姜穎迪，王衛(wèi)光，魏 佳，童山琳

（1.河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210098；2.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，南京 210098）

0 引 言

IPCC 第五次評(píng)估報(bào)告指出，在1880-2012年期間全球平均溫度升高了約0.85 ℃［1］。全球持續(xù)變暖，將會(huì)使高溫?zé)崂耸录l(fā)生的頻率更高，持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)［2，3］。熱浪作為一種極端天氣事件，其逐步加劇和擴(kuò)散不但會(huì)對(duì)人體健康造成負(fù)面效應(yīng)，還會(huì)給環(huán)境和生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)挑戰(zhàn)［4-6］。在俄羅斯［7］、美國(guó)［8］和澳大利亞［9］等地區(qū)，熱浪已經(jīng)成為亟待解決的問(wèn)題之一。目前已有眾多學(xué)者對(duì)中國(guó)地區(qū)的熱浪特征進(jìn)行研究，Ye等［10］研究發(fā)現(xiàn)1990年以后中國(guó)地區(qū)干旱和熱浪事件并發(fā)的趨勢(shì)顯著增加；Li 等［11］的研究表明1961-2015年中國(guó)北方地區(qū)熱浪強(qiáng)度急劇增加，南方地區(qū)熱浪持續(xù)時(shí)間顯著延長(zhǎng)；肖安等［12］基于超熱因子分析中國(guó)熱浪事件的氣候特征，研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)大部分地區(qū)高溫?zé)崂擞酗@著增加的趨勢(shì)。植被在陸氣交互作用過(guò)程中起著重要作用，對(duì)于氣候變化的響應(yīng)也更為強(qiáng)烈。國(guó)內(nèi)外學(xué)者大都集中于研究極端氣溫與植被之間的關(guān)系［13，14］，關(guān)于極端氣溫引起的熱浪事件對(duì)植被的影響研究還較少。

因此，本文以超熱因子（Excess Heat Factor，EHF）為指標(biāo)定義熱浪事件，并將中國(guó)地區(qū)分為8 個(gè)子區(qū)域，選擇熱浪次數(shù)、最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間、頻次和強(qiáng)度4 個(gè)指數(shù)分析1961-2017年中國(guó)各個(gè)區(qū)域熱浪的時(shí)空變化特征，然后采用Spearman 秩相關(guān)分析方法探究極端氣候情況下熱浪事件對(duì)植被生長(zhǎng)的影響，以期為中國(guó)地區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn）提供的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）?？紤]到數(shù)據(jù)序列的完整性和一致性，由日平均氣溫資料篩選得到712個(gè)氣象站點(diǎn)，研究時(shí)段為1961-2017年6月1日-8月31日。

為研究熱浪事件的區(qū)域特征，根據(jù)中國(guó)氣候分區(qū)圖將中國(guó)區(qū)域劃分為8 個(gè)子區(qū)域，分別為西部干旱和半干旱地區(qū)（Western Arid and Semi-arid region，WAS）、東部干旱地區(qū)（Eastern Arid region，EA）、東北地區(qū)（NorthEastern region，NE）、北方地區(qū)（Northern region，N）、中部地區(qū)（Centre region，C）、南方地區(qū)（Southern region，S）、西南地區(qū)（SouthWestern region，SW）和青藏地區(qū)（Qinghai-Tibet region，QT），站點(diǎn)和子區(qū)域分布如圖1 所示［地圖來(lái)源：中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站（https：//www.resdc.cn/）］。

圖1 全國(guó)712個(gè)氣象站點(diǎn)（黑點(diǎn)）分布和子區(qū)域劃分Fig.1 Distribution of 712 meteorological stations（black spots）and subregion division in China

歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）數(shù)據(jù)來(lái)源于NASA公開(kāi)的LTDR（Land Long Term Data Record）V5 數(shù)據(jù)集（https：//ltdr.modaps.eosdis.nasa.gov/cgi-bin/ltdr/ltdrPage.cgi），該數(shù)據(jù)集的空間分辨率為0.05°，時(shí)間分辨率為1d。本次研究選取1981-2017年6-8月的逐日NDVI數(shù)據(jù)，采用最大值合成法得到每月的NDVI值，年均NDVI值由月NDVI值求平均得到。為減小誤差影響，每個(gè)站點(diǎn)的NDVI值用站點(diǎn)所在網(wǎng)格及其周?chē)?個(gè)網(wǎng)格值求平均得到。

