黃偉杰，張大偉,*，張 欣，李青峰，李望鳴,3，王亞迪

(1.珠江水利委員會(huì)珠江水利科學(xué)研究院，廣東 廣州 510611；2.廣州珠科院工程勘察設(shè)計(jì)有限公司，廣東 廣州 510610；3.中山大學(xué)，廣東 廣州 510275)

氣候變暖情況下，極端氣候事件(如強(qiáng)降雨、熱浪、干旱等)發(fā)生強(qiáng)度與頻率不斷增加[1]。據(jù)預(yù)計(jì)，這些極端事件的頻率、強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間和空間覆蓋范圍將不斷擴(kuò)大[2-3]。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)(IPCC)第五次評(píng)估報(bào)告中指出[4]，根據(jù)預(yù)測(cè)，2100年全球平均氣溫將上升1.1～6.4℃。全球氣候系統(tǒng)變暖現(xiàn)象顯著，而且對(duì)人類(lèi)社會(huì)和自然系統(tǒng)影響頗為廣泛。溫室氣體的持續(xù)排放，將促使全球變暖的加劇，對(duì)自然生態(tài)系統(tǒng)和人類(lèi)社會(huì)造成了廣泛影響[5]。氣候?yàn)?zāi)害是全球影響范圍最廣、造成損失最大的自然災(zāi)害[6]。《2019全球氣候風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)報(bào)告》指出，中國(guó)因極端氣候造成的每年死亡人數(shù)和經(jīng)濟(jì)損失分別為世界第4和第2位[7]。

根據(jù)Alexander等[8]的研究結(jié)果，近50年期間極端降水呈現(xiàn)增加的變化趨勢(shì)，而晝夜溫差變化趨勢(shì)卻為減小。超過(guò)70%的陸地上，年降水量和極端降水呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，晝夜溫差呈現(xiàn)減小趨勢(shì)。年降水量減少，極端降水頻率和強(qiáng)度卻增加，這一現(xiàn)象在北半球中高緯度地區(qū)出現(xiàn)。Donat等[9]研究結(jié)果表明，1901—2010年期間，空間上極端降水呈現(xiàn)不均勻變化，更多區(qū)域呈現(xiàn)極端降水頻率與強(qiáng)度增加的情況。Poudel等[10]發(fā)現(xiàn)，尼泊爾地區(qū)極端高溫和極端低溫的增加速度分別為0.04 ℃/a和0.02 ℃/a，另外高海拔地區(qū)溫度在變暖，而平原地區(qū)的溫度在降低。

孔鋒[11]分析了中國(guó)1961—2018年期間的極端氣溫變化特征：極端氣溫指數(shù)在空間上呈現(xiàn)出東西、南北和海拔高低的差異。在極端高溫方面，東部地區(qū)與西藏地區(qū)變化趨勢(shì)相反，前者為增加趨勢(shì)，后者為降低趨勢(shì)。在極端低溫方面，大部分地區(qū)變化趨勢(shì)為增加，特別是在高城市化區(qū)域，增幅明顯。黃河流域極端降水在量級(jí)、頻率和發(fā)生時(shí)間上均為非平穩(wěn)變化特征。61.3%和9.3%的地區(qū)降水量級(jí)為下降、顯著下降的變化趨勢(shì)；24.7%和38.9%的到期表現(xiàn)出極端降水頻率增加、顯著增加的變化趨勢(shì)[12]。三江源地區(qū)對(duì)氣候變化較為敏感，該地區(qū)面臨“暖濕”的變化趨勢(shì)。近60年來(lái)，該地區(qū)的平均氣溫增加速率是全球平均速率的2倍，并高于全球同緯度地區(qū)。高溫事件頻率增加，夜間低溫增加明顯[13]。

