雅砻江流域1961-2018年极端气候时空演变研究

杨 晨，董晓华，董立俊，秦兴隔，王雅琳，马耀明

（1.三峡大学水利与环境学院，湖北 宜昌 443002；2.三峡库区生态环境教育部工程研究中心，湖北 宜昌 443002；3.水资源安全保障湖北省协同创新中心，湖北 武汉 430072；4.中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统科学国家重点实验室地气作用与气候效应团队，北京 100101；5.中国科学院大学地球与行星科学学院，北京 100049；6.兰州大学大气科学学院，甘肃 兰州 730000；7.西藏珠穆朗玛特殊大气过程与环境变化国家野外科学观测研究站，西藏 定日 858200；8.中国科学院加德满都科教中心，北京 100101；9.中国科学院中国-巴基斯坦地球科学研究中心，伊斯兰堡 45320）

0 引 言

联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）在第六次报告指出，自1950年以来，因温室气体排放而持续上升的全球气温引起极端气候中的极端高温持续增加、频率加强，极端低温持续下降、频率减弱，极端降水也变得更强、更频繁［1］。但极端气温、极端降水等极端气候事件引起的灾害也威胁着人类的生存，给人类生活、工业生产、社会经济发展和生态环境都造成了巨大的损失。极端气候事件是在指定时间段内严重偏离平均状态，极少发生或不常发生的气候要素值［2，3］，极端气候指数是利用统计学的原理将极端气候事件定量表示。为了更好的了解极端气候的变化趋势以及影响范围，对极端气候指数进行时空演变研究具有重要意义。

目前，极端气候变化已成为国际热点话题，国内外学者对极端气候变化也展开了深入研究。肖薇薇［4］以陕西省安康市为研究对象，对19 个极端气候指数进行趋势分析，发现陕西省安康市的极端气温趋于变暖，极端降水也显著增加；刘玄［5］以山东省内陆及沿海区为研究对象，对16个极端气候指数进行时空变化规律研究，发现山东省内陆及沿海区的极端气温都趋于变暖，且内陆与沿海的极端气温指数表现出较好的一致性，沿海区域极端降水上升趋势大于内陆区域；雅茹［6］以内蒙古自治区为研究对象，对14 个极端气候指数进行时空变化规律研究，发现内蒙古自治区的极端气温夜间增加幅度大于昼间，极端降水却显著下降；曹祥会［7］以河北省为研究对象，对12 个极端气候指数进行时空变化规律研究，发现河北省的极端气温温度趋于上升，极端降水却显著下降，具有干暖化倾向；Kalyan［8］以印度北部戈马蒂河流域为研究对象，对16个极端气候指数进行时空变化规律研究，发现印度北部戈马蒂河流域的极端气温温度趋于上升，极端降水却显著下降；Lucas［9］以巴西亚马逊地区的辛古河流域为研究对象，对22个极端气候指数进行时空变化规律研究，发现极端气温在流域中北部温度趋于下降而在中南部趋于上升，极端降水在中部和南部呈下降趋势，而北部增加。上述对少数极端气候指数的研究表明，极端气候在时空上存在显著差异，不同的区域、不同的极端气候指数的变化趋势也存在差异性；较少学者对特定区域全部的极端气候指数变化情况进行研究。

雅砻江流域是我国重要的水电能源基地之一。流域水量丰沛，水力资源丰富，拥有约3 000万kW 的总装机容量，年发电量约达到1 500 亿kWh，是实施“西电东输”、“西部大开发”等战略的重要能源基地［10］。流域大部分位于青藏高原，其气候受全球气候变化影响显著，流域极端降水变化极可能引起极端水文事件发生，影响水电工程的运行，流域极端气温变化也会同时影响生态、农业的发展，但目前对该流域的研究集中于气候变化以及土地利用等对水文生态的影响［11-13］，因此，研究对雅砻江流域26 个极端气候指数的时间变化以及空间分布规律进行研究，以为后续雅砻江流域水资源开发、极端气候引起的自然灾害防治等提供科学依据。