1.2 熱浪指數(shù)定義及計(jì)算

目前對(duì)熱浪的定義標(biāo)準(zhǔn)較多，主要有3種，即通過(guò)溫度超過(guò)絕對(duì)閾值、相對(duì)閾值和綜合考慮溫度和濕度的閾值來(lái)判定［15-17］。世界氣象組織定義熱浪為日最高氣溫超過(guò)32 ℃，且持續(xù)3 d 以上的事件。中國(guó)氣象局規(guī)定，日最高氣溫大于或等于35 ℃，持續(xù)3 d及以上的事件為熱浪事件。

Fischer 和Sch?r［18］在研究歐洲熱浪事件的影響時(shí)，定義熱浪為日最高溫度超過(guò)當(dāng)?shù)貧鉁氐?0%分位值，且持續(xù)6 d 及以上的事件，并選擇HWN（Number of HeatWaves）、HWD（Heat-Wave Duration）、HWF（HeatWave day Frequency）和HWA（Heat-Wave Amplitude）4個(gè)指數(shù)描述熱浪事件。Perkins［19］等研究澳大利亞的熱浪變化時(shí)，基于Fischer 和Sch?r 的方法，以3 種指標(biāo)定義熱浪，即滿(mǎn)足連續(xù)三天及以上日最高氣溫超過(guò)其90%分位值、日最低氣溫超過(guò)其90%分位值或EHF＞0。

EHF指數(shù)由EHIsig和EHIaccl兩個(gè)指標(biāo)計(jì)算得到，EHIsig表示與該地氣溫閾值相比，最近3 d 平均氣溫的異常值。EHIaccl表示與過(guò)去30 d 的平均氣溫相比，最近3 d 平均氣溫的異常值，計(jì)算公式如下。

式中：Ti為某站某日的平均溫度；為第i、i-1 和i-2日的平均氣溫；i的范圍為1961-2017年6月1日-8月31日；T95為某站1961-1990年共30年日平均氣溫升序排列后得到的95%分位值；為近30日的平均氣溫；EHIsig和EHIaccl單位為℃，EHF單位為℃2。

EHF指數(shù)在以往熱浪定義的基礎(chǔ)上，不僅考慮了白天和夜晚的熱力條件，并考慮了當(dāng)?shù)厍捌诘臒崃l件，已得到了較為廣泛的應(yīng)用。故本次研究定義當(dāng)EHF＞0時(shí)為一次高溫事件，當(dāng)有連續(xù)三天及以上EHF＞0 時(shí)為一次熱浪事件?；贓HF表征熱浪次數(shù)、最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間、頻次和強(qiáng)度的指數(shù)如表1 所示，HWN為6-8月所有熱浪事件的總次數(shù)，HWD為6-8月所有熱浪事件中的最長(zhǎng)持續(xù)天數(shù)，HWF為6-8月所有熱浪事件持續(xù)天數(shù)的總和，HWA為6-8月所有熱浪事件中EHF最大的值。

表1 表征熱浪次數(shù)、最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間、頻次和強(qiáng)度的指數(shù)Tab.1 Indexes that characterize the number，maximum duration，frequency and amplitude of heat waves

2 熱浪指數(shù)時(shí)空分布特征

2.1 熱浪指數(shù)的時(shí)間變化趨勢(shì)

1961-2017年中國(guó)地區(qū)8 個(gè)子區(qū)域的HWN、HWD、HWF和HWA均呈顯著上升的趨勢(shì)（圖2）。HWN、HWD和HWF變化趨勢(shì)較大的地區(qū)主要分布在青藏、西部、東部和南方地區(qū)，東北、北方、中部和西南地區(qū)HWN、HWD和HWF的變化趨勢(shì)較小，其中青藏地區(qū)的變化趨勢(shì)最大，北方地區(qū)的變化趨勢(shì)最?。ū?）。各子區(qū)域HWA的變化趨勢(shì)與HWN、HWD和HWF略有不同，南方、西南、中部和北方地區(qū)的HWA變化趨勢(shì)較小，而在青藏、西部、東部和東北地區(qū)HWA變化趨勢(shì)則較大。中國(guó)地區(qū)區(qū)域平均熱浪指數(shù)的變化趨勢(shì)表明，HWF的上升幅度最大，HWN的上升幅度最小，分別為0.14 d/a和0.03 次/a，HWA和HWD的變化趨勢(shì)分別為0.12 ℃2/a和0.08 d/a。

表2 各子區(qū)域熱浪指數(shù)變化趨勢(shì)系數(shù)及突變點(diǎn)Tab.2 Change trend coefficients and mutation points of heat wave indexex in each sub-region

