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全球变暖背景下广东省近60年来极端气温时空变化特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
根据1951―2010年广东省26个气象站点的气温资料,统计了6个极端气温指数,采用线性倾向估计、Mann-kendall趋势和突变检验等方法对广东省极端气温时空变化特征进行了分析。结果表明,在时间上,近60年来广东省气温总体上具有倾向极端的趋势,但倾向极端高温的趋势不明显,而倾向极端低温的趋势却十分明显。6个极端气温指数均检测到有突变发生,突变时间集中在20世纪90年代和21世纪初期,除了指数TX90%(暖日天数),其余5个指数——SU(夏日天数)、FD(霜日天数)、TN90%(暖夜天数)、TX10%(冷日天数)、TN10%(冷夜天数)在突变后均呈现增加趋势,并且速度加快。与1961―1980年气温倾向极端的趋势不明显相比,1981―2010年气温倾向极端的趋势非常明显,并且具有倾向极端高温和极端低温的双向趋势。而在空间差异上,4个相对阈值指数在空间上的分布均为镶嵌式的分布,大致呈现出中部与东西两端一致,北部的变化幅度最小。 相似文献
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基于北方地区 404 个气象站 1960—2017 年逐日最高气温、最低气温资料,应用线性倾向估 计法、Mann-Kendall 法、滑动 t 检验法、累积距平法和相关分析法,分析了极端气温的时空变化特 征,并探讨了气温指数的影响因素。研究表明：极端气温暖指数和极值指数呈上升趋势,冷指数和 气温日较差呈下降趋势;变化幅度中冷指数大于暖指数,夜指数大于昼指数,西北地区极端气温指 数变化幅度最大,东北地区最小。突变时间上,极端气温指数突变主要发生在 20 世纪 80 年代和 90 年代,暖指数和极高值指数晚于冷指数和极低值指数,东北地区极端气温指数突变时间最早,西北 地区最晚,突变后极端暖事件和气温极值事件进入多发阶段,极端冷事件进入少发阶段。1988— 2012 年极端气温指数的变化响应了全球变暖停滞现象。多数极端气温指数与经纬度、海拔高度显 著相关。北极涛动（AO）指数对极端气温的影响最强,对冷指数影响最明显。气溶胶光学厚度与多 数冷指数呈负相关,而与多数暖指数呈正相关。 相似文献
3.
通过选取极端气温指数对1984—2020年辽宁省极端气温时空变化进行分析,结果表明：① 近37 a极端气温指数的时间变化具有一致性,表现为暖指数（年极端高温、暖昼日数、暖夜日数）上升和冷指数（年极端低温、冷昼日数、冷夜日数）下降。受城市化进程影响,突变主要集中在1995—2005年。② 极端气温指数具有空间差异性,具体表现在城镇化水平高的城市极端气温差值变化较小,沿海地区相对指数变化幅度相对较小。③ 结合辽宁省粮食与气象灾害数据,得出1984—2020年粮食实际产量与趋势产量呈波动上升变化。相对产量与气象产量波动趋势一致,近37 a气候丰年10个、气候歉年7个,其他为正常年份。气象产量受极端高温、极端低温的影响较大,风雹、冷冻成为影响粮食产量的关键气象灾害。 相似文献
4.
1960-2017年渭河流域极端气温变化及其对区域增暖的响应 总被引：2，自引：1，他引：1
基于逐日最高和最低气温,计算1960-2017年渭河流域16项极端气温指数,发现近58 a 渭河流域极端冷指数（冰冻日数、霜冻日数、冷夜日数、冷昼日数和冷持续指数）呈下降趋势,极端暖指数（夏日日数、热夜日数、暖昼日数、暖夜日数、作物生长期和热持续指数）呈上升趋势,特别是20世纪80年代后上升速率明显加快。流域半干旱区对气候变暖的响应更敏感,主要体现在白天温度增高以及冰冻和霜冻日数减少,而半湿润区主要为夜间增暖。相比1960-2003年,2004-2017年流域平均温度升高1.75℃,暖夜/暖昼日数增加10.99/6.79 d,而霜冻/冷夜日数减少8.71/2.35 d。分析发现地形条件是影响流域极端气温空间差异的重要因素。在流域半干旱区,冷夜和冷昼日数的快速减少,有利于农作物的生长。而在相对湿度较大的半湿润区,随着夏季连续高温天气增多,高温热浪事件的危害更大。 相似文献
5.
