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地面气象站环境变化对气温序列均一性影响 总被引：12，自引：3，他引：9
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。 相似文献
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浙江省近34年年平均风速序列均一性检验研究 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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RHtest方法对我国降水资料的均一性检验试验 总被引：2，自引：0，他引：2
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. 相似文献
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多种均一性检验方法比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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中国降水量序列均一性分析方法及数据集更新完善 总被引：2，自引：0，他引：2
基于中国气象局国家气象信息中心2012年发布的《中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集（V3.0）》,选取一定空间范围内相关性、数据完整性均较好的邻近站降水资料,构建参考序列,结合标准正态检验和台站历史沿革信息对我国2342个台站年、月降水资料进行均一性检验。采用相关系数权重平均方法和一阶差分方法相结合得到参考序列,以降低因计算方法和邻近站序列长度不一致等引起的参考序列不确定性。最终结果显示：98个台站降水序列存在断点,仅占总站数的4.2%。采用比值法订正上述非均一性的降水序列,订正后的序列在一定程度上消除了人为因素的干扰,部分台站降水量变化趋势（1960-2009年）异常的问题得到改善。 相似文献
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新疆气象站年均风速均一化订正与基本风压估算初探 总被引：1，自引：1，他引：0
为了较好地开展风能资源的详查与综合评价工作,根据新疆各风区挑选的参照站历史风况资料序列特点,在参考测站历史"元数据"直接进行非均一性检验与一致性订正基础上,对其中4个长期无自记风记录参照站采用标准正态均一性检验、Potter检验、平行累计和等客观方法对1970～2009年的年平均风速序列进行了非均一性检验与均一化订正,同时对测站无自记风时期年最大风速序列的时距换算进行了初步探索。结果表明:1)布尔津、淖毛湖、红柳河站的年平均风速存在因测站环境改变或其它不明原因而使序列间断的现象。从年平均风速序列SNHT非均一性订正结果以及测站四周建筑群体的发展规模看,布尔津测站受测站环境变化等不明原因的影响程度最大,三度间断,累积订正量平均达0.9m.s-1左右。淖毛湖站两度间断,其中1次与近距迁站而又未进行迁站订正有关,订正量约为0.1～0.2m.s-1。红柳河站的1次间断,也与未进行迁站订正有关,订正量约为0.1～0.2m.s-1。2)在构建测站无自记风时期历年最大风速序列的时距时次经验公式中,十三间房站适于西北统一经验公式,其余3站适于在一定阈值风速条件下,根据有自记风时期2min时距平均风速与10min时距最大风速的相关比值系数进行订正。 相似文献
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采用SNHT方法．结合台站历史沿革信息,对塔城地区气象（候）站1960--2006年的年平均温度、年平均最低温度序列进行均一性检验。结果表明,年平均温度资料质量基本可靠,站址迁移是引起年最低温度非均一性的主要原因： 相似文献
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Trend analysis of temperature parameters in Iran 总被引：1，自引：1，他引：0
In this study, long-term annual and monthly trends in mean maximum, mean minimum and mean temperature are investigated at 35 synoptic stations in Iran. The statistical significance of trends is assessed by the Mann–Kendall test. Most stations, especially those in western and eastern parts of country, had significant positive trends in monthly temperature time series in summer season. However, the maximum number of stations with the positive trend were observed in April (30 stations), and then in August (29 stations) while the negative trends were seen in February (16 stations) and March (15 stations). On annual scale, most stations in western and southern parts of Iran had significant positive trend. Overall, about 71%, 66% and about 40% of stations had statistically significant trends in mean annual temperature, mean annual minimum temperature and in mean annual maximum temperature, respectively. These results, however, indicate that the climate in Iran is growing warmer, especially in summer. 相似文献
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1979—2012年中国探空相对湿度资料的非均一性检验与订正 总被引：4，自引：2，他引：2
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。 相似文献
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我国太阳总辐射月总量资料的均一性检验及订正 总被引：11，自引：1，他引：11
采用建站在30a以上的月总辐射资料，以相关性最好的月份为代表月份，以经过均一性检验的日照资料为参考序列，用Potter法进行总辐射资料的均一性检验。结果表明，存在1个或2个间断点的测站占总数的58．6％；无间断点的测站占总数的34．3％。出现间断点的年份以20世纪70年代最多，其次是90年代。90年代初全国辐射仪器的换型对辐射资料没有普遍明显的影响。最后用回归法对存在间断点的绝大多数测站进行了均一性订正，订正后辐射和目照的年平均相关系拊兽谝增大平均增大近5％． 相似文献
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采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明：南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。 相似文献
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Mei Huang Gongbing Peng L. M. Leslie Xuemei Shao Wanying Sha 《Meteorology and Atmospheric Physics》2005,89(1-4):105-115
Summary Statistical tests were used to detect the variations of winter (December to February), summer (June to August), and annual mean temperatures of 160 representative stations in China during the period from 1951 to 2000. Changes of temperature in the observed time series that exceed the confidence level of 0.01 were classified as significant temperature rises or drops. The stations with significant temperature rises were classified into several temperature rise types, by the use of a clustering method. A search was made for sudden, or abrupt, temperature changes at each of the 160 stations. Possible reasons for the observed temperature variations are discussed. The statistical analysis reveals that for the 160 stations, significant rises occur in 53.1% of their annual mean temperatures, 