Page 184 - 《高原气象》2025年第5期
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高     原      气     象                                 44 卷
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             气温的变化将导致极端气候事件频率增加， 继而影                            于针对极端气温指数时空变化特征的研究相对匮
             响社会经济发展、 生态环境和人类日常生活（Tye et                        乏， 本文将基于前人的研究成果， 利用川西北生态
             al， 2022）。中国是受全球气候变暖影响较为显著                         示范区及周边地区的地面常规气象测站的逐日平
             且敏感的区域， 20 世纪后我国气温持续升高（冯波                          均、 最高和最低气温资料， 计算 15 个极端气温指
             等 ，  2024），  极 端 高 温 事 件 迅 速 增 加（卢 珊 等 ，           数， 对比分析其时空变化特征， 为保护川西北生态
             2025）， 对国家的农业生产构成严重威胁， 导致巨                         示范区提供一定的理论依据。
             大的经济损失（李宛鸿和徐影， 2023； 周秋雪等，                         2  数据来源与方法介绍
             2024）。因此， 深入研究和理解极端气温的变化趋
             势， 显得尤为重要。1960 年后， 我国西南地区整体                        2. 1 研究区概况
             呈增温趋势， 极端高温事件频增， 而极端低温事件                               川西北生态示范区位于 97°E -105°E， 28°N -
             显著减少， 川渝地区增温趋势显著， 尤其是四川东                           35°N， 平均海拔超过 3500 m， 属于四川省西北部，
             部、 针阔叶林和草原地区（王昊， 2019）； 其中川西                       占四川省总面积的 47. 8%， 涵盖阿坝藏族羌族自治
             北地区极端气温指数变化最为显著， 整体呈增温趋                            州和甘孜藏族自治州， 地处岷山-横断山脉生态走
             势， 但受高原积雪等因素 FD0， ID0， WSDI， CSDI                  廊和羌塘-三江源生态走廊， 地势由西北向东南倾
             呈下降趋势（冯磊， 2020）。川西北高原于 1961 -                      斜， 高山河谷相间分布。该示范区是“两屏三带”国
             2018 年 的 年 平 均 气 温 呈 现 增 加 趋 势 ，  以 0. 25          家生态安全战略格局中所划定的青藏高原生态屏
                       -1
              ℃·（10a） 的倾向率增温， 于 2000 年后增温显著，                    障区的关键部分， 也是国家西南山地农牧交错生态
             川西北高原进入相对温暖的阶段（张虹娇， 2014；                          脆弱区的主要地区、 重点生态功能区， 具有十分重
             苑全治和任平， 2021）。近年来， 若尔盖地区气候逐                        要的水源涵养功能。
             渐暖干化（胡芩等， 2024）， 其中 1971 -2010 年川西                 2. 2 数据来源
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             高原红原和若尔盖的气温分别以 0. 26 ℃·（10a） 、                         气象资料来源于四川省气象局提供的 1961 -
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             0. 27 ℃·（10a） 的倾向率升高， 其中秋季增温最显                     2022 年川西北生态示范区以及其周边地区共 70 个
             著（魏邦宪等， 2017； 杨思慧等， 2023）。1967 -2013               地面常规观测站（其中川西北生态示范区 31 个站
             年阿坝高原平均气温以 0. 228 ℃·（10a） 的气候倾                     点， 其周边地区 39 个站点）的逐日平均气温、 最高
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             向率呈上升趋势， 自 1998年起增温显著， 冬季增温                        气温、 最低气温资料， 选取站点如图 1 所示。DEM
             最显著， 气候倾向率达 0. 320 ℃·（10a）（刘翠霞和                    数据来自地理空间数据云网站 SRTMDEM 90M 分
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             邓 海 明 ，  2015）。 1961 -2015 年 川 西 甘 孜 州 以           辨率原始高程数据（https： //www. gscloud. cn/）。所
             0. 242 ℃·（10a） 的速率增温， 其中冬季增温最显                     选取数据具有良好的完整性和最长时段性。
                            -1
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             著， 达 0. 368 ℃·（10a） ， 气温变化的空间差异性显                  2. 3 方法介绍
             著， 气温倾向率随海拔的升高而增大（梅静等，                                 本文涉及的极端气温指数来自世界气象组织
             2019）。有学者研究发现青藏高原极端气温指数变                          （WMO）推荐的 15 个极端气温指数（ETIs， Extreme
             化呈现气候倾向率绝对值自高海拔向低海拔地区                              Temperature Indices）， 分别为 TN10P（Cold Nights），
             递增（冯晓莉等， 2021）， 且指出青藏高原、 云贵川                       TX10P（Cold Days）， TN90P（Warm Nights）， TX90P
             高原、 喜马拉雅山等高原的海拔会影响到极端气候                           （Warm Days）， WSDI（Warm Spell Duration）， CSDI
             指数的变化（Beniston and Rebetez， 1996； Li et al，       （Cold Spell Duration）， TXx（Max TX）， TXn（Min
             2012； Dong et al， 2015； You et al， 2010； Revadekar   TX）， TNx（Max TN）， TNn（Min TN）， FD0（Frost
             et al， 2013）。                                      Days），  ID0（Ice  Days），  SU25（Summer  Days），
                  川西北生态示范区地势复杂， 气候复杂多变且                         TR20（Tropical Nights）， DTR（Diurnal Temperature
             有明显的南北差异（王敏等， 2024）， 近年来受到全                        Rang）， 详情如下表所见（于水等， 2023； 吴灿等，
             球变暖的影响， 多数区域气温逐渐升高， 气候变暖                           2015）。运用拟合一元线性回归方程揭示极端气温
             导致干旱、 高温、 山体松散、 草地退化、 虫害等灾                         指数长期线性变化趋势， 一般通过 0. 05 显著性检
             害频发（王晓峰等， 2019）。该示范区同时是影响周                         验的线性回归系数的 10 倍为气候倾向率； 运用
             边地域气候和生态的敏感点， 由极端气候造成的灾                            Morlet复小波分析识别气象序列中包含的多种周期
             害一定程度上会影响示范区周边地区的气候变化，                             变化， 探究极端气温指数的周期变化特征； 运用经
             故对周边地区的气候影响值得探讨。综上所述， 由                            验正交分解（Empirical Orthogonal Function， EOF 分
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