基于均一化数据的1960—2021年中国蒸发皿蒸发量时空变化特征

基于序列均一性多元分析（MASH）和Climatol均一化方法,对1960—2021年中国573个气象站逐月蒸发皿蒸发量（PE）观测数据进行非均一化检验与订正,通过对比两种方法检测到的非均一性台站数、断点数、订正幅度等,定量评估均一化结果的不确定性。基于等权重集合均一化逐月蒸发皿蒸发量序列数据集揭示了近60年中国年、季节蒸发皿蒸发量的时、空演变特征。结果表明：MASH和Climatol均能有效检测出逐月序列中的非均一性断点,前者检测到的非均一性台站数较少、断点数较多但订正幅度较小。集合均一化序列表明：1960—2021年中国平均的冬、秋季蒸发皿蒸发量增大速率分别为0.27和1.10 mm/（10 a）,春、夏季和全年的下降速率分别为8.38、9.83和16.83 mm/（10 a）。订正后蒸发皿蒸发量在春、夏季和全年大部分观测站呈下降趋势,分别占81.7%、80.8%和80.3%,冬、秋季多呈上升趋势,分别占57.1%和60.4%。冬季在东北、青藏高原东部、华南、西南（云南除外）地区呈上升趋势;春季除华东沿海、陕西南部、川渝北部及湖北西部等地区外,其他大部分地区均呈下降趋势;夏季大部分...     

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。     

新疆地区年平均风速数据非均一影响研究

利用惩罚最大F检验(The Penized Maximal F Test,PMFT),对新疆地区105个国家级气象站点建站至2014年逐年平均风速资料进行了均一性检验,并通过订正得出新疆地区年平均风速均一化数据集合;通过对订正后数据与原始数据进行对比评估,讨论数据非均一性对新疆风速的影响,研究结论得出:(1)在95%的显著性水平下,检验出所有待检站点均出现非均一间断点,共计151个;(2)元数据中记录的人为影响因素,超过1/3对年平均风速序列产生了非均一影响,其中仪器换型对年平均风速序列影响最为显著,其次为环境变化;(3)仪器换型和站址迁移对年平均风速的非均一影响与台站风力大小成正比,其它人为因素对年平均风速的影响与台站风力大小成反比;(4)订正后,数据时间序列的均一性得到改善,数据序列明显的趋势拐点趋于缓和,下降趋势普遍增强,数据可用性进一步改善。     

中国中部典型高山气象站风速的均一性检验及其变化特点

采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明：南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。     

PMFT方法对我国年平均风速的均一性检验

利用惩罚最大F检验(PMFT)方法并结合详尽的台站历史沿革信息对我国701个气象观测台站年平均风速资料进行了均一性检验,结果表明该检验方法能够应用于对年平均风速资料进行均一性检验,我国年平均风速资料的不连续点主要集中在1～2个,已检验的701个台站中有61.3%的台站年平均风速序列是均一的,表明我国大部分台站风速资料均一性情况良好。仪器变化和台站迁移是引起年平均风速序列非均一性的主要原因,而仪器变化中的仪器换型是造成年平均风速序列非均一性的最重要原因。     

天津地面相对湿度资料的非均一性检验及订正

研究中利用NCEP/DOEAMIP-ⅡReanalysis(R-2)比湿再分析资料和基础观测资料两种参考序列,对天津历史月平均相对湿度数据中存在的非均一性因素进行了检验和订正。结果显示,有9个地面站的相对湿度序列存在显著断点,占台站总数的69%。查阅台站元数据得到导致其突变的主要原因是自动站业务化,其次为迁站和仪器变更。从订正量来看,负订正量比例约占96. 3%,其中分布范围在-5.0%～-1.5%,约占总订正量的80%以上。对比分析订正前后月平均相对湿度序列的方差和趋势变化,均一性订正基本修正了非均一性因素造成的突变影响,减缓相对湿度序列长期出现异常偏干的趋势变化。同时,与朱亚妮等(2015)研制的同类数据产品误差分析发现,两类数据的误差平均值较小,但由于一些主观因素影响使得个别台站MAE、SE误差值达到3. 0%以上,造成MAE、SE误差值范围在0～2%的台站比例分别仅在84. 6%和76. 9%及两者以上。从而,一定程度上能够反映出本研究所采用的数据处理技术手段相对以往具有优越性。     

