1969-2019年四川省极端气温事件时空分布特征.pdf

水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期Water Resources and Hydropower Engineering Vol.54 No.7孙文慧,韩琳,刘雪宇.19692019 年四川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(7):113-127.SUN Wenhui,HAN Lin,LIU Xueyu.Spatial and temporal distribution characteristics of extreme temperature events in Sichuan Province from 1969 to 2019J.Water Resources and Hydropower Engineering,2023,54(7):113-127.19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征孙文慧1,2,3,韩 琳1,刘雪宇1,4(1.成都信息工程大学 大气科学学院,四川 成都 610225;2.青海省海东市气象局,青海 海东 810600;3.中国科学院大气物理研究所 大气边界层和大气化学国家重点实验室,北京 100029;4.甘肃省张掖市气象局,甘肃 张掖 734000)收稿日期:2022-11-14;修回日期:2022-12-12;录用日期:2022-12-15;网络出版日期:2023-02-09基金项目:国家自然科学基金项目(4101075)作者简介:孙文慧(1994),女,工程师,硕士,主要从事大气物理与大气环境、气候变化研究。E-mail:389274882 通信作者:韩 琳(1980),女,副教授,博士,主要从事气候变化研究。E-mail:hanlin Editorial Department of Water Resources and Hydropower Engineering.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license.摘 要:【目的】全球气候变暖背景下极端气候事件频发,为诊断气候变化环境下四川省极端气温事件的动态演变特征,【方法】基于 1969 2019 年四川省 33 个国家地面气象观测站逐日最高和最低气温资料,利用线性倾向估计法、反距离加权法和 Mann-Kendall 突变检验法分析了四川省近 50 a 极端气温事件的时空变化特征,并探讨了海拔高度等因子对各极端气温指数的影响。【结果】结果显示:四川省极端气温事件存在明显的年际变化和空间分布特征,海拔高度为影响四川省极端气温指数的最主要影响因子。【结论】结果表明:(1)四川省极端暖事件显著增加,极端冷事件显著减少;极端气温指数中霜冻日数、冷日指数和冷夜指数均未检测到突变点,其余指数存在明显突变。(2)受复杂地形影响,四川省极端气温存在明显空间差异,位于低海拔地区的叙永为年内日最高气温值最大、高温日数出现最多的地区;高海拔地区的红原为年内日最低气温值最低的地区,色达为霜冻日数出现最多的地区,巴塘为暖日和暖夜日数最少的地区,若尔盖为冷日和冷夜日数最多的地区。(3)经度、海拔高度和平均气温均会影响极端气温指数,而海拔高度为极端气温指数的最主要影响因子,极端暖指数由低海拔区向高海拔区递减,而极端冷指数由高海拔区向低海拔区递减。上述结果为制定合理的灾害减缓措施提供了科学依据。关键词:四川省;极端气温;时空变化;突变检验;全球变暖DOI:10.13928/ki.wrahe.2023.07.010开放科学(资源服务)标志码(OSID):中图分类号:P423文献标志码:A文章编号:1000-0860(2023)07-0113-15Spatial and temporal distribution characteristics of extreme temperature events in Sichuan Province from 1969 to 2019SUN Wenhui1,2,3,HAN Lin1,LIU Xueyu1,4(1.School of Atmospheric Sciences,Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610225,Sichuan,China;2.Meteorological Bureau of Haidong City,Haidong 810600,Qinghai,China;3.State Key Laboratory of Atmospheric Boundary Layer Physics and Atmospheric Chemistry,Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China;4.Zhangye Meteorological