摘要
基于观测资料和CMIP6统计降尺度模拟数据，识别了长江流域群发性高温事件。在此基础上，分析了其当前和未来的变化。结果表明：1961—2021年长江流域群发性高温事件频次、持续时间、累计强度和最大影响面积均呈上升趋势。SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，长江流域群发性高温事件持续时间、累计强度和最大影响面积在21世纪期间将进一步上升，而且SSP5-8.5情景下的上升速率要比SSP2-4.5情景下的高。到21世纪末期，群发性高温事件持续时间和累计强度增幅最大的区域位于长江下游，重庆和四川盆地次之。长江流域群发性高温事件发生频次在21世纪50年代前上升明显，随后在SSP2-4.5情景下放缓，而在SSP5-8.5情景下则转为下降态势。到21世纪末期，群发性高温事件频次增幅最大的区域在SSP2-4.5情景下位于河南和湖北一带，而在SSP5-8.5情景下则位于四川盆地。另外，与现在相比，到21世纪末期，长江流域群发性高温事件出现时间在两种情景下均提前，且结束时间延后，故时间跨度增大。在这样背景下，未来长江流域受群发性高温事件影响的人口数将增加，并于21世纪50年代达到峰值。人口对群发性高温事件强度的暴露度在21世纪期间呈增大趋势，城市地区显著高于农村地区，SSP5-8.5情景下人口暴露度的增加尤为显著。
Abstract
Using observational datasets and statistically downscaled CMIP6 model simulations,this study identifies cluster high-temperature events in the Yangtze River valley and examines their historical evolution and future projections.Results indicate significant increasing trends in the frequency,duration,cumulative intensity,and maximum influential area of such events from 1961 to 2021.Under both SSP2-4.5 and SSP5-8.5,the duration,cumulative intensity,and maximum influential area of cluster high-temperature events are projected to continue strengthening throughout the 21st century,with more pronounced increases under SSP5-8.5.By the late 21st century,the largest enhancements are expected to occur in the lower reaches of the Yangtze River valley,followed by Chongqing and the Sichuan Basin.The frequency of cluster high-temperature events shows a substantial rise until the 2050s,after which the trend moderates under SSP2-4.5 and reverses to a decline under SSP5-8.5.By the century's end,the greatest frequency increases under SSP2-4.5 are projected in Henan and Hubei,followed by Anhui,Jiangxi,Chongqing,and the Sichuan Basin;under SSP5-8.5,the strongest increases occur in the Sichuan Basin.Furthermore,cluster high-temperature events are projected to begin earlier and end later in the year,indicating an extended seasonal duration under both scenarios.In response to these changes,the affected population in the Yangtze River valley is projected to increase and peak around the 2050s.Population exposure to event intensity is also expected to rise steadily throughout the century,with larger increases in urban areas than in rural areas—particularly under SSP5-8.5.
