温度关联网络稳定性分析Ⅰ——极端事件的影响

基于极端温度值、强El Niňo/La Niňa年、温度变化关键区域和极端事件频发年四个方面,研究了时间和空间上的极端事件对温度关联网络性质的影响及网络性质相对稳定的可能条件.结果表明,滤除一定比例的极端温度会在一定程度降低网络的连通性, P=0.1和0.9时对应温度关联网络性质变化的拐点,极端低温和高温的界定可以控制在百分比为0.1所对应的温度;La Niňa年长程连边数较El Niňo年明显增加,遥相关作用比较显著,温度变化的关联稳定性较El Niňo年更好一些.热带地区温度变化正常年份的长程和短程连边数均较少,气候变化的各种信号不明显,更难判断气候变化的中长期特征.极端高温事件频发年对网络性质的影响较小,极端低温事件频发年网络长程连边数明显增加,其关联稳定性较极端事件频发年和正常年更强;四方面的研究均表明对网络性质影响最大的区域为180°E—80°E,15°N—15°S的赤道中东太平洋区,网络能否保持稳定的关键是该区域是否会受到重大外强迫等作用. 关键词： 极端事件 强El Niňo/La Niňa年 极端事件频发年 稳定性     

最概然温度背景下不同气候态中国夏冬季极端温度事件时空分布特征

利用1961-2009年中国逐日最高温度资料,分成1961-1990年、1971-2000年和1981-2009年三个气候态(分别称为Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ态),基于偏态概率密度函数定义极端温度事件,从频次、强度两个角度研究了不同气候态下中国夏季和冬季极端温度事件的时空变化特征. 空间分布上,夏季极端高温的频次、强度在Ⅰ态黄淮、江淮流域显著减小,在Ⅲ态,干旱半干旱以及经济发达的长江沿岸、长江三角洲以及东南沿海地区显著增加;冬季极端低温频次在Ⅱ态中的北方、长江三角洲以及Ⅲ态中的高原、东北东南部、长江三角洲显著降低. 冬季极端低温强度整体呈降低趋势,但区域特征不明显. 极端温度频次和强度在空间上一致性较好;时间演化上,夏季极端高温频次、强度均在Ⅱ,Ⅲ态显著增加,冬季极端低温频次、强度降低的趋势有所减缓. 在当前气候态(Ⅲ态)夏季极端高温在经济发达地区发生比较频繁且极端性在增强;冬季极端低温的发生维持在一个稳定状态且极端性也相对比较稳定. 极端温度事件的频次与强度在时间变化趋势上存在较好的一致性. 在Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ态共同时段内,后一气候态检测出的极端高温频次均比前一气候态少,极端低温频次均比前一气候态多,这与背景温度随气候态逐渐升高是相一致的;后一气候态检测出的极端高温强度均比前一气候态小,极端低温强度均比前一气候态大. 在20世纪70年代末80年代初全球气候系统突变前,极端高温频次具有明显的下降趋势,突变后显著上升;极端低温频次在突变前后变化不明显. 极端高温强度突变前表现出轻微的下降趋势,在突变后上升趋势明显;极端低温强度在突变前后大致相当,突变后的整体强度稍低于突变前. 关键词： 极端高温 极端低温 气候态     

中国冬季区域性极端低温事件分类及其与气候指数极端性的联系

基于区域性极端低温事件客观识别技术, 对1951–2010年中国冬季的区域性极端低温事件进行客观识别. 根据事件的空间分布特征, 将综合指数前60位的事件划分为全国型、东部型、东北-华北型、华北-华南型、北方型和西北-华南型六类; 通过分析不同区域类型低温事件形成的环流背景场验证了分类的有效性. 在此基础上, 以1971年1月21日开始的典型事件为例, 分析了事件对应的海温场、高度场和风场的异常, 确定与区域性极端低温事件联系较密切的可能气候因子, 进而分析不同类型事件与各气候指数异常的对应关系. 总体而言, 赤道中东太平洋海温指数异常偏小、北太平洋涛动指数异常偏小、北极涛动指数异常偏小和冬季风异常偏强时, 发生区域性极端低温事件的概率较高; 且这四种指数的历年冬季平均值达到15%(或85%)极端阈值的年份中, 发生区域性极端低温事件的百分率分别达到80.0%, 77.8%, 60.0%和62.5%, 从而为区域性极端低温事件的诊断和预测研究等提供了一定的参考. 关键词： 区域性极端低温事件 空间分类 气候指数 极端     

