江苏省1960—2014年降水及气温变化特征

傅 帅 陈舒慧 张小泉 徐士琦

(1.南京信息工程大学空间天气研究所， 南京 210044; 2.南京信息工程大学， 南京 210044;3.武义县气象局， 浙江 武义 321200; 4.吉林省气候中心， 长春 130062)

江苏省1960—2014年降水及气温变化特征

傅 帅1陈舒慧2张小泉3徐士琦4

(1.南京信息工程大学空间天气研究所， 南京 210044; 2.南京信息工程大学， 南京 210044;3.武义县气象局， 浙江 武义 321200; 4.吉林省气候中心， 长春 130062)

采用国家气象信息中心提供的1960-2014年江苏省逐日降水及气温观测资料，对该地区降水和温度的月际、季节及年际变化特征进行讨论；同时，为了反映极端事件发生的特点，还统计了近55年中该省出现的暴雨及极端气温事件。结果表明：强降水、高温主要出现在夏季(7月)。春、秋、冬季降水量呈自南向北减少趋势，而夏季则自南向北增加。该省降水量年际波动较大，变化趋势不明显。就气温而言，平均气温、最高气温、最低气温均呈显著增暖趋势，变暖幅度分别为0.265、0.175、0.04℃/10a。对极端事件的研究发现：该省暴雨量及暴雨次数呈自南向北增加的趋势，年际变化趋势也不明显。极端气温事件中，暖指数呈显著增加趋势，冷指数呈显著减少趋势。暖日、暖夜增加幅度分别为1.2、2.4d/10a，冷日、冷夜减少的幅度分别为1.5、3.2d/10a。

江苏省；降水；气温；百分位阈值法；局地响应

气候变化是全球变化的重要成员，与人类的生存息息相关。近百年来，全球气候变暖已成不争事实，全球极端天气气候事件及灾害频率呈现不断上升的趋势。联合国政府间气候变化专门委员会第五次评估报告(IPCC AR5)进一步证实了近百年全球气候变暖的结论，并预估2016—2035年全球平均地表温度可能比1986—2005年升高0.3～0.7℃，这种升温幅度在本世纪末(2081—2100年)有可能达到0.3～4.8℃[1-2]。

江苏省位于我国淮河、长江下游地区，属于亚热带季风气候。空气湿润、地势平坦，冬夏季风在没有任何山脉阻挡的条件下可以长驱直入，气候变化明显。由于每年季风进退时间、强度的差异，气温及降水的年际变化十分明显，降水年际变化幅度较大，降水主要集中在汛期六到八月份之间，枯水年降水量少、蒸发量较大，极易引起干旱现象的发生。有关江苏省气温和降水的气候变化特征已有大量研究[4-8]。江志红等[4]统计了江苏省沿海地区的气温变化对全球变暖的响应，研究表明：江苏沿海地区的夏季气温变化趋势和年际振动对北半球增暖的响应具有很大的不确定性；除夏季外，其余各季节及年平均气温对北半球增暖的响应特征十分明显，北半球增暖1℃，区域相应增暖大约0.7～0.8℃，冬季可达0.9℃以上；其中响应最为敏感的区域位于江苏北部及沿海地区。丁裕国[5]的研究指出：近百年来江苏中南部气温呈现上升趋势；除冬季外，该地区分别经历了两次升温和降温的过程；近百年气温最高的十年基本出现在上世纪40年代，这与北半球增暖的十年出现于上世纪80年代后期存在一定差异。陈海山等[6]对江苏省冬季气温的分布特征进行研究，指出江苏省冬季气温异常表现为整体偏冷或偏暖的趋势；近40年的冬季气温变化具有明显的年代际特征，其中1961-1985年为偏冷期，1986-1999年为偏暖期；年代际尺度上，江苏省冬季气温与全球气温变化具有较好的一致性。

极端气候事件虽然相对而言发生频次较低，但是它对于人类造成的危害往往更大。有报道指出，全球气候变暖的背景下，全球的旱涝灾害、冰雪冻害、以及高温热浪等极端天气或者极端气候事件有越演越烈之势，由此造成了严重的经济损失及人员伤亡[9-12]。因此，极端天气或极端气候事件的影响不可忽略。

目前，气候变化的局地响应是一个很有实际意义的热点问题。江苏是我国人口密集度最高的省份之一，以淮河为界，北部是温带季风气候，南部是亚热带季风气候，是典型的温带-亚热带过渡性气候，农业生产、人民生活对气候具有极大的依赖性。本文利用该省半个世纪的降水及气温资料，系统讨论了其月际、年际及季节变化特征，并分析了暴雨、极端气温等极端气候事件的发生情况，以期实现科学而全面的认识该地区的气候特征，这对于保障当地的经济、社会的持续而稳定发展具有极其重要的意义。

