引言

高温热浪是夏季最常见的高影响天气。气候变暖背景下，高温热浪及其衍生的干旱、火险等次生灾害频频发生。IPCC第五次(IPCC，2013)。之后SR1.5特别报告和IPCC第六次评估报告先后验证了这一趋势并指出极端高温事件将进一步增多(Hoegh-Guldberg et al，2018；Seneviratne et al，2021)。我国亦是高温灾害频发国家(翟盘茂和潘晓华，2003)，近年来高温灾害同样造成了巨大的经济损失，并引起了中国学者的广泛关注。如2013年南方破纪录持续高温(孙建奇，2014；Sun, 2014; 邹海波等，2015；彭京备等，2016；杨涵洧和封国林，2016)，2016年长江中下游出梅后急转高温(Ding et al，2018)，2017年盛夏江南极端高温(Zhang et al，2021)，2019年云南持续性高温(马双梅等，2021)，2022年盛夏长江流域破纪录高温(Jiang et al, 2023；Ma and Yuan, 2023；章大全等，2023a；2023b)。研究还表明，我国8种主要气象灾害中，高温热浪的未来风险在所有区域均偏高(秦大河，2015)。

在空间上，我国高温日数有两个高值中心，其中气候态年高温日数在30 d以上的西部高温区位于新疆吐鲁番盆地和内蒙古西部，属于典型的沙漠性高温；东部高温区位于江南地区，主要集中在浙江南部、福建、江西南部、湖南东部等地，属于季风性高温(聂羽等，2018；郑国光，2019；Ding et al，2019)。EOF等统计分析结果显示，即使在南方地区也存在两种分布模态，分别是江淮型和江南华南型(袁媛等，2018)。相比于南方，对黄淮及其以北地区的高温研究相对较少，尤其是华北地区。和南方高温集中于雨季尤其是梅雨结束后的盛夏时段不同，北方高温更多发生于雨季开始前的6月至7月初(Ding et al，2019)。

京津冀地区作为我国政治、经济和文化中心，其高温事件特征和影响近年来更是受到较多关注。一方面，在全球变暖和城市热岛效应等因素共同作用下，京津冀持续性高温事件快速增多和提前(刘伟东等，2016)。如2017年京津冀5月中旬发生了近七十年来最早的高温天气(张夕迪和孙军，2017)，2018年京津冀等地破纪录高温导致该年为有完整气象记录以来最炎热的夏季(Ding et al，2019)。统计还表明，近二十年京津冀高温日数相比之前增多了20%。另一方面，高温在京津冀地区有着相对更广泛的跨行业影响。除对农业、电力、人体健康等行业有显著影响外，夏季持续高温也是导致近地面臭氧浓度增大进而造成严重大气污染的最主要天气因素之一(Ma et al，2019)。正因为如此，夏季京津冀及其周边高温诱发臭氧污染已成为“十四五”大气污染防治专项规划的重点治理内容。

施洪波(2011)统计发现，1960—2008年期间京津冀夏季高温日数在时间变化上以年代际波动为主，无显著的线性变化趋势。但基于最新资料，林爱兰等(2021)指出华北的高温线性趋势仅次于华南，这意味着华北高温在近十年快速增多。除年代际波动和线性趋势外，华北高温异常还表现出明显的年际尺度的变率，如2018年我国经历了最炎热的夏季，无论是最高气温、平均气温还是最低气温均为1961年以来之最，其中北方地区尤其是华北地区气温在季节内和年际尺度上呈现与全国平均的一致性变化，表明其对全国破纪录热夏的贡献最大(Ding et al，2019)。