基于黄土高原地区52个气象站点逐日平均气温、最高和最低气温数据,采用一元线性趋势分析、相关分析等方法,分析该地区极端气温趋势变化及空间差异。结果表明：① 日最高（低）气温极低值、日最高（低）气温极高值、热夜日数、暖昼（夜）日数、热持续日数、夏季日数和生物生长季日数呈增加的趋势,其余极端气温指数呈减小的趋势。② 空间分布上,表征低温事件的冰冻日数、霜冻日数、冷昼（夜）日数和冷持续日数下降最显著的区域位于黄土高原北部;表征高温事件的热夜日数、夏季日数、暖昼（夜）日数和热持续日数上升最显著的区域主要位于黄土高原西北部;生物生长季日数上升最显著的区域主要位于黄土高原中部地区。③ 相关分析表明除了极值指数和气温日较差与其余极端气温指数相关性较差外,其余各极端气温指数之间均具有较好的相关性。④ 多数极端气温指数的变化趋势与平均气温关系密切,平均气温突变前后极端气温指数存在明显差异。⑤ Hurst指数结果表明黄土高原地区极端气温变化均呈同向变化特征。 相似文献
6.
1961-2010 年西藏极端气温事件的时空变化 总被引：10，自引：1，他引：9
利用18 个气象站点1961-2010 年逐日最高、最低气温和平均气温资料,分析了西藏极端气温事件的变化规律。结果表明:近50a 西藏霜冻日数和结冰日数明显减少,结冰日数减少显著的区域集中在藏北,霜冻日数则在整个区域都显著减少;生长季长度以4.71 d/10a 的速度明显延长,以拉萨、泽当最显著。极端最低气温在全区范围均呈显著升高,尤其是近30a 升幅更大,达1.06 oC/10a;最高气温的极大值在沿雅鲁藏布江一线东段和那曲地区上升较明显,而在南部边缘地区有下降的趋势。冷夜(昼) 日数普遍明显减少,减幅为9.38 d/10a (4.96 d/10a);暖夜(昼) 日数显著增加,增幅为10.99 d/10a (6.72 d/10a)。大部分极端气温指数的变化趋势与海拔高度有较高的相关性,其中极端最低气温与海拔高度呈正相关,极端最高气温、结冰日数、暖昼(夜) 日数和生长季长度呈负相关。极端最高、最低气温和气温暖指数呈逐年代增加趋势,极端气温冷指数和生长季长度表现为下降的年代际变化特征。在时间转折上,极端最低气温、冷(暖) 夜指数和生长季长度的突变点发生在20 世纪90 年代中期前,霜冻、结冰日数和冷(暖) 昼指数的突变点则推迟到21 世纪初期。多数情况下,西藏极端气温指数的变幅比全国、青藏高原及其周边地区偏大,说明西藏极端气温变化对区域增温的响应更为敏感。 相似文献
7.
近60 a河西走廊极端气温的变化特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
选取河西走廊具有代表性的11个气象站1953年1月～2013年2月逐月极端最高、最低气温观测资料,运用趋势拟合、小波分析和Mann-Kendall方法,对近60 a来河西走廊年、季极端气温进行了趋势拟合,分析了年和季节的变化规律,并对其时间序列进行了小波及突变分析。结果表明：近60 a来、季极端最高和最低气温都是增高的。极端最低气温的增温幅度明显高于极端最高气温,且秋、冬季极端最高、最低气温增温最强。年极端最高气温演变呈现为二次曲线;年极端最低气温线性递增趋势显著0.337 ℃·（10 a）-1。年、季极端最高、最低气温空间分布存在差异,夏季最炎热的地区分布在安敦盆地和民勤等与沙漠接壤的地域,偏暖时段更容易出现极端最高气温的极值,冬季最寒冷的地区位于马鬃山区。年极端最高气温存在着5 a左右的主周期性变化,50～60 a超长周期尺度较为明显;夏季极端最高气温的周期变化与年极端最高气温的周期变化有相似之处。年极端最低气温的变化表现为3 a、6～8 a、10～12 a周期和50～60 a超长周期尺度;冬季还存在40 a超长周期尺度。年极端最高气温暖突变出现在1996年,夏季极端最高气温暖突变出现在2006年;年极端最低气温暖突变出现在1993年;冬季极端最低气温暖突变出现在1977年。 相似文献
8.