圖2 1961-2017年8個(gè)子區(qū)域熱浪指數(shù)的時(shí)間變化趨勢(shì)Fig.2 Time change trends of heat wave indexes in 8 sub-regions from 1961 to 2017

為進(jìn)一步分析熱浪指數(shù)的變化特征，用Mann-Kendall 法檢測(cè)各個(gè)區(qū)域熱浪指數(shù)的突變點(diǎn)，如表2 所示。中部和西南地區(qū)的熱浪指數(shù)在20 世紀(jì)初發(fā)生突變，其他6 個(gè)子區(qū)域熱浪指數(shù)的突變點(diǎn)則集中在20 世紀(jì)90年代末，中國(guó)地區(qū)區(qū)域平均HWN、HWD、HWF和HWA的突變點(diǎn)為1998年。賈佳［16］等和沈皓俊［17］等的研究也表明中國(guó)地區(qū)熱浪的突變主要發(fā)生在1990s 末和2000s 初，太平洋年代際震蕩（Pacific Decadal Oscillation，PDO）和ENSO（EI Ni?o-Southern Oscillation）的相位轉(zhuǎn)換可能是導(dǎo)致突變的原因。

此外，青藏、西部和中部地區(qū)的HWN、HWD、HWF和HWA均發(fā)生突變，東北和北方地區(qū)均未發(fā)生突變。其中，西部地區(qū)的4個(gè)熱浪指數(shù)在1996年發(fā)生突變，青藏和中部地區(qū)4 個(gè)熱浪指數(shù)發(fā)生突變的時(shí)間則不同，HWD和HWF的突變時(shí)間略晚于HWN和HWA。

2.2 熱浪指數(shù)的空間分布特征

采用克里金法［20-22］對(duì)各站點(diǎn)1961-2017年HWN、HWD、HWF和HWA的均值進(jìn)行插值，其空間分布如圖3所示。大多數(shù)地區(qū)平均每年發(fā)生熱浪0.5～1 次，青藏、西部和東部部分地區(qū)平均每年發(fā)生熱浪1次以上，河南、湖北和貴州部分地區(qū)發(fā)生熱浪次數(shù)最少，平均每年低于0.5 次［圖3（a）］。HWD［圖3（b）］和HWF［圖3（c）］的空間分布與HWN類(lèi)似，高值區(qū)域也主要分布在青藏、西部和東部部分地區(qū)。熱浪最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間集中在1.5～3 d，在河南大部分地區(qū)低于1.5 d。熱浪在東北、中部、西南和西部部分地區(qū)持續(xù)時(shí)間較短，平均少于3 d，但在青藏和新疆東部地區(qū)的平均持續(xù)時(shí)間超過(guò)5 d。在平均發(fā)生熱浪1 次以上的地區(qū)，熱浪最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間平均可超過(guò)3 d，熱浪持續(xù)時(shí)間平均超過(guò)5 d，表明發(fā)生熱浪次數(shù)多的地區(qū)熱浪持續(xù)時(shí)間和最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間也較長(zhǎng)。HWA的空間分布呈現(xiàn)明顯的北高南低特征［圖3（d）］，北方地區(qū)的熱浪強(qiáng)度平均超過(guò)6 ℃2，而南方地區(qū)平均小于2 ℃2，表明北方地區(qū)的熱浪強(qiáng)度較大，南方地區(qū)熱浪強(qiáng)度較小。

圖3 1961-2017年熱浪指數(shù)多年均值的空間分布Fig.3 The spatial distribution of the multi-year mean value of the heat wave indexes from 1961 to 2017

采用一元線(xiàn)性回歸方法計(jì)算1961-2017年各站點(diǎn)HWN、HWD、HWF和HWA的變化趨勢(shì)，其空間分布如圖4 所示。全國(guó)約70%的站點(diǎn)HWN、HWD、HWF和HWA均呈顯著增加的趨勢(shì)，在河南、山東、陜西、湖北、貴州和新疆部分地區(qū)共有約5%的站點(diǎn)呈減小趨勢(shì)，但僅有4 到5 個(gè)站點(diǎn)的減小趨勢(shì)通過(guò)了0.05 的顯著性檢驗(yàn)。圖4（a）顯示，HWN變化趨勢(shì)較大的地區(qū)主要分布在東部、西部、青藏、西南和東南沿海部分地區(qū)，其中新疆東部和云南省部分地區(qū)HWN變化趨勢(shì)最大，集中在0.08～0.12 次/a。HWD［圖4（b）］和HWF［圖4（c）］變化趨勢(shì)的空間分布與HWN類(lèi)似，但青藏、西部和東部地區(qū)有更多站點(diǎn)的增加趨勢(shì)變大。HWD變化趨勢(shì)分別為0～0.1 d/a 和0.1～0.2 d/a 的站點(diǎn)占比為45.93%和25.14%，同時(shí)有51.69%和21.49%的站點(diǎn)HWF變化趨勢(shì)分別集中在0～0.2 d/a 和0.2～0.5 d/a，而僅有17.56%的站點(diǎn)HWN變化趨勢(shì)為0.04～0.08 次/a。肖安等［12］認(rèn)為在熱浪在中國(guó)高緯度高海拔地區(qū)增加趨勢(shì)更明顯，本文研究結(jié)論與其大體一致。HWA［圖4（d）］變化趨勢(shì)的空間分布也呈現(xiàn)出北高南低的特征，南方大部分地區(qū)的趨勢(shì)值為0～0.2 ℃2/a，而北方地區(qū)的趨勢(shì)值集中于0.2～0.4 ℃2/a，最大值為0.7 ℃2/a。

