1951—2020年广州地区极端气温指数年月尺度变化研究

江铭诺，李冠毅,3，何婉文，王沛东，李舒文

(1.广东省气象探测数据中心，广东 广州 510641；2.中国科学院大气物理研究所，北京 100029；3.南雄市气象局，广东 韶关 512000)

1 引 言

近代以来，全球气候系统正经历一次以气候变暖为主要特征的明显变化，各种极端气候事件频发，其频率和强度的改变给人类社会的安全稳定发展带来严重冲击[1]。因此，对于极端气候变化事件的研究一直是国内外学术界研究的热点，Salameh等[2]运用基于WMO推荐的以及综合估算后适用于当地的共计16种新旧极端气温指数对黎凡特地区(巴以地区)的时空变化研究表明该区暖系列指数呈现显著的上升趋势，这种变化与北海-里海气候模式关联性较强。部分研究[3-7]运用极端气温指数对美国、意大利、塞尔维亚和蒙古的研究显示近几十年这些地区的暖系列极端气温指数呈现上升趋势，冷系列极端气温指数呈现下降趋势，而肯尼亚地区的暖系列和冷系列极端气温指数却呈现上升的变化趋势。Poudel等[8]对尼泊尔地区的极端气温指数研究表明，部分极端气温指数的变化与热岛效应有较强的相关性。

广州地处华南南部近海、广东中南部、珠江三角洲北缘，是国家战略粤港澳大湾区建设的核心城市、一带一路倡议的枢纽城市。改革开放以来广州市的城市面积快速扩张，城市人口增加明显，随着城市的下垫面条件变得更加复杂以及全球变暖的大背景下[9]，广州市的各类极端天气事件频发[10]，给当地的稳定发展和安全生产带来严重的影响。广州作为一座常住人口超过1 800万人的超大城市，研究明确各类极端气候事件的变化规律以保障城市的安全稳定发展具有重要意义。前人对包含广州地区的极端气温指数研究往往研究的区域尺度过大，例如研究中国沿海区域[11]、华南地区[18]以及整个珠江流域[12]的极端气温指数变化，由于区域跨度过大，不同区域[18-32]、流域[12-17]、城市[33-39]或者地形[40-42]之间内部包括的气候类型较为复杂，存在一定的空间差异，因此其极端气温指数的统计结果对于内部的某些热点区域往往不具有良好的代表性。且其时间尺度往往集中于1960年以后[20-27]，绝大部分研究集中于对极端气温指数年尺度的研究，缺少对于月尺度的极端气温指数的变化研究。本研究通过对广州国家基本气象站近70 a的年月尺度极端气温指数变化特征分析，以期为当地应对气候变化保障安全生活生产提供科学的参考依据。

2 资料与方法

本研究中选取了广州国家基本气象站1951—2020年的逐日最高气温和最低气温数据，数据来源于广东省气象局数据中心的历史数据库，该数据库的历史气象数据根据广东省各个国家站的历史地面气象记录月报表[43]经过多次人工审核后，再采用台站极值检查、气候阈值检查和内部一致性检查的质量控制方法检查后录入[44]，具有较高的准确性和科学性。由于近几十年广州城市面积的快速扩张[45-46]，广州国家基本气象站共发生过4次迁站，台站的数据基本情况见表1。在进行极端气温指数计算前，运用基于R语言开发的RClimDex程序对广州站近70 a的逐日气温数据进行异常值和离群值的筛选，该站的数据连续性较好，没有出现数据缺失的情况，也没有检测到异常值，对于出现的210个离群值(超出对应日期气温平均值三倍标准差的数据)再次翻阅台站的月报表并核对周边国家站气温记录进行区域一致性检查，并未发现异常。

