張英娟 高 輝 丁 婷 王 冀
1 北京市氣候中心,北京 100089 2 國家氣候中心,北京 100081
提 要: 基于2008—2021年夏季19個國家級氣象觀測站逐小時最高氣溫觀測資料,分析了北京高溫時長的空間分布和年代際、季節(jié)內(nèi)及日內(nèi)等多時間尺度變化特征。研究結(jié)果表明,受地形和城市熱島效應(yīng)等因素綜合影響,北京夏季高溫日數(shù)和高溫時長呈現(xiàn)出中心城區(qū)及以南多、西部和北部少的特征;其中海淀、豐臺和昌平是北京高溫最集中的地區(qū)。在季節(jié)內(nèi)尺度上,北京高溫時長多的時段主要集中在6月中旬后期至7月中旬前期,也即華北雨季開始之前的時段;其中7月上旬是北京高溫最集中的旬。日內(nèi)尺度上,北京高溫過程出現(xiàn)在09—21時,14—17時尤為集中。文章還基于線性回歸擬合了最高氣溫和高溫時長的對應(yīng)關(guān)系,擬合結(jié)果和實(shí)際觀測相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.82。對北京地區(qū)而言,在35℃高溫閾值基礎(chǔ)上,最高氣溫每升高1℃,相應(yīng)的高溫時長約增加1.7 h。北京高溫時長同樣表現(xiàn)出明顯的年代際變化特征。后一時段(2015—2021年)與前一時段(2008—2014年)的差值分析表明,夏季累計高溫時長的差值分布和高溫時長的氣候態(tài)空間分布顯著不同,年代際差值大值區(qū)并非位于高溫日和高溫時長中心。在后一時段北京高溫時長在11—19時范圍內(nèi)均呈一致性增多,意味著后一時段日內(nèi)高溫時長增多,也即高溫開始時間提早結(jié)束滯后。
高溫?zé)崂耸窍募咀畛R姷母哂绊懱鞖狻夂蜃兣尘跋?高溫?zé)崂思捌溲苌母珊?、火險等次生災(zāi)害頻頻發(fā)生。IPCC第五次評估報告指出,全球大部分陸地極端最高氣溫顯著上升,歐洲、澳大利亞和亞洲大部分地區(qū)的熱浪頻次有增加趨勢(IPCC,2013)。之后SR1.5特別報告和IPCC第六次評估報告先后驗(yàn)證了這一趨勢并指出極端高溫事件將進(jìn)一步增多(Hoegh-Guldberg et al,2018;Seneviratne et al,2021)。我國亦是高溫災(zāi)害頻發(fā)國家(翟盤茂和潘曉華,2003),近年來高溫災(zāi)害同樣造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失,并引起了中國學(xué)者的廣泛關(guān)注。如2013年南方破紀(jì)錄持續(xù)高溫(孫建奇,2014;Sun,2014;鄒海波等,2015;彭京備等,2016;楊涵洧和封國林,2016),2016年長江中下游出梅后急轉(zhuǎn)高溫(Ding et al,2018),2017年盛夏江南極端高溫(Zhang et al,2021),2019年云南持續(xù)性高溫(馬雙梅等,2021),2022年盛夏長江流域破紀(jì)錄高溫(Jiang et al, 2023;Ma and Yuan, 2023;章大全等,2023a;2023b)。研究還表明,我國8種主要?dú)庀鬄?zāi)害中,高溫?zé)崂说奈磥盹L(fēng)險在所有區(qū)域均偏高(秦大河,2015)。
在空間上,我國高溫日數(shù)有兩個高值中心,其中氣候態(tài)年高溫日數(shù)在30 d以上的西部高溫區(qū)位于新疆吐魯番盆地和內(nèi)蒙古西部,屬于典型的沙漠性高溫;東部高溫區(qū)位于江南地區(qū),主要集中在浙江南部、福建、江西南部、湖南東部等地,屬于季風(fēng)性高溫(聶羽等,2018;鄭國光,2019;Ding et al,2019)。EOF等統(tǒng)計分析結(jié)果顯示,即使在南方地區(qū)也存在兩種分布模態(tài),分別是江淮型和江南華南型(袁媛等,2018)。相比于南方,對黃淮及其以北地區(qū)的高溫研究相對較少,尤其是華北地區(qū)。和南方高溫集中于雨季尤其是梅雨結(jié)束后的盛夏時段不同,北方高溫更多發(fā)生于雨季開始前的6月至7月初(Ding et al,2019)。