全球氣候變化，會(huì)對(duì)人類(lèi)生存環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國(guó)家整治安全造成影響。而極端氣候事件頻繁的發(fā)生，可能對(duì)人類(lèi)社會(huì)和自然環(huán)境帶來(lái)毀滅性影響。因此，對(duì)于地方、國(guó)家和國(guó)際政策制定者來(lái)說(shuō)，在計(jì)劃適應(yīng)和緩解氣候變化時(shí)需要考慮到極端氣候事件以及未來(lái)氣候變化的重要性[14-15]。由于國(guó)內(nèi)各省份極端氣候有較強(qiáng)的區(qū)域特征，本文以廣東省為研究區(qū)域，廣東地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人口密集，對(duì)極端事件較為敏感。研究極端氣候事件的時(shí)空分布及其變化，對(duì)防災(zāi)減災(zāi)、做出科學(xué)合理的決策具有重要意義。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣東省位于中國(guó)大陸最南端，面積17.97萬(wàn)km2，見(jiàn)圖1。廣東屬于東亞季風(fēng)區(qū)，從南向北依次為熱帶氣候、南亞熱帶和中亞熱帶，光、熱和水資源極為豐富。年太陽(yáng)總輻射量在4 200～5 400 MJ/m，年平均日照時(shí)數(shù)約為1 500～2 300 h，年平均氣溫約為19～24 ℃，降水量約為1 300～2 500 mm[16]。由于廣東地形復(fù)雜，南低北高，加之受到天氣系統(tǒng)影響，導(dǎo)致降水量空間分布不均勻，地理差異較大。作為改革開(kāi)放的前沿地區(qū)，廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人口聚集。根據(jù)廣東省2020年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，全省實(shí)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值110 760.94億元，全省年末戶籍總?cè)丝? 808.66萬(wàn)人。

圖1 廣東省地形示意

1.2 研究方法

1.2.1極端指數(shù)

氣候環(huán)境不斷變化，極端氣候事件頻發(fā)。IPCC報(bào)告明確定義了極端氣候事件，世界氣象組織(WMO)、氣候變化檢測(cè)和指標(biāo)專(zhuān)家組(ETCCDI)和氣候變率與可預(yù)測(cè)性計(jì)劃(CLIVAR)給出了27項(xiàng)極端氣候指數(shù)，包括11項(xiàng)極端降水指數(shù)和16項(xiàng)極端溫度指數(shù)。在這27項(xiàng)極端指數(shù)中，某些指數(shù)是通過(guò)持續(xù)時(shí)間或作物生長(zhǎng)期進(jìn)行定義，例如持續(xù)干燥指數(shù)(CDD)、持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)(CWD)、夏季日數(shù)(SU25)等。某些指數(shù)是通過(guò)固定閾值進(jìn)行定義，例如中雨日數(shù)(R10)、大雨日數(shù)(R25)。某些指數(shù)則是通過(guò)最大值或最小值進(jìn)行定義，例如1日最大降雨量(RX1day)、5 d最大降雨量(RX5day)、最高氣溫極大值(TXx)等。日降水量、日最高溫度和日最低溫度資料源自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)。

選用合適的、可以反映自身特性的極端指數(shù)，是本文的重要環(huán)節(jié)和研究基礎(chǔ)。本文選用10項(xiàng)極端降水指標(biāo)，包括：年降水量、持續(xù)干燥指數(shù)、持續(xù)有雨指數(shù)、1 d最大降水量、5 d最大降水量、普通日降水強(qiáng)度、中雨日數(shù)、大雨日數(shù)、強(qiáng)降水量和極強(qiáng)降水量。極端降水指數(shù)名稱及其定義見(jiàn)表1。

表1 極端降水指數(shù)定義

本文選用6項(xiàng)極端氣溫指標(biāo)對(duì)研究區(qū)極端氣溫變化進(jìn)行分析，包括平均日較差、作物生長(zhǎng)期、日最高氣溫極大值、日最高氣溫極小值、夏季日數(shù)和熱夜指數(shù)。極端氣溫指數(shù)的定義與描述見(jiàn)表2。

表2 極端氣溫指數(shù)定義

1.2.2一致性檢驗(yàn)

(1)

其中，

N1、N2分別表示i點(diǎn)左右部分的點(diǎn)數(shù)。

當(dāng)T值越大時(shí)，表明Xi左右兩部分的均值差別越大。T(i)中最大值Tm的統(tǒng)計(jì)顯著性P(Tm)計(jì)算公式為：

(2)

通過(guò)蒙特卡洛模擬可以得到，δ=0.40，η=4.19lnN-11.54，?=N-2，Ix(a,b)為不完全β函數(shù)。其中，N為Xi的長(zhǎng)度。設(shè)定置信水平P0和最小時(shí)間長(zhǎng)度l0，當(dāng)P(Tm)≥P0時(shí)，將時(shí)間序列分割成2個(gè)子序列，直至新的時(shí)間序列長(zhǎng)度小于l0。本文中選用P0=0.95，l0=25。

1.2.3趨勢(shì)性檢驗(yàn)

