《水利水电技术（中英文）》官网网址https://sjwj.cbpt.cnki.net摘 要：【目的】在全球变暖的背景下，频发的极端气候事件愈发

 

《水利水电技术（中英文）》官网网址https://sjwj.cbpt.cnki.net摘 要：【目的】在全球变暖的背景下，频发的极端气候事件愈发影响着人类生活、社会经济发展等大理市是极端天气和气象灾害的多发区，亟需系统研究其极端气候事件变化特征。

【方法】以大理市1951—2020年逐日气象观测数据为基础，对16个极端气温指数和11个极端降水指数运用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、Pettitt、滑动t检验(MTT)、集合经验模态分解(EEMD)等方法对其变化趋势、突变特征及多时间尺度变化周期展开研究。

【结果】结果显示：1951—2020年间大理市极端暖事件指数(SU25、WSDI、TN90p、TX90p)和TNx变化趋势为显著上升，而极端冷事件指数(FD0、CSDI、TN10p、TX10p)变化趋势呈下降。

极端降水指数中，R10、R1、Rx5day、PRCPTOT与CWD下降显著；Pettitt、M-K及MTT法均得出FD0、SU25、WSDI、TNx、TN10p、TN90p、TX90p、R1与R10有明显突变点；EEMD所得到的各分量和趋势项表示不同尺度下极端气温指数和极端降水指数的变化特征。

其中，极端气温指数的强周期主要为准3 a/7 a年际尺度周期及准14 a/23 a/35 a/70 a年代际尺度周期，极端降水尺度的强周期主要为准3 a/4 a年际尺度周期和准35 a/70 a年代际尺度周期，均通过95%显著性检验。

【结论】结果表明：大理市气温呈变暖趋势，降水呈减少趋势，整体呈现暖干化现象；大理市各极端气候指数的突变时间不一，无统一规律，极端气温事件突变多集中于21世纪初期，极端降水事件多集中于20世纪70年代及21世纪初期；EEMD方法可有效地提取大理市极端气候事件多尺度变化特征；气候暖干化现象可能会使大理农业生产、经济发展等面临严峻问题，因此当地有关部门需加强防范。

本研究成果可为大理市防灾减灾、生态建设等提供科学参考关键词：极端气候事件;集合经验模态分解(EEMD);气候变化;极端气温指数;极端降水指数;大理市;全球气候变暖;Mann-Kendall突变检验;作者简介：

乌尔娜(1997—),女,硕士研究生,主要从事农业气象、灾害风险方面研究*景元书(1968—),男,教授,博士,主要从事农业气象和生态环境方面研究基金：红塔烟草集团有限责任公司项目(S-6019001);。

国家自然科学基金项目(41575111);引用：乌尔娜，陈凡，景元书，等． 1951—2020 年大理市极端气候事件变化特征［J］. 水利水电技术( 中英文) ，2023，54( 5) : 1-14. WU Erna，CHEN Fan，JING Yuanshu，et al． Study on changing characteristics of extreme climate events from 1951 to 2020 in Dali City ［J］. Water Ｒesources and Hydropower Engineering，2023，54( 5) : 1-14.

0 引 言IPCC的第六次科学评估报告表示，全球平均表面温度在2010—2019年期间约上升1.07 ℃(0.8～1.3 ℃)我国气温也显著上升，上升幅度高于全球，且21世纪以来地表年平均气温增高了0.63 ℃。

全球气候变暖背景下，水分循环被迫加速，导致极端气候事件的发生愈发频繁极端气候诱发的洪涝、干旱、冰雹等事件不仅破坏性强，更具有高突发性和不可预测性等特性，相较于气候平均状况，极端气候事件对气候变化的响应具备更强的敏感性,对人类生命安全、生态环境建设、经济发展等的影响不容小觑。

为此，国内外不少学者对极端气候事件展开了大量探究CHOI等研究表明，10个亚太网络国家中，超过70%的地区极端气温事件的变化显著，不到30%的地区极端降水事件的变化显著；刘倩等结合ERA-Interim再分析资料及CMIP6模式，综合选取最佳降尺度方法对辽宁大凌河流域未来气温、降水情景进行预估，得出未来流域气温大致由南向北呈现出降温趋势，未来流域年降水量波动剧烈，年降水呈缓慢增长的趋势；李晓虹等对石嘴山地区极端天气事件进行综合分析，得出2020年石嘴山市降水略偏多，大风、沙尘天气偏少，日照时数偏多，1月份和12月份静稳天气偏多；肖薇薇等研究得出安康市极端暖事件的变化趋势为显著增加，冷事件的变化趋势呈显著减少，极端降水事件呈上升趋势。