1 研究区域及研究方法

1.1 研究区域概况

雅砻江发源于青海省巴颜喀拉山南部，是高山峡谷型河流。雅砻江流域地处青藏高原东部，四川西侧，流域面积约13.6 万km2，南北纬度跨度大，地势复杂、高差起伏剧烈，南北地势高差最大可达5 071 m，流域地形多为高山、高原和峡谷。流域气候属于高原高寒气候，且受西南季风和高空西风大气环流的影响，流域气候由南向北的变化和差异较大。流域北部属干冷的大陆气候，日照强，冬季漫长，四季区分不明显，但干湿期区分较为明显，平均气温在0 ℃左右，极端低温在-35 ℃以下，全年均可降雪，径流补给多为冰雪融水；中南部为亚热带气候，气候垂直变化剧烈，气温随地势高度的升高而下降，降水强度大于西部和北部，且径流补给多为降雨。雅砻江流域的流域概况如图1所示。

图1 雅砻江流域流域概况图Fig.1 Overview of Yalong River Basin

1.2 数据来源

实测气象数据采用中国气象数据网（http：∕∕data.cma.cn∕）提供的1961-2018年雅砻江流域内及周围资料完整性较好的13个国家基本气象站的日降水、日最高气温、日最低气温和日平均气温的观测数据（缺测数据采用线性内插法插补）。极端气候指数选自世界气象组织气候变化监测与极端气候事件指标专家组（Expert Team on Climate Change Detection and Indices，ETCCDI）确定的极端气候指标［14］。这些指数具有计算概念清晰、普适性强、弱极端性、噪声低和显著性强等特点，可以全方位描述极端气温和降水事件的强度、频率和持续时间等属性［15-18］。由于自定义雨级日数（Rnn）具有一定的主观性，因此本文选择16 个极端气温指数和10 个极端降水指数全方位的研究雅砻江流域极端气候的变化情况，其中16个极端温度指数如表1，10个极端降水指数如表2所示。

表1 极端气温指数定义Tab.1 Definition of extreme temperature index

表2 极端降水指数定义Tab.2 Definition of extreme precipitation index

1.3 研究方法

依据极端气候指数定义，根据1961-2018年雅砻江流域13个站点的气象数据计算得到26 个极端气候指数。采用线性拟合［19］分析该流域极端气候指数在58年间的持续变化趋势，采用Sen’s斜率估计法［20］分析该流域极端气候指数在58年间年际变化中值幅度的大小，两者相结合也可以进一步验证其变化趋势；采用Mann-Kendall（MK）突变检验［21］和Pettitt 检验法［22］，结合两种计算方法的优点，将两个检验都达到显著性水平且相差不超过两年的年份，确定为极端气候指数序列发生显著性突变的年份；对极端气候指数进行空间插值时，先将气象数据进行插值会减弱气候指数的极端性，ArcGIS 软件中的反距离权重空间插值法（Inverse Distance Weighted，IDW）［23］是依据各站点间距离的远近，赋以不同的权重对流域数据进行插值，因此基于流域各个站点的极端气候指数，对整个流域的极端气候指数进行空间插值，不会影响各站点自身极端气候指数的大小，在此基础上研究极端气候指数在全流域的空间变化情况，可以得到不同时间段极端气候指数的变化情况，以及不同区域极端气候指数的分布状况。

2 结果与分析

2.1 极端气温指数时空变化情况

2.1.1 时间变化分析

利用线性拟合、Sen’s 斜率估计法对雅砻江流域的极端气温指数进行趋势分析，得到1961-2018年流域极端气温指数的线性斜率和Sen’s 斜率如图2所示。图2表明流域极端气温的变化趋势不是很明显。其中变化最显著的是木里站的生长期长度（GSL）上升斜率超过1.5 d∕a，夏天日数（SU）上升斜率超过1 d∕a，霜冻日数（FD）下降斜率也超过1.5 d∕a，其余极端气温指数的变化斜率均低于1 d∕a或1 ℃∕a。整个流域的极端气温指数都趋于变暖，最高最低气温都在上升，高温日数增多，低温日数减少，暖日持续时间也处于上升状态。

图2 雅砻江流域极端气温指数年际斜率热点图Fig.2 Hot spot map of interannual slope of extreme temperature index in Yalong River basin

其中代表极端气温强度的指数除盐源站的最高气温（TXx）、最高气温极小值（TXn）、越西和昭觉站最低气温极大值（TNx），越西站最低气温（TNn）呈下降趋势外，这些指数在其他站点都呈现上升趋势，但上升斜率均低于0.5 ℃∕a；平均温差（DTR）在整个流域有7 个站点呈下降趋势，上升和下降的幅度均低于0.5 ℃∕a。