Mann-Kendall(MK)趨勢(shì)檢驗(yàn)法是WMO推薦使用的非參數(shù)趨勢(shì)檢測(cè)方法。對(duì)于時(shí)間序列Xi，統(tǒng)計(jì)變量S定義為[18]：

(3)

假設(shè)各變量獨(dú)立同分布，統(tǒng)計(jì)量S近似服從正態(tài)分布，其方差表達(dá)式為[19]:

(4)

標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)變量表達(dá)式為：

(5)

Hamed和Rao[20]提出從原始序列提取非參數(shù)趨勢(shì)來(lái)估計(jì)新序列的自相關(guān)系數(shù)。該方法考慮了序列持續(xù)性對(duì)Var(S)的影響[21]。

統(tǒng)計(jì)量S的方差為Var*(S):

Var*(S)=Var(S)·η

(6)

其中，

(7)

1.2.4周期性檢驗(yàn)

作為可以用于分析非線性系統(tǒng)產(chǎn)生的非平穩(wěn)序列的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的適應(yīng)性方法[21]，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)具有正交性、可適性、后驗(yàn)性等特點(diǎn)。它可以將序列分解為局部的、完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的波動(dòng)周期的一系列本征模態(tài)函數(shù)(IMF)。但EMD存在局部特性可能會(huì)產(chǎn)生模態(tài)混淆的缺陷，導(dǎo)致時(shí)間尺度丟失。Wu等[23]提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD),減輕了EMD存在的模態(tài)混淆問(wèn)題。此后，在EEMD的基礎(chǔ)上，互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMD)被提出，該方法減輕了重構(gòu)序列中噪聲殘留現(xiàn)象[24]。在此基礎(chǔ)上，Torres等[25-26]提出的具有適應(yīng)性噪聲的完全集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)，最終解決了個(gè)別模態(tài)包含殘留噪聲以及早期分解可能存在虛假模態(tài)2個(gè)問(wèn)題。該方法能夠在較少平均次數(shù)下通過(guò)添加有限次自適應(yīng)白噪聲，可以準(zhǔn)確重構(gòu)原始信號(hào)。CEEMDAN具體實(shí)現(xiàn)算法見(jiàn)圖2。

圖2 CEEMDAN具體實(shí)現(xiàn)算法

2 研究結(jié)果

2.1 極端氣候時(shí)間變化

2.1.1極端降雨時(shí)間變化

a)一致性分析。根據(jù)廣東省1961—2016年期間降水序列，本文對(duì)其極端降水時(shí)間序列一致性進(jìn)行檢驗(yàn)，見(jiàn)圖3。在1961—2016年期間，降水持續(xù)指數(shù)方面：年總降水量(PRCPTOT)和持續(xù)干燥指數(shù)(CDD)未檢測(cè)出突變點(diǎn)，其一致性較強(qiáng)；持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)(CWD)檢測(cè)出2個(gè)突變年份，分別發(fā)生在1979年和2015年。從降水強(qiáng)度指數(shù)方面，1 d最大降水量(RX1day)和普通日降水強(qiáng)度(SDII)未檢測(cè)出突變年份，而5 d最大降水量(RX5day)在2012年發(fā)生突變。在降水絕對(duì)指數(shù)方面，中雨日數(shù)(R10)和大雨日數(shù)(R25)時(shí)間序列一致性較好，未檢測(cè)出突變。在降水相對(duì)指數(shù)方面，強(qiáng)降水量(R95p)和極強(qiáng)降水量(R99p)同樣未檢測(cè)出突變位置，一致性較好。

a)PRCPTOT

c)CWD

e)RX5day

g)R10

i)R95p

b)趨勢(shì)性分析。研究期間，極端降水指數(shù)變化趨勢(shì)見(jiàn)表3。在降水持續(xù)指數(shù)方面：年總降水量(PRCPTOT)、持續(xù)干燥指數(shù)(CDD)呈現(xiàn)不顯著上升趨勢(shì)，而持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)(CWD)呈現(xiàn)不顯著下降趨勢(shì)。在降水強(qiáng)度指數(shù)方面，1 d最大降水量(RX1day)、5 d最大降水量(RX5day)和普通日降水強(qiáng)度(SDII)均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但變化趨勢(shì)不顯著。在降水絕對(duì)指數(shù)和相對(duì)指數(shù)方面，中雨日數(shù)(R10)、大雨日數(shù)(R25)、強(qiáng)降水量(R95p)和極強(qiáng)降水量(R99p)同樣呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，但趨勢(shì)不顯著。