内蒙古大兴安岭林区极端气温事件变化特征 总被引：2，自引：1，他引：1
利用内蒙古大兴安岭林区11个气象站1971~2014年日平均气温数据,采用线性趋势、Morlet小波分析、克里金插值法对内蒙古大兴安岭林区极端气温的年变化进行分析。研究表明：极端高温天气和生物生长季天数在20世纪80年代中期以后呈显著增多趋势,极端低温天气呈显著减少趋势;在空间分布上,所有站点极端高温天气和生物生长季天数呈上升趋势,极端低温天气呈下降趋势,但空间差异明显。极端低温天气主要受27、18、11、7 a时间尺度周期影响。极端高温天气28 a左右周期振荡最为强烈,视为第一主周期,对极端高温天气影响最为显著,在2018年以后的大约8 a间（2019~2026年）极端高温天气可能会更加频繁。生物生长季受28 a时间尺度周期影响,且在2015~2022年生物生长季天数增长处于偏大期。 相似文献
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1960~2013年中国沿海极端气温事件变化特征 总被引：7，自引：2，他引：5
基于1960~2013年中国沿海110个地面气象站资料,分析了中国沿海极端气温事件的变化特征。结果表明：中国近54 a来月最高气温极小值（TXn）、极端最高温（TXx）、极端最低温（TNn）和月最低气温极大值（TNx）都呈上升趋势,其中极端最低气温上升幅度最大,升幅为0.40 ℃/10a。日较差（DTR）、冷昼日数（TX10p）和冷夜日数（TN10p）呈下降趋势,降幅分别为-0.12℃/10a、-0.7 d/10a和-2.19 d/10a,暖昼日数（TX90p）和暖夜日数（TN90p）呈显著上升趋势,升幅分别为1.31 d/10a和2.24 d/10a。SU25和TR20近30 a上升幅度分别为6.35 d/10a和5.28 d/10a。从空间变化来看TXn、TXx、TNn和TNx分别有97%、71%、97%和97%气象站呈上升趋势,大部分都通过了0.01水平的显著性检验。TX10p、TN10p和DTR分别有90%、99%和81%的气象站呈下降趋势。大部分极端气温指数变化趋势与纬度、经度和海拔有显著的相关性。极端气温指数在气候变暖突变前后也存在明显差异,TX10p、TN10p和DTR在气候变暖后明显减少,而其他指数则明显上升。 相似文献
10.
1960~2014年河南极端气温事件时空演变分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于河南1960~2014年18个气象台站逐日最高温、最低温、平均气温实测数据,采用线性趋势、相关分析等方法,根据选取的16个极端气温指数,分析了河南省极端气温变化趋势和空间差异,探讨了极端气温指数的影响因素以及与该区气候变化的关系。结果表明：① 河南近55 a来日最高气温的极小值、最低气温的极大/小值、暖昼/夜日数、夏季日数、热夜日数、暖持续日数、生物生长季呈现增大/加趋势;日最高气温的极大值、冷昼/夜日数、冰/霜冻日数、冷持续日数和气温日较差呈现减小/少趋势。② 极端最低气温的变暖主要发生在黄淮海平原区、豫西南南阳盆地以及豫南桐柏山-大别山山地丘陵区;而极端最高气温的变暖则主要发生在豫西山地丘陵区。③ 与中国其他地区相比,河南极端气温近55 a的变化速率较慢,低温出现的日数显著减少;但近20 a来大部分极端气温指数的变化速率均提高了2倍多,表明该区极端气温进入了加速变化阶段。④ 相关分析表明河南极端气温指数变化可以指示该区气候变化,且地形条件是该区极端气温空间变化的控制因素。 相似文献
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基于中国天山地区35个气象站点1960~2015年逐日最高、最低气温实测资料,应用Mann-Kendall趋势检验分析法, 空间分析法等研究了极端气温的时空变化特征,并探讨了气温指数的环流背景因素。结果表明：① 近56 a来,年平均最高、最低气温均呈上升趋势,而日较差呈下降趋势; 暖指数和日最低(高)气温极小值均呈上升趋势,而其他冷指数呈减小趋势;从季节变化看,除暖昼、暖夜之外,大部分气温指数的冬季变暖幅度均明显高于夏季。② 空间分布上,天山山区年平均最低气温和日较差以及大部分冷指数的变暖幅度大于南北坡,而暖指数则表现为南坡大于北坡和山区。③ 高温和低温指数变化幅度表现出明显不对称性变化,年平均最低温的变暖幅度明显大于年平均最高温,冷指数变暖幅度大于暖指数,夜指数变暖幅度显著大于昼指数。④ 天山地区年平均最高(低)气温和极端气温冷指数受环流指数北极涛动(AO)、北大西洋涛动(NAO)和厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的影响较大,而北太平洋涛动(NPO)、东亚夏季风(EASMI)、南亚夏季风(SASMI)和南海夏季风(SCSMI)是暖指数变化的重要因素。 相似文献
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Based on daily maximum and minimum temperature observed by the China Meteorological Administration at 115 meteorological stations in the Yangtze River Basin from 1962 to 2011, the methods of linear regression, principal component analysis and correlation analysis are employed to investigate the temporal variability and spatial distribution of temperature extremes. Sixteen