安徽省酷热天气分析及预报指标

张娇 王东勇 童金 余金龙 徐怡 郑淋淋 陶玮

摘要 基于安徽省1961—2017年逐日地面最高气温资料，采用Mann-Kendall法对安徽省高温天气事件进行突变分析，发现安徽省2000年后高温事件明显增加。为分析安徽省酷热天气特征和产生机理，文中挑选了35～37 ℃高温天气个例对比分析。结果发现：1）500 hPa西太平洋副高位置和850 hPa气温对酷热天气预报的指示性最好。2）受西太平洋副热带高压不同位置控制，安徽省增温机制不同：当为高压中心控制时，太阳辐射在增温过程中起决定性作用，安徽省易出现酷热天气;当高压中心位于海上，脊线位于安徽省附近时，安徽省高温强度较弱。通过酷热天气个例研究和合成平均分析，文中总结了安徽省酷热天气预报指标。

关键词酷热天气;西太平洋副热带高压;850 hPa气温;因子估算;预报指标

安徽省东邻南京，西邻武汉两大火炉，是酷热天气的高发区域，酷热天气对安徽省电力、农业及医疗等方面都有不利影响（付伟等，2014）。IPCC（2007）指出近50 a来已经观测到了极端温度大范围的变化。在极端高温的界定上，主要有两种方法：一是采用百分位相对阈值法（唐恬等，2014），但李庆祥和黄嘉佑（2011）指出我国夏季最高气温序列大部分台站既不遵从均匀分布，也不遵从正态分布，在用此方法进行极值统计时用有一定弊端;另一种是采用35、38和40 ℃的绝对阈值（邓自旺等，2000;姜荣等，2016），这种划分方法无论在科研上还是在国家局及省市的高温预警、预报业务中都较为普遍，各行業对高温天气的认知也都基于绝对阈值。在全球变暖的背景下，目前对极端高温酷热天气的关注度已非常高（Bonsal et al.，2001;Ke and Wen，2009;Iqbal et al.，2016）。邓自旺等（2000）发现1980年以来随着全球气候的快速增暖，长江三角洲极端高温事件（EHTE）发生的频数有增加的趋势。很多研究发现1960年以来华东地区最高气温的演变以“高-低-高”的年代际振荡为主（侯依玲和陈葆德，2009;史军等，2009），但张英华等（2016）在研究中国东部夏季极端高温的空间分布特征中发现，江淮、黄淮地区极端高温增多趋势并不是很明显，甚至出现减少趋势。安徽省位于江淮之间，同时又位于我国华东西部，靠近华中地区，极端气温变化究竟遵循什么样的规律，是否有明显的年代际变化还需要深入分析。对于极端高温天气时空分布特征目前也有很多研究：史印山等（2009）发现京津冀地区40 ℃以上的极端高温天气90%以上都出现在6、7月。梁梅和吴立广（2015）发现淮河以北地区的极端高温天气主要集中在6、7月，而以南的区域主要集中在7、8月。不同区域，极端高温天气的天气气候背景有明显差异。连志鸾和王丽荣（2003）分析了2002年夏季石家庄两类历史极端高温成因，发现大陆暖高压和副热带高压（下文简称副高）暖气团控制是造成两类高温出现的根本原因。贺哲等（2007）发现2005年6月22—23日郑州出现的40 ℃以上的极端高温天气是由河套高压和副热带急流两系统相互作用引起的强下沉气流造成。邹海波等（2015）发现偏强的下沉运动会使空中云雨减少，地表吸收的太阳短波辐射偏强，地表温度偏高，地表向上的感热通量和长波辐射也随之增大。任永建等（2012）发现低海拔的台站极端高温发生的频率偏多。谭红建和蔡榕硕（2015）发现近10 a来，西太平副高明显西伸有利于夏季中国南方城市的极端高温事件的频繁发生。目前对于淮河以北地区极端高温酷热天气的发生机理已经有了很深入的研究，但对于沿淮淮河以南地区，许多研究指出西太平洋副高较强时该区域易出现高温天气，但高温天气与降雨一样，也有强弱之分，副高控制的高温天气的强弱、范围与副高的强度、范围、位置哪些指标对应关系好·高温预报，尤其是酷热天气预报中的关键因子是什么·在西太平洋副高不同位置控制下的高温天气形成机理是否一致等，均需要联系预报实务进行深入研究。

