大气环流和人类活动对中下游长江地区极端温度和极端降水的影响

《Atmospheric Research》：Influences of atmospheric circulation and human activities on extreme temperature and extreme precipitation in the Middle and Lower Yangtze River

本研究分析了1963-2019年中国长江中下游地区极端温度和降水的时空变化，利用滑动相关分析和F检验揭示气候因子与极端指标的滞后相关性，并探讨大气环流和人类活动的影响机制，发现暖极端温度和降水频率强度增加，冷极端温度减少，且山地地区变化更显著，城市化加剧了极端天气。

　　

冷梦辉|董晓华|马耀明|于丹|魏崇|彭涛|安敏|苏博

中国三峡大学水利与环境工程学院，宜昌443002，中国

摘要

极端温度（ET）和极端降水（EP）的变化对长江中下游（MLYR）的农业、生态系统和水资源安全产生了严重影响。然而，该地区ET和EP对大气环流变化和人类活动的响应以及潜在的驱动机制仍不清楚，这给ET和EP的预测带来了困难。本研究首先使用Theil-Sen中位数、Mann-Kendall检验和去趋势波动分析（DFA）来分析1963–2019年间MLYR内ET和EP指数的时空变化。然后，应用滑移相关性分析和F检验来计算典型气候因素与ET和EP之间的滞后相关性。最后，试图从大气环流和人类活动的角度识别这些变化的潜在驱动机制。结果表明，历史和未来时期，温暖（寒冷）ET指数的增加（减少）以及EP的频率和强度上升，但持续时间缩短，尤其是在山区。多种气候因素与ET和EP指数存在不同滞后时间的关联。其中，北极涛动（AO）在0、1和8年的滞后时间与霜冻日（FD0）呈负相关。ET的增加由地表热通量增强、白天云层减少、冬季东南风（SE）增强和地势高度上升驱动，而EP的增加则源于西太平洋和蒙古上空的异常反气旋加剧，这些反气旋加强了东北风，抑制了东亚夏季季风的北移，并延长了雨季。此外，城市化进一步抑制了寒冷ET，增强了温暖ET，并增加了EP，分别贡献了-17.9%、19.3%和42.9%。这些发现为应对气候变化的区域灾害预防和预测提供了更清晰的证据。

引言

全球变暖导致极端气候事件更加频繁和强烈，并改变了其持续时间（Trenberth等人，2003年），严重影响了人类生活和活动，并加剧了经济损失（Chaluvadi等人，2021年；Papalexiou和Montanari，2019年）。极端天气现象如热浪、寒潮和暴雨特别容易受到气候变化的影响；即使平均气候变量的微小变化也可能导致灾难性事件（Katz和Brown，1992年；Meehl等人，2000年）。研究表明，极端天气对生态系统、作物产量和水资源管理有直接影响（Deng等人，2019年；Liu等人，2025年；Xu等人，2025年）。过去40年中，与极端天气相关的全球经济损失增加了大约十倍（Dong等人，2023年；Zhang等人，2026b）。2001年至2010年间，有超过37万人因灾难性天气事件丧生，预计未来损失将继续增加（Willner等人，2018年）。因此，全面了解极端天气模式及其驱动因素对于改进预测、指导灾害预防和缓解以及保护生态安全至关重要。

研究人员长期以来一直在努力全面量化气候变化的影响（Bisht等人，2017年）。为了量化气候变化，气候变化检测和指数专家团队（ETCCDI）提出了极端温度（ET）和极端降水（EP）指数（Wang等人，2020年），这些指数被广泛用于描述极端气候变化特征（Li等人，2021年；Liang等人，2025年；Wu等人，2023年）。例如，Ren等人（2024年）选择了12个极端气候指数来研究三峡库区及其周边地区的极端天气事件的时空变化，而Liang等人（2025年）使用六个EP指数来监测中国西北部干旱地区的EP变化。除了全球变暖外，大规模大气环流异常的变化和人类活动也共同导致了ET和EP的变化（Davide Faranda等人，2023年；Gu等人，2023年）。从大气环流的角度来看，它调节了水分输送路径、上下层大气之间的温度结构以及区域汇聚条件，所有这些都对ET和EP的发生有重大影响（Dong等人，2020年；Zhu等人，2019年）。例如，东亚-西太平洋遥相关模式可以通过影响高层急流和副热带高压系统的位置来改变EP的区域和持续时间（An等人，2023年；Yang等人，2022年）。就人类活动而言，土地利用变化和城市化等人为过程可以改变局部辐射预算、边界层结构和地表特征，从而增强区域热不稳定性和水汽积累（O'Gorman，2015年；Wai等人，2017年），并进一步加剧ET和EP的严重性和空间范围（You等人，2010年；Zhang等人，2008年）。然而，先前的研究者很少关注大气环流异常和人类活动的变化如何影响ET和EP，这使得难以完全揭示这些变化在区域尺度上的潜在驱动机制。因此，彻底研究大气环流和人类活动在ET和EP变化中的作用对于改进区域灾害预测至关重要。

