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摘要 利用近50年（1960—2009年）大洼县逐月平均最高和最低气温数据，采用线性倾向估计、M-K检验和Yamamoto法分析大洼县气温变化特征及突变情况，结果表明：近50年大洼县最高气温和最低气温均呈现增温趋势，最低气温的增温趋势明显高于最高气温。最高和最低气温均表现为冬季增温最强，春季次强，夏季最弱，秋季次弱。近50年大洼县年平均、最高、最低气温变化分为2个阶段，偏冷阶段（1960—1987年）大多数年份为负距平，其中年平均和最低气温呈波动上升趋势；增暖阶段（1988—2009年）大多数年份为正距平值，只有年平均最低气温呈缓慢的上升趋势。用M-K和Yamamoto法分别检测出最高和最低气温在20世纪80年代后期有突变。
关键词 最高气温；最低气温；非对称变化；突变；辽宁大洼；1960—2009年
中图分类号 P423.3 4 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2014）23-0268-03
Abstract Based on monthly mean maximum and minimum air temperature data of recent 50 years（1960 to 2009）in Dawa County，the methods of linear trend，Mann-Kendall test and Yamamoto were employed to study the changes and the jumping of the air temperature in Dawa County. Based on the research work above，we concluded that in recent 50 years，the annual mean maximum and minimum air temperature in Dawa County both ascended，annual mean maximum air temperature was higher than the minimum air temperature；Maximum and minimum air temperature both showed the strongest warming in winter，in spring was the second，the weakest was in summer and the second weakest was in autumn. Temperature changes was divided into two stages in Dawa County in recent 50 years：cool phase（1960 to 1987）was a negative anomaly in most years，the annual mean and minimum air temperature fluctuating ascended；warming phase（1988 to 2009）in most years were anomalies，only the annual mean minimum air temperature ascended slowly；M-K and Yamamoto methods were employed to detect the maximum and minimum air temperature mutation respectively in Dawa County in late 1980s.
Key words maximum temperature；minimum temperature；asymmetry change；abrupt change；Dawa Liaoning；1960 to 2009
在全球气候变暖的大背景下，极端天气气候事件的出现频率发生变化。政府间气候变化专门委员会（IPCC）第四次评估报告指出，过去50年中，极端天气事件特别是强降雨、高温热浪等极端事件呈现不断增多、增强的趋势，预计今后这种极端事件的出现将更加频繁[1]。在气候变化事件中，极端气候事件对人类及环境产生了重大的影响[2-6]。唐红玉等[7]研究了中国1951—2002年733个台站的月平均最高、最低气温资料，认为我国平均最高气温呈北方增暖明显、南方不明显或弱降温特征，年平均最低气温均呈增暖趋势[7-8]。孙凤华等[8]研究了东北74个代表站44年的月平均最高、最低气温分布，表明二者均呈明显的升高趋势，并且最低气温上升趋势明显高于最高气温的上升趋势，均表现为冬季增温最强，秋季最弱。区域（如中国东北、华东等地区）[9-10]及部分大城市（如北京、兰州、海口等）[11-13]的最高、最低气温的非对称变化受到极大的关注，而对小城市的最高、最低温度的变化特征未见报道。本文利用大洼县近50年的逐月平均最高和最低气温资料，研究大洼县最高和最低气温的非对称性变化特征，从而为政府部门在城市规划、经济发展方面的决策提供数据支持，也为相关城市气候研究提供参考依据。
1 资料来源与研究方法
1.1 数据来源
气象资料为国家基本站大洼站1960—2009年逐月气温资料，包括平均最高、最低气温以及月极端最高、最低气温。
1.2 研究方法
1.2.1 线性倾向估计。建立某一气候变量与其所对应的时间之间的一元线性回归方程：
■i=a bti（i=1，2，…，n）（1）
式（1）中，样本量为n，某一气候变量以xi表示，所对应的时间为ti，b为回归系数，a为回归常数。b和a可以用最小二乘法进行估计：
b=■a=■-b■（2） 式（2）中，x=■■xi，t=■■ti。
利用回归系数b与相关系数之间的关系，求出时间ti与变量xi之间的相关系数：
