劉 玄，唐培軍，吳同帥，馮忠倫，刁艷芳，王 剛

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利土木工程學(xué)院,山東 泰安 271000；2.濰坊市水文中心,山東 濰坊 261031)

《中國(guó)氣候變化藍(lán)皮書(shū)（2020）》指出，全球氣候變暖趨勢(shì)仍在持續(xù)，自20 世紀(jì)80 年代以來(lái)，每個(gè)連續(xù)10 年都比前一個(gè)10 年更暖。2019 年，全球表面平均溫度高出工業(yè)化前平均水平1.1 ℃，為有完整氣象記錄以來(lái)的第二暖年份[1]。全球氣候的變暖可能會(huì)增加極端氣候事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度，帶來(lái)高氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致生存危機(jī)的加劇[2]。據(jù)世界氣象組織（WMO）報(bào)告，在21 世紀(jì)初，全球有超過(guò)37 萬(wàn)人在極端氣候事件中喪生[3]。

極端氣候的變化引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注。Lucas 等[4]研究了巴西欣古河流域22 個(gè)極端氣候指數(shù)，發(fā)現(xiàn)極端氣溫指數(shù)呈明顯上升趨勢(shì)，極端降水指數(shù)統(tǒng)計(jì)意義較小。Plummer 等[5]研究表明，自1961 年以來(lái)，強(qiáng)降水事件在澳大利亞部分區(qū)域呈不顯著增加趨勢(shì)。Ruml 等[6]利用Mann-Kendall 檢驗(yàn)和線性回歸法，發(fā)現(xiàn)塞爾維亞自1980 以來(lái)，有明顯的、空間均勻的顯著變暖趨勢(shì)。我國(guó)是全球氣候變化的敏感區(qū)和影響顯著區(qū)，對(duì)極端氣候的研究相對(duì)較多。趙翠平等[7]研究了黃河流域極端降水指數(shù)的時(shí)空變化，發(fā)現(xiàn)極端降水指數(shù)變化趨勢(shì)不明顯，存在著時(shí)空差異。王瓊等[8]選取長(zhǎng)江流域16 個(gè)極端氣溫指數(shù)，對(duì)長(zhǎng)江流域極端氣溫事件進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)冷指數(shù)變暖幅度要大于暖指數(shù)。王懷軍等[9]對(duì)淮河流域極端氣候事件的非平穩(wěn)特征進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)低溫極值大體呈現(xiàn)非平穩(wěn)變化特征，1 日最大降水量（Rx1day）和超門(mén)限降水（Pregpd）則表現(xiàn)為平穩(wěn)性。黃強(qiáng)等[10]分析了珠江流域極端氣候指數(shù)時(shí)空變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)區(qū)域極端高溫事件呈增加趨勢(shì)，極端低溫事件呈減少趨勢(shì)，且極端氣溫事件變化趨勢(shì)具有區(qū)域尺度上的一致性。在省級(jí)尺度上，曹祥會(huì)等[11]和劉學(xué)智等[12]分別對(duì)河北極端氣候指數(shù)時(shí)空變化特征和寧夏極端氣溫變化特征進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)了整體變暖的趨勢(shì)，這與我國(guó)其他地區(qū)高度吻合[13]。上述不同尺度上極端氣候指數(shù)研究表明，極端氣溫和降水事件多呈增加趨勢(shì)，且存在空間變化性。

山東省位于我國(guó)黃河下游的東部區(qū)，地理坐標(biāo)為東經(jīng)114°47.5′～122°42.3′，北緯34°22.9′～38°24.01′（圖1），既有內(nèi)陸區(qū)又有沿海區(qū)。氣候上屬溫帶大陸性氣候，雨熱同季，降水主要集中在每年的6—9 月份，夏季易形成洪澇災(zāi)害，冬、春及晚秋易發(fā)生旱災(zāi)。極端氣候?yàn)?zāi)害（干旱、洪澇等）多發(fā)，造成了嚴(yán)重的損失[14]。在已有的山東省極端氣候研究中，多數(shù)研究集中在單一降水指數(shù)[15]或氣溫指數(shù)方面[16-17]，而對(duì)極端氣溫和降水指數(shù)的綜合同步分析研究相對(duì)較少。探究二者在境內(nèi)及內(nèi)陸與沿海區(qū)的時(shí)空分布特征和差異性，及其與極端氣候事件發(fā)生之間的關(guān)系和可能帶來(lái)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)具有重要的意義，以期為山東省極端氣候?yàn)?zāi)害防范提供參考和依據(jù)。

