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摘 要：
【目的】为了解山东省极端气温事件趋势变化和时空格局，【方法】基于1965—2019年93个气象站点逐日最高气温和最低气温，采用sen′s趋势、去趋势波动分析、皮尔逊相关性检验等方法及Arcgis软件分析了山东省极端气温事件的时空变化特征及影响因素。【结果】结果表明，与基准期(1965—1989年)相比，当前气候状况下(1990—2019年),山东省极端气温指数的暖指数、极值指数以及作物生长期指数大多呈现明显的增加趋势，冷极端气温指数和日气温较差则呈现减少趋势。【结论】除夏季日数外，其他极端气温指数未来变化趋势与过去相一致。当前气候状况下极端气温指数空间差异较为明显，青岛、烟台和威海等东部沿海城市以及临沂极端暖事件(冷事件)增加(减少)速率较其他地区更快。部分极端气温指数与经度和海拔呈现显著的相关性，与纬度相关性较低。山东省极端气温指数的时空变化与AMO、AO和EA/WR密切相关。欧亚大陆上空反气旋的增强加速了山东省升温。
关键词：
极端气温事件;山东省;时空变化;未来趋势;大气环流;
作者简介：
吴光伟(1985—),男，高级工程师，主要从事气候变化和生态修复工作。
*姚天(1998—),男，博士研究生，主要从事区域气候变化和生态修复工作。
*胡晓农(1965—),男，教授，博士，主要从事生态修复工作。
基金：
国家重点研发计划项目(2016YFC0402800-05);
引用：
吴光伟, 常允新, 王庆兵, 等. 近 55 年来山东省极端气温事件时空分布特征[ J]. 水利水电技术(中英文) , 2023, 54(2) : 19⁃ 32.
WU Guangwei, CHANG Yunxin, WANG Qingbing, et al. Temporal and spatial distribution characteristics of extreme temperature events in Shandong Province in recent 55 years[J]. Water Resources and Hydropower Engineering, 2023, 54(2): 19⁃ 32.
0 引 言
全球气候变暖是全球气候变化的主要表现之一。气温的显著升高加剧了气候系统的不稳定性，大量证据表明极端气候事件的频率和强度均有所增加。越来越频繁发生的极端气候事件对各地生态系统造成巨大冲击，对社会系统带来灾害性影响。2021年全球气候风险指数的统计结果表明，在2000—2019年间，全球超过11 000次极端天气事件直接导致超过475 000人丧生，损失约为2.56万亿美元(https: //germanwatch.org/en/cri)。研究极端气候事件的时空变化特征和形成机制，已经成为气候变化议程关注的焦点和社会经济可持续发展的迫切需要。
目前，对于极端气候事件研究通常采用气候指数法和标准定义法。其中气候指数法充分考虑了不同区域之间温度和降水的差异，极端气候的阈值可以根据地区实际温度和降水情况而定，更为准确和客观地反应了区域极端气候事件的变化特征,该方法对极端气候事件的研究已得到了国内外专家学者的普遍认可。国际上最为权威的极端气候指数是由气候变化检测与极端气候事件指标专家组(ETCCDI)定义的16个极端温度指数和11个极端降水指数(http: //etccdi.pacificclimate.org/),由于其具有较弱的极端性、较强的显著性和低噪声等特点，已被广泛应用于极端气候事件变化特征研究中。在我国，已有许多学者对极端气温事件的时空分布特征进行研究，大部分地区的极端温暖事件有增加的趋势，而寒冷指数则有减少的趋势。但由于极端气温事件具有区域性、响应快等特征，从而导致不同区域之间的极端气温事件的变化幅度差异明显。