代表极端气温频率的指数中，结冰日数（ID）和霜冻日数（FD）以及夏天日数（SU）在单个站点不同指数间的差异最大，其中木里站的霜冻日数下降斜率最大，高达1.87 d∕a，同时木里站的夏天日数上升斜率最大，高达1.47 d∕a。

代表极端气温持续时长的指数中，暖日持续日数（WSDI）和冷日持续日数（CSDI）的变化趋势不明显，木里站的生长期长度（GSL）呈显著上升趋势，上升斜率为1.69 d∕a；木里和盐源站的暖日持续日数呈下降趋势，其他站点则呈现上升趋势，道孚、康定、木里、九龙以及西昌站的冷日持续日数呈上升趋势，其他站点则呈现下降趋势，且斜率均低于0.5 d∕a。

利用Pettitt 检验和MK 检验法对雅砻江流域的极端气温指数进行突变检验，得到1961-2018年流域极端气温指数的突变年份如表3所示。研究表明雅砻江流域极端气温指数在1961-2018年间发生突变的现象存在显著差异。代表极端气温强度的指数突变现象显著；代表极端气温频率的指数变化趋势稳定，突变现象不显著且有些指数无突变现象发生；代表极端气温持续时间的指数只有生长期长度在全流域发生显著突变。

表3 雅砻江流域极端气温指数Pettitt检验和MK突变检验结果Tab.3 Test results of Pettitt test and MK mutation test of extreme temperature index in Yalong River Basin

其中代表极端气温强度的指数最高气温（TXx）在全流域都发生了显著性突变，且突变年份都在2008年以后；最低气温极大值（TNx）除昭觉、盐源以及西昌站，其他站点显著性突变年份都在2000年以后；最高气温极小值（TXn）除石渠、色达以及盐源站，最低气温（TNn）除清水河、越西站，其他站点显著性年份都在2000年左右；平均温差（DTR）除清水河站，其他站点显著性突变年份都在1970-1990年以及2005-2018年之间。

代表极端气温频率的指数结冰日数（ID）在清水河、石渠、甘孜、色达、康定以及昭觉站的显著性突变年份都在1996-2014年之间；霜冻日数（FD）在1997年和1985年的盐源、西昌站发生显著性突变，其他站点显著性突变年份都在2004年以后；夏天日数（SU）除清水河、石渠以及越西站以外，在1977年盐源站发生显著性突变，其他站点显著性突变年份都在2005年以后。

代表极端气温持续时长的指数生长期长度（GSL）除色达、康定站，在1998年和1984年的新龙、西昌站发生显著性突变，其他站点显著性突变年份都在2000年以后；暖日持续日数（WSDI）在石渠、新龙、康定以及盐源站的显著性突变年份都在1980年左右；冷日持续日数（CSDI）在九龙、越西以及西昌站的显著性突变年份分别为2011、1994和2005。

2.1.2 空间分布特征

利用反距离权重空间插值法（IDW）对1961-2018年雅砻江流域的极端气温指数按20年为一个时间尺度进行空间插值，得到1961-1980年、1981-2000年和2001-2018年三个时间尺度的极端气温指数空间分布情况，如图3所示。图3表明雅砻江流域北部低温达到极值，高温在流域南部达到极值，整个流域气温由北向南升高，温差也是北高南低，结冰和霜冻日数是北部最大，而夏天日数和生长期长度则南部最大。