对京津冀地区小时级甚至分钟级的短历时降水、风速和局地环流气候特征的研究已开展多年。降水方面，李建等(2008)揭示出北京夏季降水量和降水频次均以午后至次日清晨为高值区，中午前后达到最低值(吴正华，1993；李琛等，2015；熊明明等，2016；王彬雁等，2015；梁苏洁等，2018；赵玮等，2022)。空间分布上，夏季总降水小时数明显高值中心在北部山区和城区以西山区，小时雨强以东北部、城区为高值中心并自东向西趋势递减(刘伟东等，2014；熊明明等，2016)。北京总降水量呈显著减少趋势(梁苏洁等，2018)，一方面这种减少趋势主要由弱降水和中等强度降水显著减少引起，强降水没有表现出明显的增多或减少趋势(袁宇锋等，2017)。另一方面，短持续性降水总量逐步增多，而长持续性降水总量却大幅减少(李建等，2008)。环流方面，受山谷风和城市热岛环流的共同影响，风速主要沿地形梯度分布。季节分布上以夏季为最大，冬季为最小(郑祚芳等，2018)。年代际尺度上，受城市化影响，北京各季节风速都呈下降趋势，冬季尤其明显(Miao et al，2009；Li et al，2011；窦晶晶等，2014)。环流分型结果表明，北京反气旋型、气旋型和西南平直型环流可占总环流型的近一半，是主导型环流，其中前两者的频次均呈逐年上升趋势。不同环流型控制下，北京冬、夏季天气有明显差异(周荣卫等，2010)。此外，城市效应对北京近地面湿度亦有显著影响(窦晶晶等，2014)。北京上述气候的变化趋势有显著的大尺度背景。窦以文等(2018)基于均一化观测序列对京津冀地区气候变化格局分析结果表明，1960—2015年京津冀呈现出年平均气温显著上升、降水和风速减少的年代际变化特征。上述研究从不同方面揭示了京津冀降水、风速和局地环流的精密特征，为气象保障提供了精细化服务。

和降水、风场相比，早期对高温的业务监测和科学研究仍以日最高气温和高温日数为主，近年来利用高温小时资料对北京地区进行长时间序列的研究已取得一些进展，如气温日变化特征的城郊差异及其季节变化(杨萍等，2013)，热岛强度的空间分布及城市化对北京或京津冀的影响(Yan et al，2010；Yang et al，2013；Wang et al，2022)，以及考虑不同测站的北京增温幅度(Li and Yan, 2010)等。但大量的个例表明，在同样的最高气温下，高温小时数会有明显差异。例如，2009年7月20日和2014年7月10日海淀站的最高气温均为37.1℃，但高温时数分别为3 h和8 h，显然这两种情况下高温的影响尤其是对户外生活和工作影响差异极大。随着重大活动的增加，社会对高温发生时长及时段等精细化的服务需求也越来越高，因此有必要基于更高时间分辨率的资料开展北京高温的精细化特征分析。本文从空间分布及不同时间尺度分析了北京高温时长的精细化变化特征，对比了近七年和前七年的变化差异，并讨论了高温时长和最高气温之间的线性关系，可为今后北京夏季重大活动的高温时长延伸期预测提供一定的基础信息。

1 数据和资料

选取北京市气象局气象数据中心提供的20个国家级气象观测站6月1日01时至8月31日24时逐小时最高气温观测资料。其中，通州站由于在2016年发生动迁，因此下文分析中去掉了该站，也即针对北京19个测站开展分析，测站空间分布见图 1。根据张志富等(2013)对历史数据质量控制分析的统计，国家级气象观测站小时气温准确率为99.82%，表明现有的气温质量控制系统设计合理，具有可用性。本文最高气温自动观测资料通过了北京气象数据中心开展的气候极值检验、单站极值检验以及数据一致性检验等质量控制，具有较好的代表性。和传统的平均气温观测相比，我国小时最高气温精密化自动监测开展较晚。北京各测站人工观测资料每日仅有4次，不能满足本文研究需要，而各测站自动观测时间差异较大。北京市自1997年开始组建自动站观测网，部分测站陆续有小时自动观测资料，但早期资料监测并不连续，经过多年的扩建和完善，从2008年开始才有资料齐全的连续自动监测资料。杨萍等(2011；2013)对北京地区自动气象站气温观测资料开展了资料评估，指出1998—2009年整个时段内均存在连续小时观测的极少(仅有4个站)；2000年之前，北京地区正常运行的自动站主要集中在海淀、朝阳等主城区。综合上述事实和研究结论，本文选用2008—2021年时段开展分析。文中所用时间均为北京时。

