黑龙江气温资料均一性订正及长期趋势分析.pdf
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1、张瑶,曹丽娟,朱亚妮.2023.黑龙江气温资料均一性订正及长期趋势分析 J.气候与环境研究,28(5):461470.ZHANGYao,CAOLijuan,ZHU Yani.2023.Homogeneity Correction and Long-Term Trend Analysis of Heilongjiang Temperature Data J.Climatic and EnvironmentalResearch(inChinese),28(5):461470.doi:10.3878/j.issn.1006-9585.2022.21146黑龙江气温资料均一性订正及长期趋势分析张瑶1曹
2、丽娟2朱亚妮21黑龙江省气象数据中心,哈尔滨1500302国家气象信息中心,北京100081摘要采用加拿大环境部研发的 RHtests 均一化系统,结合台站详细的历史沿革信息,对 19512019 年黑龙江省 83 个气象台站逐日平均、最高和最低气温进行了均一性检验和订正,与均一化逐日气温数据集(CHTM)进行了对比研制,重点评估了最近 10 年观测仪器换型对资料均一性的影响;基于均一化气温日值数据,统计了黑龙江省极端气温指数:持续冷日日数(CSDI)、霜冻日数(FD)、冰冻日数(ID)和气温日较差(DTR)。结果表明:19512019 年,日平均气温、最高气温和最低气温分别存在 40 个、2
3、0 个和 57 个断点,台站迁移、仪器变化和自动观测业务软件升级是造成黑龙江省气温序列非均一的主要原因,订正后的气温序列空间一致性更高,平均气温和最低气温的变化趋势分别由 0.27C/10a 和 0.25C/10a 上升为 0.29C/10a 和 0.27C/10a。黑龙江省 CSDI、FD 和 ID 等极端气温指数均呈明显下降趋势,1998 年中国平均气温出现历史上第二次最热记录,黑龙江省 FD 指数的最低值也出现在 1998 年。黑龙江省平均最高气温升温趋势比平均最低气温升温趋势略小,造成DTR 呈现下降趋势。关键词黑龙江省日值气温订正均一性极端事件文章编号1006-9585(2023)0
4、5-0461-10中图分类号P468文献标识码Adoi:10.3878/j.issn.1006-9585.2022.21146Homogeneity Correction and Long-Term Trend Analysis of HeilongjiangTemperature DataZHANGYao1,CAOLijuan2,andZHUYani21Heilongjiang Meteorological Data Center,Harbin 1500302National Meteorological Information Center,China Meteorological Adm
5、inistration,Beijing 100081AbstractUsingcomprehensivemetadata,homogeneitytestandcorrectionswereconductedondailymean,maximum,andminimumtemperaturesat83stationsinHeilongjiangfrom1951to2019.Thepenalizedmaximalt-test(PMT)andpenalizedmaximalF-test(PMF)methodsfromtheRHtestsoftwarepackagedevelopedbyEnvironm
6、entCanadawereemployed.The adjusted series were compared to the CHTM dataset,with a focus on how changes in observationinstrumentsaffecteddatahomogeneityoverthepastdecade.Fromthehomogenizeddailytemperaturedataspanningfrom1951to2019,thefollowingclimateextremeindicesinHeilongjiangwerecalculated:Coldspe