表3 廣東省極端降水序列變化趨勢(shì)

c)周期性分析。研究期間，極端降水指數(shù)模態(tài)分解結(jié)果見(jiàn)圖4。PRCPTOT序列被分解成7個(gè)子模態(tài)，IMF7為趨勢(shì)項(xiàng)。其中，IMF7波動(dòng)上升，與PRCPTOT趨勢(shì)變化檢驗(yàn)結(jié)果相同。第一模態(tài)(IMF1)變化幅度最大、振動(dòng)頻率最高、波動(dòng)周期最短。從IMF2至IMF7，子模態(tài)的變化幅度依次減小、振動(dòng)頻率依次降低、波動(dòng)周期依次變長(zhǎng)。

a)PRCP

b)CDD

c)CWD

d)RX1day

e)RX5day

f)SDII

g)R10

h)R25

i)R95p

j)R99p

研究區(qū)極端降水指標(biāo)主周期及其各子模態(tài)的方差占比見(jiàn)表4。由表可知，各降水指標(biāo)主周期不完全相同。在降水持續(xù)指數(shù)方面：年總降水量(PRCPTOT)、持續(xù)干燥指數(shù)(CDD)和持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)(CWD)的主周期依次為4.00、2.55、2.67 a。其中，三項(xiàng)指數(shù)第一模態(tài)的方差占比依次為85.27%、84.35%和66.20%。在降水強(qiáng)度指數(shù)方面，1 d最大降水量(RX1day)、5 d最大降水量(RX5day)和普通日降水強(qiáng)度(SDII)主周期依次為2.43、2.07、2.33 a。在降水絕對(duì)指數(shù)方面，中雨日數(shù)(R10)、大雨日數(shù)(R25)主周期均為4.00 a。在降水相對(duì)指數(shù)方面，強(qiáng)降水量(R95p)和極強(qiáng)降水量(R99p)主周期相同，均為2.33 a。

表4 廣東省年極端降水指數(shù)主周期及方差貢獻(xiàn)率

2.1.2極端氣溫時(shí)間變化

a)一致性分析。本文對(duì)廣東省1961—2016年期間極端氣溫指數(shù)一致性進(jìn)行檢驗(yàn)，見(jiàn)圖5。

a)DTR

b)GSL

c)TXx

d)TXn

e)SU25

f)TR20

結(jié)果表明，在1961—2016年，氣溫持續(xù)指數(shù)方面：平均日較差(DTR)序列檢測(cè)出2個(gè)突變點(diǎn)，分別發(fā)生在1972年和2011年。作物生長(zhǎng)期(GSL)指數(shù)存在一個(gè)突變位置，發(fā)生在2015年。在氣溫極值指數(shù)方面：日最高氣溫極大值(TXx)在2002年發(fā)生突變；日最高氣溫極小值(TXn)未檢測(cè)出突變點(diǎn)。在氣溫絕對(duì)指數(shù)方面：夏季日數(shù)(SU25)和熱夜指數(shù)(TR20)均在1997年檢測(cè)出突變。

b)趨勢(shì)性分析。研究期間，極端氣溫指數(shù)的變化趨勢(shì)見(jiàn)表5。在氣溫持續(xù)指數(shù)方面，平均日較差(DTR)和作物生長(zhǎng)期(GSL)均呈現(xiàn)不顯著下降趨勢(shì)。在氣溫極值指數(shù)方面：日最高氣溫極大值(TXx)和日最高氣溫極小值(TXn)均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但TXx變化趨勢(shì)不顯著，TXn變化趨勢(shì)顯著。在氣溫絕對(duì)指數(shù)方面：夏季日數(shù)(SU25)和熱夜指數(shù)(TR20)均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，且變化趨勢(shì)顯著。

表5 廣東省極端氣溫變化趨勢(shì)

c)周期性分析。研究期間，極端降水指數(shù)模態(tài)分解結(jié)果見(jiàn)圖6。DTR序列被分解成6個(gè)子模態(tài)， IMF6為趨勢(shì)項(xiàng)。其中，IMF6波動(dòng)下降，與DTR變化趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果相同。值得注意的是，變化幅度最大、振動(dòng)頻率最高、波動(dòng)周期最短的模態(tài)為第一模態(tài)(IMF1)。從IMF2至IMF6，子模態(tài)的變化幅度依次減小、振動(dòng)頻率依次降低、波動(dòng)周期依次變長(zhǎng)。對(duì)于各項(xiàng)極端氣溫指數(shù)，盡管子模態(tài)數(shù)目不同，但模態(tài)波動(dòng)幅度降低、頻率減小、周期變長(zhǎng)的趨勢(shì)保持不變。

