鄭小華 婁盼星 馬永永

(1.陜西省氣象臺，陜西 西安 710015； 2.陜西省氣象科學(xué)研究所，陜西 西安 710015)

引言

極端天氣氣候事件的檢測和評估是氣候變化研究的重要內(nèi)容之一[1]。相較于年際尺度的變化，極端天氣氣候事件的變化對社會經(jīng)濟的影響更為直接[2-4]。在全球變暖背景下，高溫?zé)崂?、低溫凍害等極端事件的發(fā)生和分布變得更加復(fù)雜，并在不同區(qū)域表現(xiàn)出明顯的分異特征[5]。IPCC 第五次評估報告指出，1880—2012 年全球地表平均氣溫升高 0.85 ℃，北半球以及中國的氣候變化趨勢與全球基本保持一致，且增溫趨勢高于全球均值，增溫速率逐步加快。變暖導(dǎo)致全球70%的陸地暖夜天數(shù)顯著增加，冷夜天數(shù)明顯減少，極端高溫災(zāi)害的頻率和強度趨于增強，極端低溫事件雖有所減少但其造成的影響和損失卻不容忽視[6-8]。研究表明[9-11]，氣候變化使中國區(qū)域的極端氣溫事件發(fā)生顯著變化，多個極端氣溫指數(shù)達(dá)到或者接近歷史極值，高溫?zé)崂说葮O端事件發(fā)生頻率和強度明顯增加，并在不同區(qū)域和季節(jié)表現(xiàn)出明顯差異。因此，針對不同區(qū)域和尺度開展極端氣溫事件的時空變化特征研究，可為應(yīng)對氣候變化提供更為客觀的依據(jù)。

陜西省位于青藏高原的東北側(cè)，南北狹長，橫跨三個氣候帶，境內(nèi)秦嶺是南北氣候的分界嶺，陸面和生態(tài)條件復(fù)雜，是氣候變化的敏感區(qū)域之一[12-13]。針對氣候變化對陜西氣溫和降水等要素的影響已有較多研究，主要是圍繞氣象臺站觀測的氣溫變化趨勢、熱量資源變化以及對農(nóng)業(yè)等的影響[12-15]。已有的研究認(rèn)為[14-15]，陜西三個氣候區(qū)的氣溫變化趨勢與全國基本一致，最高氣溫和最低氣溫明顯上升且最低氣溫增溫明顯，其中陜北北部的極端氣溫變化存在明顯的階段特征并在20世紀(jì)90年代出現(xiàn)突變，關(guān)中氣溫的增加有明顯年際波動特征。陜南秦巴山區(qū)的極端氣溫極值指數(shù)變化趨勢與海拔呈顯著正相關(guān)，海拔越高極值指數(shù)增加趨勢越明顯[16]。已有針對極端氣溫事件的研究所采用的指標(biāo)較為單一，多采用最高或最低氣溫，且資料時段相對較早，特別是2000年以后的極端氣溫變化還缺乏較為系統(tǒng)的研究。

本文基于陜西省 1961—2018 年逐日氣溫資料，選取WMO推薦的 10個極端氣溫指數(shù)，將陜西按氣候類型劃分為三個區(qū)域，應(yīng)用趨勢分析、Mann-Kendall突變檢驗和小波分析等方法對陜西省不同區(qū)域的極端氣溫時空變化特征進(jìn)行比較分析，以期揭示陜西省氣候變化規(guī)律，為科學(xué)應(yīng)對氣象災(zāi)害風(fēng)險，保護(hù)自然生態(tài)環(huán)境提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料及研究區(qū)域

所用氣象資料均來自陜西省氣象信息中心，通過訂正剔除觀測序列較短或數(shù)據(jù)質(zhì)量較差的5個站點，選用94個國家氣象觀測站1961—2018年逐日最高氣溫、最低氣溫及平均氣溫資料。本文所使用的數(shù)據(jù)均使用RCLimDex[17]程序進(jìn)行了嚴(yán)格質(zhì)量檢測和均一性檢驗，檢驗處理主要涉及幾個方面的錯誤記錄檢查：(1)日最低氣溫>日最高氣溫；(2)記錄值嚴(yán)重偏離本地區(qū)氣象實際情況，即超出3倍標(biāo)準(zhǔn)差的值定義為出界值，通過人工檢查同相鄰站點的記錄進(jìn)行對比，合理的保留，不合理的按缺測進(jìn)行處理。同時將數(shù)據(jù)與中國均一化歷史氣溫數(shù)據(jù)集進(jìn)行了對比，氣溫變化趨勢基本一致。陜西省南北狹長，橫跨了3個氣候帶，其中陜北屬溫帶干旱、半干旱氣候區(qū)，關(guān)中屬暖溫帶半干旱、半濕潤氣候區(qū)，陜南屬暖溫帶和北亞熱帶半濕潤、濕潤氣候區(qū)。因此,將研究區(qū)域分為三個氣候區(qū)分別進(jìn)行分析。資料站點的分布及分區(qū)見圖1。

