长江三角洲地区极端气温事件变化特征及其与ENSO的关系

贾艳青, 张 勃,张耀宗,唐 敏,马 彬,王国强

1 西北师范大学地理与环境科学学院,兰州 730070 2 忻州师范学院地理系,忻州 034000

长江三角洲地区极端气温事件变化特征及其与ENSO的关系

贾艳青1,2, 张 勃1,*,张耀宗1,唐 敏1,马 彬1,王国强1

1 西北师范大学地理与环境科学学院,兰州 730070 2 忻州师范学院地理系,忻州 034000

基于1960—2014年65个气象站点逐日最高、最低气温和平均气温资料,分析了长江三角洲地区极端气温事件的变化规律和ENSO事件强度对极端气温指数变化趋势的影响。结果表明：近55年长江三角洲地区夏季日数(SU)、热夜日数(TR)、暖昼日数(TX90)、暖夜日数(TN90)、异常暖昼持续指数(WSDI)、生长期(GSL)均呈增加趋势,其中暖夜日数(TN90)增加幅度最大,增幅为8.55d/10a；极值指数也呈上升趋势,其中月最低气温极小值(TNn)上升幅度最大为(0.53℃/10a)；冰冻日数(ID)、霜冻日数(FD)、冷昼日数(TX10)、冷夜日数(TN10)、异常冷昼持续指数(CSDI)均呈减少趋势,其中冷夜日数(TN10)减少幅度最大(-6.06d/10a)；月平均日较差(DTR)以0.11℃/10a的速率呈下降趋势。空间上,所有站点SU、TXn、TNx呈增加趋势；TR、TX90、TN90、TNn、TXx、WSDI、GSL分别有97%、85%、98%、95%、78%、92%、94%的站点呈增加趋势；所有站点ID、FD、TX10、TN10呈减少趋势；CSDI、DTR分别有87%、77%的站点呈减少趋势。多数极端气温指数与纬度、经度、海拔显著相关。气候变暖突变后,极端暖指数明显增加,极端冷指数明显减少。总体上,厄尔尼诺对极端气温指数的影响大于拉尼娜的影响。

极端气温指数；空间分布；气候变化；ENSO

近100年,全球地表温度升高了0.85℃[1],近50年中国年平均地面温度以0.22℃/10a的速率上升了1.1℃,增幅比同期全球或北半球高很多[2]。全球气温升高不仅导致极端气温发生变化,而且引起极端气候事件频率和强度的变化。近年来,中国群发性或区域性的极端气候事件频次和范围不断增大[3]。长江三角洲地区地处中国东部,由于地势低洼,是中国自然灾害高风险地区,尤其台风、洪涝、热浪等极端气候灾害频繁,对当地经济发展和人民生活造成不利影响。近年来不同学者从极端高温、低温事件发生频率、强度[4],极端高、低温灾害特征[5],极端气温事件发生原因[6]等不同角度对长江三角洲地区极端气温事件开展了研究,但这些研究仅关注气温极值态下的某一类极端气温事件,综合应用多指标对长江三角洲地区极端气温事件的研究较少且研究时间序列截止年份也较早。本研究采用更长时间序列资料和最新的极端气温指数研究极端气温变化特征,以期进一步认识长江三角洲地区极端天气气候事件变化规律,为构建自然灾害防御应急机制和气候安全体系提供基础资料。

图1 长江三角洲地区气象站点分布图 Fig.1 Distribution of meteorological stations in the Yangtze River Delta

研究表明,厄尔尼诺/南方涛动(ENSO)是海洋与大气环流耦合过程中的强烈信号,常引起大气环流的改变并对全球范围的气候异常都有明显的影响[7- 9],同时许多观测也证实了赤道中东太平洋海表温度异常与长江中下游地区气温升高有很好的对应关系。近年来,在ENSO对我国冬季气温变化的影响方面取得了大量的研究成果[10-14],但长江三角洲地区极端气温与ENSO之间关系的研究未见报道。因此,本文分析ENSO对长江三角洲地区极端气温变化趋势的影响,为深入认识长江三角洲地区极端天气事件的变化特征和成因提供科学依据。

