1961-2012年中国地表气温逐日变化的趋势外文翻译资料

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1961-2012年中国地表气温逐日变化的趋势

LI Shang-Feng, JIANG Da-Bang, LIAN Yi and YAO Yao-Xian

摘要：本文利用1961-2012年CN05.2和英国气象局Hadley中心数据集中的日最高气温(T_max)、最低气温(T_min)和平均气温(T_mean)资料,分析了日与日间平均、最高和最低温度变率(简称:DVTT_mean、DVTT_max、DVTT_min)。结果表明:在年尺度上,东北地区（NEC）的DVTT_mean、DVTT_max、DVTT_min)均呈显著的负趋势,中国北方的趋势变化要比南方大;在季节尺度上,NEC的DVTT_mean、DVTT_max、DVTT_min在春、秋、冬季节都是显著的负趋势,而夏季则为正;在NEC,所有季节的DVTT_max值都比DVTT_max大,春季中国北方和南方的DVTT_max值都比较明显,夏季和冬季则南方比北方明显;对DVTT_min而言,除了秋季,其他季节DVTT_min在中国北方都是数值最大的区域。

关键词：日与日间温度变率; 趋势;气温; 中国

1.引言

自19世纪中期以来，大量工作研究了全球和区域尺度上的地表气温（SAT）变率和变化（Hansen等，2010；Lawrimore等，2011）。学者一致认为，近几十年来，气候变暖是一个显著的现象。具体来说，在1880–2012年间，按线性趋势计算，全球平均气温升温0.85℃（0.65–1.06℃）（IPCC，2014）。 与此同时，地表变暖在空间上和时间上具有不均匀性，从1955年起在所有纬度的变暖都有加速（Ji等，2014）。此外，近几十年来，北半球副热带高压带与高纬度带之间的变暖幅度增大。根据小时级的数据，Ren等人（2015年）指出，中国东北部在1973-1992年期间经历了最大的夜间变暖，但在1992-2011年期间经历了晚间和夜间的降温。

近几十年来，人们也对气候变暖和极端事件之间的联系进行了分析。 Katz和Brown（1992年）发现，全球变暖对极端天气和气候相关事件的发生有强烈的影响----这一观点最近得到了其他研究者的证实 (Chou等，2012；Dittus等， 2015；Trenberth，1999,2011)。IPCC（2013）记载，自1950年以来，全球范围内的昼夜温差总体有所下降，温暖昼夜的总体数量有所上升；此外，欧洲，亚洲和澳大利亚大部分地区的热浪频率有所增加。极端气候事件对社会和环境产生了巨大的影响，经常造成巨大的生命和财产损失（Christoph and Gerd ，2004；Levinson和Waple，2004；Tao和Wei，2008），而近几十年人们也越来越重视这些问题 (Easterling等，2000；Vincent等， 2011； Wu等，2015；Zhou等，2014，2016)。在许多数据充足的陆地地区，观测到了不断增加的强降水 (Alexander等，2006；Groisman等，2005；Wang和Zhou，2005)。 一些研究者将这些现象归因于温度的升高，指出全球变暖往往会加速水文循环 (Allen 和Ingram，2002；Ohmura和Wild，2002)。Allan和Soden （2008年）在这方面提供了进一步的支持，他们认为极端的降水事件在气候变暖的情况下可能变得更加普遍。此外，Chou等人（2012年）还表明，水蒸气含量增加会导致热带地区强降水的频率和强度增加。近几十年来，中国和世界其他国家一样，也经历了显著的气温变化。Ding和Dai（1994年）在报告指出，中国的最高气温发生在20世纪40年代，而不是20世纪80年代以后，自20世纪50年代以来，中国东北部和北部（西南）已经出现了地表变暖（冷却）。根据台站观测，Ding等人（2007）指出，过去50年国家平均水平的SAT年增长率为1.1°C，过去100年国家平均SAT增加率0.5-0.8°C，略高于同期全球SAT增长率。根据多源仪器和文献资料，Wang，Zhu和Cai（2004）报道，1880-2002年SAT的线性趋势在中国为0.58°C / 100年，低于全球平均值0.6°C / 100年；Qian和Qin（2006）发现中国北方地区SAT的趋势约为0.2-0.3°C / 10年，而华南地区的SAT低于0.1°C / 10年； Huang，Qian和Zhu（2010）指出，季节性暖极端事件的频率和强度都有显着增加的趋势，尤其是中国东北部和长江流域的春季和冬季；Zhao等人（2014）指出，1909 - 2010年间，中国东部地区的SAT区域平均增长趋势为1.5°C / 100年。