基于国内众多研究结果得出，我国年平均最高气温以及年平均最低气温增加趋势较为明显，其中北方地区的气温上升趋势更为显著华北、东北和西北的北部地区及青藏高原增加趋势尤为明显，暖昼、暖夜指数等与异常暖事件相关的指数增多较明显，另外，如霜冻日数、冷夜等与异常冷事件相关的极端气候指数明显降低。

我国降水整体呈减少趋势，全国降水量、极端强降水事件的频率和强度均有升高趋势，多数地区小雨频数明显下降，而华北、东北和西南部分地区的极端降水有减少趋势西南地区近年来气温呈升高趋势，降水量呈下降趋势，雨季降水异常偏少年的频率上升，其整体干旱化趋势明显。

可以看出，由于中国幅员辽阔，因此其气候变化的区域性差异十分显著，且不同季节的变化程度也不同因此，基于不同区域尺度理解及量化极端气候指数的变化特征，进一步精细化深入研究不同区域的气候状况，对提高极端气候风险评估的针对性与应用性、区域经济发展等具有重要科学意义。

拥有独特环境特征的云南位于我国西南地区，近年来，伴随全球气候变暖，云南省的降水出现日益减少的情况，气温增加趋势也较为明显此外，当地无霜期长度明显增长，亚热带地区暖干化现象突出，高温、干旱等极端气候事件频发，事件发生强度也有所增加,高发、多发的极端气候事件对云南省当地社会发展、人民生活的影响日益严重。

大理市作为“滇西中心城市”,是云南省极为重要的旅游城市也是滇西的交通枢纽，同时大理市有苍山、洱海等关键的生态保护区，其生态系统的种类多但较为敏感，面临水土流失等风险,极端气候事件的变化对其有很大影响因此深化探究大理极端气候事件的变化特征显得尤为必要，对当地研究防灾减灾、生态环境状况、水土保持等意义重大。

以往对大理的研究更多集中在气候资源、气候变化特征等，对气候变暖背景下极端气候事件变化特征的长时间序列、多指标研究尚不多见,且前人在极端气候事件的研究中更多的是仅选取部分极端气候指数，利用相关分析、线性拟合、M-K突变检验等方法对极端气候事件进行趋势分析，文章在此基础上加入了适用于非线性波动数据特征分析的EEMD集合经验模态分解方法对大理极端气候事件变化特征进行探索。

此方法被广泛发展和应用在信号分析领域，近年来在气象、水文及生态因子等趋势分析中也开始引用此法基于此，本研究以ETCCDI定义的极端气候指数(16个极端气温指数和11个极端降水指数)为基础，选用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、Pettitt突变检验、滑动t检验方法对大理市近70年来极端气候事件的变化趋势和突变时间进行分析，同时采用EEMD集合经验模态分解法研究其多时间尺度周期变化特征，以达到了解大理市长时间序列极端气候事件变化特征的目的，为大理市人文及社会经济的发展建设、国土空间生态状况保护和水资源利用等提供科学参考依据。

1 研究区概况、数据和方法1.1 研究区概况大理坐落于云南省西部地区，位于横断山脉与云贵高原结合处，属低纬高原地带，其地形多样主要由冰蚀地形、高山山麓洪积扇、高山分水岭等组成由于受地形和海拔等影响较大，形成了典型的低纬度高原中亚热带西南季风气候特点：四季不明显且温差小、干湿季分明等。

湿季通常在5—10月左右，降水量约占全年降水量的85%～95%;干季降水量则只占全年降水量的5%～15%;降水量空间分布不均，东南部普遍低于西北部温度冬暖夏凉，四季如春，但日较差较大；年平均温度空间变化趋势呈现由西北向东南逐步递增；日照充沛，年日照时数表现为由西向东增加。

