吳利華 成鵬 董李勤 程希平 鞏合德 馬月偉 魏愛英

0 引言

在全球氣候系統(tǒng)變暖的背景下,極端破紀錄氣溫事件在增多[1],并且已經(jīng)導致高溫干旱和暴雨洪澇等極端氣候事件的發(fā)生頻率與強度出現(xiàn)加劇的趨勢,特別對氣候變化敏感區(qū)和脆弱區(qū)將產(chǎn)生長遠、巨大影響[2-3]．城市作為經(jīng)濟全球化進程中引領和帶動全社會實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的引擎和支點[4],同時也是氣候變化響應的敏感區(qū)和脆弱區(qū)[3],關(guān)注城市極端氣候事件變化規(guī)律,對于城市防災減災應急機制的建立和完善具有現(xiàn)實意義．由于極端氣候變化具有很強的地域分異性,云南近年來各種極端氣候事件頻繁發(fā)生,已引起眾多學者的重視和關(guān)注[5-15],現(xiàn)有的研究大多選取了國際氣候變化監(jiān)測和指標專家組(Expert Team on Climate Change Detection and Indices,ETCCDI)定義的部分指數(shù)進行分析,對于將ETCCDI定義的27個氣候指數(shù)全部應用于云南城市極端氣候事件的研究較少．麗江作為滇西北中部、青藏高原與云貴高原交接處的城市,地處高原季風、季風環(huán)流和西風環(huán)流的影響區(qū),同時又是世界文化遺產(chǎn)麗江古城的所在地,本文將ETCCDI定義的16個極端氣溫指數(shù)[3,16-17]和11個極端降水指數(shù)[16]全部應用在麗江極端氣候事件的研究中,采用線性傾向估計、Mann-Kendall突變檢驗、滑動t檢驗、Morlet復小波的方法分析其變化特征,以期為麗江的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)建設、自然災害防御等提供參考依據(jù)．

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)是麗江氣象站1951—2017年逐日觀測資料,包括日最高氣溫、日最低氣溫和日降水量(20:00—次日20:00),來源于國家氣象信息中心提供的《中國地面國際交換站氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)》和基于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)環(huán)境CIMISS平臺,所用數(shù)據(jù)均由審核部門進行了極值檢驗和時間一致性檢驗等嚴格的質(zhì)量檢查和控制．在計算極端氣溫和降水指數(shù)之前,通過R軟件中的RClimDex程序?qū)?shù)據(jù)進行處理,以達到檢測和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的目的,包括異常值和錯誤值的篩選、日最高氣溫是否小于最低氣溫、日降水量是否小于0 mm等,以保證結(jié)果的可信度[17]．

1.2 研究方法

本文基于ETCCDI定義的16個極端氣溫指數(shù)[3,16-17]和11個極端降水指數(shù)[16](表1和表2),極端氣溫指數(shù)包括極值指數(shù)、絕對指數(shù)、相對指數(shù)和其他指數(shù),極端降水指數(shù)包括絕對指數(shù)、相對指數(shù)、持續(xù)指數(shù)和強度指數(shù),采用線性傾向估計、Mann-Kendall突變檢驗(簡稱M-K突變檢驗)、滑動t檢驗(簡稱MTT)和Morlet復小波的方法分別對麗江27個極端氣候指數(shù)的變化趨勢、突變及周期特征進行分析．具體做法如下:用線性傾向估計法分析氣候指數(shù)變化趨勢即利用一元線性回歸對麗江各極端氣候指數(shù)的趨勢變化作線性估計,并用相關(guān)系數(shù)進行顯著性檢驗[18];采用M-K突變檢驗結(jié)合5年滑動t檢驗(簡稱5年MTT)和10年滑動t檢驗(簡稱10年MTT)分析麗江極端氣候指數(shù)的突變特征,以防止對突變時間的誤判,其基本原理見相關(guān)文獻[18-19];應用Morlet復小波分析來確定麗江極端氣候指數(shù)的周期,并結(jié)合其小波方差變化圖確定主周期,關(guān)于小波分析方法的介紹詳見相關(guān)文獻[18,20]．

表1 極端氣溫指數(shù)的定義[3,16-17]

表2 極端降水指數(shù)定義[16]