京津冀地區(qū)作為我國政治、經(jīng)濟(jì)和文化中心,其高溫事件特征和影響近年來更是受到較多關(guān)注。一方面,在全球變暖和城市熱島效應(yīng)等因素共同作用下,京津冀持續(xù)性高溫事件快速增多和提前(劉偉東等,2016)。如2017年京津冀5月中旬發(fā)生了近七十年來最早的高溫天氣(張夕迪和孫軍,2017),2018年京津冀等地破紀(jì)錄高溫導(dǎo)致該年為有完整氣象記錄以來最炎熱的夏季(Ding et al,2019)。統(tǒng)計還表明,近二十年京津冀高溫日數(shù)相比之前增多了20%。另一方面,高溫在京津冀地區(qū)有著相對更廣泛的跨行業(yè)影響。除對農(nóng)業(yè)、電力、人體健康等行業(yè)有顯著影響外,夏季持續(xù)高溫也是導(dǎo)致近地面臭氧濃度增大進(jìn)而造成嚴(yán)重大氣污染的最主要天氣因素之一(Ma et al,2019)。正因?yàn)槿绱?夏季京津冀及其周邊高溫誘發(fā)臭氧污染已成為“十四五”大氣污染防治專項規(guī)劃的重點(diǎn)治理內(nèi)容。
施洪波(2011)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),1960—2008年期間京津冀夏季高溫日數(shù)在時間變化上以年代際波動為主,無顯著的線性變化趨勢。但基于最新資料,林愛蘭等(2021)指出華北的高溫線性趨勢僅次于華南,這意味著華北高溫在近十年快速增多。除年代際波動和線性趨勢外,華北高溫異常還表現(xiàn)出明顯的年際尺度的變率,如2018年我國經(jīng)歷了最炎熱的夏季,無論是最高氣溫、平均氣溫還是最低氣溫均為1961年以來之最,其中北方地區(qū)尤其是華北地區(qū)氣溫在季節(jié)內(nèi)和年際尺度上呈現(xiàn)與全國平均的一致性變化,表明其對全國破紀(jì)錄熱夏的貢獻(xiàn)最大(Ding et al,2019)。
對京津冀地區(qū)小時級甚至分鐘級的短歷時降水、風(fēng)速和局地環(huán)流氣候特征的研究已開展多年。降水方面,李建等(2008)揭示出北京夏季降水量和降水頻次均以午后至次日清晨為高值區(qū),中午前后達(dá)到最低值(吳正華,1993;李琛等,2015;熊明明等,2016;王彬雁等,2015;梁蘇潔等,2018;趙瑋等,2022)??臻g分布上,夏季總降水小時數(shù)明顯高值中心在北部山區(qū)和城區(qū)以西山區(qū),小時雨強(qiáng)以東北部、城區(qū)為高值中心并自東向西趨勢遞減(劉偉東等,2014;熊明明等,2016)。北京總降水量呈顯著減少趨勢(梁蘇潔等,2018),一方面這種減少趨勢主要由弱降水和中等強(qiáng)度降水顯著減少引起,強(qiáng)降水沒有表現(xiàn)出明顯的增多或減少趨勢(袁宇鋒等,2017)。另一方面,短持續(xù)性降水總量逐步增多,而長持續(xù)性降水總量卻大幅減少(李建等,2008)。環(huán)流方面,受山谷風(fēng)和城市熱島環(huán)流的共同影響,風(fēng)速主要沿地形梯度分布。季節(jié)分布上以夏季為最大,冬季為最小(鄭祚芳等,2018)。年代際尺度上,受城市化影響,北京各季節(jié)風(fēng)速都呈下降趨勢,冬季尤其明顯(Miao et al,2009;Li et al,2011;竇晶晶等,2014)。環(huán)流分型結(jié)果表明,北京反氣旋型、氣旋型和西南平直型環(huán)流可占總環(huán)流型的近一半,是主導(dǎo)型環(huán)流,其中前兩者的頻次均呈逐年上升趨勢。不同環(huán)流型控制下,北京冬、夏季天氣有明顯差異(周榮衛(wèi)等,2010)。此外,城市效應(yīng)對北京近地面濕度亦有顯著影響(竇晶晶等,2014)。北京上述氣候的變化趨勢有顯著的大尺度背景。竇以文等(2018)基于均一化觀測序列對京津冀地區(qū)氣候變化格局分析結(jié)果表明,1960—2015年京津冀呈現(xiàn)出年平均氣溫顯著上升、降水和風(fēng)速減少的年代際變化特征。上述研究從不同方面揭示了京津冀降水、風(fēng)速和局地環(huán)流的精密特征,為氣象保障提供了精細(xì)化服務(wù)。