由于地形地貌复杂，大理立体气候显著，气候垂直差异较大，是极端天气和气象灾害的多发区1.2 数据来源逐日观测资料采用国家气象信息中心提供的1951—2020年大理市国家气象站的日最高(最低)气温和日降水量(20:00—次日20:00),基本代表大理地区气候特征，缺测率小于5.0%,在进行计算各极端气候指数前，为检测并提高数据的质量，采用R软件RClimDex程序对气象数据进行异常值和错误值筛选、检验日最高气温是否低于日最低气温以及日降水量是否小于0 mm等，将缺测部分利用前后相邻五年同日的气象数据平均值代替，保证结果的可靠性。

1.3 研究方法国际气候诊断与指数小组(ETCCDI) 确定的“气候变化监测和指标”,已被普遍使用到世界各地极端气候事件的探索中，本研究所采用的16个极端气温指数、11个极端降水指数及其计算方法均来源于此。

利用R软件RClimDex程序对极端气候指数进行计算(见表1、表2),选取线性倾向方法对大理市极端气候事件的变化趋势进行研究。

气候突变体现了气候变化不连续性和气候系统非线性，它是指在短时期内由一个相对稳定的气候状态跳跃式变换为另一个气候状态的变化过程分析气候突变年份能够较好地反映出气候何时进入异常状态，并恢复至正常状态的信息，对于查找气候突变的原因有重要作用。

Pettitt突变检验法、Mann-Kendall突变检验(简称 M-K 突变检验)和滑动t检验(简称 MTT)均能够检测出突变时间，并且能够给出突变点在统计意义上的显著程度，各方法有其不同特点Pettitt检验是在原始序列所得秩的基础上确定序列突变点的一种非参数秩检验法，其样本序列无需遵守一定分布，并且该方法对序列中部敏锐性更强；Mann-Kendall 检验法能够提供时间序列趋势突变发生的时间与区域，是常用来检验气候突变的方法，但是同时需要采用其他突变检验方法进行验证分析；滑动t检验能有效检测出突变时间，但由于其子序列时间段的选择主观性较强，易导致识别准确度下降。

鉴于各极端气候指数突变时间的确定性不高，因此本研究选用Pettitt检验法、MK 检验法及滑动t检验共三种方法，同时应用于研究区各极端气候指数突变点的研究，以期提高突变检验的准确性，客观地识别出各突变产生的时间。

不同于突变的突发性，气候的状态会不断波动，主要是自然及人为等多种原因所导致当在某个时间尺度中，该波动产生了重复性，这种变化便称为周期性对极端气候事件变化的周期性进行分析对于预估其未来一段时间内的发展趋势具有重大意义。

集合经验模态分解(EEMD)是基于经验模态分解(EMD)进行改进而发展生成的一种噪声辅助分析方法，该法在具备小波分析优势的同时，还能很大程度处理EMD模态混乱问题，适用于非线性、非平稳序列的分析，可以提取出真实的气候变化信号。

EEMD将原始信号进行分解，产生不同频率的IMF(intrinsic mode function)分量以及一个趋势项，其详细的操作方法见参考文献[35]此外，对分解后的IMF分量进行显著性检验[35] 郭家宝，毕硕本，邱湘开，等.清代东北三省旱涝灾害时空特征分析[J].广西师范大学学报(自然科学版),2021,39(6):183-196.GUO Jiabao,BI Shuoben,QIU Xiangkai,et al.Spatial and temporal analysis of droughts and floods in the three provinces of Northeast China in Qing Dynasty[J].Journal of Guangxi Normal University (Natural Science Edition),2021,39(6):183-196.。

2 结果分析2.1 极端气温事件年际变化和突变特征1951—2020年，大理市16个极端气温指数变化特征如图1所示极值指数中，日最低气温的极低值(TNn)和日最低气温极高值(TNx)的变化趋势表现为上升，其中，TNx增加趋势显著(p<0.01),气候倾向率为0.09 ℃/10 a; 日最高气温极高值(TXx)与日最高气温极低值(TXn)变化趋势表现为减少，且日最高气温指数(TXx与TXn)比日最低气温指数(TNx与TNn)的变化幅度大。

绝对指数中，夏季日数(SU25)的上升趋势显著(p<0.001),气候倾向率为4.15 d/10 a; 霜冻日数(FD0)整体减少趋势不显著，在1964—1992年间，FD0值相对较大；冰冻日数(ID0)和热夜日数(TR20)在研究期间均为0 d。