1 数据与方法

1.1 数据来源

气象数据来源于中国气象局国家气象信息中心,本文所指的长江三角洲地区在行政区划上包括安徽省、江苏省、浙江省和上海市。选取了该区70个气象站1960—2014年逐日平均气温、最高气温、最低气温资料,依据每月累计缺测不超过10%,每年累计缺测不超过5%的标准剔除了不符合要求的数据,共选取了65个气象站(图1)。记录显示,自1960年以来,砀山、阜宁、南通、义乌、铜陵、射阳、如皋、金华8站均发生过迁站。由于台站迁移和观测方式发生改变等因素,使得这些站点的气候序列不可避免地存在不均一性现象,因此研究中使用RHtest方法对上述8个台站的数据进行了均一化检验。ENSO数据来源于美国海洋大气局(NOAA)气候预测中心(CPC),时间段为1960—2014年,选用赤道中、东太平洋El Nio 3.4区(5°N—5°S,120°—160°W)的海洋表面温度距平SSTA数据来表征ENSO事件。本文根据研究区气候特点将长江三角洲地区划分为3个子区域,Ⅰ区为南温带亚湿润区,包括安徽和江苏北部,共分布12个气象站点；Ⅱ区为北亚热带湿润区,包括上海、安徽和江苏中南部及浙江北中部,共分布40个气象站点；Ⅲ区为中亚热带湿润区,包括浙江中南部,共分布13个气象站点。

1.2 研究方法

极端气温指数采用的是WMO气候委员会与CLIVAR计划联合设立的气候变化检测、监测和指标专家组(ETCCDMI)确定的极端气温变化指标(表1),使用Rclimdex软件计算了长江三角洲地区65个气象站点的16个极端气温指数。采用一元线性趋势法分析极端气温指数的时间变化趋势[15],并使用 Mann-Kendall(M-K)方法进行变化趋势的显著性检验[16],空间插值采用反距离加权插值法,突变检验采用Mann-Kendall (M-K)法。运用Morlet 连续小波分析方法[17],分析研究区近55a极端气温指数的周期变化特征。选用El Nio 3.4区海表温度距平SSAT来表征ENSO事件,当SSAT连续6个月高于0.5℃时为1次El Nio事件或ENSO暖事件,当连续6个月低于-0.5℃时为1次La Nina事件或ENSO冷事件。根据李晓燕等[18]对ENSO暖(冷)事件划分标准的研究,对ENSO事件强度等级进行量化,将El Nio事件年强弱程度按照极强(5)、强(4)、中等(3)、弱(2)、极弱(1),La Nina事件年强弱程度按照极强(-5)、强(-4)、中等(-3)、弱(-2)、极弱(-1)的标准分别划分为5类强度年,未受ENSO事件影响的年份定义为0。

表1 极端气温指标的定义

2 结果分析

2.1 长江三角洲地区极端气温指数时空变化

2.1.1 年际变化趋势

长江三角洲地区16种极端气温指数的年际变化趋势表明(表2),绝对指数ID与FD以-0.40d/10a和-4.03d/10a的速率显著下降,SU和TR以3.29d/10a和3.14d/10a的速率显著上升。相对指数TX10和TN10呈显著减少趋势,年际倾向率分别为-2.56d/10a和-6.06d/10a；TX90和TN90呈显著增加趋势,年际倾向率分别为4.27d/10a和8.55d/10a。TXn、TNn、TXx和TXn均表现为上升趋势,其年际倾向率分别为0.35、0.53、0.17、0.27℃/10a。其它指数中CSDI和DTR呈减少趋势,年际倾向率分别为-0.33 d/10a和-0.11℃/10a；WSDI和GSL呈增加趋势,年际倾向率分别为1.34d/10a和3.11d/10a。以上极端气温指数的变化趋势中,除TXx和CSDI仅通过0.05的显著性检验外,其它指数均通过0.01或0.001的显著性水平检验。

3个气候区的极端气温指数与全区变化趋势一致,冷指日数呈上升趋势,暖指日数呈下降趋势,极值指数微弱上升。绝对指数ID和FD在Ⅰ区减少趋势最明显,年际倾向率分别为-0.84d/10a和-6.20 d/10a；SU在Ⅲ区增加趋势最明显(4.30 d/10a),TR在Ⅰ区增加趋势最明显(3.90 d/10a)。相对指数TX10在Ⅲ区减少趋势最大(-3.52d/10a),在Ⅰ区减少趋势最小。

