河北保定百年均一化逐日气温序列的建立及其气候变化特征

基于国家气象信息中心收集整理的保定气象站1919年以来逐日最高和最低气温观测数据,首先,通过数据质量控制剔除原始观测资料中因人工观测或记录、仪器故障及数字化人工录入等导致的错误数据;其次,基于天津百年均一化逐日气温数据,利用标准化序列法对质控后的原始观测数据进行延长插补;进而通过两种途径建立的年和月尺度参考序列,利用惩罚最大t检验(Penalized Maximal T,PMT)和分位数匹配法(Quantile-Matching,QM),修正了插补后保定气象站日最高和最低气温序列中因数据插补、迁站和仪器变更等造成的非均一性影响,由此建立了河北保定1912—2019年均一化最高和最低气温日值序列。分析表明,构建的年平均气温距平序列百年尺度的年代际和趋势变化特点与Berkeley Earth-monthly、CRUTS4.03和GHCNV3基本一致,并且与整个京津冀区域相比,很好地反映出保定地区城市快速发展所带来的增暖变化特点。另外,从百年极端温度变化来看,保定地区1912年以来年和季节极端温度也是呈明显的增暖变化,年和秋季极端最低气温(TNn)的增暖趋势分别为0.340 ℃/(10 a) 、0.404 ℃/(10 a),对应的气温日较差(DTR)分别为-0.118 ℃/(10 a)、-0.215 ℃/(10 a)(均通过置信度为95％显著性检验)。     

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.     

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。     

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。     

互助站迁站前后气温序列均一性检验及订正

气象台站的迁移常导致气候序列的非均一性。本文对互助站迁站前后气温序列作均一性检验及订正。采用t检验和SNHT法,对互助站迁站前后的气温序列进行均一性检验,结果表明站址迁移对互助站温度序列均一性的影响非常显著。对差值法、一元线性回归、逐步多元线性回归以及确立订正方程式的参考站平行资料年限对互助站气温序列订正效果进行分析,结果表明用参考站15年平行观测资料建立的逐步多元线性回归订正效果较好。用逐步多元线性回归法对互助站迁站前的气温序列进行订正,经订正后互助站气候倾向率为0.31℃/10a,消除了序列的不均一现象。     

中岳嵩山高山站平均气温资料插补及其变化趋势分析

为明确近60 a来在近对流层自由大气底部这一特定高度上河南省中岳嵩山气温变化特征,在对河南省登封气象站月平均气温数据均一化的基础上,采用该站均一化数据构建嵩山站月平均气温模拟模型,对1990—2002年缺测数据插补,建立中岳嵩山高山国家基准气候站1956—2017年时间序列连续的月平均气温资料,采用线性回归对其进行气温变化趋势分析。结果表明：均一化处理对登封站月平均气温因台站迁移的非自然因素引起的非均一性取得了明显的校正效果。均一化后,1969—2017年登封站年平均气温由显著上升速率0.218℃/10 a增至0.310℃/10 a。利用独立数据对模型进行验证表明,总体上,嵩山站各月平均气温推算模型模拟值与实测值的线性相关系数和斜率分别为0.999和0.989(n=204,P < 0.01);1—12月各月模型验证检验参数的平均值相关系数为0.958、均方根误差为11.7%、平均绝对偏差为0.3℃、平均偏差为0.1℃、拟合指数为0.973、模拟效率为0.900,模型具有较好的模拟效果。1956—2017年嵩山站年平均气温增温显著,其速率为0.223℃/10 a。四季之间,以春季增温速率最大,为0.350℃/10 a;冬季和秋季次之;夏季增温不显著。各月之间,以2月增温速率最大,达0.445℃/10 a。     

东北地区月气温序列的均一性检验和订正

本文采用惩罚最大T检验(PMT)方法,结合台站历史沿革信息,对东北地区129个气象站月最高气温和最低气温资料进行均一性检验和订正,并与已有均一化数据集(CHHT)进行对比分析。结果表明:气温的非均一性在空间上普遍存在,最高温和最低温分别检测出断点74个和94个,资料拼接和迁站是造成非均一性的重要因素。均一性检验和订正提高了东北地区最高气温和最低气温的空间一致性,线性趋势空间分布更加合理,订正之后变化趋势略有增加,年平均最高气温和最低气温分别由0.1和0.22℃·(10 a)~(-1)增至0.17和0.33℃·(10a)~(-1),与CHHT相比,两套数据时间相关系数在0.9以上,对东北地区气候长期演变趋势基本一致,东北地区年平均最高气温和最低气温均呈显著升温趋势,采用PMT得到的年平均最高气温和最低气温变化趋势较CHHT分别偏高0.05和0.03℃·(10 a)~(-1),在线性趋势空间分布上PMT均一化检验订正结果较CHHT略有改善。     