在雅砻江流域代表极端气温强度的指数最高气温（TXx）由北向南、由西向东升高，清水河、石渠站的最高气温低于24 ℃［图3（a）］，随着时间推移高温区域面积增大，西北部区域24 ℃以下的面积减少，中部、南部最高气温可达到32～36 ℃之间，西昌、越西站的最高气温可达到36 ℃以上。最高气温极小值（TXn）由北向南升高，越西站和南部最高气温极小值高于-2.4 ℃［图3（b）］，随着时间推移北部-21.6 ℃以下的面积增大，同时中部和南部超过-2.4 ℃的区域面积也增大。最低气温极大值（TNx）由北向中部、由南向中部升高，西昌站最低气温极大值高于23 ℃［图3（c）］，随着时间推移北部低温区域面积减少，南部高温区域面积增大。最低气温（TNn）由北向南，由西向东升高，越西、盐源、西昌和木里站最低气温高于-11.6 ℃［图3（d）］，随着时间推移整个流域低温面积都在减少，2000年后北部只有清水河站最低气温低于-37.4 ℃，中部以南最低气温不低于-20.2 ℃。平均温差（DTR）由北向南、由西向东降低，新龙站的温差高于16 ℃［图3（e）］，随着时间推移南部温差减小，1980年前温差分布在12～14 ℃，1981年后温差减少到10～12 ℃，2000年后温差在10～12 ℃和12～14 ℃的区域面积相等，其中新龙站的温差一直处于最大。

代表极端气温频率的指数结冰日数（ID）在北部最多，清水河站日数高达108 d 以上，中部和南部的日数都小于27 d［图3（f）］，随着时间推移只有北部呈现日数减小趋势，2000年后只有清水河和石渠站的结冰日数处于54～108 d 之间。霜冻日数（FD）在北部最多，清水河、石渠和色达站日数高达245 d 以上，东南部日数最少，越西和西昌站日数都小于62 d［图3（g）］，随着时间推移盐源和木里站减小至62 d 以下。热夜日数（TR）只有西昌站高于6 d［图3（h）］，且只有西昌站天数随着时间在增加。冷昼日数（TX10p）、冷夜日数（TN10p）、暖昼日数（TX90p）和暖夜（TN90p）与其他指数不同［图3（i）～（l）］，在整个流域天数只相差1 d，从而可以认为这4 个指数在时空上没有显著变化。夏天日数（SU）在北部小于34 d，中部和南部都大于34 d［图3（m）］，随着时间推移中南部夏天日数增多，2000年后夏天日数增加的区域面积更大，昭觉、盐源和木里站夏天日数由平均51 d增加到平均85 d，且影响区域面积也有所增加。

代表极端气温持续时长的指数生长期长度（GSL）由北向南、由西向东升高［图3（n）］，随着时间推移北部区域日数和南部区域日数都增多，木里站日数增多到296 d 以上。暖日持续日数（WSDI）由北向中部、由南向中部升高［图3（o）］，随着时间推移北部增加幅度大于南部，北部12 d 以上暖日的面积增多，中部暖日日数可达到6 d以上，其中新龙和康定站在1981-2000年暖日日数增加最大。冷日持续日数（CSDI）由北向南升高［图3（p）］，随着时间推移整个流域日数减少，8～10 d 的区域面积增大，其中昭觉站日数减少最大。

图3 雅砻江流域极端气温时空分布图Fig.3 Temporal and spatial distribution of extreme temperature in the Yalong River basin

2.2 极端降水指数时空变化情况

2.2.1 时间变化分析

利用线性拟合、Sen’s 斜率估计法对雅砻江流域的极端降水指数进行趋势分析，得到1961-2018年流域极端降水指数的线性斜率和Sen’s 斜率如图4所示。图4表明流域极端降水指数整体呈现上升趋势，其中年降水量（PRCPTOT）和强降水量（R95p）在整个流域上升幅度最大，清水河站的持续干期（CDD）下降幅度最大都达到了-2.69 mm∕a。

图4 雅砻江流域极端降水指数年际斜率热点图Fig.4 Hot spot map of interannual slope of extreme precipitation index in Yalong River basin

其中代表极端降水强度的指数年降水量（PRCPTOT）除了在木里和盐源站，其他站点呈上升趋势，清水河站的上升幅度最大，上升斜率为6.54 mm∕a。强降水量（R95p）除了在盐源站，其他站点也呈上升趋势，西昌站的上升幅度最大，上升斜率为1.81 mm∕a。降水强度（SDII）、日最大降水量（Rx1day）、5日最大降水量（Rx5day）、极强降水量（R99p）在整个流域呈上升趋势，但上升斜率均低于0.5 mm∕a和0.5 mm∕（d·a）。

代表极端降水频率的指数中雨日数（R10）和大雨日数（R20）除了在石渠、木里、昭觉和越西站呈下降趋势，其他站点的中雨日数和大雨日数都呈上升趋势，但上升斜率均低于0.5 d∕a。

