2024年4—6月我国区域性高温干旱特征及其影响因子

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2024)-04-0507

干旱气象 ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (4): 507-518.DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2024)-04-0507

• “干旱特征与影响”专栏 • 上一篇下一篇

2024年4—6月我国区域性高温干旱特征及其影响因子

颜鹏程¹^,³(), 李忆平¹(), 曾鼎文¹, 王丽娟¹, 张金玉¹, 陆晓娟¹, 岳平¹^,², 靳洁⁴

1.中国气象局兰州干旱气象研究所，甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室，中国气象局干旱气候变化与减灾重点实验室，甘肃兰州 730020
2.兰州大学，甘肃兰州 730000
3.扬州大学，江苏扬州 225009
4.成都信息工程大学，四川成都 610225

收稿日期:2024-07-16 修回日期:2024-07-24 出版日期:2024-08-31 发布日期:2024-09-13
通讯作者: 李忆平（1981—），女，副研究员，主要从事极端气候事件研究。E-mail:liyiping532@163.com。
作者简介:颜鹏程（1987—），男，副研究员，主要从事非线性技术与气候变化研究。E-mail:yanpc@iamcma.cn。
基金资助:
国家自然科学基金项目(42230611);国家自然科学基金项目(U2142208);国家自然科学基金项目(42205050);甘肃省自然科学基金项目(22JR5RA746);气象能力提升联合研究专项重点项目(22NLTSZ003);甘肃省气象局项目(ZcZd2023-21)

Characteristics of regional high temperature and drought in China from April to June 2024 and their influence factors

YAN Pengcheng¹^,³(), LI Yiping¹(), ZENG Dingwen¹, WANG Lijuan¹, ZHANG Jinyu¹, LU Xiaojuan¹, YUE Ping¹^,², JIN Jie⁴

1. Institute of Arid Meteorology， China Meteorological Administration， Key Laboratory of Arid Climate Change and Reducing Disaster of Gansu Province， Key Laboratory of Arid Climate Change and Reducing Disaster of CMA， Lanzhou 730020， China
2. Lanzhou University， Lanzhou 730000， China
3. Yangzhou University， Yangzhou， Jiangsu 225009， Jiangsu， China
4. Chengdu University of Information Technology， Chengdu 610225， China

Received:2024-07-16 Revised:2024-07-24 Online:2024-08-31 Published:2024-09-13

摘要/Abstract

摘要：

在全球气候变暖的严峻形势下，区域性高温干旱事件愈发频繁，对生态环境、粮食安全、经济发展和生命健康构成重大威胁。2024年4—6月，我国华北、西北及西南地区再度遭遇高温干旱侵袭，农业生产遭受明显损失。本研究综合多种数据资料剖析上述3个区域高温干旱事件的演变特征及成因。结果表明，西南地区干旱主要发生在4月，而华北和西北地区自4月起旱情显现、5—6月旱情逐渐加剧（强度增强、范围扩大）。伴随旱情加剧，区域最高气温异常范围明显扩展，西北地区高温日数创历史新高，5月最高气温达到峰值，较旱情最为严重的6月提前一个月；西南和华北地区高温接近历史极值。进一步分析表明，华北地区干旱主要受太平洋地区环流调控，而高温则主要受低纬度太平洋环流及西太平洋暖池影响；西北地区的干旱主要与西太平洋副热带高压及北半球极涡密切相关，高温则主要来自北大西洋的影响；西南地区高温干旱的成因更为复杂，但主要聚焦于北半球副热带高压和低纬度太平洋、印度洋。从大气环流和水汽输送的角度审视，华北和西北旱情的主导因素为大陆高压的发展和维持，而西南地区的干旱则受偏北的西太平洋副热带高压引导，致使来自印度大陆的干热气流控制这一区域，造成水汽辐散，进而引发高温干旱灾害。

关键词: 2024年春夏, 高温干旱, 气候指数, 环流异常

Abstract:

Under the severe situation of global warming, regional high temperature and drought events are becoming more frequent, posing a major threat to ecological environment, food security, economic development and life and health. From April to June 2024, high-temperature and drought events occurred again in North China, Northwest China, and Southwest China, causing significant losses in agricultural production. This study utilized various data to preliminarily analyze the characteristics and causes of the high-temperature and drought processes in above three regions. The results show that the drought in southwest China mainly occurred in April, while the drought in North China and Northwest China began to emerge in April, with the intensity gradually increasing and the range expanding from May to June. With the intensification of drought, the abnormal range of regional maximum temperature expanded significantly. The number of hot days in Northwest China reached a new record, and the highest temperature anomaly reached its peak in May, which was one month ahead of the most severe drought period (June) in this region. The high temperatures in southwest China and North China were close to historical extremes. Further analysis indicates that the drought in North China is mainly influenced by the circulation in the Pacific region, while high temperatures are mainly affected by the circulation in the low-latitude Pacific and the Western Pacific Warm Pool. The drought in Northwest China is mainly influenced by the Western Pacific Subtropical High and the Arctic Vortex in the Northern Hemisphere, and the main influence on high temperatures comes from the North Atlantic. The factors affecting high temperatures and drought in the Southwest China are more complex, but mainly concentrated in the Northern Hemisphere Subtropical High and the low-latitude Pacific and Indian Oceans. From the perspective of circulation and water vapor, the main causes of the drought in North China and Northwest China are the development and maintenance of the continental high pressure, while the drought process in Southwest China is affected by the northward shift of the Western Pacific Subtropical High, which allows the dry and hot air currents from the Indian subcontinent to control this area, leading to water vapor divergence and ultimately causing high-temperature drought.

Key words: spring and summer in 2024, heatwave and drought, climate indices, circulation anomalies

中图分类号:

P429

颜鹏程, 李忆平, 曾鼎文, 王丽娟, 张金玉, 陆晓娟, 岳平, 靳洁. 2024年4—6月我国区域性高温干旱特征及其影响因子[J]. 干旱气象, 2024, 42(4): 507-518.

YAN Pengcheng, LI Yiping, ZENG Dingwen, WANG Lijuan, ZHANG Jinyu, LU Xiaojuan, YUE Ping, JIN Jie. Characteristics of regional high temperature and drought in China from April to June 2024 and their influence factors[J]. Journal of Arid Meteorology, 2024, 42(4): 507-518.

图/表 13

图1 中国气象站点空间分布（3个方框确定范围从左到右依次为西北、西南、华北地区，下同）注:基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站标准地图[审图号: GS (2016) 1552号]制作，底图边界无修改，下同

Fig.1 Spatial distribution of meteorological stations in China （The three boxes from left to right represent the Northwest China， Southwest China， and North China， the same as below ）

图2 2024年4（a、b、c）、5（d、e、f）、6（g、h、i）月降水量（a、d、g）（单位：mm·d-1）、0~28 cm土壤湿度（b、e、h）（单位：m3·m-3）和日最高气温（c、f、i）（单位：℃）距平

Fig.2 Precipitation anomaly （Unit： mm·d-1）（a， d， g）， soil moisture anomaly （Unit： m3·m-3） at 0-28 cm depth （b， e， h）， and daily maximum temperature anomaly （Unit： ℃）（c， f， i） in April （a， b， c）， May （d， e， f） and June （g， h， i） 2024

图3 2024年4（a、b）、5（c、d）、6（e、f）月基于K指数（a、c、e）和SPEI（b、d、f）的不同等级干旱空间分布

Fig.3 Spatial distribution of drought with different grades based on K index （a， c， e） and SPEI （b， d， f） in April （a， b）， May （c， d） and June （e， f） 2024

图4 2024年4—6月全国（a、b）、华北（c、d）、西北（e、f）及西南（g、h）地区基于K指数（a、c、e、g）、SPEI（b、d、f、h）的不同等级干旱站次比逐月变化

Fig.4 The monthly variation of percentage of station mumbers occurring drought with different grades based on K index （a， c， e， g） and SPEI （b， d， f， h） in China （a， b）， North China （c， d）， Northwest （e， f） and Southwest （g， h） China from April to June 2024

图5 1991—2024年4—6月全国（a）、华北（b）、西北（c）及西南（d）地区K指数年际变化

Fig.5 The inter-annual variation of K index in China （a）， North China （b）， Northwest （c） and Southwest （d） China from April to June during 1991-2024

图6 2024年4—6月（a、c）与1991—2023年4—6月平均（b、d）的高温日数（a、b）（单位：d）和高温日平均最高气温（c、d）（单位：℃）空间分布

Fig.6 The spatial distribution of mean number of high temperatur days （a， b）（Unit： d） and average maximum temperature of high temperature days （c， d）（Unit： ℃） from April to June 2024 （a， c） and from April to June during 1991-2023 （b， d）

图7 我国不同时段4—6月高温日数空间分布（单位：d）（a） 1991—2000年，（b） 2001—2010年，（c） 2011—2020年，（d） 2021—2024年