7、lldurationindex(CSDI),frostdays(FD),icingdays(ID),anddailytemperaturerange(DTR).Theanalysisidentified40,20,and57changepoints收稿日期2021-08-24;网络预出版日期2022-03-13作者简介张瑶,女,1983 年出生,高级工程师,主要从事气象数据分析处理研究。E-mail:通讯作者曹丽娟,E-mail:资助项目中国气象局创新发展专项“全球关键气候要素长序列数据产品研制”CXFZ2023J049Funded byInnovationandDevelopmentProj
8、ectofChinaMeteorologicalAdministration“Developmentofgloballong-termessentialclimatechangedatasets”(GrantCXFZ2023J049)第28卷第5期气候与环境研究Vol.28No.52023年9月ClimaticandEnvironmentalResearchSept.2023indailymean,maximum,andminimumtemperatures,respectively.Theprimaryreasonsfordatadiscontinuitywerestationrelocat
9、ions,instrumentchanges,andautomaticobservationsoftwareupgrades.Spatialconsistencyimprovedaftercorrectionswereapplied.Afteradjustment,thelong-termtrendsformeanandminimumtemperaturesincreasedfrom0.27C/10aand0.25C/10ato0.29C/10aand0.27C/10a,respectively.TheCSDI,FD,andIDindicesinHeilongjiangdemonstrated
10、asignificantdownwardtrend,aligningwiththenationalclimatewarmingpattern.ThelowestFDindexvalueoccurredin1998,coincidingwithChinassecondhottestrecordedmeantemperature.ThewarmingtrendoftheannualmeanmaximumtemperatureinHeilongjiangwasslightlylessthanthatoftheannualmeanminimumtemperature,resultinginadecre
11、asingtrendforDTR.KeywordsHeilongjiangProvince,Dailytemperature,Adjustment,Homogenization,Climateextremes 1 引言在全球变暖背景下,观测到的极端天气的频率和强度在过去几十年显著增加,且随着气温的升高,其发生频率将持续趋高,强度趋强(周波涛和钱进,2021)。2020 年 3 月,联合国发布2019 年全球气候状况声明,指出 2019 年是有记录以来气温第二高的年份,而 20102019 年是有记录以来最热的 10 年。频发的极端天气气候事件对陆地生态系统、人类社会经济的发展、人类健康等均产生
12、了深远影响。均一化的气温序列是研究历史气候趋势和变率的基础,在长期的观测中,台站迁站、环境变化和观测仪器更换等都可能造成气温序列的非均一,非均一的气温数据会影响气候变化趋势评估。因此,必须对长期的气温序列进行均一性检验和订正,建立高质量的均一化气温序列。为了能够获得均一的气候序列,国内外许多学者在气候资料均一性方面开展了大量的工作。Hinkley(1969)早在 20 世纪 70 年代初期就提出二相回归算法(TPR),Solow(1987)利用该方法检验气温序列,LundandReeves(2002)改进了二相回归的检验方法(LR),Turneretal.(2006)进一步应用了 TPR 和