r=■（3）
对相关系数进行显著性检验，以判断变化趋势的显著程度，即确定显著性水平α，若| r |>ra，表明x随时间t呈显著变化，否则表明变化趋势不显著。
1.2.2 山本（Yamamoto）法和曼-肯德尔（Mann-Kendall）法（简称M-K）。此2种方法均用于气候检测。山本法是从气候信息与气候噪声2个部分来探讨突变问题的。M-K是一种非参数统计检验方法。该方法更适用于类型变量和顺序变量，对样本的分布无特定要求，结果不受少数异常值的干扰影响，计算也比较简便。本文用DPS数据处理系统软件进行M-K检验和山本检验[14-15]。
2 结果与分析
2.1 年平均、最高、最低气温时间序列的年、季变化特征
图1为大洼县1960—2009年近50年的逐年平均、最高、最低气温变化曲线。从图1可以看出，大洼县年平均、最高、最低气温存在非常一致的线性变化趋势，年平均、最高、最低气温均缓慢上升。分别对大洼县年平均、最高、最低温度序列进行线性回归分析，通过斜率计算其增温率，年平均气温为0.323 ℃/10年，最高气温为0.140 ℃/10年，最低气温为0.450 ℃/10年。其中最低气温的增温幅度较大，最高气温的增温幅度变化较小，两者的增温率相差3倍，说明夜间气温有较强的增温趋势，白天有较弱的增温趋势，温度日较差在逐渐缩小。
大洼县最高气温和最低气温的四季与全年平均变化趋势见表1。从表1可以看出，不同季节最高、最低气温的变化趋势不同。每个季节最低气温的增温率均明显高于同季最高气温的增温率。只有夏季最高气温的气候倾向率为负值，其他季节最高气温的气候倾向率均为正值。所有季节最低气温的气候倾向率均为正值。各个季节的增温幅度不同，二者都是冬季增温最强，春季次强，夏季最弱，秋季次弱。
由此可见，近50年来大洼县最高、最低气温呈非对称性增长，即增温主要发生在夜间，白天增温趋势较弱。从各个季节最低气温和最高气温气候倾向率差值可以看出，冬季日较差减小最为明显，其次是春节和秋季，夏季日较差变化最不明显。
2.2 年平均、最高、最低气温时间序列阶段性变化
从图2可以看出，近50年来大洼县的年平均、最高、最低气温变化可以分为2个阶段。1960—1987年是偏冷阶段，在此期间，大多数年份为负距平值，年平均气温线性倾向值是0.129 ℃/10年（n=28，r=0.206 7），年平均最高气温线性倾向值是-0.117 ℃/10年（n=28，r=0.161 2），年平均最低气温线性倾向值是0.307 ℃/10年（n=28，r=0.494 1，α=0.05），其中年平均气温和最低气温呈波动上升趋势；1988—2009年是增暖阶段，期间大多数年份为正距平值，年平均气温线性倾向值为-0.027 ℃/10年（n=22，r=0.038 7），年平均最高气温线性倾向值是-0.209 ℃/10年（n=22，r=0.268 1），年平均最低气温线性倾向值是0.116 ℃/10年（n=22，r=0.163 1），在此阶段只有年平均最低气温缓慢上升。50年中，大洼县年平均气温最大正距平值（1.3 ℃）出现在1998年和2007年，最小距平值（-1.8 ℃）出现在1969年，其差值为3.1 ℃；年平均最高气温最大距平值出现在1989年、1998年和2007年，最小距平值（-1.7 ℃）出现在1969年，差值为2.7 ℃；年平均最低气温最大距平值（1.6 ℃）出现在2004年，最小距平值（-1.8 ℃）出现在1969年，差值为3.4 ℃。
2.3 最高、最低气温的突变检验
近50年洼县平均最高气温M-K检验曲线如图3所示，UB和UF是关于温度序列的统计量，其中UB为虚线，UF为实线，临界值范围用点线表示。从图3可以看出，在α=0.01的显著性水平下，临界值范围为±2.5。M-K法检测出1986年为突变年份，结合累积距平分析结果，可以确定大洼县的年平均气温在1986年发生了突变增温，比较其前、后10年的平均值，增温幅度为0.84 ℃。1996年以后UF曲线超过临界值并且持续上升，说明1996年以后，大洼县气温有明显的增暖趋势。用Yamamoto法检验大洼县年平均最高气温无突变。用M-K法检验大洼县年平均最低气温无突变。用Yamamoto法检验大洼县年平均最低气温，显示在20世纪80年代末期大洼县年平均最低气温出现强突变（图4）。
3 结论与讨论
（1）大洼县最低气温的增温幅度较大，最高气温的增温幅度变化较小，说明夜间气温有较强的增温趋势，白天有较弱的增温趋势，温度日较差在逐渐缩小。
（2）大洼县各个季节平均最高和最低气温的增温幅度不同，均是冬季增温最强，春季次强，夏季最弱，秋季次弱。
（3）1960—2009年大洼县年平均气温、最高气温、最低气温的变化情况可以划分为2个阶段：一是偏冷阶段（1960—1987年），大多数年份为负距平，其中年平均和最低气温呈波动上升趋势；二是增暖阶段（1988—2009年），期间大多数年份为正距平值，只有年平均最低气温呈缓慢的上升趋势。
（4）M-K法检测结果表明，1986年为大洼县年平均最高气温的突变年份，1996年以后，大洼县年平均最高气温有明显的增暖趋势；Yamamoto法检测则无突变。用Yamamoto法检验大洼县年平均最低气温，显示为20世纪80年代末期大洼县年平均最低气温出现强突变，用M-K法检测则无突变。
4 参考文献
[1] IPCC.Climate change 2007：the physical science basis[M].Cambridge：Cambridge University Press，2007. [2] FAN H，SAILOR D J.Modeling the impacts of anthropogenic heating on the urban climate of Philadelphia：a comparison of implementations in two PBL schemes[J].Atmospheric Environment，2005（39）：73-84.