Fig.7 The spatial distribution of high temperature days from April to June in different periods in China （Unit： d）（a） 1991-2000，（b） 2001-2010，（c） 2011-2020，（d） 2021-2024

图8 1991—2024年4—6月不同区域平均高温日数（a）和高温日平均最高气温（b）的年际变化

Fig.8 The inter-annual variation of the average high temperature days （a） and average maximum temperature of high temperatur days （b） in different regions from April to June during 1991-2024

表1 不同区域K指数与不同气候指数的相关系数

Tab.1 Correlation coefficients between the K index in different regions and different climate indices

区域	气候指数	相关系数
西北	西太平洋副高脊线位置	-0.36
西北	北半球极涡中心经向位置	-0.48
华北	太平洋区极涡面积	-0.38
	太平洋-北美遥相关型	-0.37
	西太平洋遥相关型	0.45
西南	北半球副高脊线位置	0.36
	北非副高脊线位置	0.50
	西太平洋副高脊线位置	0.51
	东太平洋副高脊线位置	0.42
	北太平洋副高脊线位置	0.41
	大西洋欧洲区极涡面积	0.47
	北半球极涡面积	0.36
	太平洋区极涡强度	0.36
	NINO 4区海表温度距平*	-0.40
	NINO 3.4区海表温度距平*	-0.36
	NINO Z区海表温度距平*	-0.37
	冷舌型ENSO*	-0.37

表2 西北及华北地区高温日数与不同气候指数的相关系数

Tab.2 Correlation coefficients between the number of high temperature days in Northwest and North China and different climate indices

区域	气候指数	相关系数
西北	大西洋多年代际振荡*	0.49
西北	热带北大西洋海温*	0.47
华北	太平洋区极涡强度	-0.53
	赤道中东太平洋200 hPa纬向风	0.46
	850 hPa中太平洋信风	0.46
	850 hPa东太平洋信风	0.45
	NINO W区海表温度距平*	0.45
	西太平洋暖池面积*	0.51
	西太平洋暖池强度*	0.46

表3 西南地区高温日数与不同气候指数的相关系数

Tab.3 Correlation coefficients between the number of high temperature days in Southwest China and different climate indices

指数名称	相关系数	指数名称	相关系数
北半球副高面积	0.59	北美－北大西洋副高强度	0.61
北非副高面积	0.57	太平洋副高强度	0.52
北非－大西洋－北美副高面积	0.61	北半球副高脊线位置	-0.64
印度副高面积	0.51	北非副高脊线位置	-0.46
西太平洋副高面积	0.58	大西洋欧洲区极涡面积	-0.54
东太平洋副高面积	0.48	北半球极涡面积	-0.60
北美副高面积	0.58	北半球极涡强度	-0.52
北大西洋副高面积	0.61	印缅槽强度	0.65
南海副高面积	0.64	北大西洋涛动	-0.45
北美大西洋副高面积	0.62	NINO 4区海表温度距平*	0.55
北太平洋副高面积	0.55	NINO W区海表温度距平*	0.58
北半球副高强度	0.57	NINO B区海表温度距平*	0.59
北非副高强度	0.58	热带北大西洋海温*	0.48
北非－北大西洋－北美副高强度	0.60	西半球暖池*	0.64
印度副高强度	0.47	印度洋暖池面积*	0.53
西太平洋副高强度	0.54	印度洋暖池强度*	0.58
东太平洋副高强度	0.47	西太平洋暖池强度*	0.54
北美副高强度	0.57	大西洋多年代际振荡*	0.56
北大西洋副高强度	0.61	冷舌型ENSO*	0.56
南海副高强度	0.57	热带印度洋全区一致海温模态*	0.59

图9 2024年4—6月不同高度的逐月位势高度（蓝色实线）及其距平（彩色填色）（单位：gpm）（红色和黑色实线分别是2024年和1991—2020年气候态的5 880 gpm等值线）

Fig.9 The monthly geopotential heights （blue solid lines） and their anomalies （the color shaded） at different levels from April to June 2024 （Unit： gpm）（The red and black solid lines are 5 880 gpm isolines in 2024 and the climatological state druing 1991-2020， respectively）

图10 2024年4—6月逐月大气整层水汽输送通量距平（箭矢，单位：kg·m-1·s-1）及其散度距平场（彩色填色区，单位：10-5 kg·m-2·s-1）

Fig.10 The monthly water vapor transport flux anomaly （arrow vectors， Unit： kg·m-1·s-1） and their divergence anomaly field （the color shaded， Unit： 10-5 kg·m-2·s-1） in the whole atmospheric column from April to June 2024

