1951—2017年丽江极端气温和降水事件的变化特征

吴利华 成鹏 董李勤 程希平 巩合德 马月伟 魏爱英

0 引言

在全球气候系统变暖的背景下,极端破纪录气温事件在增多[1],并且已经导致高温干旱和暴雨洪涝等极端气候事件的发生频率与强度出现加剧的趋势,特别对气候变化敏感区和脆弱区将产生长远、巨大影响[2-3]．城市作为经济全球化进程中引领和带动全社会实现可持续发展的引擎和支点[4],同时也是气候变化响应的敏感区和脆弱区[3],关注城市极端气候事件变化规律,对于城市防灾减灾应急机制的建立和完善具有现实意义．由于极端气候变化具有很强的地域分异性,云南近年来各种极端气候事件频繁发生,已引起众多学者的重视和关注[5-15],现有的研究大多选取了国际气候变化监测和指标专家组(Expert Team on Climate Change Detection and Indices,ETCCDI)定义的部分指数进行分析,对于将ETCCDI定义的27个气候指数全部应用于云南城市极端气候事件的研究较少．丽江作为滇西北中部、青藏高原与云贵高原交接处的城市,地处高原季风、季风环流和西风环流的影响区,同时又是世界文化遗产丽江古城的所在地,本文将ETCCDI定义的16个极端气温指数[3,16-17]和11个极端降水指数[16]全部应用在丽江极端气候事件的研究中,采用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、滑动t检验、Morlet复小波的方法分析其变化特征,以期为丽江的农业生产建设、自然灾害防御等提供参考依据．

1 数据与方法

1.1 数据来源

本文所用数据是丽江气象站1951—2017年逐日观测资料,包括日最高气温、日最低气温和日降水量(20:00—次日20:00),来源于国家气象信息中心提供的《中国地面国际交换站气候资料日值数据集(V3.0)》和基于统一的数据环境CIMISS平台,所用数据均由审核部门进行了极值检验和时间一致性检验等严格的质量检查和控制．在计算极端气温和降水指数之前,通过R软件中的RClimDex程序对数据进行处理,以达到检测和提高数据质量的目的,包括异常值和错误值的筛选、日最高气温是否小于最低气温、日降水量是否小于0 mm等,以保证结果的可信度[17]．

1.2 研究方法

本文基于ETCCDI定义的16个极端气温指数[3,16-17]和11个极端降水指数[16](表1和表2),极端气温指数包括极值指数、绝对指数、相对指数和其他指数,极端降水指数包括绝对指数、相对指数、持续指数和强度指数,采用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验(简称M-K突变检验)、滑动t检验(简称MTT)和Morlet复小波的方法分别对丽江27个极端气候指数的变化趋势、突变及周期特征进行分析．具体做法如下:用线性倾向估计法分析气候指数变化趋势即利用一元线性回归对丽江各极端气候指数的趋势变化作线性估计,并用相关系数进行显著性检验[18];采用M-K突变检验结合5年滑动t检验(简称5年MTT)和10年滑动t检验(简称10年MTT)分析丽江极端气候指数的突变特征,以防止对突变时间的误判,其基本原理见相关文献[18-19];应用Morlet复小波分析来确定丽江极端气候指数的周期,并结合其小波方差变化图确定主周期,关于小波分析方法的介绍详见相关文献[18,20]．

表1 极端气温指数的定义[3,16-17]

表2 极端降水指数定义[16]

2 结果分析

2.1 极端气温指数的变化特征

2.1.1 变化趋势

采用线性倾向估计法对丽江1951—2017年期间16个极端气温指数的变化趋势进行分析研究,如图1—4所示．可知,月最低气温极大值(TNx)、月最低气温极小值(TNn)、夏季日数(SU)、暖夜日数(TN90p)、暖昼日数(TX90p)、热日持续指数(WSDI)呈明显增加趋势,均通过了0.001的显著性检验,而霜冻日数(FD)、冷夜日数(TN10p)、冷日持续指数(CSDI)、月平均日较差(DTR)呈明显减少趋势(其中FD通过了0.01的显著性检验,TN10p通过了0.001的显著性检验,CSDI和DTR通过了0.05的显著性检验)．月最高气温极大值(TXx)、热夜日数(TR)、作物生长期(GSL)呈不显著增加趋势,月最高气温极小值(TXn)、冷昼日数(TX10p)呈不显著减少趋势．冰封日数(ID)在1951—2017年均为0 d．整体上,极端暖事件指数(SU、TN90p、TX90p、WSDI、TR、GSL)呈现增加趋势,而极端冷事件指数(FD、TN10p、CSDI、TX10p)呈减少趋势,月最低气温指数(极大值TNx、极小值TNn)的增温幅度比月最高气温指数极大值(TXx)的大．

