[科普中国]-极端气候

概念

世界气象组织规定，当某个（些）气候要素达到25年一遇时才称之为极端气候。极端气候包括干旱、洪涝、高温热浪和低温冷害等。随着污染日渐严重，出现极端气候的现象将变得平凡，次数也将大幅增加。1

气候指标极端气候的气候指标有：极端温度、极端降水及其他指标。

极端温度极端温度是指一天中观测到的气温最高或最低值超过一定界限的情况。其统计方法如下：

对一年中各月的每日观测项目中的最高温度和最低温度(逐日)，统计其最高和最低温度的平均值就得到各月平均最高温度和最低温度。

从一年的各月逐日观测项目中的最高温度和最低温度中挑出最大值和最小值即得到各月的绝对最高温度或绝对最低温度并记下其出现日期即得到绝对最高温度或绝对最低温度及其出现日期。因此，绝对最高温度或绝对最低温度，是指某一日、一月或一年中所仅仅发生的最高温度、最低温度。

年平均最高温度和最低温度，一般是指一年中最热月或最冷月的平均最高和最低温度。也有人统计其相应的平均温度。在历年的各月绝对最高温度或绝对最低温度及出现日期中，选出最大和最小值即作为极端最高(低)气温与其出现日期(年份日期)以同样的方法，对于地面温度也可求得上述相应的极端项目。例如，最高地面温度和最低地面温度(逐日)；平均最高地面温度和最低地面温度；绝对最高地面温度或绝对最低地面温度及其出现日期；年平均最高气温和最低气温；极端最高(低)地温与其出现日期(年份日期)等。2

极端降水极端降水是指日降水强度大，达到或超过1979/1980--2010/2011冬季日降水序列第90百分位的阈值、持续时间超过3天或不中断的大范围强降水现象。其统计方法如下：

对于某一地点或地区而言，首先应以该地逐日降水量记录资料为基础，从中挑选出各个月份的一日最大降水量及其出现日期；各个月份的最长连续雨日数；各个月份的最长连续无雨日数，也可就此挑选出各季(或年)的上述统计指标。这里需要注意的是，最长连续雨日数或最长连续无雨日数都是对所统计时期而言的“连续”，不能有“中断”。为了研究和业务需要，有时还要求对一段历史时期(多年)中的历年统计其相应的极端降水指标，比如，30年中的极端最大降水量及其出现日期(年份)；最长连续雨日数；最长连续无雨日数等。

其他指标上述这些极端气候指标，都是从逐日气候资料记录中，经过极其简单的统计得到的。其他各种气候要素如风速风向、湿度、云量、日照时数与日照百分率、各种特殊天气日数(如沙尘暴、雾、冰雹、雷暴、积雪、霜日及其初终期与间隔日数等)的极端值也都可作类似的统计。现在，各级气象部门一般都有现成的整编过的资料为用户提供。然而，为了研究气候变化，尤其是为了研究极端气候事件及其变化的需要，原有的常规观测项目中所能简单获取的极端气候指标，往往不敷需要。不但要从整体上增加项目的覆盖面，而且更应深刻揭示其内涵。2

指标体系近年来由ETCCDMI所提供的极端气候指标体系的各种指数，共计27项。在这些指标中共有11项与降水有关，16项与温度有关。所有的极端气候指标都从气候变化的强度，频率，持续时间三个方面反映出温度和降水极端气候事件。在全部指标中只有Rnn可以由用户根据各区域不同而自行定义以外，基本上都可分为下列5大类：

百分位指数百分位指数标志着某一参考时期的变量分布的极值端点。温度指标分别包括冷(暖)夜和冷(暖)日百分位指数，分别记为TX10p、TX90p和TN90p、TN90p，它们的抽样正是关于日最高和最低温度的最冷和最暖分位数，从而使我们能估计出极端温度变化的幅度；而降水指标则表示降水量落在第95百分位点(R95p)和第99百分位点(R99p)以上的可能性大小，由此能捕获一年中最极端的降水事件。

绝对指数绝对指数标志着某一季节(或年、月)内的极大或极小值。其中，温度指标如日最高温度的某月极大值；日最高温度的某月极小值；日最低温度的某月极大值；日最低温度的某月极小值。降水指标如某一时期的一日或五日降水量的极大值(Rx1day或Rx5day)。2

门限指数门限指数标志着某温度或降水值落在某一固定的门限值以上或以下的日数。例如，每年的霜冻日数（FD），结冰日数，夏日数和热日数等。由于这些指标以固定门限为依据，所以其在全球各地并不都完全适用于所有气候状况。不过以往的研究已经证明，在20世纪后半叶，北半球中纬度地区的FD与日最低温度在零度以下的日数具有显著的相关变化趋势。而这些指标的变化对于社会和经济系统一般都具有深远的影响。

持续时间指数这类指标定义为超越于某个暖、冷、湿、干或生长季长度、冰冻融解期的时间。这些指标大多是全球性的。例如，研究表明，根据FRICH等的定义，发现热浪持续指数(HWDI)有一倾向于零值的趋势(统计上不稳健)。这是由于FRICH等利用了5℃以上的门限值计算指标。这一门限值对许多地区来说是太高了。因为例如热带地区逐日温度变率很小。为了克服这一缺点，ETCCDMI提出了暖期持续指数(wSDI)利用基于门限的百分位数来定义。这一指标是以白天最高温度为依据而定，同时，我们也选取夜间最低温度持续时间作为冷期长度(CSDI)。此外，如CDD指数代表一年中的最长干期；CWD指数则代表一年中的最长湿期。在这类指数中还包括生长季长度(GSL)，不过这里仅代表北半球热带外地区。

