四川省平均气温序列的均一性检验及其分析

本文应用标准正态检验（SNHT）技术,对四川省161个台站自建站以来～2005年的长序列气温资料进行了一个普查性的检验,发现四川161个台站中有64．6％的台站存在气温资料的不均一现象,盆地内站点的不均一现象略高于高原三州台站,60年代以前和2000年以后不均一的台站比其他年代少;并且结合四川省台站历史沿革资料分析发现,有21．2％的台站的不均一问题是由迁站引起的。进一步以松潘和中江站为例,初步分析了不均一性产生的原因。     

多种均一性检验方法比较研究

气候资料的均一性检验对气候观测及变化研究有着重要作用。本文从四川省160个台站近50年气温资料中,选取具有连续观测记录的站点105个,综合SNHT(标准正态均一性检验)、Buishand检验、Pettitt检验、MASH(均一性序列多元分析)、TPR(二位相回归检验)和von Neumann比率法,对该省年平均气温进行均一性检验。结果表明有42个台站存在序列间断点,占40%;而不均一台站中,因迁站导致的有29个,更换仪器引起的有19个。对气温序列分年代统计发现不均一台站数目有增加的趋势,其中20世纪60—70和80—90年代不均一性均由台站迁移所致。评估不同检验方法的敏感度和适用性,发现SNHT法与Buishand法、Pettitt法检验结果相符率为48.6%,TPR法与其他方法相符率偏低,但该法不涉及邻近站是否均一,在分析中可做补充判断。参考四川省地形特征分析,SNHT法在盆地及山地台站的断点显露率最高,分别为67.6%和57.1%,漏检和误判较少;高原地区SNHT法和Buishand法显露率较高,其中Buishand法漏检和误判率最低。鉴于减小对元数据依赖度的均一化检验思路,应采用多种检验方法综合,有助于气候资料在区域气候变化研究中的有效利用。     

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。     

台站迁移对陕西省气温资料均一性的影响及其偏差订正

利用陕西省74个台站1961-2008年气温资料和台站沿革资料,采用二相回归法进行均一性检测和订正。结果发现台站迁移对气温资料的均一性有明显的影响,陕北台站迁移较少,关中和陕南迁站较多,全省74个台站中有24个台站资料的非均一性是因为台站迁移而引起的,对其中的12个台站进行了调整,使得全省气温序列从南至北分布具有较好的‘均一性’。     

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。     

南海海洋观测台站海表温度资料的均一性检验与订正

采用最大惩罚T检验（Penalized Maximum T Test,PMT）方法,结合海洋台站元数据信息,选取临近气象站做为参考站,对中国南海9个海洋观测台站月平均SST资料序列进行均一性检验,在充分考虑区域性气候变化因素的影响下,对检验结果进行气候合理性分析并对不连续点进行订正。结果表明:（1）通过多种数据的相关性比较和分析发现,临近气象站的气温资料序列是南海台站SST资料订正最优的参考序列;（2）平均每个海洋台站SST资料序列存在1~2个不连续点,其中站址变迁、仪器变更和环境变化对均一性的影响较大;（3）订正后的南海SST序列质量有大幅提高,表明南海SST具有更明显的增暖趋势。      

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。     

RHtest方法对我国降水资料的均一性检验试验

应用RHtest方法结合台站元数据信息对我国1725个气象台站1961-2009年月降水资料进行了均一性检验试验和订正,并以波密站、元阳站和巢湖站为例介绍了检验过程.结果表明:该方法能够适用于对我国降水资料均一性检验且具有较高的应用前景.2400台站高密度月降水资料的使用更加有益于参考序列的选取,采用数理统计分析和结合元数据主观判断的方式来对序列进行均一性检验更加合理.检验出存在非均一性断点的台站仅占2.1％,表明我国降水资料序列均一性情况良好,台站较大距离的迁移是造成部分降水序列非均一的重要原因之一.对检验出存在断点的降水序列采用RHtest提供的订正方法进行了订正和趋势分析,发现订正后降水序列的年变化趋势具有明显的改变,均一性也有很大改善.     

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。     

四川省自动气象站与人工站观测数据对比分析

本文利用四川省基本(准)站的自动观测和人工观测资料,对2004年对比观测期间的温度、降水进行了统计分析。结果发现:94.5%的台站人工站与自动站的气温对比差值在误差(±0.2℃)允许的范围内,并且64.1%的台站自动站观测的气温比人工站偏高;自动站与人工站的降水量的差异与气温的差异比较起来明显比气温大,且71.8%的台站自动站的降水量比人工站偏多。     

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。     

Effect of data homogenization on estimate of temperature trend: a case of Huairou station in Beijing Municipality