在全球气候变暖背景下，极端高温事件频发，并呈现出持续时间更长、强度更强的变化特征（IPCC，2021；周波涛和钱进，2021）。极端高温事件的频发严重威胁着公众健康安全，对经济社会可持续发展也会造成重大冲击（Dunne et al.，2013；Orlov et al.，2019；Ebi et al.，2021）。例如，2022年夏季，中国中东部地区经历了自1961年有完整气象观测记录以来综合强度最强的极端高温，引发了干旱、水资源和电力短缺、森林大火等链式灾害，给农业、经济、人体健康以及生产生活造成了严重影响（Lu et al.，2023；孙博等，2023）。因此，极端高温事件的变化受到高度关注。
研究揭示，与全球尺度的变化相一致，自20世纪中叶以来，中国极端高温事件的频次、强度、持续时间以及覆盖范围等均呈显著的上升趋势（Zhou et al.，2016；Luo and Lau，2017；Shi et al.，2018；Xie et al.，2020）；到21世纪末，这种变化趋势将会持续，而且温室气体排放越多，增加的幅度将越大，造成的风险也越高（Sun et al.，2014，2018；Zhou et al.，2014；Chen and Sun，2018；Wang et al.，2020；Xie et al.，2022；Zhang et al.，2024）。这些成果为应对极端气候变化和加强灾害风险管理奠定了科学基础，但是，其对极端高温事件在时间和空间上的群发性缺少考虑。相比于单一的极端高温事件，群发性高温事件对经济社会的影响更为严峻，因而值得高度重视。已有一些观测研究指出，中国群发性高温事件的发生频次、持续时间、影响站数和综合强度在2000年以后变得更为显著（况雪源等，2014，2025；Wang et al.，2014；程阳等，2020）。Zhou et al.（2020）基于CMIP5动力降尺度模拟数据，预估在典型浓度路径RCP4.5情景下，中国群发性极端高温事件的发生频次、持续时间、累计强度及影响面积等到21世纪末均呈增加态势。
群发性高温事件具有明显的区域特征。长江流域作为亚洲第一大流域，不仅是中国重要的经济和人口中心，也是群发性高温事件的高发区（程阳等，2020）。然而，目前对于长江流域群发性高温事件变化的精细化时空特征的认识还不是十分清楚。而且，在CMIP6共享社会经济情景（shared socioeconomic pathways，SSP）下，长江流域群发性高温事件将有何变化？其对当地的人口又将有什么影响？这些问题亟待进一步研究。这也正是本文的出发点。
1 数据与方法
1.1 数据
采用的观测数据为1961—2021年中国格点化数据集CN05.1的逐日最高气温（Tmax），水平分辨率为0.25°×0.25°（吴佳和高学杰，2013）。该数据基于中国2 400多个地面气象站观测资料，通过“距平逼近”方法插值而成，并经过均一化处理。
模拟数据为美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）提供的30个CMIP6模式统计降尺度数据集（NEX-GDDP-CMIP6）中历史时期（1950—2014年）和SSP2-4.5与SSP5-8.5情景下（2015—2100年）的逐日Tmax，水平分辨率为0.25°×0.25°（Thrasher et al.，2022）。选取1995—2014年作为基准时段，代表当今气候状况；2046—2065年代表21世纪中期，2081—2100年代表21世纪末期。
为分析长江流域未来不同时期人口对群发性高温事件的暴露度，本文还采用了SSP2和SSP5下中国人口数据（Jiang et al.，2024），并将其插值到0.25°×0.25°网格上，以与Tmax数据的分辨率相一致。
1.2 群发性高温事件识别
群发性高温事件识别标准如下：1）相邻100个或以上格点的Tmax≥35℃，且连续持续5 d及以上；2）同一高温事件最近两格点间距离小于40 km；3）高温持续过程中，前1 d和后1 d高温发生区域有重合。具体可参见程阳等（2020）。在进行多模式集合（multi-mode ensemble，MME）分析时，首先对各个模式模拟的群发性高温事件进行单独识别，然后再对识别结果进行算术平均。
本文选取4个指标来度量群发性高温事件变化特征，分别为发生频次、持续时间、累计强度和最大影响面积。发生频次定义为一年中发生的群发性高温事件次数；持续时间为一个群发性高温事件从开始到结束的总天数；累计强度为一个群发性高温事件持续时间内逐格点Tmax与35℃差值的累积之和；最大影响面积为一个群发性高温事件持续时间内受影响的全部格点所代表的面积。
1.3 人口暴露度