a)DTR

b)GSL

c)TXx

d)TXn

e)SU25

f)TR20

極端氣溫指標(biāo)主周期及其子模態(tài)方差占比見(jiàn)表6。根據(jù)結(jié)果，各項(xiàng)極端氣溫指標(biāo)主周期不完全相同。在氣溫持續(xù)指數(shù)方面，平均日較差(DTR)和作物生長(zhǎng)期(GSL)的主周期依次為2.95、2.00 a，IMF1的方差貢獻(xiàn)率分別為61.04%和54.10%。在氣溫極值指數(shù)方面：日最高氣溫極大值(TXx)主周期為2.24 a，IMF1的方差貢獻(xiàn)率為28.35%。日最高氣溫極小值(TXn)主周期為2.00 a，IMF1的方差貢獻(xiàn)率為82.32%。在氣溫絕對(duì)指數(shù)方面：夏季日數(shù)(SU25)和熱夜指數(shù)(TR20)主周期分別為2.67、3.50 a；IMF1的方差貢獻(xiàn)率依次為45.14%和54.37%。

表6 廣東省極端氣溫指數(shù)主周期及方差貢獻(xiàn)率

2.2 極端氣候空間變化

2.2.1極端降雨空間變化

研究區(qū)在1961—2016年極端降水指數(shù)的空間分布情況見(jiàn)圖7。在降水持續(xù)指數(shù)方面：年總降水量(PRCPTOT)空間分布差異較大，數(shù)值范圍在1 222～2 365 mm之間，東南沿海地區(qū)降水量較高，最大值出現(xiàn)中南地區(qū)，而降水量最小值出現(xiàn)在研究區(qū)最南端。持續(xù)干燥指數(shù)(CDD)數(shù)值范圍為26.74～45.69 d，整體上呈現(xiàn)由南向北逐漸降低的分布趨勢(shì)。最大值出現(xiàn)在中南地區(qū)，最小值出現(xiàn)在西北地區(qū)。持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)(CWD)數(shù)值范圍為12.76～21.53 d，最值分布較為分散，最大值出現(xiàn)在粵西和粵東地區(qū)，而最小值出現(xiàn)在粵北和粵東地區(qū)。值得注意的是，降水量最大的區(qū)域，持續(xù)干燥指數(shù)(CDD)最小，而持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)(CWD)最大。

在降水強(qiáng)度指數(shù)方面，1 d最大降水量(RX1day)和5 d最大降水量(RX5day)和分布較為相似，北部地區(qū)降水強(qiáng)度較小，南部地區(qū)降水強(qiáng)度較大。RX1day數(shù)值范圍為70.57～139.18 mm，RX5day數(shù)值范圍為133.47～273.99 mm，2項(xiàng)指數(shù)的最大值出現(xiàn)在珠三角地區(qū)沿海地區(qū)，最小值出現(xiàn)在粵北及珠三角西北部地區(qū)。但不同的是，2項(xiàng)指數(shù)在研究區(qū)最南部地區(qū)差別相對(duì)較大，RX1day時(shí)，南部降水量相對(duì)偏高；RX5day時(shí)，南部降水量相對(duì)偏低。普通日降水強(qiáng)度(SDII)數(shù)值在9.38～14.6 mm/d范圍內(nèi)，整體分布情況與RX1day、RX5day相似，西北部較低，東南部較高。極大值出現(xiàn)在粵東和珠三角沿海地區(qū)，極小值則出現(xiàn)在粵北和珠三角西北地區(qū)。值得注意的是，雖然面積不大，但RX1day、RX5day和SDII在粵西地區(qū)均出現(xiàn)較高降水量和降水強(qiáng)度。

在降水絕對(duì)指數(shù)方面，中雨日數(shù)(R10)取值范圍為32.52～65.98 d，極大值和極小值均出現(xiàn)在粵西地區(qū)，前者在粵西北部，后者在粵西南部。而在廣東其他地區(qū)，R10分布相對(duì)分散，沒(méi)有呈現(xiàn)明顯的趨勢(shì)分布變化。大雨日數(shù)(R25)取值范圍為10.86～26.20 d，與R10相似的，極大值和極小值均出現(xiàn)在粵西地區(qū)。粵北地區(qū)數(shù)值相對(duì)較低，而粵東和珠三角沿海地區(qū)數(shù)值相對(duì)較高。