根据中国气象局高温监测和预警标准及各类行业规范(中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局和中国国家标准化管理委员会，2013；中国气象局，2014；2015；2021)，本文取日最高气温超过35℃作为一个高温日，一日之中小时最高气温超过35℃的累计时数为该日高温时长。由于小时气温资料时段较短，因此在分析高温年代际变化特征时，用2015—2021年和2008—2014年各七年差值近似表征。

2 北京高温时长分布特征

受地形和城市热岛效应等因素综合影响，北京各站高温日数空间分布差异较大。图 1a给出了19个测站2008—2021年夏季平均高温日数。整体上看，高温日数高值中心区域位于城区，昌平、石景山、丰台、海淀、朝阳和顺义均可达12 d以上，最多为海淀站，达14.6 d；北京南部高温日数约为9~12 d，北京西部及北部山区则不足9 d。图中可以明显看出，城市地区高温日数明显高于周边市郊。造成这种差异的主要原因，一方面是高温日数与地形尤其是海拔高度有密切联系。西北部为海拔较高的山区，由于气温随高度增高而递减(约为0.6℃·100 m^-1)，因此在海拔超过500 m的测站高温日数相对偏少，其中北京海拔高度最高的佛爷顶站(1224.7 m)研究时段内从未出现高温天气。但同时需要指出的是，地形对高温的影响也会受到其他因素的调制。例如，从图 1a可知，斋堂与霞云岭均地处山区，海拔高度相近，研究时段内两个站夏季平均最高气温分别为30.2℃和29.4℃，但两个站夏季平均高温日数分别为8.4 d和2.6 d，相差近3倍。另一方面，随着城市化进程的加快，城市面积加速扩张，城市热岛效应更为显著，对高温强度起到了加剧作用(张雷等，2020)。从空间分布上，北京中央商务区气温平均高于周边约0.64℃(程志刚等，2018)。从时间上，1990年以来北京城市热岛面积一直呈现明显的上升趋势，强度不断增强，平均每10年增加0.32℃(王冀和袁冯，2019)。

图 1b给出了19个测站2008—2021年平均夏季高温时长空间分布。与高温日数分布相似，高温时长也呈现出中心城区及以南多、西部和北部少的特征。城区的昌平、海淀和丰台平均高温时长超过60 h，东南部平原地区时长在50 h左右，北部和西部山区大多在5~30 h。对比图 1a和1b还可以看出，每一个高温日的平均高温持续时长在各站的空间差异性较小。除佛爷顶外，其他18个站高温持续时长约为3.3 h(汤河口)~5.0 h(大兴)。本文同时分析了北京各站持续高温的平均小时时长和最大时长(图略)。除山区测站外，大部分台站研究时段内连续最大高温时长都可超过10 h。平均而言，每个高温日高温时长在1~6 h，持续7~8 h的仅约占整个高温日数的10%左右，超过8 h的更少。对比图 1a和1b可以看出城市化和热岛效应对北京高温日数和时长具有明显影响(Yan et al，2010；杨萍等，2013；Yang et al，2013；Wang et al，2022)。

为进一步分析北京夏季高温的季节内变化特征，图 2给出了2008—2021年19个站平均的6—8月逐日累计高温日数、高温时长及雨量的演变。可以看出，在气候态上高温日数和高温时长变化趋势基本一致，均呈现明显的阶段性波动。高温日数偏多的时段主要集中在6月中旬后期至7月中旬前期。结合逐日雨量的季节内变化可知，这一时段正是华北雨季开始之前的高温时段(Ding et al，2019)。需要指出的是，6月上旬至中旬前期，这一时段虽然也在华北雨季之前，但由于前期基础气温较低，因此这一时段高温日数并不多。7月上旬是北京高温最集中的旬，无论是高温日数还是高温小时数均为一年之中最强。7月中旬后期开始，北京高温日数和时长均呈现“多-少-多-少”的波动性变化特征，但峰值较之前明显下降，这和雨季期间的雨日密切相关。可以看到，在强降水多的时段，高温日数、时长均由多转少，反之，降水少的时段高温活跃；即，二者呈反位相变化关系。但也需要指出，个别日期也存在雨量多、高温日数及时长反而偏多的情况，即所谓的“雨热同期”现象。8月下旬开始，受最高气温年循环影响，北京的高温衰退明显，高温期趋于结束。