TONG等对内蒙古地区进行分析得出该地区1960—2017年间极端高温和低温事件均出现显著的增加或减少趋势；而王怀军等研究了淮河流域的极端气温指数，认为淮河流域极端高温事件中TX90p和WSDI虽呈上升趋势但未通过显著性检验，研究人员还研究了山西、辽宁、长江流域、黄河流域、沿海地区以及我国东部等地区的极端气候变化。另外，大尺度大气和海洋环流模式也对区域极端气候事件产生强烈影响,因此，近年来，许多大尺度大气环流指数被用来探究与极端气候事件的相关性。例如，SUN等认为西太平洋副热带高压强度(WPSHII)和北极涛动(AO),强烈影响黄土高原的暖/冷极端事件，并对黄土高原的气候变化做出重大贡献。
山东省地处我国东部沿海，年内降雨、气温的季节性差异十分巨大，地区气候表现出显著的地域性、多样性及不稳定性,同时由于气候增温和人类活动的影响，导致山东省极端气候灾害风险增加，给生态环境和农业生产造成了严重影响。但目前对于山东省的极端气温事件的文献较少，仅对极端事件的时空特征进行简单的分析,尚未有研究进一步分析和探索大规模大气环流模式对山东极端气候事件的影响以及山东省极端气候事件未来发展的预测，因此有必要通过分析极端气温指标的时空特征、周期性、影响因素和未来预测，对山东省极端气温事件的特征和演变进行全面研究，对预测和预防山东省的灾难性气候事件和防灾减灾具有重要意义。
1 研究区域、数据来源与研究方法
1.1 研究区域
山东省位于我国东部沿海、黄河下游，经纬度范围为34°22′54″N—38°24′06″N,114°47′30″E—122°42′18″E,由半岛和内陆地区组成，陆地总面积15.67万km2(见图1)。西部和北部地区被华北平原包围，而中部和东部地区是山地和丘陵，最高峰为1 515 m。属温带季风气候和部分温带气候，降雨周期密集，东西部降水分布不均，夏季多雨炎热，春秋较短，冬夏较长，多年平均降雨量676.5 mm, 年平均气温12～14 ℃。
图1 山东省及省内气象站点位置
1.2 数据来源及质量控制
本研究气象数据来自中国气象局气象信息中心编制的“中国国家地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)”(https: //data.cma.cn/),该数据包括我国2 474个国家级地面站逐日8个气象要素信息，包括气温(最高和最低)、降水量以及蒸发量等，各要素项数据的实有率普遍在99%以上，数据集已进行严格的质量控制，在我国被广泛应用于气候变化相关研究。由于不同台站的观测时间不同、气象站的重新定位等情况，数据集的某些部分可能出现丢失，因此在使用该数据集前再次进行质量控制，以消除错误或可疑数据：(1)所选站点数据不小于55 a; (2)如果一个站点气温数据丢失超过5%,或数据连续丢失超过30 d, 则该数据将不被使用；(3)检查气象数据是否存在以下形式的误差：日最低温度>日最高温度，以及严重偏离现场实际气象条件的观测值，即该值超过标准偏差的3倍，不合理的数据被视为缺失值，然后定义缺失数据为-99.9。最终选取了山东省93个气象站的日最高温度、最低温度数据对山东省极端气温事件进行分析。
根据影响华北气候的潜在因素，将皮尔逊相关分析应用于大气环流和气候极端指数，以研究大气环流类型对山东省极端气温事件的影响。本研究选取的大尺度海洋-大气环流指数包括：北极涛动(AO)、北大西洋指数(NAO)、西太平洋指数(WP)、东太平洋/北太平洋振荡(EP/NP)、北方涛动指数(NOI)、太平洋年代际涛动(PDO)、多变量厄尔尼洛指数(MEI)、南方涛动指数(SOI)、大西洋10 a振荡(AMO)、东亚/俄罗斯西部(EA/WR)(均来自于http: //www.esrl.noaa.gov/psd/data/climateindices/list/)。1965—2019年的月平均位势高度(500 hPa)、风场数据来自NCEP/NCAR再分析数据(http: //www.cdc.noaa.gorv/)。
