山东省45年年平均气温均一性检验

采用回归检验法对山东省120个台站1961~2005年的年平均气温序列进行了显著非均一性检验。通过与台站历史沿革信息的比较分析,表明在显著性水平α=0.01时回归检验法能有效地检验出年平均气温序列的非均一性。分析结果显示,气象台站的位置、环境、观测方法和时制、仪器类型和高度等变动,对年平均气温序列的非均一性均有不同程度的影响,其中台站迁移对温度序列的均一性影响最大。     

黑龙江省年降水量和年平均气温序列均一性检验

采用SNHT方法和台站历史沿革信息对黑龙江省62个地面观测站1961～2006年年降水量和年平均气温序列进行了均一性检验。结果表明：台站迁移、仪器更换等是造成黑龙江省年降水量序列非均一性的主要原因;年平均气温序列非均一性主要是由于仪器更换、台站迁移、观测时制变化等原因引起。     

地面气象站环境变化对气温序列均一性影响

为研究浙江省地面气象站环境变化对气温序列均一性的影响程度,采用测站历史沿革资料,对全省测站环境的时空演变进行了分析。采用距平累加、偏差界限值、F值检验法,对36个代表站的年平均气温序列进行均一性检验,并对非均一性产生的原因进行分析。结果表明:1971~2004年,浙江省测站的地理环境有显著改变;36站中有39%的测站为非均一性,产生非均一性的测站中,迁站原因占57%,环境恶化占36%;测站迁站引起的非均一性多发生在1980年以后;测站迁站时,新旧站址海拔高度差大且地理环境差异显著是造成气温序列非均一性的主要原因,迁站后气温序列较旧址存在偏高或偏低现象,其值对累年平均值有影响。指出了测站在迁移或环境变化过程中应注意的事项,以助于减少气温序列非均一性。     

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。     

山东省观测资料的均一性检验

气象台站历史沿革信息包含了可能影响气候资料序列均一性的重要信息,是分析、检验、订正气候资料序列的科学参考依据。通过对站点资料进行均一性检验,再对比台站历史沿革资料,分析了资料非均一性的可能原因。采用山东省123个站建站起至2007年的气温、降水资料,筛选出49个站分别进行4种方法的均一性检验,最终确定22个台站通过检验。对未通过检验的台站,查找沿革,发现迁站是导致非资料均一的主要原因,另外,还有仪器更换、台站加高等原因以及不明原因,需进一步研究。     

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.     

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。     

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。     

地面气候资料序列均一性检验与订正系统

采用国内外常用的几种气候序列均一性检验与订正方法,研制了气候序列均一性检验与订正系统,用于检验地面测站由于迁站、仪器变更、环境恶化等因素造成气候序列的非均一性,并进行订正.使用该系统对浙江省地面36个测站的年平均温度、年平均风速及年降水量序列进行了均一性检验,效果较好.     

兰州站气候资料序列均一性的初步分析

气候资料的均一性是研究气候变化的前提条件。以兰州站为例,应用SNHT方法对该站的气候资料序列进行均一性检验,首先对降水、平均气温、最高气温、最低气温、平均风速和日照时数几个气象要素进行非均一性检验,然后根据历史台站沿革等元数据信息进行原因分析。结果表明,兰州站平均风速资料与其邻站相关系数低,未通过显著性检验。降水、气温、最高气温、最低气温、日照与邻站的相关系数都达到99％的显著水平,且都存在不均一性,其原因主要有台站的迁移、仪器的更换、统计方法的变化以及城市热岛效应等,完整详细的元数据信息是均一性研究的重要基础。     

基于Γ分布的气压序列非均一性检验方法初探

通过对安徽省内23个代表台站1961—2006年平均气压序列均一性检验的研究,提出了一种基于Γ分布气压序列非均一性检验方法——Γ检验法。以桐城市数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与常见的基于正态分布的SNHT法检验结果进行了对比分析,结果表明:该方法具有更广泛的使用范围和较高的准确性,可以检验大部分年平均气压的非均一性。检验结果表明:气压计高度的调整、台站迁址是安徽省内气压序列非均一性的主要原因。     

