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本科生外文翻译

题 目 1960年-2008年中国的地理格局和地区干湿热浪事件的时空变化

1960年-2008年中国的地理格局和地区干湿热浪事件的时空变化

丁婷 钱维宏

季风与环境研究小组，北京大学物理学院，北京100871

(2009年12月31日收到;修订2010年6月26日)

摘要：基于1960-2008年期间中国510个台站的每日最高/最低气温和相对湿度记录来研究热浪（HW）事件的地理模式和时间变化。通过不同的定义比较干湿HW事件。从区域来看，干湿两地的HW事件一般位于中国东南部的季风区，东北和西南地区均未出现类型，而中国的西北偏北地区则经历了干旱的HW事件和少数湿的硬件事件。在中国东南部，4月至9月期间发生了干旱性硬地震事件，大部分发生在6月，而4月至10月发生站点湿性硬化事件，大部分发生在9月。总共确定了163个区域湿重硬件事件。十个最长的区域潮湿HW事件持续了20多天，而163个事件的平均持续时间约为11天。十大事件中，有六次发生在九十年代后，而之前的四次事件发生。全球地表变暖自1979年以来一直很明显，但在20世纪80年代，区域湿湿气事件的频率和严重程度相对较低，自20世纪90年代以来显着增加。可能的原因可能是区域大气环流的年代际和年际变化较大，以及与不同地区温度对比直接相关的水运，而不是全球平均温度变化。

关键词：气候极端、热浪、地理格局、时间变化、中国

1.简介

自上世纪70年代以来，全球平均气温开始出现明显的上升趋势(IPCC，2007年),中国的年平均气温在1951年上升了1.1 ℃(丁婷等人，2007)。然而，极端气候，与诸如寒潮和热浪(HW)事件等恶劣天气事件有关，是气候变异性的表现，因此是气候变化的一个更重要的方面。极端天气和气候事件对社会和生物物理系统都有广泛的影响(麦格雷戈等人，2005)。特别地，人们对气候变化的频繁程度和增强的可能性有很大的关注，因为它们对人类健康的影响可能比其他任何形式的恶劣天气都要大(Changnon等人，1996)。HW被美国气象和气象管理局认定为主要的夏季杀手。2003年夏天，欧洲发生了一项破纪录的HW，这导致了广泛的干旱、作物损失和超过22000个与热相关的死亡(Levinson等人，2004年；克里斯托弗和盖德,2004)。同年7月至9月初，中国南方许多地方的高温天气持续了20天，导致高温死亡、破纪录的电力消耗和大米、棉花和玉米的巨大损失(Chen and Diao, 2004；Ma等人, 2004；Tan 等人, 2006；Wang 等人, 2006)。

HWs被认为是极端的温暖事件。近年来，中国的地区气候特征和极端高温事件发生了显著变化。许多研究显示，每日最大温度(DMT)的趋势正在上升，特别是在中国东部地区(任和翟，1998年)的趋势明显增加。(Ren and Zhai,1998年；Yan等人,2002；Hua等人,2006;Wang等人,2006；Zhang 等人,2008)。极端高温天气(热日)可以用两种方式定义：首先，按绝对标准，在全国气象机构中应用DMT.35 ℃；其次，在相对意义上说，在一天内，每日温度分布的第90个百分点的临界值。中国华北、华东、华南和西北地区的高温天气都有明显的上升趋势，这都是根据绝对标准(Zhai and Pan, 2003；Wang 等人, 2006；Yang 等人, 2006；Zhang等人, 2008; Shi等人, 2009)及相关标准(Yan等人, 2002；Gong 等人, 2004；Qian and Lin, 2004；Hua 等人, 2006；Ding 等人, 2009)。

持续的极端高温事件导致更多的热相关死亡，而不是一个炎热的一天(Tan 等人，2006)。HW通常被认为是长时间的热天气。一些调查人员使用标准DMT gt; 35 ℃持续时间超过3天作为HW事件的指标(Gong 等人，2004；Zhang 等人,2004；Hua等人,2006；施正荣等人,2008)。然而，对于热点地区，应该设置阈值以确保极端事件的确定，以考虑到有关地区的具体的物理、社会和文化压力(Robinson, 2001)。因此，与天气观测值的较大百分比关联的相关定义对于研究HW气候变化是有用的。此外，HWs可能伴有高湿度，即一段时间间隔不正常且不舒服的湿热天气(Karl和Knight, 1997；罗宾逊,2001；彼得等人,2003)。其他的气象量，如湿度，应该考虑在内，但在中国以前的研究中还没有考虑过。另一方面，也很少有关于长期和强烈的区域性的气候变化的全国性分布和多十年气候变化的研究。因此，本文的目的是通过更新的、均质化的日常观察来研究中国HW事件的变化。第2部分描述了所使用的数据和方法。讨论了区域HW事件的定义，并在第三节给出了HW时间序列。第4和第5节分别介绍了HW事件的特点和变化。最后，讨论和结论在第6部分中给出。