基于启发式分割算法检测华北和全球气候变化的特征

全球变化已成为当代科学界瞩目的新领域，气候变化是其研究的核心内容之一，它受到各国政府的极大重视.气候突变是气候变化的重要表现形式之一，目前对气候突变的研究主要针对代用资料，运用传统的统计学方法进行处理，尽管取得了不少进展，但气候系统的非线性、多层次性和非平稳性对分析和检测气候突变的方法提出了较高的要求.众所周知，气候系统可能是由多个不同区域气候子系统构成的复杂体系，因而局地和全球气候变化之间必然存在一定的内在联系，但目前关于这方面研究的理论和方法还较少.介绍了一种适合非线性和非平稳时间序列的突变检测新方法 关键词： 突变 启发式分割算法 人为变率 小冰期 全球变化     

利用高阶矩检测近2000年来气候极端异常的研究

基于标准化后的高分辨率气候代用资料，应用高阶矩分析方法检测近2000年来气候极端异常演变特征；同时结合滤波方法进行具有物理背景的层次分离，进而研究了各时间层次气候极端异常变化信息及其贡献.结果表明：1) 在100年以上的时间层次上，可能存在千年左右的气候变化振荡周期，而且20世纪是近2000年来气候极端异常现象最为活跃的时段，可能对应于气候极端异常现象活跃期.2)对于20—60年这一时间层次，公元300—1100年间气候极端异常现象比较明显，而公元1100—1980年间相对比较缓和；该层次对20世纪的气候异常没有显著贡献.世纪以上和20—60年时间层次均揭示出在近2000年的气候变化中，公元1100年前后可能是一个气候极端异常现象演变的关键转折时期.3)在年际尺度上(小于20年)，北京石花洞石笋微层厚度时间序列中发生气候极端异常现象的年份与出现E1 Ni?o事件和La Ni?a事件的年份有非常好的对应关系(仅讨论公元1960—1980年).4)高阶矩分析方法对于检测气候极端异常分布及演变规律有较好的应用前景. 关键词： 高阶矩 气候异常 极端事件 层次     

一种确定极端事件阈值的新方法:随机重排去趋势波动分析方法

将去趋势波动分析法(detrended fluctuation analysis,DFA)和替代数据法相结合,同时引入启发式分割算法和卡方检验,提出了一种确定极端气候事件阈值的新方法,称为随机重排去趋势波动分析(stochastic re-sort detrended fluctuation analysis, S-DFA)方法. 同百分位阈值方法相比,S-DFA方法明确指出了极端事件和非极端事件之间的临界值. 基于中国气象局公布的中国165个国际交换站1961-2006年无缺测的逐日日平均气温资料,利用随机重排去趋势波动分析(S-DFA)方法计算并分析了中国极端低温事件阈值的空间分布特征,并对S-DFA方法在实际资料中的应用进行了检验. 从可预报性的角度给出了极端低温事件综合指标的定义. 这一综合指标将极端低温事件的发生频次和强度综合起来,且兼顾了不同地区各自特有的区域气候背景,进一步说明了综合指标定义的合理性. 基于极端低温事件综合指标的空间分布规律,将中国1961-2006年间极端低温事件分为四个不同等级的地区. 极端低温综合指标整体表现出下降趋势,在20世纪80年代初期之前综合指标的变化具有两个明显的准10年周期,而在这之后则一直处于下降趋势且大大低于平均值,直到90年代中期以后才再次上升至平均值附近. 关键词： 去趋势波动分析法 替代数据法 极端气候事件 阈值     

