鲁中地区极端高温变化特征分析

基于1966—2015年鲁中地区8个气象站日最高气温、日最低气温和相对湿度气象观测资料,利用年最高气温、高温日数、极端高温日数、暖夜日数、炎热日数和高温热浪日数等指数,研究其极端高温天气变化特征。结果表明:鲁中地区近50 a年最高气温随时间变化呈增加趋势,1990年后增加趋势明显,有6 a左右的主要变化周期,主要空间变化规律一致;极端高温天气呈增强趋势,尤其在1990年以后,年炎热日数和轻度高温热浪日数最多出现在1994年,年高温日数最多出现在1997年,年极端高温、暖夜日数和重度高温热浪日数均出现在2005年;中部地区发生极端高温天气频率高,南部山区发生频率低。     

1961—2010年我国夏季高温热浪的时空变化特征

利用全国753个站1961—2010年夏季逐日最高气温资料和基于死亡率明显增加而制定的高温热浪指标的已有研究成果,统计分析了我国高温热浪频次、日数和强度的时空分布特征。结果表明:我国的高温热浪频次、日数、强度高值区基本相同,均在江淮、江南大部和四川盆地东部等地,其中江西北部、浙江北部高温热浪频次最高,高温日数最多;浙江北部高温强度尤为突出。近50年来我国夏季高温热浪的频次、日数和强度总体呈增多、增强趋势,但也呈现明显的阶段性变化特征,20世纪60—80年代前期高温热浪频次和强度呈减少(弱)趋势,80年代后期以来,高温热浪频次和强度呈增多(强)趋势。区域变化特征明显,华北北部和西部、西北中北部、华南中部、长江三角洲及四川盆地南部呈显著增多(强)趋势;而黄淮西部、江汉地区呈显著减少趋势。自20世纪90年代以来,我国高温热浪的范围明显增大。     

1961～2014年鲁西南高温日数及高温热浪时空变化特征

选取1961~2014年鲁西南9个地面气象观测站最高气温资料,统计分析了鲁西南地区高温日数、高温热浪频次分布特征及变化规律。结果表明:1961~2014年鲁西南地区年平均高温日数在10.3~14.1d之间,呈现出自西南向东北逐渐减少的空间分布特征。近54a鲁西南高温日数呈先减后增总体微弱减少的趋势,1960年代和2001~2014年是鲁西南地区平均高温日数最多的两个时段。鲁西南单站高温热浪频次在62~93次之间,也呈现自西南向东北减少的空间分布特征,轻度、中度和重度热浪空间分布特征不尽相同。鲁西南地区以轻度热浪为主,占总次数的73.91%,中度热浪占21.60%,重度热浪仅占4.49%。重度热浪发生次数最多的为曹县。1990年代以来特别是21世纪以来,高温日数和高温热浪均呈增加趋势,高温事件的防范仍应是鲁西南地区防灾减灾工作的一项重要任务。     

1960—2020年京津冀高温热浪时空分布特征

利用1960—2020年京津冀83个气象观测站常规观测资料,统计分析了京津冀高温热浪日数、频次、有效积温分布特征及变化规律。结果表明：1） 气候态上,京津冀高温热浪日数、频次和有效积温在空间上均呈现南多（强）北少（弱）的分布特征,大值区均位于39°N以南。2） 京津冀地区高温热浪具有2—5 a显著的短振荡周期,同时也具有“多—少—多—少”的年代际变化特征;高温热浪日数、频次和有效积温均出现了3次突变点,并且第一次和第二次突变较第三次突变明显。3） 对比两次高温热浪日数集中偏多期发现,最近一个偏多集中期（1996—2005年）相对于上一个（1960—1972年）表现为北增南减的特征;对比两次偏少集中期发现,最近一个偏少集中期（2006—2020年）相对于上一个（1973—1995年）表现为中南部整体增加的特征,且高温热浪日数大于4 d的影响区域均呈扩大的态势。     