前面给出的是北京地区夏季高温的日变化。为进一步揭示其日内变化的精细特征，分别对各站2008—2021年夏季各时次累计高温时长进行统计(图 3)。白天地面将接收到的太阳辐射热量通过辐射、对流等方式传递给大气，通常14—15时左右气温升高达到一日之内最高值，之后太阳辐射减弱，气温随之减弱。由图 3可以看出，高温过程主要出现在09—21时。09时开始，随着气温的升高，高温时长逐渐增加，12时前各站累计高温时长不足60 h，之后随着太阳辐射增强，高温时长迅速增长，13时城区累计高温时长在60~80 h，累计高温时长达120 h以上的时段主要出现在14—17时，其中15—16时高温时长达到峰值。北京各站最高气温发生的时段概率分布(图略)和图 3的分布基本一致，高温主要发生在14—17时，这4个时次占据94%。同时可以看到，西部和北部山区各时次高温时长均低于90 h。时长达120 h以上区域主要位于主城区，即城市热岛明显的地区，这与图 1结论一致。

一般认为，日最高气温越高，该日高温时长越长。但在之前的相关研究中，均未揭示二者之间的对应关系。为进一步分析北京夏季最高气温与高温时长的变化规律，图 4给出了基于19个测站的二者的散点图。从图上看，散点的分布呈现出一定的线性关系。线性拟合分析表明，在35℃基础上，最高气温每升高1℃，相应的高温时长约增加1.7 h。近似的线性拟合公式为：

$ H_{\mathrm{HT}}=1.655 \times T_{\max }-55.7 $

式中：H_HT为高温时长，T_max为最高气温。从该公式拟合的结果看，误差在1 h之内的样本为52.24%，1~2 h的有34.56%，表明该线性公式可以较好表征北京高温时长和最高气温之间的关系，相关系数为0.82，通过0.001显著性水平检验。同样试验了其他非线性拟合结果，所得结果近似，这里不再介绍。图 4b同时也给出夏季各高温时段出现的高温时长概率分布以便对比。不同高温时段出现的主要高温时长不同，随着最高气温的增加，高温时长呈明显增加趋势。例如在35~36℃，近90%的高温时长在1~4 h，其中1~2 h的概率超过50%。

3 北京高温时长的年代际变化特征

气候变暖背景下，全球高温事件呈显著的增强增多趋势。即使和21世纪前10年相比，近十年我国高温也明显增多(Ding et al，2020；Zhang et al，2021)。由于小时高温资料可用时段较短，为分析北京高温时长的年代际变化特征，这里对两个时段开展对比。图 5给出了这两个时段夏季累计高温时长的差值分布。从图中可以看出，累计高温时长的年代际变化趋势与图 1b平均高温时长的空间分布有显著不同，年代际差值大值区并非位于高温日和高温时长中心。虽然北京大部分地区累计高温时长增加，尤其是丰台和平谷增加量均在200 h以上，但仍有西部山区的延庆和斋堂站高温时长在后一时段出现弱减少趋势。东北部的平谷、密云和怀柔平均高温时长相对较少(图 1b)，但后一时段增多却异常明显。平均高温时长较多的石景山和昌平地区，累计高温时长增加不明显，其中，石景山仅增加了20 h。这一结果也表明，高温时长的变化具有很大的局地性特征。

