李双双
, 杨赛霓
北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室减灾与应急管理研究院,北京100875
LI Shuang-shuang, YANG Sai-ni
中图分类号: p468.0+21
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690（2015）12-1640-08
通讯作者:
收稿日期: 2014-10-15
修回日期: 2015-02-21
网络出版日期: 2015-01-20
版权声明: 2015 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介：李双双（1988-）,男,陕西潼关人,博士研究生,主要研究全球变化与区域灾害防治。E-mail:lss40609010@126.com
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摘要
基于北京1960~2014年逐日最高温、最低温、平均气温实测数据,采取RHtest方法对气温序列进行均一性检验和修订。在此基础上选取16个极端气温指标,分析了北京市极端气温变化趋势和突变特征,探讨了冷暖极端气温指数对北京气候暖化的贡献。结果表明：① 1960~2014年北京气温暖化趋势明显,最低温增温速率远快于最高温,修订后增长速率为：最高温(0.17℃/10a)<平均温(0.30℃/10a)<最低温(0.51℃/10a);② 冷昼日数、冷夜日数、霜冻日数、冰冻日数、冷持续日数分别以-1.43 d/10a、-6.56 d/10a、-3.95 d/10a、-1.18 d/10a、-4.83 d/10a的趋势减小;③ 暖昼日数、暖夜日数、夏季日数、热夜日数、暖持续日数、生物生长季以2.12 d/10a、5.27 d/10a、1.22 d/10a、5.43 d/10a、0.84 d/10a、1.96 d/10a的趋势增加;④ 日最高 (低) 气温极高值、日最高(低) 气温极低值和气温日较差的倾向率分别为0.21℃/10a、0.34℃/10a、0.31℃/10a、0.73℃/10a、-0.33℃/10a;⑤ 极端最低气温的变暖幅度大于极端最高气温,夜指数的变暖幅度大于昼指数,冷指数的变幅大于暖指数。极端气温冷指数、夜指数、低温指数的快速变化是近年来北京市气候暖化的最直接体现。
关键词：
Abstract
Based on daily average, maximum and minimum temperature observed by the China Meteorological Administration at meteorological station in Beijing from 1960 to 2014. Sixteen indices of extreme temperature are studied. Applying the method of Rhtest, the series that have breakpoints are adjusted and the trends of the series are analyzed, the annual temperature trend has changed obviously and the homogeneity is improved well. The results showed that: 1) In general, the temperature increment is obvious in Beijing during 1960-2014, with generally stronger increases in minimum temperature than in maximum temperature, as for climate inclination rate after adjustment: the maximum temperature (0.17℃/10a)<the average temperature(0.30℃/10a)<the minimum temperature (0.51℃/10a); 2) The frequency of cold days, cold nights, frost days, ice days and cold spell duration days is found to have significantly decreased by -1.43, -6.56, -3.95, -1.18 and -4.83 d/10a days/decade respectively. 3) While the occurrence of warm days, warm nights, summer days, tropical nights, warm spell duration days and growing season length shows statistically significant increasing trends at rates of -2.12, 5.27, 1.22, 5.43, 0.84 and 1.96 d/10a days/decade respectively. 4) The tendency rate of annual minimum value of daily maximum (minimum) temperature, annual maximum value of daily maximum (minimum) and diurnal temperature range is 0.18, 0.23, 0.46, 0.73 and -0.36℃/decade respectively. 5) The magnitudes of changes in cold indices (cold nights, ice days, frost days, cold spell duration days) are obviously greater than those of warm indices (warm nights, warm spell duration days, summer days). The change ranges of night indices (warm nights and cold nights) are larger than those of day indices (warm days and cold days). The change ranges of minimum-temperature-related indices (annual minimum value of daily maximum, annual minimum value of daily minimum) are larger than those of maximum-temperature-related indices (annual maximum value of daily maximum and annual maximum value of daily minimum). This explains the stronger warming in the past 55 years in Beijing due to the change of night indices, cool indices and minimum-temperature- related indices.