表1 台站和数据基本情况

本研究的极端气温指数定义采用WMO气候变化委员会(CCI)的气候变化检测、监测和指标专家组(ETCCDI)基于全球气候研究计划(WCRP)及气候变化和可预测性计划(CLIVAR)确定的气候变化检测指数[8,16]。该气候变化检测指数由16个极端气温指数组成，由于广州地处中亚热带季风气候和南亚热带季风气候的过渡区域，热量较为充足，近70 a中仅有2 d的霜冻日数FD0出现，冰冻日数ID0没有出现过，作物生长季日数GSL的讨论也意义不大，因此本研究仅对余下的13个极端气温指数展开研究。同时广州地区夏季气候较为炎热，WMO推荐的暖指标较适用于温带地区，因此本研究在计算逐日最高最低气温上下95%分位数的基础上，结合广州本地的实际情况，新增加了两个极端气温指数酷热日数SU35和非常热夜日数TR26，相关指数的定义见表2。由于极值极端气温指数与平均最高气温TMAXmean和平均最低气温TMINmean的相关性较强，因此本文在研究中也将TMAXmean和TMINmean的变化趋势加以比较分析，以期找出其与极值极端气温指数变化的异同。研究过程中注意到RClimDex计算的相对指数为百分数，为了便于研究将其转化为对应时间的天数。为了探究不同基期的选择对于相对指数计算结果差异的影响，研究中采用不同的基期即1961—1990年、1971—2000年和1981—2010年作为输入基期选择。对于计算出来的极端气温指数采用线性趋势法、距平及累积距平法和Mann-Kendall检验法等方法对广州地区极端气温事件的变化特征进行研究。

表2 极端气温指数定义

3 结果与分析

3.1 阈值极端气温指数变化趋势

由图1可以发现，夏日日数SU25、酷热日数SU35、热夜日数TR20和非常热夜日数TR26均呈现明显的上升趋势，SU25、SU35和TR26的上升趋势均达到极显著水平(P＜0.001)，上升速率分别为2.76 d/(10 a)、3.56 d/(10 a)和3.41 d/(10 a)，TR20的上升速率为1.66 d/(10 a)，从上升速率来看，新的指标酷热日数和非常热夜日数较夏日日数和热夜日数上升更为明显，新的指标更能反映气候变暖的大背景下，广州地区的昼夜体感炎热日数的变化情况，从某种意义上可以表征该地区夏季日间和夜间大部分人群需要使用辅助降温设备的日数在近70 a出现了明显的增加。SU25、SU35、TR20和TR26的历年均值分别为232 d、12 d、190 d和26 d。从距平和累积距平来看，SU25、SU35、TR20和TR26的年际波动较大，其中SU35和TR26在其累积距平表现为上升趋势以后波动更大；SU25和SU35大致以1996年为界，1996年之前累积距平表现为下降趋势，表明这段时间夏日日数和酷热日数较历年均值普遍偏少，1996年之后累积距平表现为上升趋势，表明这段时间夏日日数和酷热日数出现了明显的增加；TR20和TR26大致以1986年为界，1986年之前累积距平表现为下降趋势，表明这段时间热夜日数和非常热夜日数较历年均值普遍偏少，1996年之后累积距平表现为上升趋势，表明这段时间热夜日数和非常热夜日数出现了明显的增加。由此可以推断1986年和1996年前后是阈值极端气温指数变化的转折点，可能是突变发生年。

图1 1951—2020年广州地区阈值极端气温指数(夏日日数(a)、酷热日数(b)热夜日数(c)和非常热夜日数(d))时间变化趋势

3.2 年、月尺度极值极端气温指数变化趋势

表3汇总了计算的各月TMAXmean、TMINmean和极值气温指数的线性变化趋势，可以发现月平均最高气温TMAXmean在夏季(6—8月)出现了显著的上升，季均达到了0.19℃/(10 a)，9月和10月也有较为明显的上升趋势；月平均最低气温TMINmean在6月、7月和11月出现了较为明显的上升；月最高气温TXx在夏季(6—8月)出现了显著的上升(P＜0.001)，季均达到了0.31℃/(10 a)，2月、4月、5月、9月和10月也有较为明显的上升趋势(P＜0.01)，表明近70 a广州地区气候学意义上的整个夏天(4—10月)月TXx较其它季节上升更为明显，夏季的极端高温上升更为剧烈；各月的逐日最高气温最小值TXn变化不明显，大部分月份有较弱的上升趋势；各月的最低气温TNn在最冷月1月和最热月7月出现了明显的上升；各月的逐日最低气温最大值TNx在2—6月和11月上升较为明显，其它月份变化不明显。