昆山50a最高气温变化特征

利用1961—2010年昆山逐日最高气温资料,采用趋势分析、滑动平均、小波变换等方法,分析了昆山市50a平均最高气温的变化特征,以及高温天气的气候特征。结果表明:昆山年平均最高气温整体呈振荡上升趋势,1980s后期开始上升趋势显著。50a的年平均最高气温存在着24 a、15 a、10 a左右的年代际变化周期以及4 a的年际变化周期。高温总日数从1990s起明显增多,21世纪以来高温总日数进一步增加。高温初日呈现逐渐偏早的趋势,终日呈现"晚—早—晚"的趋势,高温时间逐渐延长。高温过程发生在6月下旬至9月上旬,各级高温过程数都以7月最多,8月次之,21世纪前10年高温过程数最多。     

我国主要城市高温热浪时空分布特征

采用1951-2005年全国主要省会城市逐日最高气温资料,探讨了主要大城市近50年的年高温日数、热浪过程的时空变化特征.分析结果表明:长江流域地区是我国连续5天以上长时间高温热浪过程频发区.全国主要省会城市历年高温日数变化,自东南向西北呈现出的这种“增—减—增”的趋势,但是近年来绝大多数城市呈现增温趋势.不同地域的高温呈现不同的季节内分布特征,高温出现的早晚和强度有明显差别.     

中国夏季干湿型热浪天气时空分布及环境舒适度评价

基于中国气象局对热浪天气的定义并参考地理分区和热浪日湿度分级标准,定义连续3 d以上地面最高气温≥35 ℃的天气过程为热浪,选取 1960—2018 年 476 个地面气象站观测数据研究中国夏季干热型和湿热型热浪日数的时空分布特征及其变化趋势。结果表明,中国夏季热浪日数除新疆外呈现东南高、西北低的空间分布格局,江南地区夏季热浪发生日数最多（年均 15 d）。温湿指数和人体舒适度指数评价结果表明江淮地区热浪天气期间环境舒适度最差,热浪天气对人体的不利影响更显著。相对于内陆地区,沿海地区因海风影响午后气温显著降低,有利于缓解热浪天气的影响,因而沿海站点夏季热浪日数比邻近的内陆站点偏少。除黄淮地区外中国大多数站点热浪日数均呈现增加趋势,江苏、浙江沿海、广东、重庆、海南、新疆及广西东部热浪日数增加趋势显著（1 ～5 d·(10 a) -1,α=0.05）;中国东部和东南沿海湿热型热浪增加趋势显著,增幅达 1～5 d·(10 a) -1;浙江、江西北部、甘肃、新疆等地区干热型热浪日数显著增加（α=0.01）。1990 年以来全国夏季热浪天气发生更为频繁;其中 2000—2009 年间干热型热浪日数偏多,而 2010 年之后强湿热型热浪日所占比例增加。     

昆山50a最高气温变化特征

利用1961-2010年昆山逐日最高气温资料,采用趋势分析、滑动平均、小波变换等方法,分析了昆山市50a平均最高气温的变化特征,以及高温天气的气候特征.结果表明:昆山年平均最高气温整体呈振荡上升趋势,1980s后期开始上升趋势显著.50a的年平均最高气温存在着24 a、15 a、10 a左右的年代际变化周期以及4 a的年际变化周期.高温总日数从1990s起明显增多,21世纪以来高温总日数进一步增加.高温初日呈现逐渐偏早的趋势,终日呈现“晚—早—晚”的趋势,高温时间逐渐延长.高温过程发生在6月下旬至9月上旬,各级高温过程数都以7月最多,8月次之,21世纪前10年高温过程数最多.     

1953-2018年惠阳高温变化特征分析

基于惠阳国家气象观测站1953—2018年逐日的日平均气温和日最高气温观测资料,采用线性回归、Mann-Kendall突变检验、相关性分析等统计方法,分析了惠阳高温天气特征及其年代际变化特征。结果表明:1953—2018年惠阳年平均气温呈显著上升趋势(0.017℃/年),年平均气温在1995年发生升温的突变;高温天气出现在5—10月,以7—8月最多;1953—2018年惠阳年平均高温日数为13.8 d,高温日数气候倾向率为0.28 d/年,上升趋势明显,暖期年平均高温日数比冷期年显著增多131%,高温热浪频次则增加160.7%,同时高温热浪强度也呈现显著增长趋势,特别是中度以上高温热浪过程明显增多。     