13、LR 方法。Vincent(1998)采用多元线性回归方法对加拿大气温序列中的均值和趋势非均一性进行了检验。加拿大环境部 Wangetal.(2007),Wang(2008)引入惩罚因子研发了均一性检验和订正方法(PMFT)。2006 年以来,中国陆续发展了均一化气温数据集,代表性的包括:李庆祥等(2006)研制发布的中国 700 余站第一版均一化历史气温数据集(19512004 年)。Caoetal.(2016)对 1951 年以来中国 2400 站气温数据进了均一化检验和订正,进行了中国气候变暖的趋势分析,发布了中国国家级地面气象站均一化气温日值月值数据集(CHHTD1.0),在中国及区域
14、气候变化研究中得到广泛应用。Lietal.(2016)对 CHTM3.0(基于 MASH 方法)和 CHHTD1.0(基于 RHtest)两套均一化数据集进行了对比,结果表明,CHTM3.0 更适合于中国大尺度气候变化的分析,而 CHHTD1.0 包含了更多有关台站气温记录的原始信息,对局地气候变化的描述更加客观。随着区域气候变化评估的广泛开展,已有研究聚焦区域气温均一化分析以及极端事件研究,如崔妍等(2019)采用 PMT 方法,对东北地区 19052014 年的月气温序列进行了均一性检验和订正;司鹏和徐文慧(2015)利用 RHtestsV4 软件包对天津 19512010 年的逐日气温序
15、列进行了均一性分析;赵美艳等(2018)开展了重庆地区气温序列的均一化检验与订正。Yanetal.(2014)总结了均一化对于定量评估研究气候均态或气候极值变化趋势的重要性。YinandSun(2018),基于 CHHTD1.0数据集,计算了 ETCCDI 定义的极端气温和降水指数,对中国 2017 年极端气温和降水特征进行了分析。黑龙江省位于中国最北部,季风气候明显,大陆性气候特点突出,是全国近 20 年气候显著变暖的区域之一,对极端高温和极端低温事件高度敏感(黄丹青和钱永甫,2009)。其亦是我国重要的商品粮生产基地,近些年频频出现的极端气候事件,造成了玉米、水稻等农作物的遇害减产,给社会
16、经济和人民生活造成了严重危害。基于订正后的气温资料来研究黑龙江省的极端气温变化,进而可为防灾减灾和合理布局农作物种植结构奠定数据基础。尽管对中国区域气温的均一化研究已有众多成果,但针对黑龙江省气温的均一性研究及相关讨论仍然较为缺乏。黑龙江省自 1951 年以来,46%的气象台站曾迁过站,有些站多次迁址且 83 个台站均经气候与环境研究28卷462ClimaticandEnvironmentalResearchVol.28历过人工转自动等几次大的仪器变化和业务软件变革,这些变化对黑龙江省气温资料的均一性影响,尚未开展过系统的研究。因此,开展黑龙江省气温资料的均一性检验研究,不仅能有效地对黑龙江省
17、气温要素做出质量评估;亦可为黑龙江省气温变化趋势和极端气温的研究提供可靠的数据支撑。因此有针对性的对黑龙江省气温序列进行均一性检验、订正和分析是必要的。目前,基于国内已发布的气温均一化产品开展区域气候变化分析研究相对较少。且随着时间推移,城市发展造成每年全国 80 余台站站址变动,自动观测仪器也存在型号的变更,系统升级等,造成气温资料序列出现了一些新的非均一性情况。因此,亟需对台站观测资料进行非均一性检验和订正,并系统性分析评估各类非均一性原因对区域气温序列连续性的影响。本文首先利用 RHtestv4 软件包(WangandFeng,2010)中 PMT 和 PMF 方法,结合台站元数据,对黑
18、龙江省 83 个台站 19512019年的逐日气温序列进行了均一性检验和订正,为黑龙江省的气候变化趋势评估提供了数据依据。选用体现持续性低温事件的极端气温指数能有效用于分析在全球气候变暖背景下黑龙江省极端气温事件的变化情况;气温日较差指数能反映黑龙江省的气温变化幅度,对气候异常的影响和可持续发展研究具有特殊的参考价值。为此,研究中选用描述持续性低温事件的霜冻日数(FD)、冰冻日数(ID)、持续冷日日数(CSDI)和气温日较差(DTR)进行趋势分析。利用经过均一化订正的日最高气温和日最低气温数据对 FD、ID、CSDI 和 DTR 分析可避免原始气温序列非均一对极端气温变化的影响评估。2 资料与
19、研究方法 2.1 资料本文选取黑龙江省 83 个国家级气象台站19512019 年的逐日平均、最高和最低气温资料进行均一性分析,基础数据来自国家气象信息中心发布的中国地面气候资料日值数据集(V3.0),气温资料经过了气候界限值和允许值检查,台站极值检查,内部一致性检查,时间一致性检查,空间一致性检查和人工核查与更正,且每月更新,质控后各要素数据的质量及完整性很好,气温数据的实有率在 99%以上,数据的正确率接近 100%。黑龙江省 83 个国家级气象观测站中包含基准气象站 8 个,基本气象站 24 个,一般气象站 51 个。图 1 给出了黑龙江省国家气象站的空间分布,黑龙江省西南部站点最为密集
