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1960-2004年间黄河地区所表现出异常高温和低温的气候变化或变异
Q. Zhang1;2;3, C.-Y. Xu4;5, Z. Zhang6, G. Ren3, Y. D. Chen1
1 Department of Geography and Resource Management, Institute of Space and Earth Information Science, The Chinese University of Hong Kong, Shatin, Hong Kong, China
2 Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, China
3 Laboratory for Climate Studies, National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing, China
4 Department of Geosciences, University of Oslo, Oslo, Norway
5 Department of Earth Sciences, Uppsala University, Uppsala, Sweden
6 Jiangsu Key Laboratory of Forestry Ecological Engineering, Nanjing Forestry University, Nanjing, China
摘要：
通过使用1960-2004年间中国黄河流域66个站点的日常气温资料，运用Mann–Kendall趋势检验方法来研究冬季极端低温事件和夏季极端高温事件的时空变化。在这项研究中，极端温度事件被定义为温度超过或低于日最高或最低气温的各种阈值的事件：超过第九十个百分数或第九十五个百分数的高温事件；低于第10个或第5个百分数的低温事件。分析结果表明：1）黄河流域西部和北部地区发现高温事件发生频率和强度呈明显上升趋势，但黄河流域中下游大部分站点的趋势在95％以下的水平上并不显著；2）几乎整个黄河流域都是由寒冷事件频发的明显下降趋势所主导。冬季最低气温上升的台站也比夏季最高气温的变化更为突出；3）黄河流域每年的平均变暖趋势主要取决于冬季最低气温的升高。黄河上游的明显变暖将可能威胁到整个流域的水资源供应，这应该引起当地政策制定者和该地区水资源管理机构的一些关注。
1.介绍
气候变率与人为排放的温室气体结合导致全球平均气温上升（IPCC 2001），反过来又会导致更高的蒸发速率，并将大量的水蒸气输送到大气中，这可能加速了全球的水文循环(Menzel and Burger 2002)。同时，公众对极端气候事件的认识近年来急剧提升，部分原因在于对洪灾、干旱、风暴、热浪或寒冷(e.g. Beniston and Stephenson 2004; Zhang et al. 2006a, b)。这样灾难性自然现象的特别注意。温度极限不仅对自然界的进程，而且在社会经济活动的不同方面发挥了相当大的影响。预计全球气候变化可能进一步加速全球水文循环，这反过来将改变全球和区域尺度上洪涝灾害的时空分布。越来越多的研究结果表明，极端高温和持续的热浪不利于农业生产，增加能源的消耗和用水量，并对人类生活甚至人类的健康造成负面的影响(Karl and Easterling 1999;Kunkel et al.1999; Easterling et al.2000;Nasrallah et al.2004)。
自19世纪末以来，全球气温上升了0.4-0.8℃，这主要由于人类活动排放的大气温室气体浓度增加所造成的(Jones et al.1999; Nasrallah et al. 2004)。研究也表明，过去几十年来特别是自1983年以来极端变暖事件也有所增加(WMO 1997;Easterling et al.2000)。然而，极端温度的这种增加在不同地区之间是不同的。Bonsal等（2001）对1950-1998年期间加拿大地区极端气温的空间和时间变异性进行了分析，并且发现了有很大的区域和季节性差异。