广西气温的气候变化分析

根据相关原理,采用插补方法,对广西的南宁,柳州沙塘,桂林3站1936年以来的气温序列进行了插补,然后利用多元线性回归议程将3站气温资料延长至1884年,并对广西近百年气温的气候变化特点进行了分析。     

藏北高原气温资料插补及其变化的初步分析

通过定义最优配对分段插补法,以NewD66/D66、D105、Amdo和BJ为主站,D66/五道梁气象站(WDL)、D110、MS3478和MS3608为辅站,对主站缺失的地面气温资料进行插补,以获得完整的气温序列,并以此为基础分析主站近期气温变化。主站和辅站气温一致性分析结果表明,一年中每两个配对站的气温变化均有很好的一致性;温差表现为冬半年大、夏半年小。插补效果分析表明,插补效果夏季比冬季好;插补效果D66站最好,D105站相对较差;插补误差近似服从正态分布,时间尺度越大插补结果的可用性越强;大幅降温、降水、较大风速以及较大风向转变是影响插补效果的主要因素。对主站完整气温序列分析表明,NewD66站的气温年较差最大(26℃),Amdo站最小(19℃);BJ站多年平均气温最高(-0.3℃),D105站最低(-5℃);BJ站处于季节冻土区,其余三站处于多年冻土区;近十几年主站年平均气温均呈波动上升趋势,BJ站和NewD66站升温明显,D105站和Amdo站升温缓慢。     

三种气温插补方法在中国西南地区的应用分析

观测数据的插补是提升气象数据完整性、恢复缺失数据真实性的重要手段。本文采用标准序列、空间回归和随机森林3种插补方法,对中国西南地区5个主要气候区地面气象观测站日平均气温序列数据以及犍为和北碚2个百年站月平均气温序列数据进行插补试验,并选用平均绝对误差、均方根误差以及插补值与观测值偏差分别在±0.8℃和±0.5℃区间的样本占比(P_0.8、P_0.5)等4项指标对插补结果进行评估。结果表明：3种方法对中国西南地区5个气候区站点气温日均值与2个百年站气温月均值插补效果较好,且空间回归方法的插补精度高、适用性最好,在5个气候区的插补精度都高于其他两种方法,在地形较为平坦的四川盆地P_0.8约0.90,在地形最为崎岖的川西南滇北山地P_0.8也在0.60以上,地形对气温插补精度影响明显。选取最优参考站数可有效降低插补误差,2个百年站95%以上的月平均气温样本插补误差可控制在±0.5℃以内。     

河北保定气象站长序列气温资料缺测记录插补和非均一性订正

基于多源的气温月值资料,在数据整合和初步质量控制基础上,同时采用标准化序列法和多元线性回归法对河北保定气象站1913-2014 年月平均气温、最高气温和最低气温资料进行了插补。通过交叉检验法分析发现,标准化序列法插补得到的气温序列效果较好,并且气候统计特征与同区域周边站的研究结果更具一致性。利用惩罚最大F 检验（PMF）对插补后序列的均一性进行了检验,结果表明：通过插补得到的保定站百年气温月值序列的均一性相对较好,仅月平均最低气温序列存在2 个显著间断点,分别由同类型仪器的更换和台站迁移导致,研究中采用分位数匹配（QM）对其进行了订正,建立了保定站百年气温月值序列。通过与邻近单站及我国中东部区域均一化百年气温序列的综合对比显示,本文建立的保定站百年气温月值序列与邻近单站的相关性基本达到0.8 以上;从增暖趋势来看,保定站与中东部区域平均序列分别达0.121 ℃/10a、0.204 ℃/10a,基本在同一量级内：这一定程度上说明建立的保定站百年气温序列相对合理。     

西安观测站长序列气温资料缺测记录插补和非均一性检验

以西安观测站1971—2013年日平均气温、最高气温和最低气温序列为研究对象,利用标准序列法和多元线性回归法进行插补实验,计算插补值与实测值的平均误差、平均绝对误差、均方根误差和插补值与实测值误差在0.5℃以内的样本比例,对比分析两种插值方法的相对优劣。结果表明：多元线性回归法插补得到的气温序列效果好于标准序列法,并且气候趋势特征与实际观测值序列更具一致性。采用t检验法、惩罚最大T检验（PMTT）、惩罚最大F检验（PMFT）对西安站1951—2020年平均气温序列的均一性进行检验。依据台站历史沿革数据进行的t检验,在6次台站历史沿革变化中,只有2次造成了年平均气温和年平均最高气温序列间断,分别由观测时次增加和仪器换型导致;年平均最低气温有4次出现间断,分别由台站站址迁移、观测时次增加、仪器换型、缺测值插补造成。PMTT和PMFT检测中发现的4次间断点因无元数据支持,认为属于合理间断点,这2种方法均未检测出因缺测值插补引起的间断点,一定程度上说明采用多元线性回归法对缺测值插补得到的西安站1951—2020年气温序列相对合理,气温序列的均一性较好。     