20、,其次是东南部,北部站点相对较稀疏。从台站数量逐年变化来看,1951年只有 7 个站,之后,台站数量迅速增加,1960年增至 62 个,1961 年后站点增加缓慢并趋于稳定。83 个台站中,有 65 个台站的资料超过了 60 年,占所有台站数量的 78%,有 12 个台站资料超过50 年,未满 60 年,占 14%,即超过 50 年的台站数据量共占台站总数的 92%。台站元数据用来描述气象台站的历史沿革信息,是判断气温序列均一性检验结果是否合理以及断点订正位置的参考依据。本文应用了黑龙江省记录的 83 个台站详细的元数据信息,包含台站的地理信息数据和建站以来迁站、环境变化及仪器变更等历史沿革信
21、息。2.2 均一性检验与订正方法本文采用 RHtestV4 软件包带有的基于惩罚最大 F 检验(PMF)和惩罚最大 T 检验(PMT)相结合的方式(CaoandYan,2012;Caoetal.,2016),对黑龙江省 19512019 年逐日平均、最高和最低气温进行均一性检验和订正。其中 PMF 方法不需要参考序列,是绝对方法,PMT 需要使用参考序列进行均一性检验,是相对方法。图1黑龙江省国家气象站空间分布(蓝色站点为本文气候极端指数分析所用台站,红色站点为未用到台站)Fig.1 The spatial distribution of the 83 national meteorologi
22、calstations in Heilongjiang Province(the blue stations are used for theanalysisofclimateextremeindexinthisarticle,andtheredstationsarenotused)5期张瑶等:黑龙江气温资料均一性订正及长期趋势分析No.5ZHANGYaoetal.HomogeneityCorrectionandLong-TermTrendAnalysisofHeilongjiang.463为了避免对逐日气温序列检验误差干扰的问题,首先对由日气温序列得到的月气温序列进行均一性检验;其次与元数据
23、结合,综合判断后确定断点;采用 QM 方法订正日气温序列,最终获得均一化的逐日平均、最高和最低气温序列,进而统计得出月气温和年气温序列。保留断点类型遵循规则:(1)在月气温序列中检验出的 type-1 类型显著性断点,即没有元数据支持也显著的断点;(2)在月气温序列中检验出的 type-0 类型显著性断点,将断点出现的时间与台站元数据记录时间进行对比,若时间相差一年以内,则认为元数据支持该断点,根据元数据记录的时间替换断点时间;(3)在月气温序列中检验出的 type-0 类型显著性断点,若无元数据支持,则进行人工主观二次判定,一些小的变化点(调整的平均幅度0.2C)将不进行调整,以使气温序列尽
24、可能接近原始数据。2.3 建立参考序列在均一性检验和订正的过程中,建立相对均一的参考序列非常关键,其必须具有气候代表性,因此参考站和待检站需符合如下条件(Caoetal.,2016):(1)参考站与待检站的水平距离在 350km以内。(2)若待检站海拔高度小于 2500m,与待检站的高度差需小于等于 200m;当待检站海拔高度大于等于 2500m 时,与待检站的高度差应小于等于 500m。(3)待检站与参考站气温序列的相关系数大于等于 0.9。采用 PMF 方法检验黑龙江省 83 个台站的月气温序列,将得到气温序列均一的台站作为第一批参考站,剩下为待检站,对满足上述 3 个条件的待检站进行订正
25、,订正后的台站进而可作为参考站,检验和订正剩下的待检站。2.4 元数据分析经统计,黑龙江省 83 个台站 1951 年以来,累计迁站 51 次,有过迁站的台站数 38 个,占总台站数的 46%,有 8 个台站有过多次迁站,占台站总数的 1%,其中哈尔滨站(台站号:50953)和明水站(台站号:50758)均迁站 4 次,由此可见,黑龙江省的迁站现象比较普遍。仪器变更主要有两个时间段,第一个集中在 20042006 年,原因是人工观测转自动观测,共有 90 次仪器换型,6 个站多次更换仪器,其中更换铂电阻气温传感器HMP45D 为 86 次,占 96%,其他 4 次更换仪器型号为铂电阻气温传感器
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