参考文献 28

[1]	郝立生, 马宁, 何丽烨, 2022. 2022年长江中下游夏季异常干旱高温事件之环流异常特征[J]. 干旱气象, 40(5): 721-732. DOI
[2]	姜雨彤, 侯爱中, 郝增超, 等, 2023. 长江流域2022年高温干旱事件演变及历史对比[J]. 水力发电学报, 42(8): 1-9.
[3]	李忆平, 张金玉, 岳平, 等, 2022. 2022年夏季长江流域重大干旱特征及其成因研究[J]. 干旱气象, 40(5): 733-747. DOI
[4]	陆晓娟, 李忆平, 王劲松, 2024a. 中国北方干旱多发带极端春夏连旱的主要影响因子特征[J/OL]. 高原气象, 1-16 [2024-07-29]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/62.1061.P.20240716.1117.008.html.
[5]	陆晓娟, 王芝兰, 张金玉, 等, 2024b. 海温和MJO对2023年西南春旱的协同影响[J]. 干旱气象, 42(2): 166-179.
[6]	聂波, 2024. 华北高温干旱花生出现“过山车”行情[N]. 粮油市场报, 2024-06-15(B03).
[7]	彭京备, 张庆云, 布和朝鲁, 2007. 2006年川渝地区高温干旱特征及其成因分析[J]. 气候与环境研究, 12(3): 464-474.
[8]	王劲松, 郭江勇, 倾继祖, 2007. 一种K干旱指数在西北地区春旱分析中的应用[J]. 自然资源学报, 22(5): 709-717.
[9]	王劲松, 李忆平, 任余龙, 等, 2013. 多种干旱检测指标在黄河流域应用的比较[J]. 自然资源学报, 28(8): 1 337-1 349.
[10]	王素萍, 王劲松, 张强, 等, 2020. 多种干旱指数在中国北方的适用性及其差异原因初探[J]. 高原气象, 39(3): 628-640. DOI
[11]	王莺, 张强, 王劲松, 等, 2022. 21世纪以来干旱研究的若干新进展与展望[J]. 干旱气象, 40(4): 549-566. DOI
[12]	王昀, 王丽娟, 陆晓娟, 等, 2023. 2023年上半年我国干旱的特征及其成因分析[J]. 干旱气象, 41(6): 884-896.
[13]	吴鹏, 2024. 农业生产如何应对?[N]. 中国气象报, 2024-06-14(003).
[14]	肖冰霜, 2017. 中国大陆高温与干旱指数的关系及典型城市高温天气对人群健康的影响[D]. 兰州: 兰州大学.
[15]	熊少堂, 赵铜铁钢, 郭成超, 等, 2024. 我国各大流域复合高温干旱事件变化趋势与归因分析[J]. 中国科学: 地球科学, 54(1): 83-96.
[16]	许金朵, 侯渲, 马荣华, 等, 2023. 2022年强高温期长江中游通江湖泊干旱数据集[J]. 中国科学数据(中英文网络版), 8(4): 308-321.
[17]	张强, 李栋梁, 姚玉璧, 等, 2024. 干旱形成机制与预测理论方法及其灾害风险特征研究进展与展望[J]. 气象学报, 82(1): 1-21.
[18]	张强, 姚玉璧, 李耀辉, 等, 2020. 中国干旱事件成因和变化规律的研究进展与展望[J]. 气象学报, 78(3):500-521.
[19]	张强, 姚玉璧, 王莺, 等, 2017. 中国南方干旱灾害风险特征及其防控对策[J]. 生态学报, 37(21): 7 206-7 218.
[20]	CHEN M Y, XIE P P, JANOWIAK J E, et al, 2002. Global land precipitation: A 50-yr monthly analysis based on gauge observations[J]. Journal of Hydrometeorology, 3(3): 249-266.
[21]	HERSBACH H, BELL B, BERRISFORD P, et al, 2020. The ERA5 global reanalysis[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 146(730): 1 999-2 049.
[22]	HUANG B Y, THORNE P W, BANZON V F, et al, 2017. Extended reconstructed sea surface temperature, version 5 (ERSSTv5): Upgrades, validations, and intercomparisons[J]. Journal of Climate, 30(20): 8 179-8 205.
[23]	LI J, YU R C, YUAN W H, et al, 2011. Changes in duration-related characteristics of late-summer precipitation over Eastern China in the past 40 years[J]. Journal of Climate, 24(21): 5 683-5 690.
[24]	CAMPBELL S, REMENYI T A, WHITE C J, et al, 2018. Heatwave and health impact research: A global review[J]. Health & Place, 53: 210-218.
[25]	SU B D, HUANG J L, FISCHER T, et al, 2018. Drought losses in China might double between the 1.5 ℃ and 2.0 ℃ warming[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 115(42): 10 600-10 605.
[26]	ZENG J N, LI H X, SUN B, et al, 2024. Summertime compound heat wave and drought events in China: Interregional and subseasonal characteristics, and the associated driving factors[J]. Environmental Research Letters, 19(7), 074046. DOI: 10.1088/1748-9326/ad5576.
[27]	ZHOU L T, TAM C Y, ZHOU W, et al, 2010. Influence of South China Sea SST and the ENSO on winter rainfall over South China[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 27(4): 832-844.
[28]	ZSCHEISCHLER J, SENEVIRATNE S I, 2017. Dependence of drivers affects risks associated with compound events[J]. Science Advances, 3(6), e1700263. DOI:10.1126/sciadv.1700263.