在降水相對(duì)指數(shù)方面，強(qiáng)降水量(R95p)取值范圍在330.72～689.02 mm之間；極強(qiáng)降水量(R99p)取值范圍在101.64～219.90 mm之間。兩者空間分布相似，極大值出現(xiàn)在珠三角沿海地區(qū)，極小值出現(xiàn)在粵北以及珠三角西北部區(qū)域。但是，在粵西南部，R95p數(shù)值相對(duì)偏低，R99p數(shù)值相對(duì)偏高。

a)PRCPTOT

b)CDD

d)RX1day

e)RX5day

f)SDII

g)R10

h)R25

i)R95p

j)R99p

2.2.2極端氣溫空間變化

廣東省在1961—2016年期間極端氣溫指數(shù)空間分布情況見(jiàn)圖8。在氣溫持續(xù)指數(shù)方面，平均日較差(DTR)和作物生長(zhǎng)期(GSL)空間分布差異較大。其中，DTR數(shù)值范圍在5.92～9.13 ℃之間，總體上呈現(xiàn)由北向南逐漸降低的分布情況，極大值出現(xiàn)在東北部，極小值出現(xiàn)在南部。GSL數(shù)值在290.83～361.28 d之間，總體上呈現(xiàn)大部分地區(qū)數(shù)值較高，僅粵北北部、粵東南部以及珠三角南部數(shù)值相對(duì)較低的分布。

在氣溫極值指數(shù)方面，日最高氣溫極大值(TXx)和日最高氣溫極小值(TXn)數(shù)值相差較大。前者數(shù)值范圍為28.27～37.52 ℃，后者數(shù)值范圍為0.23～10.72 ℃。TXx空間分布較為分散，中部地區(qū)數(shù)值相對(duì)較高，而粵北北部、粵西北部以及粵東南部地區(qū)數(shù)值相對(duì)較低。TXn主要呈現(xiàn)由北向南，數(shù)值逐漸升高的分布情況。

在氣溫絕對(duì)指數(shù)方面，夏季日數(shù)(SU25)數(shù)值范圍為64.60～255.15 d，熱夜指數(shù)(TR20)數(shù)值范圍為11.22～224.50 d。兩項(xiàng)指數(shù)空間分布整體相似。極大值均出現(xiàn)在在粵西南部地區(qū)，極小值均出現(xiàn)在粵西北部以及粵北西北部地區(qū)。

a)DTR

b)GSL

c)TXx

d)TXn

e)SU25

f)TR20

3 討論

東亞氣候變化受到許多內(nèi)部和外部因素相互影響，因此更難確定極端事件變化的確切原因。在外部因素中，人類(lèi)引起的溫室氣體和氣溶膠的增加被認(rèn)為是全球氣候變化的主要驅(qū)動(dòng)力。厄爾尼諾-南方濤動(dòng)(ENSO)、北極濤動(dòng)(AO)、季節(jié)內(nèi)震蕩(ISO)和季風(fēng)被認(rèn)為是影響東亞極端事件的內(nèi)部因素[27]。東亞正經(jīng)歷著越來(lái)越多的強(qiáng)降水事件，這與東亞夏季風(fēng)的年代際變化、人為溫室氣體和氣溶膠的增加有關(guān)[28-30]。

ENSO由大規(guī)模的海-氣相互作用形成，加劇了極端水文氣候事件的發(fā)生[31-33]。ENSO是熱帶太平洋地區(qū)海-氣系統(tǒng)年際氣候變率的最強(qiáng)信號(hào)，而太平洋年代際振蕩(PDO)是疊加在長(zhǎng)期氣候趨勢(shì)變化上的一種信號(hào)，可以影響ENSO事件的強(qiáng)度和頻率，進(jìn)而影響太平洋及其周邊地區(qū)氣候的年代際變化。ENSO和PDO是赤道太平洋和北太平洋地區(qū)海洋與大氣相互作用形成的氣候現(xiàn)象。它們可以影響太平洋的洋流，并通過(guò)全球大氣環(huán)流影響其他地區(qū)的氣候。廣東省降水和溫度變化可能會(huì)受到太平洋的能量波動(dòng)的影響，最終導(dǎo)致研究區(qū)域極端降水、極端氣溫的時(shí)空變化。PDO通過(guò)海洋相互作用影響亞洲季風(fēng)區(qū)的海平面壓力，從而影響水蒸氣的輸送，最終影響降水。降水的改變，可能會(huì)造成研究區(qū)極端降水在時(shí)間尺度和空間尺度發(fā)生變化。北極濤動(dòng)(AO)是北半球熱帶外大氣低頻變率的主要模態(tài)，其變化影響著中國(guó)近海海域的極端氣溫的改變。當(dāng)AO處于正位相時(shí)，北極地區(qū)受低氣壓系統(tǒng)支配，有利于近海海表溫度異常升高，引起中國(guó)近海海域的極端高溫事件。反之，將造成近海海域極端低溫事件發(fā)生[34]。