2.数据

中国的同质化温度数据仅在最近几年才出现(第一个是Li等人，2004a, b)。本研究中使用的是该数据集的最新版本和最新版本。湿度记录是在1951年中国气象局国家气象信息中心(中国气象局，2003年)期间，从752个观测站的日常观测中选取的。（Li 等人,2004）。数据集已被质量控制，并在许多以前的研究中使用过(Gong等人，2004年；Tang等人，2006；Wang等人,2006；钱学森等人 2007；施正荣 等人,2008)。这些监测站分布均匀，分布在东部的95 E东部，但在西部青藏高原和新疆塔里木盆地都很少见。由于湿度数据丢失了几项记录，每10年有超过0.3%的缺失数据被排除在外。最后，510个站用于后续分析。采用最小二乘法拟合线性趋势，用统计f检验来检验回归方程对模拟时间序列的意义(Huang, 2004)。

3.HW定义，时空分布，时间序列

第一个要求是考虑要用什么标准来测量热应力，从而可以从数据中识别出HW事件。因此，在本节中，我们首先讨论HW定义，然后根据不同的定义描述中国区域HW事件的地理分布、时间分布和时间序列。干燥的HWs按日最高温度计算。采用温度和相对湿度计算湿法。

3.1定义

对于HWs的分析，对依赖常规观测的热指数的基本定义是可取的。温度本身不足以作为一种强有力的气象测量热应力的方法。Steadman(1984)开发了一个指数，结合了温度、湿度、风速和太阳辐射，以获得对人体的温度的估计。该指数被称为表观温度，并在卡尔和奈特(1997)的一项关于HWs的研究中被使用。美国国家气象局(NWS) 为了操作目的修改了该索引，将其简单地称为热索引(你好)(罗宾逊，2001)。美国国家气候数据中心提供了一个计算Hi的方程式，如下所列：

（1）

T是空气温度(F)，R是相对湿度(%)。当空气温度低于23.9 ℃时，空气温度就被使用了。在这项研究中，计算是用华氏温度进行的，然后换算成 ℃，以符合中国的惯例。

在每日最高温度数据的基础上，分别为一个地区和一个地区的极端高温事件创建了一个基本定义。在中国，这个定义被认为是超过35 ℃的绝对标准(刘翔等人，2008)。对于现场活动，其初始条件是每日最高温度高于当地每日最高温度(连续11天平均温度)超过5天，每天最高温度超过35 ℃，至少持续两天。最后，根据一系列高温课程的强度要求，现场高温事件预计将超过第90百分位。区域高温事件由至少五个相邻的站点在同一时期内被定义为一个地点事件的标准。相邻的两个站，i和j，都依赖于它们的距离

（2）

lat(i)和经度(i)是第i个站的经度和纬度。如果是Dle;5，那么两个站被认为是相邻的。以上定义的事件只涉及每日最高温度，并在随后的分析中被提到为干HWs。

为了识别基于Hi的HW事件，我们修改了HW定义。新的定义取决于每天的最高温度、每日的最低温度，以及每个站的平均相对湿度。网站的高Hi事件应满足每日最高Hi和最低Hi超过其每日气候学5天以上的标准，并最大Hi超过35 C（最低Hi超过26.7 C）至少两天。新定义考虑了中国的高温天气(刘等，2008)和美国夜间温度的26.7 ℃(罗宾逊，2001)。为美国制定的价值26.7 C可能同样适用于类似纬度地区的国家(布莱恩等人，1990)。吴等人(2000)定义了中国山东省青岛市的温度和湿度指标，并使用27 ℃作为热阈值。发现HW的阈值对HW事件的数量有很大的影响，但对HW系列的发展趋势和变化没有很大的影响。区域HW事件依赖于站点系列满足超过一定百分比的不同条件，HW系列对它们的实际定义非常敏感。如果选择第80、85、90或95百分位，则可以获得163、142、114或69个区域的HW事件。对于统计研究(della-marta等，2007)有更多的病例，我们使用的是第80百分位而不是第90百分位，这意味着有163个HW事件被确定。如果我们使用更大的空中范围和更长的持续时间，我们就能识别出更少的HW事件，例如，如果使用5、8、10或15个相邻的站点来满足事件定义，那么就可以识别163、139、126或90个HW事件。如果连续3、5、7天的持续时间被选择作为区域HW事件持续时间的标准，就会有163154个或115个HW事件。为了获得更多的病例，研究中考虑了第80个百分位数、5个相邻的站和连续3天。为了区分和比较这两种类型的事件（即干性和湿性），湿的HW事件是由Hi计算的，而干燥的HW事件仅由每日最高温度来计算。为了识别同时发生的事件，但是在不同的地区，我们仔细研究了每日的地图，并区分它们。HW事件的中心地理位置、纬度和经度是按照以下方式计算的

