資料較多，考慮到數(shù)據(jù)的連續(xù)性及完整性，剔除數(shù)據(jù)年限不足及缺測數(shù)據(jù)較多的臺站。在R語言環(huán)境中加載基于RClimDex模型，導入各站點氣象數(shù)據(jù)，對資料錯誤值與異常值進行篩選，以保證結(jié)果的可信度。利用克里金插值法對部分站點個別月份的缺失數(shù)據(jù)進行提取確定，并對數(shù)據(jù)進行一致性檢驗。所有數(shù)據(jù)序列經(jīng)過嚴格的質(zhì)量控制與均一化處理，最終選取78個均勻分布于安徽省的氣象站數(shù)據(jù)，通過分類匯總等數(shù)據(jù)預處理方法統(tǒng)計出逐年的年極端最高氣溫(TXx)和極端最低氣溫(TNn)(圖1)。多元ENSO指數(shù)(即Multivariate ENSO Index,MEI)、PDO和AO數(shù)據(jù)均來源于NOAA網(wǎng)站(http:∥www.noaa.gov)。以上數(shù)據(jù)資料時間跨度均為1960年3月—2016年2月。

圖1 安徽省氣象站點分布示意圖

1.2 研究方法

利用線性傾向法對安徽省多年極端氣溫時間序列進行擬合，采用ArcGIS 10.2的普通克里金插值法，分析極端氣溫變化的空間差異。運用Mann-Kendall檢驗方法(M-K檢驗)來檢驗極端氣溫的突變點[26]，并用滑動t檢驗法進行驗證，且采取Pre-Whitening法對時間序列自相關(guān)影響進行消除，使用重標極差法(R/S分析)來預測未來氣溫變化的趨勢[27-28]。

采用Pearson相關(guān)性分析方法，分析極端氣溫指數(shù)與大氣環(huán)流指數(shù)間的相關(guān)性，并基于Matlab 2020b軟件，依據(jù)交叉小波變換(XWT)和小波相干(WTC)分析不同時間尺度上安徽省極端氣溫與氣候指數(shù)相關(guān)關(guān)系及其所包含的周期特征。計算過程主要參考文獻[29—30]的計算方法，原理如下(計算中選用Morlet小波)。

對于兩個時間序列Xn和Yn之間交叉小波功率譜(XWT)定義為：

(1)

小波相干用來反映兩個時間序列在時頻空間的相干程度，其定義為：

(2)

2 結(jié)果與分析

2.1 極端氣溫趨勢變化

從圖2A可以看出，近56 a安徽省大部分地區(qū)的TXx呈上升趨勢(超過0.05顯著性水平的站點的比例為51.28%)。其中，黃淮平原的北部地區(qū)和江南的小部分地區(qū)呈現(xiàn)微弱降溫趨勢(未達到0.05顯著水平)。江淮地區(qū)和江南的部分地區(qū)的氣溫呈微弱增加趨勢，增幅較大(在0.20℃/10 a以上)的地區(qū)主要集中在皖南地區(qū)。由圖2B可知，安徽省TNn呈明顯升溫趨勢，大部分站點年極端最低氣溫達到0.05的顯著性水平(94.87%的站點達到0.05顯著性水平)，增幅最大的是黃淮地區(qū)(在0.51℃/10 a以上)，增溫趨勢達到極顯著水平。相比于TXx，年TNn在黃淮地區(qū)上升更顯著，且上升速率總體呈現(xiàn)隨緯度增加趨勢。這與TNn在全國范圍呈大幅上升趨勢，尤其以東北、華北等地區(qū)的研究結(jié)果相一致[6]。

2.2 極端氣溫突變檢驗及其趨勢性

利用Mann-Kendall分析法對極端氣溫進行趨勢和突變檢驗，并結(jié)合滑動t檢驗進行驗證，確定突變年份。結(jié)果表明，安徽省年TXx的UF與UB兩條曲線在臨界線范圍內(nèi)交點為2001年，但UF線并未超過0.05顯著性水平，說明其增溫趨勢不顯著。從圖3A可以看出，近56 a安徽省黃淮平原的大部分地區(qū)TXx突變點未通過a=0.05的增溫置信度檢驗，其他地區(qū)增溫趨勢顯著，均通過0.05顯著性檢驗，突變點主要出現(xiàn)在20世紀90年代以后。TNn在1986年發(fā)生突變，且在1995年以后進入顯著上升階段(M>1.96)。安徽省各氣象站點TNn的M值均大于1.96，即通過a=0.05的增溫置信度檢驗(圖3C)，突變點大部分集中在20世紀80—90年代?；赗/S分析測算安徽省各站點氣候指標的Hurst指數(shù)(圖3B，D)。大部分站點TXx，TNn的H值都大于0.5，表明均存在較為明顯的Hurst現(xiàn)象，表明未來極端氣溫可能依然延續(xù)過去的升溫趨勢。TNn的H值相對較高，說明TNn增溫趨勢的持續(xù)性強于TXx。