总的来说，以前的大多数研究都集中在中国的气候变率和气候手段的变化或年际变率上。然而，人们并没有注意到日常的温度变化及其趋势。鉴于这一问题是气候变化的一个重要指标，我们在本文中讨论了以下问题：日温度平均值、最大值、温度日变化率方面是否有明显的趋势？以及通过对年和季节尺度的观测是否可以直接确定的最低温度？

1. 数据和方法

2.1 数据

本研究使用两个数据集：Met Office Hadley中心观测数据集（Caesar，Alexander和Vose ，2006）和CN05.2的网格数据集（Wu和Gao 2013; Xu 等，2009）。每日最大SAT（T_max），平均SAT（T_mean）和最小SAT（T_min）可从CN05.2数据集中获得。由于Hadley数据集中没有可用的T_mean，我们通过计算T_max和T_min的算术平均值（即T_mean =（T_max T_min）/ 2）来获得T_mean。Hadley数据从1870年至今，水平分辨率为3.75°times;2.5°，而CN05.2数据从1961年到2012年有效，水平分辨率为0.5°times;0.5°。在以下各节中，一年的冬季指的是当年的十二月至明年的二月; 春季，夏季和秋季分别指3- 4- 5月，6 - 7 - 8月和9 - 10 - 11月。

2.2 方法

以春季T_mean为例，春季T_mean在整个周期的日变化趋势是按照以下连续步骤计算的：

步骤（1）：创建一个新的T_mean（i，j）序列（i = 1,2,3，...，92，表示春季每年有92天，j = 1,2,3，...，52 ，意思是1961-2012年为52年），然后从每年T_mean（i，j）的原始数据中减去11天的平均值。以下新的剩余数据被称为dt（i，j）：

步骤(2)：计算S(J)的标准差；

其中方程式(2)中的上标N表示每年春季的92天。

步骤(3)：使用最小二乘法来拟合S(J)的线性趋势，得到的趋势值就是我们想要的(即1961–2012的春季每日变化趋势)。

采用学生t检验方法，对时间序列的统计意义进行了评价。在本文中，如果一个趋势在95%的置信水平上是显著的，则该趋势被认为具有统计学意义。

1. 结果

3.1 DVTT_mean的变化特征

图1评估了1961-2012年整个期间每个网格点的DVTT_mean。并将Hadley数据与CN05.2数据进行了比较。这两个数据集结果一致的地区主要在下面的章节中讨论，而观测台站密度高的地区，如中国的东部、中部和东北部省份，将是主要关注点。此外，尽管青藏高原南缘的年际和季节尺度变化都很明显，但由于缺乏观测站，因此这些地区的趋势较不可信，因此将不予讨论。本文中讨论的NEC包括内蒙古东部，黑龙江，吉林，辽宁等省。

图1中年DVTT_mean趋势最显着的特征主要表现在NEC的显著负趋势。 特别是NEC东部出现年DVTT_mean明显下降的趋势。华北地区的年趋势（图1（a）和（b））通常比南部更为显着。相比之下，内蒙古西部有最显著的正趋势发生；此外，在西北和西南地区，也表现了正趋势。

NEC春季（图1（c）和（d）），秋季（图1（g）和（h））和冬季（图1（i）和（j））的DVTT_mean均显示出最显著的负向趋势。相比之下，夏季该区域的正趋势是显著的（图1（e）和（f））。一般来说，NEC的DVTT_mean比全国其他地区更加突出。CN05.2和Hadley数据都支持此结论。而且，NEC的DVTT_mean最大负趋势出现在冬季。相比之下，在NEC的夏季，DVTT_mean的趋势更趋于正。NEC自20世纪90年代以来一直持续升温（Ren等，2015）。

