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。     

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。     

建站至2016年四川气象台站元数据变动特征分析

利用四川现有156个国家级气象台站历史沿革数据,统计分析了沿革内容05～11项(台站位置、观测仪器、观测要素、周围障碍物、观测时制、观测时间、守班情况)变动情况。结果表明:从建站到2016年,四川气象台站05～11项变动总次数为42588次,平均每站变动273次,其中观测要素和仪器占变动总数的88%。观测仪器变动主要发生在1953、1960、1980、2003、2013、2015年,各观测仪器变化趋势接近,风速风向仪器变动最为频繁。四川省共有132个台站发生过迁站,迁移总数264次,占站点总数的85%,建站初期迁移台站较多,迁移距离一般较近,而2010年后迁移次数呈上升趋势,距离相对较远。      

地面气象台站元数据质量控制分析

气象台站元数据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,只有经过质量控制与处理的气象台站元数据才能真实的反应其对气候资料序列非均一性的影响程度。针对气象台站元数据可能存在的疑误信息,设计了一套适用于地面气象台站元数据的质量控制技术,采用格式检查、内部一致性检查、时间连续性检查等方法进行质量控制。利用该质量控制方法对全国31个省(区、市)的1428个国家站1951—2011年的台站历史沿革数据文件进行质量控制,结果表明:该质量控制方法能够有效地将疑误信息进行标识,可为气象台站元数据的应用提供可靠的质量保障。该质量控制方法已应用于气象资料业务系统(MDOS)中,并在全国省级气象资料部门业务运行。     

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。     

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。     

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。     

京津冀地区1951-2015年逐日风速序列的均一化

结合台站元数据，对京津冀地区179个国家气象站1951—2015年的日平均风速序列进行了非均一性检验和均一化订正，结果表明：造成序列非均一性的原因，按贡献大小依次是仪器切换占40%、站址迁移占34%、观测时制变更占18%、台站周围环境变化占8%。对比分析均一化序列和原始序列的线性趋势发现：1951—2015年，京津冀地区日平均风速呈下降趋势，均一化序列的下降速率明显更快；二者有相似的空间分布特征, 即河北西北部、北京、天津、河北东南部的西北—东南走向的带状区域中，风速的下降速率最快，河北西部次快，河北东北部最缓慢；均一化序列的下降速率明显偏快的区域主要在39°N以北。均一化序列准确反映了气候变化的特点，数据可靠。     

四川部分台站迁移新旧站址观测资料对比评估

利用四川近年台站迁移新旧站址对比观测资料,采用统计检验方法,对新旧站址观测资料进行对比评估.结果表明：迁站后观测环境得到改善,热岛效应影响减小,气温降低,相对湿度和风速升高.迁站对气温极值的影响大于平均值,对降水、相对湿度和风向的影响较大,新旧站址的风向一致性较差.由于旧站址遭受破坏的程度,周边障碍物的存在形式、所处方位、距离、下垫面状态及迁移距离、高差等的不同,造成对气象要素的影响程度会不同,从而造成迁站对各站及各要素影响的差异.     

大陈迁站前后气象资料序列的均一性检验

大陈气象站于1982年10月进行了站址迁移,站址的变动,涉及到迁站前后两段观测资料是否有均一性问题。所谓资料序列的均一性,一般把只受气候变化影响的气象资料序列称为均一性序列,或称作连续性序列。若气象要素随时间的变化不仅受气候条件的影响,而且又受诸如站址的迁移、周围生态环境的改变、观测规范和仪器的更换等等人为的影响,这样的资料序列认为是非均一性序列,或称之为非连续性序列。     

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。      

喀什站高空温度资料均一性检验与订正

利用加拿大环境部气候研究中心研发的RHtest均一化检验方法,结合历史台站沿革信息对喀什站各标准等压面高空温度资料进行了均一性检验和分析。结果表明:850～300 hPa共6个层次的高空日温度观测资料序列完整性较好。08时100 hPa月平均温度的缺测率3%,完整性较差,20时100 hPa的完整性最差,缺测率高达11.44%,其他层次的完整性则较好。喀什站温度资料的非均一性主要是由于台站位置变动、观测仪器换型、观测规范变更和辐射误差订正方法的变化引起的。在订正过程中发现,为了保证订正序列的可信度,需要充分考虑到原始观测序列的缺测率。08时年温度序列的断点数量要明显多于20时,08时序列的订正率达到了85.71%,而20时仅有100 h Pa一条序列做了订正。     

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。     

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。     

气象台站历史沿革信息及其对观测资料序列均一性影响的初步分析

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。文章介绍了气象台站历史沿革信息的基本内容及我国气象台站变动的基本情况, 通过对气象观测资料比较分析, 说明台站迁移、环境变化、观测仪器类型以及观测时制改变, 直接影响到观测记录的比较性和连续性, 对长年代气候资料序列的均一性也有不同程度的影响。     

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。     

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...