图1 1951—2017年丽江极端气温极值指数线性变化趋势Fig.1 Linear trends in extremal indices of extreme temperature in Lijiang from 1951 to 2017

2.1.2 突变特征

由于各极端气候指数可能存在的突变年份不确定性较大,因此采用M-K突变检验结合5年MTT和10年MTT分别对极端气温指数的突变特征进行分析,其中丽江16个极端气温指数的检验结果如表3所示．

1)极端气温极值指数(TXx、TNx、TXn、TNn)的突变特征

M-K突变检验结果表明,TXx的突变点集中在20世纪80年代和21世纪初,其中2005年附近的突变点与10年MTT的检验结果2004年相近,M-K检验结果显示TXx在2005年后呈显著增加趋势．TNx的M-K检验突变点在1986年附近,在1986年后TNx呈显著增加趋势,而5年MTT和10年MTT得出TNx的突变点集中在20世纪60、70、90年代和21世纪初．TXn的M-K检验突变点不显著,而5年MTT和10年MTT一致得出TXn的突变点在1960年附近．TNn的M-K检验、5年MTT、10年MTT的突变检验结果基本一致,TNn的突变点集中在20世纪60、70年代,其中以1967、1976年左右的突变点最明显,M-K检验结果显示TNn在这两个突变点后均呈显著增加趋势．

图2 1951—2017年丽江极端气温绝对指数的线性变化趋势Fig.2 Linear trends in absolute indices of extreme temperature in Lijiang from 1951 to 2017

图3 1951—2017年丽江极端气温相对指数的线性变化趋势Fig.3 Linear trends in relative indices of extreme temperature in Lijiang from 1951 to 2017

图4 1951—2017年丽江极端气温其他指数的线性变化趋势Fig.4 Linear trends in other indices of extreme temperature in Lijiang from 1951 to 2017

2)极端气温绝对指数(FD、SU、ID、TR)的突变特征

M-K突变检验结果表明,FD的突变点在1986年附近,并在该突变点后呈显著减少趋势,而5年MTT和10年MTT的结果均显示FD的突变点在1997、2006年附近．SU的M-K检验、5年MTT、10年MTT的突变检验结果基本一致,突变点主要集中在21世纪初,以2008年附近的突变点最为一致,M-K检验结果显示SU在2008年后呈显著增加趋势．ID在1951—2017年的值均为0 d,不存在变化,没有突变点．TR在1951—2017年只有2015年为1 d,其余年份均为0 d,没有明显突变点．

3)极端气温相对指数(TN10p、TX10p、TN90p、TX90p)的突变特征

MTT结果显示TN10p的突变点集中在20世纪60、70、80年代和21世纪初,并且M-K突变检验和10年MTT的结果一致显示TN10p在1985年左右存在显著突变点,M-K检验结果显示TN10p在1985年后呈显著减少趋势．由表3可知,TX10p的MTT的突变点集中在20世纪80、90年代和21世纪初,TN90p和TX90p的MTT得出的突变点均集中在20世纪60、70、80、90年代和21世纪初,M-K突变检验和MTT的检验结果均一致表明:TX10p、TN90p、TX90p分别在2008、2002、2008年附近存在显著突变点,并且M-K检验结果显示这3个指数在突变点后分别呈显著的减少、增加、增加的趋势．

表3 1951—2017年丽江极端气温指数突变检验结果

4)极端气温其他指数(WSDI、CSDI、GSL、DTR)的突变特征

M-K突变检验结果表明WSDI整体呈增加趋势,没有显著突变点,而5年MTT和10年MTT的结果均表明WSDI在2005年附近存在显著突变点,10年MTT结果显示WSDI的突变点集中在20世纪80、90年代和21世纪初．M-K检验和10年MTT的结果均显示CSDI不存在显著突变点,5年MTT的结果显示其突变点集中在20世纪60、90年代．DTR的M-K检验结果显示突变点在1953、1974、1984年附近,并在这些突变点后分别呈显著的减少、减少、增加的趋势,这与MTT得出的结果基本一致．GSL的 M-K检验结果显示突变点在1953、1969、1980、1983年附近,并在突变点后分别呈显著的增加、增加、减少、减少的趋势,其中1969、1983年附近的突变点与MTT得出的结果基本一致．