1.3 研究方法
本文从气候变化检测和指数专家组(ETCCDI)推荐的核心指数中选择了16种极端气温指数(见表1),并运用RClimDex软件进行计算。为分析山东省近55 a极端气温事件的变化趋势，将1965—1989年定义为气候基准期，1990—2019年定义为气候当前期，以呈现当前气候状况。选用Sen′s斜率估计和Mann-kendall方法对山东省近58 a来极端气温指数的时空特征趋势进行分析，并对其趋势进行显著性检验。
采用去趋势波动分析法(DFA)来预测山东省极端气温指数的未来发展趋势，当DFA指数介于0和0.5之间时，表明时间序列数据与之前的时间序列数据有相反的趋势；当介于0.5和1之间时，表明时间序列数据的未来趋势类似于过去的趋势。连续小波变换为研究非平稳趋势提供了一个定位时间和频率信息的理想机会,因而用于检测本文中极端气温指数序列的周期性。最后采用皮尔逊相关系数分析极端气温指数与经纬度、海拔等影响因素的相关性。
2 结 果
2.1 极端气温事件时间变化特征
2.1.1 极端气温事件时间变化分析
为了研究山东省极端气温事件的时间变化趋势，采用趋势分析方法对山东省基准期(1965—1989年)和当前期(1990—2019年)极端气温事件进行分析(见图2和图3)。山东省极端暖指数SU25、TR20、TX90p、TN90p和WSDI在基准期内(1965—1989年)平均值分别为128.21 d、58.31 d、9.06 d、8.75 d和2.03 d(见图2);而当前期(1990—2019年)极端暖指数平均值为133.86 d、71.89 d、13.01 d、19.93 d和5.21 d, 趋势率分别为5.27(P<0.05)、5.38(P <0.01)、2.82(P <0.01)、5.09(P<0.01)和1.13 d/10 a[见图3(a)—(e)],与基准期相比，当前期山东省暖指数分别增加了4.4%、23.3%、43.6%、127.8%和156.5%。对于极端冷指数而言，在基准期(当前期)内FD0、ID0、TX10p、TN10p和CSDI平均值分别为106.54(89.73) d、14.92(9.34) d、9.09(7.84) d、9.21(4.25) d和1.24(0.50) d(见图2);当前期的极端冷指数与基准期相比，分别下降了15.78%、37.42%、13.73%、53.83%和59.96%,且FD0、TX10P和TN10P在当前期呈现显著下降趋势，趋势率分别为-3.75(P<0.05)、-1.01(P<0.05)和-0.92(P<0.01) d/10 a[图3(f)—(j)]。其他指数中DTR与GSL在基准期内平均值分别为10.49 ℃和259.32 d(见图2);当前期内DTR呈现显著下降趋势(-0.14 ℃/10 a)[见图3(k)],平均值下降至9.71 ℃,大约下降了7.36%,而GSL呈现不显著的增加趋势[见图3(l)],平均值为270.99 d, 增加约4.50%。极值指数TXx、TXn、TNn和TNx在基准期内平均值分别为36.74 ℃、-5.01 ℃、-14.45 ℃和26.31 ℃(见图2);当前期TXx 和TNx呈现显著增加趋势[见图3(m)和(p)],平均值分别为36.81 ℃和27.25 ℃,分别增加了0.2%和3.56%,而TXn和TNn则呈现不显著的变化趋势[见图3(n)和(o)],平均值分别为-3.66 ℃和-12.34 ℃,分别增加了26.88%和14.59%。另外，TX90p(TX10p)在当前期的增加趋势均小于TN90p(TN10p),表明在当前气候状态下，夜间变暖的趋势大于白昼。
