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      1981—2016年千河流域極端氣溫變化特征

      2020-07-27 09:49:24張新弟張海寧任源鑫
      河南科學 2020年6期
      關鍵詞:日數(shù)滑動氣溫

      張新弟, 張海寧, 任源鑫, 周 旗

      (1.寶雞市馮家山水庫管理局,陜西寶雞 721300; 2.寶雞文理學院地理與環(huán)境學院,陜西寶雞 721013)

      政府間氣候變化組織(IPCC)第五次評估報告[1]指出:1880—2012年全球地表平均溫度升高了約0.85 ℃;尤其是1951—2012年升溫速度大幅增加達到0.12 ℃/10 a. 全球氣候暖化趨勢空前加劇,極端氣溫事件頻繁發(fā)生不僅對農業(yè)生產、氣候災害監(jiān)測等方面帶來潛在影響,還對人們生命健康和財產安全造成了嚴重威脅,因此極端氣溫事件的發(fā)生及其規(guī)律變化倍受關注.

      對于極端氣溫事件變化的綜合分析,國內外學者多采用線性回歸法、Mann-Kendall突變檢驗法[2-3]、R/S分析法[4-5]等方法. 在全球范圍內,Song等[6]對世界極端氣溫事件進行分析,發(fā)現(xiàn)全球極端冷暖事件的發(fā)生頻率均呈增加趨勢. Alexander等[7]發(fā)現(xiàn),全球近70%的地區(qū)顯示冷夜日數(shù)明顯減少,暖夜日數(shù)明顯增加,全球暖化明顯. 在我國,眾多學者對各流域及地區(qū)的氣溫變化進行研究,發(fā)現(xiàn)極端氣溫事件發(fā)生頻率的總體趨勢為增加趨勢. 研究表明,長江流域[8]、珠江流域[9]、淮河流域[10]表征極端高溫事件的指數(shù)均呈上升趨勢,而低溫指數(shù)呈下降趨勢,其中長江流域冷指數(shù)的變暖幅度明顯大于暖指數(shù). 我國西南地區(qū)[11]、西北地區(qū)[12]、華北地區(qū)[13]的極端氣溫指數(shù)變化與以上幾個流域的變化趨勢相似,暖指數(shù)的變化呈增加趨勢,冷指數(shù)呈減少趨勢,整體氣溫有所升高. 渭河流域近60 a總體呈小幅升溫趨勢,20世紀90年代后氣溫增長幅度較大,氣溫發(fā)生突變的時段集中在20世紀90年代[14-17].

      千河流域是渭河左岸的較大支流,對渭河流域極端氣溫變化的研究較多,但是少有對渭河支流千河流域極端氣溫的分析與研究. 為揭示千河流域極端氣溫的變化規(guī)律,本文根據(jù)千河流域氣候特點選取了8個極端氣溫指數(shù),基于RClimDex軟件[18]計算氣溫數(shù)據(jù)并建立溫度指數(shù)時間序列;利用Mann-Kendall突變檢驗法和R/S分析法,對1981—2016年千河流域極端氣溫變化特征進行分析,為千河流域未來極端氣溫變化的研究提供科學預測與理論參考.

      圖1 千河流域示意圖Fig.1 Schematic diagram of Qianhe River Basin

      1 研究區(qū)概況

      千河流域位于寶雞市西北部,為渭河左岸的較大支流之一,流域干流總長度約152.6 km(寶雞市境內干流長約122 km),地跨甘肅省張家川回族自治縣、華亭縣,寶雞市隴縣、千陽縣、鳳翔縣、陳倉區(qū)和金臺區(qū)7個縣(區(qū)),流域總面積約3 493.9 km2(寶雞市境內面積約3 282.9 km2). 流域中上游呈扇形分布,至下游逐漸變窄. 千河流域屬于溫帶大陸性氣候半濕潤地區(qū),冬季天氣干燥降水較少,夏季炎熱且多暴雨.

      2 研究內容及方法

      2.1 數(shù)據(jù)來源

      為分析千河流域極端氣溫的演變規(guī)律,選取千河流域內隴縣站和千陽站兩個氣象站的逐日平均氣溫、日最高氣溫和日最低氣溫作為基礎數(shù)據(jù). 為保證數(shù)據(jù)的準確性與完整性,對數(shù)據(jù)進行了嚴格的質量控制和一致性檢驗,其中基礎數(shù)據(jù)來源于國家氣象數(shù)據(jù)共享網(http://data.cma.cn),數(shù)據(jù)時段取1981—2016年.