indices of extreme temperature are selected. The results are as follows: (1) The occurrence of cold days, cold nights, ice days, frost days and cold spell duration indicator has significantly decreased by -0.84, -2.78, -0.48, -3.29 and -0.67 days per decade, respectively. While the occurrence of warm days, warm nights, summer days, tropical nights, warm spell duration indicator and growing season length shows statistically significant increasing trends at rates of 2.24, 2.86, 2.93, 1.80, 0.83 and 2.30 days per decade, respectively. The tendency rate of the coldest day, coldest night, warmest day, warmest night and diurnal temperature range is 0.33, 0.47, 0.16, 0.19 and -0.07℃ per decade, respectively. (2) The magnitudes of changes in cold indices (cold nights, coldest day and coldest night) are obviously greater than those of warm indices (warm nights, warmest day and warmest night). The change ranges of night indices (warm nights and cold nights) are larger than those of day indices (warm days and cold days), which indicates that the change of day and night temperature is asymmetrical. (3) Spatially, the regionally averaged values of cold indices in the upper reaches of the Yangtze River Basin are larger than those in the middle and lower reaches. However, the regionally averaged values of most warm indices (except warm spell duration indicator) and growing season length in the middle and lower reaches are larger than those in the upper reaches. (4) The extreme temperature indices are well correlated with each other except diurnal temperature range. 相似文献
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基于1960~2015年西安气象站点逐日最高温、最低温数据,采用RHtest软件对非均一化气温序列进行订正,进而选取16项极端气温指数,对西安极端气温变化特征进行分析。结果表明：① 由于气象站点迁移,西安气温资料存在非均一性,导致极端气温变化趋势被低估;② 全球变暖背景下,西安极端气温变化表现出：“快速增温与平稳波动并存,冷暖变化趋势相反,夜晚增暖趋势比白天明显,白天波动变化明显于夜晚,持续性高温事件变化不大,持续性低温事件大幅下降”的变化特征;③ 通过不同区域趋势变化对比、冷暖、昼夜变化关系对比发现,受城市热岛影响,西安极端低温事件减少更为突出,远高于中国其他对比区域（秦岭南北、黄土高原、东北地区等）;④ 在昼夜变化上,西安极端气温变化与中国、全球变化具有一致性,但是通过冷暖指标对比发现,西安极端气温变化具有区域性,表现为冷昼日数下降高于暖昼日数上升,冷夜日数下降高于暖夜日数上升,冷持续日数和暖持续日数共同表现为下降趋势。 相似文献
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毛乌素沙地处于多层次生态地理景观过渡带,拥有丰富的自然及人文资源.研究该生态脆弱区极端气温变化,有利于揭示全球气温变化与局地气温响应之间的复杂关系,为当地的可持续发展和气象灾害预防提供参考。通过线性趋势分析、累计距平、Mann-Kendall法、因子分析、R/S分析等方法,分析了该地极端气温指数的变化特征\,突变特点、相互关系,探讨了该地区气温变化的空间差异和极端气温未来的变化趋势。结果表明:(1)极端最低气温、极端最高气温、夏日日数、热夜日数、暖夜日数、暖日日数分别以不同的速率上升;冰日日数、霜冻日数、冷夜日数、冷日日数分别以不同的速率下降。(2)除极端最高气温、极端最低气温外,其余8项极端气温指数均发生突变,突变年份集中在20世纪90年代。(3)冷指数大幅下降是毛乌素沙地极端气温变化的主要特点,并且各冷指数间、各暖指数间相关关系显著。(4)毛乌素沙地极端气温在空间上表现出不同的变化特点,东北方向(榆林及鄂托克旗)冷指数呈现大幅减少,西南方向(横山及盐池)暖指数呈现大幅增加。(5)ENSO事件具有使毛乌素沙地极端最高气温降低的作用以及使极端最低气温升高的作用。(6)10项极端气温指数的Hurst指数均大于0.5,表明未来毛乌素沙地极端气温仍将呈现冷指数下降、暖指数上升的变化趋势。 相似文献