1 资料和方法

应用1961—2017年逐日08时—次日08时安徽省72站高温整编资料。NCEP 2.5°×2.5°再分析高度场、气温和风场资料以及2013年和2002年NCEP 1°×1°网格距再分析高度场、气温和风场资料。文中依据安徽省气象台发布黄色、橙色和红色预警信号的气温值对安徽省高温进行界定，大于等于35 ℃为高温天气，大于等于37 ℃为极端高温天气，大于等于40 ℃为酷热天气。同时规定安徽省72站中出现大于等于36个市县大于等于35 ℃的高温天气时为一个高温日，出现大于等于18个市县大于等于37 ℃的高温天气时为一个极端高温日，出现大于等于9个市县大于等于40 ℃的高温天气时为一个酷热日。

在计算太阳辐射值时应用了2013年8月11日安徽省合肥站和江苏省南京市以及2002年8月3日合肥站的太阳静辐射能值。

文中应用Mann-Kendall法对安徽省高温天气和极端高温天气事件进行气候突变检验（魏凤英，1999）。该方法可以明确突变开始时间，并指出突变区域。

在安徽省极端高温天气因子估算中采用文献（朱乾根等，2000）中热力学公式：

Tt=-v·T-（Yd-Y）·ω+1cpdQdT。（1）

2 安徽省极端高温天气分布特征

2.1 安徽省最高气温极值分布特征

图1为1961—2017年安徽省80个市县最高气温最大值分布，可以发现安徽省1961年以来的最高气温出现在大别山区的霍山，达到43.3 ℃。全省最高气温极大值的高值区分布在安徽省淮河以北地区北部、大别山区和皖南低海拔山区以及合肥、芜湖和马鞍山等人口密集城市，极值普遍在41～43 ℃之间，其中大别山区和皖南山区低海拔山区站点的平均海拔高度值约95 m，海拔最低在江南西部的东至县为23 m，最高在安徽东部旌德县218 m;黄山、九华山和岳西高海拔山区高温最大值分别为28.1 ℃（海拔1 841 m）、36.1 ℃（海拔648 m）和38.8 ℃（海拔435 m）;其他大部分市县高温极大值普遍在40～41 ℃。从高温极值的分布年份来看，全省80个市县高温极值有25个出现在2013年，其次是2017年和1967年各9个市县，1966和1988年各8个市县，2003年7个市县，其余年份均小于3个市县，安徽省80市县中高温极值出现在2000年后的共43个，占所有市县的54%，表明近年来极端高温出现范围或频次明显增大。

2.2 安徽省高温和极端高温天气时间分布特征

在统计安徽省高温日数中，按照前文资料方法统计安徽省的高温日、极端高温日和和酷热日。在此基础上应用Mann-Kendall法（魏凤英，1999）统计了1961—2017年安徽省高温日的年分布特征，图中Uf是按时间序列顺序计算的高温事件统计量序列，可以表征高温事件随时间的增减，Ub为时间序列逆序，其与Uf交叉点的值所对应的时间一般为气候突变点。两图中Uf值均在2000年后开始大于0并持续增大，Uf时间曲线和Ub时间序列逆序相交于2000年，同时图2a中Uf值在2013年后都接近或超过了α=1.64的0.1信度检验;图2b中Uf值2013年后均达到或超过α=1.64的0.1信度的显著性水平检验，2017年值为1.98，已达到0.05信度的显著性水平检验。以上分析说明安徽省高温事件和极端高温事件在2000年发生突变，2000年后有增加趋势，尤其2013年后显著增加。酷热日数用此方法无突变点，总体呈上升趋势。1961—2017年共有27个酷热日，其中2000年后有15个，将近56%，尤其是2013年和2017年，极端高温日明显偏多，2013年连续8天酷热日，为历史酷热日最多年份。