Keywords：
IPCC第五次评估报告指出,气候系统变暖依然是毋容置疑的事实。1951~2012年全球平均地表温度升温速率为0.12℃/10a,1980~2012年为工业革命以来最暖的30 a[1]。第二次气候变化国家评估报告指出,1960~2009年中国年均地表平均气温上升了1.38℃,比全球或北半球同期平均增温速率明显偏高[2]。月尺度、季节尺度上极端气温事件对近50 a全球气温暖化具有关键性影响[3]。20世纪60年代夏季极端气温典型覆盖区占全球陆地面积不到1%,当前已快速上升为10%[4],极端破纪录气温事件亦在增多[5]。气候变暖不仅直接影响温度极值变化,而且已经导致高温干旱和暴雨洪涝等极端气候事件的发生频率与强度出现加剧的趋势,并将继续产生长远而巨大的影响,特别是对气候变化的敏感区和脆弱区[6]。
随着经济全球化的迅猛发展和城市化进程的全面推进,城市在现代社会中的中心地位和主导作用更加凸显,既是环境资源问题的高发地和社会矛盾的集结场,又是引领和带动全社会实现可持续发展的引擎和支点[7],更是气候变化响应的敏感区和脆弱区。目前,中国正处在城市化率由30%~60%之间的城市化快速推进期,是城市面临可持续发展压力和问题比较集中的敏感时期,也是城市可持续发展基础和能力建设最为关键的特殊时期。关注城市极端气候事件变化规律,揭示快速城市化与极端气候强度加大、频度增高的内在机理,对构建区域风险防范体系,设定不同的防灾减灾标准,快速评价城市灾害损失,完善城市自然灾害防御应急机制具有重要实践意义。
北京位于华北平原北端,是黄土高原、内蒙古高原向华北平原的过渡地带,气候属于暖温带半湿润大陆性季风气候,四季分明,夏季高温多雨,冬季寒冷干燥,春秋短促,冬夏较长[8]。近几十年,北京作为全国政治、经济、文化和国际交流中心,城市化进程举世瞩目。由于城市建筑密度与高度迅速增大,形成了一个非常复杂的立体下垫面,加之人类活动共同作用,城市气候系统具有明显的独特性[9]。在全球气候变暖的大背景下,对北京极端气候的研究显得尤为重要,受到了国内外众多学者广泛的关注[8~11],并开展了一系列有意义的工作。在前人研究基础上,修订气候序列,丰富极端气温事件指标体系,对北京极端温度变化特征进行分析,以期为科学适应、减缓和应对气候变化,有效地评估极端气候事件的影响提供一些理论依据。
本文逐日平均气温、日最高气温、日最低气温数据来源于中国气象科学数据共享服务网,为建立均一、稳定的气温序列,将数据资料时段统一为1960~2014年,经整理后55 a气温资料具有较好的连续性。
1.2.1 极端气温指标定义
本研究对极端气温指数定义标准是基于世界气象组织(WMO)气候委员会(CCI)、全球气候研究计划(WCRP)气候变化和可预测性计划(CLIVAR)气候变化检测、监测和指标专家组(ETCCDMI)确定的“气候变化检测和指标”(Expert Team on Climate Change Detection and Indices),该方法已被国内外学者在研究极端气候事件中广泛应用[12~15]。在此定义16个极端气温指标,包括四大类：相对指数、绝对指数、极值指数和持续指数(表1)。
表1 极端气温指标的定义
Table 1 The definition of extreme temperature indices
| 分类 | 缩写 | 极端气温指标 | 定义 | 单位 |
|---|---|---|---|---|
| 相对指数 | TX10% | 冷昼日数 | 年日最高温<1960~2013年第10个百分位数值日数 | d |
| TN10% | 冷夜日数 | 年日最低温<1960~2013年第10个百分位数值日数 | d | |
| TX90% | 暖昼日数 | 年日最高温>1960~2013年第90个百分位数值日数 | d | |
| TN90% | 暖夜日数 | 年日最低温>1960~2013年第90个百分位数值日数 | d | |
| 绝对指数 | ID | 冰冻日数 | 年内日最高温<0℃日数 | d |
| FD | 霜冻日数 | 年内日最低温<0℃日数 | d | |
| SU | 夏季日数 | 年内日最高温>25℃日数 | d | |
| TR | 热夜日数 | 年内日最低温>20℃日数 | d | |
| 极值指数 | TXn | 最高温极低值 | 年日最高温的最小值 | ℃ |
| TNn | 最低温极低值 | 年日最低温的最小值 | ℃ | |
| TXx | 最高温极高值 | 年日最高温的最大值 | ℃ | |
| TNx | 最低温极高值 | 年日最低温的最大值 | ℃ | |
| 持续指数 | WSDI | 暖持续日数 | 年日最高温>1960~2013年第90个百分位值连续6 d日数 | d |
| CSDI | 冷持续日数 | 年日最低温<1960~2013年第10个百分位值连续6 d日数 | d | |
| GSL | 生物生长季 | 首次气温连续6 d>5℃与首次连续6 d<5℃间隔日数 | d | |
| DTR | 气温日较差 | 年内日最高温与最低温的差值 | ℃ |
1.2.2 RHtest均一性检验方法
在气候变化研究中,均一性的长序列资料是研究的基础,有益于真实可靠地评估历史气候趋势和变率,尤其是对于气候态和极端事件的研究非常重要[17]。记录显示北京站自 1960 年以来曾有5 次迁站(1965年、1969年、1970年、1981年 和 1997 年),2004 年观测方式由人工观测转为自动化记录。最近2次迁站：1981~1996年在动物园(现为城区),1997年后迁到现在气象站所在地大兴观象台(现为郊区)。由于热岛效应,1997年之后气温比同期原址气温明显偏低[18]。由于台站的迁移、仪器的变化、观测方式的改变等非气候因素,北京站气候序列不可避免的存在不均一现象,需要进行均一化处理。