2.1.3 周期特征

本文对选取的丽江16个极端气温指数在1951—2017年期间进行Morlet复小波分析．限于篇幅,本文仅选取2个有代表性的极端气温指数(TX10p和CSDI)给出其小波系数实部等值线和小波方差(图5)．小波系数实部等值线图能反映极端气温序列不同时间尺度的周期变化及其在时间域中的分布,等值线为正值时代表极端气温指数较大(或较多),等值线为负值时表示极端气温指数较小(或较少),小波方差的峰值即为极端气温指数存在的主周期．图5a和5c分别是TX10p和CSDI的小波系数实部等值线,图5b和5d分别是TX10p和CSDI的小波方差．图5a显示,TX10p存在5、10、13、22、36和55 a左右的准周期,13、22和55 a左右的周期贯穿始终.图5b显示13、22和55 a左右的周期对应的小波方差值较大,为TX10p的主控周期.图5c显示,CSDI存在4、7、15、34和54 a左右的准周期,15和34 a左右的周期贯穿始终.图5d显示15和34 a左右的周期对应的小波方差值较大,为CSDI的主控周期．同理,对其余13个极端气温指数作周期变化分析(因ID在研究期内均为0 d,故未作其周期分析),统计结果如表4所示,除ID外的15个极端气温指数存在2～6个准周期,介于3～56 a之间,存在1～3个主周期,介于10～56 a之间,其中TXx、TNx、TX10p、DTR、GSL均存在56 a左右的主周期,TXn、TR、TX90p、WSDI均存在51 a左右的主周期,TXx、TNx、TNn、FD、SU、TN90p、DTR均存在44 a左右的主周期,TNn、FD、TN10p、TX10p、WSDI均存在25 a左右的主周期,TNn、TX10p、CSDI均存在15 a左右的主周期,TXn、TN10p均存在10 a左右的主周期．

图5 1951—2017年丽江极端气温指数TX10p和CSDI的小波分析Fig.5 Wavelet analyses of extreme temperature indices of TX10p and CSDI in Lijiang from 1951 to 2017

表4 1951—2017年丽江极端气温指数周期分析

2.2 极端降水指数的变化特征

2.2.1 变化趋势

采用线性倾向估计法对丽江1951—2017年期间11个极端降水指数的变化趋势进行分析,如图6—9所示,可知,日降水≥1 mm的降水日数(R1)呈明显减少趋势(通过了0.05的显著性检验),特强降水量(R99pTOT)呈明显增加趋势(通过了0.05的显著性检验)．中雨日数(R10)、持续湿期(CWD)、年总降水量(PRCPTOT)、5日最大降水量(Rx5day)均呈不显著减少趋势,大雨日数(R20)、强降水量(R95pTOT)、持续干期(CDD)、1日最大降水量(Rx1day)、降水强度(SDII)均呈不显著增加趋势．

图6 1951—2017年丽江极端降水绝对指数的线性变化趋势Fig.6 Linear trends in absolute indices of extreme precipitation in Lijiang from 1951 to 2017

图7 1951—2017年丽江极端降水相对指数的线性变化趋势Fig.7 Linear trends in relative indices of extreme precipitation in Lijiang from 1951 to 2017

图8 1951—2017年丽江极端降水持续指数的线性变化趋势Fig.8 Linear trends in continuous indices of extreme precipitation in Lijiang from 1951 to 2017

图9 1951—2017年丽江极端降水强度指数的线性变化趋势Fig.9 Linear trends in intensity indices of extreme precipitation in Lijiang from 1951 to 2017

2.2.2 突变特征

采用M-K突变检验结合5年MTT和10年MTT分别对极端降水指数的突变特征进行分析,结果如表5所示．

1)极端降水绝对指数(R10、R20、R1)的突变特征

M-K突变检验结果显示R10和R20没有显著突变点,而MTT结果显示R10的突变点集中在20世纪50、60、90年代和21世纪初,并且5年MTT和10年MTT均得出R10在1961、2002、2004年附近存在显著突变点,MTT结果也显示R20的突变点集中在20世纪60、80、90年代和21世纪初,其中5年MTT和10年MTT均得出R20在1985、2002、2007年附近存在显著突变点．R1的M-K检验结果显示在2002、2003、2004年附近存在显著突变点,并在突变点后分别呈增加、增加、增加的趋势,其中2004年附近的突变点与10年MTT得出的结果相同,而5年MTT的结果显示R1在1956年附近也存在显著突变点．