3 安徽省酷热天气区域划分

为进一步分析安徽省酷热天气的区域特征，将27个酷热天气个例进行区域划分。淮河和长江将安徽省天然划分为5个区域：淮北地区、沿淮、江淮之间、沿江和江南。统计27个极端高温酷热天气每个个例5个区域极端高温站点占当日所有极端高温站点的百分率，因为气温分布有一定的连续性，因此统计时分别从北到南和从南到北进行百分率累加，累加百分率超过80%，并且累加超过80%的区域中每一区域的酷热站点达到或超过总的酷热站数的15%，则认为该区域为酷热天气的主要发生区域，结果发现安徽省酷热天气的分布模态主要有三种：沿淮淮河以南（15个个例）、沿江江南（7个个例），沿淮淮北（3个个例）、这三种分布特征的个例累加有25个。由以上个例统计可以发现安徽省酷热天气以沿淮淮河以南类型最多，近年来最强的一次出现在2017年7月27日（图3a）;其次是沿江江南类，近年来最强的一次出现在2013年8月10日（图3b）。安徽省地跨两个气候带，淮北地区属于暖温带，而淮河以南属于亚热带，因此在高温分布上首先表现为沿淮淮北地区与沿淮淮河以南的时空划分，从时间分布来看沿淮淮北地区的酷热天气均发生在6月副高较弱时段，而沿淮淮河以南则均出现在7—8月，副高强盛期，这两种极端高温天气的影响系统明显不同，对于沿淮淮北地区极端高温天气的发生机理，文献（张迎新和张守保，2009;任晨辰等，2017;高丽等，2019;李崇银等，2019）已有深入的分析研究，指出在500 hPa西北气流的控制下，非绝热加热和西北气流下的垂直输送项比较重要，因此文中不再赘述。文中将主要分析副高控制下的沿淮淮河以南和沿江江南这两个安徽省有代表性区域分布特征的极端高温天气的主要因子。其中沿淮淮河以南区域中的1966年的4个个例并非典型的副高控制天气形势，在进行合成平均时予以剔除。1966年8月6—9日安徽省连续4 d高温，尤其是大别山区的霍山连续4 d≥42 ℃，其中8月9日43.3 ℃，为安徽省最高气温。这4 d的天气形势并非为西太平洋副热带高压中心控制，而为西太平洋副热带高压西北侧的西南风影响，早晨最低气温普遍在25 ℃左右，日温差较大，平流增温也并不明显，大别山区上空850 hPa最高气温在23～24 ℃，气温值并不很高。1966年无太阳辐射资料，1966年后此天气形势下未出现酷热天气，因此目前还无法计算该天气形势下增温原因，但山区特殊的地理性质所导致的比热容差异很可能是其迅速增温的一个重要原因。

为分析酷热天气的主要因子，对比了沿淮淮河以南和沿江江南较弱高温天气的形势和要素特征，挑选了1961—2017年所有较弱（35～37 ℃）的高温天气过程，同样采用百分率累加方法划分区域。沿淮淮河以南的个例选取，要求7—8月的日最高气温值在35～37 ℃之间的站数≥36站，全省没有超过37 ℃站点，沿淮淮河以南的高温站数占所有高温站数的百分率≥85%，同时沿江江南的高温百分率小于80%，1961—2017年符合以上条件的个例共13例。沿江江南高温个例选取沿江江南7—8月的日最高气温值在35～37 ℃的站数≥23站的高温日（小于此数，个例数成倍增长），且沿江江南35～37 ℃高温站数占所有高温站数的百分率≥80%，全省无37 ℃以上高温，达到此标准的个例共6个。

4 安徽省酷热天气与35～37 ℃高温天气的对比

4.1 不同区域40 ℃以上酷热天气与35～37 ℃高温天气500 hPa高度对比

图4分别给出了沿淮淮河以南出现≥40 ℃高温（11个例）与出现35～37 ℃高温天气（13个例）和沿江江南出现≥40 ℃高温天气（7个例）与出现35～37 ℃高温天气（6个例）的500 hPa高度和850 hPa气温的平均场合成分布。从500 hPa高度分析可以发现，酷热天气时西太平洋副热带高压的590 dagpm均控制安徽省淮河以南上空，沿淮淮河以南类的西太平洋副热带高压中心位于沿淮淮河以南，而沿江江南類的副高中心仅接近沿江江南地区，中心位置偏东，位于120°～135°E、27°～33°N附近。35～37 ℃高温天气，588 dagpm恰好对应高温天气的出现区域，副高中心都没有伸展到我国大陆，位于海上。沿淮淮河以南类无论是≥40 ℃酷热天气还是35～37 ℃的高温天气，西太平洋副高脊线在安徽省上空的位置均位于30°～31°N附近。沿江江南类≥40 ℃酷热天气，西太平洋副高脊线位于安徽南边界附近;35～37 ℃的高温天气，西太平洋副高脊线的位置明显偏南，位于江西和浙江中部地区。