日气温数据缺测的插补方法试验与误差分析

对缺测气象观测记录进行插补是建立连续气象数据集的基础.将孤立1日或数日缺测资料进行插补的线性回归模型法应用于连续缺测数月的逐日最高、最低和平均气温的插补,并进行了一系列改进,包括:(1)用滑动选优法确定邻近参考气象站站数和数据样本时间窗的最佳值;(2)在记录缺测站与邻近参考站之间建立逐日气温的线性回归模型,并选取以最小绝对误差(Least Absolute Deviation,LAD)为目标函数求取模型参数的方法,取代以最小均方根误差为目标函数的最小二乘法(Least Squares Estimate,LAD)求解模型参数的方法,可提高计算效率和参数的稳定性;(3)进一步提出将LAD法与DeGaetano标准化序列法插补结果平均的综合插补方法,以减少极端误差.通过对湖北蔡甸气象站1961-2006年插补试验表明:(1)以4个邻近站和年数为8年、日数为15天时间窗的样本资料建模进行插补误差达到最小;(2)逐日最高、最低和平均气温的平均绝对误差分别为0.32℃、0.45℃、0.28℃,误差在±0.8℃以内的频次分别占总数的94.1%、84.8%、96.1%,观测值与插补值月相关系数在0.886以上.插补与观测资料平均值和相关系数分别通过了显著水平为0.05和0.01的检验.     

一种基于SVD的迭代方法及其用于气候资料场的插补试验

提出一种基于SVD的迭代对气象场序列缺测记录插补延长的技术方法,对长江流域20个测站1月份气温做插补试验,平均均方误差为0.25,插补精度明显优于迭代EOF,插补效果良好且性能稳定;而且插补站数所占比例越小效果越好.此研究表明,基于SVD迭代的插补方法是一种非常有效的插补途径.     

三种插值方法对区域自动气象站日气温缺测数据插补的适用性研究

为解决气温观测记录缺测的问题,选择反距离权重插值(Inverse Distance Weighted,IDW)、普通克里金插值(Ordinary Kriging,OK)和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)三种方法,以湖北省2020年为例,对全省逐日平均气温(T)、最高气温(T_max)和最低气温(T_min)进行空间插补,并采用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)对3种方法的插补结果进行检验。结果表明:用MLR插补得到的Tmax、Tmin、T的MAE最小,分别为0.41℃、0.31℃和0.20℃,其中T的插补误差在1℃以内的站点比例高达100%;相比IDW和OK,MLR插补结果的MAE空间分布均匀,其不仅随海拔高度变化较小,随季节变化也相对较小。单站试验结果表明,当用于MLR模型的样本数量越多、时间离散度越大时,MLR对气温的插补效果越好。总体上,对日气温缺测数据的插补效果,MLR最优,IDW次之,OK最差;对于建立气象站点长时间连续气温数据集而言,MLR更适合解决区域自动气象站...     

标准序列法在日平均气温缺测数据插补中的应用

利用标准序列法,对1971—2000年我国2000多个国家级地面气象站日平均气温进行了插补试验,并用交叉检验方法进行验证,对比了相关性最好和距离最近两种邻近站选取方案的插补结果。试验表明,相关性最好方案的插补精度优于距离最近方案,利用前一方案进行插补时,只需要选择与待插补站日平均气温序列相关性最高的4个邻近站参与计算即可。插补试验结果表明,平均绝对误差约为0.42℃。插补值与实际观测值之间的绝对误差、均方根误差、两者之差在±0.5℃范围内的样本比例,均与邻近站平均距离呈较好的指数关系。     