为了建立真实的气候序列,国内外学者在气候资料均一化检验和修订方面开展了大量的探索性工作[19],现阶段国际上发展较为成熟的均一性方法有：匈牙利气象局Szentimrey发展的MASH方法和加拿大环境部Wang等建立的RHtest方法[20],其已被广泛运用于中国气候资料的均一性研究。本文选择RHtest方法对北京气温序列进行均一化检验。在构建修订序列上,城市热岛效应对北京超大城市市区和郊区影响基本一致,其差异性是有限的[21]。在此我们扩大修订范围,选取北京周围20 km和50 km区站点构建修订序列(图1)。对比修订效果发现：20 km区修订效果优于50 km区,能更好反映迁站和观测手段改变对气候序列的影响。基于此,本文选取20 km区内丰宁、怀来和廊坊3站均值作为均一化参考序列。
图1 研究区气候区划及气象站点分布
Fig.1 The climate regionalization and the distribution of meteorological station in study area
1960~2014年北京市年均温、年均最高温和年均最低温分别为12.5℃、18.0℃和7.3℃。修订后年均温、年均最高温和年均最低温分别为13.2℃、18.5℃和8.3℃,平均气温有所上升。在变化趋势上,近55 a北京原始数据和修订数据年均温、最高温和最低温均呈明显上升趋势（p<0.01）(图2),其增长速率分别为：0.17℃/10a (最高温-修订)<0.21℃/10a(最高温-原始)<0.30℃/10a(年均温-修订)<0.38℃/10a(华北最高温)<0.42℃/10a(年均温-原始)<0.51℃/10a(最低温-修订)<0.61℃/10a(最低温-原始)<0.68℃/10a(华北最低温)。修订后数据增温幅度有所下降,且最低温上升速度亦低于华北地区变化[22]。
北京极端气温相对指数包括冷昼、冷夜、暖昼和暖夜日数4个基于相对(浮动)阈值指标,其主要反映极端气温在昼夜冷暖的变化特征。图3为1960~2014年北京极端气温相对指数年际变化趋势。可以看出,近55 a北京冷昼和冷夜呈明显的下降趋势,修订后下降速率分别为1.43 d/10a和6.56 d/10a,远高于全球1960~2011年冷昼(0.67 d/10a)和冷夜(1.09 d/10a)下降速率[13]。而暖昼和暖夜则呈上升趋势,修订后上升速率分别为2.12 d/10a和5.27 d/10a,高于全球1960~2011年暖昼(0.80 d/10a)和暖夜(1.17 d/10a)上升速率[13],并且冷夜日数下降快于冷昼,暖夜日数上升快于暖昼。
图2 1960~2014年北京气温变化曲线
Fig.2 The change of temperature in Beijing during 1960-2014
图3 1960~2014年北京极端气温相对指数年际变化趋势
Fig.3 Relative indices change trend of annual extreme temperature events in Beijing during 1960-2014
北京极端气温相对指数包括夏季、霜冻、热夜和冰冻日数4个基于原始观测数据和固定阈值的指数,主要反映极端气温在季节冷暖的变化特征。从1960~2014年北京极端气温绝对指数年际变化趋势可以看出（图4）,近55 a北京夏季和热夜表现出明显的上升趋势,修订后上升速率分别为1.22 d/10a和5.43 d/10a,远高于全球1960~2011年夏季(0.47 d/10a)和热夜日数(0.91d/10a)上升速率[13]。而霜冻和冰冻日数则呈明显的下降趋势,修订后霜冻日数(3.95 d/10a)下降速率高于全球变化(1.80 d/10a),冰冻日数(1.18 d/10a)则低于全球(1.23 d/10a)下降速率[13]。近55 a北京热夜上升趋势快于夏季日数,霜冻日数下降快于冰冻日数。
北京极端气温极值指数包括日最高气温极低值、日最低气温最低值、日最高气温极高值和日最低气温极高值4个年内日最高(低)气温的极大(小)值的指数,主要反映极端气温在极点的变化特征。图5为1960~2014年北京极端气温极值指数年际变化趋势。从图中可以看出,近55 a北京最高气温的极高值、最高气温的极低值、最低气温的极高值和最低气温的极低值均表现出明显的上升趋势,修订后上升速率分别为0.21℃/10a、0.31℃/10a、0.34 d/10a和0.73 d/10a,除最高温极低值外 (0.21℃/10a),其他指标均高于全球极值指标上升速率[13]。其中,日最低气温极低值增温速率最为明显,可见极端气温的最低值持续上升是北京气候暖化的主导因素。
图4 1960~2014年北京极端气温绝对指数年际变化趋势
Fig.4 Absolute indices change trend of annual extreme temperature events in Beijing during 1960-2014
图5 1960~2014年北京极端气温绝对指数年际变化趋势
Fig.5 Extremal indices change trend of annual extreme temperature events in Beijing during 1960-2014