圖1 研究區(qū)域分區(qū)及氣象站點分布Fig.1 Division of study region and distribution of weather stations

1.2 極端氣溫指數(shù)

本文選用WMO推薦的 10個極端氣溫指數(shù)，分為極值指數(shù)、絕對指數(shù)和相對指數(shù)3大類(表1)。極端氣溫指數(shù)綜合考慮了極端氣溫事件的強度與持續(xù)時間，能夠表現(xiàn)極端氣候在不同層面上的變化，具有極端性較弱、噪聲低、顯著性強等特點[18-19]。同時，依賴指數(shù)的極端氣溫事件定義簡潔明確，避免了事件的絕對強度在不同區(qū)域上表現(xiàn)出的差異，有利于不同區(qū)域研究結(jié)果比較研究。其中，極值指數(shù)分別為每年日最高氣溫和最低氣溫極值，直接由觀測值統(tǒng)計。絕對指數(shù)是在觀測記錄基礎(chǔ)上根據(jù)WMO確定的閾值指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計，包括夏日、冰日、熱夜和霜日天數(shù)。相對指數(shù)為相對于某一基準(zhǔn)期的浮動閾值，其中冷夜、暖夜、冷晝和暖晝天數(shù)均采用1981—2010 年統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為比較基準(zhǔn)期。以冷夜天數(shù)為例，選取1981—2010年每年的同一日期最低氣溫進(jìn)行升序排列，選取第10個百分點的值作為該日期的閾值，然后將1961—2018年每年的同一日期最低氣溫與該閾值比較，若小于閾值，則認(rèn)為該日期為冷夜日。而暖夜的閾值取為基準(zhǔn)期升序數(shù)列的第90個百分點，冷晝和暖晝的計算以此類推[20-21]。

表1 本文選定的極端氣溫指數(shù)Table 1 Extreme air temperature indices used in this study

1.3 分析方法

利用線性變化傾向率進(jìn)行趨勢分析，利用Mann-Kendall(M-K)非參數(shù)檢驗方法結(jié)合滑動t檢驗方法進(jìn)行變化趨勢的突變分析，采用Morlet小波分析法進(jìn)行極端氣溫指數(shù)變化的周期檢測，分析不同時間尺度極端氣溫指數(shù)的周期波動特征。

1.3.1 Mann-Kendall突變分析

Mann-Kendall非參數(shù)統(tǒng)計檢驗法是由世界氣象組織(WMO)推薦的應(yīng)用于環(huán)境數(shù)據(jù)時間序列趨勢分析的方法，能夠客觀地表征樣本序列的整體變化趨勢[21],設(shè)原始時間序列為y1，y2，…，yn；mi表示第i個樣本yi大于yj(1≤j≤i)的累積數(shù)，定義統(tǒng)計量：

(1)

在原序列隨機獨立等假設(shè)下，dk的均值和方差分別為：

(2)

將上面公式的dk標(biāo)準(zhǔn)化，得：

(3)

UFk組成一條UF曲線，通過信度檢驗可得出其是否有明顯的變化趨勢。將此方法引用到反序列中，計算得到另一條曲線UB，則兩條曲線在置信區(qū)間內(nèi)的交點確定為突變點。給定顯著性水平α=0.05，則統(tǒng)計量UF和UB的臨界值為±1.96。UF>0，表示序列呈上升趨勢；反之，表明呈下降趨勢，大于或小于±1.96，表示上升或下降趨勢明顯。

1.3.2 Morlet小波分析

Morlet小波公式如下：

Ψ0.(η)=π-1/4eiw0ηe-η2/2

(4)