在雅典国家天文台（NOA）的105年（1897-2001）地表气温记录中，也验证了极端温度变化的季节性差异，表明夏季和春季显著升温的年份升温趋势明显，暖冬的升温趋势轻微（Founda et al.2004）。在炎热的日子和寒冷的日子发生频率上可以发现不同的变化趋势。Manton等人（2001）发现，炎热的日子和温暖的夜晚显着增加，并且自1961年以来，南亚和南太平洋地区的寒冷天气和寒冷夜晚都有所下降。然而，分析20世纪美国极端热或冷天气事件的趋势，得出频率或强度没有显著变化(Kunkel et al.1999;Nasrallah et al.2004)。对于中国极端温度的变化，翟和潘（2003）根据中国1951-1999年间约200个台站的日气温数据，研究了一些极端温度事件发生频率的变化情况，研究表明炎热的日子（超过35℃）呈现略微下降的趋势，与此同时霜冻的天数（低于0℃）呈现明显的下降趋势。同时，检测到温暖的日子和温暖的夜晚，其频率呈上升趋势，并且中国凉爽天气和寒冷夜晚的频率呈下降趋势（燕等人2002）。分析了10个欧洲和中国目前可获得的最长日照温度序列，三个时期的极端温度变化已被确定：在19世纪末期以前极度暖和的情况减少，自那时起极端寒冷减少，同时20世纪60年代以来极端暖和的情况也有所增加。
图1黄河流域及研究中所使用气象站的位置
黄河(95°53′E-119°5′E;32°10′N-41°50′N)(图1)，作为中国第二大河和世界第五大河，长5464公里，面积752440平方公里，主要流经干旱或半干旱区。从源头到河口是上游，长度为3472公里；从河口到陶华峪是中游，长度为1206公里；黄河的下游则是从陶华峪到入海口，长度为786公里（图1）。其海拔范围从西部的4000米以上到中下游的10-2000米之间。该流域年平均降水量约为466mm，并且全年蒸发量达到了700-1800mm。蒸发在黄河流域的水资源利用中扮演了重要的角色。黄河流域上游（西部）年平均气温为1-8℃，黄河流域中游8-14℃，下游（东部）12-14℃。黄河是中国西北和北方地区供水的重要来源，但也是中国水资源短缺的区域（王等人2001）。蒸发对黄河流域水资源的可利用性起着重大的影响。空气温度的时空分布变化会改变蒸发量，这将进一步改变黄河流域的水资源。因此，了解温度变化的时空变化是非常重要的，包括极端温度的变化。就我们所知，关于黄河流域极端温度时空变化的研究报告是匮乏的。因此，本文的目的就是要查明最大/最小气温事件频率和强度的趋势及其空间方面的趋势。本研究通过季节性最高或最低温度和温度超过或低于特定百分位数阈值确定极端温度事件。目前的研究将有助于了解气候变化的可能原因以及该流域尺度的水循环过程。
- 资料与方法
2.1资料的准备
收集1960-2004年间每日最高和最低气温系列数据用于分析（以下部分提及的“温度”是指测量的空气温度，或以其他方式转换为地面以上1.5m的温度）。其中数据缺失超过1年的气象站不包括在内，有66个有用的气象站数据用于本研究中。其中，有11个站少了2-6个月的数据，有6个站缺少一天的数据。在第一种情况下，利用邻近的数据通过简单的线性回归方法来完成所缺失的数据，其回归相关系数R2gt;0.9。第二种情况下，丢失的数据用相邻日期的平均值来填充。
在本研究中，高温事件被定义为：1）季节性最高气温，例如 6月，7月和8月的最高日气温；2）日最高温度超过日常极端温度的一定百分数的日子，即所谓的POT分析（峰值超过阈值）（Bordi et al.2006）。在一定的时间间隔内，高温事件的频率分别定义为日最高温度超过第95个百分位值（TX95）和第90个百分位值（TX90）的天数。高温强度定义为平均最高温度超过一定百分位值的阈值（第95个百分位值和第90个百分位值）。低温事件被定义为：1）季节性最低温度，例如 1月，2月和12月的最低日气温；2）日最低气温低于一定百分位数的日子。在一定的时间间隔内，低温事件的频率定义为每天最低温度分别低于第5个百分位值（TI5）和第10个百分位值（TI10）的天数。寒冷强度定义为平均最低温度低于一定百分位值（第5个百分位值和第10个百分位值）。多年平均最高夏季温度和多年平均最低冬季温度被定义为整个时间段的平均极端温度。通过计算冯诺依曼比（N）、累积偏差（Q /n-0.5和R /n-0.5）和贝叶斯程序（U和A）（Buishand 1982）来分析极端温度系列的均匀性。数据集在5％的显著水平下证明是均匀的。
2.2方法
