好的，我们来系统地探讨一下“极端高温计算”这个话题。这通常涉及定义、识别、统计分析和应用几个层面。
1. 核心概念：什么是极端高温？
极端高温并非一个绝对固定的数值，而是一个相对于当地气候常态的异常高温事件。通常有两种定义方式：
· 绝对阈值法：例如，日最高气温 ≥ 35°C（高温日）、≥ 40°C（酷热日）。这种方法直观，便于公众理解，但无法体现不同地区（如广州和哈尔滨）对高温承受能力的差异。
· 相对阈值法（百分位法）：这是气候学和研究中更科学的方法。通常将某日的气温与历史同期（如30年气候基准期）同日的温度序列进行比较。
· 常用阈值：将历史日最高气温序列的 第90、95或99百分位值 作为“极端高温阈值”。
· 示例：如果北京7月1日的历史第95百分位温度是36°C，那么某年7月1日温度超过36°C，就可定义为一次“极端高温事件”。
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2. 计算与分析的关键指标
基于长时间序列的气温数据（通常至少30年），可以计算以下关键指标来量化和分析极端高温：
a. 强度指标
· 极端最高气温：观测期内（如一年、一个夏季）出现的最高气温绝对值。
· 高温日数：超过某个绝对阈值（如35°C、40°C）或相对阈值（如第90百分位）的天数。
· 高温积温：超过阈值温度的累积温度值，反映高温的持续强度和总量。
b. 频率指标
· 极端高温事件发生频率：单位时间内（如10年）发生极端高温事件的次数。
· 趋势分析：使用线性回归、Mann-Kendall检验等方法，分析上述指标（如高温日数、强度）在长期内的变化趋势，判断是否显著增加。
c. 持续时间指标
· 高温过程/热浪：连续多日（通常≥3天）满足极端高温条件的一次事件。
· 计算要素：起始日期、结束日期、持续天数、过程内平均最高温、过程极端最高温、过程积温。
d. 范围指标
· 高温覆盖范围：在特定区域（如一个省、全国）内，同时出现高温的站点比例或面积。这体现了高温事件的广泛性。
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3. 基本计算步骤（以相对阈值法为例）
假设我们分析某城市 “日最高气温” 的极端高温：
1. 数据准备：收集该站点过去30年（1991-2020年）每日的最高气温数据，确保数据质量（剔除或修正异常值、缺失值）。
2. 确定阈值：
· 对每一天（如每年的7月1日），提取30个年份的该日最高气温值，形成一个30个数据的样本。
· 计算该样本的 第95百分位数。
· 对全年365天（或366天）重复此操作，得到一条“动态阈值曲线”。（为简化，也可按月或季节计算一个固定阈值）。
3. 识别事件：
· 对需要分析的年份（如2023年），逐日检查其最高气温是否超过当天对应的动态阈值。
· 将连续超过阈值的日期合并为一次 “极端高温事件”。
4. 统计指标：
· 统计2023年总的 “极端高温日数”。
· 识别出所有 “极端高温事件”，记录每次的起止时间、持续天数、平均强度等。
· 找出年度 极端最高气温。
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4. 进阶模型与指数
· 复合极端事件：考虑 “高温高湿”（如使用湿球温度、酷热指数）或 “高温干旱”。这种复合效应对人体和生态系统的危害远大于单纯高温。
· 热浪指数：
· 国家气象局标准：连续≥3天日最高温≥35°C（可能结合湿度条件）。
· Excess Heat Factor (EHF)：考虑近期气温相对于长期和短期气候平均的异常程度，能更好捕捉热浪的累积影响。
· 归因分析：利用