1951—2020年，相对指数变化范围均相对较大，冷昼日数(TX10p)与冷夜日数(TN10p)随时间增加而减少，其中TN10p减少趋势显著(p<0.01),其气候倾向率为-3.99 d/10 a; 暖昼日数(TX90p)与暖夜日数(TN90p)均随时间增加而显著增多(p<0.01),且整体变化特征较为相似，TN90p气候倾向率大于TX90p, 分别对应是6.24 d/10 a与5.11 d/10 a, 即研究区气温在夜间的增加幅度大于白天。

其他指数中，热日持续指数(WSDI)显著上升，气候倾向率为1.76 d/10 a, 21世纪之前的WSDI值明显低于21世纪的值；冷日持续指数(CSDI)在20世纪70年代相对较大，整体呈现减少趋势；月平均日较差(DTR)的变化特征呈微弱下降趋势，尤其是近年来，DTR变化幅度小于1 ℃;作物生长期(GSL)在1983、1992年明显降低，整体在研究时段内几乎无太大变化。

综上可得，1951—2020年间，研究区冷事件指数呈下降趋势，暖事件指数呈上升趋势，即气温总体呈现变暖的趋势，表明大理市气温对全球气候变暖呈现正反馈

图1 极端气温指数变化趋势将Pettitt法、M-K法和MTT法应用到极端气温指数突变检验中，结果如表3所示，可知各方法检测到的突变发生时间不完全一致可以看出，极端气温极值指数中，TXx的Pettitt和M-K检验都不存在显著突变点，MTT法得出TXx的突变点集中在1995、2005年左右；三种方法均检测出TNx的突变点在2004年左右，Pettitt法和MTT法均检测出其在1978年左右有显著突变，另外MTT得出其在1968、1987、1993、2008年左右也发生突变；TXn在Pettitt和M-K检验下均未显示明显突变，MTT法检测出其在1969年左右有明显突变点；Pettitt检验结果显示TNn未发生明显突变，M-K和MTT检验均得出TNn在1960年附近发生突变，另外TNn在2000年附近有M-K检验突变点。

绝对指数中，FD0在三种方法下均显示在2000年附近发生显著突变，MTT检测出其还在1965年附近有突变点；SU25在Pettitt、MTT法下检测出在1980年、2002年附近发生突变，在M-K及MTT法下检测出在2005年附近发生突变；1951—2020年ID0、TR20的值均为0 d, 没有突变点。

相对指数中，TX10p在Pettitt检验下未发生显著突变，在M-K检验下在2016年附近有突变点，在MTT检验下在1969、2008年附近有突变点；三种方法结果均表明TN10p在1998年附近存在显著突变点，MTT法突变结果显示TN10p在20世纪60、70、80、90及21世纪初均发生显著突变；TX90p突变时间集中在2000年及2005年附近；TN90p在三种方法下得出的突变时间主要在21世纪初，MTT结果显示其在20世纪60年代也发生显著突变。

其他指数中，WSDI的Pettitt和MTT的突变点集中在2000年附近，WSDI还存在M-K检验突变点在1953及1966年附近；CSDI的MTT检验结果得出其突变发生在20世纪60、70年代及21世纪初，其余两种方法均未显示CSDI发生显著突变；DTR没有Pettitt检验的显著突变点，M-K及MTT均发现其在1987年发生明显突变，除此之外其突变发生在20世纪50、60、70年代及21世纪初；GSL未发生明显突变。

可以看出，大理市极端气温指数的突变时间点主要集中在21世纪初期

2.2 极端气温事件周期特征分析对研究区1951—2020年除ID0与TR20以外的14个极端气温指数用EEMD方法进行分解，每个指数都可以分成从高频到低频的5个IMF分量和趋势项RES,趋势项可以描述信号总体的变化趋势。

不同时间内的不同时间尺度准周期振荡强度随时间的变化是非线性的，计算每个分量的平均周期和方差贡献率(见表4)。

可以看出，除FD0、TN10p、CSDI、DTR、GSL外，其余指数的IMF1与RES的方差贡献率高于60%,大于其他分量的贡献率，基本可以反映各指数的变化趋势，因此这些极端气温指数变化主要由这两个分量的振荡决定。