1 资料与方法

本文所用数据来自于中国气象局国家气象信息中心提供的江苏省12个气象站的资料(见图1)。1951年开始，江苏省才陆续建立气象观测台站，这就导致在时间较早的年份上，数据缺失比较严重。为了保证数据在时间覆盖上的一致性，减少缺测值给统计研究造成误差，我们仅采用了1960年1月1日-2014年12月31日的观测数据，具体包括：逐日的降水量、平均气温、最高气温以及最低气温资料。为了统计方便，首先将逐日的资料处理成逐月的形式。

本文主要从气候态和极端情况进行讨论。气候态特征包括：降水量、温度的月际变化特征、季节变化特征以及年际变化特征；极端气温事件则利用百分位阈值法给出各个站的极端气温阈值，并讨论了暖日、暖夜、冷日、冷夜的变化趋势。极端降水事件的分析主要分析暴雨的发生。另外，下文为了叙述方便，会将暖日、暖夜称为暖指数，冷日、冷夜称为冷指数。

图1 气象站点的空间分布图

百分位阈值法的具体统计步骤为：将某站1960-2014年中的固定某一天的最高气温按升序进行排列，把最高气温的第95个百分位对应的数值作为对应站的高温阈值，大于该值记为一个暖日；而将第5个百分位对应数值记为低温阈值，小于该值就记为一个冷日。逐日最低气温资料也进行类似统计，排序后的95%与5%阈值分别记为暖夜和冷夜阈值，超过95%阈值的记为一个暖夜，低于5%阈值记为一个冷夜。需要强调的是，研究中指的暖日、暖夜和冷日、冷夜是相对365(或366)日中固定的某一天而言的，而非一年中的全年资料放在一起进行排序。

因为12个台站的空间分布是离散的，因此，为了将离散的空间数据直观的表现出来，首先需要对离散数据进行网格化插值处理。本文采用算法简单、容易实现的反距离加权插值算法，将站点数据网格化。在许多研究工作中，该方法已表现出较好的插值效果[13-15]。

2 结果分析

2.1 月际变化特征

图2给出降水量及气温逐月分布情况。该省降水量从1月到7月逐月增加，7月以后逐月减少(图2(a))。降水变化范围是25.3～26.7mm。7月降水达到峰值，206.7mm；其次为8月，155.4mm；6月146.5mm；12月降水量最少，仅25.3mm。由此可见，该省降水主要集中在夏季(6-8月)。

图2(b)中的三条曲线分别代表的是平均气温、最高气温、最低气温的变化情况，三者的月际变化特征非常一致，均是7月达到峰值，分别为27.6℃、31.4℃、24.4℃。变化趋势和降水的月际分布特征一致，7月之前呈升温趋势，7月以后呈降温趋势。平均气温变化范围为2.1～27.6℃；最高气温变化范围是6.3～31.5℃；最低气温变化范围是 -1.3～24.4℃。最高、最低气温温差在4月最大，为9.5℃；8月最小，为7.0℃。

图2 降水量(a)和气温(b)的逐月变化

2.2 季节变化特征

从降水量的空间分布的趋势来看，春季、秋季、冬季，全省的降水量均为南多北少。但夏季降水量分布与之相反(南少北多)，这可能与暴雨的分布特征有关(见2.4节)。

从各季节、各台站的降水分布来看：春季，降水量变化范围为141.7mm(徐州站)～300.1mm(吴县东山站)，夏季变化范围为457.7mm(吴县东山站)～563.0mm(赣榆站)，秋季变化范围为152.8mm(徐州站)～215.0mm(吴县东山站)，冬季42.08mm(徐州站)～148.1mm(吴县东山站)。全省平均降水量中，夏季最多，达508.6mm；其次为春季，220.8mm；秋季197.1mm；冬季最少，仅95.9mm。

平均气温的全省变化趋势为，春、夏季呈自西南向东北减少的趋势，春季平均气温最高值出现在南京站，15.07℃；夏季最高值出现在吴县东山站，气温为26.94℃。秋、冬季大致呈自南向北气温降低的趋势(图4)。对于最高气温及最低气温(图略)，与平均气温的变化趋势类似。气温的这种空间变化趋势与各站所处纬度呈显著的线性相关性(图5)。从图5可见，各季节内，平均气温随纬度升高而降低。经计算，纬度每升高1°，春、夏、秋、冬季的平均气温将分别降低～0.397、～0.365、～0.761、～1.008℃。尤以冬季温度减小最为显著。

