Page 211 - 《高原气象》2022年第5期
P. 211

高     原      气     象                                 41 卷
              1304
             上［图 1（a）］；从日最低气温的分布来看，除了金沙                             影响站点数（AST）：为事件影响的总站数；
             江河谷及高黎贡山以西的部分区域，云南 24°N 以                              累积强度（AQ）：表示在一次区域性极端低温
             北的大部区域日最低气温的 5% 分位值均在 0 ℃以                         事件中，逐站逐日平均气温 T 低于阈值 T 0 （这里的
                                                                                          ˉ
             下，且滇西北北部最低在-8. 0 ℃以下，而云南24°N                       阈值是指日平均气温第 5 分位阈值）的距平绝对值
             以南区域日最低气温的 5% 分位值均在 0 ℃以上，                         之和，累积强度值越大，则冷害越强，即：
             红河河谷及西双版纳南部日最低气温的 5% 分位值                                              N  K  -
                                                                              AQ=∑∑ |T nk - T 0 |         （1）
             较高，在 6. 0~8. 0 ℃［图 1（b）］。由此可见气温在云                                    n = 1 k = 1
             南区域变化较为复杂，对于云南冷空气活动的分                              式中：n 表示过程持续天数；k 表示受影响的站数；
                                                                -
             析，不适合用某一阈值来代替整个区域的变化特                              T nk 表示在极端低温事件中所有受影响站点的日平
             征，应用固定阈值来划分冷空气强度是有局限性的。                            均气温。
                 （2）极端低温事件的定义                                       平均强度（MQ）：
                  目前对于极端气候事件的判定方法有很多，本                                           MQ=AQ/AST                （2）
             文参考 Kiktev et al（2003）、王遵娅等（2018）极端低                   此外，通过一元回归、合成分析、相关性分
             温和降温监测指标给出的方法，采用百分位法来判                             析，F检验、T检验等方法对可能引起云南冬半年极
             定极端低温事件。如单站日最低气温和平均气温                              端低温事件的大气环流进行诊断，资料为了突出年
             同 时 达 到 判 别 标 准 ，则 发 生 极 端 低 温 事 件 ；即              际变化特征均已做了去除线性趋势处理。由于 T-N
             1961-2019 年云南冬半年 125 站的逐日最低气温和                     波作用通量能较好地反映中高纬地区环流异常状
             日平均气温均低于当月第 5 分位值时，作为单站极                           况激发的Rossby群波能量的频散方向，所以本文计
             端低温事件是否发生的判定指标，低于阈值，记为                             算 T-N 波作用通量来考察 Rossby 波的传播（Takaya
             这一测站出现了极端低温事件一日。                                   and Nakamura，2001）。
                 （3）区域性极端低温事件的识别                                3   云南极端低温事件的时空变化特征
                  ① 首先，判定单日发生极端低温事件的站点
             是否具有集中性。参照金燕等（2018）的做法，设置                              根据以上判别方法，1961-2019 年的冬半年云
             扫描半径 D 为 200 km，即受同一冷事件影响的站                        南共发生 140 次区域性极端低温事件，下面将对
                        C
             点之间的距离不超过 200 km，而两点之间的距离超                         140次极端低温事件过程的特征进行分析。
             过 200 km 则定义为不同区域的冷事件。受影响的                         3. 1  年际变化
             群发性站点数定义为全省 125 站的 1/5（Qian et al，                     图 2 为云南区域性极端低温事件的发生频次、
             2011）即 25 站，该站数已超过了云南天气预报业务                        累积强度和累积影响站次的年际变化，三者均呈现
             中定义全省性天气过程为21站的标准。                                 减弱趋势，其中发生频次与累积影响站次减少趋势
                  ②其次，判定群发性极端低温事件是否具有持                          明显（通过 95% 的信度检验）。59 年中，云南区域
             续性。利用当日满足群发性极端低温事件的站点                              性极端低温事件发生频次每年约为 2. 4次，每 10年
             （称为事件）与前一日满足低温事件的站点（称为原                            平均减少约 0. 65次，并表现出明显的年际、年代际
             事件）的重合数进行判断，是否持续可分为三种情                             特征。近 59 年来有 13 年的冬半年发生了超过 4 次
             况。Ⅰ. 如果重合站点达到标准（选用群发站点数 25                         的区域性极端低温事件，均出现在 1992年之前，之
             站的 1/3 作为标准，即 8 站），则将该事件并入原事                       后年内最多仅出现 3 次区域性极端低温事件。另
             件，群发性极端低温事件持续。Ⅱ. 如果重合站点                            外，在 59 年中有 14 年未发生区域性极端低温事
             未达标准，则原事件暂停，记录暂停日，新事件开                             件，这 14 年中除了 1972 年、1974 年、1980 年和
             始。Ⅲ. 如果原事件超过 3 d（考虑天气系统的影响                         1986 年以外，其余的 10 年均出现在 20 世纪 90 年代
             天数）没有新事件并入，则原事件至暂停日结束；                             以后［图 2（a）］。区域性极端低温事件累积影响的
             如果原事件在3 d内有新事件并入，则原事件持续。                           站点数变化趋势与发生频次相类似［图 2（b）］，最值
                 （4）区域性极端低温事件的评估                                得关注的是发生频次和累积影响站次在2010-2019
                  对于群发性极端低温事件综合状况的描述，本                          年近 10 年出现了增长的趋势（粗实线为近 10 年的
             文选取如下参数进行度量：                                       线性趋势）。近 10 年中，云南有 6 年发生了区域性
                  持续天数（ALD）：为事件的开始日到结束日之                        极端低温事件，其中 2017 年和 2019 年的冬半年云
             间的总天数；                                             南均发生了 2 次以上的区域性极端低温事件，这种
   206   207   208   209   210   211   212   213   214   215   216