图2 山东省基准期(1965—1989年)和当前期 (1990—2019年)极端气温事件平均值
图3 山东省基准期和当前期极端气温指数时间变化趋势
注：红色线条表示基准期(1965—1989年),蓝色线条代表当前期(1990—2019年)。
2.1.2 极端气温事件变化趋势预测
为了研究未来极端温度事件的变化趋势，基于DFA方法对山东省极端气温事件进行预测和分析(见图4)。极端暖事件除SU25的DFA值为0.445(小于0.5)外，TR20、TX90p、TN90p和WSDI分别为0.66、0.768、0.926和0.55(均大于0.5),这说明除了SU25外，其余极端暖指数的未来趋势与过去55 a(1965—2019年)的趋势变化一致；极端冷事件(FD0、ID0、TX10p、TN10p和CSDI)的DFA标注值分别为0.923、0.90、0.606、0.85和0.547,表明所有极端冷指数的未来趋势与过去的趋势变化一致；DTR、GSL、TXx、TXn、TNn和TNx的DFA值分别为0.941、0.611、0.533、0.797、0.786和0.631,表明未来变化趋势均与过去具有长期相关性。综上所述，山东省大多数极端暖事件未来将呈现持续上升趋势，而冷事件将持续减少，山东省在未来一段时间将持续变暖。
图4 1965—2019年极端气温DFA持续性分析
2.2 极端气温事件空间变化特征
山东省极端气温指数空间分布趋势如图5所示。对于暖极端指数[见图5(a)—(e)]:基准期内SU25呈现由东向西递增的趋势，各地区平均值大致介于68.6～143.4 d之间，SU25>130 d和SU25>140 d的气象站点分别占总数的69.9%和40.9%,且主要分布在菏泽、聊城、济宁以及德州北部地区[见图5(a)],而威海文登区、环翠区以及荣成市相对较低(SU25<80 d);当前期各地区SU25平均值增加至78.7～146.6 d, SU25>130 d和SU25>140 d的气象站点分别占总数的80.6%和61.3%,其中烟台蓬莱区和栖霞市、荣成市、青岛市南区、乳山市增加速率最快[见图5(aⅡ)]。当前期各地区TR20平均值的从基准期的45.6～68.3 d增加至57.7～86.3 d, TR20>55 d和TR20>65 d的站点比例从69.9%和25.8%增加至97.8%和81.7%,特别是滨州无棣县和邹平县、淄博周村区、寿光市以及泰安市增加幅度最大，均超过35%[见图5(b)]。当前期各地区TX90p和TN90p平均值的自基准期的8.90～9.16 d和8.57～8.89 d分别增加至11.11～16.26 d和17.18～21.94 d, TX90p>9 d和TN90p>8.8 d的站点比例从73.1%和33.3%均上升至100%,山东东部地区如威海市、海阳市、青岛崂山区和即墨区TX90p增加幅度超过70%[见图5(c)],而TN90p在山东省全域增加幅度均超过50%,其中烟台市、青岛市、济宁微山县增幅最大[见图5(d)]。基准期和当前期的WSDI均呈现由南向北递减的趋势，山东各区域平均值由0.98～3.53 d增加至当前状态下的3.15～7.94 d, WSDI>3 d 的站点比例从11.8%上升至91.4%,烟台市莱州市、蓬莱区、栖霞市、潍坊青州市以及日照东港区增加幅度最大，均超过500%,济南章丘区上升幅度最低仅为9.7%[见图5(e)]。
图5 山东省基准期和当前期极端气温指数空间特征