中国地面相对湿度非均一性检验及订正

利用加拿大环境部气候研究中心研发的PMTred和PMFT方法,选取均一的邻近站为参考站,使用相关系数权重平均构建参考序列,结合元数据信息,对1951-2014年中国2400多个国家级地面站月平均相对湿度进行了非均一性检验与订正,并分析了造成相对湿度序列非均一的主要原因。结果表明,中国地面相对湿度资料存在较严重的非均一问题,68%的台站存在断点,人工观测转自动观测、迁站和时次变化是造成序列非均一的主要原因。整套资料负订正量所占比例较高,订正范围主要集中在-5%～0之间,这种负订正量与人工转自动观测后相对湿度观测值偏低有密切关系。这也使得订正后中国平均相对湿度趋势与订正前存在明显差异,订正前中国平均相对湿度呈下降趋势,订正后相对湿度没有趋势性变化。     

中国地面均一化相对湿度月值格点数据集的建立

基于1951—2014年2400余个中国国家级地面气象站均一化相对湿度资料,采用薄盘样条法,进行空间内插,得到了中国地面均一化相对湿度月值0.5°×0.5°格点数据集(CR数据集)。数据集的质量评估结果表明:冬季插值误差相对夏季偏高。冬、春、夏、秋季分析值与站点实测值的插值偏差空间区域特征不显著,平均偏差分别为0.002%/月、0.013%/月、0.008%/月和0.007%/月。冬、春、夏、秋季平均相对误差分别为0.431%/月、0.439%/月、0.286%/月和0.382%/月。分析值与站点实测值间的平均相关系数达0.89。整体来看,插值后的格点化相对湿度资料能够比较准确、细致地描述我国年平均相对湿度场的东南湿、西北干的主要空间特征。能够较好地展现长江以南地区、黄河以南长江以北地区、西北地区、天山南北麓、塔里木盆地等大地形的相对湿度变化特征。由于青藏高原台站稀少,格点数据集对该地区空气相对湿度特征的刻画是否合理很难给出定性、定量的判断。通过对CR数据集进行长时间序列气候变化趋势分析,表明60年来全国平均相对湿度呈减小趋势。     

中国探空位势高度资料的非均一性检验与订正

利用加拿大环境部气候研究中心研发的PMFT均一化检验方法,结合国家气象信息中心整理的中国区域各探空台站元数据信息,对我国123个探空台站各标准等压面月平均探空位势高度资料进行了非均一性检验和订正。结果表明：仪器换型、探测系统升级以及辐射订正方法改变是造成中国区域月平均探空位势高度资料不均一的主要原因。两个观测时次位势高度序列不均一的台站数随高度的增加而增加。各标准等压面上月平均位势高度序列不均一的探空台站平均订正幅度也随着位势高度的升高而增大。并且两个观测时次各标准等压面位势高度序列均为负订正,表明我国各标准等压面位势高度资料存在系统性偏高的问题。123个探空台站在对流层顶和对流层高层位势高度序列订正前是位势高度降低趋势,订正后位势高度序列呈增高趋势。对流层中低层原始位势高度序列呈增高趋势,订正后这种增高趋势更加明显。     

中国西北地区台站迁移对气候资料均一性影响的研究进展

随着全球变暖的趋势越来越明显,气候变化研究也成为最受关注的问题。均一化长序列数据是气候变化研究的基础。然而由于台站的迁移等因素,导致了资料序列中的非均一性,这种包含非气候因素变化的非均一性气候序列直接影响了气候研究的不确定性。本文在综述国内外地面气候资料均一性检验方法、地面气候资料非均一性产生的原因等进展的基础上,重点分析了中国西北地区台站迁移对气候资料均一性的影响,认为台站迁移是造成气候资料不均一性的主要因素之一,使研究结果不能正确反映气候的变化趋势;国外成熟的均一性检验和订正方法为我国西北地区地面台站迁移对气候资料均一性的影响研究提供了可借鉴的思路、方法和手段;以往关于我国西北部地区气候变化的研究较少考虑气候序列中存在的非均一问题,造成了研究结论的不确定性。因此有必要对我国西北地区经过台站迁移的台站进行均一化的检验和订正。     

中国降水序列均一性研究及对比分析

文章采用全国2415个站1951-2009年逐日降水量资料,采用标准正态均一性检验（SNHT）方法对年序列进行均一性检测,得到存在不连续的断点的站点数为114个,占所有检测站点数的4．72％;对其中70个与对比站相关系数在0．7以上断点的逐年、逐月和逐日降水序列进行了订正：分析发现,订正对冬季降水序列的影响比对夏季序列要大。将订正前后资料按不同的条件分为山区、台站稀疏地区等进行了分析比较,发现订正前后降水序列的变差系数各站差别不大,说明订正的结果是可信的;降水距平对比分析结果表明,多数台站订正前后值差异很小,台站稀疏地区亦是如此,山区站降水量订正前后值差异略大;对均一化前后降水序列趋势分析结果表明,序列趋势增减并不大,多数增减值占原值的比例在10％以下,年及绝大多数月份降水序列订正前后趋势的增减符号是一致的,台站稀疏地区亦是如此,山区站趋势增减幅度略大,即山区迁站对降水量趋势影响较大,但总体上并没有影响到趋势的显著性。     

