1960—2019年沙雅县极端天气的气候特征分析

陈 丹，袁华江，张永华，赵 霞

（1.沙雅县气象局，新疆 沙雅842200；2.阿克苏地区气象局，新疆 阿克苏843000）

IPCC第五次工作报告指出，近百年来全球气温变暖明显，1880—2012年全球升温0.85℃，大陆增温比海洋增温更为明显，人类生产生活对气候的影响越发显著[1]。中国气候增温且速率高于全球平均值；西北地区气温上升，干旱区极端高温事件显著增加；年降水量区域差异大，西北地区湿润程度增加[2-8]。新疆地处西北边陲，地形特殊且下垫面复杂，生态环境脆弱，极易受气候变化的影响。学者研究显示：增温趋势明显且升温主要集中在秋冬季节；北疆升温趋势明显，气温有周期变化规律，东西气温增速大于南北；南疆塔里木盆地增温呈非对称增温特征；天山山区降水量显著增加，北疆降水增加趋势显著而南疆变化不明显[9-16]。现有研究区域多集中于北疆以及天山山区一带，且研究对象多为单一的气象要素，少有南疆近年极端天气事件研究。

沙雅县位于塔里木盆地北部边缘，北依天山南拥大漠，光热资源充足，塔里木河自西向东贯穿境内滋养着两岸22.7万hm2胡杨林和15.3万hm2耕地。沙雅县是拥有全疆最大的棉花种植基地和国家重点胡杨林保护区，受当地社会经济发展影响，过去60 a沙雅县气候变化明显，极端气候事件的变化，给当地农业发展和生态环境保护造成难题。开展当地极端天气事件的研究分析，一方面能有效地指导现代化农业种植，促进农作物提质增效；另一方面，为实施“塔里木河流域胡杨林保护计划”提供气候变化依据，助力生态环境修复工程。揭示西风带控制下干旱区极端天气气候变化特征，为当地生态文明建设和现代化农业进程提供科学判据。

1 资料与统计方法

1.1 资料

沙雅国家基本气象站建于1959年8月1日，气象探测环境保护较好，建站之初为气候站，2009年正式升级为国家基本气象站，自该站建立以来观测仪器均使用经国家授权鉴定机构鉴定的合格气象仪器，观测方法和数据处理始终遵守《地面气象观测规范》的相关规定，观测数据具有较强的代表性、准确性和比较性。本文使用沙雅国家基本气象站1960—2019年气象观测资料；本文季节划分为春季（3—5月），夏季（6—8月），秋季（9—11月），冬季（12月—次年2月）。

1.2 资料统计分析方法

1.2.1 一元线性回归方法

定义某气象要素（yi）随年份（xi，i=1，2，3，…，60）序列的一元线性回归方程：

a为回归常数，b为回归系数（倾向值），其中：x1=1960，x2=1961，…，x60=2019，并进行显著性水平检验。

其中回归系数b用最小二乘法估计计算公式：

回归常数a计算公式：

1.2.2 Mann-Kendall法

是一种非参数统计检验方法，以下简称M-K检验法，在气候变化序列平稳的前提下，对于n个样本量的时间序列x，构造一秩序列：

ri表示xi>xj的累计值（1≤j≤i）；

在时间序列随机独立的假定下，定义统计量：

给定显著性水平（α=0.05，U0.05=±1.96），当|UFk|>Uα，表示序列有显著变化趋势；按同样的方法应用到反序列中得到曲线UBk，UF＞0表示序列上升趋势，UF＜0表示序列呈下降趋势。0.05显著性检验和0.01显著性检验临界值分别为u0.05=±1.96和u0.01=±2.56，当他们超过临界值表有显著上升或下降趋势，如果UF线和UB线有交点且交点在临界线之间，那么交点对应的时刻即突变开始时间。

1.2.3 Morlet小波分析法

亦称多分辨率分析法，是一种常用的分析时间序列的变化尺度和变化趋势的方法，研究不同尺度的周期随时间的变化，具有多分辨率分析和对信号的自适应特征，气象要素周期变化复杂，本文采用小波分析揭示气象要素的周期变化特征。

1.2.4 极端天气指数定义

本文中极端天气指数定义参考世界气象组织（WMO）气候委员会等组织联合成立的气候变化监测和指标专家组（ETCCDI）所定义的典型极端气候指数（Peterson and Manton，2008），确定4个气温指数和2个降水指数；根据本地的气候特征增加沙尘天气指数和霜冻指数；由于新疆降水较少，降水极端指数选定过程中根据新疆降水量级划分的特殊性针对小雨和中雨量级做出调整。指数定义见表1。

表1 极端天气指数的定义

2 沙雅县极端天气气候事件指数变化特征

2.1 沙雅县基本气候要素变化

沙雅县历年平均气温为11.5℃，极端最高气温为41.2℃（1983年）、极端最低气温为-28.7℃（1967年）。过去60 a气温以0.38℃/10 a极显著趋势上升，冬季升温最快，夏季升温最慢。

沙雅县历年降水量为56.8 mm，降水具有各季节和各年分布不均的特征；年极端最多降水量为145.5 mm（1987年），年极端最少降水量仅13 mm（1973年）。

沙雅县历年平均风速为1.6 m/s，过去60 a风速以0.14（m·s-1）/10 a的极显著趋势下降；春季冷空气活动频繁，风速为2.1 m/s；夏季多强对流天气，风速为1.9 m/s。

