我国气候资料均一性研究现状与展望

时空均一的气候资料是气象科研、业务和服务的基础。介绍了气候资料均一性的基本概念、涉及范围、主要原因以及解决非均一性问题的意义。在此基础上,阐述了国际上气候资料均一性研究的动态和技术发展历程,指出以高时空分辨率的均一化为标志的第二代气象数据产品研发趋势为气候资料均一性研究带来良好的发展机遇和严峻的挑战;结合对我国地面、高空和辐射三类气候资料均一性概况和相关研究现状的总结,分析了我国在相关领域研究的深度和广度上存在的差距和不足,以及当前需要解决的关键科学和技术问题。最后,就如何正确认识气候资料的均一性,如何深化我国气候资料均一性研究,加强气候数据产品研发,实现我国数据产品研发技术和管理水平上一个新台阶等提出了建议。     

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。     

地面气候资料均一性研究进展

气象台站观测的地面气候资料是气候变化研究的重要基础,气候资料的均一性检验和订正对于提高气候资料的质量和均一性状况具有实用意义和价值.通过回顾近年来国内外地面气候资料均一性研究进展、研究技术及发展趋势,总结了目前国内广泛应用的两种较为成熟的均一化方法(RHtest和MASH)及其对气温、风速资料均一性研究取得的一些成果,...     

中国地面月气候资料质量控制方法的研究

由于气象台站信息变化以及观测规范的频繁变动, 使中国地面气象资料序列比较复杂。该文在分析中国地面历史气象资料中可能存在的非均一性和错误性、研究月气候资料序列存在的可能分布状态的基础上, 提出了中国地面月气候资料质量控制技术。通过分析认为, 中国地面月气候资料的质量控制, 应把下列3种方式结合起来, 进行综合质量检测:①把12个月的气候资料序列联合起来, 进行长时间连续性错误资料检测; ②把时间序列变换为接近正态分布的均一序列后, 进行时间域和空间域的奇异值检测; ③对检测出的连续性可疑资料和单个数据点的奇异值进行人工分析辨别。利用上述质量控制方法, 对1971—2000年中国地面700多基准基本站月统计气候资料进行了质量检查, 最后介绍了质量检查结果。     

陕西省气象台站历史沿革档案状况

气象台站历史沿革档案是记录反映气象台站建立之初至今,各个历史时期发展变化历程的档案资料。它涉及台站环境、观测场变动、台站迁移、观测要素增减、观测仪器的变动及更新等影响气候资料均一性变化的各个方面。是用户了解、应用气象数据必要的背景信息;是进行气候资料序列均一性检验及订正的科学依据;是研究我国气象科学史所需的重要信息源之一。随着《气象资料共享管理办法》的颁布实施,气象资料的应用范围日趋广大,为了更全面、更详细地反映气象资料的历史状况,2002年中国气象局提出了新的台站沿革档案格式要求,并要求台站沿革档案…     

临沂市引种开心果的气候可行性分析

根据开心果的生物学特性及其对气候条件的要求，用1971～2000年临沂市10个观测站的地面气象资料对引种开心果的气候可行性进行了论证。在自然气候条件下，临沂市大部丘陵山地适宜种植开心果，并提出优质高产的对策建议。     

威海气象站年平均气温等气象要素资料的非均一性检验

气象资料的均一性是进行气候变化研究的必要前提,但由于我国均一性检验技术研究还很不充分,直至今日,我国还没有建立权威性的基本要素数据集。目前,国外气象专家已经对这种非均一性做出了很多研究,并取得了一些成果。国内刘小宁等也分别对我国年平均气温、降水量等气象资料进行     

柳州市雷暴天气的气候特征分析

利用柳州地面气象观测站1963～2007年地面气象观测资料,对柳州市雷暴天气的气候特征进行了分析.     

南宁城市规划建设的气候条件分析

利用南宁市地面气象观测站1971-2000年气象资料,分析了南宁市风速、风向、温度、日照、降水等气候要素的特征及其对城市规划建设的影响,并就如何将城市气候特点与城市规划建设相结合改善城市大气环境、营造和谐健康的人居环境问题进行探讨,从气候学角度提出了充分考虑气候条件、合理开发和利用城市气候资源的规划应对措施。     

气候变暖对河西走廊棉花生长的影响

 利用甘肃省敦煌农业气象观测站1983-2002年的棉花生物资料和气象观测资料，就气候变暖对西北干旱区棉花生长的影响进行了初步的探讨。结果表明：气候变暖使西北干旱区河西走廊绿洲作物棉花的生长季提前，生长期延长，有利于提高棉花的产量。     

浙江省气候变化事实研究

为了区分不均一与局地气候的突变,采用功效不同的SNHT、Buishand、Pettitt 三种均一性检验法对浙江省41 个气象观测站1960—2007 年的温度和降水的观测序列进行检验。通过对三种方法检验的站点数据做气候变化事实研究发现,近50 年浙江省与全球呈现一致的气温年代际变化特征,0.19 ℃/(10 a)的平均气温倾向率比0.13 ℃/(10 a)的全球平均值高,略低于0.22 ℃/(10 a)的全国平均值。全省年平均降水量呈上升趋势,这与中国降水量总体下降的变化趋势相反,但与长江流域以南的变化趋势一致;强降水、高温热浪等极端天气事件频率增大,城市局地气候趋于“ 热干” 化;≥10 ℃的初日提早10 天左右,而终日推迟了近10 天,在持续日数增加的同时,有效积温也相应增大。      

Detecting inhomogeneity in daily climate series using wavelet analysis

A wavelet method was applied to detect inhomogeneities in daily meteorological series, data which are being increasingly applied in studies of climate extremes. The wavelet method has been applied to a few well- established long-term daily temperature series back to the 18th century, which have been ＂homogenized＂ with conventional approaches. Various types of problems remaining in the series were revealed with the wavelet method. Their influences on analyses of change in climate extremes are discussed. The results have importance for understanding issues in conventional climate data processing and for development of improved methods of homogenization in order to improve analysis of climate extremes based on daily data.     

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。      

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。     

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。     

Application of Multiple Analysis of Series for Homogenization to Beijing Daily Temperature Series （1960-2006）

Homogenization of climate observations remains a challenge to climate change researchers, especially in cases where metadata (e.g., probable dates of break points) are not always available. To examine the influence of metadata on homogenizing climate data, the authors applied the recently developed Multiple Analysis of Series for Homogenization (MASH) method to the Beijing (BJ) daily temperature series for 1960--2006 in three cases with different references: (1) 13M---considering metadata at BJ and 12 nearby stations; (2) 13NOM---considering the same 13 stations without metadata; and (3) 21NOM---considering 20 further stations and BJ without metadata. The estimated mean annual, seasonal, and monthly inhomogeneities are similar between the 13M and 13NOM cases, while those in the 21NOM case are slightly different. The detected biases in the BJ series corresponding to the documented relocation dates are as low as -0.71^oC, -0.79^oC, and -0.5^oC for the annual mean in the 3 cases, respectively. Other biases, including those undocumented in metadata, are minor. The results suggest that any major inhomogeneity could be detected via MASH, albeit with minor differences in estimating inhomogeneities based on the different references. The adjusted annual series showed a warming trend of 0.337, 0.316, and 0.365^oC (10 yr)^-1 for the three cases, respectively, smaller than the estimate of 0.453^oC (10 yr)^-1 in the original series, mainly due to the relocation-induced biases. The impact of the MASH-type homogenization on estimates of climate extremes in the daily temperature series is also discussed.     

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.