影響東亞極端氣候的熱帶季節(jié)內(nèi)振蕩(ISO)的2個(gè)主要成分是Madden-Julian振蕩(MJO)和北方夏季ISO(BSISO)。MJO對(duì)流異常始于赤道非洲和赤道西部印度洋，相關(guān)的環(huán)流系統(tǒng)以開(kāi)爾文-羅斯比波對(duì)聯(lián)的形式向東傳播，并激發(fā)羅斯比波向更高的緯度傳播[27]。MJO在東亞的溫度和降水事件中起著重要作用。Jeong等[35](2005年)揭示，東亞地區(qū)地面空氣溫度的空間格局和強(qiáng)度隨MJO相的變化而顯著變化，并且當(dāng)MJO對(duì)流中心位于印度洋上空時(shí)，最極端的冷潮傾向于發(fā)生。Jeong等[36]發(fā)現(xiàn)MJO顯著調(diào)節(jié)了東亞冬季降水的分布。例如冬季，不同階段的MJO影響著降水的增加或減少。他們表明，MJO與降水關(guān)系主要是由東亞對(duì)流層射流入口區(qū)域附近強(qiáng)烈的垂直運(yùn)動(dòng)異常和對(duì)流層下層的水分供應(yīng)所致。MJO全年都會(huì)持續(xù)存在，盡管在北方夏季通常強(qiáng)度較弱[37]。MJO對(duì)東亞溫度和降水的影響，可能會(huì)導(dǎo)致研究區(qū)氣候變化，最終影響到極端降水和極端氣溫的時(shí)空變化。BSISO可以被認(rèn)為是在北方夏季盛行的熱帶ISO的一種特殊模式。BSISO與東亞夏季風(fēng)的爆發(fā)有關(guān)[38-39]。中國(guó)大部分區(qū)域位于東亞季風(fēng)氣候區(qū)，而東亞夏季風(fēng)是影響中國(guó)氣候變化的一個(gè)重要因子，降水受東亞夏季風(fēng)的影響較為顯著。副熱帶高壓增強(qiáng)時(shí)，東亞夏季風(fēng)隨之增強(qiáng)，將輸送更多的水汽，造成降雨顯著增多[40-41]。BSISO可能會(huì)通過(guò)東亞夏季風(fēng)的爆發(fā)間接影響研究區(qū)降雨，最終導(dǎo)致極端降雨的時(shí)空形勢(shì)發(fā)生改變。

外部因素對(duì)極端氣候的影響同樣不容忽視。隨著城市化發(fā)展，人類(lèi)活動(dòng)和下墊面條件變化等因素對(duì)氣候變化的影響越發(fā)突出。溫室氣體濃度增加，造成全球平均氣溫普遍升高，使得水汽含量升高，通過(guò)水循環(huán)最終影響降水[42]。溫室氣體影響著全球的氣溫與降水，研究區(qū)的氣溫與降水同樣受到影響，最終導(dǎo)致極端指數(shù)在時(shí)間尺度和空間尺度的變化。

各項(xiàng)極端指數(shù)在時(shí)空變化上存在較大差異，這可能與其所在區(qū)域經(jīng)緯度、海拔高度、人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等多種方面存在相關(guān)性。本文以經(jīng)緯度和海報(bào)高度為例，分析其對(duì)極端指數(shù)分布的影響。研究區(qū)由南向北，經(jīng)度逐漸降低；由東向西，緯度逐漸增加。在極端氣候的空間分布上，年總降水量(PRCPTOT)總體上呈現(xiàn)出隨著經(jīng)度的增加逐漸增加，而后逐漸降低。1 d最大降水量(RX1day)和5 d最大降水量(RX5day)主要呈現(xiàn)出隨著緯度的降低，降水量逐漸增加的分布情況。平均日較差(DTR)則隨著緯度的降低而逐漸減少的變化形勢(shì)。研究區(qū)總體上呈現(xiàn)由南向北，海拔逐漸降低，但在研究區(qū)東南部地區(qū)，海拔相對(duì)較高。這一分布情況，同持續(xù)干燥指數(shù)(CDD)、夏季日數(shù)(SU25)和熱夜指數(shù)(TR20)的空間分布較為相似。海拔高的地方極端數(shù)值相對(duì)較小；海拔低的地方極端指數(shù)相對(duì)較大。

