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     

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。     

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。     

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。     

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.     

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’。     

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。     

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.     

1951—2020年贵州均一化气温序列构建及变化分析

基于质控的小时气温资料,据不同时期气象观测规范、气象站历史沿革、资料完整性、均一化影响和空间分布代表性,在贵州区域内选取44站构建1951—2020年均一化气温序列。应用趋势系数法分析贵州区域气温倾向率,逐累年平均值分析气温的升降时段,T检验检测气温变化稳定性,Yamamoto、Mann-kendall法检测气温突变年份,结果表明：70年和60年间贵州区域气温分别以0.13 ℃/（10a）、0.17 ℃/（10a）速率升温。1951—1986年处于降温时期,1987年开始升温,2012年后升温发生突变,1984年、2015年、2016年气温与其他年份气温存在显著差异。贵州各区域气温倾向率差异较大,近70年、60年变化区间分别介于0.06～0.19 ℃/（10a）、0.09～0.26 ℃/（10a）。城市自身及其周边地区气温存在增温效应,县级观测站到省行政中心所在地,气温升温速率差异在0.3～0.8 ℃/（100a）。升温速率总体上呈现出南低北高,自东向西逐渐增大的分布。升温主要是最低气温升温导致,各区域升温速率差异原因与地理区位、城市热岛效应、生态环境、水汽差异有关。     

气象观测环境的变化对气温序列的影响分析

本文利用安徽省1971~2000年共30 a逐日平均气温、最高气温、最低气温的气候整编资料,选取气象观测环境完全符合相关规定(A类)和不完全符合相关规定(B类)两类代表站,分别建立了气温序列和两者的气温差值序列,并对气温序列的气候平均值和气温差值序列的气候趋势进行了分析。结果表明:气象观测环境的变化将影响气温序列。与A类台站相比,B类台站平均气温、最高气温和最低气温的气候平均值表现出一致偏高的特征,最低气温偏高最多;B类台站与A类台站平均气温、最高气温和最低气温的差值均有显著增大的趋势,平均气温差值的增大最为显著。     

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。     

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。     

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...     

甘肃临夏人工与自动气象站气温观测差异对比及均一性研究

自动气象站因其监控、观测、采集、存储资料方面的诸多优势,已成为今后我国地面气象观测的发展主流,并将逐步取代人工观测。人工观测和自动站之间不可避免地存在着观测差异,这种差异对历史气象资料的延续性提出了挑战,并将深刻影响大气科学研究和业务应用。因此,对比分析2个观测系统之间的观测差异及均一性是非常必要的。结果表明,临夏气象站2种观测数据序列中,平均气温的平均差异为-0．35℃,差值变幅为0．22～-1．56℃;最高气温的差异变幅为0．01～0．31℃;最低气温的差异大,变幅不稳定,其中1～3月差异变幅为-2．12～-3．05℃,其余月份差异变幅为0．05～-0．57℃。自动站日平均气温和最低气温系统性偏低于人工观测值,最高气温反之。在分析2个数据序列差异的基础上,建立了各季的气温订正方程。订正后2个序列的差值减小,尤其最大偏差显著减小,效果良好。     

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。     

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.     

中国气象台站迁移对年平均气温均一性的影响

在确定中国1951-2010年753站观测数据的迁移状况的基础上,采用t检验方法和标准正态检验(standard normal homogeneity test,SNHT)差值法,分析了迁移对中国年平均温度序列均一性的影响,并对非均一温度序列进行订正.结果表明:将有业务代替的台站序列合并起来后得到了714站数据,714站中完全没有迁移的台站只有148站,其他566站共计有950次迁移;t检验表明950次迁移中235次迁移前后年平均温度差异显著;而SNHT检验表明950次迁移中有237次年平均温度的均一性受到迁移的影响,其中79次需要调整0.5℃以上;84％的非均一性序列经订正后相对符合均一性条件.