代表极端降水持续时长的指数持续干期（CDD）在清水河站发生显著的下降趋势，下降斜率为-2.7 d∕a，但其他站点的持续干期和全流域的持续湿期（CWD）变化斜率均低于0.5 d∕a，且上升和下降的站点数量相同。

利用Pettitt 检验和MK 检验法对雅砻江流域的极端降水指数进行突变检验，得到1961-2018年流域极端降水指数的突变年份如表4所示。研究表明雅砻江流域极端降水指数在1961-2018年代表极端降水强度的指数发生突变的现象较为显著，其他指数发生突变的现象不显著，在整个流域只有6～7 个站点的极端降水指数发生显著性突变，其中清水河、新龙、康定和西昌站发生显著性突变的极端降水指数较多，其他站点发生显著性突变的极端降水指数只有两三个。

表4是流域极端降水指数突变年份表，其中代表极端降水强度的指数年降水量（PRCPTOT）除了石渠、木里、越西、昭觉和盐源站，在其他站点都发生了显著性突变，且突变年份在1997年和2005年以后。降水强度（SDII）在清水河、石渠、甘孜、新龙、康定、九龙和西昌站发生了显著性突变，且突变年份在2012年和1990年左右。日最大降水量（Rx1day）在清水河、新龙、康定、木里、昭觉、盐源和西昌站发生了显著性突变，且突变年份在1978年和1990年以后。5日最大降水量（Rx5day）在清水河、甘孜、康定、越西和盐源站发生了显著性突变，且突变年份在1969、1979年和1995年以后。强降水量（R95p）在清水河、甘孜、新龙、康定、昭觉和西昌站发生了显著性突变，且突变年份在1982年和1995年以后。极强降水量（R99p）在清水河、色达、新龙、康定、昭觉和西昌站发生了显著性突变，且突变年份在1990年以后。

表4 雅砻江流域极端降水指数Pettitt检验和MK突变检验结果Tab.4 T est results of Pettitt test and MK mutation test of extreme precipitation index in Yalong River Basin

代表极端降水频率的指数中雨日数（R10）在清水河、石渠、甘孜、道孚、新龙、康定和九龙站发生了显著性突变，且突变年份在1975 和1985年以后。大雨日数（R20）在康定、越西和西昌站发生了显著性突变，且突变年份在2014、1982和1992年。

代表极端降水持续时长的指数持续干期（CDD）在清水河、石渠、道孚和新龙站发生了显著性突变，且突变年份在1993、2007、1989 和1996年。持续湿期（CWD）在清水河、道孚、新龙、木里、越西和西昌站发生了显著性突变，且突变年份在1970、1980、1984、1993和2007年。

2.2.2 空间分布特征

利用反距离权重空间插值法（IDW）对1961-2018年雅砻江流域的极端降水指数按20年为一个时间尺度进行空间插值，得到1961-1980年、1981-2000年和2001-2018年3 个时间尺度的极端降水指数空间分布情况，如图5所示。图5表明雅砻江流域极端降水指数中除了持续干期，极端降水量、降水强度以及极端降水持续时间都是南部大于北部，且在东南部达到最大值。

在雅砻江流域代表极端降水强度的指数年降水量（PRCPTOT）由北部向中南部增多，清水河站的年降水量低于407 mm［图5（a）］，随着时间推移北部年降水量增多，在2000年后除清水河站年降水量都高于584 mm。降水强度（SDII）由北部向中南部增多，清水河、石渠站的降水强度最低，低于5.6 mm∕d［图5（b）］，随着时间推移清水河和石渠站降水强度由7.2 mm∕d 减弱至5.6 mm∕d，中南部则逐渐增强，其中西昌站降水强度最大，大于10.4 mm∕d。日最大降水量（Rx1day）由北向南，由西向东增多，1980年前日最大降水量不高于108 mm［图5（c）］，随着时间推移北部降水量增加，在2000年后只有清水河和甘孜站日最大降水量低于56 mm。5日最大降水量（Rx5day）由北向中南，由西向东增多，西昌站的5日最大降水量高于194 mm［图5（d）］，随着时间推移北部的5日最大降水量持续增加，而南部则持续减少，2000年后昭觉站达到194 mm 以上。极强降水量（R99p）由北向南，由西向东增多［图5（e）］，1981年色达站极强降水量增加到96 mm 以上，九龙站则增加到127 mm 以上，2001年新龙和道孚站极强降水量增加到96 mm 以上，而越西站极强降水量却由189 mm 以上下降到158～189 mm 之间，盐源站极强降水量下降到158 mm以下。