（3）

（4）

和经度是事件的中心纬度和经度，而是第个站的累计总天数，必须包含在HW事件的域中。如果第个站不在域，而510是所有站的数量，那么是0。

图1 中国每年平均频率(a)的地理分布

干HW事件和(b)现场湿性HW事件。在(a)中，a、B、C和D表示四个区域。中国西北偏北，东北部分东北，中国东南部，和中国西南地区。

3.2比较

在图1中比较了年度平均位置干湿频率的地理分布。两个高频活动中心(每年超过0.5次)位于中国西北部，长江和华南的中下游。在中国东北和西南的华北和华东地区很少发生干旱的地区。最高频率(每年1.7次)的干HW事件发生在元江(23.60，101.98 E)，位于云南省西南季风地区的一个站。从图1 b,显然,高频区域的站点湿HW事件(每年超过0.5倍)发生主要集中在中国东部,包括长江中下游和中国南方,虽然有一些网站非季风事件的中国西北地区的一部分。最高频率(每年1.2次)的地点湿HW事件发生在三亚的三亚(18.23，109.52 E)，一个位于中国海南岛的站。通过比较，可以注意到，在中国东南部的季风地区，干燥的HW事件和地点湿HW事件通常发生在中国东南部。在中国东北地区和中国西南部地区，既无工地干，也无工地湿冷事件。在中国西北偏北地区，有更多的地方发生了干旱的HW事件，但很少有地方发生了潮湿的HW事件。根据现场干燥和湿湿事件的分布情况，可以区分四个地区:干湿性HW事件(C);工地干HW事件只(A)，没有HW事件(B和D)，如图1a所示。区域A，戈壁沙漠和多山地区，强烈的太阳辐射和干燥的环境，为夏季白天的高温提供了有利条件。在中国东南部的蒙索地区，在夏季，西北太平洋亚热带高压或大陆环流控制的东部地区，高温和潮湿的空气质量是很有经验的。在夏季的季风季节，南方的水流带来水汽，形成潮湿的HW事件。

图2显示了在中国西北和中国东南部的两个地区，地点干和湿的HW事件的季节性频率循环。在中国西北地区，高频率的现场干冷事件主要发生在5月到8月，6月有一个高峰，而在该地区没有发现任何湿的HW事件。在中国东南部地区，干燥的HW事件发生在4月至9月，大部分发生在6月，而潮湿的HW事件发生在4月至10月，大部分发生在9月。中国东南部地区干燥和潮湿的HW事件的频率分布情况类似，6月的第一次高峰和9月的第二个高峰，而7月的频率相对较低。在5月、6月和8月，现场湿HW事件的频率略低于现场干HW事件，而在中国东南部地区4月、7月、9月和10月发现了较高频率的湿HW事件。

图2 在1960年的地区A和C地区，干燥HW和湿HW事件(每个月每个月)的季节性频率周期为12个月，频率显示为每个月49年的总时间，A和C分别表示中国西北地区和中国东南部的地区

从气候学的角度来说，每天的平均最高温度是31 ℃，可以用来确定炎热天气的季节变化(图3)。在随后的分析中，我们在一个月内设置了72个组，一个月里有6个组。每个月的第6个组被定义为第26天到月末。31 ℃等时线第一次出现在中国大陆，在5月25日(5月初)，然后进入东北角。由于强烈的太阳辐射和低海拔，在塔里木盆地的第33(6月中旬)，31度的等时线首先被观测到，然后在随后的两组向西北和东南。从35-37组开始，等时线从黄河的下游延伸到黄河的中部。高海拔，有多山的地形，从黄河中游到长江中游，使南暖流被秦岭所阻断。与此相反，在黄河下游，南方的暖流很容易到达华北平原。在37组之后,在中国的大部分地区,除了中国东北,温度达到了31 ℃，在第39组(7月中旬),31 ℃等时线开始撤出中国的西南边界中国西北,虽然从45组-47组它退出了中国西北

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