2 結(jié)果分析

2.1 極端氣溫指數(shù)的變化特征

2.1.1 變化趨勢

采用線性傾向估計法對麗江1951—2017年期間16個極端氣溫指數(shù)的變化趨勢進行分析研究,如圖1—4所示．可知,月最低氣溫極大值(TNx)、月最低氣溫極小值(TNn)、夏季日數(shù)(SU)、暖夜日數(shù)(TN90p)、暖晝?nèi)諗?shù)(TX90p)、熱日持續(xù)指數(shù)(WSDI)呈明顯增加趨勢,均通過了0.001的顯著性檢驗,而霜凍日數(shù)(FD)、冷夜日數(shù)(TN10p)、冷日持續(xù)指數(shù)(CSDI)、月平均日較差(DTR)呈明顯減少趨勢(其中FD通過了0.01的顯著性檢驗,TN10p通過了0.001的顯著性檢驗,CSDI和DTR通過了0.05的顯著性檢驗)．月最高氣溫極大值(TXx)、熱夜日數(shù)(TR)、作物生長期(GSL)呈不顯著增加趨勢,月最高氣溫極小值(TXn)、冷晝?nèi)諗?shù)(TX10p)呈不顯著減少趨勢．冰封日數(shù)(ID)在1951—2017年均為0 d．整體上,極端暖事件指數(shù)(SU、TN90p、TX90p、WSDI、TR、GSL)呈現(xiàn)增加趨勢,而極端冷事件指數(shù)(FD、TN10p、CSDI、TX10p)呈減少趨勢,月最低氣溫指數(shù)(極大值TNx、極小值TNn)的增溫幅度比月最高氣溫指數(shù)極大值(TXx)的大．

圖1 1951—2017年麗江極端氣溫極值指數(shù)線性變化趨勢Fig.1 Linear trends in extremal indices of extreme temperature in Lijiang from 1951 to 2017

2.1.2 突變特征

由于各極端氣候指數(shù)可能存在的突變年份不確定性較大,因此采用M-K突變檢驗結(jié)合5年MTT和10年MTT分別對極端氣溫指數(shù)的突變特征進行分析,其中麗江16個極端氣溫指數(shù)的檢驗結(jié)果如表3所示．

1)極端氣溫極值指數(shù)(TXx、TNx、TXn、TNn)的突變特征

M-K突變檢驗結(jié)果表明,TXx的突變點集中在20世紀80年代和21世紀初,其中2005年附近的突變點與10年MTT的檢驗結(jié)果2004年相近,M-K檢驗結(jié)果顯示TXx在2005年后呈顯著增加趨勢．TNx的M-K檢驗突變點在1986年附近,在1986年后TNx呈顯著增加趨勢,而5年MTT和10年MTT得出TNx的突變點集中在20世紀60、70、90年代和21世紀初．TXn的M-K檢驗突變點不顯著,而5年MTT和10年MTT一致得出TXn的突變點在1960年附近．TNn的M-K檢驗、5年MTT、10年MTT的突變檢驗結(jié)果基本一致,TNn的突變點集中在20世紀60、70年代,其中以1967、1976年左右的突變點最明顯,M-K檢驗結(jié)果顯示TNn在這兩個突變點后均呈顯著增加趨勢．

圖2 1951—2017年麗江極端氣溫絕對指數(shù)的線性變化趨勢Fig.2 Linear trends in absolute indices of extreme temperature in Lijiang from 1951 to 2017

圖3 1951—2017年麗江極端氣溫相對指數(shù)的線性變化趨勢Fig.3 Linear trends in relative indices of extreme temperature in Lijiang from 1951 to 2017

圖4 1951—2017年麗江極端氣溫其他指數(shù)的線性變化趨勢Fig.4 Linear trends in other indices of extreme temperature in Lijiang from 1951 to 2017

2)極端氣溫絕對指數(shù)(FD、SU、ID、TR)的突變特征

M-K突變檢驗結(jié)果表明,FD的突變點在1986年附近,并在該突變點后呈顯著減少趨勢,而5年MTT和10年MTT的結(jié)果均顯示FD的突變點在1997、2006年附近．SU的M-K檢驗、5年MTT、10年MTT的突變檢驗結(jié)果基本一致,突變點主要集中在21世紀初,以2008年附近的突變點最為一致,M-K檢驗結(jié)果顯示SU在2008年后呈顯著增加趨勢．ID在1951—2017年的值均為0 d,不存在變化,沒有突變點．TR在1951—2017年只有2015年為1 d,其余年份均為0 d,沒有明顯突變點．