表2长江三角洲地区极端气温指数年际变化趋势、显著性检验及与其它区域对比

Table2Comparisonbetweentheinter-annualvariationtrends,significancetestoftemperatureextremesoverYangtzeRiverDeltaandotherdifferentclimaticregions

指数Indices长江三角洲地区YangtzeRiverDelta(1960—2014)全区WholeregionⅠ区ⅠregionⅡ区ⅡregionⅢ区ⅢregionKPKPKPKP中国China(1961—2008)K长江流域YangtzeRiverBasin(1962—2011)KID-0.400.010-0.840.016-0.360.013-0.090.033-2.32-0.48FD-4.03<0.0001-6.20<0.0001-3.85<0.0001-2.58<0.0001-3.48-3.29SU3.29<0.00011.550.051*3.48<0.00014.30<0.00011.182.93TR3.14<0.00013.90<0.00013.02<0.00012.82<0.00012.001.80TX10-2.560.003-1.870.055*-2.450.008-3.52<0.0001-0.47-0.84TN10-6.06<0.0001-7.31<0.0001-5.86<0.0001-5.50<0.0001-2.06-2.78TX904.27<0.001-0.220.832*4.910.00016.43<0.00010.622.24TN908.55<0.000111.15<0.00017.81<0.00018.41<0.00011.752.86TXn0.350.0050.340.0190.59<0.00010.360.0030.350.33TNn0.53<0.00010.750.00020.520.00010.360.00030.630.47TXx0.170.0320.000.968*0.200.0240.260.0030.070.16TNx0.27<0.00010.28<0.00010.26<0.00010.27<0.00010.210.19WSDI1.340.0040.400.333*1.520.0041.660.0003/0.83CSDI-0.330.015-0.300.072*-0.300.038-0.470.009/-0.67GSL3.110.0054.850.00022.880.0302.210.017/0.23DTR-0.110.0006-0.33<0.0001-0.080.0160.000.914*-0.18-0.07

K表示年际倾向率,P表示显著性水平,*未通过0.05显著性检验

TN10在Ⅰ区减少趋势最大(-7.31d/10a)；TX90在Ⅱ区和Ⅲ区均为增加趋势,其中Ⅲ区增加趋势最明显(6.43 d/10a)；TN90在Ⅰ区增加趋势最大(11.15 d/10a)。极值指数除TXx在Ⅰ区没有明显变化外,其它指数在3个分区均为微弱增加趋势。TXn在Ⅱ区上升趋势最显著(0.59℃/10a),在Ⅲ区次之；TNn在Ⅰ区上升趋势最大(0.75℃/10a)；TXx在Ⅲ区上升趋势最大(0.26℃/10a)；TNx在3个分区上升趋势差异不大。其它指数中除DTR在Ⅲ区变化趋势不明显且未通过显著性检验外,在各气候区中,CSDI和DTR呈减少趋势,WSDI和GSL呈增加趋势。CSDI在Ⅲ区减少趋势最显著(-0.47 d/10a)；DTR在Ⅰ区减少趋势最显著(-0.33℃/10a)；WSDI和GSL分别在Ⅲ区和Ⅰ区增加趋势显著,年际倾向率分别为1.66和4.85 d/10a。

对比分析长江三角洲地区与全国、长江流域大致相同时段极端气温指数的变化趋势值发现(表2),长江三角洲地区暖指日数(SU、TR、TX90、TN90、WSDI、GSL)增加趋势、冷指日数(ID、FD、TX10、TN10、CSDI)减少趋势和多数极值指数的上升趋势均比全国和长江流域明显,表明长江三角洲地区气温上升趋势要比全国和长江流域显著,这与崔林丽、谢志清[4,19]等的研究结论一致,原因可能是长江三角洲地区人为热排放量随着城市化的快速发展不断增加造成的。