圖4 1961-2017年各站點(diǎn)熱浪指數(shù)變化趨勢(shì)的空間分布Fig.4 The spatial distribution of the change trend of the heat wave indexes of each site from 1961 to 2017

3 熱浪對(duì)植被的影響

3.1 中國(guó)地區(qū)NDVI的變化特征

由圖5（a）可知，1981-2017年中國(guó)地區(qū)NDVI的多年均值在空間上具有東高西低的變化趨勢(shì)。青藏、西部和東部部分地區(qū)NDVI值較低，集中在0～0.2 之間，東北、中西部地區(qū)和東南沿海部分地區(qū)NDVI值在0.6 以上，其他地區(qū)的NVDI值集中于0.4～0.6。圖5（b）左下角為通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的格點(diǎn)占比，近40年中國(guó)地區(qū)有15.43%的地區(qū)NDVI呈現(xiàn)減小趨勢(shì)，主要分布在新疆東部和青藏地區(qū)，有32.89%的地區(qū)NDVI呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，主要分布在東北、黃土高原和新疆西部地區(qū)，其中新疆西部地區(qū)的NDVI增加趨勢(shì)最為明顯。

圖5 1981-2017年中國(guó)地區(qū)NDVI多年均值和變化趨勢(shì)的空間分布Fig.5 Spatial distribution of the multi-year mean and trend of NDVI in China during 1981-2017

3.2 熱浪指數(shù)與NDVI的相關(guān)性分析

采用Spearman 秩相關(guān)法計(jì)算各個(gè)站點(diǎn)HWN、HWD、HWF和HWA與NDVI的相關(guān)系數(shù)，其空間分布如圖6 所示。NDVI與HWN、HWD、HWF和HWA相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均在0.3～0.8 之間，表明NDVI與熱浪指數(shù)具有顯著的相關(guān)關(guān)系，即熱浪事件顯著影響植被的生長(zhǎng)情況。通過(guò)0.05 顯著性檢驗(yàn)的站點(diǎn)占比分別為26.54%、23.74%、26.54%和22.05%，其中正相關(guān)區(qū)域占比分別為23.60%、20.51%、23.31%和19.52%，主要聚集在新疆、甘肅、青海、四川、遼寧和長(zhǎng)江下游地區(qū)，負(fù)相關(guān)區(qū)域占比均在3%左右，主要分布在內(nèi)蒙古東部、新疆東部和東南沿海部分地區(qū)。由此可見(jiàn)，HWN和HWF與HWD、HWA相比對(duì)植被生長(zhǎng)的影響更大，Li［23］等分析熱浪事件與植被密度之間的關(guān)系時(shí)，也指出在溫帶落葉林地區(qū)LAI與HWD的相關(guān)性強(qiáng)于HWA。

圖6 1981-2017年各站點(diǎn)熱浪指數(shù)與NDVI相關(guān)系數(shù)的空間分布Fig.6 The spatial distribution of the correlation coefficient between the heat wave indexes and NDVI of each site from 1981 to 2017

表3 所示為中國(guó)地區(qū)8 個(gè)子區(qū)域HWN、HWD、HWF和HWA與NDVI的相關(guān)系數(shù)，除南方地區(qū)的HWD和HWA與NDVI不存在相關(guān)關(guān)系外，其他地區(qū)的4個(gè)熱浪指數(shù)與NDVI均存在正相關(guān)關(guān)系。其中，西部地區(qū)的HWN、HWD和HWF與NDVI的相關(guān)性最強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)分別為0.73、0.69 和0.73，西南地區(qū)的HWA與NDVI相關(guān)性最強(qiáng)，南方地區(qū)的HWN、HWD、HWF和HWA與NDVI的相關(guān)性最弱。整體來(lái)看，西部、青藏、西南和東部地區(qū)的熱浪指數(shù)與NDVI的相關(guān)性強(qiáng)于中部、南方、北方、和東北地區(qū)，同時(shí)西部、青藏和西南地區(qū)的相關(guān)性強(qiáng)于東部地區(qū)。