Morlet小波分析方法在時間和頻率兩方面都具有表征信號局部特征的能力，可以比較清晰地揭示隱藏在時間序列中的變化周期，反映系統(tǒng)在不同時間尺度的變化趨勢，可用于估計序列變化的趨勢。優(yōu)點在于它可以將一個時間序列在時域和頻域同時開展，便于比較各個周期的波動隨時間的變化規(guī)律。Morlet小波變換的具體原理和詳細(xì)步驟參見文獻(xiàn)[22]。

2 結(jié)果分析

2.1 全區(qū)時間變化特征和突變分析

陜西省極端氣溫指數(shù)在近60 a除了極端最低和極端最高(圖2)，均發(fā)生了顯著變化(P<0.05)，冷熱指數(shù)的變化具有較高的一致性，其中表征熱指數(shù)的暖夜天數(shù)、暖晝天數(shù)、夏日天數(shù)和熱夜天數(shù)分別以7.4 d/10 a、6.3 d/10 a、3.6 d/10 a、2.8 d/10 a的趨勢增加，表征冷指數(shù)的冷夜天數(shù)、冷晝天數(shù)、冰日天數(shù)和霜凍天數(shù)則分別以5.9 d/10 a、4.5 d/10 a、1.2 d/10 a、2.8 d/10 a的速率相應(yīng)減少，而極端最高氣溫和極端最低氣溫也分別呈現(xiàn)出0.2 ℃/10 a和0.1 ℃/10 a的上升趨勢。可以看出，熱指數(shù)的變化趨勢總體上較冷指數(shù)大，特別是暖夜天數(shù)和暖晝天數(shù)增加超過了6.3 d/10 a，其中暖夜天數(shù)的變化最大，達(dá)到了7.4 d/10 a，而冰日天數(shù)的變化則最小，全省平均減少僅為1.2 d/10 a。同時，夜指數(shù)的變化也較相應(yīng)的日指數(shù)變化更為突出。分析顯示，近60 a來陜西總體暖化趨勢比較明顯，夏季天數(shù)和高溫天數(shù)明顯增加，夜間寒冷天數(shù)明顯減少，極端高溫水平總體呈現(xiàn)上升趨勢，極端最低氣溫略有上升。近60 a來陜西極端氣溫指數(shù)整體呈現(xiàn)暖指數(shù)上升、冷指數(shù)減少的趨勢，這與已有的研究結(jié)果基本是一致的[13-14]，但是在變化幅度以及區(qū)域分布特征上的差別較為明顯，與前期針對陜西的研究結(jié)果相比較，暖夜天數(shù)和暖晝天數(shù)的變化幅度均較之前結(jié)果增加1—2 d/10 a,冷指數(shù)中冷夜天數(shù)的變化較為一致而冷晝天數(shù)的減小幅度較之前更大。與西北黃土高原區(qū)的研究結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)，陜西區(qū)域熱指數(shù)的變化幅度更大而冷指數(shù)的變化幅度更小。其中，夏日天數(shù)和熱夜天數(shù)分別較其他區(qū)域增幅高1.2 d/10 a和1.6 d/10 a，而冷指數(shù)中霜日天數(shù)和冰日天數(shù)的減小幅度分別較黃土高原小0.5 d/10 a和1.0 ℃/10 a。與全球氣候變化背景下的環(huán)流異常對大尺度的極端氣候事件的影響相比，特別是在關(guān)中區(qū)域，夜指數(shù)的變化趨勢遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于晝指數(shù)，極端氣溫指數(shù)的空間變化特征表現(xiàn)出氣溫變化的晝夜不對稱性[6]。與平均最低氣溫升溫幅度大于平均氣溫和最高氣溫的非對稱性變化在極值指數(shù)的表現(xiàn)看，陜西極端最低氣溫和最高氣溫的增溫幅度均較小，升溫趨勢較為一致,并沒有表現(xiàn)出明顯的變化差異。

圖2 1961—2018 年陜西省冷夜天數(shù)(a)、暖夜天數(shù)(b)、冷晝天數(shù)(c)、暖晝天數(shù)(d)、冰日天數(shù)(e)、夏日天數(shù)(f)、霜日天數(shù)(g)、熱夜天數(shù)(h)、極端最低氣溫(i)和極端最高氣溫(j)的年際變化趨勢Fig.2 The interannual variation trends of cold night days (a),warm night days (b),cold days (c),warm days (d),ice days (e),summer days (f),frost days (j),hot night days (h),extreme minimum temperature (i) and extreme maximum temperature (j) in Shaanxi province from 1961 to 2018