对于冷事件[见图5(f)—(j)],基准期和当前期的FD0和ID0在空间上表现出由东北向西南递减的趋势，各地区FD0和ID0平均值的分别由91.9～119.99 d和6.71～24.08 d减少至当前状态下的70.77～105.2 d和3.56～18.40 d, FD0>100 d 和ID0>15 d的站点比例从76.3%和43.01%减少至21.5%和5.38%,济宁邹城县、微山县、滕州市、菏泽单县、临沂郯城县等山东西南地区FD0和ID0减少幅度最大，而泰安市和荣成市减少幅度最低[见图5(f)和图5(g)]。TX10p和TN10p平均值自基准期的9.0～9.16 d和9.13～9.28 d分别变化为当前的6.71～9.53 d和2.76～6.19 d, TX10p>9.1 d和TN10p>9.2的站点比例从45.2%和49.5%分别下降至6.5%和1.1%,其中烟台市莱州市和蓬莱区、威海市荣成市的TX10p下降速率最快(>30%),而山东西部如聊城冠县、阳谷县、莘县、东阿县以及菏泽单县、巨野县则表现出增加的趋势[见图5(h)],同样烟台市蓬莱区TN10p的减少幅度最大，达87.98%[见图5(i)]。山东各区域CSDI平均值由0.66～2.60 d 减少至当前状态下的0.137～2.18 d, CSDI>1.5 d 的站点比例从24.7%下降至2.2%,山东省东部沿海区域下降幅度最大，尤其是烟台市和威海市，与TX10p相同，在山东西部地区CSDI表现出增加的趋势[见图5(j)]。
对于其他指数[见图5(k)—(l)],在空间上，山东省基准期和当前期的DTR呈现出由西北向东南递减的趋势，各地区平均值由最初的6.90～11.66 ℃下降为当前期的6.71～10.75 ℃,其中济南章丘区、烟台蓬莱区以及诸城市下降幅度最大(>14%)[见图5(k)]。基准期和当前期的GSL在空间上则呈现由西南向西北递减的趋势，各地区GSL平均值由基准期的248.31～271.66 d增加至258.8～289.24 d, 鲁南地区如枣庄市中区和微山县、滕州市以及临沂郯城增加幅度最大(>8%),而聊城冠县和济南济阳区增加最少(<1%)[见图5(l)]。
对于极值指数[见图5(m)—(p)],TXx和TNx在空间上表现由东部沿海向内陆递增的趋势，而TXn和TNn随着维度的增加而减少。各地区TXx、TNx、TXn和TNn平均值的分别由基准期的31.44～38.8 ℃、24.41～27.22 ℃、-6.52～-3.04 ℃和-16.69～-11.69 ℃增加至当前状态下的32.3～38.11 ℃、25.23～28.18 ℃、-5.15～-1.74 ℃和-14.64～-9.85 ℃。山东东部沿海地区TXx上升趋势较大，尤其是威海市荣成市和青岛西海岸新区最为明显(>3%),山东西南地区则呈现下降趋势，聊城阳谷县、菏泽郓城县、曹县以及济宁嘉祥县下降趋势最为明显(约2.5%)[见图5(m)];TNx、TXn和TNn在整个山东均呈现上升趋势，山东东北部地区的德州无棣县、博兴县以及潍坊寿光县TNx上升幅度最大(>6%)[见图5(l)],TXn在鲁西南地区(临沂市和枣庄市)上升幅度最大(>40%),威海文登区、诸城市以及济宁微山县TNn增加幅度最大(>26%)[见图5(o)],而山东省东北部地区的德州无棣县、博兴县以及潍坊寿光县TNx上升幅度最大(>6%)[见图5(p)]。
2.3 山东省极端气温事件与经纬度、海拔的关系
山东省极端气温事件与经纬度、海拔的相关性如图6所示。经度与暖指数(TX90p、TN90p)冷指数(ID0)和极值指数TNn呈显著正相关，而与暖指数中的SU25、TR20冷指数中的TN10p和TX10p以及其他指数DTR、GSL和极值指数中的TXx、TXn、TNx呈现显著负相关；纬度与暖指数(SU25、TR20和WSDI)冷指数TX10p、GSL以及极值指数(TXn、TNn和TNx)呈显著负相关，而仅与冷指数中的FD0和ID0呈显著正相关。当海拔<100 m时，冷指数(FD0和ID0)与之呈显著负相关，暖指数(TX90p和WSDI)、GSL以及极值指数(TXn和TNn)呈显著正相关；当海拔>100 m时，暖指数(SU25和TR20)和其他指数(DTR和GSL)以及极值指数(TXx、TXn、TNn和TNx)与海拔呈显著负相关，冷指数(FD0、ID0和TN10p)与海拔呈显著负相关。本研究所采用的山东省气象站点约93.5%分布在低于海拔200 m地区(见图1),缺乏海拔大于500 m或1 000 m的观测资料，限制了对山东省地区不同等级的海拔高度对气候变化影响的理解，因此在未来十分有必要建立更多的气象站点来扩展这项研究。