1961-2010年辽宁省高温日数和高温热浪特征分析

利用1961-2010年辽宁省52个气象站日最高气温资料,分析辽宁地区高温日数及热浪的分布特征和变化趋势,结果表明：辽宁省区域年平均高温日数为7.72 d/ a。辽宁高温日数呈东少西多的空间分布,沿海地区较少甚至部分地区无高温情况出现。高温日出现最多的朝阳站,为26.48 d/ a。从20世纪60年代开始,高温日数呈缓慢增加趋势,其中2000年为有气象记录以来高温日最多的年份。热浪也呈东少西多的分布特征,热浪最多的朝阳站发生频次为2.90次/ a。辽宁省以持续3-5 d的轻度热浪为主,占86.27 %,中度热浪占12.58 %,超过10 d的重度热浪占1.14 %,仅有喀左、北票和羊山地区发生过持续10 d以上的重度热浪。     

Projection of heat waves over China for eight different global warming targets using 12 CMIP5 models

Simulation and projection of the characteristics of heat waves over China were investigated using 12 CMIP5 global climate models and the CN05.1 observational gridded dataset. Four heat wave indices (heat wave frequency, longest heat wave duration, heat wave days, and high temperature days) were adopted in the analysis. Evaluations of the 12 CMIP5 models and their ensemble indicated that the multi-model ensemble could capture the spatiotemporal characteristics of heat wave variation over China. The inter-decadal variations of heat waves during 1961–2005 can be well simulated by multi-model ensemble. Based on model projections, the features of heat waves over China for eight different global warming targets (1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, and 5.0 °C) were explored. The results showed that the frequency and intensity of heat waves would increase more dramatically as the global mean temperature rise attained higher warming targets. Under the RCP8.5 scenario, the four China-averaged heat wave indices would increase from about 1.0 times/year, 2.5, 5.4, and 13.8 days/year to about 3.2 times/year, 14.0, 32.0, and 31.9 days/year for 1.5 and 5.0 °C warming targets, respectively. Those regions that suffer severe heat waves in the base climate would experience the heat waves with greater frequency and severity following global temperature rise. It is also noteworthy that the areas in which a greater number of severe heat waves occur displayed considerable expansion. Moreover, the model uncertainties exhibit a gradual enhancement with projected time extending from 2006 to 2099.     

Changing trends of thermal extremes in Pakistan

Extreme events have gained considerable scientific attention recently due to their potentially catastrophic impacts. Heat waves are thought to be more pronounced now in most parts of the world, and especially in South Asia, but doubts remain. The aim of this study is to calculate the frequency and intensity of heat waves in South Asia, focusing on Pakistan and identifying the regions within Pakistan that are most vulnerable to heat waves. Analyses have been performed both at provincial and country levels from 1961 to 2009. The provincial level analysis shows positive trends for heat waves of magnitudes ≥40°C and ≥45°C for 5 and 7 consecutive days. Events of magnitude ≥40°C and ≥45°C for 10 consecutive days also increased in frequency in Punjab, Sindh, and Balochistan. These regions are therefore considered to be the regions most vulnerable to heat wave events in Pakistan. The Balochistan region shows a consistently increasing trend throughout the study period, which may lead to more frequent drought in the future. The country level analysis indicates an increase in the frequency of 5 and 7 consecutive days heat waves at all defined temperature thresholds. The 10-days heat waves spells show a slight increase at ≥40°C and no significant change at ≥45°C. The Gilgit Baltistan and Azad Jammu & Kashmir areas reported no events at ≥45°C for 5, 7 and 10 continuous days. It is anticipated that with a long term rise in temperatures around the globe, heat waves will become more frequent and intense in all parts of the world, including Pakistan.     