2)极端降水相对指数(R95pTOT、R99pTOT)的突变特征

M-K突变检验结果显示R95pTOT在1963、1984年附近存在显著突变点,并在突变点后分别呈增加、减少的趋势,MTT结果显示R95pTOT在1984、1986、2006、2007年附近存在显著突变点,由此可知,1984年附近的突变点是两种方法所得相同结果．M-K突变检验结果表明R99pTOT的突变点在1951年附近,整体呈显著增加趋势,而5年MTT和10年MTT均表明R99pTOT在2007年附近存在显著突变点．

3)极端降水持续指数(CDD、CWD、PRCPTOT)的突变特征

M-K突变检验结果表明CDD没有显著突变点,而MTT结果表明CDD突变点集中在20世纪60、70年代．CWD的M-K突变检验结果显示在2000、2011年附近存在显著突变点,在突变点后分别呈显著的增加、减少的趋势,这与MTT所得结果基本一致,MTT得出的CWD其余突变点集中在20世纪70、90年代．由表5可知,PRCPTOT的显著突变点有多个,两种方法得出的共同突变点在1961、2010年附近,PRCPTOT分别在这两个突变点后呈显著的减少、增加的趋势．

4)极端降水强度指数(Rx1day、Rx5day、SDII)的突变特征

由表5可知,Rx1day存在多个显著突变点,M-K突变检验和MTT所得共同突变点在2007年附近,Rx1day在该突变点后呈显著增加趋势．M-K突变检验和5年MTT的结果均显示Rx5day不存在显著突变点,而10年MTT结果显示Rx5day在2005、2007年附近存在显著突变点．M-K突变检验和10年MTT的结果显示SDII存在多个显著突变点,其中这两种方法得出的共同突变点在1983年附近,SDII在该突变点后呈显著减少趋势,而5年MTT未检验出SDII有显著突变点．

表5 1951—2017年丽江极端降水指数突变检验结果

2.2.3 周期特征

本文对选取的11个极端降水指数在1951—2017年期间进行Morlet复小波分析．限于篇幅,本文仅选取2个有代表性的极端降水指数(R99pTOT和CDD)给出其小波系数实部等值线和小波方差(图10)．小波系数实部等值线图能反映极端降水序列不同时间尺度的周期变化及其在时间域中的分布,等值线为正值时代表极端降水指数较大(或较多),等值线为负值时表示极端降水指数较小(或较少),小波方差的峰值即为极端降水指数存在的主周期．图10a和10c分别是R99pTOT和CDD的小波系数实部等值线.图10b和10d分别是R99pTOT和CDD的小波方差．图10a显示,R99pTOT存在4、6、12、22和56 a左右的准周期,12、22和56 a左右的周期贯穿始终,图10 b显示,12、22和56 a左右的周期对应的小波方差值较大,为R99pTOT的主控周期.图10c显示,CDD存在4、12、19、35和56 a左右的准周期,12、19和56 a左右的周期贯穿始终.图10d显示,12、19和56 a左右的周期对应的小波方差值较大,为CDD的主控周期．同理,对其余9个极端降水指数作周期变化分析,统计结果如表6所示,即11个极端降水指数存在4～6个准周期,介于4～56 a之间,存在1～3个主周期,介于12～56 a之间,其中R10、R20、R1、R95pTOT、R99pTOT、CDD、PRCPTOT、Rx1day、Rx5day、SDII均存在55 a左右的主周期,R99pTOT、CDD、Rx1day均存在12 a左右的主周期,R99pTOT、Rx1day均存在22 a的主周期．

表6 1951—2017年丽江极端降水指数周期分析

图10 1951—2017年丽江极端降水指数R99pTOT和CDD的小波分析Fig.10 Wavelet analyses of extreme precipitation indices of R99pTOT and CDD in Lijiang from 1951 to 2017

3 结论与讨论

本文选取了16个极端气温指数和11个极端降水指数来研究1951—2017年丽江极端气候事件的变化趋势、突变和周期特征,得出以下主要结论:

1)变化趋势

丽江极端气温指数TNx、TNn、SU、TN90p、TX90p、WSDI呈明显增加趋势,FD、TN10p、CSDI、DTR呈明显减少趋势．而TXx、TR、GSL呈不显著增加趋势,TXn、TX10p呈不显著减少趋势,ID在1951—2017年均为0 d,以上结果与王新博等[9]、夏范燕等[10]、吉正熙等[21]研究丽江站部分极端气温指数所得结果基本一致．整体上,丽江极端暖事件指数(SU、TN90p、TX90p、WSDI、TR、GSL)呈现增加趋势,而极端冷事件指数(FD、TN10p、CSDI、TX10p)呈现减少趋势,月最低气温指数(TNx、TNn)的增温幅度比月最高气温指数极大值(TXx)的大,这与张万诚等[6]得出的云南省极端气温总体变化趋势基本一致．