暴露度通常指承灾体受到致灾因子不利影响的范围或数量（IPCC，2012）。影响范围或数量越大，暴露度则越大。为探讨人口对群发性高温事件的暴露度，本文参考程阳和韩振宇（2024），选取两个指标来衡量人口暴露度水平。一个是受影响人口，定义为暴露于一个群发性高温事件最大影响范围内的累计人数。另一个是强度暴露度，定义为一个群发性高温事件覆盖的平均人口密度与群发性事件累计强度的乘积。基准期的人口采用2010年的人口数据，SSP2-4.5（SSP5-8.5）情景下的暴露度计算采用SSP2（SSP5）人口数据。
2 长江流域群发性高温事件的观测特征
对CN05.1观测资料进行识别后的结果显示：长江流域在1961—2021年间共识别出166次群发性高温事件，累计高温日数达到1 719 d。平均而言，长江流域每年发生2.7次群发性高温事件，单次事件的持续时间为10.4 d，累计强度达0.97×104℃，最大影响面积为4.1×105 km2。图1为观测中所识别的长江流域群发性高温事件在各月的占比分布。可见，长江流域群发性高温事件最早出现在5月，占1.8%；最晚出现在9月，占3.6%；7月为群发性高温事件发生频次最高的月份，占所有事件的47.0%，其次为8月和6月。
图2进一步给出了长江流域群发性高温事件发生频次、持续时间和累计强度的气候态空间分布。有意思的是，三者的分布较为类似，主要集中在长江中下游区域，而且群发性高温事件高发区对应着持续时间和累计强度的大值区。群发性高温事件发生频次最高的区域位于湖北和湖南东部以及江西大部地区，平均每年发生2.4次以上，最长持续时间超过18 d，累计强度高达30℃；其次为安徽和江苏部分地区。
图11961—2021年长江流域群发性高温事件在各月的占比（单位：%）
Fig.1Ratio of monthly occurrences of cluster high-temperature events in the Yangtze River valley relative to the total number of events during 1961—2021 (units:%)
图3a显示了1961年以来长江流域群发性高温事件频次随时间的变化。可见，1961—2021年间长江流域群发性高温事件发生频次呈显著的增加趋势，增加速率为0.19次/（10 a）（通过置信度为90%的显著性检验）。同时，伴随着明显的年代际波动。其中，20世纪60—70年代为高发期，20世纪80—90年代为低发期，随后又转为高发期。长江流域群发性高温事件持续时间（图3b）、累计强度（图3c）和最大影响面积（图3d）也都呈上升趋势，上升速率分别为0.69 d/（10 a）、0.13×104℃/（10 a）和0.81×105 km2/（10 a），均通过置信度为90%的显著性检验。不过，这种长期变化趋势存在空间不一致性。由图4a可见，群发性高温事件频次的增加趋势在下游地区要高于中游地区，下游地区的增加速率普遍在0.02次/a以上。对于群发性高温事件持续时间（图4b）和累计强度（图4c）而言，其上升速率在江浙地区、湖南北部至湖北东部以及重庆等地较大，而在河南一带则呈现线性下降趋势。
3 长江流域群发性高温事件的未来变化
在进行预估前，我们先利用泰勒图（Taylor，2001）评估NEX-GDDP-CMIP6中30个模式和MME对长江流域群发性高温事件的模拟能力，结果如图5所示。总体来讲，各模式和MME可以合理地再现长江流域群发性高温频次、持续时间和累计强度的空间分布特征。对于长江流域群发性高温频次和持续时间，各模式模拟与观测结果的均方根误差为0.75~1.0，空间相关系数为0.60左右，标准方差比为0.5~1.0。对于累计强度，各模式模拟与观测结果的均方根误差为0.5~1.0，空间相关系数超过0.60，标准方差比大多位于0.5~1.5。MME模拟要优于大多数模式。因此，随后利用MME结果对长江流域群发性高温事件的未来变化进行预估。
图6给出了MME预估的SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下长江流域群发性高温事件在各月的占比分布。总体而言，到21世纪中期和末期，由于气候进一步变暖，长江流域群发性高温事件的发生时间相比于当今气候（1995—2014年）将提前，结束时间将延后，时间跨度将变长。具体来讲，在SSP2-4.5情景下，到21世纪中期和末期，群发性高温事件的发生时间由当前的5月提前到4月，结束时间由当前的9月延迟到10月，峰值也由当前的7月前移至6月。在SSP5-8.5情景下，到21世纪末期，在3月就开始出现群发性高温事件，其结束时间也延长至11月，峰值也由中期的6月提前至5月。