图6 极端气温指数与经纬度、海拔的相关性
2.4 山东省极端气温事件与大规模大气海洋环流的相关性
1965—2019年山东省大气环流模式与极端气温指数的相关性如图7所示。AO指数与大多数极端冷事件(FD0、ID0和TX10P)呈现显著的负相关(P<0.05),与极值指数(TNn和TXn)呈现显著正相关(P<0.05),表明AO对山东省冷事件有显著影响。AMO与大多数的极端气温指数表现除较强的相关性，与极端暖指数、GSL以及TNx呈现显著正相关，与极端冷指数和DTR呈现显著负相关。EA/WR与TR20、TN90p、TN10p和TNx呈显著负相关，与CSDI和DTR呈显著正相关。TR20与EP/NP和MEI呈现显著正相关。PDO仅与ID0呈显著负相关。WP、NOI和NAO与极端温度的相关性较弱且不显著。总体而言，NAO、AO、NOI、PDO和AMO与山东省大多数极端冷事件呈负相关；大多数极端暖事件与AO、PDO、AMO和EP/NP呈正相关，与NOI、SOI、EA/WR呈负相关；大多数极值指数与WP、NOI、SOI以及MEI呈现负相关，与NAO、AO和AMO呈现正相关。
图7 1965—2019年极端气温指数与大气环流指数之间的皮尔逊相关系数
与其他环流型相比，AO、AMO和EA/WR与山东省极端气温指数的相关性更高。由于大尺度大气指数对极端温度和降水指数的影响主要体现在年代际尺度上，因此本研究选择与山东省极端气温指数影响最为相关的AMO指数，利用交叉小波分析AMO与气温指数在时频域上的关系。而相关性研究显示，AMO与暖极端(冷极端)指数的影响是一致的，均呈现显著正(负)相关。因此仅选择相关系数较大的TN90p(极端暖指数)、FD0(极端冷指数)、DTR(其他指数)以及TNx(极值指数)作为用于揭示与AMO指数的时频关系的代表性指数(见图8)。
图8 AMO与TN90p、FD0、DTR、TNx时间序列的交叉小波变换
在1974—1977年和1991—1999年期间，AMO与TN90p之间存在0.5～1 a和2.5～4.5 a的显著共振周期；相位角的变化显示，TN90p在0.5～1 a共振周期内与AMO呈现正相位，在2.5～4.5 a共振周期内TN90p滞后AMO大约4～6个月[见图8(a)]。AMO与FD0在1986—1998年和2002—2007年存在2.2～4 a和0.5～1.2 a的共振周期，FD0在2.2～4年周期与AMO呈现负相关且超前AMO大约5～6个月，在第二周期内FD0滞后于AMO大约3～4个月[见图8(b)]。在1993—1999年和2010—2014年间，AMO与DTR在1994—2005年间存在约0.5～2 a的显著共振周期，在此周期DTR与AMO之间呈负相关且滞后AMO大约6个月[见图8(c)]。AMO和TNx在1993—1996年和2010—2012年分别存在0.8～3.9 a和1.9～2.3 a的显著共振周期，在0.8～3.9 a显著共振周期内，TNx与AMO呈正相关且滞后大约4～5个月，TNx在1.9～2.3 a的共振周期滞后AMO大约6～7个月[见图8(d)]。
3 讨 论