從5 a滑動平均曲線來看，冷指數(shù)隨時間減小的變化趨勢年代際之間的波動較小，其中冷夜、冷晝和冰日天數(shù)變化趨勢的同向性明顯。而暖指數(shù)特別是暖夜和暖晝天數(shù)隨時間的增加趨勢波動較大且變化趨勢較為一致，表現(xiàn)為增高趨勢過程中在1981—2000年呈現(xiàn)出明顯的低值區(qū)。

通過對各指數(shù)時間序列的突變點進(jìn)行分析，大多數(shù)指數(shù)的變化與全省年平均氣溫的突變年份基本一致，突變點出現(xiàn)在1995年前后。而其他指數(shù)的突變點出現(xiàn)時間差異比較明顯，其中極端最低氣溫的突變點最早，出現(xiàn)在1975年前后。冷夜和冷晝?nèi)諗?shù)的變化出現(xiàn)在1980—1985年，而暖夜和暖晝?nèi)諗?shù)的突變出現(xiàn)最晚，在2005—2010年。

2.2 區(qū)域性變化特征

從三個區(qū)域上看(表2)，同一指數(shù)的時間變化趨勢在不同區(qū)域的表現(xiàn)基本一致，但除極端最低氣溫外其余指數(shù)的變化傾向率均表現(xiàn)出明顯的區(qū)域性分異特征，且大多數(shù)指數(shù)的時間趨勢并非完全表現(xiàn)為緯向特征，特別是在陜北和關(guān)中的變化比較復(fù)雜。冰日、冷晝和熱夜天數(shù)的變化緯向特征最明顯，都是緯度最高的陜北最大、關(guān)中次之，處于暖溫帶和北亞熱帶的陜南最小。此外，極端最高氣溫和暖晝天數(shù)的變化趨勢也屬陜北最為明顯。而極端最低氣溫、冷夜、暖夜、霜凍和夏日天數(shù)變化趨勢都是關(guān)中較其他兩個區(qū)域突出，表明除緯向和海拔高度外，下墊面和人類活動可能會對區(qū)域氣候產(chǎn)生一定影響。三個氣候區(qū)中，陜南各評估指數(shù)的變化表現(xiàn)的最為平緩，除了極端最高氣溫、暖夜天數(shù)、暖晝天數(shù)和霜凍天數(shù)的變化居于其他兩個氣候區(qū)之間外，其余指數(shù)變化均為三個氣候區(qū)最小。從各指數(shù)在不同區(qū)域出現(xiàn)突變的年份來看，極端最低氣溫、冷夜、冷晝和夏日天數(shù)的突變發(fā)生時間在各區(qū)域上較為一致，而陜南的冰日天數(shù)、極端最高氣溫、暖晝和熱夜天數(shù)的突變位置均較其他兩個區(qū)域偏晚10 a左右，霜日天數(shù)的突變較其他兩個區(qū)域偏早5 a。

從不同類型指數(shù)的變化看(表2和圖3)，三類指數(shù)中極值指數(shù)的變化幅度總體較小，其中僅有18個縣區(qū)的極端最低氣溫指數(shù)和25個縣區(qū)的極端最高氣溫指數(shù)呈現(xiàn)顯著上升趨勢(“顯著”代表通過95%顯著性檢驗)。其中極端最高氣溫近60 a來升高幅度為0.2 ℃/10 a，陜北升高最為明顯，為0.35 ℃/10 a，關(guān)中區(qū)域的變化僅為0.15 ℃/10 a。相較而言，極端最低氣溫的總體升高趨勢則在三個區(qū)域中都不明顯，最大的關(guān)中區(qū)域也僅為0.2 ℃/10 a。

表2 1961—2018年陜西省不同區(qū)域極端氣溫指數(shù)的變化趨勢及突變特征Table 2 Change trends and abrupt change characteristics of extreme temperature index in different regions of Shaanxi province from 1961 to 2018