和降水、風(fēng)場相比,早期對高溫的業(yè)務(wù)監(jiān)測和科學(xué)研究仍以日最高氣溫和高溫日數(shù)為主,近年來利用高溫小時資料對北京地區(qū)進(jìn)行長時間序列的研究已取得一些進(jìn)展,如氣溫日變化特征的城郊差異及其季節(jié)變化(楊萍等,2013),熱島強(qiáng)度的空間分布及城市化對北京或京津冀的影響(Yan et al,2010;Yang et al,2013;Wang et al,2022),以及考慮不同測站的北京增溫幅度(Li and Yan,2010)等。但大量的個例表明,在同樣的最高氣溫下,高溫小時數(shù)會有明顯差異。例如,2009年7月20日和2014年7月10日海淀站的最高氣溫均為37.1℃,但高溫時數(shù)分別為3 h 和8 h,顯然這兩種情況下高溫的影響尤其是對戶外生活和工作影響差異極大。隨著重大活動的增加,社會對高溫發(fā)生時長及時段等精細(xì)化的服務(wù)需求也越來越高,因此有必要基于更高時間分辨率的資料開展北京高溫的精細(xì)化特征分析。本文從空間分布及不同時間尺度分析了北京高溫時長的精細(xì)化變化特征,對比了近七年和前七年的變化差異,并討論了高溫時長和最高氣溫之間的線性關(guān)系,可為今后北京夏季重大活動的高溫時長延伸期預(yù)測提供一定的基礎(chǔ)信息。
選取北京市氣象局氣象數(shù)據(jù)中心提供的20個國家級氣象觀測站6月1日01時至8月31日24時逐小時最高氣溫觀測資料。其中,通州站由于在2016年發(fā)生動遷,因此下文分析中去掉了該站,也即針對北京19個測站開展分析,測站空間分布見圖1。根據(jù)張志富等(2013)對歷史數(shù)據(jù)質(zhì)量控制分析的統(tǒng)計,國家級氣象觀測站小時氣溫準(zhǔn)確率為99.82%,表明現(xiàn)有的氣溫質(zhì)量控制系統(tǒng)設(shè)計合理,具有可用性。本文最高氣溫自動觀測資料通過了北京氣象數(shù)據(jù)中心開展的氣候極值檢驗(yàn)、單站極值檢驗(yàn)以及數(shù)據(jù)一致性檢驗(yàn)等質(zhì)量控制,具有較好的代表性。和傳統(tǒng)的平均氣溫觀測相比,我國小時最高氣溫精密化自動監(jiān)測開展較晚。北京各測站人工觀測資料每日僅有4次,不能滿足本文研究需要,而各測站自動觀測時間差異較大。北京市自1997年開始組建自動站觀測網(wǎng),部分測站陸續(xù)有小時自動觀測資料,但早期資料監(jiān)測并不連續(xù),經(jīng)過多年的擴(kuò)建和完善,從2008年開始才有資料齊全的連續(xù)自動監(jiān)測資料。楊萍等(2011;2013)對北京地區(qū)自動氣象站氣溫觀測資料開展了資料評估,指出1998—2009年整個時段內(nèi)均存在連續(xù)小時觀測的極少(僅有4個站);2000年之前,北京地區(qū)正常運(yùn)行的自動站主要集中在海淀、朝陽等主城區(qū)。綜合上述事實(shí)和研究結(jié)論,本文選用2008—2021年時段開展分析。文中所用時間均為北京時。
注:灰色三角給出海拔100 m以上站點(diǎn)高度示意。圖1 2008—2021年夏季北京平均的(a)高溫日數(shù)和(b)高溫時長Fig.1 (a) The high temperature days and (b) high temperature hours in Beijing during the summers of 2008-2021