其中，TXx、TNx、TXn、TNn、TX10p、WSDI的IMF1方差贡献率最高，分别为75.28%、34.08%、59.00%、58.74%、51.37%及52.45%,是最重要的振荡模态，平均周期是分别以2.80(IMF1)、2.92(IMF1)、2.80(IMF1)、3.04(IMF1)、3.04(IMF1)和3.18(IMF1)为准3 a的年际尺度周期；同时，TNn与TX10p存在5.83(IMF2)及6.36(IMF2)的准6 a年际尺度周期和17.50(IMF4)及70.00(IMF5)的年代际尺度平均周期，且分别存在11.67(IMF3)和10.00(IMF3)的年代际尺度平均周期；TNx与WSDI存在7.00(IMF2)的准7 a和6.36(IMF2)的准6 a年际尺度周期以及14.00(IMF3)、23.33(IMF4)和35.00(IMF4)、70.00(IMF5)的年代际尺度平均周期；TXx存在6.36(IMF2)的准6 a年际尺度周期和10.00(IMF3)、23.33(IMF4)及70(IMF5)的年代际尺度平均周期；TXn存在6.36(IMF2)的准6 a年际尺度周期和17.50(IMF3)、35.00(IMF4)及70.00(IMF5)的年代际尺度平均周期。

CSDI、DTR、GSL的IMF1方差贡献率也是最高，分别为42.23%、40.45%与52.36%,是最重要的振荡模态，IMF1的平均周期分别为3.33、2.69与2.69,即均以准3 a的年际尺度周期为主，同时也存在准6 a(IMF2)的年际尺度平均周期，以及12 a(IMF3)、35a(IMF4)、35 a(IMF5)或70 a(IMF5),或14 a(IMF3)、35 a(IMF4)、70 a(IMF5)的年代际尺度平均周期。

FD0与TN10p的IMF4方差贡献率最高，分别为47.82%与31.65%,IMF1方差贡献率次之，为25.76%与29.65%图2为3个有代表性的极端气温指数FD0、SU25及TX90p的EEMD分解图，其中IMF1—IMF5依次展现出极端气温指数不同时间上从高频到低频的波动特点，IMF分量振幅的大小表征所对应周期的强弱水平，如振幅越小，则对应时间尺度的周期在该时间段越弱；RES表征各指数对极端气候事件变化的长期趋势。

从图2可看出，3个极端气温指数共展现出两种变化趋势：低—高整体上升趋势、高—低—高整体上升趋势从最高频振荡趋势(IMF1)可知，3个极端气温指数的年际变化相对较大，变化频率相对较快

图2 大理市部分极端气温指数EEMD分解由于使用EEMD进行分解的过程中引入了白噪声，因此判断所分解得到的 IMF分量是单纯的噪音分量还是具有实际意义的分量十分必要对此，可以利用检验IMF分量的显著性来进行判别。

图3是TX90p的IMF能量谱密度-周期的分布图，其中IMF分量落在越左侧表征其频率越高、周期越小，落在越右侧表征其周期大IMF落在越下方说明其振幅以及能量都偏低，同理，落在越上方体现其振幅和能量均偏大。

可以得出IMF5在99%的置信水平上，这表征IMF5是最显著的分量，其对应的变化周期为强周期且具有统计意义，同时它还具有频率低、周期长的物理意义，结合表4和图2(c)可以看出IMF5确实具有较长的周期与较低的频率。

IMF4位于95%的置信曲线上方，其所对应变化周期为强周期IMF1位于80%～95%置信曲线之间，IMF3位于50%～80%置信曲线之间，IMF2位于50%置信曲线的下方，说明这三个IMF分量的周期性振荡不甚显著，为弱周期，即所对应尺度的周期在演变过程中表现出的能量较为微弱，但是这三个 IMF 分量对极端气温指数序列波动状况仍有一定的贡献，不能被忽视。