Bureau of Gansu Province,Zhangye 734000,Gansu,China)311孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期Abstract:ObjectiveIn order to diagnose the dynamic evolution characteristics of extreme temperature events in Sichuan Prov-ince in the context of global warming,Methods we analyze the spatial and temporal characteristics of extreme temperature events in Sichuan Province in the last 50a using linear propensity estimation method,inverse distance weighting method and Mann-Kendall mutation test,based on the daily maximum and minimum temperature data from 33 national surface meteorological observation stations in Sichuan Province from 1969 to 2019,and explore the influence of factors such as altitude on each extreme temperature index.ResultsThere are obvious interannual variations and spatial distribution characteristics of extreme tempera-ture events in Sichuan Province,and altitude is the most influential factor affecting the extreme temperature index in Sichuan Province.Conclusion(1)The number of extreme warm events increases significantly and the number of extreme cold events decreases significantly in Sichuan Province.No mutation points are detected in the number of frost days,cold day index and cold night index among the extreme temperature indices,while the remaining indices have significant mutations.(2)Due to the com-plex topography,there are obvious spatial differences in the extreme temperatures in Sichuan Province,with Xuyong at low alti-tude being the area with the highest daily maximum temperature value and the highest number of high temperature days.Hongyuan at high altitude is the area with the lowest daily minimum temperature value,Seda is the area with the highest number of frost days,Batang is the area with the lowest number of warm days and warm nights,and Ruoerge is the area with the highest number of cold days and cold nights.