根據(jù)中國氣象局高溫監(jiān)測和預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)及各類行業(yè)規(guī)范(中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局和中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會,2013;中國氣象局,2014;2015;2021),本文取日最高氣溫超過35℃作為一個高溫日,一日之中小時最高氣溫超過35℃的累計時數(shù)為該日高溫時長。由于小時氣溫資料時段較短,因此在分析高溫年代際變化特征時,用2015—2021年和2008—2014年各七年差值近似表征。
受地形和城市熱島效應(yīng)等因素綜合影響,北京各站高溫日數(shù)空間分布差異較大。圖1a給出了19個測站2008—2021年夏季平均高溫日數(shù)。整體上看,高溫日數(shù)高值中心區(qū)域位于城區(qū),昌平、石景山、豐臺、海淀、朝陽和順義均可達(dá)12 d以上,最多為海淀站,達(dá)14.6 d;北京南部高溫日數(shù)約為9~12 d,北京西部及北部山區(qū)則不足9 d。圖中可以明顯看出,城市地區(qū)高溫日數(shù)明顯高于周邊市郊。造成這種差異的主要原因,一方面是高溫日數(shù)與地形尤其是海拔高度有密切聯(lián)系。西北部為海拔較高的山區(qū),由于氣溫隨高度增高而遞減(約為0.6℃·100 m-1),因此在海拔超過500 m的測站高溫日數(shù)相對偏少,其中北京海拔高度最高的佛爺頂站(1224.7 m)研究時段內(nèi)從未出現(xiàn)高溫天氣。但同時需要指出的是,地形對高溫的影響也會受到其他因素的調(diào)制。例如,從圖1a可知,齋堂與霞云嶺均地處山區(qū),海拔高度相近,研究時段內(nèi)兩個站夏季平均最高氣溫分別為30.2℃和29.4℃,但兩個站夏季平均高溫日數(shù)分別為8.4 d和2.6 d,相差近3倍。另一方面,隨著城市化進(jìn)程的加快,城市面積加速擴(kuò)張,城市熱島效應(yīng)更為顯著,對高溫強(qiáng)度起到了加劇作用(張雷等,2020)。從空間分布上,北京中央商務(wù)區(qū)氣溫平均高于周邊約0.64℃(程志剛等,2018)。從時間上,1990年以來北京城市熱島面積一直呈現(xiàn)明顯的上升趨勢,強(qiáng)度不斷增強(qiáng),平均每10年增加0.32℃(王冀和袁馮,2019)。
圖1b給出了19個測站2008—2021年平均夏季高溫時長空間分布。與高溫日數(shù)分布相似,高溫時長也呈現(xiàn)出中心城區(qū)及以南多、西部和北部少的特征。城區(qū)的昌平、海淀和豐臺平均高溫時長超過60 h,東南部平原地區(qū)時長在50 h左右,北部和西部山區(qū)大多在5~30 h。對比圖1a和1b還可以看出,每一個高溫日的平均高溫持續(xù)時長在各站的空間差異性較小。除佛爺頂外,其他18個站高溫持續(xù)時長約為3.3 h(湯河口)~5.0 h(大興)。本文同時分析了北京各站持續(xù)高溫的平均小時時長和最大時長(圖略)。除山區(qū)測站外,大部分臺站研究時段內(nèi)連續(xù)最大高溫時長都可超過10 h。平均而言,每個高溫日高溫時長在1~6 h,持續(xù)7~8 h的僅約占整個高溫日數(shù)的10%左右,超過8 h的更少。對比圖1a和1b可以看出城市化和熱島效應(yīng)對北京高溫日數(shù)和時長具有明顯影響(Yan et al,2010;楊萍等,2013;Yang et al,2013;Wang et al,2022)。