[3] 孙力，安刚.北太平洋海温异常对中国东北地区旱涝的影响[J].气象学报，2003，61（3）：346-353.
[4] 孙德祥，董安祥，邓振镛.中国西北近43年气候变化及其对农业生产的影响[J].干旱地区农业研究，2005，23（2）：195-200.
[5] 魏瑞江，张文宗.异常气候下极端天气事件对河北省农业的影响[J].干旱区资源与环境，2007，21（11）：35-38.
[6] 李亚滨，尹真花.近年来黑龙江主要极端天气气候事件及其影响[J].黑龙江气象，2002（3）：30-31.
[7] 唐红玉，翟盘茂，王振宇.1951—2002年中国平均最高、最低气温及日较差变化[J].气候与环境研究，2005，10（4）：728-734.
[8] 孙凤华，袁健，关颖.东北地区最高、最低温度非对称变化的季节演变特征[J].地理科学，2008，28（4）：532-535.
[9] 周伟东，朱浩华，史军.华东地区最高最低气温时空变化特征[J].气象与环境科学，2009，32（1）：16-20.
[10] 王凯，陈正洪，刘可群.华中区域1960—2005年平均最高、最低气温及气温日较差的变化特征[J].气候与环境研究，2010，15（4）：418-423.
[11] 谢庄，曹鸿兴.北京最高、最低气温的非对称变化[J].气象学报，1996，54（4）：501-507.
[12] 林纾，吴红.兰州最高最低气温的非对称变化[J].气象科技，2004，32（6）：444-449.
[13] 郑艳，张永领，吴胜安.海口市气温变化及最高最低气温的非对称变化[J].气象，2005，31（7）：28-31.
[14] 魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术[M].北京：气象出版社，2007：37-63.
[15] 符淙斌，王强.气候突变的定义和检测方法[J].大气科学，1992，16（4）：482-493.
关键词 最高气温；最低气温；非对称变化；突变；辽宁大洼；1960—2009年
中图分类号 P423.3 4 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2014）23-0268-03
Abstract Based on monthly mean maximum and minimum air temperature data of recent 50 years（1960 to 2009）in Dawa County，the methods of linear trend，Mann-Kendall test and Yamamoto were employed to study the changes and the jumping of the air temperature in Dawa County. Based on the research work above，we concluded that in recent 50 years，the annual mean maximum and minimum air temperature in Dawa County both ascended，annual mean maximum air temperature was higher than the minimum air temperature；Maximum and minimum air temperature both showed the strongest warming in winter，in spring was the second，the weakest was in summer and the second weakest was in autumn. Temperature changes was divided into two stages in Dawa County in recent 50 years：cool phase（1960 to 1987）was a negative anomaly in most years，the annual mean and minimum air temperature fluctuating ascended；warming phase（1988 to 2009）in most years were anomalies，only the annual mean minimum air temperature ascended slowly；M-K and Yamamoto methods were employed to detect the maximum and minimum air temperature mutation respectively in Dawa County in late 1980s.