2.1.2 空间变化

图2是长江三角洲地区极端气温指数变化趋势的空间分布。可以看出,除瑞安站不存在冰冻日数外,所有站点ID均处于减少趋势,但变幅较小,多数站点的倾向率在-1.2—0.1d/10a之间,其中Ⅰ区减少趋势比较明显,平均为-0.82d/10a,赣榆减少速率达-1.2d/10a。所有站点FD均呈减少趋势,Ⅰ区减少幅度较大,平均为-5.94 d/10a。所有站点SU均为增加趋势,Ⅱ区和Ⅲ区站点增加趋势显著,尤其义乌、仙居、鄞县站,平均增加幅度为6.22 d/10a。97%的站点TR为增加趋势,长江三角洲北部和中部多数站点增加趋势较明显,平均为5.65 d/10a。

图2 长江三角洲地区各项极端气温指数变化趋势空间分布Fig.2 Spatial distribution of inter-annual variation of temperature extremes in the Yangtze River Delta

所有站点TX10均呈减少趋势,长江三角洲东部部分站点减少趋势比较明显,平均为-3.94 d/10a。所有站点TN10均处于减少趋势,减幅为-11.8—-0.66 d/10a,Ⅰ区和Ⅱ区中东部减少趋势明显,平均为7.62 d/10a。TX90有85%的站点呈增加趋势,增加幅度为0.3—11.95 d/10a；Ⅱ区和Ⅲ区多数站点增加趋势较明显,平均为6.79 d/10a,其余15%的站点处于减少趋势。TN90除义乌站(1.88 d/10a)趋于减少外,其余站点以0.20—23.62 d/10a的速率呈增加趋势；Ⅰ区和Ⅱ区大部分站点增加趋势显著,平均为10.15 d/10a。

所有站点TXn均呈上升趋势,平均为0.38℃/10a。Ⅰ区西部和Ⅱ区东部上升趋势微弱,平均为0.22℃/10a。TNn除瑞安、定海和如皋3个站点外,均表现为上升趋势,平均为0.59℃/10a；TXx有78%的站点呈上升趋势,主要集中在Ⅱ区和Ⅲ区东部,其余地区上升趋势比较微弱,Ⅰ区西北部部分站点还表现为下降趋势。全区TNx呈上升趋势,其中Ⅱ区东南部部分地区上升速率较大,上升速率较小的地区零散分布在各区。总体来看,TNx变化趋势的空间差异表现不明显。

92%的站点WSDI处于增加趋势,主要分布在Ⅲ区和Ⅱ区除西南部之外的大部分地区,平均增加趋势2.61 d/10a。87%的站点CSDI呈减少趋势。GSL总体分布为增加趋势,大约占到总站点数的94%,增加趋势较明显的区域是Ⅰ区和Ⅱ区东北部,平均增幅为4.90 d/10a。DTR的空间分布下降趋势的站点数多于上升的站点数,占总站点数的77%,Ⅰ区北部下降趋势比较明显,砀山站下降趋势达-0.56℃/10a。

2.2 极端气温指数的突变分析

M-K突变检验结果表明(表3),近55a长江三角洲地区16个极端气温指数均有突变发生。极端冷指数(ID、FD、TX10、TN10、CSDI)在突变时间点前后均呈现由增加到减少的转变；极端暖指数除SU在突变点后微弱减少外, TR、TX90、TN90、WSDI、GSL在突变点前后均表现出由减少到增加的转变；极值指数中,除TXx在突变点后呈下降趋势外,其它极值指数在突变点前后都经历了由低到高的转变；DTR在突变点前后呈由上升到下降的转变。多数极端气温指数在突变点前后的变化特征表明长江三角洲地区对全球变暖有较好的响应。对比长江三角洲地区与长江流域、珠江流域及全国极端气温的突变情况[21-22],发现多数突变均发生在20世纪80年代至2000年初,并且只发生过一次突变。

表3 长江三角洲地区极端气温指数突变分析

2.3 极端气温指数周期变化分析

图3为长江三角洲地区ID和FD小波方差图。ID在1968—1978年以4a尺度为中心存在明显的高低震荡。1960—1983年在5—10a的时间尺度上存在明显的高低震荡,1960—1990年以17a为中心存在明显高低震荡。由小波方差图可知,ID存在4a、6a、11a、17a的震荡周期,其中17a为主周期。FD在1960—2014年有4—6a的高低震荡变化,1960—1990年以21a为中心存在两次明显的高低震荡变化。从小波方差图得知,FD存在2a、5a、11a、21a的震荡周期,其中21a为主周期。其它极端气温指数小波分析特征见表4。

