一种基于气温日极小值的观测环境影响判别与评估方法_贺南.pdf
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1、文章编号:1674 2184(2023)01 0128 07一种基于气温日极小值的观测环境影响判别与评估方法贺南1,赵兴炳2,3*,夏昕4(1.四川省成都市温江国家观象台,成都610225;2.中国气象局成都高原气象研究所,成都610072;3.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,成都610072;4.四川省成都市天府新区气象局,成都610000)摘要:在人口稠密地区维持气象观测环境稳定十分困难,长序列气温数据中混杂着大量由探测环境条件变化引起的误差,影响了观测数据的应用价值,探索在数据采集和使用环节消减这类误差的方法十分必要。本文立足于观测站实际情况,研发了一种从最低气温数据中提取混杂的
2、环境误差信息的方法,并对其适用性进行检验评估。结果表明:该方法识别出的观测环境变化与实际场景充分吻合,多数受影响的数据段可以在“季平均”尺度上得到有效识别,环境变化引起的误差量也可以被定量评估。关键词:最低气温;环境误差识别;环境误差评估中图分类号:P413文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1674-2184.2023.01.016 引言引言气温观测序列的时间跨度越长,越有利于分析与描述气候变化。然而,尽管气温测量是在规范条件下进行的1 3,长时间气温观测序列仍然受到观测站附近土地利用与植被变化、道路建筑与生产活动等因素的巨大影响4 13,使用数据时不得不进行必要的修正。在数
3、据应用和数据质量控制环节,传统的和先进的数理方法均已被广泛应用于疑误数据的修正14 19,但依据精细的溯源分析开展误差识别、计算和验证的方法还不够丰富,这不利于尽早在管理环节防止更多误差产生。因此,设计合适的客观方法,及时在管理环节发现环境引起的系统性误差并明确地予以标注,对于观测数据应用,以及观测系统的长期合理管理维护,都具有现实的科学意义和实用价值。气温观测序列中误差时段的识别可以依靠参考序列实现,可以采用类似于常规实时质控空间一致性检查的方法20,计算因子也可采用多个站点形成的差值参考序列及其影响权重等。但是,实际情况下参考序列也普遍存在系统性误差21。因此,可信的误差识别需要严格依赖客
4、观事实建立运算机制,进而提供具体的量化结论,并结合实地勘察提高标识结论的可靠性,本文针对这类需求,提出了一种基于气温日极小值的观测环境影响判别方法。11原理与实现原理与实现1.1原理气温日极小值(Tmin)的成因包括外部冷气团移入和局地日周期大气能量交换的余留能量(Ein)的表达。与日照作用下气温日极大值(Tmax)对应的强烈空气对流运动不同,日周期的 Ein表达的 Tmin对应的空气运动较弱,更具有局地性。在影响 Tmin的局地因素中,具有保温效应的因素起决定性作用,如云量、下垫面特 征(农 田、水 网、硬 化 路 面 等)、空 气 含 水 量(如季节性因素,水汽的相变因素等)等。在封闭盆地
5、和风速较低的情形下,影响 Tmin的局地性因素中地貌和构筑物的作用也十分显著,尤其是气温观测场地附近的建筑物,不仅阻碍本已微弱的空气流动性,还会附加水平方向的热辐射从而影响局地气温22。因此,Tmin包含了观测环境变化的信息,可以从中提取观测环境异常变化信号。相邻站点的 Tmin变化具有空间一致性,这种一致性可以从两个站点 Tmin的空间差值中得到反映,表现为相邻站点的 Tmin差值范围有限,时间较长的 Tmin差值序列平均值更为稳定23。观测环境的变化是持续性的,当一个站点出现环境误差量时,这个误差量会持续作用于该站点对所有参考站点的差值中。通过适当的运算,可以将该站点与所有参考站点的差值中
6、的误差量汇聚,增强为容易识别的误差信号,从而确 收稿日期:2022 01 11资助项目:四川省科技厅重点研发项目(2022YFS0541);中国气象局成都高原气象研究所基本科研业务费项目(BROP02207)作者简介:贺南,高级工程师,主要从事气象信息技术研究。E-mail:通讯作者:赵兴炳,高级工程师,主要从事观测技术与陆气相互作用过程研究。E-mail: 第 43 卷 第 1 期高原山地气象研究Vol.43 No.12023 年 3 月Plateau and Mountain Meteorology ResearchMar.2023定出存在误差的时段。确定了 Tmin序列存在误差的时段后,
7、可以尝试在该 Tmin序列的误差时段插入适当的修正值,若修正值使误差信号消失,并且经修正的Tmin序列的总体趋势与参考站点严格一致,就可以初步认为插入的修正值与误差量相当。1.2实现1.2.1指标量计算MoMo用目标站气温日极小值季序列,结合周边 n 个相邻参考站,可计算出 n 组站间空间差值 Tmin,进而可计算出两站单季 Tmin空间差值的平均量或中位值 Mo,统计出 j 年同季 Mo 的平均量,检查 Mo 相对于的距平变动率,对这些变动率进行加权组合,即形成用于判断环境影响的指标量。具体步骤如下:Mo(1)计算目标站与参考站的日最低气温差序列Tmin、季序列平均值或等效中位值 Mo、j