图7为SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下长江流域群发性高温事件发生频次、持续时间、累计强度和最大影响面积到21世纪末期的变化。从长期变化趋势来看，4个指标总体呈明显的上升趋势。具体来讲，对于群发性高温事件频次而言，在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，其到21世纪50年代前的增加趋势都十分明显，分别为0.43次/（10 a）和0.52次/（10 a）。此后，增长趋势在SSP2-4.5情景下放缓；在SSP5-8.5情景下转为下降，但相对于当今气候仍为明显增加。长江流域群发性高温事件的持续时间、累计强度和最大影响面积到21世纪末均呈上升趋势，而SSP5-8.5情景下的增幅更为显著。在SSP2-4.5情景下，21世纪长江流域群发性高温事件持续时间的增长趋势为2.3 d/（10 a），累计强度的增长趋势为2.3×104℃/（10 a），最大影响面积的增长趋势为1.4×105 km2/（10 a），均通过置信度为99%的显著性检验。在SSP5-8.5情景下，其分别进一步增大至5.4 d/（10 a）、9.8×104℃/（10 a）和2.3×105 km2/（10 a）。图7a揭示的SSP5-8.5情景下群发性高温事件频次于21世纪50年代后的下降与事件本身的持续时间显著延长有关。如果从预估的群发性事件累计高温日数（图略）来看，其仍呈显著的增多趋势。
图21961—2021年平均的长江流域群发性高温事件发生频次（a；单位：次/a）、持续时间（b；单位：d/a）和累计强度（c；单位：℃/a）的空间分布
Fig.2Spatial distribution of (a) frequency (units:events/a) , (b) duration (units:d/a) , and (c) cumulative intensity (units:℃/a) of cluster high-temperature events in the Yangtze River valley during 1961—2021
图31961—2021年长江流域群发性高温事件发生频次（a；单位：次）、持续时间（b；单位：d）、累计强度（c；单位：105℃）和最大影响面积（e；单位：106 km2）的时间序列（蓝色实线表示线性趋势，红色实线为9 a滑动平均）
Fig.3Time series of (a) frequency (units:events) , (b) duration (units:d) , (c) cumulative intensity (units:105℃) , and (d) maximum influential area (units:106 km2) of cluster high-temperature events in the Yangtze River valley during 1961—2021.The blue line represents the linear trend, and the red line indicates the 9-year running mean
图41961—2021年长江流域群发性高温事件发生频次（a；单位：次/a）、持续时间（b；单位：d/a）、累计强度（c；单位：℃/a）的线性趋势空间分布（打点区域表示通过置信度为90%的显著性检验）
Fig.4Spatial distribution of linear trends in (a) frequency (units:events/a) , (b) duration (units:d/a) , and (c) cumulative intensity (units:℃/a) of cluster high-temperature events in the Yangtze River valley during 1961—2021.Regions exceeding the 90% confidence level are stippled
图8给出了SSP2-4.5情景下21世纪中期和末期长江流域群发性高温事件发生频次、持续时间和累计强度相较于基准期的变化。与当今气候相比，到21世纪中期，群发性高温事件的年均频次增幅普遍在0.8次以上。其中，增幅最大的地区位于河南和湖北一带，达1.8次以上，其次为安徽、江西、重庆和四川盆地等地，增幅为1.2~1.4次。21世纪末期的变化与中期相类似，但增幅较中期总体略有增加。对于群发性高温事件持续时间，增幅最显著的地区位于长江下游地区，21世纪中期增加15~30 d，到末期增至30~45 d；在长江中游地区，如重庆和四川盆地，21世纪中期增幅少于15 d，末期增幅为15~30 d。累计强度的最大增幅区位于河南和湖北一带以及江西中部地区，21世纪中期年均增幅达80~100℃，末期则超过140℃；四川盆地和重庆大部分地区21世纪中期年均增幅为20~80℃，末期增幅为60~140℃。
图51995—2014年长江流域群发性高温事件发生频次（a）、持续时间（b）和累计强度（c）的泰勒图（1~30代表所用的30个CMIP6模式，31为MME）