3)極端氣溫相對指數(shù)(TN10p、TX10p、TN90p、TX90p)的突變特征

MTT結(jié)果顯示TN10p的突變點集中在20世紀60、70、80年代和21世紀初,并且M-K突變檢驗和10年MTT的結(jié)果一致顯示TN10p在1985年左右存在顯著突變點,M-K檢驗結(jié)果顯示TN10p在1985年后呈顯著減少趨勢．由表3可知,TX10p的MTT的突變點集中在20世紀80、90年代和21世紀初,TN90p和TX90p的MTT得出的突變點均集中在20世紀60、70、80、90年代和21世紀初,M-K突變檢驗和MTT的檢驗結(jié)果均一致表明:TX10p、TN90p、TX90p分別在2008、2002、2008年附近存在顯著突變點,并且M-K檢驗結(jié)果顯示這3個指數(shù)在突變點后分別呈顯著的減少、增加、增加的趨勢．

表3 1951—2017年麗江極端氣溫指數(shù)突變檢驗結(jié)果

4)極端氣溫其他指數(shù)(WSDI、CSDI、GSL、DTR)的突變特征

M-K突變檢驗結(jié)果表明WSDI整體呈增加趨勢,沒有顯著突變點,而5年MTT和10年MTT的結(jié)果均表明WSDI在2005年附近存在顯著突變點,10年MTT結(jié)果顯示W(wǎng)SDI的突變點集中在20世紀80、90年代和21世紀初．M-K檢驗和10年MTT的結(jié)果均顯示CSDI不存在顯著突變點,5年MTT的結(jié)果顯示其突變點集中在20世紀60、90年代．DTR的M-K檢驗結(jié)果顯示突變點在1953、1974、1984年附近,并在這些突變點后分別呈顯著的減少、減少、增加的趨勢,這與MTT得出的結(jié)果基本一致．GSL的 M-K檢驗結(jié)果顯示突變點在1953、1969、1980、1983年附近,并在突變點后分別呈顯著的增加、增加、減少、減少的趨勢,其中1969、1983年附近的突變點與MTT得出的結(jié)果基本一致．

2.1.3 周期特征

本文對選取的麗江16個極端氣溫指數(shù)在1951—2017年期間進行Morlet復小波分析．限于篇幅,本文僅選取2個有代表性的極端氣溫指數(shù)(TX10p和CSDI)給出其小波系數(shù)實部等值線和小波方差(圖5)．小波系數(shù)實部等值線圖能反映極端氣溫序列不同時間尺度的周期變化及其在時間域中的分布,等值線為正值時代表極端氣溫指數(shù)較大(或較多),等值線為負值時表示極端氣溫指數(shù)較小(或較少),小波方差的峰值即為極端氣溫指數(shù)存在的主周期．圖5a和5c分別是TX10p和CSDI的小波系數(shù)實部等值線,圖5b和5d分別是TX10p和CSDI的小波方差．圖5a顯示,TX10p存在5、10、13、22、36和55 a左右的準周期,13、22和55 a左右的周期貫穿始終.圖5b顯示13、22和55 a左右的周期對應的小波方差值較大,為TX10p的主控周期.圖5c顯示,CSDI存在4、7、15、34和54 a左右的準周期,15和34 a左右的周期貫穿始終.圖5d顯示15和34 a左右的周期對應的小波方差值較大,為CSDI的主控周期．同理,對其余13個極端氣溫指數(shù)作周期變化分析(因ID在研究期內(nèi)均為0 d,故未作其周期分析),統(tǒng)計結(jié)果如表4所示,除ID外的15個極端氣溫指數(shù)存在2～6個準周期,介于3～56 a之間,存在1～3個主周期,介于10～56 a之間,其中TXx、TNx、TX10p、DTR、GSL均存在56 a左右的主周期,TXn、TR、TX90p、WSDI均存在51 a左右的主周期,TXx、TNx、TNn、FD、SU、TN90p、DTR均存在44 a左右的主周期,TNn、FD、TN10p、TX10p、WSDI均存在25 a左右的主周期,TNn、TX10p、CSDI均存在15 a左右的主周期,TXn、TN10p均存在10 a左右的主周期．

圖5 1951—2017年麗江極端氣溫指數(shù)TX10p和CSDI的小波分析Fig.5 Wavelet analyses of extreme temperature indices of TX10p and CSDI in Lijiang from 1951 to 2017