(3)Longitude,altitude and average temperature affect the extreme temperature index,while altitude is the most influential factor of the extreme temperature index.The extreme warm index decreases from low to high altitude areas,while the extreme cold index decreases from high to low altitude areas.The above results provide a scientific basis for the formulation of reasonable disaster mitigation measures.Keywords:Sichuan Province;temperature extremes;spatial and temporal variation;sudden change test;global warming0 0 引引 言言 全球变暖背景下,极端天气和气候事件频发,给生态系统带来了严重影响1。城市化进程的加快进一步增加了高温持续日数和极端高温出现的频率2。IPCC 第六次评估报告指出3,较 18501900 年,未来 20 年全球平均温度升幅将会达到甚至超过 1.5,20212040 年全球平均温度可能达到 1.21.9 4。亚洲地区观测到的平均温度的升高已经超出自然变率的范畴,极端暖事件增加、极端冷事件减少,这一趋势未来将延续。人类活动造成的气候变化是毋庸置疑的事实,人为影响正在导致极端天气事件变得更为频繁和严重。已有大量研究强调了对气候极端事件研究的重要性5-8。COOTER 等9发现 19611990 年新英格兰地区的霜冻日数有显著的线性下降趋势。KARL 等10指出美国和苏联的极端最低温度呈上升趋势,而极端最高温度几乎没有变化。WANG 和GONG11在他们的研究中指出,与全球变暖一致,中国在 20 世纪也经历了全球变暖。ZHAI 和 PAN 等人12根据 19511999 年中国约 200 个站点的日地表温度数据,对一些极端气温事件的变化进行了分析,研究指出高温日数(最高温度超过 35)显示出轻微的下降趋势,而霜冻日数(最低气温低于 0)呈现出明显的下降趋势,暖日和暖夜的频率呈上升趋势,冷日和冷夜的频率有下降趋势。任福民13、刘学华等14、龚志强等15、杨萍16、武新华17等先后对我国极端温度事件的变化进行了研究,并指出大部分地区的极端温暖事件有增加趋势,而寒冷指数则有减少趋势18-19。孔锋20通过分析我国 19612018 年不同极端气温指数演变特征发现,中国极端气温指数表现出多种时空分异特征,整体区域增暖。近年来,对于各个区域以及各省市极端温度的研究更是层出不穷21-27。刘倩等28通过 ERA-Interim 在分析资料及CMIP6 模式对未来辽宁大凌河流域未来气温变化进行预估发现未来流域年平均温、最高温、最低温均呈增加趋势。宋培兵等29对 19512017 年通辽地区气温演变规律进行研究发现年平均气温以 0.38 /10 a的变化率增加并在 1987 年发生突变。冯克鹏24对河套地区 19512014 年极端气温事件特征进行分析发现,近 60 年河套地区极端气温呈上升趋势,各极端指数变化趋势相近但空间分布不一致。卞耀劲等30分析了横断山区极端气候变化的时空格局,指出近50 a 横断山区极端气温暖指数显著增加而冷指数显著下降。孙晨等31对四川地区极端气温变化趋势进行分析发现四川省增暖趋势显著。夏菲等32对四川省乐山市极端气温进行分析发现极端天气的出现与人类活动及全球变暖密切相关。四川省幅员辽阔,地形地貌类型复杂多样,西高东低特点明显。受复杂地形影响,气候因子在不同地区存在不同的变化规律,因此,全省各地对气候响应411孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期的敏感性也存在差异。随全球气候变暖,气候变化显著,气象灾害损失也愈加严重。了解天气和极端气候对社会的影响,以及这些影响的趋势,对理解国家经济、指导政府政策以及规划未来的减缓活动都具有重要意义。目前,已有大量研究人员对极端气温事件进行了分析,但采用极端气温指数针对四川省极端气温事件的研究并不多见,并且现有的研究只是针对极端温度本身变化特征和空间分布的探究,而没有上升到极端气温的影响因子。目前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)定义的极端温度指数,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33-34。因此,本文利用地面气温观测资料,采用 ETCCDI 推荐的极端气温指数,应用线性倾向估计方法、反距离加权法和 Mann-Kendall 突变检验方法对四川省极端气温事件的时空变化特征进行分析,并从区域、海拔以及平均温度方面进一步探讨极端气温指数的影响因子,旨在揭示四川省气候变化规律,为科学、有效地防灾减灾和制定合理的灾害减缓措施提供科学依据。1 1 资资料料与与方方法法1.1 研究资料 本研究资料来源为国家气象信息中心。主要利用四川省共 33 个国家级气象台站的逐日最高气温和最低气温资料。其中,若尔盖、盐源、德格、九龙、小金、甘孜、会理、色达、马尔康、阆中、松潘、都江堰、巴塘、达县、新龙、稻城、红原、康定、乐山、木里、越西、昭觉、万源、巴中、遂宁、高坪、叙永、西昌、雷波、东兴、温江等 31 个站点数据资源选取时段为 19692019 年,绵阳和雅安 2 个站点由于资料缺失,因此选取时段为 19672017 年。