北京极端气温持续性指数包括暖持续日数、冷持续日数、生物生长季和气温日较差等,主要反映极端气温在持续时间的变化特征。图6为1960~2014年北京极端气温持续和范围指数年际变化趋势。从图中可以看出,近55 a北京暖持续日数和生物生长季均呈增加趋势,修订后暖持续日数上升速率(0.84 d/10a)低于全球暖持续日数(1.18 d/10a),生物生长季(1.96 d/10a)高于全球(1.01 d/10a)上升速率[13],而冷持续日数与气温日较差则有减小趋势,修订后下降速率分别为-4.83 d/10a和-0.33℃/10a,远高于全球冷持续日数(0.62 d/10a)和日较差(-0.09℃/10a)下降速率[13]。
图6 1960~2014年北京极端气温持续性指数年际变化趋势
Fig.6 Durative indices change trend of annual extreme temperature events in Beijing during 1960-2014
为了更清楚地描述北京极端气温变化特征,选取冷暖极端气温指数,对比全球和长江流域极端气温变化幅度,以期探究快速城市化进程对极端气温变化的影响。表2为1960~2014年北京极端气温指数变化幅度对比。从表中可以看出,修订后冷指数 (TN10%、TXn、TNn、CSDI) 变暖幅度大于暖指数(TN90%、TXx、TNx、WSDI) ,夜指数 (TN90%、TN10%) 变暖幅度大于昼指数 (TX90%、TX10%),极端低温指数(TXn、TNn) 上升幅度要大于极端高温指数(TXx、TNx),这种变化的原因主要是由于冬季比夏季较大的变暖幅度造成的,其物理机制可能是中国北方冬季空气中的水汽含量小于夏季,冬季燃煤取暖温室气体大量排放。因此,冬季温室气体的辐射强迫效应增强进而引起更大幅度的升温[15]。
表2 1960~2014年北京极端气温指数变化幅度的对比
Table 2 The comparison of extreme temperature index change of Beijing in 1960-2014
| 冷暖指数对比 | 北京 | 全球 | 长江流域 | 对比指标 | |
|---|---|---|---|---|---|
| (1960~2014年) | (1960~2011年) | (1962~2011年) | |||
| 暖昼↑>冷昼↓ | ○ | △ | ○ | ○ | abs(冷) |
| 冷夜↓>暖夜↑ | ○ | △ | - | - | abs(冷) |
| 夏季↑>冰冻↓ | ○ | △ | - | ○ | abs(夏) |
| 最高极低↑>最高极高↑ | ○ | △ | ○ | ○ | rel(低) |
| 最低极低↑>最低极高↑ | ○ | △ | ○ | ○ | rel(低) |
| 冷持续↓>暖持续↑ | ○ | △ | - | - | abs(冷) |
| 暖夜↑>暖昼↑ | ○ | △ | ○ | ○ | abs(夜) |
| 冷夜↓>冷昼↓ | ○ | △ | ○ | ○ | abs(夜) |
| 热夜↑>霜冻↓ | ○ | △ | - | - | abs(夜) |
对比长江流域和北京地区极端气温变幅,可以发现北京极端气温变化更具有典型性,所有指数均符合对比条件,且变化幅度也要大于长江流域(中国南方)。You等[15]选取了12个极端气温指数在全国尺度下研究了极端气温的变化情况,亦得出北方极端气温的变化趋势更为明显的结论。对比北京和全球极端气温变化状况,可以发现全球极端气温指数冷夜、冰冻、霜冻、暖持续日数下降速率高于暖夜、夏季、热夜、冷持续日数上升速率,与北京极端气候变化不一致,而在这些指标上,长江流域变化与全球具有一致性,这可能与北京所处的纬度较高、快速城市化进程导致的热岛效应、冬季燃煤取暖方式以及三者在空间尺度差异有关。
本文选取16个极端气温指标,分析了1960~2014年北京市极端气温变化趋势,探讨了冷暖极端气温指数对北京气候暖化趋势的贡献。得到结论如下：
1) 1960~2014年北京气温暖化趋势明显,最高温和最低温均呈明显上升趋势,增长速率为：0.17℃/10a (最高温-修订)<0.21℃/10a(最高温-原始)<0.30℃/10a(年均温-修订)<0.42℃/10a(年均温-原始)<0.51℃/10a(最低温-修订)<0.61℃/10a(最低温-原始),修订后数据增温幅度有所下降,但是增温趋势依然明显。
2) 1960~2014年北京极端最低温的变暖幅度大于极端最高气温,夜指数的变暖幅度大于昼指数,冷指数的变幅要大于暖指数。极端气温冷指数、夜指数、低温指数的快速下降是北京气候暖化最直接体现。
关于北京极端气温事件的研究,还有许多值得探讨的问题。① 构建极端气温灾害链;近十年来对灾害链的研究得到了越来越多的关注,国内外学者做了大量的探讨[23~25],在此系统分析极端高温的灾害链式结构,理清极端高温灾害链类型,明确灾害链成灾机制,对构建城市综合防灾减灾体系有重要的理论意义;② 评价极端气温区域健康风险;如李国星、郭玉明等研究了夏季最低温对心脑血管疾病急诊的影响,发现夏季最低气温升高可以导致心脑血管疾病急诊数的增加[26],气温暖化对人体健康风险大大增加,评价极端气温变化对人体健康的影响具有重要的现实意义;③ 预估极端气温变化趋势。相对于工业化革命前期,全球年平均地表气温上升2℃的时间和相应的气候变化受到了广泛关注,特别是包括欧盟成员国在内的许多国家和国际组织已经将避免2℃全球变暖作为温室气体减排的首要目标[27,28],尽管还存在很多争议,但是从科学评估和应对气候变化角度,采用多模式集合方法预估全球变化2℃情景下北京极端气温事件的变化,对有效制定相关气候变化决策具有重要的意义,值得进一步探索。
The authors have declared that no competing interests exist.