利用台站元数据及卫星遥感资料分析影响气温序列均一性的原因

为了减少均一性检测结果的不确定性,提高均一性检测结论的可信度,基于可靠证据探讨影响气温序列均一性的可能原因,用3种均一性检测方法对陕西77个台站月平均气温序列进行检测,同时引入台站元数据及卫星遥感影像数据对其结果进行判别,并分析影响气温序列均一性的原因。结果表明:2种及其以上方法检测出的非均一断点36个(占78%)有台站元数据支持,台站站址迁移、观测仪器变更和日平均计算方法改变造成气温序列非均一断点的百分率分别为66.7%、22.2%和11.1%。利用以气象站为中心的缓冲区内土地利用/覆盖变化(LUCC)的卫星遥感影像和台站元数据中的图像文件综合分析认为,台站探测环境的变化是影响潼关站气温序列均一性的重要原因。建议将卫星遥感影像作为台站元数据的补充,以便更加直观、客观地定量描述台站探测环境。     

1979—2012年中国探空相对湿度资料的非均一性检验与订正

利用加拿大环境部气候研究中心研发的PMTred非均一性检验方法,以ERA interim资料作为参考序列,应用中国区域各探空台站详细的元数据信息为主要断点判断依据,对1979—2012年我国125个探空台站各标准等压面月平均探空相对湿度资料进行了非均一性检验和订正。并结合详细的元数据信息分析了造成我国探空相对湿度序列非均一问题形成的主要原因及对资料的影响程度。结果表明：仪器换型、探测系统资料整理计算方式变化以及辐射订正方法改变和探测系统升级等是造成这一时段中国区域月平均探空相对湿度资料不均一的主要原因。其中,2002年以后的L波段雷达 电子探空仪换型造成了相对湿度资料非常明显的不连续问题,这主要是由于早期59 701型探空仪穿云挂水,造成探测到的相对湿度资料明显偏湿。两个观测时次相对湿度序列不均一的台站数和断点数随高度的增加而增加。各标准等压面上月平均相对湿度序列不均一的探空台站平均订正幅度也随着高度的升高而增大,并且订正量为负值的比例在整套订正资料中所占的比例较高,说明我国的探空月平均相对湿度原始观测资料有明显高估的问题。1979—2012年以来,从全国的情况来看,订正前全国850~300 hPa 5个标准等压面全部为相对湿度降低趋势。但是订正后,850~300 hPa这5个标准等压面在1979—2012年相对湿度的变化趋势均不显著。     

长江三角洲地区降水资料的均一性检验与订正试验

该文对1961—2002年我国长江三角洲地区36个地面观测站的年、月降水资料序列作均一性检验和订正试验, 以探讨我国年、月降水气候观测序列的均一化方法和思路。该文首先从与待检台站序列相关性较好、台站距离较近的台站中选取了若干站点作为待检台站的参考台站建立参考序列, 采用传统的标准正态检验 (SNHT) 方法, 对所研究的地区年降水的均一性进行了检验。检验结果显示, 该地区降水序列中存在非均一性现象。考虑到所选地区站点密度仍然不够, 文中还采用了一种不依赖于参考台站的思路, 对上述检验结果进行了进一步确认后, 最后对不连续序列进行了逐月订正调整。对比分析表明, 对序列的订正较为合理。在已有的研究基础上, 结合我国台站网络实际特点, 提出结合不同思路来研究我国降水量数据均一性是必要的和可行的, 应用该思路对于我国降水序列进行均一性研究具有一定的合理性和应用前景。     