图5 雅砻江流域极端降水时空分布图Fig.5 Temporal and spatial distribution of extreme precipitation in the Yalong River basin

代表极端降水频率的指数中雨日数（R10）由北部、南部向中部增多，越西和昭觉站的中雨日数高达33 d 以上［图5（f）］，1981年后色达、新龙站的中雨日数增加到19 d 以上，而昭觉站中雨日数却在2001年后减少。

代表极端降水持续时长的指数持续干期（CDD）由北向南减少，清水河站高达159 d以上［图5（g）］，但1980年前持续干期都大于81 d，在1981年后干期日数大范围减少，北部和中部的干期日数都小于81 d。持续湿期（CWD）由北向南增加［图5（h）］，1961-2018年呈现持续湿期先增加后减少的趋势，1981-2000年北部、中部和九龙站持续湿期增加，南部减少，其中九龙站持续湿期大于26 d，而昭觉、盐源和西昌站则低于14 d，2000年后石渠、道孚、越西、西昌和九龙站的持续湿期减少4 d，只有新龙站增多。

3 讨 论

3.1 极端气候指数的流域适应性分析

通过对26 个极端气候指数进行时空变化分析发现，26 个极端气候指数在表述雅砻江流域气候的极端性时，有较为明显的适用差异，不同的指数在不同区域的适应程度不用。

根据雅砻江流域极端气温时空分布图可以看出，暖日持续日数（WSDI）和冷日持续日数（CSDI）较少且变化幅度不大，暖夜日数（TN90P）、冷夜日数（TN10P）、暖昼日数（TX90P）和冷昼日数（TX10P）都趋于稳定，基本维持在36 d左右，从而在该流域以上指数在表述流域极端气温变化情况时适应性不佳。根据雅砻江流域极端气温指数Pettitt 检验和MK 突变检验结果可以看出，由于雅砻江流域位于青藏高原地区，流域气温整体偏低，南北区域的高差较大，使得地势较高的北部，极端低温情况较为显著，存在结冰日数（ID）和霜冻日数（FD），并且一年中有半年以上的日数是霜冻日数，却没有夏天日数（SU）和热夜日数（TR）；中部地区极端低温现象依旧存在，但是极端高温现象开始显现，存在结冰日数、霜冻日数和夏天日数，却没有热夜日数；而地势较低的南部，极端低温和极端高温现象都趋于平均，开始存在霜冻日数和夏天日数，却没有结冰日数和热夜日数；从而结冰日数、霜冻日数和夏天日数能够较好的表述该流域极端气温的变化情况。

根据雅砻江流域极端降水时空分布图可以看出，由于高原地区降水强度、降水频率和降水持续时间都相对较低，且随气温变化幅度较大，雅砻江流域日最大降水量（Rx1day）和5日最大降水量（Rx5day）能够较好的体现流域降水量的区域差异，降水量由北向南依次增加；整个流域大雨日数（R20）基本不超过17 d，且存在区域较少，而中雨日数（R10）中下游基本维持20 d以上，且存在区域较广，且根据雅砻江流域极端降水指数年际斜率热点图发现二者在时间上的变化趋势都不剧烈，因此相较之下，中雨日数相较于大雨日数存在较强的适应性；整个流域持续湿期（CWD）基本不超过半个月，且根据雅砻江流域极端降水指数年际斜率热点图发现其变化幅度没有持续干期（CDD）变化幅度剧烈，因此持续干期相较于持续湿期存在较强的适应性；