圖1 研究區(qū)氣象站點(diǎn)和沿海內(nèi)陸分布Fig.1 Distribution map of meteorological stations in coastal and inland areas under study

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心和山東省氣象局，數(shù)據(jù)采集頻次為逐小時(shí)。根據(jù)各測(cè)站原始數(shù)據(jù)采集及實(shí)際情況，選取1979—2020 年山東省境內(nèi)95 個(gè)氣象站點(diǎn)（圖1）的日最高、最低氣溫和日降水量數(shù)據(jù)。對(duì)各站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制，通過(guò)相鄰站點(diǎn)間的數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行比對(duì)分析，逐項(xiàng)逐個(gè)檢查，剔除明顯錯(cuò)誤數(shù)據(jù)（如降水量為負(fù)值）、明顯偏離本地區(qū)實(shí)際情況（即超出3 倍標(biāo)準(zhǔn)差的值），以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。同時(shí)，對(duì)采用的降水量數(shù)據(jù)通過(guò)差積曲線分析方法進(jìn)行了“代表性”審查。

根據(jù)氣候變化檢測(cè)和指數(shù)專(zhuān)家組（Expert Team on Climate Change Detection and Indices，ETCCDI）定義的極端氣候指數(shù)，本文選取8 個(gè)極端氣溫指數(shù)和8 個(gè)極端降水指數(shù)（表1）16 個(gè)極端氣候指數(shù)進(jìn)行分析計(jì)算。極端氣候指數(shù)采用世界氣象組織（World Meteorological Organization，WMO）推薦的RclimDex1.0 計(jì)算程序進(jìn)行計(jì)算。

表1 極端氣候指數(shù)的定義Tab.1 Definition of extreme climate indices

采用Sen 斜率估計(jì)方法計(jì)算變化趨勢(shì)，以及Mann-Kendall（M-K）方法對(duì)指數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。Sen 斜率估計(jì)是一種穩(wěn)健的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)趨勢(shì)的計(jì)算方法，常用于長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析中，M-K 方法屬于非參數(shù)檢驗(yàn)方法，不需要樣本遵從一定的分布，受異常值干擾較小，在水文、氣象趨勢(shì)變化相關(guān)研究中得到了大量成功應(yīng)用[18-20]。M-K 方法中Z統(tǒng)計(jì)量用以顯著性判別，若︱Z︱＜1.96，則指數(shù)呈弱顯著變化趨勢(shì)；1.96≤︱Z︱＜2.56，呈顯著變化趨勢(shì)（0.05 顯著性水平）；2.56≤︱Z︱，呈極顯著變化趨勢(shì)（0.01 顯著性水平）。采用反距離權(quán)重法（IDW）進(jìn)行空間插值，探究極端氣候指數(shù)的空間變化趨勢(shì)。

2 極端氣溫指數(shù)變化特征

2.1 時(shí)間變化特征

根據(jù)上述計(jì)算方法，表2 給出了8 個(gè)極端氣溫指數(shù)M-K 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表2 可見(jiàn)：表征低溫的極端氣候指數(shù)霜日日數(shù)指數(shù)（FD0）和冷夜日數(shù)指數(shù)（TN10p）呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，F(xiàn)D0 下降速率最大，為6.42 d/（10 a），TN10p 下降速率最小，為0.004 8 d/（10 a），日最低氣溫的極低值指數(shù)（TNn）呈現(xiàn)出0.72 ℃/（10 a）的上升趨勢(shì)，只有TN10p（Z=-0.04）沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。極端高溫指數(shù)暖晝?nèi)諗?shù)指數(shù)（TX90p）、日最高氣溫的極高值指數(shù)（TXx）和夏日日數(shù)指數(shù)（SU25）呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，分別為4.06 d/（10 a）、0.32 ℃/（10 a）和2.31 d/（10 a），只有TX90p（Z=4.10）通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。氣溫日較差指數(shù)（DTR）（Z=-4.89）呈現(xiàn)出顯著減小趨勢(shì)，下降速率較小，為-0.35 ℃/（10 a）。生長(zhǎng)季長(zhǎng)度指數(shù)（GSL）（Z=2.52）呈現(xiàn)出顯著的上升趨勢(shì)，且上升速率最大，為4.83 d/（10 a）。