Daily minimum temperature (Tmin) and maximum temperature (Tmax) data of Huairou station in Beijing from 1960 to 2008 are examined and adjusted for inhomogeneities by applying the data of two nearby reference stations. Urban effects on the linear trends of the original and adjusted temperature series are estimated and compared. Results show that relocations of station cause obvious discontinuities in the data series, and one of the discontinuities for Tmin are highly significant when the station was moved from downtown to suburb in 1996. The daily Tmin and Tmax data are adjusted for the inhomogeneities. The mean annual Tmin and Tmax at Huairou station drop by 1.377°C and 0.271°C respectively after homogenization. The adjustments for Tmin are larger than those for Tmax, especially in winter, and the seasonal differences of the adjustments are generally more obvious for Tmin than for Tmax. Urban effects on annual mean Tmin and Tmax trends are ?0.004°C/10 year and ?0.035°C/10 year respectively for the original data, but they increase to 0.388°C/10 year and 0.096°C/10 year respectively for the adjusted data. The increase is more significant for the annual mean Tmin series. Urban contributions to the overall trends of annual mean Tmin and Tmax reach 100% and 28.8% respectively for the adjusted data. Our analysis shows that data homogenization for the stations moved from downtowns to suburbs can lead to a significant overestimate of rising trends of surface air temperature, and this necessitates a careful evaluation and adjustment for urban biases before the data are applied in analyses of local and regional climate change.     

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。     

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。     

定点观测气候序列的均一性研究

文章分析了气候资料产生非均一性的原因，介绍了近年来国内、外气候资料均一性研究的方法以及一些国家利用这些研究方法对本国或区域气候序列均一性问题的研究成果。对我国气象观测站观测站址、仪器变化等因素进行了总结，并介绍了我国气象资料均一性检验的一些结论，讨论了与气象资料均一性研究相关的一些问题。     

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。     

Detecting and adjusting temporal inhomogeneity in Chinese mean surface air temperature data

Adopting the Easterling-Peterson (EP) techniques and considering the reality of Chinese meteorolog-ical observations, this paper designed several tests and tested for inhomogeneities in all Chinese historicalsurface air temperature series from 1951 to 2001. The result shows that the time series have been widelyimpacted by inhomogeneities resulting from the relocation of stations and changes in local environmentsuch as urbanization or some other factors. Among these factors, station relocations caused the largestmagnitude of abrupt changes in the time series, and other factors also resulted in inhomogeneities to someextent. According to the amplitude of change of the difference series and the monthly distribution featuresof surface air temperatures, discontinuities identified by applying both the E-P technique and supportedby China‘s station history records, or by comparison with other approaches, have been adjusted. Basedon the above processing, the most significant temporal inhomogeneities were eliminated, and China‘s mosthomogeneous surface air temperature series has thus been created. Results show that the inhomogeneitytesting captured well the most important change of the stations, and the adjusted dataset is more reli-able than ever. This suggests that the adjusted temperature dataset has great value of decreasing theuncertaities in the study of‘ observed climate change in China.     

多种方法在年平均风速均一性检验中的效果对比

针对安徽省天长和宿松气象站建站至2010年逐年平均风速资料,分别利用直接检验方法和3种间接检验方法：标准正态均一检验（the standard normalhomogeneity test,SNHT）、惩罚最大t检验（the penalized maximal t test,PMTT）和惩罚最大F检验（the penalized maximal Ftest,PMFT）,对这两个气象站逐年平均风速序列进行了均一性检验,并对不同检验方法的效果进行了对比分析。研究结果表明：1）站址迁移、观测场环境变化、仪器变更以及测风手段变化等均能对年平均风速序列的均一性产生影响,其中测风手段变化的影响最为明显。2）由于以气象台站观测记录为依据,直接检验得到的结果最为真实可信;此外SNHT、PMTT和PMFF方法对年平均风速序列的间断点均有一定的检验能力,但遗漏间断点的情况也比较明显。因而在年平均风速序列的均一性检验中,若气象台站观测记录相对较齐全,首先考虑采用直接检验,然后再考虑补充采用其他间接检验手段。     

Homogeneity analysis of precipitation series in Iran

Assessment of the reliability and quality of historical precipitation data is required in the modeling of hydrology and water resource processes and for climate change studies. The homogeneity of the annual and monthly precipitation data sets throughout Iran was tested using the Bayesian, Cumulative Deviations, and von Neumann tests at a significance level of 0.05. The precipitation records from 41 meteorological stations covering the years between 1966 and 2005 were considered. The annual series of Iranian precipitation were found to be homogeneous by applying the Bayesian and Cumulative Deviations tests, while the von Neumann test detected inhomogeneities at seven stations. Almost all the monthly precipitation data sets are homogeneous and considered as “useful.” The outputs of the statistical tests for the homogeneity analysis of the precipitation time series had discrepancies in some cases which are related to different sensitivities of the tests to break in the time series. It was found that the von Neumann test is more sensitive than the Bayesian and Cumulative Deviations tests in the determination of inhomogeneity in the precipitation series.