图3 长江三角洲地区ID和FD小波方差图Fig.3 The wavelet variances of ID and FD in the Yangtze River Delta

2.4 极端气温指数与海拔、经纬度的关系

表5是16项极端气温指数与地理位置的相关系数。多数极端气温指数与纬度、经度和海拔显著相关。ID、FD 、SU、TX90、DTR、TN10、TXx、WSDI与纬度显著负相关,与经度显著正相关。ID 与纬度的相关系数为-0.86,TX90与经度的相关系数为0.61。TX10、TNn与纬度显著正相关,与经度显著正相关。TR、TN90、TNx、GSL与纬度显著正相关,TNx与经度显著正相关。TR、TN90、TXx、TNx、WSDI、GSL与海拔负相关,ID、FD、TN10与海拔正相关。

表4 长江三角洲地区极端气温指数周期分析

表5长江三角洲地区极端气温指数与地理位置的相关系数

Table5ComparisonofcorrelationcoefficientbetweenthelineartrendsinextremetemperatureindicesandgeographicalparametersintheYangtzeRiverDelta

IDFDSUTRTX10TN10TX90TN90纬度Latitude-0.86***-0.72***-0.66***0.29*0.33**-0.33**-0.59***0.29*经度Longitude0.55***0.28*0.50***0.06-0.71***0.050.61***0.12海拔Altitude0.30*0.38**0.01-0.30*0.150.25*-0.15-0.34**TXnTNnTXxTNxWSDICSDIGSLDTR纬度Latitude-0.180.54***-0.40**0.04**-0.27*0.190.65***-0.67***经度Longitude-0.19-0.53***0.56***0.13**0.42***-0.090.090.40***海拔Altitude0.15-0.17-0.32**-0.28**-0.41***-0.19-0.43***0.22

***、**、*表示通过0.001、0.01和0.05水平的显著性检验

从不同纬度带极端气温指数的变化趋势来看(表6),大多数极端气温指数在高纬度带变幅大,在低纬度带变幅小。ID、FD、TN10、TX90随纬度的增加而减少,即纬度每增加1°,ID、FD、TN10、TX90的变化幅度分别减少0.15d/10a、0.68d/10a、0.47 d/10a、-0.99 d/10a。SU和TR的增加幅度在29°N分别是最大值和最小值。TX10、TN90的变幅在29°N最大,在29°N—35°N之间随着纬度的增加而增加。TNx和GSL的变幅随着纬度的增加而增加,TNx在28°N—32°N变幅呈增加趋势,GSL在31°N—35°N变幅呈增加趋势。WSDI和DTR的变幅随着纬度的增加而减少,其变幅分别在31°N—35°N、30°N—35°N随纬度增加呈减少趋势,TXn变幅在28°N—32°N之间变化平稳,30°N以南变幅增加。TXx和CSDI随纬度的变化并未表现出明显的增减趋势。

2.5 长江三角洲地区极端气温指数与区域气候变化的相关分析

为了解长江三角洲地区极端气温指数变化与区域气温增暖的关系,计算了1960—2014年年平均气温与各极端气温指数的相关系数(表7),可以看出12项极端气温指数与平均气温的相关性较好,其中ID、FD、SU、GSL、DTR与平均气温的相关系数在0.6以上,表明长江三角洲地区极端气温指数变化对全球气候变暖有较好的响应。

表6 长江三角洲地区不同纬度带极端气温指数的平均变化趋势

表7 长江三角洲地区极端气温指数变化趋势与平均气温的相关系数

***、**、*分别表示通过0.001、0.01和0.05的显著性检验

为进一步探讨区域气候变暖对极端气温指数的影响,通过M-K方法对长江三角洲地区年平均气温做突变检验发现1996年是明显突变点,依此为节点分别统计突变点后平均气温和各极端气温指数的变化趋势(表8)。可看出,在1996年突变后,平均气温、各项暖指数SU、TR、TX90、TN90、WSDI、GSL和极值指数均表现为上升趋势,冷指数ID、FD、TX10、TN10、CSDI和DTR均呈下降趋势。可见全球变暖背景下,长江三角洲地区变暖趋势明显。

