青海省受迁站影响的最大冻土序列的均一性检验及订正

根据青海省50个国家级地面观测站最大冻土资料和站址迁移情况,采用t检验和标准正态检验(SNHT)方法,对各站迁站前后年最大冻土资料序列进行了均一性检验,结果表明:t检验有13个站15次、SNHT检验有10个站共10次因站址迁移造成了资料序列不连续,共有9个站9次迁站年份年最大冻土资料序列存在非均一性。针对检验结果,结合青海气候变化情况,对资料不连续的迁站年份逐一进行甄别,确定利用SNHT方法对9个站年最大冻土深度进行订正。对各站1961—2013年因冻土项目开展较晚或缺测的不完整资料序列,用待补台站与参考台站线性拟合的方法进行了插补延长。最终形成了青海省50个国家级地面气象观测站1961—2013年年最大冻土资料数据集,为青海高原气候变化和科学研究提供基础数据。     

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.     

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。     

北疆气象站迁址气温均一性检验与订正

本文针对天山北坡呼图壁、精河以及阿勒泰地区的吉木乃3个气象站迁址前后的观测资料进行对比分析,利用旧址20a（1997—2017年）气温数据和新址3—5a（2013—2017年）气温观测值作对比分析、相关性分析及T检验,结果表明：3个气象站新旧两站同期观测所得的气温资料具有极高的相关性;从总体趋势上看,新址观测气温的3—5a平均值与旧址20a平均值对比,平均气温月度值总体契合度较高;迁址前后新旧两址同期观测平均气温对比,冬季新址低于旧址,夏秋两季新址高于旧址,且个别月份存在显著差异。最后,采用一元线性回归法,按照月度将新址3—5a平均值订正到旧址20a平均值,对订正值进行更严格的SPSS方法T检验,订正后的平均气温资料均一性显著提高。     

气温序列非均一性检验方法的研究

采用距平累加法、连续t-检验及回归检验法对分布於25个省(区)31个站的气温序列进行了非均一性检验。结果表明这3种方法在显著性水平α=0.01时，能有效地检验气温序列的非均一性，其结论适用於全国。     

安顺站气温资料的均一性检验

以安顺地面观测站为例,利用1961-2006年年平均气温观测资料,从与该站年平均气温要素序列相关性较好、海拔高度相近、水平距离较近的台站中选取5个站点作为待检台站的参考台站,建立了均一性检验的原始序列,采用国际上应用较为广泛的标准正态检验(SNHT)方法对气温要素进行了统计学检验.结果表明,台站迁移对于温度观测序列的均一性带来的影响非常明显,在此结论上,对该站迁移后的月平均气温资料进行订正处理,使得能够更好的反映气候的真实变化.     

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.     

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。     

牡丹江气象站迁站前后气象资料对比分析及均一性影响

利用牡丹江气象站1967-2017年51 a气象资料,对比分析迁站前后气象要素变化,并采用t检验和SNHT法对气温序列进行均一性检验,结果表明:迁站前后牡丹江站气温、降水和风速都发生了明显变化,其中风速变化显著;站址迁移对牡丹江站温度序列均一性的影响非常显著。     

非均一性气温气候序列订正方法的研究

本文采用一元线性回归订正法、逐步多元线性回归订正法、综合订正法和差值订正法对分布在全国２５省区的３５个台站进行了各方法气温资料订正效果等方面的试验研究。结果表明，四种方法中以逐步多元线性回归订正法的抉合误差值最小，其次是一元线性回归订正法，再其次是综合订正法和差值订正法。试验还表明，拟合误差值的大小于确定订正方程式的资料有关，平行资料年数越长越好，至少不宜短于１０年；相关系数越高越好，若将拟合误差     

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’。     

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。     

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。     

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。     

浙江省近34年年平均风速序列均一性检验研究

采用标准正态检验(SNHT:Standard Normal Homogeneity Test)方法.对浙江省36个代表站1971～2004年的年平均风速资料序列进行均一性检验.结果表明:36站中有23个测站出现间断,其中因迁站原因造成非均一性的测站有13个,占非均一性总数的57%,环境变化原因有5个,占非均一性总数的22%;原因不明有3个,占非均一性总数的13%;测风仪高度变化、规定变更各为1个,占非均一性总数的4%.迁站是导致风速序列非均一性的主要原因.     

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。     

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。     

宁夏年气温资料的均一性检验研究

选取宁夏24个气象站从建站到2006年年平均气温资料,采用Potter检验法对年气温资料进行均一性检验.结果表明:宁夏有9个测站年气温资料存在间断点,有15个测站无间断点;间断点主要集中在2001-2006年,共有7个,占总数的77.8%,其中有6个测站是因为站址迁移造成的;20世纪50年代测站的迁移最频繁,迁移次数不是造成年平均气温序列非均一性的直接原因,迁移前后测站环境的显著改变是主要因素,测站未迁移但测站环境城镇化变化也是因素之一.     

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。