摘要 利用平远县气象观测站1962—2011年的气温资料，重点分析了平远县极端气温事件的变化趋势、与平均气温的相关性以及持续性。结果表明，近50年平远县极端高（低）温阈值分布呈单峰型；极端暖事件发生频次呈上升趋，极端冷事件除冷昼日数呈略微上升之外，其余呈下降趋势，且未来将持续现有趋势；平远县极端暖事件与年平均气温的呈正相关性，极端冷事件则呈负相关。
关键词 极端气温事件；变化趋势；广东平远；1962—2011年
中图分类号 P423.3 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2013）23-0241-03
IPCC第四次评估报告指出，最近100年以来的温度呈线性增长的趋势，全球平均气温已升高0.74 ℃，很可能自过去50年以来，大部分陆地地区发生冷昼、冷夜和冰冻的频率在减少，而暖昼和暖夜则变得更加频繁[1]。在气候变暖的背景下，极端气候事件对人类生活影响很大，近年来，不少气象学者从不同角度对极端气温事件开展过研究[2-5]。为此，笔者利用平远县气象观测站1962—2011年的气温资料，对平远县极端气温事件变化趋势及其持续性进行分析，以期为该县极端气温的研究提供参考。
1 数据来源与研究方法
选取平远县气象观测站1962—2011年的逐日最高（低）气温资料，根据百分位阈值法定义极端气温的阈值，采用相关系数、气候倾向率、R/S分析等方法分析了平远县近50年极端气度事件的特征和变化趋势。
1.1 极端气温事件的定义
本文分析极端气温的指标选取2种类型，一是基于原始观测数据和固定阈值的指数，包括冰冻日数、高温日数；二是基于百分位值的相对阈值，包括冷夜（昼）日数、暖夜（昼）日数，这个指数是以用测站1962—2011年的同日最高（低）气温的第90（10）百分位值作为极端高（低）温日的阈值[5-6]。具体定义见表1。
百分位值的计算采用Bonsal et al提出的方法，即如果某时间序列长度为n，将这n个值按升序排列x1，x2，…，xm，…xn，某个值小于或等于xn的概率为：
p=（m-0.31）/（n+0.38） （1）
式（1）中，m为xm的序号，n为序列值，此处n=50，即同日50年资料。第90百分位值是指p=90%所对应的的xm值。求解上式的m=45.6，取第90个百分位上的值为排序后x45（p=88.7%）和x46（p=90.7%）的线性插值；同理，第10个百分位上的值（m=5.3）为排序后x5（p=9.3%）和x6（p=11.3%）的线性插值[7]。
1.2 线性倾向估计
用yi表示样本量为x的某一变量，ti表示xi所对应的事件，建立yi与ti之间的一元线性回归方程：
yi=a+bi（i=1，2，…，x）（2）
式（2）中，a为回归常数，b为回归系数，a和b用最小二乘法估计。回归系数b表示变量x随时间t的变化趋势，当b>0时，x表示随时间t的增加呈上升趋势，反之，x呈下降趋势[8]。趋势变化率方程为=b1，b1×10即表示气候倾向率，并在α=0.05的显著性水平下进行检验。
1.3 R/S分析法
R/S分析方法（Rescaled Range Analysis）是赫斯特提出的一种时间序列分析方法，是研究时间序列长程相关性的有力工具，近年来逐渐应用于气候研究[9-11]。它在对时间序列长程相关（反相关）持续性（反持续性）的识别方面有独特优点。其分析法的主要原理为[12]：考虑一个时间序列{（ξ）τ}，t=1，2，…，对于任意正整数τ≥1，定义均值序列：
（ξ）τ=ξ（τ） τ=1，2 （3）
累积离差为：
X（t，τ）=（ξ（u）-（ξ）τ） 1≤t≤τ （4）
极差为：
R（τ）=maxX（t，τ）-minX（t，τ） 1≤t≤τ τ=1，2（5）
标准差为：
S（τ）=（ξ（t）-（ξ）τ）2 τ=1，2（6）
若R（τ）/S（τ）≡R/S∝τH （7）
则该序列存在Hurst现象。
对式（7）去对数，有：
H∝ （8）
式（8）中，H称为Hurst指数，0 2 极端气温事件分析 2.1 极端气温阈值分布 通过对平远县1962—2011年逐日最高气温和最低气温资料进行统计分析可以发现，年极端最高气温和年极端最低气温都是以0.13 ℃/10年的速率在上升。其中极端最高气温最大值为39 ℃（1967年和2003年），比常年偏高2.5 ℃；最小值为35.6 ℃（1997年），比常年偏小1.9 ℃；极端最低气温的最小值为-4.2 ℃（1963年），较常年偏低3.2 ℃，最大值为2.4 ℃（1998年），较常年偏高3.4 ℃。 采用百分位阈值法，计算出平远县极端最高气温和极端最低气温的第90百分位值和第10百分位值随时间分布（图1）。从图1可以看出，平远县高（低）温阈值分布呈单峰型：高阈值出现在7月和8月，低阈值出现在12月下旬至翌年1月。极端高温阈值在22～37 ℃，极端低温阈值在0～23 ℃。
2.2 极端气温事件的变化趋势