圖2 安徽省年極端最高氣溫和年極端最低氣溫變化趨勢空間分布

圖3 安徽省年極端氣溫突變年份和Hurst指數(shù)

2.3 極端氣溫與氣候指數(shù)的關(guān)系

大部分地區(qū)TXx與MEI指數(shù)呈正相關(guān)(占比93.6%)，相關(guān)程度較高的站點主要集中在江淮地區(qū)，通過顯著性檢驗的比例為28.2%。與其不同的是，大部分TNn與MEI指數(shù)呈現(xiàn)負相關(guān)(占比80.8%)，通過0.05顯著性檢驗的站點占14.1%(圖4A，D)。TXx與PDO指數(shù)呈正相關(guān)，而大部分地區(qū)TNn與PDO呈負相關(guān)，相關(guān)程度具有一定空間差異性(圖4B，E)。大部分地區(qū)TXx與AO指數(shù)呈負相關(guān)，而TNn與AO均呈正相關(guān)，且絕大部分站點相關(guān)性通過0.05顯著性檢驗，說明AO在這一時段對TNn的影響范圍大于TXx(圖4C，F(xiàn))。

圖4 年極端氣溫與MEI，PDO和AO的相關(guān)系數(shù)

交叉小波變換重點突出極端氣溫與氣候指數(shù)在時頻域中高能量區(qū)的相互關(guān)系，相干小波變換則重點突出極端氣溫與氣候指數(shù)在時頻域中低能量區(qū)的相互關(guān)系。黑色粗實線圈內(nèi)表示能量較高且通過a=0.05紅噪聲標準譜的檢驗，細黑弧線表示小波影響錐的邊界?！硎緲O端氣溫和氣候指數(shù)同相位，←表示極端氣溫和氣候指數(shù)反向位，↑表示極端氣溫變化超前氣候指數(shù)變化約90°，↓表示極端氣溫變化落后氣候指數(shù)變化約90°。

安徽省TXx與MEI的小波功率譜高能量區(qū)主要集中在1980—2012年2.5～6 a的共振周期上，其能量譜表現(xiàn)出帶狀分布的特征，且兩者在大部分時頻域中呈正相關(guān)(圖5A)。在低能量區(qū)存在2～7 a(1982—2015年)的共振周期且接近同相位變化，其中在2002—2005年疊加3～3.5 a的周期，有些顯著周期大部分位于影響椎形線外，認為沒有通過檢驗(圖5D)。TXx和PDO高能量區(qū)在1984—2002年存在3～6 a的共振周期(圖5B)。TXx與PDO相干小波功率譜低能量區(qū)在1990—1994年表現(xiàn)出6～7 a正相位的共振周期(圖5E)。由圖5C看出，TXx與AO存在3個間歇性共振周期，分別為1.5～2 a(1964—1968年)，7.5～11 a(1972—1988年)和4 a(1982—1984年)。由低能量區(qū)圖5F可知，TXx與AO在1960—1968年存在1.5～3 a的共振周期，1960—1995年存在7～11 a的共振周期且接近反相位變化，其能量譜呈現(xiàn)帶狀分布的特征。

由圖5G可以看出，安徽省TNn與MEI指數(shù)在1964—1974年和1984—1993年分別表現(xiàn)出1～3.5 a，3～6 a共振周期，TNn變化與MEI指數(shù)具有較好的反相關(guān)。在低能量區(qū)(圖5J)，1980—1988年、1988—1997年和1998—2003年分別存在2～5.5 a，6～7.5 a和3 a左右的顯著負相關(guān)共振周期。TNn與PDO指數(shù)(圖5H)在1988—1994年表現(xiàn)出1～2 a或4.5～5.5 a的共振周期，在其他年代和頻率上的能量較弱。在低能量區(qū)(圖5K)，在3～6 a顯著周期尺度上，較強的能量發(fā)生在1980—1990年。TNn與AO指數(shù)(圖5I)在1～3.5 a (1962—1970年)顯著周期尺度上能量較強，呈正相關(guān)。在低能量區(qū)(圖5L)時域中1～4 a尺度的正相關(guān)振蕩出現(xiàn)在1960—1970年，在1980—1984年、1990—1994年表現(xiàn)出2.5～3.5 a和4.5～6 a顯著共振周期。