表8 长江三角洲地区平均气温突变后平均气温和极端气温指数变化

2.6 极端气温指数与ENSO的相关分析

图4 1960—2014年厄尔尼诺/拉尼娜事件的发生强度 Fig.4 The occurrence intensity of El Nio /La Nina events from 1960 to 2014

统计1960—2014年的ENSO事件,共发生35次ENSO事件,其中13个年份发生暖事件,22个年份发生冷事件。ENSO事件的发生具有周期性特点(图4),El Nio 事件有3个高峰期,分别为1982—1983年、1991—1992年、1997—1998年。La Nina事件有3个高峰期,分别是1973—1976年、1988—1989年、1999—2000年。

图5为长江三角洲地区ENSO事件与极端气温指数ID和WSDI距平关系图。由图可知,多数厄尔尼诺年ID在减少,负距平几率是85%,69%的厄尔尼诺年下一年ID距平小于0,54%的厄尔尼诺年下一年ID距平大于厄尔尼诺年。68%的拉尼娜年ID距平小于0,32%的拉尼娜年下一年ID距平大于0,50%的拉尼娜年下一年ID距平大于拉尼娜年。半数厄尔尼诺年WSDI在增加,正距平的几率是54%,54%的厄尔尼诺年下一年WSDI距平大于0,46%的厄尔尼诺年下一年WSDI距平大于厄尔尼诺年。55%的拉尼娜年WSDI距平大于0,59%的拉尼娜年下一年WSDI距平小于0,59%的拉尼娜年下一年WSDI距平小于拉尼娜年。

图5 ENSO事件与长江三角洲地区冰冻日数、异常暖昼持续指数距平关系图Fig.5 The relationship between ENSO events and ice days, warm spell duration days anomaly

表9是厄尔尼诺年、拉尼娜年及各自滞后一年16个极端气温指数的统计值。分析可知,暖指日数SU、TR、TN90、WSDI、DSL和极值指数TXn、TXx、TNx在厄尔尼诺年或厄尔尼诺滞后一年大于正常年。在厄尔尼诺年或厄尔尼诺滞后一年,多数暖指日数和极值指数的值在5类年份中最大,表明厄尔尼诺现象加剧了长江三角洲地区暖指日数增加和极值指数上升。在拉尼娜滞后一年,冷指数ID、FD、TX10、TN10多年平均值大于厄尔尼诺年(厄尔尼诺滞后一年)和正常年,表明拉尼娜现象使得冷指日数增加。冷持续日数(CSDI)和月平均日较差(DTR)的值在厄尔尼诺年大于正常年和拉尼娜年,表明厄尔尼诺现象对这两个指数的影响较大。总体上,厄尔尼诺对极端暖指数和极值指数的变化影响较大,对极端冷指数的影响较小。厄尔尼诺对极端气温指数的影响发生在当年或次年,拉尼娜对极端气温指数的影响发生在拉尼娜滞后一年,厄尔尼诺对极端气温的影响大于拉尼娜对极端气温的影响。

表9长江三角洲地区ENSO事件发生前后极端气温指数统计

Table9ComparisonsofaverageextremetemperatureindicesinENSOyears(and lag 1 years)andnormalyearsoverYangtzeRiverDelta

指数类型Indicestype指数Indices暖事件年Warmeventsyears暖事件年+1Warmeventsoneyearlag正常年Normalyears冷事件年Coldeventsyears冷事件年+1Coldeventsoneyearlag绝对指数ID(d)1.281.632.061.662.08AbsoluteindicesFD(d)40.5043.2443.1246.0046.48SU(d)142.52136.07141.67135.77138.96TR(d)96.1897.4998.0098.1495.95相对指数TX10(d)33.8335.0932.3534.6734.83RelativeindicesTN10(d)31.5227.9529.1329.8433.49TX90(d)44.9345.4646.4742.5539.87TN90(d)53.7350.6751.0646.2944.48极值指数TXn(℃)0.190.11-0.50-0.02-0.42RelativeindicesTNn(℃)-7.30-7.45-7.47-7.23-7.65TXx(℃)36.9137.3837.3537.0136.78TNx(℃)27.7228.7228.1327.6827.64其它指数WSDI(d)6.438.056.265.473.39OtherindicesCSDI(d)1.921.561.261.311.48GSL(d)324.22319.76321.23319.36319.72DTR(℃)8.418.308.368.318.35