表3 月尺度极值极端气温指数变化趋势 单位：℃/(10 a)。

由图2可以发现，年平均最高气温TMAXmean、年平均最低气温TMINmean、年最高气温TXx、年逐日最高气温最小值TXn、年最低气温TNn、年逐日最低气温最大值TNx均呈现上升趋势，TMAXmean、TMINmean、TXx和TNx的上升趋势均达到极显著水平(P＜0.001)，上升速率分别为0.16℃/(10 a)、0.13℃/(10 a)、0.20℃/(10 a)和0.22℃/(10 a)，TXn和TNn的上升速率分别为0.22℃/(10 a)和0.26℃/(10 a)。从上升速率来看，年尺度的TXx和TNn均较TMAXmean和TMINmean要大，表明广州地区极端高温和低温的上升更为明显。TMAXmean、TMINmean、TXx、TXn、TNn、TNx和DTR的历年均值分别为26.6℃、19.0℃、36.8℃、8.1℃、2.8℃、28.0℃和7.6℃。从距平和累积距平来看，TMAXmean、TMINmean、TXx、TXn、TNn和TNx的年际波动较大；TMAXmean、TMINmean和其它四种极值气温指数大致以1985年为界，1985年之前累积距平表现为下降趋势，表明TMAXmean、TMINmean和极值极端气温较历年均值呈现普遍偏低的态势，1985年之后累积距平表现为上升趋势，表明这段时间TMAXmean、TMINmean和极值极端气温出现了明显的增加，因此相比较历年均值呈现普遍偏高的态势。由此可以推断1985年前后是极值极端气温指数变化的明显转折点，可能是突变发生的年份。由于广州地处北半球的亚热带季风气候区，因此TXx和TNx只可能出现在气候学的盛夏期间(6—9月)，综合年尺度和月尺度的分析结果来看，广州地区的暖系列极值气温指数TXx和TNx在夏季出现了明显的上升，其中6月和7月最为显著，表明广州地区夏季的极端气温的上升幅度较其它季节更大，对该地区极端气温上升起主导作用。年尺度的平均气温日较差DTR变化较为不明显，月尺度的DTR除了8月有明显的上升趋势外其它月份变化均不明显。

图2 1951—2020年广州地区极值极端气温指数(年平均最高(a)、最低(b)气温，年最高(c)、最低(d)气温，年日最高气温最小值(e)，年日最低气温最大值(f))时间变化趋势

3.3 年、月尺度相对极端气温指数变化趋势

基于不同基期的相对指数的年尺度和月尺度线性变化趋势(表4)，从年尺度来看，选择1961—1990年即时间轴前期为基期的相对指数计算结果线性趋势更为明显，表述气候变化导致的气温偏高和偏低的频率效果更好。对于暖系列相对指数TN90p和TX90p来说，选择的基期的时序越靠后，则TN90p和TX90p变化的趋势越不明显，而冷系列相对指数TN10p和TX10p则变化趋势越明显，这也从一个侧面说明广州地区近70 a极端气温发生频率增加的事实。从月尺度来看，6月的TN10p的下降趋势均达到显著水平(P＜0.01)，下降速率为0.39 d/(10 a)，其它月份则有一定程度的下降趋势，但是大部分未通过0.05的显著性检验；大部分月份的TX10p有一定程度的下降趋势，但是未通过0.05的显著性检验；对于TN90p来说，6—11月均呈现明显的上升趋势，6月和7月的上升趋势达到极显著水平(P＜0.001)，上升速率分别为1.07 d/(10 a)和1.19 d/(10 a)；而在广州地区气候学意义的夏季(4—10月)TX90p的上升趋势除了4月和5月以外均达到极显著水平(P＜0.001)，季均的上升速率为6.92 d/(10 a)，占全年上升速率的78%，这表明广州地区夏季相对暖(热)昼的上升是导致全年相对暖(热)昼上升的主要因素。总的来说广州地区近70 a中6月的TN10p、TN90p和TX90p均呈现向暖化的极显著变化趋势，表明6月的极端偏暖(热)事件发生的频率出现显著的上升，极端偏冷(凉)事件发生的频率出现明显的下降；并且整个夏季和秋季出现极端偏暖(热)事件发生的频率呈现显著上升的情况。

