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。     

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。     

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。     

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。      

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’。     

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。     

自动与人工观测气温差异偏大的原因及影响分析——以143个国家基准站为例

利用143个国家基准站2002—2010年自动与人工逐日平行观测资料进行对比分析,评估自动观测与人工观测气温的差异,着重分析两者存在的较大差异及其发生原因,并利用惩罚最大t检验（PMT）方法结合台站元数据中自动观测仪器变化信息,客观评价自动观测对气温序列均一性的影响。结果表明：(1) 51.29%、54.14%、67.18%的自动观测日平均、日最高、日最低气温大于人工观测值,差值在±0.2℃之间的百分率分别为78.8%、63.1%、60.9%,平均对比差值分别为0.05、0.09、0.15℃,标准差为0.14、0.22和0.15℃,各气温要素的差值、绝对差值和标准差随自动观测时间的增长并无明显的增大或减小的趋势,且空间分布各有不同;(2)通过对对比差值、绝对差值、标准差的分类比较、逐步筛选发现,少数台站自动与人工观测值差异较大,对于采集自同一传感器的不同气温要素,平均、最高、最低气温的差值表现也不尽一致。经PMT检验,在平均气温、最高气温和最低气温的绝对差值最大的20个站中分别有35%的台站的月平均气温序列、35%的台站的月平均最高气温序列和25%的台站的月平均最低气温序列由于自动观测仪器变化引起序列的非均一;(3) 分析认为：温度传感器检定更换而导致的仪器示值误差变化会造成自动与人工观测对比差值跳变,而温度传感器或数据采集器等电子元器件的零点漂移会导致自动观测气温严重偏离人工观测值,这两种因素会导致自动与人工观测气温差异偏大,也是自动观测仪器变化导致气温序列产生非均一断点的可能原因。建议加强自动观测数据的监测与质量控制,增加观测仪器检定示值误差订正,并采取硬件、软件补偿等方法,实现温度零点补偿,尽可能地减小或消除仪器误差,提高自动观测资料的准确性。     

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。     

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。     

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.     

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。     

新疆地区年平均风速数据非均一影响研究

利用惩罚最大F检验(The Penized Maximal F Test,PMFT),对新疆地区105个国家级气象站点建站至2014年逐年平均风速资料进行了均一性检验,并通过订正得出新疆地区年平均风速均一化数据集合;通过对订正后数据与原始数据进行对比评估,讨论数据非均一性对新疆风速的影响,研究结论得出:(1)在95%的显著性水平下,检验出所有待检站点均出现非均一间断点,共计151个;(2)元数据中记录的人为影响因素,超过1/3对年平均风速序列产生了非均一影响,其中仪器换型对年平均风速序列影响最为显著,其次为环境变化;(3)仪器换型和站址迁移对年平均风速的非均一影响与台站风力大小成正比,其它人为因素对年平均风速的影响与台站风力大小成反比;(4)订正后,数据时间序列的均一性得到改善,数据序列明显的趋势拐点趋于缓和,下降趋势普遍增强,数据可用性进一步改善。     

利用多模式对中国气温序列中不连续点的检测

发展了一种对元数据依赖程度较小的气候序列均一化思路,在缺乏元数据的基础上,采取3种不同的方法,对中国东南部地区年平均最高、最低气温序列进行了均一性检验;并对其中不连续的气温序列进行了订正.对比表明,订正后序列较订正前更为合理.在检验过程中发现,对于最低气温检验可以明显得出比最高气温更多的不连续点.为了进一步认识这个问题,对此进行了进一步分析,认为最低温度对变化更为敏感主要是由于其物理特征:最低温度一般出现在夜间,夜间大气较为稳定,因此一些变化(如仪器,迁站)可能引起明显的不连续现象,而最高气温往往出现在白天,因此大气混合比较充分,空间的均一性要明显强于最低温度.另外,热岛现象、台站密度等因素均是影响气温序列均一化的因素.     

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。     

基于三参数Weibull分布的安徽省年最大风速均一性检验

以安徽省56个国家级气象站1980—2018年年最大风速序列为研究对象,采用基于三参数Weibull分布的变点检验方法对年最大风速序列均一性进行检验,以郎溪站数据为例,给出了检验和分析的具体过程,最后将该方法检验结果与PMFT法、SNHT法检验结果进行了对比分析。结果表明：56个站点的年最大风速序列均通过Weibull分布检验,而通过正态分布检验的年最大风速序列只有45个,表明年最大风速序列更符合Weibull分布;Weibull法检测出的18个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为83.3%,PMFT法检测出的4个非均一点均由迁站造成,检验准确率为100%,SNHT检测出的20个非均一点中有15个得到印证,检验准确率为75%。造成序列非均一的主要原因是台站迁移、仪器换型、仪器高度调整和探测环境变化等;综合比较发现,PMFT法对年最大风速序列非均一点的敏感程度不如Weibull和SNHT,而SNHT法对待检序列要求较高,且检验准确率不及Weibull法,表明Weibull方法在年最大风速序列的均一性检验中更具有优势。     

