唐 萱,段德軍，趙 磊，鄭薇薇

(1.鎮(zhèn)巴縣氣象局，陜西鎮(zhèn)巴 723600；2.漢中市氣象局，陜西漢中 72300)

鎮(zhèn)巴國家基本氣象站舊址(以下簡稱舊站)位于鎮(zhèn)巴210國道過境線、物流中心等城市開發(fā)重點區(qū)域，近年來隨著人口增加，周邊探測環(huán)境遭到破壞，其觀測資料的代表性得不到保障。近年來多地為解決探測環(huán)境保護與城市發(fā)展之間的矛盾，不得不進行了氣象站的遷移[1-2]。大多數氣象站遷移后由于探測環(huán)境得到了極大改善，氣象觀測數據更能代表當地氣候特點。經過充分研究論證，在上級氣象主管部門和當地政府的支持下鎮(zhèn)巴國家基本氣象站于2016年1月遷至鎮(zhèn)巴縣涇洋街道辦涇洋村黑虎梁(以下簡稱新站)。觀測場地的變遷以及觀測儀器的更換都會造成觀測數據的差異[3]，按照《地面氣象觀測規(guī)范》以及張紅娟[4-6]等人的研究思路，對2016年1—12月鎮(zhèn)巴新、舊站平行觀測期間的溫度、氣壓、相對濕度、風向、風速進行對比分析，為遷站前后觀測資料合并使用及后期均一化處理提供參考。

1 新舊站地理位置、資料來源及分析方法

因新站2016年4月23日11時和2016年12月29日11時兩個時次平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對濕度、風速資料缺測，故進行數據分析時，按照實有記錄進行分析；由于對比觀測期間新站降水資料質量較差，故不做分析。表1為鎮(zhèn)巴新舊站址地理信息。

表1 鎮(zhèn)巴新舊站址地理信息表

計算兩站2016年1—12月逐月平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均氣壓、平均相對濕度、平均風速的差值，進行差值對比分析和雙樣本等方差檢驗[7]。差值均為新站數據減去舊站數據。雙樣本等方差檢驗中t值計算公式如下：

(1)

(2)

2 結果分析

2.1 氣溫

由表2可看出，平均氣溫各月差值均為負值，年平均差值為-0.8 ℃，各月差值在-1.1～-0.3 ℃之間；最高氣溫差值均<0 ℃，年平均差值為-1.2 ℃，各月差值波動在-1.5～-0.7 ℃之間；日最低氣溫各月差值為負值，年平均差值為-0.8 ℃，各月差值波動在-1.1～-0.3 ℃之間。新、舊兩站氣溫序列P=0.8，大于0.05,新、舊兩站月平均氣溫差沒有顯著性差異。由此可見雖然新、舊兩站觀測場海拔高度相差198.3 m(根據溫度垂直遞減率理論，高度差會造成新站溫度比舊站低)，但是兩站氣溫沒有顯著性差異，數據可以連續(xù)使用。

表2 2016年鎮(zhèn)巴新站與舊站氣象要素月(年)差值平均值

2.2 本站氣壓

全年各月鎮(zhèn)巴新站本站氣壓均低于舊站，兩站差值平均值均為負值，范圍在-22.9～-20.7 hPa之間，年平均差值為-21.8 hPa。根據拉普拉斯氣壓高度差簡化訂正公式：Δp=-ΔH/8，得出標準氣壓差為-24.8 hPa。表2所示氣壓差值與標準氣壓差值基本相符，由此判斷新舊兩站氣壓差主要是由于海拔高度差引起的。新、舊兩站氣壓序列P=0.00，小于0.05,差異顯著。

2.3 相對濕度

除7—8月外，其余各月相對濕度新站低于舊站，年平均差值為-1.9%，各月差值范圍在-4.5～0.0%之間，其中7—8月兩站差值為0.0%(表2)。相對濕度受下墊面性質、降水等因素影響較大，新站下墊面主要是巖石，土壤主要為回填土，蓄水能力有限，因此造成新站相對濕度較舊站普遍偏小。新、舊兩站相對濕度序列P=0.56，大于0.05,差異不顯著。

2.4 風速

逐月平均風速差值均為正值，在0.4～1.1 m/s之間，年平均差值為0.9 m/s(表2)。由此可以看出新站風速明顯大于舊站，這主要是因為鎮(zhèn)巴新站位于山頂周邊障礙物少以及海拔高度比舊站高所造成。新、舊兩站風速序列P=0.00，小于0.05,差異顯著。

2.5 風向相符率

由表2可看出鎮(zhèn)巴新站與舊站各月風向相符率最大為22.6%，出現在2016年12月；相符率最小為0.0%，出現在2016年9月，全年平均相符率13.1%，可見兩站風向一致性較差。

由圖1可看出新站最多風向為E，舊站最多風向為SE，遷站后風向頻率變化較大。由于舊站處于郊區(qū)，四周建筑多，形成遮蔽，造成了一定的氣流阻擋，破壞了觀測場的風場[8]，使舊站風的觀測代表性比新站差。

圖1 2016年鎮(zhèn)巴新、舊站風向頻率玫瑰圖

3 小結與討論

(1)鎮(zhèn)巴新站年平均氣溫比舊站低0.9 ℃，年平均氣壓比舊站低21.7 hPa，年平均風速比舊站大0.7 m/s。新站海拔高度比舊站高198.3 m是造成溫度、氣壓、風速差異的主要原因。下墊面性質不同是造成新站年平均相對濕度比舊站小1.8%的主要原因。

(2)在使用新、舊站觀測數據時需要做好兩站數據的均一性處理。新、舊站的溫度和氣壓可以分別利用溫度垂直遞減率和拉普拉斯氣壓高度差簡化訂正公式進行均一化處理。濕度可以通過建立一元線性回歸方程的方式建立兩者的訂正系數。風向、風速未顯示出明顯的相關性，資料無法連續(xù)使用。

(3)對比觀測期只有一年，數據積累較少，各要素均一化處理工作還有待后期數據積累后實施。