表2 極端氣溫指數(shù)M-K 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)Tab.2 M-K test statistics of extreme temperature indices

空間分布上，內(nèi)陸區(qū)和沿海區(qū)變化趨勢(shì)上與山東省整體表現(xiàn)出較好的一致性，只有內(nèi)陸區(qū)TN10p 呈現(xiàn)相反的趨勢(shì)。變化速率方面，表征高溫的極端氣候指數(shù)在內(nèi)陸區(qū)域小于沿海區(qū)域；表征低溫的極端氣候指數(shù)除了TN10p 外，與極端高溫指數(shù)一致；DTR 和GSL 在內(nèi)陸區(qū)域大于沿海區(qū)域。在顯著性方面，山東省Z值多介于沿海和內(nèi)陸之間，只有GSL（Z=2.52）大于兩個(gè)區(qū)域。內(nèi)陸區(qū)、沿海區(qū)和山東省具有較好的一致顯著性，只有沿海區(qū)的極端高溫指數(shù)TXx（Z=1.96）和SU25（Z=1.99）與山東省不一致，表現(xiàn)出顯著變化趨勢(shì)。

2.2 空間變化特征

圖2 給出了8 個(gè)極端氣溫指數(shù)空間變化趨勢(shì)（顯著表示通過(guò)0.05 的顯著性水平檢驗(yàn)）?？梢?jiàn)，各極端氣溫指數(shù)空間差異較大，具有明顯的空間異質(zhì)性。極端低溫指數(shù)中，TN10p 均值等值線為-0.29 d/（10 a），大于等值線的區(qū)域主要分布在西部大部分和東部沿海局部及南部部分區(qū)域，高值中心聚集在威海市、臨沂市和濟(jì)南市；TNn 空間變化呈現(xiàn)自南向北逐漸上升的趨勢(shì)，變化幅度為-0.03～2.12 ℃/（10 a），高值中心在棗莊市和濱州市；FD0 沒(méi)有明顯的空間變化性，變化幅度為-13.13～3.98 d/（10 a），均值-6.28 d/（10 a）最低，88.42%的站點(diǎn)呈顯著下降趨勢(shì)，高值中心主要在威海市。極端高溫指數(shù)中，TX90p 表現(xiàn)出與TNn 相反的分布特征，所有站點(diǎn)都呈顯著上升趨勢(shì)；TXx 與SU25 均值為正，變化速率分別為-0.15～0.86 ℃/（10 a）和-1.28～6.27 d/（10 a），下降站點(diǎn)比例分別為5.26%和2.11%，TXx 高值中心在日照市和青島部分區(qū)域，SU25 高值中心在青島部分區(qū)域和威海部分區(qū)域。DTR 高值中心在威海南部區(qū)域，86.31%的氣象站點(diǎn)呈顯著下降趨勢(shì)。GSL 呈現(xiàn)從中部向東西兩端遞減的趨勢(shì)，高值中心零星分布在濱州市、濰坊市和棗莊市。

圖2 極端氣溫指數(shù)空間分布Fig.2 Spatial distribution of extreme temperature indices

3 極端降水指數(shù)變化特征

3.1 時(shí)間變化特征

表3 為研究區(qū)8 個(gè)極端降水指數(shù)M-K 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表3 可以看出：極端降水指數(shù)均呈上升趨勢(shì)，不同于極端氣溫指數(shù)。持續(xù)濕潤(rùn)日數(shù)指數(shù)（CWD）、大雨日數(shù)指數(shù)（R20）和暴雨日數(shù)指數(shù)（R25）上升速率較小，分別為0.12、0.42 和0.37 d/（10 a）；持續(xù)干燥日數(shù)指數(shù)（CDD）上升速率是CWD 的11.9 倍，這表明山東省干燥日數(shù)增加較快，這可能會(huì)增加干旱災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。極強(qiáng)降水量指數(shù)（R99p）和連續(xù)5 日最大降水量指數(shù)（RX5day）上升速率較大，分別為10.83 和10.55 mm/（10 a）。強(qiáng)降水量指數(shù)（R95p）上升速率是R99p 的2.05 倍，為22.16 mm/（10 a）。雨日降水總量指數(shù)（PRCPTOT）上升速率最大，為26.49 mm/（10 a）。只有R95p（Z=2.11）、R99p（Z=2.40）和RX5day（Z=2.98）通過(guò)了0.05 的顯著性檢驗(yàn)，這表明山東省整體降水強(qiáng)度有顯著增加的趨勢(shì)，且數(shù)值較大，有短時(shí)強(qiáng)降水的風(fēng)險(xiǎn)。