数据选取中,剔除了站点迁移、时间序列不完整的气象站点;研究时段内数据完整,无缺失,具备了气象资料的代表性和完整性。1.2 研究方法 本文选取 8 个由 ETCCDI 推荐的极端气温指数33-35,包括极值指数、绝对指数和相对指数(见表 1),使用线性倾向估计法和六阶多项式分析气候变化趋势13-27;利用 ArcGIS 软件进行反距离加权插值法绘制极端 气 温 指 数 的 空 间 分 布 图;使 用Mann-Kendall 突变检验对四川省极端气温事件进行突变分析。表 1 极端气温指数Table 1 Extreme temperature index分 类指数名称指数定义单 位极值指数绝对指数相对指数年内日最高年内日最高温度的极大值年内日最低年内日最低温度的极小值高温日数每年日最高气温35 的天数d霜冻日数每年日最低气温90%分位值的日数d冷日日数日最高气温90%分位值的日数d冷夜日数日最低气温10%分位值的日数d2 2 结结果果与与分分析析2.1 不同极端气温指数年际变化特征2.1.1 极值指数的年际变化极值指数变化曲线如图 1 所示,四川省年内日最高气温和年内日最低气温线性变化均呈波动上升趋势,年际 变 化 的 倾 向 率 分 别 为 0.33 /10 a 和0.39 /10 a,年内日最低气温的上升趋势更明显。年内日最高气温和年内日最低气温的年际变化倾向率和年份均存在很好的相关性(P0.01)。从六阶多项式曲线可以看出,年内日最高气温和日最低气温的变化存在明显的年代际变化特征。1969年至 20 世纪 80 年代初,年内日最高气温呈下降趋势,温度变化在 30.3 32.9 之间。20 世纪 80 年代至 2015 年,年内日最高气温呈上升趋势,温度变化在 30.934.0 之间,最高气温出现在 2006 年。20152019 年,年内日最高气温呈下降趋势,温度变化在 32.4 33.8 之间见图 1(a);1969 年到20 世纪 70 年代末,年内日最低气温呈下降趋势,温度变化在-9.78.2 之间,70 年代末到 90 年代末,年内日最低气温呈上升趋势,温度变化在-10.1 6.4 之间,年内日最高气温出现在 2006 年。20 世纪末到 2010 年,年内日最低气温呈下降趋势,温度变化在-8.76.3 之间。20102019 年,年内日最低气温呈上升趋势,温度变化范围位于-8.85.5 之间见图 1(b)。2.1.2 绝对指数的年际变化绝对指数变化曲线如图 1 所示,四川省高温日数的线性变化呈现明显波动上升趋势,年际变化倾向率为 0.80 d/10 a(P 0.01),与年份存在很好的相关性。霜冻日数线性变化呈明显下降趋势,年际变化倾向率为-1.04 d/10 a,霜冻日数与年份的相关性较差。由六阶多项式曲线可见,19691972 年,高温日数在 4 8 d 之间,呈现明显的增加趋势,19731985 年,高温日数在 1 9 d 之间,呈减少趋势,511孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期 图 1 19602019 年四川省极端气温年际变化Fig.1 Interannual variation of extreme temperature in Sichuan Province from 1960 to 20191985 年之后,高温日数在 114 d 之间,呈现逐渐增加趋势见图 1(c);19691975 年,霜冻日数在7391 d 之间,逐渐减少,呈下降趋势,19761988年,霜冻日数在 76 86 d 之间,缓慢增加,19892010 年,霜冻日数在 68100 d 之间,呈缓慢减少趋势,2010 年之后,霜冻日数在 64 94 d 之间,呈迅速增加趋势见图 1(d)。2.1.3 相对指数的年际变化相对指数变化曲线如图 1 所示,四川省暖日日数和暖夜日数的线性变化呈现明显的波动上升趋势,年际变化倾向率分别为 4.03 d/10 a 和 4.30 d/10 a。冷日日数和冷夜日数的线性变化呈现明显的波动下降趋势,年际变化倾向率分别为-2.82 d/10 a 和-4.20 d/10 a。这与沈永平等18在第五次 IPCC 评估报告中指出的611孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期“大部分陆地区冷夜指数呈减少趋势而暖日日数呈增加趋势”结果一致。相对指数与年份存在很好的相关性(P0.01),暖日日数和暖夜日数的变化趋势相比冷日日数和冷夜日数更强,其中,暖夜日数的变化趋势最强,冷日日数的变化趋势最弱。