為進(jìn)一步分析北京夏季高溫的季節(jié)內(nèi)變化特征,圖2給出了2008—2021年19個站平均的6—8月逐日累計高溫日數(shù)、高溫時長及雨量的演變。可以看出,在氣候態(tài)上高溫日數(shù)和高溫時長變化趨勢基本一致,均呈現(xiàn)明顯的階段性波動。高溫日數(shù)偏多的時段主要集中在6月中旬后期至7月中旬前期。結(jié)合逐日雨量的季節(jié)內(nèi)變化可知,這一時段正是華北雨季開始之前的高溫時段(Ding et al,2019)。需要指出的是,6月上旬至中旬前期,這一時段雖然也在華北雨季之前,但由于前期基礎(chǔ)氣溫較低,因此這一時段高溫日數(shù)并不多。7月上旬是北京高溫最集中的旬,無論是高溫日數(shù)還是高溫小時數(shù)均為一年之中最強(qiáng)。7月中旬后期開始,北京高溫日數(shù)和時長均呈現(xiàn)“多-少-多-少”的波動性變化特征,但峰值較之前明顯下降,這和雨季期間的雨日密切相關(guān)??梢钥吹?在強(qiáng)降水多的時段,高溫日數(shù)、時長均由多轉(zhuǎn)少,反之,降水少的時段高溫活躍;即,二者呈反位相變化關(guān)系。但也需要指出,個別日期也存在雨量多、高溫日數(shù)及時長反而偏多的情況,即所謂的“雨熱同期”現(xiàn)象。8月下旬開始,受最高氣溫年循環(huán)影響,北京的高溫衰退明顯,高溫期趨于結(jié)束。
圖2 2008—2021年夏季北京累計高溫日數(shù)(深色直方圖)、高溫時長(淺色直方圖)及雨量(圓點(diǎn),僅給出4 mm以上)的逐日變化Fig.2 Daily variation of accumulated high temperature days (dark grey histogram), high temperature hours (light grey histogram) and rainfall >4 mm (dot) in Beijing during the summers of 2008-2021
前面給出的是北京地區(qū)夏季高溫的日變化。為進(jìn)一步揭示其日內(nèi)變化的精細(xì)特征,分別對各站2008—2021年夏季各時次累計高溫時長進(jìn)行統(tǒng)計(圖3)。白天地面將接收到的太陽輻射熱量通過輻射、對流等方式傳遞給大氣,通常14—15時左右氣溫升高達(dá)到一日之內(nèi)最高值,之后太陽輻射減弱,氣溫隨之減弱。由圖3可以看出,高溫過程主要出現(xiàn)在09—21時。09時開始,隨著氣溫的升高,高溫時長逐漸增加,12時前各站累計高溫時長不足60 h,之后隨著太陽輻射增強(qiáng),高溫時長迅速增長,13時城區(qū)累計高溫時長在60~80 h,累計高溫時長達(dá)120 h以上的時段主要出現(xiàn)在14—17時,其中15—16時高溫時長達(dá)到峰值。北京各站最高氣溫發(fā)生的時段概率分布(圖略)和圖3的分布基本一致,高溫主要發(fā)生在14—17時,這 4個時次占據(jù)94%。同時可以看到,西部和北部山區(qū)各時次高溫時長均低于90 h。時長達(dá)120 h以上區(qū)域主要位于主城區(qū),即城市熱島明顯的地區(qū),這與圖1結(jié)論一致。
注:黃、紅和棕色分別表示時長90~119、120~149和150 h以上。圖3 2008—2021年夏季北京各測站各時次累計高溫時長(單位:h)Fig.3 Hourly variation of accumulated high temperature hours (unit: h) at each station in Beijing during the summers of 2008-2021
一般認(rèn)為,日最高氣溫越高,該日高溫時長越長。但在之前的相關(guān)研究中,均未揭示二者之間的對應(yīng)關(guān)系。為進(jìn)一步分析北京夏季最高氣溫與高溫時長的變化規(guī)律,圖4給出了基于19個測站的二者的散點(diǎn)圖。從圖上看,散點(diǎn)的分布呈現(xiàn)出一定的線性關(guān)系。線性擬合分析表明,在35℃基礎(chǔ)上,最高氣溫每升高1℃,相應(yīng)的高溫時長約增加1.7 h。近似的線性擬合公式為:
注:直線為線性擬合線。圖4 2008—2021年夏季北京19個測站(a)最高氣溫-高溫時長散點(diǎn)圖和(b)每一個最高氣溫區(qū)間的高溫時長概率分布Fig.4 (a) Scatter plot of maximum temperature and high temperature hours, (b) the probability distribution of high temperature hours for each maximum temperature interval at each station in Beijing during the summers of 2008-2021
HHT=1.655×Tmax-55.7
式中:HHT為高溫時長,Tmax為最高氣溫。從該公式擬合的結(jié)果看,誤差在1 h之內(nèi)的樣本為52.24%,1~2 h的有34.56%,表明該線性公式可以較好表征北京高溫時長和最高氣溫之間的關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.82,通過0.001顯著性水平檢驗(yàn)。同樣試驗(yàn)了其他非線性擬合結(jié)果,所得結(jié)果近似,這里不再介紹。圖4b同時也給出夏季各高溫時段出現(xiàn)的高溫時長概率分布以便對比。不同高溫時段出現(xiàn)的主要高溫時長不同,隨著最高氣溫的增加,高溫時長呈明顯增加趨勢。例如在35~36℃,近90%的高溫時長在1~4 h,其中1~2 h的概率超過50%。
氣候變暖背景下,全球高溫事件呈顯著的增強(qiáng)增多趨勢。即使和21世紀(jì)前10年相比,近十年我國高溫也明顯增多(Ding et al,2020;Zhang et al,2021)。由于小時高溫資料可用時段較短,為分析北京高溫時長的年代際變化特征,這里對兩個時段開展對比。圖5給出了這兩個時段夏季累計高溫時長的差值分布。從圖中可以看出,累計高溫時長的年代際變化趨勢與圖1b平均高溫時長的空間分布有顯著不同,年代際差值大值區(qū)并非位于高溫日和高溫時長中心。雖然北京大部分地區(qū)累計高溫時長增加,尤其是豐臺和平谷增加量均在200 h以上,但仍有西部山區(qū)的延慶和齋堂站高溫時長在后一時段出現(xiàn)弱減少趨勢。東北部的平谷、密云和懷柔平均高溫時長相對較少(圖1b),但后一時段增多卻異常明顯。平均高溫時長較多的石景山和昌平地區(qū),累計高溫時長增加不明顯,其中,石景山僅增加了20 h。這一結(jié)果也表明,高溫時長的變化具有很大的局地性特征。
圖5 2015—2021年和2008—2014年兩個時段北京各站夏季累計高溫時長差值Fig.5 Difference of accumulated high temperature hours between 2015-2021 and 2008-2014 at each station in Beijing
圖6給出了后一時段和前一時段北京整個夏季和逐旬(共9旬)高溫時長在日內(nèi)逐時段差值變化。結(jié)合圖3,選擇08—22時開展分析。從圖6可以看出,就整個夏季而言,高溫時長在11—19時均呈一致性增多。對比圖3,圖6的結(jié)果表明不僅午后至傍晚時段高溫時長增多,在11—12時及19時也在增多,這也表明,在后一時段不僅高溫時長有增多趨勢,也呈現(xiàn)開始早、結(jié)束晚的變化特征。但這種特征在不同旬內(nèi)的結(jié)果并不一致。對比各旬變化結(jié)果看,7月上旬、8月中旬和下旬高溫時長在后一時段有不同程度的減少,尤其是7月上旬減少最為明顯,其在13—18時減少量均超過100 h左右。這和近年來7月上旬北京降水偏多有一定關(guān)聯(lián),例如2020年和2021年7月上旬,北京均處于北方雨帶中心區(qū),日照大幅減少造成高溫日數(shù)和時長偏低(圖略)。此外,雖然夏季降溫過程目前未有業(yè)務(wù)監(jiān)測,但實(shí)況數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出,2015年6月底和7月4日均有一次較強(qiáng)的降溫過程,導(dǎo)致7月上旬整個北京地區(qū)均無高溫事件發(fā)生。