表3 極端降水指數(shù)M-K 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)Tab.3 M-K test statistics of extreme precipitation indices

內(nèi)陸區(qū)域和沿海區(qū)域在變化趨勢(shì)上與山東省沒(méi)有差異。在變化速率大小方面，除了CWD，其余指數(shù)在內(nèi)陸區(qū)域均小于沿海區(qū)域，山東省介于兩者之間，CDD 在沿海區(qū)域是內(nèi)陸區(qū)域的1.92 倍，為各指數(shù)間的最大倍率。在顯著性方面，極端降水指數(shù)所有Z值都為正，具有上升的變化趨勢(shì)，與Sen 斜率估計(jì)趨勢(shì)一致。內(nèi)陸區(qū)域Z值均小于沿海區(qū)域，山東省除了RX5day（Z=2.98）大于兩個(gè)區(qū)域外，都介于兩者之間。只有內(nèi)陸區(qū)域R95p（Z=1.24）、R99p（Z=1.51）和RX5day（Z=1.89）表現(xiàn)出了顯著性差異，未通過(guò)0.05 的顯著性檢驗(yàn)。

3.2 空間變化特性

圖3 給出了8 個(gè)極端降水指數(shù)空間變化趨勢(shì)，可見(jiàn)各極端降水指數(shù)空間分布差異較大，其均值均為正，但部分站點(diǎn)呈減小趨勢(shì)（顯著表示通過(guò)0.05 的顯著性水平檢驗(yàn)）。CDD 大致呈現(xiàn)自東南到西北逐漸減小的趨勢(shì)，中部地區(qū)有一條明顯較長(zhǎng)的均值等值線，高值中心在煙臺(tái)市、日照市、臨沂市和德州市。CWD 變化幅度最小，為-0.24～0.51 d/（10 a），高值中心在德州市、日照市和威海市。R20 變化趨勢(shì)類(lèi)似CDD，變化幅度較小，為-0.30～1.24 d/（10 a），92.63%的站點(diǎn)呈上升趨勢(shì)，但只有5.26%的站點(diǎn)顯著上升。R25 無(wú)明顯空間變化趨勢(shì)，高值中心在煙臺(tái)市、青島市、日照市和濟(jì)寧市，呈零星分布狀態(tài)。R95p、R99p 和RX5day 具有類(lèi)似的空間分布，東部沿海局部、西南局部和北部小范圍區(qū)域?yàn)楦咧祬^(qū)域，上升站點(diǎn)比例分別為：84.21%、74.74%和85.26%，顯著上升站點(diǎn)比例分別為8.42%、6.32%和14.74%。PRCPTOT 高值區(qū)域在東部沿海、西北部分區(qū)域和南部局部區(qū)域，高值中心在威海北部和青島西南部。

圖3 極端降水指數(shù)空間分布Fig.3 Spatial distribution of extreme precipitation indices

4 指數(shù)與經(jīng)緯度和海拔相關(guān)關(guān)系

表4 和圖4 分別給出了極端氣候指數(shù)與經(jīng)緯度和海拔相關(guān)關(guān)系?？梢钥闯?，研究區(qū)16 個(gè)極端氣候指數(shù)與經(jīng)度相關(guān)系數(shù)（用“r”表示相關(guān)系數(shù)）為-0.42～0.34，相關(guān)關(guān)系較弱，內(nèi)陸區(qū)域和山東省具有一致的顯著性，除了SU25 外，其他指數(shù)具有一致的正負(fù)相關(guān)性（正負(fù)關(guān)系，即若一致則表示相關(guān)系數(shù)均為正值或者負(fù)值），而沿海區(qū)域與山東省的多個(gè)指數(shù)上呈現(xiàn)相反的正負(fù)相關(guān)性和顯著性；與緯度相關(guān)系數(shù)為-0.62～0.72，但相關(guān)關(guān)系大多較弱，沿海區(qū)域CDD 相關(guān)性最強(qiáng)（r=0.72），山東省、內(nèi)陸區(qū)和沿海區(qū)顯著性指數(shù)較多，TNn 和DTR 等共7 個(gè)指數(shù)達(dá)到了0.05 的顯著性水平，具有較好的正負(fù)相關(guān)一致性；與海拔的相關(guān)系數(shù)為-0.53～0.36，只有沿海區(qū)域CDD（r=-0.53）相關(guān)性較強(qiáng)，正負(fù)相關(guān)性無(wú)明顯差異。同時(shí)，在與緯度相關(guān)關(guān)系上，16 個(gè)指數(shù)中只有CDD 顯著相關(guān)，且有增加的趨勢(shì)，這表明研究區(qū)內(nèi)從南到北持續(xù)干燥日數(shù)在逐漸增加，北部區(qū)域有干旱災(zāi)害加劇的風(fēng)險(xiǎn)。

