劉 佳, 馬振峰, 范廣洲, 田 俊

（1.成都信息工程學院大氣科學學院,四川成都 610225;2.四川省氣候中心,四川成都 610071;3.江西省氣象科學研究所,江西南昌 330046）

0 引言

均一性的氣候資料能反映氣候的真實變化,是氣候研究的基礎。但由于遷站、環(huán)境變化等非氣候因素的影響,導致單站氣候資料產生不連續(xù)點,進而引起區(qū)域氣候資料不能正確顯示實際變化規(guī)律。因此氣候要素的均一性檢驗和訂正是局地氣候變化檢測的基礎環(huán)節(jié)。國外均一性研究起步較早,Alexandersson、Robert Lund等[1-3]相繼發(fā)展了SNHT、TPR、Potter等均一性檢驗方法,并用于北美和歐洲氣候數據處理。Slonosky[4]和Wijingard[5]利用Buishand、Pettitt、Von Neumann方法檢驗ECA日平均氣溫、降水和氣壓數據的均一性。近年來,我國很多研究人員也開始關注氣候資料的均一性研究,取得很大進展。劉小寧、宋超輝等[6-10]總結了氣候資料序列的均一性檢驗方法,應用于我國部分臺站氣溫和降水序列。并對氣象資料的訂正方法做出總結,包括逐步多元回歸法、一元線性回歸法、差值法、比值法、綜合法,對比發(fā)現以逐步多元線性回歸訂正法效果最優(yōu)。高曉蓉等[11]對山西五臺山觀測站氣象要素均一性檢驗訂正,發(fā)現臺站遷移對于溫度、相對濕度觀測序列的均一性影響非常明顯,以最高氣溫序列影響最為顯著。李祥余[12]對比分析了廈門站氣溫均一性訂正前后的年際和季節(jié)變化趨勢,發(fā)現年均、最高、最低氣溫均呈現快速增溫傾向。由此可見,對單站氣象要素歷史觀測序列進行均一性檢驗和訂正,深入分析各影響因素對資料均一性的不同作用,在氣候研究中有非常重要的意義。

四川省的氣候資料對研究西南地區(qū)氣候變化有重要意義,但目前相關研究比較少。選取溫江站,針對其由人為因素導致的“不連續(xù)點”,對平均氣溫、最高、最低氣溫、降水、相對濕度等年值序列,進行均一性檢驗及訂正,從而將不均一的氣候資料銜接,比較訂正前后趨勢變化的差異,進而分析單站資料的均一性對研究當地氣候變化的作用。

1 資料及分析方法

1.1 資料

采用數據為四川省氣候中心收集整理的溫江氣象觀測站（56187）的地面逐年平均氣溫、最高和最低氣溫、氣溫日較差、平均降水、1mm雨日、相對濕度,時間為1960至2009年。數據來源于臺站上報的氣象報表,并進行了初步質量控制,剔除個別明顯極端值。

溫江氣象站遷站 3次。1957年5月1日,由成都市南門外小天竺街169號（30.64°N,104.07°E,海拔484m）遷至成都市光華村四川省局院內（30.66°N,104.02°E,海拔499m）;1982年8月1日,由成都市光華村省局院內遷至成都市武侯區(qū)永豐鄉(xiāng)郊外（30.64°N,104.03°E,海拔495.8m）;2004年1月1日,由成都市武侯區(qū)永豐鄉(xiāng)郊外遷至成都市溫江區(qū)氣象局（30.42°N,103.50°E,海拔540.6m）。

1.2 檢驗方法

以溫江站為中心,在半徑150公里范圍內,選擇觀測時間一致且序列均一的11個臺站作為參考站,如表1所示,包括郫縣、彭州、簡陽、雙流、名山等。表2列出了不同要素下待檢站與各參考臺站觀測序列的相關系數ρi。發(fā)現氣溫、降水的相關系數隨著水平距離增大而減小,其中氣溫的相關系數變化最為明顯,距離較近臺站的氣溫相關性非常高,系數均大于0.9,且通過顯著性檢驗,而相對濕度的相關性較低。由此可見,氣溫和降水要素的序列代表性較強,可通過鄰近臺站建立的參考序列代表溫江真實氣候變化序列。但由于相對濕度的空間代表性略差于氣溫和降水要素,因此檢驗結果的可靠性較差,要進一步分析。