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Historic and future increase in the global land area affected by monthly heat extremes [J]. |
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Perception of climate change [J]. |
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Global increase in record-breaking monthly-mean temperatures [J].https://doi.org/10.1007/s10584-012-0668-1 URL [本文引用: 1] 摘要
The last decade has produced record-breaking heat waves in many parts of the world. At the same time, it was globally the warmest since sufficient measurements started in the 19th century. Here we show that, worldwide, the number of local record-breaking monthly temperature extremes is now on average five times larger than expected in a climate with no long-term warming. This implies that on average there is an 80 % chance that a new monthly heat record is due to climatic change. Large regional differences exist in the number of observed records. Summertime records, which are associated with prolonged heat waves, increased by more than a factor of ten in some continental regions including parts of Europe, Africa, southern Asia and Amazonia. Overall, these high record numbers are quantitatively consistent with those expected for the observed climatic warming trend with added stationary white noise. In addition, we find that the observed records cluster both in space and in time. Strong El Ni帽o years see additional records superimposed on the expected long-term rise. Under a medium global warming scenario, by the 2040s we predict the number of monthly heat records globally to be more than 12 times as high as in a climate with no long-term warming. Copyright Springer Science+Business Media Dordrecht 2013
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可持续发展理念视角下的我国城市化 [N]. |
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城市化对北京气温变化的贡献分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2009.04.023 URL [本文引用: 2] 摘要
采用均一化订正后的地面观测最 高、最低气温资料及NCEP/DOE AM IP-ⅡReanalysis(R-2)再分析温度数据,分别研究分析了北京地区城市化引起的气温增暖影响。结果表明,城市化对北京地区气温的年/季节增 暖影响非常显著,并且在整个时期的春、冬季气温升高尤为突出。发现由北京台站与背景气候的地面观测资料比较得到的城市热岛效应导致的增暖贡献过程主要发生 在1960-2006年,其对年平均气温的增暖贡献为44.8%;而采用实测资料与R-2背景气候资料对比得到的城市化对气温增暖的影响主要表现在 1979-2006年,其对地面年平均气温增暖贡献达73.5%,但利用同时期城-乡台站观测资料分离得到的热岛效应贡献水平则仅为34.4%。通过两种 不同的思路对城市化影响进行分析,可以弥补传统的城市气候研究方法的不足,为对中国局地气候变化的人类活动影响的认识提供重要的参考依据。
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北京极端气温变化特征及其对城市化的响应 [J].
应用1960～2009年逐日 气象记录,在对观测资料进行均一化处理的基础上,分析北京地区极端气温的时间变化特征及其对城市化的响应过程。结果表明,过去50a北京极端最高、最低气 温分别以0.23℃/10a及1.02℃/10a的线性倾向率显著增加,最高最低气温变化具明显的非对称性;在1988年前后存在明显的增暖性突变。 1997~2009年间北京高温日数最多,霜冻日数最少。1980年起,北京市区极端最高气温及其增温率明显高于近郊和远郊,高温日数维持市区多于近郊, 近郊多于远郊的格局。近、远郊极端最低气温温差高于城、近郊温差。
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北京气候变暖与主要极端气温指数的归因分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4965.2012.02.017 URL 摘要
在对资料进行均一化处理的基础 上,分析了北京1960—2008年气候变暖及主要极端气温指数的统计特征,并应用格兰杰检验法对其进行归因分析。结果表明:(1)近49 a来北京年平均气温增速约为0.39℃/(10 a),气候增暖具有明显的非对称性。(2)霜冻指数和气温年较差呈下降趋势,降幅为3.9 d/(10 a)和0.8℃/(10 a)。生长季指数、暖夜指数及热浪指数则呈上升趋势,增幅平均达3.0 d/(10 a)、0.75%/(10 a)和1.5 d/(10 a)。(3)北京年平均气温是霜冻指数、生长季指数及暖夜指数发生变化的格兰杰原因。虽然年平均气温与热浪指数在不同滞后期均具强相关性,但是检验表明它 们之间并无显著的因果关系,很可能是由于某种原因导致的一种统计上的伪相关现象。
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北京1960-2008年升温趋势和季节变化.气候变化研究进展 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-1719.2010.03.006 URL [本文引用: 1] 摘要
采用均一化订正的北京南郊地面 日平均气温资料,分析了北京地区1951—2008年气温变化趋势。结果表明,年平均最高和最低气温的升高呈明显的不对称性,其中年平均最低气温升高较为 明显,升温趋势为0.46℃/10a。根据1951—2008年日平均气温计算北京春、夏、秋、冬四季的季节长度和起始日期,发现北京地区冬季最长,秋季 最短;夏季在逐渐延长,冬季在逐渐缩短,夏、冬两季长度变化的线性速率分别为4.4d/10a和-4.7d/10a。春、夏两季逐渐提前,趋势分别为 3.0d/10a和2.5d/10a;而秋、冬两季在逐渐推迟,趋势分别为2.0d/10a和1.7d/10a。将季节起始日期与年平均气温进行相关性分 析发现,春、夏两季的起始时间与年平均气温存在显著负相关,而秋、冬两季起始时间与年平均气温存在显著正相关。
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中国大陆1956-2008年极端气温事件变化特征分析 [J].