图3 降水量的季节变化: (a)春季, (b)夏季, (c)秋季, (d)冬季 单位: mm

图5 各季节平均气温随纬度的变化：(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季 单位: ℃

2.3 年际变化特征

年际变化是气候变化研究中的一个重要研究问题。图6给出了近55年年均降水量、年均气温、年均最高气温及年均最低气温的历年值曲线，并分别给出了相应的拟合趋势线，图中虚线分别为55年的平均值。

图6(a)给出的降水量的变化情况。从图中可以看出，江苏地区降水量年际波动较大，55年平均降水量约为1022 mm。1991年降水量1527.3 mm，达到55年的最大值，其次分别为1987、1962年，降水量分别为1260.5、1232.3 mm。1978年江苏省的降水量最少，仅为538.0mm，为近55年的低谷值。从线性拟合线可以看出，降水量呈上升的趋势，约为11.8 mm/10a，但该趋势不明显。

图6(b)给出的是年平均气温的变化趋势。可以看出，大约从1990年开始，江苏省的平均气温发生了一个突变。平均气温的多年均值为15.1℃，在1990年以前的大多数年份中，年平均气温都低于这个平均值，1990年之后基本上均高于平均值。就变化趋势而言，1960-1970年，江苏的平均气温呈下降趋势，1970-1990年则为波动态，无明显的上升或下降趋势，但是1990年之后，平均气温呈波动上升的趋势。年平均气温最高的前10年均出现在1990年之后，分别是2007、2006、2004、1998、1994、2002、2013、2014、2001、2009。1969年平均气温为近55年的最低值，仅为14.04℃。从线性拟合趋势线来看，平均气温上升趋势明显(通过0.01显著性水平检验)，增温幅度为0.265℃/10a。

图6(c)及图6(d)给出最高及最低气温的变化趋势，与平均气温趋势一致，均在1990年左右发生了明显转折。1990年之前，平均最高及最低气温均较低，处于偏冷态；但1990年之后，温度升高非常明显。二者气温增幅分别为0.175、0.04℃/10a(均通过0.01显著性水平检验)。

就气温而言，平均气温增幅最大，达0.265℃/10a，其次为最高气温增幅0.175℃/10a，最低气温增幅最小，仅0.04℃/10a。这种气温的增暖趋势，是全球变暖背景下的一个局地响应，也是自然因素和人为因素共同作用的效果。自然原因包括地球正处于温暖期，日地距离更近等。人为原因包括温室气体的排放增多，城市化进程的加快等。

图6 历年降水量(a), 平均气温(b), 最高气温(c), 最低气温(d)序列及线性拟合曲线

2.4 暴雨事件的统计

极端降水的分析包括近年来的暴雨事件空间分布及年际变化趋势两个方面。国家气象局规定，24小时降水量≥50mm定义为暴雨事件。持续性的强降水可冲毁堤坝，造成严重洪涝灾害，危及人身安全及财产安全，给社会及国家造成巨大灾难。因此，研究江苏地区暴雨分布特征及变化趋势，是非常有意义的。

图7给出各台站年均暴雨量及年均暴雨次数的空间分布。可以看出，暴雨量及暴雨次数均呈自南向北增加的趋势。苏北赣榆站是暴雨高发区，年均暴雨4.1次，年均暴雨量为339.8mm。而苏南的一些站点，如吴县东山、溧阳、常州等，不管是暴雨量，还是暴雨次数都比苏北要少。以吴县东山站为例，年均暴雨量为203.4mm，比赣榆站少109.4mm；年均暴雨次数2.81次，比赣榆站少1.29次。这就解释了图3中，夏季与春、秋、冬季的降水量特征相反。

图7 暴雨量(a, 单位: mm)及暴雨次数(b, 单位: 次)的空间分布

图8给出逐年全省平均暴雨量及暴雨次数的统计结果。可以看出，年均暴雨量49.07～607.03mm，年均暴雨次数0.67～7.08次。多年平均暴雨量256.08mm，多年平均暴雨次数3.30次。1991年暴雨量及暴雨次数为近55年的峰值，当年平均暴雨量为607.03mm，平均暴雨次数7.08次。暴雨最低值出现在1978年，当年平均降水量仅49.07mm，暴雨次数0.67次。从线性拟合曲线来看，二者虽呈上升趋势(增幅分别为2.9mm/10a，0.05次/10a)，但趋势不显著。