2024年4—6月我国区域性高温干旱特征及其影响因子

Characteristics of regional high temperature and drought in China from April to June 2024 and their influence factors

RichHTML

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 13

参考文献 28

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

[1]	刘文英, 孙素琴, 朱星球, 欧阳欣欣. 江西省区域性高温和干旱过程分析与评估[J]. 干旱气象, 2024, 42(2): 187-196.
[2]	杨英杰, 曹倩, 税玥. 中亚复合高温干旱事件识别与特征分析[J]. 干旱气象, 2024, 42(1): 19-26.
[3]	郝立生, 何丽烨, 马宁, 郝钰茜. 厄尔尼诺事件年际变化与我国华北夏季干旱的关系[J]. 干旱气象, 2023, 41(6): 829-840.
[4]	何慧根, 张驰, 吴遥, 李永华, 杨琴, 穆玉娇. 重庆夏季高温干旱特征及其对拉尼娜事件的响应[J]. 干旱气象, 2023, 41(6): 873-883.
[5]	郝立生, 马宁, 何丽烨. 2022年长江中下游夏季异常干旱高温事件之环流异常特征[J]. 干旱气象, 2022, 40(5): 721-732.
[6]	李忆平, 张金玉, 岳平, 王素萍, 查鹏飞, 王丽娟, 沙莎, 张良, 曾鼎文, 任余龙, 胡蝶. 2022年夏季长江流域重大干旱特征及其成因研究[J]. 干旱气象, 2022, 40(5): 733-747.
[7]	孙昭萱, 张强, 孙蕊, 邓彪. 2022年西南地区极端高温干旱特征及其主要影响[J]. 干旱气象, 2022, 40(5): 764-770.
[8]	王胜, 田红, 吴蓉, 丁小俊, 谢五三, 戴娟, 唐为安. 2022年安徽省区域性高温和干旱过程综合评估[J]. 干旱气象, 2022, 40(5): 771-779.
[9]	范进进, 秦鹏程, 史瑞琴, 李梦蓉, 杜良敏. 气候变化背景下湖北省高温干旱复合灾害变化特征[J]. 干旱气象, 2022, 40(5): 780-790.
[10]	杨薇,冯文,曾丽,陈有龙. 海南省冬季暴雨时空分布及环流异常特征[J]. 干旱气象, 2021, 39(5): 759-765.
[11]	吴昊旻, 周国华, 姜燕敏, 陈鑫, 丁君爱. 浙江丽水市度假气候适宜度评价[J]. 干旱气象, 2020, 38(1): 66-72.
[12]	罗连升, 徐敏, 何冬燕. 2000年以来淮河流域夏季降水年代际特征及大气环流异常[J]. 干旱气象, 2019, 37(4): 540-549.
[13]	吕星玥, 荣艳淑, 石丹丹. 长江中下游地区2010/2011年秋冬春连旱成因再分析[J]. 干旱气象, 2019, 37(2): 198-208.
[14]	刘耀龙，张华明，黄晓丽，常媛媛，张建新. 山西省冰雪运动气候适宜性评价[J]. 干旱气象, 2019, 37(1): 173-179.
[15]	丁建隆，汪海欧，董召荣，王凤文. 1960～2013年安徽极端降水特征研究[J]. 干旱气象, 2016, 34(2): 252-260.