其他指数除上述四类以外的指标，同样对社会有显著影响。例如，总降水量(PRCP—TOT)，温度日较差(DTR)，日雨量强度(SDII)等。2

应对措施极端天气突显出我国尚需提高极端天气应对能力。气象、水利等有关部门认为，加强城市和已发生灾害地区建设规划、建立与健全灾害信息发布机制、提高民众抗灾意识，整合政府、社会、民众三大力量是当前应对极端天气的着力点。

(1)建立与健全信息发布机制，是应对极端天气的根本性措施。对于极端气候造成的灾‘筹，提早预报消息及早应对是“根本之道”。目前，应建立完善灾害信息发布传播机制，完善灾害信息发和配套措施，井通过丘联网、手机、农村大喇叭等设施，将预报信息尽量传递到最基层的民众中。

(2)规划建设好城市防御灾害标准和山区居民建筑位置，是防御极端天气的基础性措施。据了解，山区居民房屋多建设在山脚地势较平的低洼处，很多就在山脚下。政府需要大力引导山区居民选择避灾能力更强的位置。同时，有针对性地建设防洪设施。城市新建建筑需要提高防灾标准并尽量更新旧有防灾标准。

(3)培养民众积极应对极端天气灾害意识，并理性看待极端天气造成的灾害。3

应用与发展1、1951年以来中国大陆地区极端气候事件频率和强度发生了一定变化，但不同类型和不同区域极端气候变化存在明显差异。从全国范围看，与异常偏冷相关的极端事件如寒潮、冷夜和冷昼天数、霜冻日数等，显著减少减弱，偏冷的气候极值减轻;与异常偏暖相关的暖夜、暖昼日数明显增多，暖夜日数增多尤其明显，但高温事件频数和偏热的气候极值未见显著长期趋势;全国平均暴雨和极端强降水事件频率和强度有所增长，特别是长江中下游和东南地区、西部特别是西北地区有较明显增长，而华北、东北中南部和西南部分地区减少减弱;多数地区小雨频数明显下降，偏轻和偏强降水的强度似有增加;全国遭受气象干旱的范围呈较明显增加趋势，其中华北和东北地区增加更为显著;登陆和影响我国的热带气旋、台风频数有所下降，其造成的降水总量有较明显减少;北方地区的沙尘暴事件从总体上看有显著减少减弱趋势;我国东部部分地区夏季雷暴发生频率也存在较明显下降趋势。现有工作表明，在涉及极端气候变化研究的资料处理和分析方法方面还有改进余地。观测资料的非均一性，以及观测环境改变和城市化对地面气候要素变化趋势的影响偏差，需要进行深入评价和客观订正。此外，目前对于区域极端气候变化的综合分析还较薄弱，在极端气候变化机理的研究方面有待加强。4

2、全球气候变暖导致极端天气事件频发，研究学者针对西南喀斯特山区的特殊地理国情(水土流失和石漠化严重)，引入了大尺度景观格局指数(香农均匀性指数和蔓延度指数)和极端气候指数(极端高温日数、极端低温日数和极端降雨日数)，构建了生态系统脆弱性遥感评价体系，进而分析和探讨了该地区近13年的生态系统脆弱性时空变化格局和驱动机制，研究结果表明:西南喀斯特山区的生态系统则属于轻-中度脆弱，其分布格局表现为以川滇黔为核心向周边减小的趋势。2000—2013年，西南喀斯特山区的生态系统脆弱性表现为先增加后减小的趋势。近13年西南喀斯特山区的生态系统脆弱性时空变化格局受人类活动(不同产业GDP和人口密度)、降水、地形地貌、水土流失、石漠化等因素影响较为显著。5

研究期望关于极端气候的研究，近十多年来虽然已取得了新的进展，但无论在观测和理论及其模拟方面的研究都还缺乏系统性和深入性。尤其是(1)关于极端气候的区域型态及长期变率；(2)极端气候与全球平均气候变化的关系；(3)未来极端气候情景预测等三个方面的研究还有待深人。根据以往观测记录所显示的极端气候指标不但具有长期变率，而且其年际、年代际变化也十分明显；不少学者已经注意到，未来气候增暖背景下，气候极值频率有可能增大。20世纪中后期，人们将主要研究目标集中于全球或区域平均气候的变化趋势检测，而很少专门关注于全球或区域的极端气候及其长期变化规律，因此，到目前为止，就世界范围而言，一方面，尚缺乏关于气候极值的高质量的长期观测资料(包括全球及区域性的)致使人们对各地或不同区域的ECAE及其长期变率特征还知之甚少；另一方面，从理论上对于极端气候成因机制及其模拟试验和预测模型的研究都还处于起步阶段。虽然20世纪90年代以来，不少学者已注意到平均气候变化与极端气候的关系，但其研究还缺乏系统性和深度。6

2000年许多学者发出了“关于加强极端天气气候事件长期观测变率及其未来变率预测的研究”的联合呼吁。目前，正在执行中的CLIVAR的主要任务之一就是确定气候变率的区域型态，而在一定的统计分布型条件下，极端气候异常事件的许多统计特征量(如频率，强度等)与平均气候及其变率的非线性关系已经有了相当多的理论基础(如极值分布理论，统计分布函数的熵理论，平稳过程的交叉理论等)，各种气候数值模式模拟的最新结果也表明，模拟的平均气候场及变率有相当的可靠性，在给定的初边值条件下作第二类气候预报(气候强迫敏感性试验)与观测结果已相当一致。因而，借助于优良的气候数值模式输出结果，预测各种条件期望气候情景下，出现降水、气温ECAE灾害的风险(概率)及其区域型态已具备必要的理论基础。6