图8 暴雨量(a, 单位: mm)及暴雨次数(b, 单位: 次)的年际变化及线性拟合曲线

2.5 极端气温事件分析

利用百分位阈值法，对逐日最高气温、最低气温中的极温事件进行了统计。图9给出通过百分位阈值法建立的暖日(a)、冷日(b)、暖夜(c)、冷夜(d)时间序列，图中的虚线为多年平均值。图(a)、(c)变化趋势较为一致，即：暖指数(暖日、暖夜)均呈显著增多趋势，其中，暖日的增幅为1.2d/10a，暖夜增幅为2.4d/10a。由此可见，暖夜是暖日增幅的2倍。冷指数(冷日(b)、冷夜(d))变化趋势也有较好的一致性，均呈显著减少趋势，冷日减少幅度为1.5d/10a，冷夜减少幅度为3.2d/10a。冷夜减少的幅度比冷日减少的幅度大。

图9 极端气温日数的年际变化：(a)暖日, (b)冷日, (c)暖夜, (d)冷夜及线性拟合曲线 单位: d

冷日减少的幅度大于暖日增多的幅度，冷夜减小的幅度大于暖夜增多的幅度，这说明了，冷指数的变暖幅度明显大于暖指数。另一方面，暖日增加、冷日减少幅度分别小于暖夜增加、冷夜减少幅度，这说明：夜指数的变暖幅度明显大于昼指数，昼夜变化幅度不对称。

3 结论

本文利用中国气象局国家气象信息中心提供的江苏省12个气象站的逐日观测资料(降水及气温)，对该省1960-2014年降水和温度的月际、季节及年际变化特征进行了讨论，并利用线性趋势拟合的方法，给出了拟合曲线。此外，为了反映江苏省极端事件发生的特点，还对近55年该省出现的暴雨及极端气温事件进行了讨论。得出的结论如下：

(1)该省降水量主要集中在夏季(6-8月)，以7月降水量最多，单月可达206.7mm。春、秋、冬降水量自南向北减少，而夏季则相反。这是由于夏季苏北暴雨多发，暴雨次数及暴雨量均多于苏南地区。

(2)平均、最高、最低温度的月际变化特征较为一致，均在7月达到峰值，分别为27.6℃、31.4℃、24.4℃。7月之前逐月升温，7月以后逐月降温。

(3)该地区降水量年际波动较大，55年平均降水量约为1022 mm。降水量呈较弱的上升趋势，约为11.8 mm/10a，但趋势不显著。该地区气温上升趋势显著，平均气温、最高气温、最低气温增暖幅度分别为0.265、0.175、0.04℃/10a。平均气温增幅最大。

(4)该地区暴雨量及暴雨次数空间上呈自南向北增加的趋势，但年际变化趋势不显著。

(5)该地区暖指数(暖日、暖夜)呈显著增加趋势，暖日、暖夜增幅分别为1.2、2.4d/10a。冷指数(冷日、冷夜)呈显著减少趋势，冷日、冷夜减少幅度分别为1.5d、3.2d/10a。

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Variations of precipitation and air temperature during 1960—2014 in Jiangsu Province

Fu Shuai1, Chen Shuhui2, Zhang Xiaoquan3, Xu Shiqi4

(1.Institute of Space Weather,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing 210044;2. Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044;3.Wuyi Meteorological Bureau, Wuyi 321200; 4. Jilin Climate Center, Changchun 130062)

Based on the daily observational data of 12 meteorological stations of Jiangsu Province provided by National Meteorological Information Center for the past 55 years, monthly and seasonal variations of precipitation and temperature in Jiangsu were discussed respectively. Method of linear trend fitting was used to get the trend over the study period. Besides, we also analyzed the extreme cases of precipitation and temperature. Main results are shown as follows: Both heavy precipitation and high temperature mainly occurs in summer (centering in July). The amount of precipitation decreases from south to north except summer, indicating that the rainfall in the northern part of Jiangsu is larger than that in the southern part in summer. Though the inter-annual variable precipitation fluctuates, the variation trend is not significant. While for air temperature, including average temperature, maximum temperature, and minimum temperature, a significant warming trend is observed, with amplitudes of 0.265 and 0.175, and 0.04 ℃/ 10a respectively. The study on extreme climate events reveals that, the amount of heavy rain and the frequency of heavy rain in the province increase from south to north, but the inter-annual variation trend is not significant. In extreme temperature events, the warm index (consisting of warm days and warm nights) shows significant increasing trend, but the cold index (consisting of cold days and cold nights) exhibits significant decreasing trend. Warm days and warm nights increase by 1.2 and 2.4d/10a respectively, while cold days and cold night reduce by 1.5, 3.2d/10a.

Jiangsu Province; precipitation; air temperature; percentile threshold method; local response

公益性行业(气象)科研专项(GYHY201306073)

2016-10-02;2017-03-06修回

傅帅，男，1990年生，博士，研究方向：极端天气事件。 E-mail: fs_nuist@163.com

P412,X43

A