2.2 极端天气气候事件指数

对前文定义的极端天气指数做一元线性回归、M-K检验和小波分析，结论见表2。

表2 沙雅县1960年—2019年极端气候指数的线性回归、M-K检验和Morlet小波分析结果

2.3 极端气温事件指数变化

通过图1对极端气温指数变化研究分析结果显示，1960—2019年，沙雅县冷夜日数以6.3 d/10 a速率下降，且通过P＜0.01的显著性水平检验，冷夜日数呈极显著趋势下降；暖夜日数以6.28 d/10 a速率上升，且通过P＜0.01的显著性水平检验，暖夜日数呈极显著趋势上升；夜晚变暖趋势明显。冷昼日数的以0.2 d/10 a的速率略有下降，暖昼日数以2.9 d/10 a的速率上升，冷昼日数和暖昼日数变化趋势均未通过P＜0.05的显著性水平检验，白天变冷或变暖的趋势不明显。

图1 冷夜日数、暖夜日数变化趋势

利用M-K突变检验气温极端指数，图2中冷夜日数的UF曲线具有持续下降趋势，UF值通过0.01显著性水平临界线，UF与UB曲线交点在置信区间内，故冷夜日数在1978年有极显著突变点；图3中暖夜日数的UF曲线具有持续上升趋势，UF值通过0.01显著性水平临界线，UF与UB曲线交点在置信区间内，故暖夜日数在1982年有极显著突变点；暖昼和冷昼日数变化趋势不明显，没有显著突变点。

通过小波分析，暖夜和暖昼日数震荡周期基本一致，暖夜和冷夜均有10 a的震荡周期，小波分析结论见表2。

图2 冷夜日数M-K突变检验

图3 暖夜日数M-K突变检验

夜间最低气温的变化较白天最高气温的变化更剧烈，夜间出现极端低温事件频次减少，夜间出现极端高温事件频次增多，夜间气温变暖趋势明显；白天发生极端高温或低温事件频次变化不明显。夜间气温极端事件在20世纪70年代末和80年代初出现显著突变。极端气温事件的出现频次具有周期分布特征。

2.4 霜冻指数分析

沙雅县历年资料统计显示，历年平均霜冻日数130 d，初霜期一般在10月17日左右，终霜期一般在3月13日左右，历史上最早初霜日期为10月3日（1964年），最晚终霜日期为4月21日（1965年）。1960—2019年，沙雅县霜冻日数以4.2 d/10 a速率极显著下降；通过对无霜期统计显示，历年平均无霜期216 d，最长无霜期258 d（1975年）。近60 a，沙雅县无霜期无明显上升趋势。

图4 霜冻极端指数变化趋势

通过对霜冻日数和无霜期进行M-K突变检验，在置信区间内无显著突变点。

小波分析显示，霜冻日数有2 a和13 a的高频振荡周期；无霜期有7 a的高频振荡周期，19 a和38 a的低频振荡周期。

2.5 极端降水指数变化

对降水极端指数进行一元线性回归，降水强度呈0.04 mm/（d·10 a）的速率下降，小雨日数和中雨日数分别以1.2 d/10 a和0.2 d/10 a速率上升，但降水极端指数变化趋势均未通过显著性检验。M-K检验降水极端指数，降水强度和小雨降水日数在20世纪80年代有突变。

2.6 沙尘天气日数变化

沙雅县地处南疆盆地，紧邻塔克拉玛干沙漠，常遭受沙尘天气的困扰，能见度低，空气污染大，沙尘天气的分布又和降水量、地表疏松程度关系重大，沙尘天气可以直接反映生态环境变化及生态修复工程的效益。

通过对历年沙尘天气统计，沙雅县年平均沙尘日数为53 d，其中沙尘暴6 d、扬沙17 d，浮尘42 d。根据图5和图6，对沙雅县沙尘日数的年际变化进行一元线性回归分析，结果显示：1960—2019年，沙雅县沙尘暴日数、浮尘日数的变化均为下降趋势，且通过0.01的显著性水平检验，呈极显著下降趋势，下降速率分别为2.5 d/10 a、6.7 d/10 a；沙尘天气日数以7.1 d/10 a的极显著趋势下降；扬沙日数逐年变化趋势不显著。

图5 沙尘暴和浮尘日数变化趋势

图6 沙尘天气日数变化趋势

对各类沙尘天气日数进行M-K突变检验（图7、图8），结果显示：浮尘日数和沙尘天气日数的突变点在置信区间内，且超过0.01显著性水平临界线，浮尘日数和沙尘天气日数分别在1984年和1987年有极显著突变点；沙尘暴日数和扬沙日数无显著突变点。

小波分析结果显示，扬沙日数和浮尘日数均具有6 a的高频振荡周期和24 a的低频振荡周期；沙尘暴日数由于出现频次低，无明显的周期性变化；沙尘天气日数的周期变化较扬沙和浮尘日数一致。

3 结论

利用沙雅站1960—2019年的极极端天气事件发生频次，基于线性倾向分析、M-K突变检验和Morlet小波分析方法进行研究分析结果显示：

（1）1960—2019年，沙雅县霜冻日数和冷夜日数分别以4.1 d/10 a和6.3 d/10 a速率呈显著趋势下降，沙雅县极端冷事件减少；暖夜日数以6.3 d/10 a速率呈显著趋势上升，暖夜日数的增加导致极端暖事件增加。

图7 浮尘日数M-K突变检验

图8 沙尘天气日数突变检验

（2）近60 a，沙雅县的极端降水指数变化趋势不明显，降水强度和小雨日数的突变集中在20世纪80年代。

（3）沙尘天气整体呈极显著趋势下降，其中沙尘暴日数、浮尘日数的下降速率分别为2.5 d/10 a和6.7 d/10 a；沙尘天气的突变集中在20世纪80年代；沙尘天气有6 a和24 a周期振荡变化。