Fig.5Taylor diagrams comparing the spatial pattern of (a) frequency, (b) duration, and (c) cumulative intensity of cluster high-temperature events in the Yangtze River valley during 1995—2014 with observations.Model numbers 1—30 correspond to the CMIP6 models used; 31 denotes the multi-model ensemble (MME)
图6MME预估的SSP2-4.5（a）和SSP5-8.5（b）情景下长江流域群发性高温事件到21世纪中期（2046—2065年）和末期（2081—2100年）在各月的占比（单位：%）
Fig.6MME-projected ratio of monthly occurrences of cluster high-temperature events in the Yangtze River valley relative to total events during 2046—2065 and 2081—2100 under (a) SSP2-4.5 and (b) SSP5-8.5 (units:%)
在SSP5-8.5情景下（图9），群发性高温事件的持续时间和累计强度变化的空间分布与SSP2-4.5情景下相类似，同样呈现从长江中游到下游递增的特征，但增幅更为显著。21世纪中期，下游地区持续时间的年均增幅为30~45 d，累计强度的年均增幅为80~160℃；到21世纪末期，持续时间的增幅最高可达80~85 d，累计强度的增幅可达280~300℃。与SSP2-4.5情景不同的是，长江下游区域群发性高温事件的发生频次到21世纪末期的增幅相比于中期要小，且增幅最大的区域由河南和湖北交界处西移至四川盆地。
图7历史模拟（黑色）、SSP2-4.5（蓝色）和SSP5-8.5（红色）情景下MME模拟的长江流域群发性高温事件频次（a；单位：次）、持续时间（b；单位：d）、累计强度（c；单位：105℃）和最大影响面积（d；单位：106 km2）的变化（阴影为模式间5%~95%的范围；时间序列采用21 a滑动平均）
Fig.7MME-simulated changes in (a) frequency (units:events) , (b) duration (units:d) , (c) cumulative intensity (units:105℃) , and (d) maximum influential area (units:106 km2) of cluster high-temperature events in the Yangtze River valley under historical simulations (black line) ，and the SSP2-4.5 (blue line) and SSP5-8.5 (red line) scenarios.Shaded regions denote the 5%—95% ensemble spread.Time series are smoothed using a 21-year running mean
图8MME预估的SSP2-4.5情景下21世纪中期（2046—2065年）和末期（2081—2100年）长江流域群发性高温事件发生频次（a1、a2；单位：次/a）、持续时间（b1、b2；单位：d/a）和累计强度（c1、c2；单位：℃/a）的变化（相较于1995—2014年；1为21世纪中期，2为21世纪末期；打点区域表示通过置信度为90%的显著性检验）
Fig.8MME-projected changes in (a1, a2) frequency (units:events/a) , (b1, b2) duration (units:d/a) , and (c1, c2) cumulative intensity (units:℃/a) of cluster high-temperature events during 2046—2065 and 2081—2100 under SSP2-4.5, relative to 1995—2014.Panels “1” correspond to 2046—2065 and “2” to 2081—2100.Regions exceeding the 90% confidence level are stippled
图9同图8，但为SSP5-8.5情景
Fig.9Same as Fig.8, but for SSP5-8.5
4 未来长江流域群发性高温的人口暴露度变化
考虑到未来城乡人口变化的差异，图10绘制了长江流域城市与农村地区人口对群发性高温事件暴露度的变化。总体上，受全球变暖影响，预计未来长江流域暴露于群发性高温事件的人口将增加。具体来说，基准期时段，受群发性高温事件影响的人口数处于相对较低水平，城乡差异也不大。在SSP2-4.5情景下，从21世纪20年代起，长江流域受群发性高温事件影响的人口总数逐步上升。随着未来人口的减少，21世纪50年代后受影响的人口增速减缓甚至略有下降。同时，持续城市化驱动农村人口向城市迁移，城市地区受影响的人口数增长显著；而农村地区因人口外流，受影响的人口呈逐步下降趋势，城乡差异逐步扩大。在SSP5-8.5情景下，城市地区受影响的人口数增长显著高于农村地区，城乡差异更为明显，城市人口面临更高的暴露风险（图10a）。