2.2.1 暖指数。近50年来平远县年平均高温日数、暖夜日数、暖昼日数分别为26.4、34.7、34.9 d，但年际间波动大。暖指数总体呈上升趋势（图2a），线性增加率分别为1.72、0.97、4.18 d/10年，其中暖昼日数上升趋势最为显著，与年份的相关性通过了0.05的显著性检验。各暖指数的年际变化趋势也基本一致（图2b），20世纪70年代为低值期，21世纪以后明显增加。
2.2.2 冷指数。平远县年平均冰冻日数、冷夜日数、冷昼日数分别为2.8、35.2、35.9 d，冰冻日数和冷夜日数呈下降趋势，下降速率分别为0.50、2.55 d/10年，而冷昼日数以0.1 d/10年的速率上升（图3a）。冷指数在20世纪60年代出现频次较多，21世纪以后较少（图3b）。
2.3 与年平均气温相关性分析
全球气候变暖使得暖指数事件更加频繁，为验证平远县平均气温升高对极端气温事件的影响，分析了极端气温事件频次与年平均气温的相关性。从表2可以看出，年平均气温与暖指数呈正相关，与冷指数则呈负相关。暖昼日数和暖夜日数相关性大于0.5，冷昼日数与年平均气温的负相关性也达到了-0.608，都通过了0.01的置信度检验；高温日、冷夜日、冰冻日与年平均气温的的相关性则相对没那么显著。这也说明随着年平均气温的上升，极端高温事件不断增加，极端低温事件则在减少。其中，暖夜日数与年平均气温的相关性最好，达到0.659。
2.4 极端气温持续性分析
用R/S分析法对平远极端气温指标进行计算暖昼日数、暖夜日数、高温日数、冷昼日数、冷夜日数、冰冻日数极端气温事件频次H指数分别为：0.97、0.76、0.72、0.72、0.67、0.61。各指标Hurst值都介于0.5～1.0，具有Hurst现象，长期相关的特征表现为持续性，即未来变化趋势与过去一致。过去50年暖指标发生频次呈增加趋势，预示着未来将继续增加，其中暖昼日数H指数达0.97，表明持续性更强；在冷指标中，冷夜日数和冰冻日数呈下降趋势，从H指数反映未来将继续下降，而冷昼日数则有增加趋势，且未来变化的持续性较冷昼日和冷夜日更强。
3 结语
1962—2011年平远县极端气温事件分析结果表明，平远县高（低）温阈值月分布呈单峰型，极端高温阈值在22～37 ℃，极端低温阈值0～23 ℃。平远县极端暖事件发生频次呈上升趋势，极端冷事件除冷昼日数呈略微上升之外，其余呈下降趋势。极端暖事件与年平均气温的呈正相关性，极端冷事件则呈负相关。平远县极端暖事件和冷事件发生频次H指数均在0.5～1.0，说明极端暖事件频次未来还会继续增加，而冷事件中，冷昼日未来将继续增加，冷夜日和冰冻日将继续下降。但结论的真实性还有待于序列延长后进一步证实。
4 参考文献
[1] IPCC.Summary of Policy makers of Climate Change 2007：The Physical Science Basis.Contribution of working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel On Climate Change[M].New York：Cambridge University Press，2007.
[2] 杨萍，刘伟东，王启光，等.近40年我国极端温度变化趋势和季节特征[J].应用气象学报，2010，21（1）：29-35.
[3] 周云，钱忠华，何文平，等.我国夏季高温极值的概率分布特征及其演变[J].应用气象学报，2011，22（2）：145-150.
[4] 闫俊霞，张建峰，张春玲.1961—2008年华南地区极端温度变化趋势研究[J].安徽农业科学，2010，38（25）：13879-13880.
[5] 周雅请，任国玉.中国大陆1956—2008年极端气温事件变化特征分析[J].气候与环境研究，2010，15（4）：405-417.
[6] 于淑秋.近50年我国日平均气温的气候变化[J].应用气象学报，2005，16（6）：787-793.
[7] 翟盘茂，潘晓华.中国北方近50年温度和降水极端事件变化[J].地理学报，2003（58）：1-10.
[8] 魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术[M].2版.北京：气象出版社，2008：43-47.
[9] 林学椿，余淑秋，唐利国.中国近百年温度序列[J].大气科学，1995，19（5）：525-534.
[10] 周寅康，张捷，王腊春，等.长江下游地区近500年洪涝序列的R/S分析[J].自然灾害学报，1997，6（2）：78-84.
[11] 罗碧瑜，陈映强，贺汉清，等.梅州近50年气候变化特征及未来变化趋势[J].气象科技，2008，36（3）：289-292.
[12] 王乃昂，赵晶，高顺尉.东亚季风边缘区气候代用指标的分形比较及其意义[J].海洋地质与第四纪地质，1999，19（4）：59-65.