表3 各子區(qū)域熱浪指數(shù)與NDVI的相關(guān)系數(shù)Tab.3 Correlation coefficient of heat wave indexes and NDVI in each sub-region

植被生長(zhǎng)受溫度和水分條件限制，在不同的水熱條件下植被的生長(zhǎng)情況也不同。熱浪改變了植被原有的生長(zhǎng)環(huán)境，在不同區(qū)域?qū)χ脖坏挠绊懹酗@著的差異。綜合圖6 和表3 中HWN、HWD、HWF和HWA與NDVI相關(guān)系數(shù)的分布可認(rèn)為，西部、青藏和西南地區(qū)的熱浪事件對(duì)植被生長(zhǎng)具有正向促進(jìn)作用，在內(nèi)蒙古東部、新疆東部和東南沿海部分地區(qū)，熱浪事件增加會(huì)加速植被的蒸散發(fā)進(jìn)程，從而導(dǎo)致植被生長(zhǎng)發(fā)育受阻。本文的研究結(jié)論與葛非凡［24］等和王昊［25］等的研究結(jié)論較為一致，前者認(rèn)為華東中南部地區(qū)的極端高溫次數(shù)與江蘇東部地區(qū)NDVI呈負(fù)相關(guān)，而與山東和江西部分地區(qū)的NDVI呈正相關(guān)，后者認(rèn)為西南地區(qū)極端高溫天氣對(duì)植被生長(zhǎng)具有促進(jìn)作用。

4 討 論

在氣象站點(diǎn)分布密集的區(qū)域，站點(diǎn)數(shù)據(jù)能較好的代表區(qū)域情況，在氣象站點(diǎn)較稀疏的地區(qū)，用站點(diǎn)數(shù)據(jù)代表區(qū)域狀況其準(zhǔn)確度可能偏低。已有學(xué)者用站點(diǎn)數(shù)據(jù)代表區(qū)域情況進(jìn)行分析，如Li［11］等選擇376 個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析中國(guó)7 個(gè)子區(qū)域熱浪的變化趨勢(shì)；賈佳［16］等基于中國(guó)719 個(gè)基準(zhǔn)站，分析中國(guó)7 個(gè)子區(qū)域熱浪的時(shí)空分布特征。本文以氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)為代表，初步從區(qū)域上分析了熱浪的時(shí)空變化特征，揭示了熱浪事件對(duì)植被生長(zhǎng)的影響，此次研究對(duì)于站點(diǎn)代表區(qū)域情況的考慮可能不夠完善，未來(lái)計(jì)劃基于遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證分析。

5 結(jié) 論

本文基于1961-2017年712 個(gè)氣象站點(diǎn)的日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)和近40年的NDVI數(shù)據(jù)，參考Fischer和Perkins 的方法定義熱浪事件，分析HWN、HWD、HWF和HWA四個(gè)熱浪指數(shù)的時(shí)空變化特征，并研究NDVI對(duì)熱浪事件的響應(yīng)，得到以下結(jié)論。

（1）1961-2017年中國(guó)地區(qū)HWN、HWD、HWF和HWA均呈顯著增加的趨勢(shì)，HWF的上升幅度最大，HWN的上升幅度最小。在空間上，青藏、西部、東部和南方地區(qū)HWN、HWD和HWF的增加趨勢(shì)大于其他地區(qū)。HWA的多年均值和變化趨勢(shì)均具有北高南低的特征。

（2）1961-2017年中國(guó)地區(qū)的HWN、HWD、HWF和HWA在90年代和20世紀(jì)初發(fā)生突變，這可能是由于PDO 和ENSO 等氣候環(huán)流的異常導(dǎo)致的。

（3）HWN、HWD、HWF和HWA與NDVI存在顯著的相關(guān)關(guān)系，且HWN和HWF對(duì)植被的影響更大。負(fù)相關(guān)區(qū)域主要分布在內(nèi)蒙古東部、新疆東部和東南沿海部分地區(qū)，正相關(guān)區(qū)域則主要集中于中國(guó)西部、青藏和西南地區(qū)。 □