欧洲地区夏季热浪的特征及其与阻塞环流的联系

选取了一个热浪指数,利用地面2 m气温场和500 h Pa位势高度场的美国环境预报中心和国家大气研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料,通过聚类分析发现欧洲大陆容易产生6类热浪:西欧型(WE)、俄罗斯型(RU)、东欧型(EE)、斯堪的纳维亚半岛型(SC)、北海型(NS)、伊比利亚半岛型(IB);这些热浪事件都与欧洲大陆阻塞的位置有关。同时我们发现这6类热浪发生的频率出现明显的年代际变化,特别在20世纪80年代以后欧洲大陆热浪发生频率明显的增多趋势可能与欧洲大陆增暖背景有关,而欧洲大陆热浪发生频率的年代际变化可能是夏季北大西洋涛动(NAO)的年代际变化的结果。夏季NAO偶极子通过欧洲地区的阻塞异常对欧洲大陆气温有重要的调制作用。当夏季NAO指数处于正位相阶段时,欧洲大陆容易产生高纬度热浪,反之则容易产生低纬度热浪,并且欧洲大陆增暖趋势并不影响NAO对欧洲气温的调制作用。同时还发现:大西洋夏季NAO事件可以是欧洲热浪发生的前期条件,欧洲大陆阻塞异常落后于NAO事件1~5 d,其中IB型和WE型与NAO同期相关,其余4类型热浪对应阻塞落后于NAO 4~5 d。另外,也发现大西洋—欧洲大陆定常波列正距平的位置通过对欧洲阻塞的影响,而影响欧洲热浪发生的频率和位置。     

1961—2010年南方双季稻区气候资源变化分析

中国南方双季稻播种面积占到全国水稻的85%以上, 研究该区域对气候变化的响应有助于科学地规划和管理双季稻生产。以江南、华南双季稻区为研究对象, 选取1961—2010年南方双季稻区275个数据完整性较好的气象观测站点, 对双季稻区平均气温、日照时数、降水量等气候资源演变规律及其可能变化的分析表明: 该研究区域正处于气温显著上升阶段, 气候倾向率为2℃/(10 a), 尤其是1997年气温突变之后升温幅度进一步增大, 气候倾向率增大为5℃/(10 a), 且秋冬季增温更为显著。研究区域降水年际波动较大, 无明显增减趋势; 从季节上看, 春秋降水有减少趋势, 而冬夏有增加趋势, 且使降水分布更为集中。从空间演变看, 双季稻区气候资源的演变趋势存在较大的差异, 其中华南稻区呈暖湿化, 对喜温好水的双季稻生产是利大于弊; 而江南稻区则呈暖干化趋势, 对水稻生产不利; 同时秋旱风险加大, 尤其是西部地区将面临水资源减少、水稻种植用水不足。另一方面, 随着双季稻区气候变暖, 早稻适宜播种期提前、早晚稻生长季延长, 热量资源增加以及薄膜育秧技术广泛应用等, 都将使双季稻种植格局调整。双季稻区高温日数增多, 早晚稻生长发育无效热量也随之增加, 整体上江南热量资源的有效性低于华南, 尤其是江西和湖南两省, 热量有效性均 < 85%;华南大部地区热量有效性均高于95%。因而, 各地可根据所处区域气候资源要素演变规律及热量有效性分布选取产量与品质更好的中晚熟品种种植, 提高水稻种植积极性, 促进早晚稻安全生产。      

华北-华东地区高温热浪与土壤湿度的关系研究

利用观测站点的日最高气温、土壤湿度旬观测资料以及土壤湿度再分析资料等,分析了华北-华东地区高温热浪次数的时空变化特征及其与土壤湿度的关系。结果表明:1960s以及1990-2010年为高温热浪次数的高值期,1970s-1980s为低值期。利用旋转经验正交函数分解得到土壤湿度的3个气候分区,分区内前期(3-5月)和同期(6-7月)的土壤湿度与6、7月份高温热浪次数基本呈负相关关系,并且同期相关性更显著。在华北-华东北部与中部,5月下旬土壤湿度与6月高温热浪次数、6月上、中旬平均土壤湿度与6月高温热浪次数、7月平均土壤湿度与7月高温热浪次数的相关性均显著。     