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。     

用Bivariate-Test方法分析温度资料的不均一性

Ｂｉｖａｒｉａｔｅ－Ｔｅｓｔ方法（以下简称Ｂ－Ｔ方法）是一种基于二维正态分布随机矢量的假设检验方法，可以在一个分量的均值不改变的前提下，检验另一分量的均值有无改变。一些气象研究工作者最早用这种方法来分析年降水量的均一性。从温度资料不均一性产生的原因看，一般可分为两类：突变型不均一及渐变型不均一。对两种类型的不均一性，我们分别推导了理想情形下Ｂ－Ｔ方法的检验结果．并用随机试验的方法分析了检验结果对资料的敏感性。以上两方面的结果表明。渐变型及突变型不均一分别对应明显不同的Ｂ－Ｔ检验结果，在实际分析中这种差异可以用来定性判断不均一性的类型。东北区２０站３０年年平均温度资料的试算结果表明，有７站资料不能通过信度９５％的Ｂ－Ｔ检验，有３站资料不能通过信度９０％的Ｂ－Ｔ检验。其中有４个站的检验结果与理想情形下渐变型不均一的检验结果相似，有４个站的检验结果与理想情形下突变型不均一的检验结果相似。有一个站存在个别点的资料错误，有一个站可能有一次以上的不均一性发生。计算结果也表明，尽管Ｂ－Ｔ方法按照理论推导只是用来检测资料的不均一性，但对个别点上的资料质量问题也有一定的检测效果。     

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。     

基于昼夜温差序列非均一性的高空温度订正

利用中国东部地区75个高空探测站1958－2005年逐日08：00和20：00资料和元数据信息,采用昼夜温度对比和二相线性回归方法,对不同等压面的温度序列进行均一性检测和订正。在此基础上,以最大缺测率30 %作为序列取舍标准,对49个探空站订正前后的年平均温度变化趋势进行了对比分析。结果表明：探空仪器变化和辐射订正方法改变是造成中国东部地区高空温度序列非均一性的主要原因,1966年前后和2000年前后是两个较为可靠的间断点,且1966年前后的非均一性更突出。非均一性最明显的等压面主要在100 hPa。1958－2005年,500 hPa以下等压面温度的上升趋势较订正前减弱,但200 hPa到50 hPa等压面温度的下降趋势也被削弱,削弱幅度为0.04－0.08 ℃/10 a。与1958－2005年相比,1979年以来东部地区对流层各层温度增温趋势明显,而平流层底层降温趋势也更加显著,该时段内订正前后温度变化趋势差异较小。     

一些陆面要素非均匀分布对模式计算结果影响的理论分析

应用平均参数化方法,从理论上分别研究了地表温度、地面粗糙度、积雪深度和密度非均匀分布对相关物理量计算的影响。结果表明:考虑地表温度的非均匀分布影响后,模式网格上平均地面的长波辐射通量增加,地面饱和水汽压也增加;在相同的地表温度分布变差系数和常温情况下,与长波辐射通量相比,地面饱和水汽压的变化对地表温度非均匀分布较为敏感;地面粗糙度非均匀分布对地面中性曳力系数和BATS型地面积雪覆盖率有一定的影响;积雪深度和密度非均匀分布也对地面积雪覆盖率有一定的影响。     

内蒙古气温序列均一性检验

通过构建参考序列、找出间断点、结果集成等步骤对内蒙古地区119个地面气象站逐日平均气温、逐日最高气温、逐日最低气温进行均一性检验。结果表明:内蒙古地区大部分地面气象站气温资料均一性状况良好;部分台站气温资料不均一的原因主要是受迁站影响,其次是观测站周围环境变化、观测仪器的更换以及观测标准的变更。不均一现象对最低气温影响较大,其次是平均气温,最高气温受影响相对最小。     

AGCM中云的不均匀性作用的初步研究

利用ISCCP的云不均匀性资料,探讨了云不均匀性在AGCM中的作用,分别考查了不均匀云光学厚度的贡献、单次散射反照率和不对称因子的贡献,以及3个因子的总贡献.研究表明,考虑云不均匀性效应后,AGCM模拟的气候场有着较为明显的变化.由于不均匀云光学厚度对短波辐射场的贡献与不均匀云单次散射反照率和不对称因子这两个因子对短波辐射场的作用基本上是相反的,从而造成同时考虑3个因子作用时,云的不均匀性效应对辐射场的直接作用很小,但可通过云水场的改变来间接影响辐射场.研究清楚地显示了云-辐射相互作用的复杂性,云的全面正确处理对模式模拟能力的提高非常重要.