極端指數(shù)的時(shí)空變化是內(nèi)部和外部影響因素的共同作用的結(jié)果。上述因素對(duì)極端氣候的具體影響以及影響比重與范圍有待進(jìn)一步探討。

4 結(jié)論

本文主要探究廣東省在1961—2016年期間極端氣候的時(shí)空變化特征，分別計(jì)算了各項(xiàng)極端指標(biāo)的一致性、趨勢(shì)性和周期性。所得主要結(jié)論如下。

a)在選取的10項(xiàng)極端降水指標(biāo)中，5 d最大降水量(RX5day)檢測(cè)出1個(gè)突變點(diǎn)，發(fā)生在2012年；持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)(CWD)檢測(cè)出2個(gè)突變點(diǎn)，分別發(fā)生在1979年和2015年。其余極端降水指標(biāo)一致性較好，未檢測(cè)出突變點(diǎn)。變化趨勢(shì)上，僅僅持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)(CWD)呈現(xiàn)不顯著下降趨勢(shì)，其余指數(shù)均呈現(xiàn)不顯著上升趨勢(shì)。周期上，年總降水量(PRCPTOT)、中雨日數(shù)(R10)和大雨日數(shù)(R25)主周期同樣為4.00 a；普通日降水強(qiáng)度(SDII)、強(qiáng)降水量(R95p)和極強(qiáng)降水量(R99p)主周期同樣為2.33 a；其余指數(shù)主周期均不相同。

b)降水持續(xù)指數(shù)、強(qiáng)度指數(shù)、相對(duì)指數(shù)和相對(duì)指數(shù)在空間分布上情況各不相同。年總降水量(PRCPTOT)最大值出現(xiàn)中南部地區(qū)，而最小值出現(xiàn)在研究區(qū)最南端。持續(xù)干燥指數(shù)(CDD)和持續(xù)濕潤(rùn)指數(shù)(CWD)空間分布差異較大，特別是極大值出現(xiàn)區(qū)域。降水強(qiáng)度分布情況比較相似，從東南向西北，降水強(qiáng)度逐漸降低。降水相對(duì)指數(shù)和絕對(duì)指數(shù)的空間分布雖然極值出現(xiàn)區(qū)域相似，但依然存在各自特征。

c)在選取的6項(xiàng)極端氣溫指數(shù)中，日最高氣溫極小值(TXn)未檢測(cè)出突變點(diǎn)；作物生長(zhǎng)期(GSL)、日最高氣溫極大值(TXx)、夏季日數(shù)(SU25)和熱夜指數(shù)(TR20)均檢測(cè)出1個(gè)突變點(diǎn)，分別發(fā)生在2015、2002、1997年(SU25和TR20)。平均日較差(DTR)和GSL均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但變化趨勢(shì)不明顯。TXn、TXx、SU25和TR20呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，除TXx外，其余指數(shù)變化趨勢(shì)顯著。周期方面，GSL和TXn主周期最小，為2.00 a；TR20主周期最大，為3.50 a。

d)空間分布上，平均日較差(DTR)呈現(xiàn)從南向北逐漸遞增的分布特征，極大值和極小值分別出現(xiàn)在東北部和東南部。作物生長(zhǎng)期(GSL)僅僅在西北和東部的小部分地區(qū)數(shù)值相對(duì)較低。日最高氣溫極小值(TXn)和日最高氣溫極大值(TXx)空間分布數(shù)值范圍差別較大，分布情況存在差異。夏季日數(shù)(SU25)和熱夜指數(shù)(TR20)空間分布情況相似，但數(shù)值范圍差異較大，特別是低值部分。

e)大尺度環(huán)流因子，例如厄爾尼諾-南方濤動(dòng)(ENSO)、太平洋年代際振蕩(PDO)、北極濤動(dòng)(AO)、熱帶季節(jié)內(nèi)振蕩(ISO)等，對(duì)研究區(qū)極端氣候時(shí)空變化可能會(huì)產(chǎn)生影響，而區(qū)域經(jīng)緯度和海拔高度等因素同樣影響著極端氣候的時(shí)空變化。