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1982—2014年中国沿海地区归一化植被指数(NDVI)变化及其对极端气候的响应 总被引：2，自引：0，他引：2
基于1982—2014年GIMMS NDVI3g数据集,分析中国沿海地区生长季归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,探讨NDVI对极端气温和极端降水年尺度和月尺度的响应特征。结果表明：中国沿海地区及其子区域NDVI均呈上升趋势,且该趋势具有一定持续性;江南及其以南各子区域的NDVI高于江南以北,但长江三角洲、珠江三角洲等地区NDVI下降较明显,而江南以北沿海地区NDVI多呈上升趋势。NDVI在东北沿海西部、华北和黄淮沿海各子区域与极端气温暖指数（暖昼日数和日最高气温的极高值）多呈负相关,在其他沿海地区多呈正相关。NDVI与极端气温冷指数（冷昼日数和日最低气温的极低值）在整个沿海地区基本呈负相关,且对冷指数的响应具有一定滞后性;江淮（含）以南各子区域的NDVI与气温日较差多呈正相关,以北基本呈负相关。NDVI在黄淮以北与极端降水之间一般呈正相关,在黄淮（含）以南和东北沿海中东部地区多呈负相关,黄淮（含）以北各子区域的NDVI对极端降水的滞后效应较明显。 相似文献
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基于全国2 419个气象站1980—2018年逐日气象观测资料,利用Mann-Kendall突变检验、滑动t检验、空间自相关及标准差椭圆等方法,选取4个典型的极端高温指数,分析了中国极端高温事件时空格局演变特征。结果表明：① 中国近40 a来夏天日数、热夜日数、暖夜日数和暖昼日数均呈显著的上升趋势,4个指数均在20世纪80、90年代偏少,2000年以后逐渐增加,4个极端高温指数均在2000年左右发生显著变化。② 4种极端高温指数的空间自相关主要是以高?高和低?低2种空间聚集形态为主,夏天日数和热夜日数的聚集性较强,近40 a来暖夜日数和暖昼日数的空间聚集性先增强后减弱,且空间聚集性分布格局由高?高包围低?低转变为低?低包围高?高。③ 4个指数变化率最大的站点均位于南方地区,其中夏天日数变化率最大的站点呈东西向分布格局,其余3个指数变化率最大的站点呈南北向分布格局,西南、西北地区交界地带夏天日数和暖昼日数在近40 a来变化率均显著高于全国其他地区,华东沿海地区暖夜日数的变化趋势方向性分布最明显,且变化趋势高于全国其他地区。 相似文献
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A total of 12 indices of temperature extremes and 11 indices of precipitation ex-tremes at 111 stations in southwestern China at altitudes of 285-4700 m were examined for the period 1961-2008. Significant correlations of temperature extremes and elevation in-cluded the trends of diurnal temperature range, frost days, ice days, cold night frequency and cold day frequency. Regional trends of growing season length, warm night frequency, coldest night and warmest night displayed a statistically significant positive correlation with altitude. These characteristics indicated the obvious warming with altitude. For precipitation extreme indices, only the trends of consecutive dry days, consecutive wet days, wet day precipitation and the number of heavy precipitation days had significant correlations with increasing alti-tude owing to the complex influence of atmospheric circulation. It also indicated the increased precipitation mainly at higher altitude areas, whereas the increase of extreme precipitation events mainly at lowers altitude. In addition, the clearly local influences are also crucial on climate extremes. The analysis revealed an enhanced sensitivity of climate extremes to ele-vation in southwestern China in the context of recent warming. 相似文献