20世纪上半叶塔里木河流域夏季干湿的演变特征

利用CRU(Climatic Research Unit)的月Palmer干湿指数资料，研究了1901～1950年塔里木河流域夏季干湿的时空演变特征，结果表明：流域干湿的空间分布为正常或轻微干旱，从西南至东北呈“-+”分布；流域干湿变化的线性趋势从西至东呈“+-+-”分布，整个流域50年变干旱趋势显著，但大部分地区的趋势不显著；变率空间分布为东部正变率和西部负变率；干湿指数在1910之前为正，年际变化较为小，之后，则相反；年代干湿指数值呈年代周期性变化，但干湿等级都为正常。在20世纪0年代后期、10年代中期、30年代初期和40年代初期，流域干湿的年代值与50年均值差异显著。年代线性趋势在20世纪10年代中期至30年代初期，正趋势较多，其余两段时期都为负趋势，年代线性趋势在10年代末期正趋势显著，0年代后期至10年代中期、30年代末期和40年代初负趋势显著。流域变率值在20世纪0年代后期至20年代中期，30年代初期和后期与40年代初期达到显著水平。流域干湿的突变点分别出现在1910年、1919年、1927年和1938年。3.5年和7年是此序列显著周期。本文与之前研究得出的流域干湿总体变化特征相似，而由于数据来源、研究区和研究方法存在不同，两者在具体结果方面存在差异；流域干湿变化与海温变化和大气涛动在不同时期存在显著相关关系。     

高温热浪指标研究

根据热浪所具有的气温异常偏高(或为高温闷热)及通常要持续一段时间这两个特征,研究设计了综合表征炎热程度和过程累积效应的热浪指数作为热浪的判别指标,并提出了热浪的分级标准.利用1994和1995年7-8月武汉市逐日中暑人数和2003年7 8月上海市逐日死亡人数资料对热浪指标和分级标准进行了验证分析,结果表明,热浪指数可以...     

城市化和西太平洋副热带高压增强对中国复合热浪的协同作用

基于黑球湿球温度识别了中国复合热浪,并定量分析了城市化和西太平洋副热带高压（简称西太副高）对中国复合热浪的协同作用。结果表明：1979—2019年中国复合热浪的发生天数、强度和影响范围都在逐步上升,尤其在2010年以后出现跃升,比20世纪80年代增大了4倍左右;城市化快速发展和西太副高增强协同加剧了中国复合热浪;较早发展的城市化对热浪天数、强度、范围增长的贡献分别是9.2％、12.5％、7.5％,而同期西太副高的增强对三类热浪指数有约30％的正贡献,甚至在考虑全球变暖对西太副高的加强作用时,西太副高的贡献增至70％左右。这表明,快速发展的城市化和全球变暖背景下增强的西太副高的协同作用可以解释80％以上21世纪初中国复合热浪的跃升。     

近53年中国寒潮的变化特征及其可能原因

利用1951～2004年中国740站逐日温度资料, 对中国寒潮频次的气候特征及其变化进行了分析, 并在此基础上对中国寒潮频次减少的可能原因进行了讨论: 冬季西伯利亚高压和东亚冬季风强度与中国寒潮频次呈显著的正相关.秋冬季节西伯利亚上空低层冷堆温度和中国寒潮频次呈显著的负相关.在气候变暖的大背景下, 西伯利亚高压和冬季风强度的减弱使得冬季中国地表温度持续升高, 而温度的这种变化与中国寒潮频次及其相伴随大风频次的减少均有密切的联系.西伯利亚高压和冬季风强度的减弱, 西伯利亚上空低层冷堆温度和中国地表温度的显著升高是中国寒潮及其相伴随大风频次减少的可能原因.     

Climate change scenarios of heat waves in Central Europe and their uncertainties

The study examines climate change scenarios of Central European heat waves with a focus on related uncertainties in a large ensemble of regional climate model (RCM) simulations from the EURO-CORDEX and ENSEMBLES projects. Historical runs (1970–1999) driven by global climate models (GCMs) are evaluated against the E-OBS gridded data set in the first step. Although the RCMs are found to reproduce the frequency of heat waves quite well, those RCMs with the coarser grid (25 and 50 km) considerably overestimate the frequency of severe heat waves. This deficiency is improved in higher-resolution (12.5 km) EURO-CORDEX RCMs. In the near future (2020–2049), heat waves are projected to be nearly twice as frequent in comparison to the modelled historical period, and the increase is even larger for severe heat waves. Uncertainty originates mainly from the selection of RCMs and GCMs because the increase is similar for all concentration scenarios. For the late twenty-first century (2070–2099), a substantial increase in heat wave frequencies is projected, the magnitude of which depends mainly upon concentration scenario. Three to four heat waves per summer are projected in this period (compared to less than one in the recent climate), and severe heat waves are likely to become a regular phenomenon. This increment is primarily driven by a positive shift of temperature distribution, but changes in its scale and enhanced temporal autocorrelation of temperature also contribute to the projected increase in heat wave frequencies.