极端降水指数R1呈明显减少趋势,R99pTOT呈明显增加趋势．R10、CWD、PRCPTOT、Rx5day均呈不显著减少趋势,R20、R95pTOT、CDD、Rx1day、SDII均呈不显著增加趋势．上述结果与王新博等[9]、夏范燕等[10]研究丽江站部分极端降水指数所得的结果一致．

2)突变特征

经M-K突变检验结合5年MTT、10年MTT得到丽江极端气温指数和降水指数的突变特点如下:

丽江极端气温指数TXx、TNx、TNn、FD、SU、TN10p、TX10p、TN90p、TX90p、DTR、GSL的突变时间显著,突变点分别在2005、1986、1967/1976、1986、2008、1985、2008、2002、2008、1953/1974/1984、1969/1983年附近,其中TXx、TNx和TNn在以上显著突变点后呈增加趋势,极端冷事件指数FD、TN10p和TX10p在上述显著突变点后呈减少趋势,而极端暖事件指数SU、TN90p和TX90p在以上显著突变点后呈增加趋势,DTR大部分年份呈减少趋势,在显著突变点1953、1974、1984年后分别呈减少、减少和增加的趋势,GSL在显著突变点1969、1983年后分别呈增加和减少的趋势．TXn、WSDI和CSDI的M-K突变检验时间不显著,ID在1951—2017年的值均为0 d,不存在变化,TR在研究期内只有2015年为1 d,其余年份均为0 d．本文丽江极端气温指数的突变年份与王晓等[7]得出云南省的结果接近,其中云南省的极端气温指数FD、SU、TN10p、TX10p、TX90p的突变时间分别为1989、2003、1987、2004、2002年附近,本研究中丽江对应指数的显著突变点分别为1986、2008、1985、2008、2008年附近,并且在突变点后的变化趋势完全一致,分别为减少、增加、减少、减少、增加的趋势,也与王新博等[9]研究丽江站得出的结果基本一致(文献[9]中FD、SU、TN10p、TX10p、TX90p的突变年份分别为1987/1989、2008、1986、2008、2005年左右)．

极端降水指数R1、R95pTOT、R99pTOT、CWD、PRCPTOT、Rx1day、SDII的突变时间比较显著,分别在2004、1984、1951、2000/2011、1961/2010、2007、1983年附近,并且这些指数分别在突变点后呈增加、减少、增加、增加/减少、减少/增加、增加、减少的变化趋势．其他指数R10、R20、Rx5day、CDD的M-K检验结果未呈现出明显的突变时间．本研究中CWD、SDII的突变年份与王新博等[9]得出的结果接近(文献[9]中对应的突变年份分别为1997、1986/1987年附近)．

3)周期特征

丽江极端气温指数除ID外的15个指数存在 2～6个准周期,介于3～56 a之间,存在1～3个主周期,介于10～56 a之间,部分极端气温指数具有相同或相近的主周期．其中本研究中丽江极端气温指数CSDI的主周期15 a与王晓等[7]得出云南省的结果相同,丽江的FD准周期6 a、SU准周期5 a、TN10p准周期6 a、TX10p准周期13 a、TX90p准周期5 a、WSDI准周期11 a、CSDI准周期7 a与王晓等[7]得出的云南省的结果3、3、7、15、5、11和7 a接近或相同．

丽江11个极端降水指数存在4～6个准周期,介于4～56 a之间,存在1～3个主周期,介于12～56 a之间,部分极端降水指数具有相近或相同的主周期．其中本研究丽江极端降水指数CDD的主周期19 a、R99pTOT的主周期12 a、CWD的准周期7 a、PRCPTOT的准周期5 a、SDII的准周期5 a与杨晓静等[11]得出的云南省的结果18、14、8、8和8 a较为接近．

以上丽江极端气温指数变化所呈现出的极端冷事件减少、极端暖事件增加的趋势与全球[22]、全国[23-25]和云南省[6-7]的气候系统变暖的大趋势基本一致,而极端降水指数变化结果与云南省、丽江站的极端降水事件已有的部分研究结果基本一致,但也存在一定的差异性,这主要是由于研究区域、研究的时间尺度和研究方法等选择不同所致．关于气候变暖与极端气候事件变化之间的关系,涉及到有关形成机制的复杂问题[16,26-27],其中可以确定的是气候变暖增加了极端暖事件的上升趋势[26],而极端降水变化的具体成因机制更加复杂[16],有待进一步深入研究．