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近60年中国群发性极端 温度 事件 演变特征及数据集的建立 2025年 极端 事件 的时空关联性,利用群发性极端 事件 识别方法,对近60年中国群发性高温天气、酷热天气、极端 高温、极端 低温及剧烈降温等5类极端 温度 事件 进行了识别并建立了数据集,分析了不同类型群发性极端 温度 事件 的演变特征。结果表明:群发性高温及酷热天气事件 主要发生于夏季,高发区位于新疆地区和江淮流域,综合强度排名前十的事件 有7次发生于2000年以后,且持续时间和影响范围显著增强;群发性剧烈降温事件 主要发生于除夏季外的其余三个季节,内蒙古及东北南部发生频率最高,长江以南地区次之,近年来群发性剧烈降温事件 发生频数略有下降,但持续时间、影响范围及降温强度却保持稳定;群发性极端 高温事件 和极端 低温事件 在全年全区域均有发生,在全球变暖背景下,前者各项指标呈显著上升趋势,而后者呈显著下降趋势。本数据集的建立为深入理解极端 温度 事件 的演变规律及机理提供了数据基础。大气污染对淄博市缺血性脑卒中患者寿命损失年的短期影响及极端 温度 事件 修饰效应 2025年 极端 温度 事件 的修饰效应。方法收集2015年1月1日至2019年12月31日淄博市缺血性脑卒中患者死亡数据、同期气象数据和大气污染数据。采用标准寿命表计算逐日YLL。采用广义加性模型分析大气污染对缺血性脑卒中患者YLL的短期影响,并进行亚组分析以识别脆弱人群。同时,采用分层分析识别极端 温度 事件 的修饰效应。结果暴露当天和累积滞后1 d的PM_(2.5)与缺血性脑卒中患者YLL呈正向关联,PM_(2.5)浓度每增加10μg/m^(3),缺血性脑卒中患者YLL的变化值分别为0.56(95%CI:0.05~1.07)年和0.66(95%CI:0.06~1.25)年。滞后4 d、累积滞后1、4、5 d的PM10与缺血性脑卒中患者YLL呈正向关联,PM10浓度每增加10μg/m^(3),缺血性脑卒中患者YLL的变化值分别为0.40(95%CI:0.05~0.75)年、0.40(95%CI:0.01~0.79)年、0.67(95%CI:0.12~1.23)年和0.74(95%CI:0.13~1.35)年。O_(3)与缺血性脑卒中患者YLL的关联在全人群中无统计学意义(P>0.05),但是女性和≥65岁人群更易受到O_(3)影响从而导致缺血性脑卒中患者YLL增加。SO_(2)、NO_(2)和CO与缺血性脑卒中患者YLL的关联在全人群和各亚组的效应均无统计学意义(P>0.05)。此外,在冷季(每年10月至次年3月),寒潮可能会掩盖PM_(2.5)的不利健康效应。在特定寒潮定义下,PM_(2.5)的不利健康效应在非寒潮天大于寒潮天,且差异有统计学意义(P<0.05)。结论短期暴露于PM10和PM_(2.5)可增加本地区居民缺血性脑卒中患者YLL,其中PM_(2.5)在非寒潮日的不利健康影响更强,女性和≥65岁人群对O_(3)暴露更为敏感。改善空气质量有助于预防因缺血性脑卒中而导致的过早死亡,尤其需加强非寒潮日的防护和对脆弱人群的保护。关键词：缺血性脑卒中 寿命损失年 空气污染 极端温度事件 城市化对长江中游城市群极端 温度 事件 的影响 2024年 极端 温度 事件 中的作用有助于了解极端 温度 事件 演变规律及降低其灾损。基于2000~2020年长江中游城市群逐日气象观测数据和土地利用/土地覆被数据,通过Sen’s斜率估计和Mann-Kendall显著性检验分析了城乡站点极端 温度 事件 的时间变化趋势,采用城市化影响及其贡献率和景观格局指数法探讨了城市化和景观格局变化对极端 温度 事件 的影响。结果表明:(1)2000~2020年长江中游城市群城乡站点极端 温度 事件 变化趋势整体同向,极端 高温(低温)事件 呈增加(减少)趋势。(2)城市化加剧了夜极端 温度 事件 发生的频率,热夜日数(TR)和冷夜日数(TN10p)城市化影响分别为0.19和0.27d/10a,对应的贡献率分别为49.79%和74.08%。(3)建设用地斑块面积占比、斑块密度和总边缘长度增加,以及整体景观破碎化程度加剧、多样性增强和形状复杂化与热夜日数(TR)和最低气温极小值(TNn)的相关性最强。总建设用地边缘长度(TE_C)与TR的相关性系数最大(0.25)。总体来说,城市化会影响长江中游城市群极端 温度 事件 发生频率和强度。关键词：极端气候 极端温度事件 城市化 基于Prophet-XGBoost组合模型的极端 温度 事件 下负荷预测 2024年 极端 温度 事件 导致城市电力系统供需不平衡问题凸显,精确的需求侧电力负荷预测成为提升电力系统适应性从而支持城市功能稳定性的关键。