图3 TX90p的IMF分量显著性检验其余极端气温指数IMF分量显著性的判断方法同图3,分析得出，DTR的IMF3和IMF5分量落在了95%置信水平线之上，即DTR具有显著的准14 a和70 a的年代际尺度周期振荡；CSDI的IMF1、IMF4和IMF5分量均显著，表示两者均存在显著的准3 a年际尺度周期以及准35 a和70 a的年代际尺度周期振荡；TX90p的IMF4和IMF5分量均显著，表示存在准35 a和70 a的年代际尺度周期振荡； WSDI、TX10p的IMF1分量显著，三者均存在准3 a的显著年际尺度周期振荡；TN10p的IMF4分量显著，即具有显著的准70 a年代际尺度周期振荡；SU25的IMF2分量达到显著，代表存在显著的准7 a的年际尺度周期振荡；FD0的IMF1和IMF4分量达到了显著，即准3 a的年际尺度周期振荡和准70 a的年代际尺度周期振荡是显著的；TNx的IMF2和IMF4分量达到显著，即具有准7 a年际尺度周期振荡和准23 a的年代际尺度周期振荡。

此外，GSL、TN90p、TXn、TXx、TNn最高仅有IMF1分量达到80%置信水平，因此周期性分量不甚显著2.3 极端降水事件年际变化和突变特征1951—2020年，大理市11个极端降水指数变化特征如

图4所示绝对指数中，各指数均表现为不同程度的下降趋势其中，中雨以上日数(R10)与雨日日数(R1)以-1.14 d/10 a与-4.12 d/10 a的气候倾向率显著下降，二者均通过0.001的显著性检验；大雨以上日数(R20)下降程度明显比前者小，整体较平稳。

相对指数中，强降水量(R95p)与极强降水量(R99p)的气候倾向率分别为-3.11 mm/10 a和-5.58 mm/10 a, 呈不显著下降趋势，整体变化幅度较大，分别对应45～723 mm、0～320 mm。

持续指数中，连续湿日(CWD)与年总降水量(PRCPTOT)以-0.41 d/10 a和-29.45 mm/10 a的气候倾向率显著下降(p<0.05),而连续干日(CDD)呈现出微弱的上升趋势强度指数中，5 d最大降水量(Rx5day)显著下降(p<0.05),气候倾向率为-4.48 mm/10 a; 1 d最大降水量(Rx1day)和平均日降水强度(SDII)变化趋势不显著，分别呈现下降和上升趋势。

综上可得，近70年大理市的降水量显著减少，连续湿日、雨日日数下降趋势也十分显著，即大理市降水天数和降水量均减少明显；日降水强度增强，发生降水更为集中，易导致旱涝等气象灾害

图4 极端降水指数变化趋势利用Pettitt、M-K法与MTT对极端降水指数进行突变检验后发现(见表5),根据Pettitt、M-K法的检测结果可知，R20、R95p、R99p、CDD、CWD、Rx1day、Rx5day和SDII不存在显著突变点。

极端降水绝对指数中，R10的Pettitt和MTT检验均在1980年附近检验出明显突变点，M-K和MTT均在2005年附近检验出其显著突变点，MTT法在1973年附近有显著突变点；R20的MTT检验突变点在1960年、1975年附近及21世纪初；三种方法均显示R1在2010年附近发生显著突变，Pettitt及MTT法显示其在2001年附近也发生了突变。

相对指数中，R95p没有显著突变；R99p突变集中在1970年左右持续指数中，CDD的MTT检验突变点在1982年；CWD未发生明显突变；M-K方法下，PRCPTOT的突变时间在2017年附近，MTT检验结果显示PRCPTOT在1974年、2004年、2009年左右有显著突变点。

强度指数中，Rx1day突变发生于1968年；Rx5day的突变点在1975、2004年附近；SDII的显著突变时间为1973年左右综合三种方法可以看出，1951—2020年期间大理市各极端降水指数的突变时间主要集中于20世纪70年代及21世纪初。

2.4 极端降水事件周期特征分析用EEMD对11个极端降水指数时间序列进行分解，各指数均可以分别分为从高频到低频的5个IMF分量和趋势项RES计算各个分量的方差贡献率及平均周期(见表6),分析各分量的方差贡献率与年际、年代际的平均周期。

结果显示，极端降水指数的IMF1与RES的方差贡献率均高于60%,其中R1、R95p、R99p、Rx1day、Rx5day与SDII的方差贡献率和超过70%,基本可以反映各指数的变化趋势，因此极端降水指数变化趋势主要由这两个分量的振荡决定。