注:橫坐標(biāo)08表示08—09時,以此類推;灰色直方圖為整個夏季,曲線為各旬。圖6 2015—2021年和2008—2014年兩個時段北京高溫時長差值 Fig.6 Hourly difference variation of accumulated high temperature hours between 2015-2021 and 2008-2014 in Beijing
極端高溫可對首都社會發(fā)展和人民生活產(chǎn)生極為嚴(yán)重的影響。但目前對高溫的業(yè)務(wù)監(jiān)測和科學(xué)研究仍以日尺度最高氣溫和高溫日數(shù)為主。本文基于2008—2021年夏季19個國家級氣象觀測站逐小時最高氣溫實(shí)測資料,首次開展了北京高溫的精細(xì)化特征分析。
研究結(jié)果表明:(1)受地形和城市熱島效應(yīng)等因素綜合影響,北京各站多年平均夏季高溫日數(shù)和高溫時長空間分布差異較大,呈現(xiàn)出中心城區(qū)及以南多、西部和北部少的特征。其中海淀、豐臺和昌平3個站夏季多年平均高溫日數(shù)均可達(dá)12 d以上,多年平均高溫時長超過60 h,是北京高溫最集中的地區(qū)。(2)在季節(jié)內(nèi)尺度上,北京高溫日數(shù)偏多的時段主要集中在6月中旬后期至7月中旬前期,也即華北雨季開始之前的時段。其中7月上旬是北京高溫最集中的旬,無論是高溫日數(shù)還是高溫小時數(shù)均為一年之中最強(qiáng)。7月中旬后期至8月中旬,受雨季內(nèi)降水和日照、輻射等要素影響,北京多年平均高溫日數(shù)和時長呈現(xiàn)波動性減少變化特征。8月下旬開始高溫期趨于結(jié)束。(3)逐小時統(tǒng)計分析表明,北京高溫過程出現(xiàn)在09—21時,集中于14—17時,這一時段累計高溫時長均達(dá)120 h以上,尤其是15—16時,高溫時長達(dá)到一日之峰值。(4)之前的相關(guān)研究尚未揭示最高氣溫和高溫時長的對應(yīng)關(guān)系,本文基于線性回歸擬合了二者之間的關(guān)系。結(jié)果表明,對北京地區(qū)而言,在35℃高溫閾值基礎(chǔ)上,最高氣溫每升高1℃,相應(yīng)的高溫時長約增加1.7 h。擬合結(jié)果表明,誤差在1 h之內(nèi)的樣本為52.24%,1~2 h的有34.56%,表明該線性公式可以較好表征北京高溫時長和最高氣溫之間的關(guān)系。
北京高溫時長同樣表現(xiàn)出明顯的年代際變化特征。但由于資料時段有限,本文用研究時段后七年與前七年開展差值對比。結(jié)果表明,兩個時段夏季累計高溫時長的差值分布和高溫時長的氣候態(tài)空間特征有顯著不同,年代際差值大值區(qū)并非位于高溫日和高溫時長中心,有兩個測站高溫時長在近七年出現(xiàn)弱減少趨勢,表明高溫時長的變化具有很大的局地性。在季節(jié)內(nèi)和日內(nèi)時間尺度上,整個夏季北京多年平均高溫時長在11—19時均呈一致性增多,意味著后一時段日內(nèi)高溫時長增多,也即高溫開始時間提早、結(jié)束時間滯后,戶外高溫暴露時長增長。但這種變化特征在不同旬內(nèi)的結(jié)果并不一致,對比各旬變化結(jié)果看,7月上旬、8月中旬和下旬高溫時長在后一時段有不同程度的減少,尤其是7月上旬減少最為明顯。但因高溫資料時長所限,本文得到的年代際變化特征結(jié)果尚有一定的局限性,還需要依賴更長的資料加以驗(yàn)證。
同時,日尺度高溫時長受到哪些因素影響還需要進(jìn)一步分析。如王君等(2013)、Wang et al(2013)研究指出,1978—2008年期間,北京城市化所致城市熱島增強(qiáng)效應(yīng)對城市站點(diǎn)平均氣溫增溫趨勢的貢獻(xiàn)為10.9%,但主要體現(xiàn)為對最低氣溫增溫趨勢的貢獻(xiàn),對最高溫度影響較小。因此,大氣本身的日內(nèi)變率也可能影響到高溫的時長。這些都需要基于精細(xì)化環(huán)流資料進(jìn)一步分析。