在全球变暖的背景下，ET和EP之间的同步趋势正在增加（Tang等人，2025年；Zhang等人，2026a）。典型气候因素显著影响ET和EP，并作为这些变化的可靠指标（Diffenbaugh等人，2017年；Wu等人，2022年）。目前，许多研究者已经研究了气候因素与ET和EP指数之间的联系，通常使用连续小波变换、小波相干性和皮尔逊相关性等相关性分析方法（Champagne等人，2020年；Li等人，2021年）。例如，Liu等人（2017）使用连续小波变换发现，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）和太平洋十年涛动（PDO）分别与1995–2005年期间的最大1天降水量（RX1day）在3–5年和3–6年的相对模糊共振期内呈现共振。Tong等人（2019）使用皮尔逊相关性方法发现，ENSO和北极涛动（AO）与内蒙古地区的寒冷ET指数呈负相关，与温暖ET指数呈正相关。Wu等人（2021）采用小波相干性方法发现，中国东部的EP指数与ENSO、东亚夏季季风（EASM）、AO和PDO存在多年共振期。然而，上述分析方法只能揭示变量之间的模糊共振期，无法准确识别ET和EP指数与气候因素之间的时间滞后。此外，大多数研究者仅关注研究区域内EP的变化（Donat等人，2016年；Pall等人，2006年），而ET波动也显著影响EP的可能性（Zhang等人，2013年）。因此，研究关键气候因素与ET和EP指数之间的相关性滞后时间值得更多关注。

长江中下游（MLYR）地区是中国重要的农业和经济发展区域，但也是极端气候灾害的高风险区域（Bi等人，2023年；Sun等人，2023年）。例如，1998年发生的洪水淹没了223万平方公里的农田，摧毁了近500万栋房屋，造成了高达2550亿元人民币的经济损失（Li等人，2021年）。此外，该流域还容易受到高温和干旱的影响（Sun等人，2018年；Zhang等人，2018年），最近极端天气事件的增加导致了大量人员伤亡和经济损失（Dottori等人，2018年）。许多研究表明，该地区已成为中国EP显著增加的核心区域之一（Hu等人，2015年；Zhang等人，2015年）。尽管早期的研究集中在EP的时空特征上（Ren等人，2024年；Wu等人，2021年），但对该地区ET的研究还不够充分。为了更好地理解气候变化的成因，有必要全面调查大气环流和人类活动的变化如何影响MLYR的ET和EP。

本研究基于1963–2019年间MLYR气象站的日温度和降水数据，首先使用滑移相关性方法分析了ET和EP与大气环流因素之间的长期滞后相关性。同时，本研究首次揭示了大气环流和人类活动影响ET和EP变化的机制。这些发现为预测和缓解气候变化下的区域灾害提供了理论基础。本研究的目标是：（1）系统分析ET和EP的时空演变特征、未来趋势及其相互关系；（2）在年尺度上捕捉多个典型大气环流因素与ET和EP之间的精确滞后时间；（3）从大气环流和人类活动的角度揭示ET和EP变化的潜在驱动机制。

研究区域

MLYR是中国粮食和能源生产的关键区域，位于北纬24°49′–34°20′、东经106°09′–121°90′之间，总面积约为8.0×10^5平方公里，占中国总面积的8.3%。其地形主要由平原、丘陵和山脉组成，海拔范围从-23米到3418米不等。山脉占总流域面积的约81.7%（>500米），平原占7.6%（<200米），丘陵占10.7%（200–500米）（图1）（Wu等人，2021年；Zhao等人，

方法论

本研究首先筛选了19个极端气候指数（8个ET指数和11个EP指数），并应用统计方法（Theil-Sen中位数和去趋势波动分析）来研究ET和EP指数的时空模式。随后，使用滑移相关性分析来研究气候因素与ET和EP指数之间的联系及其确切的滞后时间。最后，利用ERA5数据和土地利用数据，本研究探讨了大气环流的影响

过去ET指数的时间序列

图3显示了MLYR中ET指数的年均值、十年平均值和年均空间标准差趋势。对于寒冷ET指数（图3a–d），FD0、TX10p、TN10p和CSDI呈现下降趋势，年下降率分别为-0.32天^-1、-0.07天^-1、-0.17天^-1和-0.10天^-1，年均值（标准差）分别为30.8天、10.1天、9.9天和3.1天，表明每个寒冷ET指数的十年平均值

MLYR内ET和EP指数的变化

我们系统分析了1963–2019年间MLYR中ET和EP的时空分布。对于EP，频率和强度指数总体上有所增加，而持续时间指数则下降，并预计将继续下降。这些结果表明，EP可能正从持续时间较长的事件向持续时间较短、更突然的暴雨转变。这种变化主要是由多种相互作用物理过程驱动的（He和Takemi，2024年）。一方面，全球变暖增强了

结论

在本研究中，我们全面计算了1963–2019年间MLYR的8个ET指数和11个EP指数。主要发现如下：

• 1.
  我们全面分析了MLYR中ET和EP指数的时空变化，并首次精确确定了这些指数与气候因素之间的相关性滞后时间。（1）寒冷ET指数显著下降，而温暖ET指数显著增加；EP指数频率上升

CRediT作者贡献声明

冷梦辉：撰写——原始草稿、可视化、验证、软件、方法论、调查、数据管理、概念化。董晓华：撰写——审阅与编辑、验证、资源管理、项目协调、正式分析、概念化。马耀明：撰写——审阅与编辑、资源管理、资金获取。于丹：资金获取。魏崇：方法论、资金获取。彭涛：数据管理。安敏：数据管理。苏博：撰写

资助

本研究得到了第二次青藏高原科学考察与研究计划（STEP，项目编号：2019QZKK0103）、国家自然科学基金（编号：52109058、42401030）和CRSRI开放研究计划（项目编号：CKWV20241170/KY）的资助。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。