其中R1的RES方差贡献率最高，其余指数的IMF1方差贡献率最高绝对指数中，R10存在准4 a(IMF1)与准6 a(IMF2)的年际尺度和准14 a(IMF3)、准35 a(IMF4)和准70 a(IMF5)的年代际尺度平均周期，R20与R1均存在准3 a(IMF1)的年际尺度和准35 a(IMF4)及70 a(IMF5)的年代际尺度平均周期，此外R20与R1分别存在准7 a(IMF2)、准5 a(IMF2)年际尺度与准14 a(IMF3)、准12 a(IMF3)的年代际尺度平均周期。

相对指数的R95p与R99p均存在准3 a(IMF1)的年际尺度与准23 a(IMF4)和准35 a(IMF5)的年代际尺度平均周期，同时R95p还存在准5 a(IMF2)和准10 a(IMF3)的平均周期，R99p还存在准6 a(IMF2)和准18 a(IMF3)的平均周期。

持续指数中，CDD、CWD和PRCPTOT的年际尺度平均周期基本一致，分别为准3 a(IMF1)及准6 a(IMF2);年代际尺度中，除IMF5均为70 a外，CDD、CWD和PRCPTOT平均周期分别为准12 a(IMF3)与准23 a(IMF4)、准10 a(IMF3)与准35 a(IMF4)、准18 a(IMF3)和准35 a(IMF4)。

强度指数Rx1day、Rx5day与SDII的年际平均周期具有一致性，均为准3 a(IMF1)与准6 a(IMF2),年代际尺度上的平均周期不尽相同，Rx1day具有准14 a(IMF3)、准23 a(IMF4)及准35 a(IMF5)的平均周期，Rx5day具有准12 a(IMF3)、准35 a(IMF4)及准70 a(IMF5)的平均周期，SDII则具有准14 a(IMF3)、准35 a(IMF4)及准70 a(IMF5)的平均周期。

具有代表性的3个极端降水指数R99p、PRCPTOT及SDII的EEMD分解图如图5所示从中可以看出，各极端降水指数共展现出三种变化趋势：高—低—高整体下降趋势、低—高—低整体下降趋势与低—高整体上升趋势。

从最高频振荡趋势(IMF1)可以看出，R99p、PRCPTOT振荡幅度相对较大，从20世纪60年代中期至21世纪初期，3种指数的变化幅度均相对较为平稳

图5 大理市部分极端降水指数EEMD分解对每个极端降水指数的各IMF分量进行显著性检验，图6是SDII的IMF 能量谱密度-周期的分布图，可以看出SDII的IMF5在95%的置信曲线上方，这表明IMF5分量最为显著，其对应的变化周期为强周期且具有统计意义；其次IMF1在80%置信水平上方；IMF4达到50%置信水平；IMF2、IMF3均在50%置信水平以下。

结合表6和图5(c)可以看出IMF5确实具有较长的周期，IMF1周期最短，频率最高

图6 SDII的IMF分量显著性检验其余极端降水指数IMF分量显著性判断方法同图6,同理可得，Rx5day、Rx1day、R20的IMF1分量达到95%的置信水平，三者对应的准3 a年际尺度周期振荡为显著的；PRCPTOT的IMF1和IMF4分量均达到95%置信水平，表示存在显著的准3 a年际尺度和准35 a的年代际尺度周期振荡；R1的IMF4分量达95%置信水平，表示存在显著的准35 a年代际尺度周期振荡；R10的IMF1分量达到了95%置信水平，IMF4分量达到了99%置信水平，说明其存在显著的准4 a年际尺度和准35 a的年代际尺度周期振荡；SDII的IMF5分量达到95%置信水平，即具有显著的准70 a年代际尺度的周期振荡。

此外，CWD、CDD、R99p、R95p最高仅有IMF1分量和CWD的IMF5超过80%置信水平，说明周期性振荡不显著，能量较小3 讨论与结论3.1 讨 论研究结果表明，大理市气候暖干化已成为该地气候变化的主要特点。

一方面，大理市有6个极端气温指数 TNx、SU25、TN10p、TN90p、TX90p以及WSDI的变化显著其中，TNx、SU25、TN90p、TX90p以及WSDI显著增加，TN10p体现为显著减少，由此可见大理市气候整体呈变暖的趋势，恰与全球变暖背景一致，此外，与王晓等及申文斌等对云南省及大理地区极端气候事件得出的趋势基本相同。