▲代表有顯著的上升趨勢，○代表無顯著趨勢，▼代表有顯著的下降趨勢；彩色代表線性傾向率；圖a、圖b、圖c、圖d、圖f、圖g、圖h、圖i單位為d/a，圖e和圖j單位為 ℃/a圖3 1961—2018陜西省冷夜天數(shù)(a)、冷晝天數(shù)(b)、冰日天數(shù)(c)、霜日天數(shù)(d)、極端最低氣溫(e)、暖夜天數(shù)(f)、暖晝天數(shù)(g)、夏日天數(shù)(h)、熱夜天數(shù)(i)、極端最高氣溫(j)區(qū)域變化Fig.3 Regional change of cold night days (a),cold days (b),ice days (c),frost days (d),extreme minimum temperature (e),warm night days (f),warm days (g),summer days (H),hot nights (I) and extreme maximum temperature (j) in Shaanxi province from 1961 to 2018

絕對指數(shù)的變化則相對較為明顯，全省大部分區(qū)域的冰日和霜日天數(shù)呈現(xiàn)顯著下降趨勢。陜北和關(guān)中大部分區(qū)域熱夜天數(shù)上升趨勢顯著，而夏日天數(shù)上升趨勢比較明顯的區(qū)域主要分布在關(guān)中南部和陜南。其中夏日天數(shù)的增加趨勢較其他指數(shù)明顯但區(qū)域之間的差異不大，基本保持在3.6 d/10 a之間，與之對應(yīng)的冰日天數(shù)的減少幅度則在各區(qū)域均較小，平均減少僅為1.3 d/10 a。霜日天數(shù)的減少趨勢和熱夜天數(shù)的增加趨勢則均表現(xiàn)出明顯的區(qū)域性特征，陜北的熱夜天數(shù)增加最為明顯但其霜日天數(shù)的減少趨勢卻最小，表現(xiàn)出明顯的不對稱性。位于人口和城市化最為明顯的關(guān)中區(qū)域霜凍天數(shù)則減少最為明顯，達(dá)到了3.7 d/10 a。

相對指數(shù)的變化趨勢與絕對指數(shù)的變化有一定的相似性，相較而言，冷夜與暖夜天數(shù)的變化比冷晝與暖晝天數(shù)的變化趨勢更為明顯且在不同氣候區(qū)的差異較大。其中，暖夜天數(shù)的增加和冷夜天數(shù)的減少趨勢均表現(xiàn)為關(guān)中最為突出，分別達(dá)到了8.5 d/10 a和6.8 d/10 a。而暖晝天數(shù)的增加和冷晝天數(shù)的減少趨勢均表現(xiàn)為陜北最為突出，分別達(dá)到了6.8 d/10 a和4.9 d/10 a。

極端氣溫指數(shù)變化的趨勢在陜西不同氣候區(qū)、冷暖指數(shù)之間、晝夜指數(shù)之間產(chǎn)生差異的可能原因，除與中小尺度緯度、海拔高度以及地形分布有關(guān)外，還與下墊面性質(zhì)的改變有關(guān)，特別是陜北近年來大規(guī)模的植樹造林使得局地氣候發(fā)生了變化，整體暖濕化現(xiàn)象較為明顯。一般認(rèn)為城市化加劇了冷指數(shù)的減少和暖指數(shù)的增加，同時也使最低氣溫的極值明顯升高，與最低氣溫相關(guān)的指數(shù)城市化影響比與最高氣溫相關(guān)的更為顯著，影響較為顯著的是夜指數(shù)的變化[19-20]。而在區(qū)域的差異中表現(xiàn)比較突出的就是各指數(shù)變化趨勢在關(guān)中區(qū)域表現(xiàn)出的非緯向特征，關(guān)中地區(qū)常住人口占到全省63%以上，特別是20世紀(jì)90年代以后西咸一體和城鎮(zhèn)化水平快速提高，在極端指數(shù)的空間分布上影響表現(xiàn)較為明顯。

2.3 周期性變化特征

通過對極端氣象指數(shù)的小波實部等值線圖分析發(fā)現(xiàn)(圖4)，大多數(shù)指數(shù)的強周期變化主要集中在2—8 a，在更長的周期大多數(shù)變化都不顯著。大部分極端氣象指數(shù)的強周期變化主要發(fā)生在1975年以前和1990年之后，其中熱夜天數(shù)在1970—1995年存在6—7 a的周期變化。