表4 月尺度的不同基期的相对极端气温指数变化趋势 单位：d/(10 a)。

(续表4)

由图3可以发现，年尺度上面的相对冷夜日数TN10p和相对冷昼日数TX10p呈现下降趋势，TN10p的下降趋势均达到极显著水平(P＜0.001)，下降速率为2.84 d/(10 a)，TX10p的下降趋势通过0.05的显著性检验，下降速率为1.18 d/(10 a)，这表明广州地区的相对冷夜较相对冷昼下降更为显著。相对暖夜TN90p和相对暖昼TX90p呈现上升趋势，TN90p和TX90p的上升趋势均达到极显著水平(P＜0.001)，上升速率分别为6.33 d/(10 a)和8.89 d/(10 a)。TN10p、TX10p、TN90p和TX90p的历年均值分别为39 d、37 d、40 d和45 d，注意到由于是相对指数，RClimDex程序计算中以5天的时间窗为计算周期，因此基于对应基期历年均值上下10%和90%分位数应该为37±5 d，而TX90p明显大于理论均值，表明在选取的基期1961—1990年以后相对暖昼发生的频率明显增加。从距平和累积距平来看，TN10p、TX10p、TN90p和TX90p的年际波动较大；TX10p、TN90p和TX90p大致以1985年为界，1985年之前累积距平TN90p和TX90p表现为下降趋势，表明TN90p和TX90p较历年均值呈现普遍偏低的态势，1985年之后累积距平表现为上升趋势，表明这段时间TN90p和TX90p出现了明显的增加，因此相比较历年均值呈现普遍偏高的态势，TX10p的情况则刚好相反；TN10p以1980年为界，1980年之前累积距平TN10p表现为上升趋势，表明TN10p较历年均值呈现普遍偏高的态势，1980年之后累积距平表现为下降趋势，表明这段时间TN10p出现了明显的减少，因此相比较历年均值呈现普遍偏低的态势。由此可以推断1985年前后是极值极端气温指数变化的明显转折点，可能是突变发生的年份。

图3 1951—2020年广州地区相对极端气温指数(相对冷夜(a)、暖夜(b)日数，相对冷昼(c)、暖昼(d)日数)时间变化趋势

3.4 持续气温指数变化趋势

由图4可以发现，近70 a广州地区显著偏冷持续指数CSDI呈现下降趋势，而显著偏暖持续指数WSDI呈现上升趋势，其中WSDI的上升趋势均达到极显著水平(P＜0.001)，上升速率分别为1.82 d/(10 a)，CSDI的下降速率为0.63 d/(10 a)。CSDI和WSDI的历年均值分别为4 d和5 d。从距平和累积距平来看，CSDI和WSDI的年际波动较大，其中WSDI在其累积距平表现为上升趋势以后波动更大；CSDI大致以1980年为界，1980年之前累积距平表现为上升趋势，表明这段时间显著偏冷持续日数较历年均值普遍偏多，1980年之后累积距平表现为上升趋势，表明这段时间显著偏冷持续日数出现了某种程度的减少；WSDI大致以2000年为界，2000年之前累积距平表现为下降趋势，表明显著偏暖持续日数较历年均值普遍偏少，2000年之后累积距平表现为上升趋势，表明这段时间显著偏暖持续日数出现了明显的增加。