新疆太阳总辐射资料的均一性检验与气候学估算式的再探讨

参照新疆105个气象台站＂元数据＂,在对12个辐射站逐月日照百分率与月总辐射资料序列进行质量控制检验的基础上,对无效值与缺测值进行了插补订正,继而以Potter非均一性客观检验方法对资料序列进行了非均一性检测,同时以SNTH方法对产生间断的序列进行了相应的非均一化订正。在均一化的月总辐射与月日照百分率资料序列基础上,探...     

贵阳站气温均一性检验与订正

基于贵阳市辖区8个气象观测站近50a月平均气温资料,结合标准正态检验(SNHT)方法,判断出贵阳站气温存在非均一性.借助参考站历史资料序列,对贵阳站气温非均一性断点后的资料采用多元线性回归进行拟合订正,结果表明:贵阳站自2000年迁站后,气温观测值比迁站前低约1.4℃,该成果有助于在今后的气候业务及科研中更好的沿用贵阳站气温历史序列,也将使贵阳站气象要素资料能够在以后的年代里继续保持连续性.     

基于均一化观测序列的京津冀地区气候变化格局分析

利用1960~2015年京津冀地区88个国家级气象站观测资料（包括日平均气温、日最高气温、日最低气温、日降水、日平均风速等）,使用MASH（Multiple Analysis of Series for Homogenization）方法剔除台站迁址、仪器变更等因素所致偏差后,生成均一化的观测资料集。基于新资料集计算了各站气温、降水和凤速序列的线性趋势和Morlet小波等统计特征,分析了京津冀地区气候变化格局。结果表明:MASH方法能较准确地检测并校订观测序列中迁站、仪器变更等因素所导致的非均一性;1960~2015年期间京津冀年平均气温显著上升,上升幅度为0.261℃/10 a;降水减少,平均减少11.27 mm/10 a;风速显著减小,平均减小0.193 m s-1（10 a）-1。     

极端气温集成预报方法对比

用2003-2009年ECMWF和庆阳市极端气温资料建立最高最低气温SVM、Kalman、多元线性回归3种统计方法的预报模型,采用平均、加权、回归3种方法进行预报集成,对庆阳市2010年6-12月各预报方法及5个时次集成预报进行评估.结果表明:单一的SVM、多元回归和集成方法最低气温预报5个时次的准确率均高于最高气温0.8％～24.2％,集成后加权法准确率最高,但最高和最低气温选取权重不同,SVM权重大时最高气温效果好,多元回归权重大时最低气温效果好.随着预报时效的增加,单一的预报方法和集成预报,预报准确率降低.逐月评估表明,单一的SVM准确率较高且预报性能稳定,Kalman准确率较低,回归方法各月差异大,预报不稳定,集成后,3种集成方法的预报比单一的预报方法均有所改善和提高.绝对误差分析表明,加权集成后最高和最低气温误差都较小,优于平均集成法和回归集成法.     

中国近50a气候变化复杂性分析

分析了我国气温和降水量变化的兰帕尔－齐夫复杂度空间分布特征，结果表明，平均而言，我国平均气温和降水量变化的复杂度约为10－11，小于随机序列的复杂度13，年平衡气温变化序列的复杂度最小，秋季平均气温变化序列的复杂度最大，季节和年平均气温序列的复杂度小于月平均气温变化序列的复杂度，月总降水量变化序列的复杂度为西部，北部大于南部和东部，我国东南沿海地区气候要素变化的复杂度最大。     

河北地区气温内插模型及检验方

以1965—1999年河北省逐月平均气温为研究对象,采用一元线性回归法和IDW(Inverse Distance Weighted)相结合的方法,将温度插值到河北省整个区域,绘制河北省温度空间分布图,实现河北省年内各月平均气温空间填图;同时,分析了河北省冬季和夏季各月的月平均温度的误差精度。结果表明：插值的结果与观测值的相关系数(R)在12个月均大于0.82,显示插值方法具有较好的模拟精度,可用于气温的空间插值和特征分析。     