表4 1951—2017年麗江極端氣溫指數(shù)周期分析

2.2 極端降水指數(shù)的變化特征

2.2.1 變化趨勢

采用線性傾向估計法對麗江1951—2017年期間11個極端降水指數(shù)的變化趨勢進行分析,如圖6—9所示,可知,日降水≥1 mm的降水日數(shù)(R1)呈明顯減少趨勢(通過了0.05的顯著性檢驗),特強降水量(R99pTOT)呈明顯增加趨勢(通過了0.05的顯著性檢驗)．中雨日數(shù)(R10)、持續(xù)濕期(CWD)、年總降水量(PRCPTOT)、5日最大降水量(Rx5day)均呈不顯著減少趨勢,大雨日數(shù)(R20)、強降水量(R95pTOT)、持續(xù)干期(CDD)、1日最大降水量(Rx1day)、降水強度(SDII)均呈不顯著增加趨勢．

圖6 1951—2017年麗江極端降水絕對指數(shù)的線性變化趨勢Fig.6 Linear trends in absolute indices of extreme precipitation in Lijiang from 1951 to 2017

圖7 1951—2017年麗江極端降水相對指數(shù)的線性變化趨勢Fig.7 Linear trends in relative indices of extreme precipitation in Lijiang from 1951 to 2017

圖8 1951—2017年麗江極端降水持續(xù)指數(shù)的線性變化趨勢Fig.8 Linear trends in continuous indices of extreme precipitation in Lijiang from 1951 to 2017

圖9 1951—2017年麗江極端降水強度指數(shù)的線性變化趨勢Fig.9 Linear trends in intensity indices of extreme precipitation in Lijiang from 1951 to 2017

2.2.2 突變特征

采用M-K突變檢驗結(jié)合5年MTT和10年MTT分別對極端降水指數(shù)的突變特征進行分析,結(jié)果如表5所示．

1)極端降水絕對指數(shù)(R10、R20、R1)的突變特征

M-K突變檢驗結(jié)果顯示R10和R20沒有顯著突變點,而MTT結(jié)果顯示R10的突變點集中在20世紀50、60、90年代和21世紀初,并且5年MTT和10年MTT均得出R10在1961、2002、2004年附近存在顯著突變點,MTT結(jié)果也顯示R20的突變點集中在20世紀60、80、90年代和21世紀初,其中5年MTT和10年MTT均得出R20在1985、2002、2007年附近存在顯著突變點．R1的M-K檢驗結(jié)果顯示在2002、2003、2004年附近存在顯著突變點,并在突變點后分別呈增加、增加、增加的趨勢,其中2004年附近的突變點與10年MTT得出的結(jié)果相同,而5年MTT的結(jié)果顯示R1在1956年附近也存在顯著突變點．

2)極端降水相對指數(shù)(R95pTOT、R99pTOT)的突變特征

M-K突變檢驗結(jié)果顯示R95pTOT在1963、1984年附近存在顯著突變點,并在突變點后分別呈增加、減少的趨勢,MTT結(jié)果顯示R95pTOT在1984、1986、2006、2007年附近存在顯著突變點,由此可知,1984年附近的突變點是兩種方法所得相同結(jié)果．M-K突變檢驗結(jié)果表明R99pTOT的突變點在1951年附近,整體呈顯著增加趨勢,而5年MTT和10年MTT均表明R99pTOT在2007年附近存在顯著突變點．

3)極端降水持續(xù)指數(shù)(CDD、CWD、PRCPTOT)的突變特征

M-K突變檢驗結(jié)果表明CDD沒有顯著突變點,而MTT結(jié)果表明CDD突變點集中在20世紀60、70年代．CWD的M-K突變檢驗結(jié)果顯示在2000、2011年附近存在顯著突變點,在突變點后分別呈顯著的增加、減少的趨勢,這與MTT所得結(jié)果基本一致,MTT得出的CWD其余突變點集中在20世紀70、90年代．由表5可知,PRCPTOT的顯著突變點有多個,兩種方法得出的共同突變點在1961、2010年附近,PRCPTOT分別在這兩個突變點后呈顯著的減少、增加的趨勢．

4)極端降水強度指數(shù)(Rx1day、Rx5day、SDII)的突變特征

由表5可知,Rx1day存在多個顯著突變點,M-K突變檢驗和MTT所得共同突變點在2007年附近,Rx1day在該突變點后呈顯著增加趨勢．M-K突變檢驗和5年MTT的結(jié)果均顯示Rx5day不存在顯著突變點,而10年MTT結(jié)果顯示Rx5day在2005、2007年附近存在顯著突變點．M-K突變檢驗和10年MTT的結(jié)果顯示SDII存在多個顯著突變點,其中這兩種方法得出的共同突變點在1983年附近,SDII在該突變點后呈顯著減少趨勢,而5年MTT未檢驗出SDII有顯著突變點．