從這11站中,挑選5個與待檢站的各要素序列相關性較好且序列較完整均一的臺站（表2中以粗體突出）,作為待檢臺站的參考臺站,利用比值法構造參考序列Yi,采用SNHT法、Buishand法、Pettitt法[5]進行均一性檢驗,各方法原理在文獻[5]中已有具體介紹。對比了各方法具體差異,如表3所示。當檢驗統計量 T0大于置信水平為1%的臨界值時,即確定氣象要素存在非均一斷點。依據Wijingaard所設定均一性檢驗思路,通過不同統計方法判斷序列的均一性:3種方法全通過或通過2種的臺站資料為均一,1種不通過的為可疑,至少2種不通過的為不可信。聯系臺站沿革資料,對可疑斷點進行確定;對不可信資料判斷為不均一序列,并分析資料產生斷點的具體原因。

表1 站與參考站的情況

表2 溫江站與參考站各要素觀測序列的相關系數

表3 各種檢驗方法對比

2 檢驗與訂正

2.1 均一性檢驗結果分析

2.1.1 氣溫

圖1 溫江站SNHT,Buishand range test,Pettitt test方法的均一性檢驗圖

文中3種方法均以1%置信水平為臨界值檢驗。圖1（a）為溫江站年平均氣溫采用SNHT、Buishand和Pettitt法的檢驗結果。通過SNHT對溫江站的年均溫度進行非均一性檢驗（圖1a）,發(fā)現序列在1977～1979年統計值均超過了置信水平為1%的臨界值（n=50,T90=11.3）,其中峰值出現在1978年,T0為13.90,可判斷該值所在年份為斷點年。同理Buishand法所計算的統計量在1978年存在極值為1.810（＞T90=1.78）,序列不均一;Pettitt法在1984年極值為263（＜T 90=293）未通過1%置信水平的檢驗。兩種方法均檢驗出1978年存在斷點,聯系臺站歷史沿革資料,溫江站于1982年、2004年發(fā)生遷站,由于環(huán)境變化不一定會即刻顯示在氣候要素的變化中。其不均一性影響程度、范圍和時間也不是即時的。借鑒李慶祥[16]對于不連續(xù)點的研究方法,將斷點年份與實際人為因素之間的時間誤差定為5年。即斷點存在于遷站或儀器變化時間的前后5年內,均為由人為因素導致的不均一。由此判斷平均氣溫序列在1978年存在不連續(xù)點。

同理對溫江站的最高氣溫（圖1b）和最低氣溫（圖1c）進行均一性分析,該站最低氣溫在1992年存在不連續(xù)點。圖1（d）為氣溫日較差序列均一性檢驗結果,由圖可見SNHT法和Buishand法均檢驗出在1992年存在斷點,Pettitt法判斷在1985年有斷點。查找溫江站儀器變更資料,其最高溫度表在2001年、2002年發(fā)生變化,最低溫度表在2004年發(fā)生變化。由此判斷1992年的斷點非儀器變更引起。氣溫的不連續(xù)點一方面可能是由于遷站或儀器變更造成,另一方面可能因為城市化效應的影響[17]。成都位于四川盆地西部,成都平原腹地。1982年后溫江氣象觀測站遷至成都市武侯區(qū)永豐鄉(xiāng)郊外,20世紀80年代觀測站周圍基本沒有高層建筑,城市化效應較小。90年代永豐鄉(xiāng)建立了四川省個體私營皮革加工貿易區(qū),城市工業(yè)、交通迅速發(fā)展,人口的急劇增加以及下墊面結構的改變,大大地增加了城市熱島效應。因此,臺站遷移和熱島效應是造成溫江站平均、最低氣溫序列非均一性的主要原因。

2.1.2 降水

利用上述檢驗方法對溫江站的降水、1mm雨日以及相對濕度序列進行均一性檢驗（圖2）,其中年均降水序列和1mm雨日序列均未發(fā)現不均一斷點的存在,這可能是由于溫江站周圍臺站密度不夠大,而降水量的空間連續(xù)性以及空間代表性差于氣溫要素。因此查找溫江站的臺站歷史沿革,發(fā)現遷站和臺站周邊環(huán)境變化對降水量影響并不明顯。相對濕度則在1992年存在不連續(xù)點,該斷點與城市化效應之間的關系還有待進一步證實。

從各氣候要素均一性檢驗結果看,氣溫對臺站遷移更敏感,即氣溫受局地影響較大。此外,城市化效應對氣候序列也會造成一定的影響。

圖2 溫江站SNHT,Buishand range test,Pettitt test方法的均一性檢驗圖

2.2 非均一性序列的訂正

運用1960～2009年溫江（56187）和鄰近的崇州（56181）、郫縣（56272）、名山（56280）、簡陽（56295）、金堂（56296）的均一資料進行逐步多元線性回歸分析,求出其回歸方程（見表4）。對以上方程進行回歸方程顯著性和訂正公式適應性的檢驗,確認其在置信水平α=0.05是有效的,且訂正公式均適應。