由六阶多项式曲线可见,1969 年至 20 世纪80 年代末,暖日日数呈减少趋势,在 1841 d 之间震荡,20 世纪 80 年代末至 2019 年,暖日日数呈增加趋势,在 2363 d 之间震荡,2006 年出现了暖日日数最大值见图 1(e);1969 年至 20 世纪 80 年代,暖夜日数变化比较平稳,在 2242 d 之间震荡,20 世纪 90 年代至 2019 年,暖夜日数开始快速增加,在 2462 d 之间震荡,2018 年出现了暖日日数最大值见图 1(g);1969 年至 20 世纪 80 年代初,冷日日数呈现增加趋势,在 32 52 d 之间震荡,19842019 年,冷日日数呈现波动减少趋势,在 21 53 d之间震荡,1989 年出现了冷日日数最大值见图 1(f);19691973 年,冷夜日数呈现减少趋势,在3352 d 之间震荡,19741984 年,冷夜日数呈现增加趋势,在 38 53 d 之间震荡,1985 年至 21 世纪初,冷夜日数呈现减少趋势,在 2847 d 之间震荡,20022011 年,冷夜日数呈现增加趋势,在 2641 d之间震荡,20122019 年,冷夜日数呈现减少趋势,在 2135 d 之间震荡,1989 年出现了冷夜日数最大值见图 1(h)。四川省相对指数的变化趋势明显,与全国变化趋势相比,四川省暖日日数(4.0 d/10 a)变化趋势略低于全 国 暖 日 变 化 趋 势(4.1 d/10 a),暖 夜 日 数(4.3 d/10 a)变 化 趋 势 低 于 全 国 暖 夜 变 化 趋 势(7.0 d/10 a),冷日日数(-2.8 d/10 a)变化趋势等于全国冷日变化趋势(-2.8 d/10 a),冷夜日数(-4.2 d/10 a)变化趋势大于全国冷夜变化趋势(-7.9 d/10 a)19。四川省地形复杂,地势西高东低,气象因子差异较大,对气候变暖响应较敏感。6 个极端气温指数变化趋势与次央等35对青藏高原地区极端气温事件气候变化特征研究中极端最高气温、极端最低气温和暖日日数呈现逐渐上升趋势,而霜冻日数和冷夜日数呈现逐渐下降趋势的研究结果一致。与吴光伟33等人对山东省极端气温事件时空分布特征研究中暖指数增加,冷指数减少的研究结果相一致,同时也与张小玲等36对成都地区极端气温变化研究中霜冻日数减少,高温日数增加,冷日日数及冷夜日数减少,暖日日数及暖夜日数呈上升趋势的研究结果一致。2.1.4 极端气温事件的突变分析对四川省近50 a 极端气温事件进行 Mann-Kendall突变检验发现,霜冻日数、冷日日数和冷夜日数没有检测到突变点,未发生突变。高温日数突变发生在2010 年(P0.05),高温日数的 UF 曲线在 20 世纪90 年代前呈现波动下降的趋势,之后呈明显快速上升趋势;暖日日数突变发生在 2005 年(P0.05),暖日日数的 UF 曲线从 1969 年至 20 世纪 90 年代中期呈现波动下降趋势,之后呈现明显的快速增加趋势;暖夜日数突变发生在 2002 年(P0.05),暖夜日数的UF 曲线在 20 世纪 70 年代中期前呈现下降趋势,之后呈现明显的波动上升趋势;年内最高温度突变发生在 2005 年(P0.05),年内最高温度的 UF 曲线在20 世纪之前变化较平稳,21 世纪后,呈现明显的上升趋势;年内最低气温突变发生在 1986 年(P 0.05),年内最高温度的 UF 曲线在 20 世纪 80 年代前变化较为平稳,20 世纪 80 年代后期至 2011 年呈现明显的上升趋势,20122019 年,变化趋势不明显。四川省极端气温指数除霜冻日数、冷日日数和冷夜日数没有检测到突变点,其余指数均存在显著的突变点,但突变年份存在差异。高温日数、暖日日数、暖夜日数、年内最高温度和年内最低温度突变分别发生在 2010 年、2005 年、2002 年、2005 年和 1986 年。年内最低温度发生突变的时间最早,高温日数发生突变的时间最晚。从 M-K 曲线走向上看,在突变发生后,高温日数、暖日日数、暖夜日数、年内最高温度和年内最低温度均出现上升趋势,说明四川省气候变暖有增加趋势,这与全球及区域气候变暖的趋势相一致。2.2 不同极端气温指数空间分布特征 根据四川省近 50a 的 33 个气象站点地面气象资料,使用 ArcGIS 软件进行反距离加权法插值,分别绘制出各极端气温指数的空间分布情况。2.2.1 极值指数的空间分布四川省年内日最高气温总体呈现东高西低的分布,高值区出现在绵阳、雅安、乐山、西昌、万源、阆中、巴中、达县、遂宁、高坪、东兴、温江和叙永地区,年内最高气温 35,其中,叙永为年内最高温度最大的地区,温度达 40。低值区出现在若尔盖、色达、红原、巴塘和稻城地区,年内最高气温 25,其中,色达为年内日最高气温最低的地区,年内日最高温度为 22 见图 2(a)。