近百年来吉林省的气候变化及未来趋势

1前言本文利用长春等20个有代表性气象站（气候变化诊断分析站,1950年以前为长春。四平、双辽、白城,1941—1950年其间有部分资料缺测,气温采用了70年代东北低温冷害协作组用树木年轮进行插补的资料,降水用当地或附近水文站的降水资料和本站的相似年的降水资料,用相似年法、比值法进行了插补）分析了吉林省本世纪以来的气候演变规律,并用非整数波方法对吉林省气候的未来趋势作了预测。2吉林省本世纪以来的气温变化情况图1、图2给出了本世纪以来长春（1909～1995年）年平均气温年际变化曲线,全国（1921～1990年）及北半球［1］（1880…     

新疆吐鲁番市1952～2012年气温变化特征及城市化影响

利用吐鲁番气象站1952 ～2012 年逐月平均气温和平均最高、最低气温,逐日最高、最低气温以及高温、低温日数资料,采用线性回归、9 a 滑动平均方法,研究吐鲁番市近61 a 气温变化趋势,对比了吐鲁番东坎农试站1981 ～2012 年逐月平均最高、最低气温资料,分析近32 a 城市化进程对吐鲁番市气温的影响.结果表明：吐鲁番市除夏季平均气温、冬季极端最高气温呈下降趋势外,其余均呈不同程度上升趋势,其中尤以冬季极端最低气温和平均最低气温增加最为显著,且气温增加趋势夏季均低于冬季;高温日以1. 3 d/10 a 速率增加,而低温日以4. 8 d/10 a 速率减少;城市化进程对温度的影响具有季节变化和日变化特点.冬季温度差大于其他季节,最低温度温差明显大于最高温度温差.     

库尔勒1959-2008年冬季气温及负积温变化特征

利用库尔勒市近50a冬季逐日气温资料,分析了库尔勒冬季日平均气温、最低气温、负积温以及低温持续日数的变化趋势和特征,结果表明：库尔勒冬季平均气温自1985年开始发生增暖突变,最低气温、极端最低气温均在波动中逐渐上升,冬季增温主要体现在最低气温和2月平均气温的显著偏高,冬季气温最暖阶段在20世纪90年代;冬季负积温增暖变化早于冬季气温,冬季≤0℃低温持续日数明显减少,但近8a冬季≤-15℃的低温寒冷日数较20世纪80、90年代有明显增加,从而导致近8a负积温绝对值的增加。     

重庆市气温变化趋势及其可能原因分析

通过对重庆市1924～2007年的平均气温、平均最高气温、平均最低气温、极端最高气温、极端最低气温随时间变化特征进行分析发现:近84年来重庆市平均气温微弱变冷,与全国平均温度相比线性变化趋势存在一定差异;平均最高和平均最低气温、极端最高和极端最低气温的非对称性变化显著,最高气温的下降对平均气温的影响很大,平均最低气温除春季外增暖都非常显著,最低温度的增高对气温日较差减小的影响更明显.夏季副热带高压位置偏南,使得我国西南地区东部夏季降水天气增多、云量增加、日照时数减少,加之轻雾日数增多,可能是重庆市夏季最高温度持续下降的主要原因.冬季最低气温的显著升高主要是由于降水天气减少、云量增加和城市热岛效应所致.     

气象要素对太阳能电池板温度的影响

温度升高会引起光伏电池发电效率下降,电池板温度是确定温度折减系数的必要条件,目前我国尚没有充足的外场实测电池板温度数据。该文基于北京南郊太阳能试验站2010年全年逐时电池板温度、气温、地表温度、斜面和水平辐照度实测数据,分析了电池板温度随时间的变化及其与各气象要素的关系。结果表明:电池板温度与气温和斜面辐照度的综合相关或与地表温度的线性相关最好,但实测数据不易获得;电池板温度与气温的线性相关较好,数据较易获得且质量有保证,从现实可行性考虑,是推算电池板温度最实用的相关方程;电池板温度与气温和水平辐照度的综合相关可以作为辅助方程,用于推算气温较高情况下的电池板温度。基于2010年电池板温度实测数据和加权计算的方法,得到北京地区年平均光伏发电温度折减系数约为2%,最高可达到13.3%。     

南疆盆地1 96 1—2005年气温变化特征

通过对新疆南疆盆地近45a气温变化特征分析,发现南疆盆地年平均气温在1989年开始发生暖突变。从1980年代末夜间温度开始异常升高,白天温度也随之升高,从而导致南疆盆地整体温度异常暖突变。最高、最低气温和气温日较差的变化具有明显的季节差异。在各个季节中,秋季和冬季温度的异常偏暖对年平均温度异常暖突变的贡献最大。在各种温度升高过程中,升温幅度最大的是最低气温,而最高气温的升温幅度远小于最低气温,从而日较差表现为减小的趋势。     