表5 1951—2017年麗江極端降水指數(shù)突變檢驗結(jié)果

2.2.3 周期特征

本文對選取的11個極端降水指數(shù)在1951—2017年期間進行Morlet復小波分析．限于篇幅,本文僅選取2個有代表性的極端降水指數(shù)(R99pTOT和CDD)給出其小波系數(shù)實部等值線和小波方差(圖10)．小波系數(shù)實部等值線圖能反映極端降水序列不同時間尺度的周期變化及其在時間域中的分布,等值線為正值時代表極端降水指數(shù)較大(或較多),等值線為負值時表示極端降水指數(shù)較小(或較少),小波方差的峰值即為極端降水指數(shù)存在的主周期．圖10a和10c分別是R99pTOT和CDD的小波系數(shù)實部等值線.圖10b和10d分別是R99pTOT和CDD的小波方差．圖10a顯示,R99pTOT存在4、6、12、22和56 a左右的準周期,12、22和56 a左右的周期貫穿始終,圖10 b顯示,12、22和56 a左右的周期對應的小波方差值較大,為R99pTOT的主控周期.圖10c顯示,CDD存在4、12、19、35和56 a左右的準周期,12、19和56 a左右的周期貫穿始終.圖10d顯示,12、19和56 a左右的周期對應的小波方差值較大,為CDD的主控周期．同理,對其余9個極端降水指數(shù)作周期變化分析,統(tǒng)計結(jié)果如表6所示,即11個極端降水指數(shù)存在4～6個準周期,介于4～56 a之間,存在1～3個主周期,介于12～56 a之間,其中R10、R20、R1、R95pTOT、R99pTOT、CDD、PRCPTOT、Rx1day、Rx5day、SDII均存在55 a左右的主周期,R99pTOT、CDD、Rx1day均存在12 a左右的主周期,R99pTOT、Rx1day均存在22 a的主周期．

表6 1951—2017年麗江極端降水指數(shù)周期分析

圖10 1951—2017年麗江極端降水指數(shù)R99pTOT和CDD的小波分析Fig.10 Wavelet analyses of extreme precipitation indices of R99pTOT and CDD in Lijiang from 1951 to 2017

3 結(jié)論與討論

本文選取了16個極端氣溫指數(shù)和11個極端降水指數(shù)來研究1951—2017年麗江極端氣候事件的變化趨勢、突變和周期特征,得出以下主要結(jié)論:

1)變化趨勢

麗江極端氣溫指數(shù)TNx、TNn、SU、TN90p、TX90p、WSDI呈明顯增加趨勢,FD、TN10p、CSDI、DTR呈明顯減少趨勢．而TXx、TR、GSL呈不顯著增加趨勢,TXn、TX10p呈不顯著減少趨勢,ID在1951—2017年均為0 d,以上結(jié)果與王新博等[9]、夏范燕等[10]、吉正熙等[21]研究麗江站部分極端氣溫指數(shù)所得結(jié)果基本一致．整體上,麗江極端暖事件指數(shù)(SU、TN90p、TX90p、WSDI、TR、GSL)呈現(xiàn)增加趨勢,而極端冷事件指數(shù)(FD、TN10p、CSDI、TX10p)呈現(xiàn)減少趨勢,月最低氣溫指數(shù)(TNx、TNn)的增溫幅度比月最高氣溫指數(shù)極大值(TXx)的大,這與張萬誠等[6]得出的云南省極端氣溫總體變化趨勢基本一致．

極端降水指數(shù)R1呈明顯減少趨勢,R99pTOT呈明顯增加趨勢．R10、CWD、PRCPTOT、Rx5day均呈不顯著減少趨勢,R20、R95pTOT、CDD、Rx1day、SDII均呈不顯著增加趨勢．上述結(jié)果與王新博等[9]、夏范燕等[10]研究麗江站部分極端降水指數(shù)所得的結(jié)果一致．

2)突變特征

經(jīng)M-K突變檢驗結(jié)合5年MTT、10年MTT得到麗江極端氣溫指數(shù)和降水指數(shù)的突變特點如下:

麗江極端氣溫指數(shù)TXx、TNx、TNn、FD、SU、TN10p、TX10p、TN90p、TX90p、DTR、GSL的突變時間顯著,突變點分別在2005、1986、1967/1976、1986、2008、1985、2008、2002、2008、1953/1974/1984、1969/1983年附近,其中TXx、TNx和TNn在以上顯著突變點后呈增加趨勢,極端冷事件指數(shù)FD、TN10p和TX10p在上述顯著突變點后呈減少趨勢,而極端暖事件指數(shù)SU、TN90p和TX90p在以上顯著突變點后呈增加趨勢,DTR大部分年份呈減少趨勢,在顯著突變點1953、1974、1984年后分別呈減少、減少和增加的趨勢,GSL在顯著突變點1969、1983年后分別呈增加和減少的趨勢．TXn、WSDI和CSDI的M-K突變檢驗時間不顯著,ID在1951—2017年的值均為0 d,不存在變化,TR在研究期內(nèi)只有2015年為1 d,其余年份均為0 d．本文麗江極端氣溫指數(shù)的突變年份與王曉等[7]得出云南省的結(jié)果接近,其中云南省的極端氣溫指數(shù)FD、SU、TN10p、TX10p、TX90p的突變時間分別為1989、2003、1987、2004、2002年附近,本研究中麗江對應指數(shù)的顯著突變點分別為1986、2008、1985、2008、2008年附近,并且在突變點后的變化趨勢完全一致,分別為減少、增加、減少、減少、增加的趨勢,也與王新博等[9]研究麗江站得出的結(jié)果基本一致(文獻[9]中FD、SU、TN10p、TX10p、TX90p的突變年份分別為1987/1989、2008、1986、2008、2005年左右)．

極端降水指數(shù)R1、R95pTOT、R99pTOT、CWD、PRCPTOT、Rx1day、SDII的突變時間比較顯著,分別在2004、1984、1951、2000/2011、1961/2010、2007、1983年附近,并且這些指數(shù)分別在突變點后呈增加、減少、增加、增加/減少、減少/增加、增加、減少的變化趨勢．其他指數(shù)R10、R20、Rx5day、CDD的M-K檢驗結(jié)果未呈現(xiàn)出明顯的突變時間．本研究中CWD、SDII的突變年份與王新博等[9]得出的結(jié)果接近(文獻[9]中對應的突變年份分別為1997、1986/1987年附近)．

3)周期特征

麗江極端氣溫指數(shù)除ID外的15個指數(shù)存在 2～6個準周期,介于3～56 a之間,存在1～3個主周期,介于10～56 a之間,部分極端氣溫指數(shù)具有相同或相近的主周期．其中本研究中麗江極端氣溫指數(shù)CSDI的主周期15 a與王曉等[7]得出云南省的結(jié)果相同,麗江的FD準周期6 a、SU準周期5 a、TN10p準周期6 a、TX10p準周期13 a、TX90p準周期5 a、WSDI準周期11 a、CSDI準周期7 a與王曉等[7]得出的云南省的結(jié)果3、3、7、15、5、11和7 a接近或相同．

麗江11個極端降水指數(shù)存在4～6個準周期,介于4～56 a之間,存在1～3個主周期,介于12～56 a之間,部分極端降水指數(shù)具有相近或相同的主周期．其中本研究麗江極端降水指數(shù)CDD的主周期19 a、R99pTOT的主周期12 a、CWD的準周期7 a、PRCPTOT的準周期5 a、SDII的準周期5 a與楊曉靜等[11]得出的云南省的結(jié)果18、14、8、8和8 a較為接近．

以上麗江極端氣溫指數(shù)變化所呈現(xiàn)出的極端冷事件減少、極端暖事件增加的趨勢與全球[22]、全國[23-25]和云南省[6-7]的氣候系統(tǒng)變暖的大趨勢基本一致,而極端降水指數(shù)變化結(jié)果與云南省、麗江站的極端降水事件已有的部分研究結(jié)果基本一致,但也存在一定的差異性,這主要是由于研究區(qū)域、研究的時間尺度和研究方法等選擇不同所致．關(guān)于氣候變暖與極端氣候事件變化之間的關(guān)系,涉及到有關(guān)形成機制的復雜問題[16,26-27],其中可以確定的是氣候變暖增加了極端暖事件的上升趨勢[26],而極端降水變化的具體成因機制更加復雜[16],有待進一步深入研究．