利用446个国家级气象站 1956～2008年共53年的日最高、最低气温资料,分析了我国大陆地区气温极端事件的变化规律。结果表明,中国大陆地区霜冻日数和结冰日数明显减少, 减少显著的区域集中在北方,夏季日数和炎热夜数明显增多,增多显著的区域主要在中东部。日最高(低)气温的极大(小)值整体都有上升趋势,最高(低)气温 的极大值在北方上升较明显,而在长江中下游和西南地区有下降的趋势;最高(低)气温的极小值则在全国范围都呈明显上升,极端最低气温上升尤为显著,在北方 大部分地区升温速率达1.0℃/10a以上。冷夜(昼)日数普遍明显减少,53年中减少趋势为7.9d/10a(2.8d/10a);暖夜(昼)日数明显 增加,增加趋势为7.0d/10a(4.1d/10a)。冷夜(昼)日数减少主要发生在冬季,其次是春、秋季,而暖昼和暖夜日数增加最显著的季节分别出现 在秋季和夏季。从转折时间上看,绝对指数和极值指数的冷指是从20世纪80年代中后期开始显著减少的,暖指显著增加的时间则推迟到20世纪90年代中期。 但相对指数的冷指和暖指都是在20世纪80年代中后期开始显著变化的。
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Global land-based datasets for monitoring climatic extremes [J].https://doi.org/10.1175/BAMS-D-12-00109.1 URL [本文引用: 7] 摘要
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Observed trends in indices of daily temperature extremes in South American 1960-2000 [J].URL 摘要
CiteSeerX - Scientific documents that cite the following paper: Observed trends in indices of daily temperature extremes in
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Changes in daily climate extremes in China and their connection to the large scale atmospheric circulation during 1961-2003 [J].https://doi.org/10.1007/s00382-009-0735-0 URL [本文引用: 3] 摘要
Based on daily maximum and minimum surface air temperature and precipitation records at 303 meteorological stations in China, the spatial and temporal distributions of indices of climate extremes are analyzed during 1961-2003. Twelve indices of extreme temperature and six of extreme precipitation are studied. Temperature extremes have high correlations with the annual mean temperature, which shows a significant warming of 0.2700°C/decade, indicating that changes in temperature extremes reflect the consistent warming. Stations in northeastern, northern, northwestern China have larger trend magnitudes, which are accordance with the more rapid mean warming in these regions. Countrywide, the mean trends for cold days and cold nights have decreased by 0903’0.47 and 0903’2.06 days/decade respectively, and warm days and warm nights have increased by 0.62 and 1.75 days/decade, respectively. Over the same period, the number of frost days shows a statistically significant decreasing trend of 0903’3.37 days/decade. The length of the growing season and the number of summer days exhibit significant increasing trends at rates of 3.04 and 1.18 days/decade, respectively. The diurnal temperature range has decreased by 0903’0.1800°C/decade. Both the annual extreme lowest and highest temperatures exhibit significant warming trends, the former warming faster than the latter. For precipitation indices, regional annual total precipitation shows an increasing trend and most other precipitation indices are strongly correlated with annual total precipitation. Average wet day precipitation, maximum 1-day and 5-day precipitation, and heavy precipitation days show increasing trends, but only the last is statistically significant. A decreasing trend is found for consecutive dry days. For all precipitation indices, stations in the Yangtze River basin, southeastern and northwestern China have the largest positive trend magnitudes, while stations in the Yellow River basin and in northern China have the largest negative magnitudes. This is inconsistent with changes of water vapor flux calculated from NCEP/NCAR reanalysis. Large scale atmospheric circulation changes derived from NCEP/NCAR reanalysis grids show that a strengthening anticyclonic circulation, increasing geopotential height and rapid warming over the Eurasian continent have contributed to the changes in climate extremes in China.
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1962-2011年长江流域极端气温事件分析 [J].https://doi.org/10.11821/xb201305004 URL Magsci 摘要
根据1962-2011 年长江流域115 个气象站点的逐日最高气温、日最低气温资料,利用线性倾向估计法、主成分分析及相关分析法,并根据选取的16 个极端气温指标,分析了该地区极端气温的时间变化趋势和空间分布规律。结果表明:(1) 冷昼日数、冷夜日数、冰冻日数、霜冻日数、冷持续日数分别以-0.84、-2.78、-0.48、-3.29、-0.67 d·(10a)<sup>-1</sup>的趋势减小,而暖昼日数、暖夜日数、夏季日数、热夜日数、暖持续日数、生物生长季以2.24、2.86、2.93、1.80、0.83 、2.30 d·(10a)<sup>-1</sup>的趋势增加,日最高(低) 气温的极低值、日最高(低) 气温的极高值和极端气温日较差的倾向率分别为0.33、0.47、0.16、0.19、-0.07 ℃·(10a)<sup>-1</sup>;(2) 冷指数(冷夜日数、日最高气温的极低值、日最低气温的极低值)的变暖幅度明显大于暖指数(暖夜日数、日最高气温的极高值、日最低气温的极高值),夜指数(暖夜日数、冷夜日数) 的变暖幅度明显大于昼指数(暖昼日数、冷昼日数);(3) 空间分布上,长江上游区域冷指数的平均值大于其中下游区域,而暖指数和生物生长季则是中下游多年平均值大于上游区域(暖持续日数除外);(4) 因子分析的结果表明,除了极端气温日较差之外,各极端气温指数之间均呈现很好的相关性。
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地面气候资料均一性研究进展 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-1719.2011.02.009 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
气象台站观测的地面气候资料是气候变化研究的重要基础,气候资料的均一性检验和订正对于提高 气候资料的质量和均一性状况具有实用意义和价值。通过回顾近年来国内外地面气候资料均一性研究进展、研究技术及发展趋势,总结了目前国内广泛应用的两种较 为成熟的均一化方法（RHtest和MASH）及其对气温、风速资料均一性研究取得的一些成果,分析我国地面气候资料均一性研究的发展历程及现状,指出我 国地面气候资料均一性研究存在的问题,未来需要在加强对台站元数据信息收集整理基础上,深入开展气候资料均一化技术和方法的基础研究,评估不同方法的优缺 点,重建近百年中国地区均一化的气候序列。
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Homogenization of climate data:Review and new perspectives using geostatistics [J].https://doi.org/10.1007/s11004-008-9203-3 URL [本文引用: 1] 摘要
The homogenization of climate data is of major importance because non-climatic factors make data unrepresentative of the actual climate variation, and thus the conclusions of climatic and hydrological studies are potentially biased. A great deal of effort has been made in the last two decades to develop procedures to identify and remove non-climatic inhomogeneities. This paper reviews the characteristics of several widely used procedures and discusses the potential advantages of geostatistical techniques. In a case study, the geostatistical simulation approach is applied to precipitation data from 66 monitoring stations located in the southern region of Portugal (1980鈥2001). The results from this procedure are then compared with those from three well established statistical tests: the Standard normal homogeneity test (SNHT) for a single break, the Buishand range test, and the Pettit test. Promising results from the case study open new research perspectives on the homogenization of climate time series.