资料均一化对气温变化趋势及其城市化偏差估计的影响：以北京地区为例

当前的地面气候观测资料普遍存在非气候性因素导致的非均一性,对气候变化监测和研究结论可靠性造成重要影响。结合观测台站的历史沿革数据,使用ACMANT和Pairwise Comparisons方法以及RHtest V4软件,对北京地区20个台站均一化前的月平均气温序列进行了非均一性检验和订正,最后评估了均一化对北京地区气温序列变化趋势及其城市化偏差估算的影响。结果表明：除元数据中记录的断点外,无元数据记录的断点也会对序列的趋势变化造成明显影响,其中乡村站最显著;经过订正,1958—2018年整个北京地区、乡村站以及城市站增温趋势分别为0.27℃/(10 a)、0.10℃/(10 a)和0.32℃/(10 a),较订正前分别上升了0.03℃/(10 a)、0.06℃/(10 a)和0.02℃/(10 a)。利用均一化资料估算,1958—2018年北京观象台的城市化影响为0.24℃/(10 a),城市化贡献率为70.2%,评估结果较前人结论有所降低。可见,在现有的北京地区气温资料序列中,仍可能存在较明显的非均一性和未被记录的断点,对区域平均气温趋势估算具有显著影响。     

1979—2012年中国探空相对湿度资料的非均一性检验与订正

利用加拿大环境部气候研究中心研发的PMTred非均一性检验方法,以ERA interim资料作为参考序列,应用中国区域各探空台站详细的元数据信息为主要断点判断依据,对1979—2012年我国125个探空台站各标准等压面月平均探空相对湿度资料进行了非均一性检验和订正。并结合详细的元数据信息分析了造成我国探空相对湿度序列非均一问题形成的主要原因及对资料的影响程度。结果表明：仪器换型、探测系统资料整理计算方式变化以及辐射订正方法改变和探测系统升级等是造成这一时段中国区域月平均探空相对湿度资料不均一的主要原因。其中,2002年以后的L波段雷达 电子探空仪换型造成了相对湿度资料非常明显的不连续问题,这主要是由于早期59 701型探空仪穿云挂水,造成探测到的相对湿度资料明显偏湿。两个观测时次相对湿度序列不均一的台站数和断点数随高度的增加而增加。各标准等压面上月平均相对湿度序列不均一的探空台站平均订正幅度也随着高度的升高而增大,并且订正量为负值的比例在整套订正资料中所占的比例较高,说明我国的探空月平均相对湿度原始观测资料有明显高估的问题。1979—2012年以来,从全国的情况来看,订正前全国850~300 hPa 5个标准等压面全部为相对湿度降低趋势。但是订正后,850~300 hPa这5个标准等压面在1979—2012年相对湿度的变化趋势均不显著。     

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。     

1979-2012年中国探空温度资料中非均一性问题的检验与分析

利用加拿大环境部气候研究中心研发的PMTred(penalized maximum t test)非均一性检验方法,以ERA-interim资料作为参考序列,以中国各探空台站详细的元数据信息为主要断点判断依据,对1979-2012年中国125个探空台站7个标准等压面月平均探空温度资料进行了非均一性检验、订正,并结合详细的元数据信息分析了造成中国探空温度序列非均一问题的主要原因。研究表明,中国探空温度资料中存在由于人为因素造成的断点,整套探空资料中非均一的台站数和断点数所占的百分比呈低层少、高层多的趋势。各标准等压面上月平均温度序列非均一的探空台站平均订正幅度也随着高度的升高而增大,并且订正量为负值在整套订正资料中所占的比例较高,说明中国的探空月平均温度原始观测资料存在系统性偏高的问题。订正后200 hPa的温度变化趋势接近0,以200 hPa为转折点,100 hPa的降温趋势较订正前明显减弱,100 hPa以下为升温趋势,300-700 hPa的增温趋势加强。1979-2012年中国探空月平均温度资料的非均一问题主要来源于2000-2001年探测系统的升级(包括辐射误差订正方法的变化),其次是2002年之后观测仪器的换型。这两次连续的元数据变化均造成了之后中国探空月平均温度出现了系统性的降低,这也是造成订正前后温度变化趋势存在差异的主要原因。     

五台山站历史气候资料的均一性分析

以山西五台山地面观测站为例,对建站(1957年1月)至2005年的年、季节平均气温、最高和最低气温、相对湿度和降水观测资料序列作均一性分析,结合历史沿革变化(包括迁站、仪器变化和观测业务改变等),得出这些因素对不同气候要素均一性的影响情况.从与该站不同要素序列相关性较好、水平距离最近的台站中选取若干站点作为待检台站的参考台站建立了各自的参考序列作为均一性检查的对比序列,采用国际上应用较为广泛的标准正态检验(SNHT)方法分别对各种要素进行了统计学检验.对统计方法得到的不连续点(不均一性产生年份)进行了总结分析,发现台站迁移对于温度、相对湿度观测序列的均一性带来的影响非常明显,其中对最高气温序列影响最为显著,达到5.5℃.深入分析还表明,迁址对各要素的影响程度各有区别:对相对湿度的年均和春季序列也产生了较为明显的非均一性,而对降水量的影响则并不显著.综合分析表明,常用观测要素的均一性检验和订正是局地气候变化检测的基础环节,但不同要素的均一性受到各种因素影响的表现程度各不相同,需要加以区别和深入研究.