北京1841年以来均一化最高和最低气温日值序列的构建

长期连续的日值观测资料是研究百年来极端气候事件及其变化特征的重要基础支撑.目前中外由于缺乏可靠的逐日百年尺度气候资料,使得20世纪50年代以前的极端气候变化规律仍然没有得到很好的认识.基于国家气象信息中心收集整理的日最高和最低气温观测资料,构建北京1841—2019年气温日值序列.首先,通过数据质量控制剔除原始基础资料...     

城市化进程对珠江三角洲地区气温变化的影响

根据1979—2010年珠江三角洲24个气象站的气温观测数据以及NCEP/NCAR R1地表气温再分析月资料,运用OMR（observation minus reanalysis）方法分析了珠三角地区平均气温、平均最高气温、平均最低气温的年、季变化趋势。研究结果表明,过去32年珠三角大部分地区呈增温趋势,年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温的OMR趋势分别为0.22/10a、0.19℃/10a、0.23℃/10a,对珠三角地区观测气温增暖的贡献率分别为55.7%、41.7%、57.2%;四季OMR增温趋势冬季最大,夏秋季较小。城市化对区域平均最低气温的影响比对平均最高气温的影响更大。     

应用北半球大气环流系统预测中国降水量和气温

在普查影响中国降水量和气温的大气环流系统及其指数的基础上,选取高相关、独立性强的大气环流系统指数作为预测因子,采用过滤式的筛选因子方法,动态建立线性回归方法,构建区域月气候预测模型(Regional Monthly Climate Forecast Model,RMCFM),自主开发操作系统,设置人机交互界面,实现人机交流操作方式,并通过解释应用方法做出中国160个台站的月降水量和月气温预测。实践证明,RMCFM具备天气气候专家系统概念,具有运算速度快,结构清晰易操作等特点,预测准确率较高,应用RMCFM可提高区域气候预测能力。     

由最高最低气温求算的平均气温对我国年平均气温序列影响

针对研究全国近百年平均气温长期变化的实际需要，利用603个测站1961—2002年气温观测资料，比较分析了最高最低平均气温距平序列和4次观测记录平均气温距平序列的差异，讨论了最高、最低气温变化趋势。结果表明:两种统计方法得到的平均气温距平序列及增温速率的差异均不明显，在一定条件下两者可以互相替换。此外，最高、最低气温变化普遍存在不对称现象，且可分为4种类型，这种不对称性对平均气温变化速率并没有明确一致的影响。     

综合一致性质量控制方法及其在气温中的应用

由于历史逐日气温资料在气候分析、气候变化研究中的基础性作用,其数据质量状况日益受到关注。利用邻近参考站日平均气温、最高气温和最低气温资料及线性回归模型,设计了基于线性回归数据估计方法的质量检查算法,该算法同时包含了时间一致性和空间一致性两种检查方法。通过数据植入误差检测以及与单一空间回归检查方法的比较,该算法的错误数据检测性能较高,可检测出与正确日气温数据相差3℃左右的可疑值。在该算法的基础上,研制了综合一致性数据质量控制方法,该方法具有以下特点:第一类错误发生率较低;保持了时间、内部和空间一致性的逻辑关系;参考了天气因素。因此,与一般的数据质量控制方法相比,综合一致性数据质量控制方法具有较高的错误数据检测性能。经过在华中区域湖北、湖南和河南三省251个站1961—2009年逐日气温资料的应用,取得了较好效果。各要素奇异值检出率平均气温为0.001%,最高气温为0.05%,最低气温为0.04%。     

和田河流域1954—2007年气温及降水气候特征分析

应用和田河流域和田市气象站1954-2007年逐月平均气温和降水量资料,采用趋势系数、Morlet小波分析法分析了54a来和田河流域气温、降水趋势变化及周期特征,结果表明：气温和降水变化呈暖湿化发展,气温线性变暖率为0.33℃／10a,降水线性递增率为2.1mm／10a,各年代变化趋势存有差异,但基本与西北地区气候变化趋势一致;小波系数的实部、模、位相信息准确揭示出了不同时间尺度下气温、降水的年际、年代际周期演变、强度变化以及突变特征。