图 6给出了后一时段和前一时段北京整个夏季和逐旬(共9旬)高温时长在日内逐时段差值变化。结合图 3，选择08—22时开展分析。从图 6可以看出，就整个夏季而言，高温时长在11—19时均呈一致性增多。对比图 3，图 6的结果表明不仅午后至傍晚时段高温时长增多，在11—12时及19时也在增多，这也表明，在后一时段不仅高温时长有增多趋势，也呈现开始早、结束晚的变化特征。但这种特征在不同旬内的结果并不一致。对比各旬变化结果看，7月上旬、8月中旬和下旬高温时长在后一时段有不同程度的减少，尤其是7月上旬减少最为明显，其在13—18时减少量均超过100 h左右。这和近年来7月上旬北京降水偏多有一定关联，例如2020年和2021年7月上旬，北京均处于北方雨带中心区，日照大幅减少造成高温日数和时长偏低(图略)。此外，虽然夏季降温过程目前未有业务监测，但实况数据结果可以看出，2015年6月底和7月4日均有一次较强的降温过程，导致7月上旬整个北京地区均无高温事件发生。

4 结论和讨论

极端高温可对首都社会发展和人民生活产生极为严重的影响。但目前对高温的业务监测和科学研究仍以日尺度最高气温和高温日数为主。本文基于2008—2021年夏季19个国家级气象观测站逐小时最高气温实测资料，首次开展了北京高温的精细化特征分析。

研究结果表明：(1)受地形和城市热岛效应等因素综合影响，北京各站多年平均夏季高温日数和高温时长空间分布差异较大，呈现出中心城区及以南多、西部和北部少的特征。其中海淀、丰台和昌平3个站夏季多年平均高温日数均可达12 d以上，多年平均高温时长超过60 h，是北京高温最集中的地区。(2)在季节内尺度上，北京高温日数偏多的时段主要集中在6月中旬后期至7月中旬前期，也即华北雨季开始之前的时段。其中7月上旬是北京高温最集中的旬，无论是高温日数还是高温小时数均为一年之中最强。7月中旬后期至8月中旬，受雨季内降水和日照、辐射等要素影响，北京多年平均高温日数和时长呈现波动性减少变化特征。8月下旬开始高温期趋于结束。(3)逐小时统计分析表明，北京高温过程出现在09—21时，集中于14—17时，这一时段累计高温时长均达120 h以上，尤其是15—16时，高温时长达到一日之峰值。(4)之前的相关研究尚未揭示最高气温和高温时长的对应关系，本文基于线性回归拟合了二者之间的关系。结果表明，对北京地区而言，在35℃高温阈值基础上，最高气温每升高1℃，相应的高温时长约增加1.7 h。拟合结果表明，误差在1 h之内的样本为52.24%，1~2 h的有34.56%，表明该线性公式可以较好表征北京高温时长和最高气温之间的关系。

北京高温时长同样表现出明显的年代际变化特征。但由于资料时段有限，本文用研究时段后七年与前七年开展差值对比。结果表明，两个时段夏季累计高温时长的差值分布和高温时长的气候态空间特征有显著不同，年代际差值大值区并非位于高温日和高温时长中心，有两个测站高温时长在近七年出现弱减少趋势，表明高温时长的变化具有很大的局地性。在季节内和日内时间尺度上，整个夏季北京多年平均高温时长在11—19时均呈一致性增多，意味着后一时段日内高温时长增多，也即高温开始时间提早、结束时间滞后，户外高温暴露时长增长。但这种变化特征在不同旬内的结果并不一致，对比各旬变化结果看，7月上旬、8月中旬和下旬高温时长在后一时段有不同程度的减少，尤其是7月上旬减少最为明显。但因高温资料时长所限，本文得到的年代际变化特征结果尚有一定的局限性，还需要依赖更长的资料加以验证。

同时，日尺度高温时长受到哪些因素影响还需要进一步分析。如王君等(2013)、Wang et al(2013)研究指出，1978—2008年期间，北京城市化所致城市热岛增强效应对城市站点平均气温增温趋势的贡献为10.9%，但主要体现为对最低气温增温趋势的贡献，对最高温度影响较小。因此，大气本身的日内变率也可能影响到高温的时长。这些都需要基于精细化环流资料进一步分析。