3.2 极端气候变化归因分析

根据极端气候指数时空演变分析得出雅砻江流域极端气候指数在时间和空间上都发生了变化，在时间尺度上由于大气环流因子是影响区域气候变化的主要影响因素，故而其对流域极端气候指数的变化会造成影响［24］，同时在空间尺度上由于雅砻江流域南北纬度跨度大、地势高差大，不同区域的极端气候指数大小不同，且存在较大差异，由于大气环流因子与极端气候指数间的相关性分析显著性不高，达不到99%的显著性，因此在给定显著性水平标准的情况下，对极端气候指数与大气环流因子和位势高度进行Pearson 相关性分析，分析结果如表5，根据分析结果可以发现大气环流因子会对极端气候指数的变化造成影响，其中达到90%显著性水平，并且影响极端气候指数较多的因子是北太平洋年代际涛动因子（Pacific Decadel Oscillations，PDO），且与极端气温指数存在较强的负相关，而其与极端降水指数则呈现正相关；北极涛动（The Arctic Oscillation，AO）与霜冻日数（FD）、降水强度（SDII）和持续湿期（CWD）产生达到显著性水平的负相关；南方涛动（Southern Oscillation，SOI）对最低气温极大值（TNx）的影响达到显著性水平并存在正相关；但大气环流因子与极端气候指数的相关性不高，最高只有平均温差（DTR）与北太平洋年代际涛动（PDO）相关性达到0.38。但是该流域的位势高度却与极端气候指数有着较高的相关性，相关性基本维持在0.71～0.99 之间，因此影响雅砻江流域极端气候变化的主要因素是该流域的位势高度。

表5 雅砻江流域极端气候指数时空变化归因分析结果Tab.5 Test results of spatio-temporal variation of extreme climate index in Yalong River Basin

4 结 论

使用线性拟合、Sen’s斜率估计、Pettitt检验和MK 检验法对雅砻江流域极端气候指数进行时间尺度上的趋势分析和突变检验，利用反距离权重空间插值法对全流域极端气候指数进行空间插值，分析极端气候指数空间尺度上的分布特征，结果发现：

（1）极端气候指数在表述雅砻江流域极端气候情况时存在较大的适用性差异，其中代表极端气温强度的指数，以及结冰日数、霜冻日数、夏天日数和生长期长度等极端气温指数和代表极端降水强度的指数，以及中雨日数和持续干期等极端降水指数能够较好的体现该流域气候的极端性。

（2）雅砻江流域极端高温、低温以及温差指数都是南高北低，流域北部气温偏寒，结冰和霜冻日数偏多，而南部气温偏暖，夏天日数和生长期长度南部最大。在全球气候变暖的趋势下极端气温指数中最高和最低气温极值呈现缓慢上升趋势，在流域西南部增加幅度最大，但最高气温的增长幅度小于最低气温的增长幅度，从而使温差逐渐缩小，整体都在1980年后发生显著突变。结冰和霜冻日数减少，在流域东北部减小幅度最大，夏天日数增多，在流域中南部增大区域最广，使得整个流域冬季变短夏季变长。生长期长度和暖日持续日数增加，使得适合植物生长的温度持续时间增长。

（3）雅砻江流域极端降水指数除了持续干期，其他指数都是南部大于北部，且在东南部达到最大。在全球变暖的大背景下雅砻江流域极端降水指数持续干期在整个流域呈现下降趋势，并在清水河站下降趋势最大，其余指数都呈现上升趋势，其中年降水量在整个流域增加幅度最大，其余指数的增加幅度较缓，相较于整个流域东北部地区的指数上升趋势更明显，同时极端降水指数的突变现象也不显著，所有指数发生显著性突变的站点不超过8 个，大雨日数只有3 个站点发生显著性突变，并且整体都在1980年后发生显著突变。说明1961-2018年间雅砻江流域极端降水指数在相邻年间的增减频率不大，极端降水指数整体上升，随时间变化该流域降水增加，降水持续时间加长。

（4）大气环流因子会对雅砻江流域的极端气候指数产生影响，其中影响较大的因子是北太平洋年代际涛动指数（PDO），但是影响该流域极端气候指数的主要因子还是当地的位势高度。

自工业化时代以来，全球气候变化导致的极端气候事件频繁发生，雅砻江流域是全国第三大水电能源基地，大部分位于青藏高原，其气候受全球气候变化影响显著。以上研究表明雅砻江流域极端气候向着变暖变湿润的趋势变化。高寒地区的气温变暖，适合动植物生存的区域增多；全流域的降水强度和持续时间增加，使得流域内水资源利用的方案需要进行调整，以便于为该流域水资源的安全高效利用提供有效依据；在汛期加大水电站的调蓄、防洪演练防止极端降水带来的洪水威胁到水电站的运行以及下游居民的生命财产安全。