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Penalized maximal T-test for detecting undocumented mean change in climate data series [J]. |
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北京地区城郊极端温度事件的变化趋势及差异分析 [J].https://doi.org/10.3878/j.issn.1006-9585.2012.11081 URL [本文引用: 1] 摘要
利用北京地区城郊16个气象观测站1979～2008年逐日平均、最高和最低温度的均一化资 料,分析了近30年北京地区城、郊区极端温度事件发生频次（强度）的变化趋势,并对比了城郊差异以及城市热岛强度对城郊差异的影响。研究结果显示：从发生 频次来看,近30年城区极端低温事件的减小幅度[-5.94d（10a）-1]高于郊区的减小幅度[-5.28d（10a）-1],而极端高温事件的增加 幅度在城区[4.33d（10a）-1]和郊区[4.42d（10a）-1]之间差别不大,定量化的诊断结果进一步证明了城区和郊区在极端温度事件发生频 次上的差别很小。从发生强度来看,近30年城区极端温度事件的年平均发生强度明显高于郊区,但在变化趋势上,城区极端低温事件的减弱幅度略高于极端高温事 件的增强幅度,相差0.042℃（10a）-1,而在郊区极端低温事件的减弱幅度却略低于极端高温事件的增强幅度,相差0.052℃（10a）-1。城郊 差异的定量化分析结果表明,极端温度事件在城区强度一般大于郊区强度,城区与郊区强度差值均为正值（除1982年和1985年极端高温事件强度差值为 负）。热岛强度与极端温度事件城郊差异的相关性统计发现,极端温度事件发生频次和发生强度在城郊之间的差别与热岛强度均没有明显的相关特征,该结果说明城 市热岛效应对北京超大城市市区和郊区影响基本一致,其差异性是有限的。
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华北地区极端气候事件的时空变化规律分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-6362.2012.02.002 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
利用华北地区84个气象台站近50a（1961-2009年）资料,采用国际上通用的极端天气气候事件指数定义法计算华北地区极端气温和降水指数,并对极端气候指数时空变化规律进行分析。结果表明,华北地区年极端气温（最高、最低）呈明显上升趋势（P〈0.05）,且极端最低气温的上升幅度高于极端高温。1986年之后年极端最高气温的上升幅度相对较高,冷夜指数的减少趋势明显减弱,暖夜指数上升趋势增强（P〈0.05）。空间分布上,极端暖事件（年极端最高气温、暖日指数）变化趋势的大值区位于内蒙古西部和山西大部,极端冷事件（年极端最低气温、冷夜指数）上升趋势最显著的为京津冀及山西东北部（P〈0.05）。华北地区极端降水量、降水次数和降水强度均呈下降趋势。1986年之后极端降水次数、极端降水强度的减少趋势更加显著,冬季暴雪量、降雪次数和降雪强度均呈明显上升趋势（P〈0.05）。极端降水量变化速率各地不同,其中华北南部（河北、山西等地）极端降水量呈减少趋势,京津地区存在极端降水减少的大值中心。极端降水次数由东向西呈逐渐增加趋势,山西中部上升趋势最显著,日最大降水量上升的高值中心位于内蒙古西部和山西北部,而下降的高值中心位于河北南部。
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五论灾害系统研究的理论与实践 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2009.05.001 URL 摘要
作者曾分别于1991、1996、2002和2005年发表了关于灾害研究理论与实践的4篇文章,对灾害系统的性质、动力学机制、综合减灾范式,以及灾害 科学体系等进行了探讨.在前4篇文章的基础上,就当前国际上灾害风险综合研究的趋势、应对巨灾行动,以及防范巨灾风险和加强综合减灾学科建设等方面进行了 综合分析,阐述了对"区域灾害系统"作为"社会-生态系统"、"人地关系地域系统"和"可划分类型与多级区划体系"本质的认识;区分了"多灾种叠加"与" 灾害链"损失评估的差异;论证了"综合灾害风险防范的结构、功能,及结构与功能优化模式";构建了由灾害科学、应急技术和风险管理共同组成的"灾害风险科 学"学科体系.研究结果表明,通过综合减灾,防范巨灾风险已成为区域和全球可持续发展的重要措施,这一措施与资源节约型与环境友好型社会的建设,循环经济 模式的发展,以及低碳经济模式的建立,共同构成了可持续发展战略实施的支撑体系.