中国近58年温度极端事件的区域特征及其与气候突变的联系

运用动力学自相关因子指数Q分析中国温度的时空变化特征,得到8个不同的动力学温度变化特征区：准噶尔区、 东北区、西北区、西南东区、西南西区、华北区、东南区和中南区.初步讨论了这些特征区的年均温度变化和极端温度年出现天数及其与温度突变的关系,以及不同温度段对中国近58年增暖的可能影响.研究结果表明：（1）准噶尔区、东北区等7个温度特征区近58年的年均温和极端高温的年出现天数均表现为增长趋势,极端低温天数则为降低趋势,极端高温的变化与温度增暖呈正相关,与极端低温则呈负相关.同时,北方涛动、南方涛动 关键词： Q指数')" href="#">Q指数 温度段 极端温度 温度突变     

试用Lyapunov指数探讨气候突变及其前兆信号

Lyapunov 指数是标志一个系统做规则运动还是混沌运动的一个重要物理量.鉴于此, 本文利用Lyapunov指数研究系统的混沌特性, 研究气候的突变.计算结果表明, 定义法求得的Lyapunov指数是一种可靠的突变检测方法, 无论是理想序列还是实际存在突变的序列, 利用该方法都能准确地找出突变位置; 而利用非线性局部Lyapunov指数的可预报期限从理论上佐证了基于临界慢化现象的气候突变前兆信号的可靠性, 通过计算各个时间段的最大Lyapunov指数能够反映系统的内在性质、研究其混沌特性. 研究结果为该方法在实际观测资料中的广泛应用提供了理论基础. 关键词： Lyapunov指数 气候突变 前兆信号     

基于随机重排去趋势波动分析的极端低温事件研究及其综合指标的建立

将去趋势波动分析法(detrended fluctuation analysis,DFA)和替代数据法相结合,同时引入启发式分割算法和卡方检验,提出了一种确定极端气候事件阈值的新方法,称为随机重排去趋势波动分析(stochastic re-sort detrended fluctuation analysis, S-DFA)方法. 同百分位阈值方法相比,S-DFA方法明确指出了极端事件和非极端事件之间的临界值. 基于中国气象局公布的中国165个国际交换站1961-2006年无缺测的逐日日平均气温资料,利用随机重排去趋势波动分析(S-DFA)方法计算并分析了中国极端低温事件阈值的空间分布特征,并对S-DFA方法在实际资料中的应用进行了检验. 从可预报性的角度给出了极端低温事件综合指标的定义. 这一综合指标将极端低温事件的发生频次和强度综合起来,且兼顾了不同地区各自特有的区域气候背景,进一步说明了综合指标定义的合理性. 基于极端低温事件综合指标的空间分布规律,将中国1961-2006年间极端低温事件分为四个不同等级的地区. 极端低温综合指标整体表现出下降趋势,在20世纪80年代初期之前综合指标的变化具有两个明显的准10年周期,而在这之后则一直处于下降趋势且大大低于平均值,直到90年代中期以后才再次上升至平均值附近. 关键词： 随机重排去趋势波动分析 极端事件 阈值 综合指标     

中国旱涝极端事件前兆信号及可预测性研究

基于百分位,研究了Lorenz系统极端事件的前兆信号分布特征及可预测性;利用前兆信号及接收器算子特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC曲线)对中国旱涝极端事件可预测性进行研究,得到了极端事件的可预测效果与序列的自相关性、极端事件的极端程度之间的关系.研究表明,无论是Lorenz系统分量序列还是Palmer干旱指数序列(Palmer drought severity index, PDSI),存在极端事件的可预测性随极端程度增强而增加的现象.同时对各区域极端旱涝事件前兆信号及可预测性进行分析,为中国旱涝极端事件的预测提供一定科学依据. 关键词： 极端事件 前兆信号 可预测性     

