【摘 要】
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摘要：选用1959—2016年华南地区72个地面气象站点逐日气温数据，计算了研究区16种极端气温指数，分析了1959—2016年研究区极端气温事件的时空变化特征和影响研究区极端气温指数的因子，及其与年平均气温、地理位置和大尺度大气环流的关系，并预测了未来研究区域极端气温事件变化趋势。结果表明：1959年以来，研究区气温日较差（DTR）和极端冷事件（FD、ID、TN10p、TX10p、CSDI）呈下
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摘要：选用1959—2016年华南地区72个地面气象站点逐日气温数据，计算了研究区16种极端气温指数，分析了1959—2016年研究区极端气温事件的时空变化特征和影响研究区极端气温指数的因子，及其与年平均气温、地理位置和大尺度大气环流的关系，并预测了未来研究区域极端气温事件变化趋势。结果表明：1959年以来，研究区气温日较差（DTR）和极端冷事件（FD、ID、TN10p、TX10p、CSDI）呈下降趋势;生物生长季（GSL）、极端热事件（SU、TR、TN90p、TX90p、WSDI）和气温极值指数（TXx、TNx、TXn、TNn）呈明显增加趋势。从年代际尺度来看，1960s（19世纪60年代，以下以此类推）以来，研究区极端气温事件与其年际变化趋势基本一致。从空间尺度来看，气温日较差（DTR）和极端冷事件（FD、ID、TN10p、TX10p、CSDI）气候倾向率小于0的站点比例分别为85%、99%、100%、99%、90%、93%，仅有个别站点存在下降趋势，零星分布在沿海地区。生物生长季（GSL）增加的站点共有55个，但其显著性水平较低;极端热事件（SU、TR、TN90p、TX90p、WSDI）气候倾向率大于0且通过显著性检验站点分别为20、58、68、48、29个，增加趋势明显。气温极值指数（TXx、TNx、TXn、TNn）也呈增加趋势，仅沿海地区个别站点呈下降趋势。利用因子分析法提取了5个公共因子，其累计方差贡献率为82.49%，其中公共因子1方差贡献率为44.72%，反映了极端气温事件与极端热事件的相关性很强。相关分析表明，极端热事件（SU、TR、TN90p、TX90p、WSDI）能很好地指示年平均气温的变化情况，并且其他极端气温指数之间也存在很好的相关关系;极端气温指数变化趋势表现出明显的地理位置依赖性。此外，大尺度环流分析表明，ENSO异常变化与华南地区极端气温关系密切，南海副高强度指数（SCSSHII）和西太平洋副高强度指数（WPSHII）对研究区极端气温事件具有明显贡献。R/S分析法表明，研究区极端气温事件表现为强持续性，未来变化趋势与过去的变化趋势相同。
关键词：气候变化;极端气温;时空变化;因子分析;华南地区
中图分类号： S161.2;S127
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