Key words maximum temperature；minimum temperature；asymmetry change；abrupt change；Dawa Liaoning；1960 to 2009
在全球气候变暖的大背景下，极端天气气候事件的出现频率发生变化。政府间气候变化专门委员会（IPCC）第四次评估报告指出，过去50年中，极端天气事件特别是强降雨、高温热浪等极端事件呈现不断增多、增强的趋势，预计今后这种极端事件的出现将更加频繁[1]。在气候变化事件中，极端气候事件对人类及环境产生了重大的影响[2-6]。唐红玉等[7]研究了中国1951—2002年733个台站的月平均最高、最低气温资料，认为我国平均最高气温呈北方增暖明显、南方不明显或弱降温特征，年平均最低气温均呈增暖趋势[7-8]。孙凤华等[8]研究了东北74个代表站44年的月平均最高、最低气温分布，表明二者均呈明显的升高趋势，并且最低气温上升趋势明显高于最高气温的上升趋势，均表现为冬季增温最强，秋季最弱。区域（如中国东北、华东等地区）[9-10]及部分大城市（如北京、兰州、海口等）[11-13]的最高、最低气温的非对称变化受到极大的关注，而对小城市的最高、最低温度的变化特征未见报道。本文利用大洼县近50年的逐月平均最高和最低气温资料，研究大洼县最高和最低气温的非对称性变化特征，从而为政府部门在城市规划、经济发展方面的决策提供数据支持，也为相关城市气候研究提供参考依据。
1 资料来源与研究方法
1.1 数据来源
气象资料为国家基本站大洼站1960—2009年逐月气温资料，包括平均最高、最低气温以及月极端最高、最低气温。
1.2 研究方法
1.2.1 线性倾向估计。建立某一气候变量与其所对应的时间之间的一元线性回归方程：
■i=a bti（i=1，2，…，n）（1）
式（1）中，样本量为n，某一气候变量以xi表示，所对应的时间为ti，b为回归系数，a为回归常数。b和a可以用最小二乘法进行估计：
b=■a=■-b■（2） 式（2）中，x=■■xi，t=■■ti。
利用回归系数b与相关系数之间的关系，求出时间ti与变量xi之间的相关系数：
r=■（3）
对相关系数进行显著性检验，以判断变化趋势的显著程度，即确定显著性水平α，若| r |>ra，表明x随时间t呈显著变化，否则表明变化趋势不显著。
1.2.2 山本（Yamamoto）法和曼-肯德尔（Mann-Kendall）法（简称M-K）。此2种方法均用于气候检测。山本法是从气候信息与气候噪声2个部分来探讨突变问题的。M-K是一种非参数统计检验方法。该方法更适用于类型变量和顺序变量，对样本的分布无特定要求，结果不受少数异常值的干扰影响，计算也比较简便。本文用DPS数据处理系统软件进行M-K检验和山本检验[14-15]。
2 结果与分析
2.1 年平均、最高、最低气温时间序列的年、季变化特征
图1为大洼县1960—2009年近50年的逐年平均、最高、最低气温变化曲线。从图1可以看出，大洼县年平均、最高、最低气温存在非常一致的线性变化趋势，年平均、最高、最低气温均缓慢上升。分别对大洼县年平均、最高、最低温度序列进行线性回归分析，通过斜率计算其增温率，年平均气温为0.323 ℃/10年，最高气温为0.140 ℃/10年，最低气温为0.450 ℃/10年。其中最低气温的增温幅度较大，最高气温的增温幅度变化较小，两者的增温率相差3倍，说明夜间气温有较强的增温趋势，白天有较弱的增温趋势，温度日较差在逐渐缩小。
大洼县最高气温和最低气温的四季与全年平均变化趋势见表1。从表1可以看出，不同季节最高、最低气温的变化趋势不同。每个季节最低气温的增温率均明显高于同季最高气温的增温率。只有夏季最高气温的气候倾向率为负值，其他季节最高气温的气候倾向率均为正值。所有季节最低气温的气候倾向率均为正值。各个季节的增温幅度不同，二者都是冬季增温最强，春季次强，夏季最弱，秋季次弱。
由此可见，近50年来大洼县最高、最低气温呈非对称性增长，即增温主要发生在夜间，白天增温趋势较弱。从各个季节最低气温和最高气温气候倾向率差值可以看出，冬季日较差减小最为明显，其次是春节和秋季，夏季日较差变化最不明显。
2.2 年平均、最高、最低气温时间序列阶段性变化
从图2可以看出，近50年来大洼县的年平均、最高、最低气温变化可以分为2个阶段。1960—1987年是偏冷阶段，在此期间，大多数年份为负距平值，年平均气温线性倾向值是0.129 ℃/10年（n=28，r=0.206 7），年平均最高气温线性倾向值是-0.117 ℃/10年（n=28，r=0.161 2），年平均最低气温线性倾向值是0.307 ℃/10年（n=28，r=0.494 1，α=0.05），其中年平均气温和最低气温呈波动上升趋势；1988—2009年是增暖阶段，期间大多数年份为正距平值，年平均气温线性倾向值为-0.027 ℃/10年（n=22，r=0.038 7），年平均最高气温线性倾向值是-0.209 ℃/10年（n=22，r=0.268 1），年平均最低气温线性倾向值是0.116 ℃/10年（n=22，r=0.163 1），在此阶段只有年平均最低气温缓慢上升。50年中，大洼县年平均气温最大正距平值（1.3 ℃）出现在1998年和2007年，最小距平值（-1.8 ℃）出现在1969年，其差值为3.1 ℃；年平均最高气温最大距平值出现在1989年、1998年和2007年，最小距平值（-1.7 ℃）出现在1969年，差值为2.7 ℃；年平均最低气温最大距平值（1.6 ℃）出现在2004年，最小距平值（-1.8 ℃）出现在1969年，差值为3.4 ℃。
