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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

气温是气候变化极为重要的指标，根据联合国政府气候变化专门委员会第五次评估报告(ipcc)^[1]，从1880年到2012年，全球地表平均温度大约升高了0.85℃。温度的升高不仅直接影响温度极端值的变化，而且导致高温干旱和暴雨洪涝等极端气候事件的发生频率与强度出现加剧的趋势^[2]。中国的气候变暖趋势与全球一致，极端天气和气候变化事件以及气候变化影响着人们生活的方方面面，同时受到政府的高度关注。

极端天气和气候事件以及气候变化对自然和人类生活有着深远的影响，在粮食、淡水资源、生态系统、海岸带和海洋等方面尤为突出。在粮食安全方面，气候变化对粮食产量主要为不利影响，随着人类对粮食需求的不断增长，若不采取有效措施适应气候变化，可能会导致供给不足的情况发生，危害人类生命健康；在淡水资源方面，由于全球变暖导致的冰川消融，对于淡水资源的风险进一步加剧，影响的人口数量不断增长；对于生态系统而言，由于气候变化以及人类的过度开发、污染、物种入侵等因素共同作用下，一些物种将面临灭绝的风险；由于全球变暖，海平面上升，海岸系统和低洼地区将面临被淹没的风险，继而对沿海地区的居民、财产、生态系统造成不利影响。

南京地理坐标为3114ˊ～3237ˊn、11822ˊ～11914ˊe，地处中国东部地区、长江下游、濒江近海，是长三角辐射带动中西部地区发展的国家重要门户城市，也是“一带一路”战略与长江经济带战略交汇的节点城市。随着城市化进程的不断推进，城市绿化面积不断减少，南京市的温度变化也随之改变。本课题从现实需要出发，研究南京市的气候变化以及极端气温变化，对于了解全球变暖大背景下长江中下游地区温度变化有重要参考价值。同时了解南京市极端气温变化特征及趋势有助于我们防范及应对极端天气和气候事件，减少全球变暖对人类生产生活造成的损失，也为政府部门做相关决策提供科学依据。

国内外研究现状

大量研究表明，极端气候事件(如高温、低温等)所造成的经济损失以及给社会带来的影响非常巨大。因此，极端气候事件越来越引起科研工作者和公众的关注。

关于中国气温变化趋势，近年来，许多国内外学者已经从不同角度进行了研究并取得很多重要研究成果。林学椿等^[3]研究指出，近40年来，我国年平均气温以0.04℃/10年的倾向率上升，最大增温在东北和华北地区；长江流域以及西南地区的年平均气温不但没有增加反而呈下降趋势。这对研究南京市过去52年气温变化趋势和特征有重要的意义。刘长焕等^[4]采用非参数统计、成对的斜率回归中值、spearman等级相关方法，研究结果表明南京市平均气温呈现上升趋势，春季平均气温上升趋势最明显，夏季平均气温上升趋势最不明显。唐国利等^[5]也研究了近44年南京温度变化的特征及其可能原因，结果表明，近44年来南京平均温度显著上升，其中冬季增暖幅度最大，但夏季呈变凉趋势。与全国平均温度相比，线性变化趋势大体相似，但也存在一定差别。最高温度趋势与平均温度一致，夏季降温更为明显；最低温度除夏季外增暖都非常显著，表明气候变暖在最低温度上表现更加明显；年和各季日较差均明显减小；炎热日和寒冷日趋于减少，其开始和结束时间较以前有明显提前。他指出在研究温度变化和考虑城市化的影响时，不仅要考虑大城市，还应该充分注意中、小城市的发展所带来的影响。这对于如何应对气候变暖问题提供了新思路，考虑问题也更为全面。潘文卓等^[6]研究指出在全球气候变暖的背景下，56年来南京平均气温明显上升，尤其是春、冬季升温显著，且春季升温大于冬季升温，而年极端最低气温和冷积温显著上升，年极端最高气温和热积温略有下降；冷冬皆分布在20世纪80年代以前，暖冬主要分布在90年代以后；春季提前并略有加长；夏季加长了约4候；秋季延迟并缩短了约2候；冬季缩短了约3候。这对本文研究南京市温度变化有参考意义。

2. 研究的基本内容

本文内容主要分两部分，第一部分研究南京地区过去52年气温的总体变化趋势，第二部分为南京极端气温指数变化，从而预测南京地区未来气候趋势。

第一部分根据南京地区1961-2012年逐日气象观测资料，通过非参数的统计方法、成对的斜率回归中值方法等，分析年平均气温、最高（低）气温、日较差、冷（热）日频数的变化趋势，得出南京地区过去52年气温变化趋势和特征。

第二部分根据气象站点的逐日最高气温、逐日最低气温资料，通过主成分分析及相关分析法、线性倾向估计法等，计算极端气温指标，包括极端冷指数（冷日指数、冷夜指数、霜冻天指数），极端暖指数（暖日指数、暖夜指数、高温天指数），得到南京地区极端气温变化趋势。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

4.1实施方案：

4.1.1计算南京市52年气温变化趋势

运用非参数的统计方法、成对的斜率回归中值方法，计算南京市长期气温的变化趋势^[4]，并利用spearman等级相关方法确定变化趋势的显著性。在此介绍一下成对的斜率回归中值方法^[15]。它是基于一组序列中每一个可能的两点之间的斜率，并取这些斜率的中位数而得到的。这需要去计算每个可能成对点和之间的斜率，其计算公式是，如果n是序列的样本总数，那么该序列一共有n(n-1)/2组成对的斜率；事实上对于任何i的和j，如果，成对的斜率的个数就会减少。最终的斜率估计值(b)即为序列的中位数。利用这个斜率估计值计算所有样本相对应的残差：，截距估计(a)即为残差序列的中位数，那么最终的线性回归方程为：。

4. 参考文献

[1]ipcc. working group i contribution to the ipcc fifth assessment report(ar5). climate change 2013: the physical science basis. final draft underlying scientific-technical assessment[r/ol]. [2013-10-30].

[2]ipcc. summary for policymakers of climate change 2007: the physical science basis//contribution of working group i to the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. cambridge, uk: cambridge university press, 2007.

[3]林学椿, 于淑秋. 近40年我国气候趋势[j]. 气象, 1990, 16(10): 16-22.

[4]刘长焕, 许嘉伟, 陈婕, 方文维, 陈宏, 张叶晖. 近62年南京地区气温变化趋势及其分析[j]. 安徽农业科学, 2013, 41(31): 12405-12408.