圖4 極端氣候指數(shù)與經(jīng)緯度和海拔相關(guān)系數(shù)Fig.4 Line chart of correlation coefficient between extreme climate indices and latitude,longitude and altitude

表4 極端氣候指數(shù)與經(jīng)緯度和海拔相關(guān)系數(shù)Tab.4 Correlation coefficients between extreme climate indices and latitude,longitude and altitude

圖5 為極端氣候指數(shù)間相關(guān)系數(shù)圖。從圖5可以進(jìn)一步看出：山東省、內(nèi)陸區(qū)和沿海區(qū)中，極端氣溫指數(shù)間相關(guān)性較強(qiáng)（|r|≥0.5）指數(shù)對(duì)個(gè)數(shù)相同，均為9 對(duì)（不計(jì)算自相關(guān)，下同），其中都包含F(xiàn)D0-TNn、SU25-TXx、TXx-DTR、SU25-DTR 和FD0-GSL；極端降水指數(shù)間相關(guān)性較強(qiáng)指數(shù)對(duì)較多，分別為24、22 和28 對(duì)，只有CDD 和CWD 在山東省和內(nèi)陸區(qū)域中與部分極端降水指數(shù)不相關(guān)；極端氣溫指數(shù)和極端降水指數(shù)間相關(guān)性較強(qiáng)指數(shù)對(duì)分別為9、12 和15 對(duì)，都包含TXx-CDD、TXx-PRCPTOT、TXx-RX5day、DTR-CDD、DTRR95p 和DTR-RX5day。

圖5 極端氣候指數(shù)相關(guān)系數(shù)熱圖Fig.5 Heat map of correlation coefficient of extreme climate indices

5 討論

從上述分析可知，山東省境內(nèi)TNn、TX90p、SU25、FD0 和GSL 共5 個(gè)極端氣溫指數(shù)呈現(xiàn)顯著變化趨勢(shì)。表征低溫的極端氣候指數(shù)（TN10p 和FD0）呈下降趨勢(shì)，表征高溫的極端氣候指數(shù)（TX90p、TXx 和SU25）呈上升趨勢(shì)，這表明整個(gè)研究區(qū)呈現(xiàn)出變暖的趨勢(shì)。這一研究結(jié)果與中國(guó)區(qū)域[21]、長(zhǎng)江流域[22]和內(nèi)蒙古地區(qū)[19]研究結(jié)果整體一致。表5 給出了上述研究區(qū)極端氣溫指數(shù)結(jié)果對(duì)比?？梢钥闯?，本研究區(qū)TN10p 下降速率最??；FD0 下降速率最大；TX90p 上升速率最大；SU25 上升速率介于3 個(gè)區(qū)域之間；TXx 上升速率大于長(zhǎng)江流域。TNn 與TXx 呈上升趨勢(shì)，TNn 上升速率是TXx 上升速率的2 倍多，這與附近省份河南[23-24]趨勢(shì)一致。

表5 不同區(qū)域極端氣溫指數(shù)對(duì)比Tab.5 Comparison of the extreme temperature indices in different regions

山東省極端高溫指數(shù)的上升，其境內(nèi)城鎮(zhèn)化率的迅速提高是重要影響因素。1949 年至2020 年期間，山東省城鎮(zhèn)化率以平均每年0.79%的速度增加，由5.72%增加到61.80%。于鳳碩等[25]研究指出山東省城市化對(duì)高溫指數(shù)的影響貢獻(xiàn)率分別是40.66%（SU35）、19.32%（TX90p）和1.02%（TN90p），進(jìn)一步證實(shí)了城鎮(zhèn)化率的提高對(duì)山東省極端高溫指數(shù)上升有一定的影響。