表4 溫江站年平均、最低氣溫、相對濕度訂正方程及相關統計值

以平均氣溫為例,將郫縣和簡陽1960～1978年實測值代入表4中的回歸方程,計算出溫江站1960～1978年的年均值作為其訂正序列,連同1978～2009年實測氣溫資料形成最終訂正后的完整序列。同理對溫江站的最低氣溫、相對濕度的不連續(xù)點進行訂正。

為了說明逐步回歸訂正結果的可信度,將訂正后的資料與鄰近臺站的同期資料進行對比分析,分析（表5）:結果發(fā)現平均和最低氣溫訂正前后趨勢變化較小,訂正前的相對濕度比5個參考站同期趨勢大,訂正后的溫江站與周邊臺站氣候資料的變化趨勢接近,且相關系數均超過0.01（r0.01=0.3541）顯著性水平檢驗。此外,溫江站訂正后資料均通過了均一性檢驗,如圖3所示。由此可見,該訂正結果具有可靠性。

表5 1960～2009年溫江、崇州、郫縣、名山、簡陽和金堂站年平均、最低氣溫、相對濕度趨勢對比

圖3 溫江站SNHT,Buishand range test,Pettitt test方法訂正后序列的均一性檢驗圖

3 訂正資料與原始資料趨勢對比分析

對比溫江站訂正前后的氣候要素值,圖4給出訂正序列與原序列趨勢比較,訂正后的溫江站平均氣溫、最低氣溫增加趨勢值比訂正前小,氣溫日較差的減弱趨勢在訂正后也減小。這一結果與全國、全球的大部分陸地區(qū)域同期氣溫日較差都在減小的結論相符[13-14]。相對濕度序列的減弱趨勢訂正后明顯減弱。

比較均一化前后氣候資料序列的增加幅度發(fā)現,訂正前溫江站平均氣溫變暖幅度約為1.7℃,增溫速率為0.121℃/（10a）;訂正后變暖幅度約為1.9℃,增溫速率為0.116℃/（10a）,訂正使變暖幅度增大。訂正前后溫江站相對濕度傾斜率分別為0.116/（10a）和0.085/（10a）,降幅減少。遷站和城市化效應對溫江站氣候序列均一性產生了一定影響,訂正校正了以上不均一作用,同時對各氣象要素的訂正也表明了人為因素對最低氣溫、相對濕度的均一性影響較為明顯,說明氣候資料訂正的重要性。

圖4 訂正前后的溫江站序列年際變化

4 結論和討論

對溫江站1960～2009年逐年平均、最高、最低氣溫,降水、相對濕度等氣候序列進行均一性檢驗和訂正,并對比分析了訂正前后的變化特征,得到以下結論:

（1）臺站的遷移會對氣候資料的均一性產生一定影響。通過對溫江站氣候序列均一性檢驗發(fā)現:氣溫對臺站遷移較為敏感,而對降水的影響并不明顯,這可能與周圍臺站密度不夠大且降水量的空間連續(xù)性比較差有關。此外,城市化效應對氣候序列也會造成一定的影響,但相對濕度的斷點與城市化效應是否存在關系,還有待進一步證實。

（2）通過均一性檢驗發(fā)現氣溫序列在1978年存在不連續(xù)點,該斷點存在于遷站或儀器變化時間（1982年）的前后5年內,判斷為遷站因素導致的不均一。相對濕度序列在1992年存在斷點,運用逐步回歸訂正法可以較可靠的對斷點進行訂正,并在此基礎上建立新的氣候序列。

（3）對訂正后的氣候序列對比分析發(fā)現,平均氣溫、最低氣溫訂正后比訂正前序列的增加趨勢減弱,氣溫日較差逐年下降;相對濕度訂正后比訂正前的減弱趨勢有所降低。比較均一化前后氣候序列的變化幅度發(fā)現,溫江站平均氣溫訂正后增溫速率為0.116℃/（10a）,相對濕度訂正后傾斜率為0.085/（10a）,降幅減弱。進一步說明了氣候要素的均一性檢驗和訂正是局地氣候變化檢測的基礎環(huán)節(jié)。表明不同要素的均一性受到遷站等因素影響程度各不相同,需要進一步區(qū)別分析。

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