上党盆地极端气温时空变化特征分析

利用1961年-2009年山西东南部的上党盆地年平均气温、极端最低气温和极端最高气温资料,采用相关系数法和对比分析法,分析其气候特征及其气候变化。结果表明：上党盆地年平均气温、极端最低气温和极端最高气温均呈明显上升趋势。从空间分布上来看,全市年平均气温和极端低温最低值都出现在盆地西北部的海拔最高处沁源,极低值为一30．2℃。全市年平均气温和极端高温最高值都出现在盆地东部的海拔最低处黎城,极高值为40．1℃。极端最低气温与冷空气的活动强度、地理位置及地形有关而与海拔高度无关。极端最高气温与暖气团控制、地形及海拔高度关系密切。年极端最低气温1月出现的最多,占52％;年极端最高气温主要出现在6月、7月,6月占46％,7月占26％;日极端最低气温多出现在4时-7时;日极端最高气温多出现在14时-16时。     

南京极值温度长期变化及其与平均温度的关系

利用1951—2009年南京日平均气温、日最高气温以及日最低气温等资料,分析了南京日最高气温和最低气温的长期演变趋势及其与平均温度的关系。结果表明：近60 a来,南京年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温均呈变暖趋势,20世纪90年代增温尤为明显;日最高气温,除夏季表现为降温趋势外,其他季节均为升温趋势;而四季平均气温和平均最低气温均为增温趋势;夏季气温日较差下降趋势明显,导致夏季昼夜温差减小;极端高温、低温的发生日数均呈下降趋势。极端气温与平均气温之间存在明显的相关性,且极端低温对平均气温影响更为明显。     

黑龙江省水稻生长季积温计算方法

以水稻为例,根据温强系数研究成果和温度日变化事实,探索一种集农学和生物学意义的积温计算方法。研究表明:利用日极端温度,通过正弦分段模拟,并经订正方程可以模拟出与实际情况相似的日温度连续变化;利用方程分段模拟出低于20℃、高于30℃的水稻温强系数,拓展了水稻温强系数的研究成果,获得了水稻三基点温度范畴的温强系数;温强系数实质是对水稻温度三基点学说的具体度量;通过时温度当量和日温度当量,实现了对水稻整个生长时期的任意时段的热量条件进行无缝量化。以哈尔滨市为例,分析了1961-2015年近55年的水稻当量积温时间特征。因计算积温时考虑了温度三基点及温度日变化的事实,提高了当量积温计算的精确度,能够突出时间和空间上的热量差异。     

2013年夏季我国南方区域性高温天气的极端性分析

提利用1960-2013年我国南方10省（市）733个站点的日最高、最低气温和日平均气温资料,对2013年夏季我国南方高温天气的极端性进行了系统的分析。分析结果显示：2013年夏季我国南方高温天气具有显著的群发性特征,覆盖了长江中下游以及重庆等八个省、两个直辖市;也具有以高温天气过程重现构成的持续性特征,主要经历了4次高温天气过程,其中,7月22日至8月21日的第三次高温天气过程,强度最强、范围最广。重点围绕区域性高温在历史上的极端性做进一步分析,结果表明：所研究高温区域的夏季平均气温、平均最高气温、平均最低气温均破历史纪录,为近50年新高;平均高温日数和强度也超过了历年平均高温日数和强度的极值,属历史罕见;高温日数和高温强度的高值区域范围比历年向北扩展,且高值中心值超过历史最高纪录,极端性突出;2013年极端高温事件的发生次数突破了历史纪录,其中8月的极端高温事件十分突出。     

河源地区气温变化特征及其与ENSO的关系

利用河源地区5个气象站1960—2016年的逐月平均气温、NOAA逐月海温等资料,采用线性倾向、Mann-Kendall检验等统计方法,分析了河源地区气温变化特征及其对ENSO事件的响应。结果表明:河源地区年平均气温及季平均气温均呈递增趋势,且夏、秋、冬季和年平均气温气温上升趋势显著;河源地区气温在20世纪80年代中后期—90年代末发生1次较为明显的由冷到暖的突变;年平均气温存在5~6、14~15及24 a的周期变化规律;在El Ni1o事件中,河源地区年平均气温有偏高趋势,La Ni1o事件,则反之;ENSO事件对气温的影响存在滞后性,对河源地区的气温影响最明显表现在次年。