山東省境內(nèi)極端降水指數(shù)呈現(xiàn)出不同程度的上升趨勢(shì)。R95p、R99p 和RX5day 等3 個(gè)極端降水強(qiáng)度指數(shù)呈顯著增加趨勢(shì)，增加速率均大于10.00 mm/（10 a），高值區(qū)域主要分布在東部沿海，尤其是處在高值中心的威海和青島，這表明該區(qū)域極端降水事件增多、增強(qiáng)可能性較大。影響極端降水指數(shù)上升的因素很多，其中海溫和大氣環(huán)流是兩個(gè)因素。鮑振鑫等[23]探究了大氣環(huán)流因子對(duì)海河流域年降水量的影響，發(fā)現(xiàn)厄爾尼諾南方濤動(dòng)（ENSO）與流域降水具有良好的正相關(guān)性，而太平洋年代波動(dòng) (PDO) 和太平洋年代內(nèi)的波動(dòng)(IPO)則與流域降水具有良好的負(fù)相關(guān)性。另外，陳烈庭[26]在探究東太平洋赤道地區(qū)海溫對(duì)我國(guó)汛期降水的可能影響機(jī)制中指出：海溫變化會(huì)影響大氣環(huán)流，進(jìn)而對(duì)強(qiáng)降水產(chǎn)生一定的影響。山東省東部為半島地形，西部與太行山脈接壤。東部半島的沿海地區(qū)容易受到海溫變化影響，當(dāng)海溫升高時(shí)，海陸之間水循環(huán)加劇、大氣環(huán)流加速，大氣中水分含量增加，引起積雨云出現(xiàn)頻率增多，這可能是引起山東省境內(nèi)極端降水指數(shù)上升的原因。

影響極端氣候指數(shù)的因素有很多，本文淺要探討了城鎮(zhèn)化對(duì)極端高溫指數(shù)上升的影響，以及海溫和大氣環(huán)流對(duì)極端降水指數(shù)上升的影響。另有研究指出，地表覆蓋[27]等因素對(duì)極端氣候指數(shù)變化也有一定的影響。關(guān)于上述影響因子對(duì)本研究區(qū)極端氣候指數(shù)的具體影響，還有待進(jìn)一步研究。

6 結(jié)語(yǔ)

整體上，山東省境內(nèi)的極端低溫指數(shù)（TN10p 和FD0）呈下降趨勢(shì)，極端高溫指數(shù)（TX90p、TXx 和SU25）呈上升趨勢(shì)，TNn 呈顯著上升趨勢(shì)，變化率為0.72 ℃/（10 a）?？臻g分布上，TNn 呈自南向北逐漸減小的趨勢(shì)，高值中心在棗莊市和濱州市，TX90p 和TXx 分布趨勢(shì)與之大致相反。SU25、FDO、DTR 和GSL 空間變化趨勢(shì)不明顯。

8 個(gè)極端降水指數(shù)均呈上升的趨勢(shì)，CWD、R20 和R25 變化速率較小，大雨暴雨頻率趨于平穩(wěn)。只有R95p、R99p 和RX5day 通過(guò)了0.05 的顯著性檢驗(yàn)，變化速率較大，降水強(qiáng)度的顯著上升，可能會(huì)加大洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)?？臻g分布上，高值區(qū)域多為東部沿海區(qū)域和南部部分區(qū)域，呈下降趨勢(shì)的站點(diǎn)多處于中部和西部區(qū)域。

在內(nèi)陸和沿海區(qū)域，極端氣溫指數(shù)表現(xiàn)出了與山東省整體較好的一致性，在變化速率方面，只有TN10p、DTR 和GSL 在內(nèi)陸區(qū)域大于沿海區(qū)域；極端降水指數(shù)在變化趨勢(shì)上沒(méi)有差異，在變化速率上，山東省整體大多介于兩者之間。

山東省、內(nèi)陸區(qū)和沿海區(qū)與經(jīng)緯度和海拔相關(guān)性較弱，沿海區(qū)域相關(guān)性較強(qiáng)指數(shù)占比較多，只有CDD 與緯度在3 個(gè)區(qū)域顯著相關(guān)。極端降水指數(shù)間相關(guān)性較強(qiáng)指數(shù)對(duì)較多，極端氣溫指數(shù)間的較少。