51.9% of their winter temperatures, and 13.8% of their summer temperatures. Temperature rises increase with latitude. In contrast, significant drops occur in annual mean temperatures at 1 station, winter temperatures at 3 stations, and summer temperatures at 5 stations. Approximately 50% of stations with significant temperature variations are in the form of abrupt changes. The abrupt temperature changes all occurred in the 1970s, most often in 1979 and 1980. The abrupt changes are shown to be related to the subtropical high in South China Sea. The temperature rises in winter are shown to be linked to the presence of an anomalously strong zonal circulation in Eurasia, and a weak polar vortex, since the 1980s. The summer temperature rise in South China also has a link with the increase in size and intensity of the subtropical high, over the same period. Some of the station temperature drops in summer were related to a weaker summer monsoon. The annual mean temperature rise at 71.8% of the stations was influenced mainly by their winter temperature rises. For 8.2% of the stations, the annual mean temperature rise was connected to their summer temperature rise, and for 12.9% of the stations it was related to both the summer and winter temperature rises. 相似文献
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A set of homogenized monthly mean surface air temperature(SAT) series at 32 stations in China back to the 19 th century had previously been developed based on the RHtest method by Cao et al.,but some inhomogeneities remained in the dataset.The present study produces a further-adjusted and updated dataset based on the Multiple Analysis of Series for Homogenization(MASH) method.The MASH procedure detects 33 monthly temperature records as erroneous outliers and152 meaningful break points in the monthly SAT series since 1924 at 28 stations.The inhomogeneous parts are then adjusted relative to the latest homogeneous part of the series.The new data show significant warming trends during 1924–2016 at all the stations,ranging from 0.48 to 3.57?C(100 yr)~(-1),with a regional mean trend of 1.65?C(100 yr)~(-1);whereas,the previous results ranged from a slight cooling at two stations to considerable warming,up to 4.5?C(100 yr)~(-1).It is suggested that the further-adjusted data are a better representation of the large-scale pattern of climate change in the region for the past century. 相似文献
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Summary Based on observed monthly mean temperatures, it is possible to construct a simple mathematical model of the annual variation of daily mean temperature, the annual temperature wave. For periods of 15 years, the model gives a good correlation with the observed monthly values. The model may be used as a tool for the generation of daily mean temperatures for the corresponding period. It is continuous, differentiable and strictly monotonous between the unique maximum and the minimum of the curve. Consequently, climate quantities of interest for each period can be calculated by the means of simple mathematical analyses. The model was tested by reproducing values for quantities such as annual mean temperature, winter mean temperature, summer mean temperature and temperature sums. Model calculated values, fit values calculated directly from observed data well. The model was also tested by comparing results from two different but neighbouring stations. There was a good correlation between the results from the two stations. Long homogenised time series with 130 years of monthly mean temperature from seven Norwegian stations were analysed by means of the model. It was found that the Frost Free Season Length and the Growth Season Length had increased for all stations by 10–20 days/100 years in the period 1871–1990. The Summer Half-year Length, even if it was defined relative to the annual mean temperature, also increased for all stations by 4–9 days/100 years. The Hot Season Length showed positive trends as well, and for the five stations in Southern Norway, the trends were as high as 18–29 days/100 years. The Heat Sum had increased by 6–11% for southern stations and 20–22% for the northern stations. The results indicate that the level as well as the shape of the annual temperature wave changed in the period from 1871 to 1990. Some of the results for the period 1990–1999 diverge substantially from the trends, possibly indicating significant changes in the shape of the annual temperature wave in this last period. 相似文献