中国旱涝时空分布特征分析

基于帕尔默干旱指数 (Palmer drought severity index, PDSI) 中国数据库和中国160个站点的月降水资料, 运用趋势分析、对比分析和EOF等方法, 对1961–2010年间中国旱涝时空演化特征进行了分析. 结果表明: 春季的PDSI的年代际空间分布特征与PDSI 的年代际空间分布特征相似; 夏季和秋季的PDSI的地区差异比较明显, 尤其是秋季更为明显. 从时间演化上来看, 中国华北、东北、西南地区的变干趋势较明显, 另外变湿比较明显的区域为西北西部. 对1961–2010年夏季的PDSI进行经验正交函数 (EOF) 分析, 可以发现, 20世纪80年代以来, 中国夏季干旱和洪涝更加频繁, 且旱涝强度也增加, 尤其是华北、西南、东北地区的干旱和华东地区的洪涝. 关键词： PDSI 干旱 洪涝 EOF     

全球变暖对中国极端暖月事件的潜在影响

利用极值理论（extreme value theory, EVT）中的广义帕雷托分布（generalized Pareto distribution, GPD）,结合空间参数估计方案研究了中国1960—2007年740站的月平均温度距平中极端暖月事件（extreme warm month events,EWME）的空间分布特征,给出了历史上典型EWME的重现时间估计,重点分析了区域气候变暖作为强迫因子对EWME分布的潜在影响.分析表明：1）中国EWME的性质的空间分布差异较大,青藏高原西部、中国西南地区、 关键词： 极端气候事件 帕雷托分布 全球变暖     

基于启发式分割算法的气候突变检测研究

气候系统的非线性、多层次性和非平稳性对气候突变的检测方法提出了较高的要求.基于t检 验将非平稳序列分割为多个不同尺度的自平稳子序列，Bernaola Galvan提出的启发式分割 算法(BG算法)，对非平稳时间序列的突变检测效果较好.在BG算法的基础上，通过理想时间 序列验证BG算法处理非平稳时间序列的有效性，并对近2000a北半球树木年轮距平宽度序列 基于不同层次的思想，检测和分析其中包含的各种尺度的气候突变事件，成功地区分不同尺 度的突变.定义的新物理量——突变密度的分析表明，自然因素作用的基础上，人为因素影 响的加剧可能导致近1000a来突变密集段和稀疏段分布失衡，这可能是全球变化的重要表现 之一. 关键词： 气候突变 均值段 突变密度 人为因素 全球变化     

非线性动力学方法在气候突变检测中的应用

快速、准确的检测气候突变, 对于我们认识气候系统的变化和对未来气候系统演变趋势的预测有着重要的现实意义和社会经济价值. 本文主要回顾了近年来非线性突变检测技术的主要研究进展及其在实际观测资料中的应用, 其中包括基于气候系统长程相关性的检测方法, 如滑动去趋势波动分析方法、滑动移除去趋势波动分析方法、滑动移除重标极差方法和指纹法等; 以及基于时间序列复杂性的检测方法, 如近似熵方法, Fisher信息和小波Fisher信息等. 此外, 本文还指出发展针对空间场的突变检测技术是未来一个可能的发展方向. 由于空间场所包含的气候系统的演变信息远高于单点时间序列, 空间场的突变检测技术将会使得对气候突变的检测时间大大缩短, 从而使得人们有足够的时间去采取行动, 以便为适应气候突变所带来的新挑战做好准备.     

近60年新疆降水趋势与波动机制分析

用小波多尺度分析和回归等方法研究了近60年新疆降水记录的波动与趋势特征, 结果发现21世纪头十年降水亦然保持增加趋势, 但春、夏降水已呈弱的非线性下降趋势, 秋、冬季节降水增加趋势明显. 这可能与气候暖化的季节不均匀性有关. 年降水量的振荡与北大西洋涛动(NAO)关系密切, 二者约80%的方差都集中在年际尺度和多年代尺度成分两个带上, 年际变化之间呈显著负相关关系. NAO的多年代尺度成分位相超前降水10年左右, 而大西洋海温的多年代尺度涛动与之相差5年, 后者与降水的关联更为密切. "极差"分析表明, 对应于NAO的极端正或负位相事件, 下游的降水和水汽环境明显不同. 在NAO极端负位相年, 中亚和新疆降水都明显增加, 来自欧洲南部的水汽输送和中纬度瞬变涡动水汽输送均偏强, 中亚大气可降水量上升, 冷空气路径偏西, 瞬变天气系统易得到西南水汽输送带的配合, 水汽辐合增强, 有利于新疆和中亚的降水. 反之, 西风带水汽输送偏弱, 天气过程偏少, 降水量偏小, 易发生干旱. 因此, NAO的异常是新疆和中亚降水年际波动的主要原因之一. 关键词： 新疆降水 北大西洋涛动 水汽输送 瞬变涡动     