      2.2 研究方法

      對千河流域極端氣溫變化特征及未來趨勢分析,本文借助氣候變化監(jiān)測和指數(shù)專家組ETCDI(Expect Team on Climate Change Detection and Indices)定義的核心指數(shù),選取了8個極端氣溫指數(shù),并將指數(shù)按其物理意義分為冷指數(shù)和暖指數(shù)兩大類(表1). 線性回歸法能夠直觀表示極端氣溫指數(shù)時間序列的變化趨勢,同時利用Mann-Kendall 突變檢驗法和滑動t 檢驗分析時間序列的變化趨勢和突變點,利用R/S分析法中的Hurst指數(shù)揭示其未來變化趨勢,分析千河流域未來氣溫變化與過去的相互關系.

      表1 極端氣溫指數(shù)類型及定義Tab.1 Type and definition of extreme temperature index

      3 千河流域極端氣溫指數(shù)變化趨勢及突變分析

      3.1 極端氣溫冷指數(shù)變化趨勢分析

      1981—2016年千河流域極端氣溫冷指數(shù)的變化趨勢見圖2.

      千河流域極端低溫事件的發(fā)生在減少,近36 a表征低溫的4個冷指數(shù)的變化均呈波動下降趨勢,冷晝日數(shù)(TX10P)、冷夜日數(shù)(TN10P)、霜凍日數(shù)(FD0)和冰凍日數(shù)(ID0)的變化速率分別為-3.10 d/10 a、-1.58 d/10 a、-5.10 d/10 a和-2.68 d/10 a. TX10P的最大值出現(xiàn)在1984年,為25.47 d,最小值出現(xiàn)在1995年,僅為3.07 d.TN10P在2006年之前減少幅度較大,之后有所增加. 1981—2016年千河流域每年最高溫度低于0 ℃的總日數(shù)和每年最低溫度低于0 ℃的總日數(shù)均逐年減少,總體氣溫呈升高趨勢.

      圖2 1981—2016年千河流域極端氣溫冷指數(shù)變化趨勢Fig.2 Change trend of extreme temperature cold index in Qianhe River Basin from 1981 to 2016

      3.2 極端氣溫暖指數(shù)變化趨勢

      1981—2016年千河流域極端氣溫暖指數(shù)的變化趨勢見圖3.

      近36 a千河流域表征高溫的4個暖指數(shù)均呈上升趨勢,暖晝日數(shù)(TX90P)和暖夜日數(shù)(TN90P)的變化速率分別為3.31 d/10 a和2.99 d/10 a,TX90P比TN90P的增加速率快;熱夜日數(shù)(TR20)和夏日日數(shù)(SU25)的年際傾向率分別為4.10 d/10 a 和8.88 d/10 a. 其中TX90P 和TN90P 的變化較為平穩(wěn);TR20 的變化波動最大,1981—1995年波動增加,1996—2005年變化平穩(wěn),之后又波動增加,2016年達到最大值38.5 d;SU25的增加速率最大. 1981—2016年千河流域呈變暖趨勢,高溫天氣出現(xiàn)的頻率增多,極端高溫天氣增多更顯著.

      3.3 極端氣溫冷指數(shù)突變分析

      1981—2016年千河流域極端氣溫冷指數(shù)的突變特征見圖4.

      圖3 1981—2016年千河流域極端氣溫暖指數(shù)變化趨勢Fig.3 Change trend of extreme warmth temperature index in Qianhe River Basin from 1981 to 2016

      圖4 1981—2016年千河流域極端氣溫冷指數(shù)的突變特征Fig.4 Abrupt characteristics of extreme temperature cold index in Qianhe River Basin from 1981 to 2016

      1981—2016年間冷晝日數(shù)(TX10P)的M-K檢驗結果顯示,UF~UB 曲線于1993—1994年間有1個交點,且在0.05信度范圍內;經滑動t 檢驗,TX10P的突變年份為1994年;結合線性趨勢得出,TX10P可能在1994年前后發(fā)生了由多到少的突變. 冷夜日數(shù)(TN10P)的M-K 檢驗結果顯示,信度范圍內UF~UB 曲線在1990—1991年間有1個交點;滑動t 檢驗顯示TN10P在1990年和1994年發(fā)生了突變,結合線性趨勢得出,TN10P在可能在1994年發(fā)生了由多到少的突變.