极端气温变化受气温变暖、大规模海洋-大气环流、城市化等联合影响。了解极端气候的动态变化对于预测极端气温事件并减少其相关影响非常重要，极端气温变化一直是近年来的研究热点。就山东而言，TX90p和TX10p在当前状态下增加趋势均小于TN90p和TN10p, 表明夜间变暖速率高于白天变暖速率，这与我国其他地区的许多类似研究较为一致。另外，TXx的增长速度低于TNn的增长速度，表明在山东极端低温指数的增长大于极端高温指数的增长，这可能是由于冬季变暖的幅度大于夏季所造成的。在空间分布上，山东省东部沿海地区(烟台、青岛等)极端气温指数的上升或者下降的速率较快，而西南部地区(菏泽、枣庄等)相对较低，这可能与东部、东南部地区人口密度高和工业、城市化快速发展等人为因素有关，这与AR6报告指出人为影响是全球范围(高置信度)极端温度事件变化的主要驱动力相一致。山东省极端气温事件主要受AO、AMO和EA/WR模式的影响。SHI等认为在中国地区AMO与大多数寒冷极端显著负相关，与温暖极端显著正相关；EA/WR模式是全年影响欧亚大陆的三种显著模式之一,LIM和KIM研究表明，在中纬度(30°N—50°N),包括蒙古、中国东北部、山东地区，冬季气温受AO和EA/WR等4个大规模大气环流模式的综合影响；钟科元认为AO与主要发生在冬半年的极端冷指数有显著相关性，这些均与我们的研究相一致。为了量化大尺度大气环流的变化，探讨大气环流变化对山东省极端气温事件的驱动作用。本研究首先对山东省1965—2019年年均气温进行突变检验[见图9(a)],山东省在1993年气温出现明显的突变点，再基于NCEP/NCAR再分析资料，计算和分析突变前后(1965—1992年，1993—2019年)两个时期的环流变化[见图9(b)—(c)]。在夏季，年平均气温突变后，欧亚大陆平均500hPa位势高度场为正，形成了以蒙古为中心的欧亚大陆反气旋，而山东省位于反气旋东南部，位势高度同样呈现正异常，有利于维持晴朗天气，加速了山东省升温的速度[见图9(b)];在冬季，山东省附近的反气旋增加，同时蒙古北部的西南风以及山东省北部西风和西南的增强，减弱了来自西伯利亚的冷气流的入侵，导致该地区东西部的极端低温事件明显减少[见图9(c)]。
图9 年均气温突变后(1993—2019年)和突变前 (1965—1992)年期间500 hPa夏季和冬季的位势高度和风速差异
4 结 论
本研究选取16个极端气温指数，基于1965—2019年山东省93个气象站点逐日气象数据，分析了山东省极端气温事件的时空变化特征。在时间尺度上，与基准期相比，当前期山东省极端暖指数(SU25、TR20、TX90p、TN90p和WSDI)、极值指数(TXx、TXn、TNn和TNx)和作物生长指数(GSL)分别增加了4.4%、23.3%、43.6%、127.8%、156.5%、0.2%、26.88%、14.59%、3.56%和4.50%;而极端冷指数(FD0、ID0、TX10p、TN10p和CSDI)以及DTR分别减少了15.78%、37.42%、13.73%、53.83%、59.96%和7.36%,且山东省极端暖事件大多将继续呈现持续上升趋势，而冷事件将持续减少。在空间尺度上，山东省东部沿海城市(如青岛、烟台和威海)以及鲁南地区(如临沂、枣庄地区)极端气温事件变化速率较其他地区更快，应当加强对这些地区因极端高温所引发的自然灾害的防范。部分暖指数(冷指数)与经度呈现显著的正相关(负相关);与海拔<100 m相比，极端气温指数与海拔>100 m时候的相关性更强。与其他大气环流模式相比，AMO、EA/WR和AO与山东省极端气温指数相关性更强，AMO与大多数极端气温指数均呈现显著的相关性，AO指数则与极端冷事件呈显著负相关，EA/WR与TR20、TN90p、TN10p和TNx呈显著负相关，与CSDI和DTR呈显著正相关。NCEP/NCAR再分析数据表明，欧亚大陆上空反气旋环流的增加和山东省北部地区西南风的增强促进了山东省极端气温事件的变化。
水利水电技术（中英文）
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