4.2 不同区域40 ℃以上酷热天气与35～37 ℃高温天气850 hPa气温对比

在预报业务中，安徽省高温天气（某一区域气温普遍达到或超过35 ℃）的传统经验指标为850 hPa处温度大于等于20 ℃;700 hPa处温度大于等于12 ℃;500 hPa处温度大于等于-4 ℃。由图3可以发现，安徽省两个区域35～37 ℃的高温天气850 hPa上空都为超过22 ℃的高温中心，此值略大于安徽省35 ℃以上高温天气850 hPa处温度大于等于20 ℃的经验阈值，这很可能与文中所选取个例均需要较大范围，因此平均值比安徽省经验指标的最低阈值略偏高。对于酷热天气，安徽省无历史经验指标可遵循，但从图3可以看出两个区域酷热天气，淮河以南上空850 hPa气温均为高值中心，气温值均超过25 ℃。

为在高温天气预报中，能给预报员更详细的参考，表1给出了文中统计的27个酷热天气每个个例超过40 ℃的站点数以及副高和850 hPa气温特征。表2根据文中所分析的500 hPa和850 hPa的平均特征，以及表1中的个例分析，总结了安徽省淮河以南和江南地区酷热天气、35～37 ℃高温天气的基本特征，为安徽省不同区域、不同程度高温天气的预报提供参考依据，同时也可作为我国副高控制天气形势下高温天气预报的参考。

4.3 850 hPa高温中心与西太平洋副热带高压的对应关系

由图4可以发现，酷热天气时850 hPa高温中心比500 hPa西太平洋副热带高压中心位置沿脊线向偏西方向平移。淮河以南35～37 ℃的高温天气时，华东地区的850 hPa高温中心位于大陆的西太平洋副热带高压脊线附近，沿江江南类35～37 ℃的高温天气时，850 hPa高温中心位于588 dagpm线以南及西太平洋副热带高压脊线以北的安徽境内，这很可能由于该形势下西太平洋副热带高压的西北侧同时有西风槽影响，因此加大了副高与槽前区域的等高线密度，加大了此处的风速，进而使此处的暖平流增温作用增大，形成高温中心。从图4还可以发现，尽管江苏省更接近西太平洋副热带高压中心，但可能由于江苏近海，受海洋气温的调节，其850 hPa的气温要略低于安徽、湖北及江西北部区域。该结论与史军等（2009）的结论：“华东日平均最高气温在华东中西部的浙江、安徽和江西大部分地区较高”有相似之处。

同样对酷热天气的700 hPa和500 hPa气温值进行以上的分区平均分析，发现这两层气温高值中心与地面酷热天气区域的对应关系并不好，并且不同个例氣温最大值跨度也很大。因此从中低层气温场对高温或酷热天气的指示效果来看，850 hPa气温的预报性最好，酷热天气时安徽省上空850 hPa最高气温值普遍大于25 ℃，在25～27 ℃之间，跨度较小，并且高温区域与地面酷热区域对应关系也较好。

5 安徽省酷热天气因子估算及与35～37 ℃高温天气因子对比

为了进一步分析西太平洋副热带高压控制下安徽省酷热天气与35～37℃高温天气的主要影响因子，需要对两种强度高温天气的主要影响因子进行定量分析。

5.1 酷热天气因子估算

当气压变化小，地面气温的局地变化主要取决于温度平流、垂直输送和非绝热加热因子（式（1））。为分析酷热天气的主要因子，以2013年8月11日为例，选取40 ℃以上极端气温频率出现最高的区域118°E附近，应用NCEP 1°×1°再分析资料，分别绘制了此过程气温平流、垂直速度分布。

5.1.1 平流作用分析

由118°E温度平流剖面（图5a）可以看出在600 hPa以下，高温区域（118°E，30°～33°N）14时的温度平流值普遍在-1×10-5～1×10-5K/S，即6 h由温度平流引起的变化在-0.22～0.22 ℃之间，由温度平流引起的温度变化相对较小。

5.1.2 气流下沉引起的增温

图5b中31°～33°N，500～1 000 hPa黑线为14时不同层次的副高脊线分布，脊线以南为东南风，以北为西南风，由图中可以发现脊线下方为下沉运动最强区域，从500 hPa至1 000 hPa脊线位置逐渐偏南，相对应下沉速度最大区域也逐渐南移，在32°N附近700 hPa以下下沉速度最大为0.4 Pa/s，下沉气流最明显的层次为800～925 hPa，两层高度差为2 041-761=1 280 m，气温差为31.5-20.5=11 ℃，r=0.86 ℃/（100 m），由垂直运动项公式（Yd-Y）·ω可以估算30°N附近由气团下沉引起的升温：0.4/9.8×3 600×（1-0.86）/100=0.21 ℃/h，以4～6 h估算，引起的增温为：0.8～1.3 ℃，即1 ℃左右。