图4 1951—2020年广州地区极端气温持续指数(显著偏冷(a)、偏暖(b))时间变化趋势

3.5 极端气温指数突变分析

气候的突变是指气候从一种稳定态(或稳定持续的变化趋势)不连续地跳跃式地转变到另一种稳定态(或稳定持续的变化趋势)的现象，通常表现为气候在时间和空间尺度上从一个统计特征到另一个统计特征的急剧变化[28]。对广州地区近70 a的极端气温指数进行Mann-Kendall突变检验后发现，TXn和CSDI的变化趋势并不显著(P＞0.05)，WSDI的变化趋势虽然达到极显著水平(P＜0.001)，但是统计量UF和UB在置信区间(显著性水平α=0.05)内没有交点，因此上述的极端气温指数未发生突变，因此其突变统计分析图略。从图5l可以发现，TX10p的UF和UB曲线在1956年产生第一次相交以后，随后的时间产生了多个交点，表明其突变点受到干扰点的影响，因此运用累积距平法和滑动T检验对突变点进行交互验证，排除虚假的突变点，最终确定1997年为TX10p的突变点。因此，TMINmean、TNx和TN90p的突变发生 在1986年 前 后；SU25、SU35、TMAXmean、TX10p和TX90p的突变发生在1997年；TR20、TR26、TNn和TN10p的突变发生在1982年；TXx的突变发生在2000年。综上所述，利用Mann-Kendall突变检验法分析的突变时间点和累积距平法分析的转折点是基本一致的。

图5 1951—2020年广州地区极端气温指数突变分析

由统计量曲线UF可知，SU25、SU35、TR20、TR26、TMAXmean、TMINmean、TXx、TNn、TNx、TN90p和TX90p呈现曲折上升趋势，进入1990年代以后上升速度加快。1990—2010年上述极端气温指数UF曲线都超过了显著性水平临界线，表明广州地区的上述极端气温指数在这段时间内的上升是非常显著的。对应的TN10p和TX10p在近70 a的时间序列内整体表现出波动下降趋势，而且TN10p其UF统计量曲线在1990年以后都达到了α=0.05显著性水平，表明1990年以后广州地区夜间偏冷(凉)事件发生的频率是明显下降的。

4 讨 论

广州国家基本气象站发生过四次迁站，第一次迁站发生在1952年7月1日，新旧站址直线距离仅800 m左右，海拔高度变化不大，从10.4 m变化为18.9 m；第二次迁站发生在1957年7月1日，新旧站直线距离2.4 km左右，海拔高度变化为6.6 m；前两次迁站对观测记录影响不大，距观测站周边观测环境记录资料显示，当时的气象观测环境均处于广州城区的近郊，周围楼房高度较低，观测环境良好，下垫面连续性较好；第三次迁站发生在1996年1月1日，新旧站直线距离4.3 km左右，海拔高度变化为41.0 m，从广州市天河区的平原地区迁往北部的低山丘陵片区，在当时也属于广州的近郊；第四次迁站发生在2011年1月1日，新旧站直线距离16.2 km左右，海拔高度变化为70.7 m，由天河区中部近郊低山丘陵迁往黄埔区萝岗长平村山前高地，属于广州市的远郊，周围观测环境发生了较大的变化。综上所述，第四次迁站可能对广州地区地面气温观测数据的区域一致性和均一性造成一定的影响。因此对该站近70 a的最高和最低气温序列进行了滑动T检验(子序列长度8)，结果显示平均最高气温TMAXmean的突变时间与Mann-Kendall突变检验时间一致，均发生在1997年，而平均最低气温TMINmean的突变时间则发生在1986年和2011年，注意到该站在2011年发生迁站，因此迁站对该站TMAXmean的气温序列的均一性未造成影响，前三次迁站对该站的TMINmean气温序列均一性造成的影响不大，而第四次迁站对该站的TMINmean气温序列均一性产生一定的干扰。

为了探究这种迁站可能带来的极端气温指数计算结果的影响，我们假设该站未发生迁站，继续用旧站的2011—2020年数据计算广州地区近70 a的极端气温指数，相关的结果对比如表5所示。在沿用旧站的气温观测资料计算极端气温指数时，各极端气温指数的绝对变化趋势均大于采用搬迁新站后气温观测资料计算的极端气温指数变化趋势，其中与日最低气温有关的冷系列极端气温指数最为明显。例如，热夜日数TR20与非常热夜日数TR26，迁站使得其变化幅度分别减小了1.80 d/(10 a)和4.43 d/(10 a)，这种迁站导致的变化趋势减弱的相对变化幅度达到了52.0%和56.5%。相对而言，迁站导致的暖系列极端气温指数的变化趋势改变较小。因此在计算极端气温指数时，同时应该考虑迁站前后环境改变过大导致的气温数据一致性和均一性发生的变化，如果继续使用旧站的数据计算极端气温指数，如何科学的评估分析城市化[47-48]对于极端气温指数的变化影响程度，也是今后非常有意义的研究工作。