基于长程相关性特征的北京气候中心气候系统模式对中国气温的模拟性能评估

传统对数值模式模拟效果的评估主要是基于均值、趋势、概率密度分布、极值等方面的特征比较模拟要素与观测值的差异或是通过分析模拟值与观测值之间的相关性来定量判断.这类评估方法主要考虑了模式模拟结果与观测资料在统计上的差异,缺乏对两者在动力学特征上的比较.鉴于此,本文基于气象观测资料演变过程中所展现的长程相关性特征,利用去趋势波动分析方法对观测资料和模式模拟数据进行标度分析,研究模式模拟结果是否具有类似于观测资料中的长程相关性特征,进而通过比较观测资料和模式模拟结果的标度指数,从大气演变的内在动力学特征上对模式模拟性能进行评估.本文对北京气候中心气候系统模式对中国地表气温的模拟性能进行了评估,结果表明,该模式能够较好地反映出中国区域气温要素的长程相关性特征,对东北、西北中东部、江淮、江南东部等地模拟效果较好,但对于青藏高原地区及西北大部、华北、黄淮等地的模拟效果相对较差,其中对青藏高原地区和西北西部的模拟效果最差.     

北京气候中心气候系统模式对中国四季日平均气温的模拟性能评估

利用去趋势波动分析方法对中国四季日平均气温观测资料进行了研究, 发现四季日平均气温均具有很好的长程相关性特征, 中国西部地区尤其是新疆和西藏的长程相关性较强. 基于观测资料中的这种长程相关性特征, 评估了北京气候中心气候系统模式对中国四季日平均气温的模拟性能, 发现该模式能够较好地反映中国四季日平均气温的长程相关性特征. 总体而言, 模式对春季的日平均气温的长程相关性模拟效果最好, 仅对江南地区的长程相关性的模拟较差; 夏季, 模式模拟误差较大的地区包括中国中东部地区及西藏大部, 其中华北南部、黄淮西部、江南大部、华南等地模拟效果最差; 秋季, 模式对东部沿海及东北大部、华北西南部等地模拟的长程相关性偏强, 而在西北大部模拟的长程相关性明显偏弱; 冬季, 除东部沿海地区模拟的长程相关性偏强外, 全国其余大部分地区接近观测或偏弱, 其中西北、西南、华南北部、江南南部、东北北部偏弱明显, 青藏高原西部偏弱最为显著.     

Characteristics of the spatiotemporal distribution of daily extreme temperature events in China: Minimum temperature records in different climate states against the background of the most probable temperature

Based on the skewed function,the most probable temperature is defined and the spatiotemporal distributions of the frequencies and strengths of extreme temperature events in different climate states over China are investigated,where the climate states are referred to as State I,State II and State III,i.e.,the daily minimum temperature records of 1961-1990,1971-2000,and 1981-2009.The results show that in space the frequency of high temperature events in summer decreases clearly in the lower and middle reaches of the Yellow River in State I and that low temperature events decrease in northern China in State II.In the present state,the frequency of high temperature events increases significantly in most areas over China except the north east,while the frequency of low temperature events decreases mainly in north China and the regions between the Yangtze River and the Yellow River.The distributions of frequencies and strengths of extreme temperature events are consistent in space.The analysis of time evolution of extreme events shows that the occurrence of high temperature events become higher with the change in state,while that of low temperature events decreases.High temperature events are becoming stronger as well and deserve to be paid special attention.