1951

本文运用了16个极端气温指数和11个极端降水指数来研究1951—2016年昆明极端气候事件的变化趋势、突变特性和周期特征，得出以下主要结论：

（1）变化趋势　极端气温指数FD、TN10p、TX10p、CSDI和DTR呈明显下降趋势，TNx、TNn、SU、TR、TN90p、TX90p和WSDI则呈明显上升趋势，这与杨蓉等[27]所得的研究结果较一致，而TXx、TXn、ID和GSL呈不显著上升趋势；此外，月最低气温指数（TNx和TNn）比月最高气温指数（TXx和TXn）升温幅度快，这与张万诚等[20]研究云南省极端气温变化的结果一致.

极端降水指数R10、R20、PRCPTOT呈不显著下降趋势，R1呈明显下降趋势，R95pTOT、R99pTOT、CDD、CWD、Rx1day、Rx5day、SDⅡ均呈上升趋势，其中本研究中的R10、R20、R95pTOT、R99pTOT、CDD、PRCPTOT、SDⅡ的变化趋势与杨晓静等[22]所得云南省的结果基本一致.

（2）突变特性　极端气温指数突变点大部分集中在20世纪80年代至21世纪初，其中极值指数（TXx、TXn、TNx和TNn）在显著突变点后呈现上升趋势，极端冷事件指数（FD、TN10p和TX10p）在显著突变点后呈现下降趋势. 极端暖事件指数（SU、TN90p、TX90p和WSDI）在显著突变点后呈现上升趋势，并且DTR在显著突变点后呈下降趋势，其余极端气温指数ID、TR、CSDI和GSL的突变不显著. 本研究突变分析结果与王晓等[21]研究的结果基本一致，即云南省的极端冷事件指数（FD、TN10p、TX10p、CSDI）呈下降趋势，而云南省的极端暖事件指数（SU、TN90p、TX90p、WSDI）呈上升趋势，并且本文昆明极端气温指数的突变年份与王晓等[21]得出的结果相近，其中云南省的极端气温指数FD、TN10p、TX10p、TX90p、SU的突变点分别为1989、1987、2004、2002年及2003年，本研究中昆明对应指数的突变年份分别为1990、2003、2004年及2001年.

极端降水指数的突变点大部分集中在20世纪80年代末至21世纪初，其中R10、R1、R99pTOT、CDD、CWD有明显的突变时间，而其他6个极端降水指数R20、PRCPTOT、R95pTOT、Rx1day、Rx5day、SDⅡ未呈现出明显的突变时间.

（3）周期特征　昆明16个极端气温指数存在2～6个准周期，介于4～57 a之间，存在1～3个主周期，介于6～55 a之间，部分极端气温指数具有相同或相近的主周期. 文中昆明极端气温指数TX10p的主周期15 a与王晓等[21]得出的周期相同；昆明的CSDI准周期6/19 a、TN10p准周期6 a、TX90p准周期6 a、FD准周期6a、SU准周期5 a均与王晓等[21]得出的结果7/15、7、5、3、3 a接近.

昆明11个极端降水指数存在4～6个准周期，介于4～57 a之间，存在1～3个主周期，介于15～ 57 a之间，部分极端降水指数具有相同或相近的主周期. 其中本研究中昆明极端降水指数CDD的主周期18 a与杨晓静等[22]得出的结果相同，并且R99pTOT的准周期14 a、SDⅡ的准周期5 a、CWD的准周期6 a、PRCPTOT的准周期6 a与杨晓静等[22]得出的云南省的结果14、8、8、8 a相同或接近.

以上结论，验证了近几年来关于昆明极端气候事件的部分研究成果，但也存在一定的差异性，这主要是由于不同学者采用不同的时间尺度和研究方法，选用不同的极端气候指数所致；并且与云南省极端气候事件的部分研究结果相同或相近，部分结果也存在差异性，主要是由于研究区域的差异性导致. 在全球变暖的背景下，不同的极端气候有不同的影响机制，单从物理机制方面分析，温室气体的大量排放致使大气温度升高，与气温有关的极端事件便会增多或减少，气温的升高会使地表增暖，加剧地表水分蒸发，大气中水分含量增加，为了与蒸发过程相平衡，降水将增加，从而引发大气潜热的释放增加等[31-32]. 同时，大气变暖和水分增加后，大气循环加剧，导致大气环流发生调整，影响风暴和冷空气活动，可能会引发更多的暴雨、强降水等极端天气. 此外，极端气候变化可能还与自然变化有着密切的联系[33-34]. 总之，极端气候变化的影响机制是比较复杂的，更具体的原因有待进一步深入研究.