3 討論與結(jié)論

3.1 討 論

安徽省極端氣溫呈現(xiàn)上升趨勢，其中TNn的升溫速率是TXx的3倍多，這與全國范圍內(nèi)極端最低氣溫呈顯著上升趨勢，而TXx的增暖趨勢不顯著的結(jié)論相一致[31-32]。對比分析安徽省和全國、沿海地區(qū)及其周邊省份大致相同時段的極端氣溫的變化值(表1)，安徽省TXx的增溫速率與中國沿海地區(qū)一致，TNn的增溫幅度介于河南省和山東省之間。

圖5 年極端氣溫與MEI，PDO和AO的交叉小波功率譜、相干小波功率譜

表1 安徽省極端氣溫的變化趨勢及與其他區(qū)域?qū)Ρ?℃/10 a

隨著極端氣候事件發(fā)生頻率增加，不少研究人員對極端氣溫事件原因進行了相關(guān)研究。Griffiths等[34]對亞洲—太平洋地區(qū)的極端氣溫變化進行了研究，結(jié)果表明城市站和鄉(xiāng)村站極端氣溫變化幅度存在明顯差異，尤其是極端最低氣溫的變化。王瓊等[35]分析了長江流域極端氣溫的時空變化規(guī)律，得出冷指數(shù)的變暖幅度明顯大于暖指數(shù)的變化幅度，長江上游區(qū)域極端冷指數(shù)的平均值大于下游區(qū)域，而極端暖指數(shù)相反。影響極端氣溫變化的原因非常復雜，除了上面提及的城市熱島效應和海拔因素外，火山爆發(fā)、地形狀況[36]以及地表覆被變化[37]都是影響氣候變化的外強迫因素，而大尺度海洋變率如ENSO，PDO和AO是年際、年代尺度的氣候系統(tǒng)內(nèi)部變率。東亞季風與中國氣候變化聯(lián)系密切，ENSO，PDO和AO可能通過海氣相互作用改變東亞季風的強弱，影響中國東部地區(qū)的氣候異常。安徽省極端氣溫與ENSO，PDO和AO存在不同尺度的共振周期，只是在不同年代和頻率中的能量強弱分布存在一定差異。極端氣溫和ENSO相關(guān)程度最為明顯，其次為AO指數(shù)，PDO指數(shù)對其影響最小。

本文沒有考慮城市站點與鄉(xiāng)村站點之間的差異。城市化引起的土地利用/覆被變化和熱島效應可能會影響升溫幅度的估算[38-39]。本文只選取了3個比較常見的氣候指數(shù)，分析了其與極端氣溫年值的相關(guān)關(guān)系，沒有考慮不同季節(jié)極端氣溫對ENSO，PDO，AO的響應差異。如何定量區(qū)分影響極端氣溫變化的各個因素，還需要更深層次的研究分析。

3.2 結(jié) 論

(1) 近56 a來安徽省TNn的上升幅度(0.37 ℃/10 a)明顯大于TXx(0.12℃/10 a)，極端氣溫差趨于緩和。TNn序列比TXx的突變時間(分別為1986年、2001年)提前了15 a，說明安徽省極端最低氣溫的增溫效果權(quán)重比較大，是年平均增溫的主要貢獻者。TXx和TNn序列均存在比較明顯的Hurst現(xiàn)象，表明未來極端氣溫可能依然延續(xù)過去的升溫趨勢。

(2) 安徽省年TXx呈上升趨勢，升溫幅度相對較小，主要集中在江淮地區(qū)和沿江部分地區(qū)。TNn普遍呈升溫趨勢，部分地區(qū)增溫趨勢達到極顯著水平。

(3) 極端氣溫與氣候指數(shù)具有一定程度的遙相關(guān)性。大部分地區(qū)TXx與ENSO，PDO，AO呈正、正、負相關(guān)，安徽省TXx與ENSO，PDO，AO分別存在2.5～6 a(1980—2012年)，3～6 a(1984—2002年)和7.5～11 a(1972—1988年)左右的共振周期。大部分地區(qū)TNn與MEI，PDO，AO呈負、負、正相關(guān)，安徽省TNn與ENSO，PDO，AO分別在3～6 a(1984—1993年)，4.5～5.5 a(1988—1994年)和1～3.5 a(1962—1970年)左右的時間尺度上有著強凝聚性共振周期。

致謝：本文所用原始氣象觀測數(shù)據(jù)源自中國氣象局國家氣象信息中心。