8、年同季 Mo的平均量。(2)计算 Mo 的距平变动率,表达式如下:=10(MoMo)1+10|Mo|(1)i(3)重复步骤(1)(2),计算出目标站与多方位(最少 4 方位)参考站之间的距平变动率(i=1.n,n为参考站数)。(4)计算距平变动率的和,表达式如下:=ni=1i=ni=110(MoiMoi)1+10|Moi|(2)(5)计算 的权 q,表达式如下:q=|M(i 0)M(i 0)|(3)式中,M 为数量。(6)计算目标站该季的加权距平变动率,表达式如下:=qn100%(4)j(7)由目标站 j 年同季 序列形成的集合构成用于分析该站误差变化趋势的指标量序列。1.2.2指标量的正常变
9、化范围和变化方式利用本方法通过观测数据判别台站环境是否受到影响,还需要知道未受影响的情况下,台站日最低气温加权距平变动率 的正常变化范围和变化方式。自然的天气变化引起的加权距平变动率 的变化范围称为加权距平变动率的正常值域。某气候区域内加权距平变动率的正常值域可以用本区域观测环境长期稳定的测站数据按上述方法计算得到,但这种测站已难以寻找,可折中使用间距较大的站点组粗略观察加权距平变动率的正常值域替代。因间距较大的站点间气温差及气温差自然波动幅度较大,观测环境变化造成的误差影响相对较弱。比如,成都平原上简阳站与其它站点间距都较大,与其它 13 个站点第一季度最低气温的平均差值为+1.2,这时即使
10、该站出现0.5 的环境误差,对变化率的影响也低于50%。可见,这个影响量远小于距离较近的站点组合中出现的环境影响产生的变化率偏移量。因此,从间距较大、与其它站点平均温差也较大的站点提取 的变化范围,也可以粗略得到 的正常值域和基本特征。图 1 给出了从适宜作为成都平原 变化范围的观察站点简阳提取的 序列,序列值在 0 附近随机波动,很少出现超过50%的变化率。100050501970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015 图 1 简阳站 序列22应用与验证应用与验证2.1识别观测环境变化2.1.1识别迁站事件从 值的计算过程可知,序列包
11、含站点最低气温序列随时间的演变、站点间观测环境差异度变化信息。迁址会使观测站环境显著变化,序列将发生突变,序列应可以清晰地反映出迁站信号。图 2 展示了成都平原上曾经迁移过的 8 个站点 19702017 年(共 48 a)第一季度 序列及识别出的迁址时间,表 1为站点历史沿革信息。对比图 2 和表 1,可以发现站点环境变化与 值变化过程高度吻合。一般而言,站点迁址后 值会呈现持续的负向偏移。多数情况下,台站因观测环境已受到城市建设的影响而搬迁,城市化会导致最低气温测量值逐渐走高,当迁至开阔的农田保护区新址后,最低气温比之前受城市化影响区域显著降低,所以 会产生负跳变。严格遵循迁站技术要求可以
12、保证新址观测环境与历史数据序列的采集环境相近,这时迁站后 负跳变实际是对历史序列环境的回归。另一方面,迁站会改变与其它站点的相对关系。由于当前阶段城市化急速扩张较普遍,观测环境受影响造成最低气温逐渐上扬的情况也普遍存在,此时某站点迁移回归到农耕环境,其最低气温会比未迁站点偏低,计算 值时会增加该站“负”偏量。需要特别指出的是,郫都站 48 a 的 序列出现了 3 阶段连续的大幅度负值,经查证其中两阶段的负值并无迁站事件对应,负值出现与消失的时间与临近测场西、南两侧高大乔木修整时间点吻合,表明邻近测场的高大乔木的状态对测场环境具有显第 1 期贺南,等:一种基于气温日极小值的观测环境影响判别与评估
13、方法129著影响。值的计算方法决定了其对最低气温的波动量很敏感。在长期的数据采样过程中,可能出现的仪表误差等其它极端情况,也可以形成个别大幅度跳变值,这对初步观察形成干扰,但这种干扰通常只影响一个季值,可以通过对多季的连续观察加以排除,对于精细应用可借助其它观测要素进行逐一分析辨别。2.1.2识别观测环境缓慢变化彭州站近 48 a 未曾迁站,该站的观测环境一直处于城市化演进之中。近 48 a 四个季度该站的 序列(初次值)如图 3 所示。100150(a)500501001501970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015100150(