在其他地区的特定季节也有明显趋势的出现。例如，春季甘肃，内蒙古西部，四川，云南，广西和广州等省出现了正趋势，夏季则相反。在这些地区，负趋势在秋季变得显著，在冬季则明显加强。在长江流域和淮河流域，季节变化趋势不显著。

3.2 DVTT_max的变化特征

对于DVTT_max来说，NEC仍然是这两个数据集在年度和季节尺度上趋势最显著的地区。更具体地说，图2显示了在年际范围内主要位于NEC的负趋势。 在其他地区，如内蒙古西部，新疆，甘肃，四川和云南等省，正趋势是显著的。因此，北部和西南部地区的变化趋势（图2（a）和（b））比南部更明显。换句话说，近几十年来，T_max在中国北部和西南部的日常变化最为活跃，但对NEC来说则恰恰相反。相对而言，在这些地区，T_max的日变化率比T_mean的日变化率要大。

在NEC中，DVTT_max的负趋势在除夏季外的所有季节都有显著的表现。此外，这一区域的负趋势在过渡季节，即春季(图2(c)和(d))和秋季(图2(g)和(h)）相当突出。对四川、贵州、湖南、江西和福建等省来说，春季的正趋势是明显的，夏季的趋势则会更强（图2（e）和（f）），但秋季的趋势会减弱，而在冬季则为负趋势(图2(I)和(J))。在云南、广西和广州等省，春季的正趋势最为明显，夏季则有所减弱；而秋季的负趋势则在冬季增强。在中国南方，春季和秋季的正趋势显著，夏季增强；而在冬季，负趋势占主导地位。

3.3 DVTT_min的变化特征

DVTT_min的趋势在NEC中也很明显，但相对于DVTT_max，在年际季节的尺度上不明显。具体来说，DVTT_min的年趋势（图3(a)和(b)）在中国大陆的大部分地区，除了内蒙古中部和山西以外，都是负值。在这些地区的季节尺度上，春季正趋势显着（图3（c）和（d）），冬季正趋势也是显著的（图3（i）和（j）；而夏季则呈负趋势（图3（e）和（f）），并在秋季变得更强（图3（g）和（h））。在中国南方，春季有明显的正趋势，夏季持稳，而秋季则出现明显的负趋势，冬季则趋于减弱。与DVTT_max类似，DVTT_min在过渡季节（即春季和秋季）显示出明显的趋势变化。此外，江汉平原和长江流域以南地区的趋势一般不明显。总体而言，中国北方DVTT_min的年际和季节趋势比南方更明显。

图1. 1961-2012年CN05.2和Hadley数据的年平均和季节平均DVTT变化趋势（日平均温度的变化趋势）（单位：°C /年）。虚线区域表示基于学生t检验的95％置信水平

图2. 1961-2012年CN05.2和Hadley数据的年平均和季节平均最高DVTT的变化趋势（日最高温度的变化趋势）（单位：°C /年）。虚线区域表示基于学生t检验的95％置信水平

图3. 1961-2012年CN05.2和Hadley数据的年平均和季节平均最低DVTT的变化趋势（日最低温度的变化趋势）（单位：°C /年）：虚线区域表示基于学生t检验的95％置信水平

1. 结论

使用CN05.2的逐日数据和1961-2012的Hadley数据集研究了日平均值，最大值和最小值SAT的变化趋势。我们的主要结论如下：

（1）年平均和季节平均DVTT_min，DVTT_mean和DVTT_max在NEC有明显的趋势变化。春季，秋季和冬季出现显著的负趋势，而夏季出现相反的趋势。

（2）在NEC中，DVTT_max在春季和秋季的负趋势大于DVTT_min，而夏季DVTT_max的正趋势大于DVTT_min。

（3）与之相比，年平均DVTT_max和DVTT_min在北方的变化趋势要比在南方显著。在季节尺度上，主要特征表现为南方

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