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灾害链孕源断链减灾国内研究进展 [J].
孕源断链减灾是从源头上采取有 效措施以防止灾害发生,遏制灾害发展或蔓延的一种防灾减灾思路。基于目前我国对灾害链孕源断链减灾相关研究成果,阐释了其内涵,梳理了孕源断链减灾的理论 发展,综述了其实践应用,总结出孕源断链减灾的3种情形,即从灾变源头避免灾害启动,提前诱导载体转移以及特定灾害发生后防止灾害链蔓延。在此基础上,概 括了灾害链的孕源断链减灾框架,并分析其在灾害防范中的优势与局限。针对孕源断链减灾的局限性,构建孕源断链减灾信息数据库作为综合防灾减灾的重要信息支 撑。最后,指出孕源断链减灾将向功能更为普适,内容更为全面,结构更为明晰等方向发展。
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2004-2006年北京夏季最低气温对心脑血管疾病急诊数的影响 [J].
目的探讨北京市夏季最低气温对心脑血管疾病（ICD10：100～199）急诊的影响。方法收集2004--2006年北京大学某医院急诊科心脑血管疾病急诊资料、北京市环境监测中心大气污染物数据和中国气象科学数据共享服务网的气象资料，应用时间分层的病例交叉设计研究方法进行数据分析。结果在控制大气污染物SO2、NO2、可吸入颗粒物（PM10）影响的情况下，无滞后夏季最低气温对心脑血管疾病总急诊、冠心病急诊、心律失常急诊、心衰急诊和脑血管疾病急诊的影响最大，气温每升高1℃，OR值分别为1．039（95％CI：1．008～1．071），1．077（95％CI：0．987-1．174），1．037（95％ CI：0．963～1．1161，1．103（95％CI：0．909～1．339）和1．030（95％CI：0．985～1．077），其中最低气温与总心脑血管疾病急诊的关联有统计学意义（P〈0．05）。在多因素模型中，考虑到相对湿度因素时，气温每升高1℃对冠心病急诊和脑血管病急诊的OR值分别为1．095（95％CI：1．001～1．075）和1．05005％CI：1．002～1．100），关联具有统计学意义（P〈0．05）。结论夏季最低气温升高可以导致心脑血管疾病总急诊增加，同时相对湿度可能与气温有协同作用，可导致冠心病急诊，脑血管病急诊增加。
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全球变暖2℃情景下中国平均气候和极端气候事件变化预估 [J].
使用一个区域气候模式(RegCM3)在IPCCSRESA1B温室气体排放情景下对东亚地区进行的高分辨率数值模拟试验数据,就备受关注的相对于工业化革命前期全球变暖2℃阈值情景下中国平均气候和极端气候事件变化进行了预估研究.结果表明,届时中国年平均温度普遍上升而且幅度要高于同期全球平均值约0.6℃,增温总体上由南向北加强并在青藏高原地区有所放大,各季节变暖幅度相似但空间分布有一定差别;年平均降水相对于1986～2005年平均增加5.2%,季节降水增加4.2%～8.5%,除冬季降水在北方增加而在南方减少之外,年和其他季节平均降水主要表现为在中国西部和东南部增加而在两区域之间减少.极端暖性温度事件普遍增加,而极端冷性温度事件减少;中国区域年平均的连续5天最大降水量、降水强度、极端降水贡献率和大雨日数分别增加5.1mm,0.28mmd-1,6.6%和0.4d,而持续干期减少0.5d,其中大雨日数和持续干期变化存在较大的空间变率.
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Extreme climate in China: facts,simulation and projection [J].https://doi.org/10.1127/0941-2948/2012/0330 URL [本文引用: 1] 摘要
In this paper, studies on extreme climate in China including extreme temperature and precipitation, dust weather activity, tropical cyclone activity, intense snowfall and cold surge activity, floods, and droughts are reviewed based on the peer-reviewed publications in recent decades. The review is focused first on the climatological features, variability, and trends in the past half century and then on simulations and projections based on global and regional climate models. As the annual mean surface air temperature (SAT) increased throughout China, heat wave intensity and frequency overall increased in the past half century, with a large rate after the 1980s. The daily or yearly minimum SAT increased more significantly than the mean or maximum SAT. The long-term change in precipitation is predominantly characterized by the so-called southern flood and northern drought pattern in eastern China and by the overall increase over Northwest China. The interdecadal variation of monsoon, represented by the monsoon weakening in the end of 1970s, is largely responsible for this change in mean precipitation. Precipitation-related extreme events (e.g., heavy rainfall and intense snowfall) have become more frequent and intense generally over China in the recent years, with large spatial features. Dust weather activity, however, has become less frequent over northern China in the recent years, as result of weakened cold surge activity, reinforced precipitation, and improved vegetation condition. State-of-the-art climate models are capable of reproducing some features of the mean climate and extreme climate events. However, discrepancies among models in simulating and projecting the mean and extreme climate are also demonstrated by many recent studies. Regional models with higher resolutions often perform better than global models. To predict and project climate variations and extremes, many new approaches and schemes based on dynamical models, statistical methods, or their combinations have been developed, resulting in improved skills. With the improvements of climate model capability and resolution as well as our understanding of regional climate variability and extremes, these new approaches and techniques are expected to further improve the prediction and projection on regional climate variability and extremes over China in the future.
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