相较于单一的受影响人口的变化，强度暴露度能更直观地反映气候致灾因子（群发性极端事件累计强度）与承灾体（人口）之间的相互作用强度，从而更好地表征群发性高温事件强度对区域人口的影响。图10b显示，尽管长江流域未来人口基数下降，但在群发性高温事件显著增强（图7c）的作用下，长江流域的强度暴露度呈现显著的上升趋势。城市地区的强度暴露度显著高于农村地区，SSP5-8.5情景下的增幅较SSP2-4.5情景下更为突出，表明长江流域群发性高温事件强度与人口分布的叠加效应会进一步放大气候风险。这种变化特征意味着，在人口总量减少的背景下，群发性极端高温事件强度增强是导致该区域暴露风险加剧的主导因素，而城市化进程通过改变人口的空间分布格局，强化了城市地区人口的暴露风险。
图10历史模拟（1995—2014年）和未来SSP2-4.5与SSP5-8.5情景下长江流域受群发性高温事件影响人口（a；单位：108人）和强度暴露度（b；单位：1010人·℃）（深色表示城市地区，浅色表示农村地区；误差线表示5%~95%的不确定性范围）
Fig.10(a) Affected population (units:108 persons) and (b) intensity exposure (units:1010 persons·℃) to cluster high-temperature events in the Yangtze River valley under historical simulations (1995—2014) ，and SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios.Dark bars represent urban areas; light bars represent rural areas.Error bars indicate the 5%—95% uncertainty range
5 结论
本文基于CN05.1逐日Tmax对1961—2021年长江流域群发性高温事件进行了识别，在此基础上，选取发生频次、持续时间、累计强度和最大影响面积等指标，分析了长江流域群发性高温事件的时空变化特征。进一步地，本文利用NEX-GDDP-CMIP6中的30个模式统计降尺度数据，预估了SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下长江流域群发性高温事件的未来变化及其对人口暴露度的影响。主要结论如下：
1）1961—2021年长江流域共识别166次群发性高温事件，平均每年发生2.7次，单次事件持续约10.4 d。长江流域群发性高温事件最早出现在5月，最晚出现在9月，7月为事件高发期。从空间分布来看，群发性高温事件主要集中在长江中下游区域，发生频次最高的区域位于湖北和湖南东部以及江西大部地区，安徽和江苏地区次之。从长期变化趋势来看，长江流域群发性高温事件的频次、持续时间、累计强度和最大影响面积均呈显著的上升趋势。
2）在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，与基准期相比，长江流域群发性高温事件在21世纪中期和末期的出现时间提前，结束时间延后，时间跨度加大；发生频次的峰值月份也提前，尤其是在SSP5-8.5情景下的21世纪末期。
3）21世纪期间，长江流域群发性事件的持续时间、累计强度和最大影响面积呈明显的上升趋势，且SSP5-8.5情景下的上升速率大于SSP2-4.5情景；发生频次在21世纪50年代前上升趋势明显，随后变化趋势在SSP2-4.5情景下放缓，在SSP5-8.5情景下转为下降态势。就空间分布而言，群发性高温事件持续时间和累计强度增幅最显著的地区位于长江下游地区，其次为重庆和四川盆地，而且21世纪末期大于中期，SSP5-8.5高于SSP2-4.5。群发性高温事件年均频次增幅最大的地区在SSP2-4.5情景下位于河南和湖北一带，增幅在21世纪末期较中期总体略有增加。在SSP5-8.5情景下，长江下游区域群发性高温事件发生频次到21世纪末期的增幅相比于中期要小，且增幅最大的区域位于四川盆地。
4）未来长江流域暴露于群发性高温事件的人口将增加。在两种情景下，长江流域受群发性高温事件影响的人口总量从21世纪20年代起逐渐增多，到21世纪50年代达到最大，随后略有下降。强度暴露度呈现显著的上升趋势，城市地区高于农村地区，SSP5-8.5情景下的增幅尤为明显。
值得指出的是，本文主要关注长江流域群发性高温事件在当前和未来的变化特征，以期为该区域应对极端气候变化以及开展气候风险管理提供科学参考。然而，对于群发性高温事件变化的物理过程和机制尚未涉及，特别是区域间的差异，这有待今后进一步深入研究。