5.1.3 太阳辐射增温

在夏季，气温的局地变化中非常重要的一项为非绝热加热项，公式为：ΔTΔt=gcp·ΔEΔp

，其中cp为干空气的定压比热。E为Z气层的净辐射能。安徽省的地面太阳净辐射观测站只有合肥站，因此参考合肥站太阳净辐射能值，E为14.26×106 J/m2，850 hPa以上从08时至14时气温变化均小于0.5 ℃，即850 hPa以上各层的净辐射为零，从地面到850 hPa气压差为989-850=139 hPa，代入公式计算可得08—14时由太阳辐射引起的增温为6 ℃。若参考南京站的净辐射能值，E为17.25×106 J/m2，则由太阳辐射引起的增温约为7 ℃。

5.2 酷热天气与35～37 ℃高温天气因子对比

以离合肥较近的马鞍山站分析，该站2013年8月11日早晨08时气温为33℃，由气流下沉引起的增温为1 ℃左右，由非绝热加热引起的增温为6～7 ℃，以上结果总和恰好可达到40 ℃左右的高温极值。由于500 hPa至1 000 hPa副高脊线向偏南方向移动，因此安徽省酷热天气发生区域不仅对应500 hPa脊线附近的下沉区域，与500 hPa脊线以南的区域对应也较好。从同日全省14时的气温对比来看，副高脊线下方下沉气流最旺盛的区域对应的地面高温普遍比同纬度、相似海拔其他区域偏高1 ℃，与由下沉增温引起的气温增加估算值相当。此外，该日安徽省江南东部地区08时早晨气温明显低于平原地区2～4 ℃，但至14时，该区域气温相对于同纬度平原地区偏高，达到41 ℃，此区域为安徽省皖南山区，海拔普遍在200 m左右。马红云等（2018）指出不同下垫面升温程度不同。山区的地理性质，使其比热容值一般比平原地区小，因此无论是夜晚降温还是白天升温都要快于、强于平原地区。

应用以上方法同样估算淮河以南地区35～37 ℃的高温天气20020803个例的影响因子：平流项增温：0.2 ℃;太阳辐射增温：2.3 ℃;下沉增温：3 ℃;08时气温为28.6 ℃，累加以上各主要因子项，估算14时最高气温为34.1 ℃，接近当日的最高气温35.7 ℃。由各项估值大小可以发现，该天气形势下，太阳辐射增温值明显小于酷热天气形势的值，与下沉增温值大小相近。

6 安徽省高温酷热天气指标

目前对极端高温天气的气温预报，模式都存在较大误差（吴乃庚等，2017）。以2013和2017年为例，两个年份酷热天气累加共计12 d，ECMWF的地面2 m气温预报中，这12 d的前10 d的共计120个时次的预报中，安徽省沿淮淮河以南所有格点中出现≥1个格点40 ℃以上高温的时次仅3次，并且预报位置与实际40 ℃以上酷热区域位置不符合，尤其2017年酷热天气的144～240 h预报中，预报气温值仅在35～36 ℃左右。因此酷热天气的预报，如果仅依赖于各数值预报模式的2 m气温预报有一定弊端。前文分析40 ℃以上酷热天气预报的重要因子为：500 hPa西太平洋副热带高压中心位置和850 hPa气温，这两因子在数值预报中稳定度都相对较高，可以作为预报参考。