14、b)B500501001501970 1975 1980 1985 1990 1995 年(%)2000 2005 2010 2015100150(c)B500501001501970 1975 1980 1985 1990 1995 年(%)2000 2005 2010 2015100150(d)500501001501970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015 图 3 19702017 年不同季度彭州站 序列(ad 依次为第一、二、三、四季度)自 2007 年或 2008 年起,该站的 序列已出现明显的正向变化(图 3b 和图 3
15、c 中 B 阶段)。历史卫星影像(图 4)反映了彭州站观测环境的演化过程:2002 年,观测场临边无建筑物,周边 200 m 内主要为农田;2010 年,测场北向、西向和东南向 40 m 处已建成规模化居民小区,测场临边建成彩钢构筑物,测场东、北侧临边土地已弃耕;2014 年,测场临边东、北 200(a)A110001002003001970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015200(b)A210001002003001970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015200(c)A
16、310001002003001970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015200(d)A410001002003001970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015200(e)A510001002003001970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015200(f)A610001002003001970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015200(g)A71000100
17、2003001970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015200(h)A810001002003001970 1975 1980 1985 1990 1995年(%)2000 2005 2010 2015 图 2 19702017 年第一季度站点 序列及识别出的迁址时间(ah 依次为崇州、邛崃、温江、双流、新津、新都、蒲江、金堂)表 1 动迁站点 序列转折点对应的历史沿革信息 站点名 转折点 对应迁站时间观测环境转变情况描述崇州站A12009年1月1日由城区迁至乡村农田保护区温江站A32010年1月1日 由城郊规划建设区迁至农田保护区新
18、津站A52006年1月1日 由已规模化工业区迁至河滩农田区蒲江站A71998年1月1日 由城关镇厂区迁至城郊果木农田区邛崃站A22012年1月1日由城市建设区域西迁至农田区双流站A42002年1月1日 测场临边环境遭破坏后迁至农耕区新都站A62009年1月1日 由城市北郊规划建设区南迁至浅丘金堂站A81999年1月1日 由农耕区迁至车站广场再南迁上山130高原山地气象研究第 43 卷向土地已经硬化利用;2015 年,观测场东、南和东北侧已被彩钢构筑物抵近封闭,改变了观测场的基本环境。与本地其它站点观察到的城市化影响信号的特点不同,该站点最显著的误差信号没有出现在第一季度,而是出现在第二、三季度
19、,主要原因是这个站点不仅受到宏观环境意义上的“城市化”影响,同时还存在抵近观测场的彩钢构筑物、机动车停车场等特殊干扰源,对气温测量系统形成非自然的持续影响。2.2确定观测环境变化时间 值会随观测环境变动发生有序跳变,该特征可作为确定环境发生变动时段的信号。双流站 2002 年曾经迁址,使用与迁站时间点匹配(1 月 1 日)的第一季度季值,整理得出该站近 48 a第一季度 序列(图 5),发现在 C1、C2、C3 三个时段 值出现大幅度持续偏移。C1 时段对应于该站观测环境被破坏的时段,该时段紧靠测场边界修建了高大的厂房,C1 时段出现的 值过量正偏移,为被迫搬迁前观测环境遭受破坏的信号。C2
20、时段起始于 2002 年第 1 季度(新址启用时刻),值有序负偏,表明观测数据已消除了城市化影响;同时,由于旧址长期邻近公路且周围建筑较多,新址更开阔,气温数据相对旧址偏低。2009 年 值发生明显的变化,表明这种情况已被终止,观测环境又发生了变化。对比该站 2002 年、2007 年和 2008 年的卫星影像(图 6ac),发现 2007 年 6 月测场附近已新增了规划道路并且正在拓宽水道,2008 年 7 月测场周边农田被裸露地表和众多水坑取代。经查证,2007年 6 月实施双流中心公园工程,建成人工湖 6 万 m2,2008 年 7 月人工湖开始蓄水,图 6d 反映 2010 年 3 月
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