3 结论与讨论

3.1 结论

(1)近55年长江三角洲地区极端暖指日数(SU、TR、TX90、TN90、WSDI、GSL)和极值指数(TXn、TNn、TXx、TNx)呈显著上升趋势,冷指日数(ID、FD、TX10、TN10、CSDI)和月平均日较差(DTR)呈显著下降趋势。总体上,暖指数的上升趋势大于冷指数的下降趋势,全区范围所有指数的变化趋势均通过了0.05 的显著性检验。

(2)空间分布上,3个气候区极端气温指数变化趋势有所差异,多数极端气温指数在长江三角洲地区北部和南部变化较明显。92%以上的站点暖指日数SU、TR、TX90、TN90、WSDI、GSL呈增加趋势,85%的站点TX90呈增加趋势；所有站点冷指日数ID、FD、TX10、TN10呈减少趋势,87%的站点CSDI呈减少趋势；除TXx外,95%以上的站点其它极值指数为上升趋势。

(3)多数极端气温指数突变发生在20世纪80年代至21世纪初。冷指日数突变前后经历了由增加到减少的转变,多数暖指日数在突变点前后呈现由减少到增加的转变。周期分析表明,多数极端气温指数呈现3—5个周期震荡,主周期均在10a以上。

(4)多数极端气温指数与海拔、纬度、经度显著相关,不同指数与地理位置的相关系数大小有差异。极端气温指数变化与区域气候变暖密切相关,平均气温突变后,ID、FD、TX10、TN10等冷指日数明显减少,SU、TR、TX90、TN90等暖指日数明显增加,表明极端气温指数对气候变暖有较好的响应。

(5)厄尔尼诺对极端气温的影响发生在当年或次年,拉尼娜对极端气温的影响发生在拉尼娜滞后1年,总体上,厄尔尼诺对极端气温的影响大于拉尼娜的影响。

3.2 讨论

采用16个极端气温指数,分析了长江三角洲地区1960—2014年极端气温指数的年际变化趋势和空间分布差异,结果表明该区最低气温与最高气温相关的极端气温指数变化趋势与总体变暖一致,这与全球升温背景下很多区域的研究结论基本一致[20- 25]。聂安祺[26]研究中国三大城市带城市化气候效应,得出长江三角洲地区的气候效应最强。本文得出的结论也印证了这一点,表明快速城市化背景下长江三角洲地区气温上升明显。有研究[27-29]发现,地面气温的上升是不对称的,即最低气温上升明显,而最高气温上升趋势较弱,气温日较差明显变小。本研究得出长江三角洲地区多数基于最低气温的极端气温指数变化幅度大于基于最高气温的极端气温指数变化幅度,气温日较差明显下降,进一步验证了地面气温上升中的“非对称性”现象。周雅清和张雷等人[20,29]的研究表明,国内外大量研究证实的“气温非对称性变化”现象,主要与城市化对地面最低气温的明显增加效应有关。由于台站变迁、观测仪器变更及城市化的影响,导致不同规模城市站地面气温记录序列中存在偏差。有研究[19-20,26,29]表明,城市热岛效应对区域平均气温有明显影响,今后计算区域极端气温时,需要对台站气温资料进行订正以获取消除了城市化效应的气温数据,这样才能更好地分析区域极端气温的变化趋势。