2.3 最高、最低气温的突变检验
近50年洼县平均最高气温M-K检验曲线如图3所示，UB和UF是关于温度序列的统计量，其中UB为虚线，UF为实线，临界值范围用点线表示。从图3可以看出，在α=0.01的显著性水平下，临界值范围为±2.5。M-K法检测出1986年为突变年份，结合累积距平分析结果，可以确定大洼县的年平均气温在1986年发生了突变增温，比较其前、后10年的平均值，增温幅度为0.84 ℃。1996年以后UF曲线超过临界值并且持续上升，说明1996年以后，大洼县气温有明显的增暖趋势。用Yamamoto法检验大洼县年平均最高气温无突变。用M-K法检验大洼县年平均最低气温无突变。用Yamamoto法检验大洼县年平均最低气温，显示在20世纪80年代末期大洼县年平均最低气温出现强突变（图4）。
3 结论与讨论
（1）大洼县最低气温的增温幅度较大，最高气温的增温幅度变化较小，说明夜间气温有较强的增温趋势，白天有较弱的增温趋势，温度日较差在逐渐缩小。
（2）大洼县各个季节平均最高和最低气温的增温幅度不同，均是冬季增温最强，春季次强，夏季最弱，秋季次弱。
（3）1960—2009年大洼县年平均气温、最高气温、最低气温的变化情况可以划分为2个阶段：一是偏冷阶段（1960—1987年），大多数年份为负距平，其中年平均和最低气温呈波动上升趋势；二是增暖阶段（1988—2009年），期间大多数年份为正距平值，只有年平均最低气温呈缓慢的上升趋势。
（4）M-K法检测结果表明，1986年为大洼县年平均最高气温的突变年份，1996年以后，大洼县年平均最高气温有明显的增暖趋势；Yamamoto法检测则无突变。用Yamamoto法检验大洼县年平均最低气温，显示为20世纪80年代末期大洼县年平均最低气温出现强突变，用M-K法检测则无突变。
4 参考文献
[1] IPCC.Climate change 2007：the physical science basis[M].Cambridge：Cambridge University Press，2007. [2] FAN H，SAILOR D J.Modeling the impacts of anthropogenic heating on the urban climate of Philadelphia：a comparison of implementations in two PBL schemes[J].Atmospheric Environment，2005（39）：73-84.
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[4] 孙德祥，董安祥，邓振镛.中国西北近43年气候变化及其对农业生产的影响[J].干旱地区农业研究，2005，23（2）：195-200.
[5] 魏瑞江，张文宗.异常气候下极端天气事件对河北省农业的影响[J].干旱区资源与环境，2007，21（11）：35-38.
[6] 李亚滨，尹真花.近年来黑龙江主要极端天气气候事件及其影响[J].黑龙江气象，2002（3）：30-31.
[7] 唐红玉，翟盘茂，王振宇.1951—2002年中国平均最高、最低气温及日较差变化[J].气候与环境研究，2005，10（4）：728-734.
[8] 孙凤华，袁健，关颖.东北地区最高、最低温度非对称变化的季节演变特征[J].地理科学，2008，28（4）：532-535.
[9] 周伟东，朱浩华，史军.华东地区最高最低气温时空变化特征[J].气象与环境科学，2009，32（1）：16-20.
[10] 王凯，陈正洪，刘可群.华中区域1960—2005年平均最高、最低气温及气温日较差的变化特征[J].气候与环境研究，2010，15（4）：418-423.
[11] 谢庄，曹鸿兴.北京最高、最低气温的非对称变化[J].气象学报，1996，54（4）：501-507.
[12] 林纾，吴红.兰州最高最低气温的非对称变化[J].气象科技，2004，32（6）：444-449.
[13] 郑艳，张永领，吴胜安.海口市气温变化及最高最低气温的非对称变化[J].气象，2005，31（7）：28-31.
[14] 魏凤英.现代气候统计诊断与预测技术[M].北京：气象出版社，2007：37-63.
[15] 符淙斌，王强.气候突变的定义和检测方法[J].大气科学，1992，16（4）：482-493.