应用表1中安徽省1961—2017年所有酷热天气500 hPa高度场和850 hPa气温特征，同时结合图4a、b的高度场和气温特征，筛选安徽省酷热天气预报指标：选取NCEP2.5°×2.5°格点资料，115°～120°E、30°～35°N区域内共9个格点，对500 hPa高度和850 hPa气温组合实验，最终确定850 hPa气温场上≥23 ℃的格点数≥6，并且≥24.5 ℃的格点数≥4或≥25.5 ℃的格点数≥2，同时要求120°E 500 hPa副高脊线位置在30°～35°N之间（500 hPa纬向风等于0）并且9个格点中500 hPa高度最大值≥592 dagpm，则记录为该日达到出现酷热天气的指标（表3）。按照以上条件进行检索，1961—2017年达到指标的日数共56 d，在达到指标的日期中发现，27个极端高温天气个例中除了3个淮北酷热天气和1966几个非副高控制类的酷热天气，其余个例全部能通过以上指标检索出，并且在检索出的56个日数中，其中连续三天达到指标的过程中超过40 ℃的站点数均≥4站，过程中出现≥10站的酷热天气的概率达到87%。在连续3 d都达到指标的所有过程中，只有2013年8月6日在第一天达到指标就出现酷热天气，其余所有过程第一天达到指标时都未出现10站以上40 ℃的酷热天气，甚至有些过程，当天并没有出现40 ℃以上高温天气，但从第二天起，全部都满足出现40 ℃以上极端高温天气，说明满足指标持续时间越长，越有利于出现酷热天气。在应用此指标时同时要参考指标出现的日期是否连续，如连续多天出现该指标，则出现较大范围的酷热天气的可能性大一些，而仅仅1～2 d出现该指标，则可能局部地区出现40 ℃以上的酷热天气或会出现空报，因此在预报业务中，要同时考虑指标的连续性应用。

7 結论

1）1961—2017年安徽省高温极大值中心分布在安徽省淮河以北地区北部、大别山区和皖南山区的低海拔地区以及合肥、芜湖、马鞍山等人口密集城市，极值普遍超过41 ℃。安徽省极端高温事件在2000年发生突变，2000年后极端高温事件增加尤为明显。2013年高温天气范围最大，极端性最强，其次是2017年和1967年。

2）安徽省沿淮淮河以南和沿江江南酷热天气主要发生在西太平洋副热带高压控制的天气形势下，普遍出现在7—8月。酷热天气时，酷热区域上空500 hPa平均位势高度超过590 dagpm。安徽省沿淮淮河以南区域无论酷热天气还是35～37 ℃的高温天气，副高脊线在安徽省上空的平均位置均位于30～31°N附近，但酷热天气时副高中心位于安徽省南部，而35～37 ℃的高温天气时副高中心位于海上。沿江江南区域酷热天气时副高中心位于安徽南边界附近;35～37 ℃高温天气副高脊线位于江西和浙江中部地区，副高中心位于海上。

3）850 hPa气温中心与地面高温中心对应关系较好。安徽省酷热天气时，850 hPa高温中心都超过25 ℃;35～37 ℃的高温时，850 hPa平均气温为22 ℃，850 hPa气温中心与西太平洋副热带高压中心西侧伸向大陆脊线附近区域的对应关系较好。

4）安徽省处于副高的不同位置，增温机制不同：当安徽省为副高中心控制时，太阳辐射在增温过程中起决定性作用，下沉增温值相对较小，安徽省易出现酷热天气;当副高中心位于海上，安徽省位于副高脊线附近时，太阳辐射增温与下沉增温值大小相近，对应安徽省高温天气强度较弱。

5）文中融合了酷热天气预报中的关键因子，形成了安徽省酷热天气预报的客观指标，但在应用时要同时结合指标的持续日数进行预报。文中指标及所总结的安徽省酷热天气预报关键因子也可作为华东中西部副高控制区域高温天气预报的参考。

参考文献（References）

Bonsal B R，Zhang X，Vincent L A，et al.，2001.Characteristics of daily and extreme temperatures over Canada[J].J Climate，14（9）：1959-1976.

邓自旺，丁裕国，陈业国，2000.全球气候变暖对长江三角洲极端高温事件概率的影响[J].南京气象学院学报，23（1）：42-47. Deng Z W，Ding Y G，Chen Y G，2000.Effects of global warming on the probability of extreme high temperature event in the Yangtze Delta[J].J Nanjing Inst Meteor，23（1）：42-47.（in Chinese）.

付伟，许信旺，司红君，等，2014.极端气温事件对安徽省农业生产的动态影响分析[J].气象科学，34（4）：443-449. Fu W，Xu X W，Si H J，et al.，2014.Dynamic effect of extreme temperature events on agricultural production in Anhui[J].J Meteor Sci，34（4）：443-449.（in Chinese）.

高丽，任宏利，郑嘉雯，等，2019.基于NCEP-GEFS回算资料的我国极端温度变化特征研究[J].大气科学学报，42（1）：58-67. Gao L，Ren H L，Zheng J W，et al.，2019.Diagnosis features of extreme temperature variations in China based on the NCEP-GEFS reforecasts[J].Trans Atmos Sci，42（1）：58-67.（in Chinese）.