本文开发了一种适用于极端 温度 事件 下负荷预测的组合模型,结合时间序列模型Prophet和机器学习模型XGBoost,有效表征极端 温度 影响下的电力负荷波动趋势。实验结果表明,相比传统单一模型,组合模型显著提高了极端 温度 事件 下的电力负荷预测精度,在增强城市电力系统对气候变化适应性方面具有较强的有效性,从而为电力调度等电力系统应急管理工作提供了更可靠的支持。关键词：极端温度 电力负荷预测 人类活动对亚洲关键区持续性极端 温度 事件 的影响 极端 温度 事件 都发生了明显的变化,其中持续性极端 温度 事件 对社会生产生活、环境和人体健康的不利影响更为明显。作为面积最广阔的大洲,亚洲的地表热力异常对大...关键词：关键区 基于非平稳GEV模型的雅鲁藏布江流域极端 温度 事件 风险归因研究 2024年 极端 日高温和低温序列为研究对象,定量评估以城市化为代表的人类活动因子和气候变化因子对于流域内极端 高温和低温事件 发生风险的影响。基于一种分步优化模型优选策略,很大程度上简化了最优非平稳GEV模型的优选过程。提出一种基于线性回归的斜率比较法实现了对人类活动和气候变化与极端 温度 事件 风险的响应关系的归因与剥离。分析结果表明:雅鲁藏布江流域极端 高温和极端 低温序列呈现出5%显著水平的上升趋势。城市化为代表的人类活动对于该流域的极端 高温事件 发生风险产生了一定的弱化作用,气候变化相关的因子尤其是全球增温和局部增温效应是极端 高温风险不断增加的主要驱动因素。关键词：广义极值分布 非平稳 极端 温度 事件 对亚洲北部生态系统总初级生产力的影响预估极端 温度 事件 的响应是生态系统管理和适应所关心的重要问题。本工作利用7个CMIP5气候模式...关键词：极端温度事件 城市化对天津近60年平均温度 和极端 温度 事件 的增暖影响 被引量：8 2021年 温度 和极端 温度 事件 的趋势特点及其变化幅度。结果表明,天津地区的气温增暖是毋庸置疑的,4个时段年平均气温增加幅度分别达1.35℃、1.65℃、1.71℃、2.05℃,其中,冬季上升幅度相对最大,分别为2.45℃、2.82℃、2.55℃、2.86℃。城市化导致的年平均气温增暖幅度在逐年增强,4个时段的增暖贡献分别达3.73%、3.71%、4.73%、5.17%,但对于冬季来说,乡村区域的增暖趋势幅度明显大于城市区域,这一特点在年和季节极端 冷事件 (TN10p、TX10p)和极端 最低气温事件 (TNn)中有明显表现。因此,在时间尺度上,城市化对天津地区的平均和极端 温度 增暖影响仍然是较为显著的,并且乡村区域的城市化进程相对城市区域更为突出。关键词：极端气温 湖南省极端 温度 事件 时空变化及灾害风险评估 极端 温度 事件 （ETEs）频发，已经成为影响工农业生产、人体健康和社会经济发展的严重问题。基于1971-2017年湖南省29个气象站点的逐日气温数据，本文先后分析了湖南省在1971-2017年的气候变化背景和...关键词：气候变化 极端温度事件 灾害风险评估 全球增暖1.5℃和2.0℃下成渝经济区及周边地区极端 温度 事件 的变化预估 被引量：5 2021年 极端 温度 事件 不仅影响人类健康,而且易造成重大社会经济损失,是引起重大气候灾害的原因之一。对于易受气候变化影响的高敏感地区来说,确定区域气候对不同程度全球变暖的响应至关重要。本文基于区域气候降尺度试验-东亚区域(CORDEX-EAS)数据集,预估了1.5℃和2.0℃全球升温水平(Global Warming Levels,GWLs)下成渝经济区及周边地区极端 温度 的未来变化趋势。结果表明:成渝经济区及周边地区极端 高温指数在两种升温水平下均呈现明显上升趋势,而极端 低温指数呈现下降趋势。极端 冷暖事件 具有局部对称性特征,极端 暖事件 的变化幅度要大于极端 冷事件 的变化幅度。极端 温度 指数对两种升温水平的响应具有差异性,除气温日较差外,其他指数的变化幅度在2.0℃GWL下大于在1.5℃GWL下。此外,随着全球平均升温幅度的增大,未来极端 温度 事件 的强度和发生频率也会相应提升,极端 温度 事件 对额外0.5℃的GWL升温阈值具有高度敏感性。本文研究了1.5℃和2.0℃GWLs下成渝经济区及周边地区极端 温度 的未来演变,再次强调了将全球平均升温幅度限制在1.5℃以内的重要性。关键词：区域气候模式 气候变化 极端温度事件
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