另一方面，大理市极端降水指数中除CDD和SDII外，其余指数均呈不同程度下降趋势，其中，R10、R1、CWD、PRCPTOT和Rx5day这5个指数下降趋势显著，徐用兵等对云南省极端降水事件的研究得出R99p呈显著上升趋势，其余结果与本研究所得趋势基本一致，说明大理气候呈变干趋势，这与云南省气候变干背景一致,不利于农业的生产。

此外，大理各极端气温指数突变时间多发生在21世纪初，极端降水指数突变时间主要集中在20世纪70年代及21世纪初，王晓等研究得到的云南极端气温指数突变年份也主要在这个时段，本文同时使用三种突变检测方法得出的突变点更多。

对于大理市极端气温和降水事件的多尺度分析，本研究中各极端气温指数周期不一极端气温指数整体存在5个准周期，介于3～70 a之间，其中存在1～3个强周期，其中的SU25的准6 a周期、FD0的准3 a周期、CSDI的准6 a周期、WSDI的准14 a周期、CSDI的准12 a周期、TN10p的准8 a周期、TX10p的准18 a周期、TX90p的准3 a周期与王晓等对云南利用时间序列周期方差分析外推法的研究结果相同或接近。

极端降水指数存在5个准周期，介于3～70 a之间，其中有1～2个强周期除IMF5分量外，其余大部分分量与吴利华等对丽江利用Morlet复小波分析进行研究的结果一致或相近不少前人如王兵等已对小波分析与EEMD方法在气温及降水的多尺度分析中的差异进行了研究，得出对于非线性、非平稳数据，EEMD分解的自适性能使分解结果具有更好的稳定性和一致性的结论，但其还存在分解过程中的端点效应。

本研究仅使用EEMD一种方法进行多尺度分析还不够详尽，日后仍需采用多种方法对比深入讨论，提高结果的准确度以上结论主要基于云南省及大理地区等部分研究进行的讨论，结果接近或者相同，然而依然有不同之处，其中不同研究所选取的研究时段和区域等的不同是导致结果不同的重要原因。

大理市气候暖干化现象可能会使农业遭受干旱、高温热害等严峻问题，对大理市社会经济发展、农业规划以及生态建设等提出了新的挑战，有关部门需提前做好相应措施适应新形势由于极端气候事件的复杂性，区域极端气候事件的发生涉及到很多因素，本研究仅从极端气候事件变化特征的角度进行了分析，未来还需进一步深化研究其影响因素和物理机制等，以期更加清晰掌握和解释极端气候事件变化的原因，为大理市防灾减灾、水土保持等工作提供科学依据。

3.2 结 论(1)极端气温指数中，极值指数变化较平稳，极端暖事件指数(TX90p、TN90p、WSDI、SU25)显著上升，极端冷事件指数(TX10p、TN10p、CSDI、FD0)下降，DTR呈不显著下降趋势，GSL变化幅度较小。

极端降水指数中，CDD与SDII缓慢上升，其余指数均为下降趋势，其中，R10、R1、CWD、PRCPTOT与Rx5day显著下降整体来说，大理市气温呈变暖趋势，气温变化对全球气候变暖呈现正反馈，降水量以及降水天数明显减少、降水强度增加。

(2)利用Pettitt、M-K及MTT得到1951—2020年大理市各极端气候指数突变年不一，极端气温指数突变主要集中在21世纪初期，其中，TNx、FD0、SU25、TN10p、TX90P、TN90p、WSDI通过3种突变检验均有明显突变点；极端降水指数突变主要集中在20世纪70年代与21世纪初期，R10与R1通过3种突变检验均有显著突变点，R95p与CWD未发生突变。

(3)通过EEMD将极端气温及极端降水指数均分解为5个IMF分量及1个趋势项RES多数指数的IMF1与RES的方差贡献率基本高于60%,基本可以反映各指数的变化趋势在年际尺度上，各指数主要存在准3 a(IMF1)及准6 a/7 a(IMF2)的平均周期，年代际尺度上，主要存在准12 a/14 a/18 a(IMF3)、准35 a(IMF4)和准70 a(IMF5)的平均周期。

除GSL、TN90p、TXn、TXx、TNn及CWD、CDD、R99p、R95p外，其余极端气温及降水指数有1～3个显著分量，具体表现为准3 a/4 a/7 a, 其次年代际周期表现为14 a/23 a/35 a/70 a。

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