      霜凍日數(shù)(FD0)的M-K檢驗結果顯示,UF~UB曲線在信度區(qū)間內有3個交點,分別為1993—1994年1個和1995—1997年2個;滑動t 檢驗顯示,F(xiàn)D0的突變年份為1994年. 結合線性趨勢得出,F(xiàn)D0的可能在1994年前后發(fā)生了由多到少的突變. 冰凍日數(shù)(ID0)的M-K檢驗結果顯示,UF~UB曲線在信度區(qū)間內有3個交點,分別為1991—1993年間2個和1993—1994年間1個;滑動t 檢驗顯示ID0不存在突變;所以1993年和1994年都不是真正的突變點,ID0在1981—2016年間沒有發(fā)生突變.

      3.4 極端氣溫暖指數(shù)突變分析

      1981—2016 年暖晝日數(shù)(TX90P)的M-K 檢驗結果顯示,信度范圍內UF~UB 曲線在1993 年存在1 個交點;經滑動t 檢驗,TX90P的突變年份為1994年;結合線性趨勢得出,TX90P可能在1993年前后發(fā)生了由少到多的突變. 暖夜日數(shù)(TN90P)的M-K 檢驗結果顯示,信度范圍內UF~UB 曲線1993—1995 年間有2 個交點;滑動t 檢驗顯示TN90P在1994年發(fā)生了突變,結合線性趨勢得出,TN90P在可能在1994年發(fā)生了由少到多的突變(圖5).

      熱夜日數(shù)(TR20)的M-K 檢驗結果顯示,UF~UB 曲線在1990—1991 年存在1 個交點;滑動t 檢驗顯示TR20的突變年份為1990年;結合線性趨勢得出,TR20可能在1990年前后發(fā)生了由少到多的突變. 夏日日數(shù)(SU25)的M-K檢驗結果顯示,信度區(qū)間內UF~UB曲線在1989—1990年有1個交點;滑動t檢驗顯示SU25的突變年為1990年;結合線性趨勢得出,SU25可能在1990年前后發(fā)生了由少到多的突變.

      圖5 1981—2016年千河流域極端氣溫暖指數(shù)的突變特征Fig.5 Abrupt characteristics of extreme temperature warmth temperature in Qianhe River Basin from 1981 to 2016

      4 千河流域極端氣溫指數(shù)變化趨勢的持續(xù)性預測

      為了探究千河流域極端氣溫指數(shù)的未來變化趨勢,對8個極端氣溫指數(shù)的年均值進行R/S分析,計算出它們的Hurst指數(shù),結果如表2所示. Hurst指數(shù)的大小反映變化趨勢持續(xù)性(反持續(xù)性)的強弱[19],當H=0.5時,表示氣候序列是獨立的隨機序列,現(xiàn)在與未來趨勢相互獨立;當0.5<H≤1時,表示氣候序列具有持續(xù)性,未來氣候變化趨勢與過去一致;當0≤H<0.5時,表示氣候序列具有反持續(xù)性,未來氣候變化趨勢與過去相反.

      由表2得知,千河流域極端氣溫指數(shù)存在Hurst現(xiàn)象,且8個指數(shù)的Hurst值均大于0.5;1981—2016年,千河流域極端氣溫冷指數(shù)為下降趨勢,表明未來冷指數(shù)的變化將延續(xù)過去,呈下降趨勢變化,低溫天氣減少;極端氣溫暖指數(shù)為上升變化,表明未來暖指數(shù)將呈上升趨勢,高溫天氣出現(xiàn)的日數(shù)增多. 整體來看,極端氣溫指數(shù)的未來總趨勢具有強持續(xù)性,未來千河流域變暖的可能性較大.

      表2 千河流域極端氣溫指數(shù)的Hurst指數(shù)Tab.2 Hurst index of extreme temperature index in Qianhe River Basin

      5 結論

      根據(jù)千河流域隴縣站和千陽站1981—2016年的基礎氣溫資料,分析了千河流域近36 a極端氣溫指數(shù)的變化特征、突變年份及未來趨勢,得到以下結論:

      1)千河流域4個極端氣溫冷指數(shù)均呈下降趨勢,其中FD0的下降趨勢最為顯著,為-5.10 d/10 a. 4個極端氣溫暖指數(shù)均呈上升趨勢,TX90P和TN90P的變化較為平穩(wěn);SU25的上升速率最大. 持續(xù)低溫天氣減少,持續(xù)高溫和極端高溫天氣增多,過去36 a千河流域的氣溫逐年變暖.

      2)千河流域極端氣溫冷指數(shù)的突變時期為1994年前后,極端氣溫暖指數(shù)的突變時期為1990年和1993年,暖指數(shù)的突變早于冷指數(shù).

      3)千河流域極端氣溫的未來變化將與過去趨勢一致. 也就是說,冷指數(shù)表征的低溫天氣將減少,暖指數(shù)表征的高溫天氣將增多,未來千河流域呈變暖的趨勢.

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