年内日最低气温总体呈现东高西低的分布,低值区出现在若尔盖、色达和红原地区,年内最低气温-18,其中,711孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期 图 2 19602019 年四川省极端气温指数空间分布Fig.2 Spatial distribution of extreme temperature indices in Sichuan Province from 1960 to 2019图 3 19602019 年四川省极端气温绝对指数空间分布Fig.3 Spatial distribution of absolute index of extreme temperature in Sichuan Province from 1960 to 2019红原为年内日最低气温值最低的地区,年内日最低气温为-27;乐山、东兴和叙永为年内日最低气温最高的地区,温度 0,其中,叙永地区年内日最低气温最高,气温值为1 见图2(b)。年内日最高、最低气温总体分布与海拔一致,高海拔地区高温日数少低温日数多,低海拔地区则相反。2.2.2 绝对指数的空间分布近 50 a,四川省平均每年出现极端高温事件最多的地区为阆中、巴中、达县、遂宁、高坪、东兴和叙永地区,高温日数14 d,其中,叙永为高温日数出现最多的地区,年平均高温日数为 27 d。若尔盖、德格、新龙、甘孜、色达、都江堰、马尔康、稻城、红原、小金、松潘、巴塘、康定、盐源、木里、九龙、越西、会理、昭觉和雷波地区高温日数为 0 d见图 3(a);四川省平均每年极端低温事件出现最多的地区为若尔盖、色达和红原地区,每年平均霜冻日数达到 230 d 以上,其中,色达地区为出现霜冻日数最多的地区,为 245 d。平均每年极端低温事件出现最少的地区为雅安、乐山、都江堰、西昌、阆中、遂宁、巴中、温江、达县、高坪、东兴和叙永地区,每年平均霜冻日数10 d,其中,叙永为霜冻日数出现最少的地区,每年平均霜冻日数只有2 d见图3(b)。高温日数和霜冻日数总体分别呈现西低东高和西高东低的分布,高海拔地区高温日数少,霜冻日数多,低海拔地区则相反。2.2.3 相对指数的空间分布根据相对指数的空间分布可知,近 50 a 四川省暖日日数大值区位于叙永、温江、东兴、高坪、遂宁、达县、巴中、阆中、万源、会理、稻城、西昌、绵阳、盐源、雷波、松潘、昭觉、越西、马尔康、九811孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期 图 4 19602019 年四川省极端气温相对指数空间分布Fig.4 Spatial distribution of the multi-year average of the relative index of extreme temperature in Sichuan Province from 1960 to 2019龙、木里、都江堰、乐山、康定、雅安、小金、红原、色达和德格地区,暖日日数达到 37 d 以上见图4(a);暖夜日数大值区位于色达、红原、松潘、绵阳、雅安、康定、木里、西昌、阆中、高坪和叙永地区,暖夜日数达 38 d 以上,其中,绵阳暖夜日数最多,为 44 d,巴塘地区为暖日和暖夜日数最少的地区见图 4(b)。总体来看,暖日、暖夜日数强度区域差异较明显,由西北到东南逐渐增加;冷日日数大值区位于达县、巴中、阆中、德格、九龙、木里、若尔盖、乐山、雅安和红原地区,冷日日数达到 38 d 以上见图 4(c);冷夜日数大值区位于红原、小金、若尔盖、松潘、稻城、木里、越西、东兴和温江地区,冷夜日数达到 38 d 以上,若尔盖地区为冷日和冷夜日数最多的地区见图 4(d)。总体来看,冷日、冷夜日数强度区域分布较均匀,受地形影响,高海拔地区暖日和暖夜日数少,冷日和冷夜日数多,低海拔地区则相反。2.3 不同极端气温指数变化趋势空间分布特征 根据四川省近 50 a 的 33 个气象站点地面气象资料,基于年代气候倾向率诊断不同极端气温指数随年代变化趋势的时空分异特征。2.3.1 极值指数变化趋势的空间分布近 50a,四川省极值指数变化趋势呈现不同的空间分布特征(见图 5)。从年内日最高气温看,20 世纪 60 年代末至 70 年代,四川省除川西高原地区的德格、甘孜、马尔康、稻城、红原、川西南山地的西昌、木里、雷波和盆地地区的乐山呈增加趋势,增幅最大值达 2.3 /10 a 外,绝大部分地区减少趋势明显,减少幅度超过 2.9 /10 a。80 年代,绝大部分地区增加趋势明显,增加幅度位于(0.012.9)/10 a。90 年代,除川西高原地区的德格、川西南山地的越西和盆地东部的达县、遂宁、高坪、东兴和叙永呈减少趋势,减少幅度位于(0.773)/10 a 之间,其余地区均增加,增幅超过 0.2 /10 a。21 世纪 00 年911孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期 021孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期图 5 四川省极值指数变化趋势空间分布特征(单位:/10 a)Fig.5 Spatial distribution characteristics of the trend of extreme value index in Sichuan Province(Unit:/10 a)代,除盆地东部极少数地区呈减少趋势,减少幅度低于 0.02 /10 a,其余地区均呈增加趋势,增幅超过0.04 /10 a,其中,增幅最大的地区位于雅安,增幅达 10.2 /10 a。