贺哲，李平，喬春贵，等，2007.郑州极端高温天气成因分析[J].气象，33（3）：68-75. He Z，Li P，Qiao C G，et al.，2007.Reason for extreme high temperature in Zhengzhou，Henan Province[J].Meteor Mon，33（3）：68-75.（in Chinese）.

侯依玲，陈葆德，2009.近46年来华东及周围地区最高与最低气温时空演变的气候特征[J].高原气象，28（6）：1478-1484. Hou Y L，Chen B D，2009.Climatic characteristics of spatial-temporal variations of maximum and minimum surface air temperatures in East China and its surroundings during the past 46 years[J].Plateau Meteor，28（6）：1478-1484.（in Chinese）.

IPCC，2007.IPCC fourth assessment report （AR4）[M].Cambridge：Cambridge University Press：46-81.

Iqbal M A，Penas A，Cano-Ortiz A，et al.，2016.Analysis of recent changes in maximum and minimum temperatures in Pakistan[J].Atmos Res，168：234-249.

姜荣，陈亮，象伟宁，2016.上海市极端高温天气变化特征[J].气象与环境学报，32（1）：66-74. Jiang R，Chen L，Xiang W N，2016.Characteristics of extreme high temperature weather in Shanghai[J].J Meteorol Environ，32（1）：66-74.（in Chinese）.

Ke W，Wen C，2009.Climatology and trends of high temperature extremes across China in summer[J].Atmospheric and Oceanic Science Letters，2（3）：153-158.

李崇银，杨辉，赵晶晶，2019.大气环流系统组合性异常与极端天气气候事件发生[J].大气科学学报，42（3）：321-333. Li C Y，Yang H，Zhao J J，2019.Combinational anomalies of atmospheric circulation system and occurrences of extreme weather/climate events[J].Trans Atmos Sci，42（3）：321-333.（in Chinese）.

李庆祥，黄嘉佑，2011.对我国极端高温事件阈值的探讨[J].应用气象学报，22（2）：138-144. Li Q X，Huang J Y，2011.Threshold values on extreme high temperature events in China[J].J Appl Meteorol Sci，22（2）：138-144.（in Chinese）.

连志鸾，王丽荣，2003.2002年夏季石家庄两类历史极端高温成因分析[J].气象科技，31（5）：284-288. Lian Z L，Wang L R，2003.Study of two extreme high temperature events during summer 2002 in Shijiazhuang[J].Meteor Sci Technol，31（5）：284-288.（in Chinese）.

梁梅，吴立广，2015.中国东部地区夏季极端高温的特征分析[J].气象科学，35（6）：701-709. Liang M，Wu L G，2015.Analysis on features of summer extreme high temperature in Eastern China[J].J Meteorol Sci，35（6）：701-709.（in Chinese）.

马红云，董轩，孙岑霄，2018.南京地区高温天气下城市化影响的模拟研究[J].大气科学学报，41（1）：67-76. Ma H Y，Dong X，Sun C X，2018.Numerical simulations of urbanization impacts under hot weather conditions in Nanjing[J].Trans Atmos Sci，41（1）：67-76.（in Chinese）.

任晨辰，段明铿，智协飞，2017.不同气候背景下我国冬夏两季极端气温特征分析[J].大气科学学报，40（6）：803-813. Ren C C，Duan M K，Zhi X F，2017.Characteristics of extreme surface air temperature in winter and summer over China under different climate backgrounds[J].Trans Atmos Sci，40（6）：803-813.（in Chinese）.

任永建，杜良敏，肖莺，等，2012.近49年来湖北省极端高温事件及其对区域增温的贡献[J].气象，38（9）：1145-1149. Ren Y J，Du L M，Xiao Y，et al.，2012.The extreme high temperature events and contribution to regional warming in recent 49 years in Hubei Province[J].Meteor Mon，38（9）：1145-1149.（in Chinese）.

史军，丁一汇，崔林丽，2009.华东极端高温气候特征及成因分析[J].大气科学，33（2）：347-358. Shi J，Ding Y H，Cui L L，2009.Climatic characteristics of extreme maximum temperature in East China and its causes[J].Chin J Atmos Sci，33（2）：347-358.（in Chinese）.

史印山，谷永利，林艳，2009.京津冀高温天气的时空分布及环流特征分析[J].气象，35（6）：63-69. Shi Y S，Gu Y L，Lin Y，2009.Analysis of the temporal and spatial distribution and circulation features of high temperatures in Beijing，Tianjin and Hebei[J].Meteor Mon，35（6）：63-69.（in Chinese）.

