張保龍++于亮亮++黃媛元++張玉榮++何步江

摘 要：采用每日最高（低）氣溫的歷史同期序列的分位數(shù)作為該日的極端高（低）溫閾值，運用經(jīng)驗模態(tài)分解方法（EMD）對內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗1971—2010年冬季極端高（低）溫頻數(shù)進行了初步分析。結果表明，杭錦后旗冬季極端高溫、低溫頻數(shù)序列都與平均氣溫的相關性顯著，極端高溫頻數(shù)主要存在準3年周期振蕩，極端低溫頻數(shù)主要存在準6年的周期振蕩。

關鍵詞：EMD方法 冬季極端氣溫 分析

中圖分類號：P468 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）08（b）-0237-01

近年來，極端天氣的變化已經(jīng)引起了全世界的普遍關注。極端天氣事件是指某一地點或地區(qū)從統(tǒng)計分布的觀點看不常或極少發(fā)生的天氣事件。

目前，國際上分析研究極端氣候事件的變化特征常用的方法是定義與極端事件相關的代用氣候指數(shù)，在定義與極端氣溫有關的代用氣候指數(shù)時，不同研究人員針對不同地區(qū)的研究，可能采取不同的定義方式。例如對“極端高溫”的閾值，鄧自旺等[2]定義閾值為35 ℃；張寧[3]等定義閾值為逐年（季）日最高氣溫序列的95%分位數(shù)值。

本文所講的發(fā)生極端高溫（低）事件是指某日最高（低）氣溫超過了某個閾值。閾值的確定是基于每日最高（低）氣溫的歷史同期序列。

本文主要的研究目的是分析極端高（低）溫發(fā)生頻數(shù)的主要周期變化，以期尋求其內(nèi)在變化規(guī)律。1998年Huang等[4]提出一種新的分析非平穩(wěn)、非線性數(shù)據(jù)的信號處理方法-經(jīng)驗模態(tài)分解（empirical mode decomposition，EMD）方法。它將非平穩(wěn)信號按不同尺度的波動或趨勢分解成若干個本征模態(tài)函數(shù)（IMF）分量及一個趨勢分量的線性和。不同的IMF分量是平穩(wěn)信號，具有非線性特征，也具有時間上的局域化特征。自EMD方法被提出以來，其在研究和應用領域都獲得了廣泛的關注。

本文選取內(nèi)蒙古自治區(qū)巴彥淖爾市杭錦后旗氣象站近30年氣溫資料，試圖用EMD方法分析該地區(qū)在1971—2010年冬季發(fā)生的極端氣溫事件頻數(shù)的主要變化周期。

1 定義、數(shù)據(jù)來源和方法

1.1 定義

日高（低）閾值：每日最高（低）氣溫的歷史同期序列的第95（5）個百分位數(shù)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取巴彥淖爾市杭錦后旗站進行研究。該站點位于內(nèi)蒙古自治區(qū)巴彥淖爾市中部，采用1971—2010年共40年冬季每日最高氣溫、最低氣溫和平均溫度，冬季定義為當年的12月至翌年2月。

1.3 數(shù)據(jù)處理

先求出每日的日高閾值，日低閾值。再求出每年冬季極端高溫事件、極端低溫事件發(fā)生的頻數(shù)。最后通過EMD方法進行分解。

2 結果與分析

本節(jié)將主要通過EMD方法對杭錦后旗氣象站出現(xiàn)的極端氣溫頻數(shù)序列進行分解，進而得到一系列的IMF分解元。然后通過對每個IMF分解元進行周期分析。此外，本文還通過t檢驗，簡要分析極端氣溫頻數(shù)的線性趨勢，以及與年平均氣溫序列的相關關系。

2.1 極端高溫頻數(shù)

杭錦后旗站的冬季極端高溫事件頻數(shù)和冬季平均氣溫的相關系數(shù)達到0.63，超過0.49，通過0.001顯著性水平檢驗，說明杭錦后旗站冬季的極端高溫頻數(shù)受冬季平均氣溫的影響較大。此外，杭錦后旗站極端高溫頻數(shù)呈現(xiàn)顯著的上升趨勢，平均每100年增加9次。這與全球氣候變化是一致的。

通過EMD方法對杭錦后旗的極端高溫頻數(shù)序列進行分解，分解結果見圖（圖略），橫坐標代表年際變化，縱坐標代表頻次距平變化的數(shù)值。一共出現(xiàn)了5個IMF分量。且5個IMF分量C1～C5時間尺度逐漸增大，它們在同一時間段內(nèi)沒有相同的頻率。對IMF5個分量進行分析。

C1分量周期約為3～4年。C2一共經(jīng)歷了3個左右的周期性振蕩，分別具有3年、5年、2年的周期。C3一共經(jīng)歷了2個左右的周期性振蕩，分別具有15年、3年的周期。C4表示的周期約為19年，C5表示的周期約為32年。

從分解結果發(fā)現(xiàn)，杭錦后旗每年的極端高溫頻數(shù)序列存在準3年的周期，同時伴有一個較弱上升趨勢。

2.2 極端低溫頻數(shù)

杭錦后旗站冬季極端低溫事件的頻數(shù)和冬季平均氣溫有較好的負相關關系，通過了0.001顯著性檢驗。說明杭錦后旗站冬季極端低溫頻數(shù)受冬季平均氣溫的影響較大。

C1分量有3個周期振蕩，存在著3年、8年、2年尺度的波動。C2分量存在2年的周期。C3分量存在6年左右的周期。C4分量存在準10年的周期。C5分量存在準32年的周期。

從分解結果發(fā)現(xiàn)，杭錦后旗每年的極端低溫頻數(shù)序列存在準6年的周期，同時在2000年后，振幅存在加強的趨勢。

3 結論與討論

本文對杭錦后旗1971—2010年冬季極端溫度事件頻數(shù)進行了初步分析，得到極端高（低）溫閾值序列，進而得到每年冬季的極端高（低）溫頻數(shù)序列。針對這兩個頻數(shù)序列以EMD方法，分析不同變化周期，得到如下結論。

（1）杭錦后旗冬季平均氣溫和極端高溫頻數(shù)序列有較好的正相關關系，與極端低溫頻數(shù)序列有較好的負相關關系。

（2）杭錦后旗冬季平均氣溫每百年增加3.6 ℃，極端高溫頻數(shù)序列每百年增加9.8次，極端低溫頻數(shù)每百年增加0.5次。

（3）杭錦后旗的極端高溫頻數(shù)序列存在準3年周期振蕩，極端低溫頻數(shù)序列存在準6年的周期。

本文主要選取的是杭錦后旗站點，以后的工作中還將選取其他站點來分析比較不同地區(qū)不同季節(jié)的極端氣溫變化情況。

參考文獻

[2] 鄧自旺，丁裕國，陳業(yè)國.全球氣候變暖對長江三角洲極端高溫時間概率的影響[J].南京氣象學院學報，2000，23（1）：42-47.

[3] 張寧，孫照渤，曾剛.1955-2005年中國極端氣溫的變化[J].南京氣象學院學報，2008，31（1）：123-128.

[4] Huang N E， Shen Z Long S R， et al. The Empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for non-linear and non-stationary time series analysis[J].Proc R Soc Land A，1998（454）： 899-955.endprint