21 世纪 10 年代,川西高原和东南部地区呈减少趋势,减少幅度低于 0.03 /10 a,其余地区均增加,增加幅度超过 0.18 /10 a,其中,增度最大地区位于盐源,增幅达 9.8 /10 a;从年内日最低气温看,20 世纪 60 年代末至 70 年代,除川西高原和川西南山地的部分地区增加,增幅达0 /10 a 以上,其中,增加幅度最大地区位于若尔盖,增幅达 2.3 /10 a,其余绝大部分地区均减少,减少幅度超过 0.2 /10 a,80 年代,川西高原的若尔盖和红原呈减少趋势,其余地区均呈增加趋势,增幅最大地区为昭觉,增幅达 3.1 /10 a。90 年代,相比 80 年代,最低气温呈增加趋势的地区明显东移南压,增幅最大地区位于红原,增幅达 4.8 /10 a。21 世纪 00 年代,除四川省中部部分地区呈减少趋势,其余地区均增加,增幅最大地区位于川西高原的稻城,增幅达 2.7 /10 a。21 世纪 10 年代,四川省绝大部分地区最低气温均呈增加趋势,增幅达0.16 /10 a,其中,增幅最大地区位于川西高原的色达,增幅为 3.9 /10 a。上述结果表明,四川省极值指数趋势增加明显,说明全球变暖背景下年内日最高气温强度增加,最低气温强度减小,尤其在高海拔地区表现更明显,与孔锋等20的研究结果一致。2.3.2 绝对指数变化趋势的空间分布近 50 a,四川省绝对指数变化趋势呈现不同的空间分布特征(见图 6)。从高温日数看,20 世纪 60 年代末至 70 年代,四川省除川西高原部分地区和四川东部的达县、叙永呈减少趋势,减少幅度位于 0 13 d/10 a 外,其余绝大部分地区增加趋势明显,增幅最大的地区为西昌,增幅为 6 d/10 a。80 年代,四川省东部部分地区呈减少趋势,其余地区均增加,增幅位于(0 3)d/10 a,其中,增幅最大地区位于遂宁,增幅达 3 d/10 a。90 年代,较 80 年代,高温日数增加区东移,东部地区除叙永和达县外,其余地区均增幅明显,增幅最大地区为高坪,增幅为 7 d/10 a。21 世纪 00 年代,除盆地东部极少数地区呈减少趋势,其余地区均呈增加趋势,增幅最大的地区位于达县,增幅达 15 d/10 a。21 世纪 10 年代,绝大部分地区均增加,增加幅度位于(119)d/10 a,其中,增度最大地区位于雅安,增幅达 17 d/10 a;从霜冻日数看,20 世纪 60 年代末至 70 年代,四川省霜冻日数在川西高原和川西南山地部分地区呈减少趋势,减少幅度位于(135)d/10 a 外,其余绝大部分地区增加趋 势 明 显,增 幅 最 大 的 地 区 为 越 西,增 幅 为16 d/10 a。80 年代,除四川省东部和南部部分地区呈增加趋势,其余地区均减少,增幅位于 114 d/10 a,其中,增幅最大地区位于绵阳,增幅达 14 d/10 a。90 年代,较 80 年代,霜冻日数增加区东移,增幅最大地区为新龙,增幅为 12 d/10 a。21 世纪 00 年代,除川西高原部分地区呈减少趋势,其余地区均呈增加趋势,其中,增幅最大的地区位于新龙,增幅达22 d/10 a。21 世纪 10 年代,除川西高原和川西南山地部分地区增加,绝大部分地区均减少,减少幅度位于(129)d/10 a。上述结果表明,在全球变暖背景下,四川省绝大多数地区呈增暖态势,高温日数增加,霜冻日数减少,其中高海拔地区高温日数减少趋势和霜冻增加趋势较其他地区明显。121孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期221孙文慧,等/19692019 年四川省极端气温事件时空分布特征水利水电技术(中英文)第 54 卷 2023 年第 7 期图 6 四川省绝对指数变化趋势空间分布特征(单位:d/10 a)Fig.6 Spatial distribution characteristics of absolute index trends in Sichuan Province(Unit:d/10 a)2.3.3 相对指数变化趋势的空间分布近 50 a,四川省相对指数变化趋势呈现不同的空间分布特征。从暖日日数看,20 世纪 60 年代末至 70年代,除都江堰、康定、雷波、西昌和遂宁呈增加趋势,增加幅度位于(19)d/10 a 外,其余绝大部分地区均减少,减少幅度最大的地区为都江堰,减少幅度为 9 d/10 a。80 年代,除中部部分地区呈减少趋势,其余地区均增加,增加幅度位于(015)d/10 a,增加幅度大值区位于川西高原和川西南山地,其中,增幅最大地区位于会理,增幅达 15 d/10 a。90 年代,较 80 年代,暖日日数增加区东移北抬,绝大部分地区增幅明显,增幅最大地区为雷波,增幅为 37 d/10 a。21 世纪 00 年代,西部地区主要呈增加趋势而东部地区呈减少趋势,其中,增加幅度最大的地区位于德格,增幅达 60 d/10 a。21 世纪 10