甘肃省新旧气象站址观测资料对比及均一性分析

天气预报及气候预测需要准确、连续的气象观测资料,气候变化研究需要均一化的长序列数据,为了让气象科研业务人员对新旧站址气象观测资料的连续性状况以及站址变化对长时间序列中的影响进行了解,本文对甘肃15个发生迁移的台站的1年对比观测记录进行差值和差值标准差比较分析,研究台站迁移对气象要素的影响;通过SNHT方法对迁移距离最大的张掖站和海拔高差最大的宁县站进行均一化检验,研究台站迁移对长序列数据的影响。结果显示：从差值和差值标准差情况看,新站址气温偏低,风速偏高,相对湿度大部分新站偏大,台站迁移对平均气温和最低气温的影响大于对最高气温的影响,平均气温、最低气温单站差值大的站迁移的距离和高差相对也大;从差值绝对值和标准差与台站迁移距离及海拔高差的相关性看,海拔高差对最高气温和平均风速影响较大,而迁移距离对平均气温、最低气温、相对湿度影响较大;从选择的代表台站序列均一性检验结果看,显示迁移直线距离大或者海拔高差大会对气温序列造成非均一性影响,但是否在某阈值范围会有影响以及对其他要素的影响还需要深入研究。希望科研业务人员在使用气温资料的时候要注意到台站迁移可能带来的影响。     

近50年中国降水序列均一性检验与订正研究

选取中国近50年(1951～2004年)月降水资料中具有连续观测20年以上记录的681个台站资料,通过对各站年代际分量的EOF分析及North判别检验,结合标准正态检验(SNHT)方法,发现所检站点中约有4%的台站降水序列存在非均一性.利用比值法对非均一降水序列进行了订正,结果表明对年降水序列的订正量在-3%～7%之间.必须注意的是,由于我国现有台站观测网的密度不够,影响了对非均一降水序列的订正精度.     

基于三参数Weibull分布的安徽省年最大风速均一性检验

以安徽省56个国家级气象站1980—2018年年最大风速序列为研究对象,采用基于三参数Weibull分布的变点检验方法对年最大风速序列均一性进行检验,以郎溪站数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与PMFT法、SNHT法检验结果进行了对比分析。结果表明：56个站点的年最大风速序列均通过Weibull分布检验,而通过正态分布检验的年最大风速序列只有45个,表明年最大风速序列更符合Weibull分布;Weibull法检测出的18个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为83.3%,PMFT法检测出的4个非均一点均由迁站造成,检验准确率为100%,SNHT检测出的20个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为75%。造成序列非均一的主要原因是台站迁移、仪器换型、仪器高度调整和探测环境变化等;综合比较发现,PMFT法对年最大风速序列非均一点的敏感程度不如Weibull和SNHT,而SNHT法对待检序列要求较高,且检验准确率不及Weibull法,表明Weibull方法在年最大风速序列的均一性检验中更具有优势。     

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。     

河北城市化和观测环境改变对地面风速观测资料序列的影响

选用河北省143个气象台站1975-2004年10 m高年平均风速资料,以及1990年和2000年人口普查资料,根据人口增长、台站迁移、仪器高度变化、台站微观环境变化等影响地面风速变化的台站历史信息,把所有气象台站分为4类,并分别对其进行比较分析.结果表明:河北省绝大多数台站风速变化呈减小趋势;城市化进程、台站观测环境等因素均在不同程度上对地面平均风速变化趋势产生了影响,其中台站所在城镇城市化程度是风速减小趋势不可忽略的原因,其影响程度约在1/4左右;台站观测环境因素中观测场附近微观环境变化对风速减小趋势具有重要影响,超过了区域背景风速减小趋势.台站观测环境因素对风速资料序列均一性的影响也不容忽视,至少有1/3的平均风速序列非均一性断点是由观测环境变化产生的.     

近60年中国探空观测气温变化趋势及不确定性研究

基于118站探空资料研究了近60年中国850—100 hPa气温变化趋势及季节和区域特征,并通过与1979—2017年卫星微波气温的对比研究了中国探空气温均一化的不确定性。研究表明,1958—2017年中国平均对流层气温呈上升趋势,300 hPa升温最为显著,平流层下层（100 hPa）为降温趋势。冬季对流层上层升温趋势和夏季平流层下层降温趋势较强。1979—2017年较整个时段对流层升温趋势较强,平流层下层降温趋势较弱。青藏高原和西北地区对流层上层升温趋势较强。通过与卫星微波气温和邻近探空站探空气温的对比以及均一化前后日夜气温差值检测出中国探空均一化气温仍残存非均一性问题。由于参照序列的局限性,均一化未能完全去除21世纪最初10年中国探空系统变化造成的对流层中、上层至平流层下层气温系统性下降的影响,导致中国对流层上层升温趋势被低估和平流层下层降温趋势被高估。未来可通过参考卫星微波气温和邻近探空站序列调整非均一性订正顺序并增加合理性检验等方法改进中国探空气温均一化方案。