通过Mann-Kendall（MK）趋势检验（Mann 1945; Kendall 1975）来分析黄河流域全部的66个站热/冷事件频率、热/冷强度和季节性最高/最低温度的变化趋势。文献中已经讨论了MK检验结果中的时间序列相关性的影响（例如岳等2002；岳和王2002）。在气象时间序列的趋势检测研究当中，通过预写来消除MK检验中序列相关性（如果显著）的影响。然而，岳和王（2002）的研究表明，当时间序列存在趋势时，正/负序列相关对MK检验的影响取决于样本量、序列相关性的大小和趋势的大小。当样本量和趋势足够大的时候，序列相关性就不再对MK统计检验有显著影响了。在本研究中，在做MK检验之前，运用Haan（2002）提出的序列相关分析方法，使用以下等式检测了季节性极端温度和热/冷强度的一系列连续性，其中Xt(t=1，2，...) 是检测的时间序列；Xt m是时间延迟为m的相同时间序列；X时间序列的平均值。如果m=0则rho;=1，方程式则表明-1le;rho;le;1。对于一个完全随机的序列，rho;m asymp;0尽管mne;0。如果rho;m序列（因为mne;0）落在通过 （n是所测试时间序列的长度；l和u是下限和上限；alpha;是重要水平，在这种情况下为5％；z是给定u的标准正态分布的临界值）计算出的95%的置信区间内，则所检验的数列在95%的置信水平下是独立序列。
- 结论
3.1多年平均极端气温
图2黄河流域多年平均最高气温（A）和多年平均最低气温（B）的空间分布
图2显示了夏季多年平均最高温度（图2A）和冬季多年平均最低温度的空间分布（图2B）。黄河下游和中南部地区受较高的夏季多年平均最高气温控制。黄河下游夏季多年平均最高气温约为40.2-43.7℃。黄河上游地区以较低的夏季多年平均最高气温约22.9-33.7℃为主要特征。至于冬季多年平均最低气温的空间分布，黄河下游地区约为-15.6--9.5℃，黄河北部约为-22.1--18.5℃，上游地区约为-33.1--25.5℃。一般来说，黄河上游以较低的冬季多年平均最低气温和夏季最高气温为特征，黄河下游以较高的冬季多年平均最低气温和夏季最高气温为特征。黄河中游则作为过渡带。
3.2夏季最高气温趋势
图3夏季最高气温的Mann–Kendall趋势（A），夏季温度超过第95个百分位值的天数（B），夏季温度强度超过第95个百分位值（C），夏季温度超过第90个百分位值的天数（D），夏季温度强度超过第90个百分位值（E）。 趋势的显著性取决于95％的置信水平
从图3A中可以看出：1）在黄河流域的大部分站点当中，夏季最高气温（MST）在95%以上的置信水平上没有显着的上升或下降趋势；2）只有黄河流域中北部地区的几个孤立站点存在大于95%置信水平上有显着的上升趋势；3）在黄河流域西部发现十一个站点，其中有七个站点具有95%以上的MST明显上升趋势。TX95（图3B）的MK趋势空间分布与MST（图3A）的空间分布类似，在大部分地区没有趋势。黄河流域西部的站点和中北部的一些站点在大于95%的置信水平下TX95的频率正在增长。TX95的热强度可以发现在黄河西部在ge;95%的置信水平下呈明显上升趋势。黄河中下游大部分地区在95%以上的置信水平下没有没有明显的趋势（图3C）。
图3D表明了TX90频率变化趋势的空间分布。同样地，黄河地区大部分站点的TX90都没有显著变化趋势。黄河流域西部的站点的TX90出现明显的上升趋势，低于那些TX95（图3B）呈明显上升趋势的台站。然而，那些在大于95%置信水平下TX90热强度（图3E）呈明显上升趋势的黄河中西部地区的站点在TX95热强度（图3C）的这些特点上没有什么差别。关于夏季最高温度可以暂时得出结论，当阈值从第95变为第90百分位数时，变暖事件（图3B,D）频率和热强度（图3C,E）趋势不会有显著变化。然而，在TX90热强度方面具有显着趋势的台站和在TX95热强度方面具有显着趋势的台站数量差不多。
3.3冬季最低气温趋势
图4冬季最低温度的Mann–Kendall趋势（A），冬季温度低于第5个百分位值的天数（B），冬季温度强度低于第5个百分位值（C），冬季温度低于第10个百分位值的天数（D），冬季温度强度低于第10个百分位值（E）。趋势的显著性取决于95％的置信水平
图4显示了冬季最低气温、TI5、T
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