谭红建，蔡榕硕，2015.2000年以来福州地区夏季极端高温的新特征及成因探讨[J].大气科学，39（6）：1179-1190. Tan H J，Cai R S，2015.New characteristics of heat extremes in Fuzhou since 2000 and the possible causes[J].Chin J Atmos Sci，39（6）：1179-1190.（in Chinese）.

唐恬，金荣花，彭相瑜，等，2014.2013年夏季我国南方区域性高温天气的极端性分析[J].气象，40（10）：1207-1215. Tang T，Jin R H，Peng X Y，et al.，2014.Analysis on extremely high temperature over Southern China in summer 2013[J].Meteor Mon，40（10）：1207-1215.（in Chinese）.

魏凤英，1999.现代气候统计诊断與预测技术[M].北京：气象出版社：69-72. Wei F Y，1999.Modern climate statistical diagnosis and Prediction Technology[M].Beijing：Meteorological Press：69-72.（in Chinese）.

吴乃庚，曾沁，刘段灵，等，2017.日极端气温的主客观预报能力评估及多模式集成网格释用[J].气象，43（5）：581-590. Wu N G，Zeng Q，Liu D L，et al.，2017.Evaluation on subjective and objective diurnal extreme temperature forecasts and multi-model consensus gridded forecast application[J].Meteor Mon，43（5）：581-590.（in Chinese）.

张英华，李艳，李德帅，等，2016.中国东部夏季极端高温的空间分布特征及其环流型[J].高原气象，35（2）：469-483. Zhang Y H，Li Y，Li D S，et al.，2016.Study on the space distribution and circulation pattern of extreme high temperature over Eastern China in summer[J].Plateau Meteor，35（2）：469-483.（in Chinese）.

张迎新，张守保，2010.2009年华北平原大范围持续性高温过程的成因分析[J].气象，36（10）：8-13. Zhang Y X，Zhang S B，2010.Causation analysis on a large-scale continuous high temperature process occurring in North China plain[J].Meteor Mon，36（10）：8-13.（in Chinese）.

朱乾根，林锦瑞，寿绍文，等，2000.天气学原理和方法[M].北京：气象出版社：28. Zhu Q G，Lin J R，Shou S W，et al.，2000.Synoptic principles and method[M].Beijing：Meteorological Press：28.（in Chinese）.

邹海波，吴珊珊，单九生，等，2015.2013年盛夏中国中东部高温天气的成因分析[J].气象学报，73（3）：481-495. Zou H B，Wu S S，Shan J S，et al.，2015.Diagnostic study of the severe high temperature event over Mid-East China in 2013 summer[J].Acta Meteorol Sin，73（3）：481-495.（in Chinese）.

Analysis and forecast indexes of extreme hot weather in Anhui Province

ZHANG Jiao1，WANG Dongyong1，TONG Jin1，YU Jinlong2，XU Yi1，ZHENG Linlin1，TAO Wei1

1Key Lab of Strong Weather Analysis and Forecast，Anhui Meteorological Observatory，Hefei 230031，China;

2Anhui Key Lab of Atmospheric Science and Satellite Remote Sensing，Anhui Institute of Meteorological，Hefei 230031，China

Based on the daily maximum ground temperature data in Anhui Province from 1961 to 2017，the mutation analysis of high temperature events in Anhui Province was carried out by using Mann Kendall method，and it was found that the high temperature events increased significantly after 2000.In order to analyze the characteristics and mechanism of the extreme hot weather in Anhui Province，35—37 ℃ high temperature weather cases were selected for comparative analysis.The results showed that：（1） location of subtropical high in the Western Pacific at 500 hPa and temperature at 850 hPa were the best indicators for surface high temperature prediction.（2） As the center of the western Pacific subtropical high was at different locations，the warming mechanism in Anhui Province was obviously different.If the area was controlled by the center of the subtropical high，the heat caused by solar radiation was much larger than that from the airflow subsidence，thus Anhui Province was prone to experience extreme hot weather.When the center of the western Pacific subtropical high was over the sea and Anhui Province was near its ridge，the intensity of high temperature weather was much weaker in Anhui Province.Based on case study and composite average analysis，the paper summarized the forecast indexes of extreme hot weather in Anhui Province.

extreme hot weather;the Western Pacific Subtropical High;850 hPa temperature;factor estimation;forecast index

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20190718001

（責任编辑：张福颖）