黑色等值線為通過95%置信度檢驗圖4 1961—2018 年陜西省冷夜天數(shù)(a)、冷晝天數(shù)(b)、冰日天數(shù)(c)、霜日天數(shù)(d)、極端最低氣溫(e)、暖夜天數(shù)(f)、暖晝天數(shù)(g)、夏日天數(shù)(h)、熱夜天數(shù)(i)、極端最高氣溫(j)的小波實部等值線圖Fig.4 Real part contours of wavelet analysis of cold night days (a),cold days (b),ice days (c),frost days (d),extreme minimum temperature (e),warm night days (f),warm days (g),summer days (h),hot nights (i) and extreme maximum temperature (j) in Shaanxi province from 1961 to 2018

2.4 相關(guān)性分析

通過對各極端氣溫指數(shù)的相關(guān)關(guān)系分析發(fā)現(xiàn)(表略)，除極值指數(shù)外，其余相對指數(shù)和絕對指數(shù)之間均有較好的相關(guān)性，尤其是夏日和霜日天數(shù)與其他指數(shù)之間的相關(guān)性均通過了0.01的顯著性檢驗。在相對指數(shù)與絕對指數(shù)中，冷指數(shù)之間、暖指數(shù)之間均為正相關(guān)，而冷指數(shù)與暖指數(shù)之間則呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，其中相關(guān)系數(shù)最大的暖晝和暖夜天數(shù)之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.847。而極值指數(shù)中，極端最低氣溫僅與冷指數(shù)，極端最高氣溫與暖指數(shù)之間有較高的相關(guān)性。同時，將各極端氣溫指數(shù)與年平均最高氣溫和最低氣溫的相關(guān)性進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，相關(guān)性均通過了0.01的顯著性檢驗。表明相對指數(shù)和絕對指數(shù)均能較好的反映年最高或最低氣溫平均態(tài)的變化。

3 結(jié)論與討論

(1)時間尺度上，近60 a陜西極端氣溫指數(shù)發(fā)生了顯著變化，其中熱指數(shù)增加趨勢較冷指數(shù)的減少更為明顯且年際間波動較大，夜指數(shù)的變化較相應(yīng)的日指數(shù)變化更為突出，其中暖夜天數(shù)的變化最為突出，達(dá)到了7.4 d/10 a。極端最低氣溫在1975年、其余冷指數(shù)在1995年前后出現(xiàn)突變，而暖夜和暖晝天數(shù)突變發(fā)生在2005年以后。

(2)空間尺度上，冰日、冷晝和熱夜天數(shù)變化趨勢的緯向特征最為明顯，陜北最大、關(guān)中次之、陜南最小。關(guān)中的極端最低氣溫、冷夜天數(shù)、暖夜天數(shù)、霜凍天數(shù)和夏日天數(shù)變化趨勢較其他兩個區(qū)域更大。

(3)從周期變化來看，極端指數(shù)的周期性變化主要集中在2—8 a。相對指數(shù)和絕對指數(shù)的變化均能較好的反映陜西年平均最高和最低氣溫的變化趨勢。

(4)極端氣溫的時空變化與增溫為主要特征的全球氣候變化背景密切相關(guān)，但在不同區(qū)域和時間尺度上的變化表現(xiàn)出明顯的差異[5，23-26]。指數(shù)的變化是對最高氣溫和最低氣溫變化的響應(yīng)，但其時空變化趨勢及分布是否會導(dǎo)致區(qū)域的高溫、旱災(zāi)及低溫凍害等氣象災(zāi)害的時空風(fēng)險則有一定的不確定性，所以指數(shù)變化帶來的氣候風(fēng)險還應(yīng)該結(jié)合不同行業(yè)甚至不同作物的影響進(jìn)行針對性分析。同時，影響極端氣溫指數(shù)產(chǎn)生變化的因素較多，在大尺度上與ENSO指數(shù)的相關(guān)性[27]，在中小尺度上與下墊面的變化等，從研究可以看出，極值變化的敏感區(qū)域與下墊面變化和城市化關(guān)系密切，關(guān)中城市群對極端氣溫指數(shù)影響較大，后期研究中注意城市化和植被變化的響應(yīng)。此外，在氣候變化區(qū)域適應(yīng)對策的制定特別是陜西特色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中應(yīng)關(guān)注于極端氣溫事件帶來的風(fēng)險。