长江三角洲地处气候系统复杂的亚热带季风气候区,ENSO通过影响东亚季风的强度和太平洋副热带高压的位置,进一步影响季风的强度和长江三角洲地区的气候。在强El Nio年,长江三角洲极端气温暖事件增加,意味着热浪的发生频率增加。在强La Nina年,极端气温冷事件增加,寒潮的发生频率增加。李崇银等[30]研究表明,ENSO主要是由东亚季风异常造成的赤道西太平洋异常纬向风所驱动的热带太平洋次表层海温距平的循环。在厄尔尼诺年冬季,长江三角洲为异常偏南风,东亚冬季风偏弱,导致降水偏多气温冷湿；拉尼娜年冬季,长江三角洲为异常偏北风,冬季风偏强,导致降水偏少气温暖干。此外,长江三角洲地区的极端气温事件与ENSO的持续时间有关,ENSO持续时间的长短又与大气环流的持续时间密切相关。ENSO对长江三角洲地区气温影响机理复杂,未来要全面了解ENSO对极端气温的影响,有必要研究ENSO与低纬和中、高纬度环流的关系及其变化的物理过程。虽然ENSO不同位相长江三角洲地区极端气温差异明显,但显然ENSO不是影响区域极端气温变化的唯一原因,除了全球变暖与地理位置因素外,气候系统内部变率、城市温室气体和大气成分变化在内的外部强迫都与极端气温事件变化密切相关,这些要素对极端气温的影响有待于做进一步研究。

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CorrelationanalysisofvariationofextremetemperatureeventsandElNioSouthernOscillation(ENSO)inYangtzeRiverDeltaregionduring1960—2014

JIA Yanqing1,2, ZHANG Bo1,*, ZHANG Yaozong1, TANG Min1, MA Bin1, WANG Guoqiang1

1CollegeofGeographyandEnvironmentalScience,NorthwestNormalUniversity,Lanzhou730070,China2DepartmentofGeography,XinzhouNormalUniversity,Xinzhou034000,China

Based on daily temperature (maximum, minimum, and average) data of 65 stations, spatial and temporal changes of extreme temperature events and the El Nio Southern Oscillation (ENSO) influence on the extreme temperature threshold over Yangtze River Delta were analyzed for the period 1960—2014. The results showed that in the last 55 years, the extreme temperature indices, i.e. summer days (SU), tropical nights (TR), warm days (TX90), warm nights (TN90), warm spell duration days (WSDI), and growing season length (GSL) have all increased significantly, and TN90 showed an increasing rate of 8.55d per decade. The extremal indices (TXn, TNn, TXx, and TNx) had increasing trends in the Yangtze River Delta region, and TNn showed an increasing rate of 0.53℃ per decade. The ice days (ID), frost days (FD), cold days (TX10), cold nights (TN10), and cold spell duration days (CSDI) have decreased significantly by 0.40 d, 4.03 d, 2.56 d, 6.06 d and 0.33 d per decade, respectively, and TN10 showed a decreasing rate of 6.06 d per decade. DTR has decreased by 0.11℃ per decade. For the spatial distribution of SU, TXn and TNx, all meteorological stations showed increasing trends during 1960—2014. TR, TX90, TN90, TNn, TXx, WSDI, and GSL showed increasing trends at 97%, 85%, 98%, 95%, 78%, 92%, and 94% of meteorological stations, respectively. ID, FD, TX10, and TN10 showed decreasing trends for all stations. For CSDI and DTR, 87% and 77% stations showed decreasing trend. Most extreme temperature indices show good correlation with latitude, longitude, and altitude. After the detected abrupt climate changes, extreme warm indices increased, and extreme cold indices decreased significantly. Overall, the effect of El Nio on extreme temperature indices was greater than the effect of La Nina.

extreme temperature indices; spatial distribution; climate change; ENSO

国家自然科学基金项目(41561024)；高校博士学科点专项科研基金项目(20136203110002)；山西省高等学校哲学社会科学研究项目(2015265)

2016- 07- 09; < class="emphasis_bold">网络出版日期

日期:2017- 05- 27

*通讯作者Corresponding author.E-mail: zhangbo@nwnu.edu.cn

10.5846/stxb201607091409

贾艳青, 张勃,张耀宗,唐敏,马彬,王国强.长江三角洲地区极端气温事件变化特征及其与ENSO的关系.生态学报,2017,37(19):6402- 6414.

Jia Y Q, Zhang B, Zhang Y Z, Tang M, Ma B, Wang G Q.Correlation analysis of variation of extreme temperature events and El Nio Southern Oscillation(ENSO) in Yangtze River Delta region during 1960—2014.Acta Ecologica Sinica,2017,37(19):6402- 6414.