表5 新旧站极端气温指数变化趋势对比

5 结 论

(1)从年尺度来看广州地区近70 a的SU25、SU35、TR20、TR26、TXx、TNn、TNx、TN90p、TX90p、WSDI均呈现上升趋势，上述极端气温指数除了TR20外上升趋势达到极显著水平(P＜0.001)；TN10p、TX10p和CSDI呈现下降趋势，TN10p的下降趋势达到极显著水平(P＜0.001)；TXn和DTR的变化趋势不明显。

(2)新的极端气温指数SU35和TR26的上升速率分别为3.56 d/(10 a)和3.41 d/(10 a)，明显大于SU25(2.76 d/(10 a))和TR20(1.66 d/(10 a))的上升速率，新的极端气温指数能更好地反映近70 a昼夜体感炎热日数呈现极显著的上升趋势，更加符合评估气候变化对当地生产生活的影响；TXx和TNn的增温幅度分别为0.20℃/(10 a)和0.22℃/(10 a)，均 明显大于TMAXmean和TMINmean的增加幅度，表明广州地区过去的近70 a的极端气温变化幅度大于平均极值的变化幅度；广州地区气温上升的非对称性并不明显，这点与我国北方大部分地区平均最低气温较平均最高气温上升幅度更大有很大的不同，因此导致平均气温日较差DTR变化不明显。年尺度上相对极端气温指数变化最大的TX90p上升速率达到了8.89 d/(10 a)。

(3)从月尺度来看广州地区近70 a的TXx在夏季(6—8月)出现了极其显著的上升(P＜0.001)，季均达到了0.31℃/(10 a)，2月、4月、5月、9月和10月也有较明显的上升趋势(P＜0.01)，表明近70 a广州地区气候学意义上的整个夏季(4—10月)月TXx较其它季节上升更明显，夏季的极端高温上升更剧烈；TNx在2—6月和11月上升较明显(P＜0.01)，其它月份变化不明显；广州地区的暖系列极值气温指数TXx和TNx在夏季出现了明显的上升，其中6月和7月最为显著，表明广州地区夏季极端气温指数变化较其它季节更大；TN90p在6—7月呈现显著的上升趋势(P＜0.001)；TX90p在广州地区气候学意义的夏季(4—10月)的上升趋势均达到极显著水平(P＜0.001)，季均的上升速率为6.92 d/(10 a)，占全年上升速率的78%，其中6月的极端气温指数变暖的趋势最显著，广州地区夏季相对暖(热)昼的上升是导致全年相对暖(热)昼上升的主要因素。

(4)以三个不同基期(1961—1990年/1971—2000年/1981—2010年)的选择对相对极端气温指数的结果影响发现基期的不同选择对相对气温指数的计算结果有一定影响，但不影响相对气温指数的变化趋势，选择长时间序列的前期1961—1990年为基期的计算结果的变化趋势较为显著；结果也间接说明了广州地区近70 a变暖的事实。

(5)突变分析显示广州地区近70 a的SU25、SU35、TMAXmean、TXx、TX10p和TX90p的突变发生在1997年前后；TR20、TR26、TMINmean、TNx、TN10p和TN90p的突变发生在1986年前后；TXn、CSDI、WSDI没有发生明显的突变。综上所述，暖系列极端气温指数的突变时间与TMAXmean的突变时间基本一致，冷系列极端气温指数的突变时间与TMINmean的突变时间基本一致，利用Mann-Kendall突变检验法分析的突变时间点和累积距平法分析的转折点基本一致。

本研究的结论更精细，与前人对于包括广州地区的大尺度的研究范围的结果有一定的差异[11-12,18]，但是极端气温指数的变化规律符合全球气候变化的大趋势，本研究可以为广州地区应对气候变化和预防极端天气灾害，保障稳定的安全生产生活提供科学的理论依据和参考。