資料均一化對沈陽站氣溫趨勢和城市化偏差分析的影響

李嬌，任國玉，任玉玉，張雷

(1．南京信息工程大學大氣科學學院，江蘇南京210044;2．中國氣象局氣候研究開放實驗室，北京100081;3．鐵嶺市氣象局，遼寧鐵嶺112000)

0 引言

在國內(nèi)的單站和區(qū)域尺度氣候變化研究中，近年來對采用均一化地面觀測資料給予了高度重視(Yan and Yang，2001;任國玉，2003;Li et al．，2004;任國玉等，2005;Yan et al．，2010;曹麗娟和嚴中偉，2011;周建平等，2013)。中國氣象局國家氣象信息中心發(fā)布的中國地面氣溫均一化數(shù)據(jù)集(Li et al．，2004)，在國內(nèi)氣候變化研究中得到廣泛應用。2013年發(fā)布了這個數(shù)據(jù)集的更新版本。Li and Yan(2009)根據(jù)中國氣象局國家氣象信息中心的地面氣溫資料開展了資料均一化研究，獲得了均一化的最高和最低氣溫資料數(shù)據(jù)集。

氣候變化分析采用均一化資料是必要的。但是，最近利用早期版本均一化地面氣溫資料開展的研究，發(fā)現(xiàn)位于城市附近的臺站，在資料均一化處理后，其平均和極端氣溫指數(shù)序列中的城市化影響偏差變得更明顯了(任國玉等，2010;張雷等，2011;Zhang et al．，2014)。造成這個問題的可能原因是，在2004年以前我國地面氣溫觀測記錄中的非均一性主要是由于城鎮(zhèn)附近臺站遷移造成的(Li et al．，2004;任國玉等，2010)。目前還不清楚，在最新版本的均一化氣溫資料中，是否仍然存在著城市化影響偏差被還原或增大的問題。

沈陽作為東北大城市的代表站，歷史上經(jīng)歷較多的站址遷移。選取沈陽站作為案例城市，采用最新版本的均一化地面氣溫觀測數(shù)據(jù)及經(jīng)過質(zhì)量控制的原始數(shù)據(jù)，探討資料均一化處理過程對沈陽站平均氣溫和極端氣溫指數(shù)序列趨勢的影響，著重比較評價均一化處理前后各個氣溫指數(shù)序列中城市化影響偏差的不同。

1 資料和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

沈陽站的逐日氣溫數(shù)據(jù)來自國家氣象信息中心2013年發(fā)布的升級版均一化氣溫數(shù)據(jù)集。沈陽站對比氣溫數(shù)據(jù)、鄉(xiāng)村站氣溫數(shù)據(jù)以及歷史沿革資料同樣來自國家信息中心，對比資料經(jīng)過嚴格質(zhì)量控制，但未做均一化處理。

1.2 分析方法

極端氣溫指數(shù)采用氣候變化監(jiān)測、檢測和指數(shù)專家組的定義(Frich et al．，2002)。以1971—2000年為參考期，使用R-climdex軟件進行計算。本文選取其中的10個極端氣溫指數(shù)作為研究對象(表1)。根據(jù)指數(shù)計算方法，將霜凍日數(shù)、炎熱夜數(shù)、結(jié)冰日數(shù)、夏季日數(shù)定義為絕對指數(shù);冷(暖)夜(晝)日數(shù)定義為相對指數(shù);暖(冷)日持續(xù)指數(shù)定義為持續(xù)時間指數(shù)。

表1 本文所用的極端氣溫指數(shù)Table 1 Extreme temperature indices used in this study

將城市站和鄉(xiāng)村站氣溫變化速率的差值作為城市化影響偏差，即城市化增溫引起的絕對趨勢偏差;將城市化影響偏差與城市站氣溫趨勢的比值作為城市化貢獻率(周雅清和任國玉，2005)。從城市化影響偏差和城市化貢獻率兩個方面探討資料均一化處理對沈陽站地面氣溫趨勢估計的影響。

參考站的選取綜合考慮了資料序列長度、遷站情況、站址所在轄區(qū)人口數(shù)據(jù)、與目標站的距離、觀測場附近探測環(huán)境等因素(任國玉等，2010)，選取沈陽站附近的法庫、康平站作為鄉(xiāng)村站。兩個觀測站的站址信息如表2所示。康平站在1982年9月1日遷至康平縣東關鄉(xiāng)蘇家崗村;法庫站在1973年11月1日由法庫縣小東門外遷至南門村。采用滑動t檢驗法對這兩個站點的年平均、平均最低、平均最高氣溫序列進行均值突變檢驗。兩站的平均氣溫和最低氣溫的不連續(xù)點出現(xiàn)在1987—1989年，平均最高氣溫無不連續(xù)點，該突變主要是由背景氣候增暖引起的。但兩站在遷站年份附近并未出現(xiàn)不連續(xù)點，這表明遷站對兩站氣溫序列的均一性未造成顯著影響，可以認為兩站的氣溫序列是相對均一的。年平均(逐日)參考序列的建立方法采用兩站與沈陽站均一化后的年平均(逐日)氣溫序列相關系數(shù)的平方值作為權(quán)重系數(shù)，加權(quán)平均獲得。

表2 用于本文研究的站址信息Table 2 Information of the weather stations in this study

2 均一化處理對氣溫趨勢的影響

2.1 均一化處理前后平均氣溫趨勢差異

圖1給出了沈陽站均一化處理前后的年平均、平均最高、最低氣溫序列。其中，平均氣溫取為最高、最低氣溫的均值?？梢钥闯觯骄畹蜌鉁氐挠喺茸畲?，平均最高氣溫的訂正幅度微弱。訂正后氣溫序列時間變化特征與氣溫非均一性的訂正方法有關，城市不斷發(fā)展導致氣象臺站逐漸向郊區(qū)遷移，使得氣溫下降，將氣溫值訂正到目前臺站所處位置后，造成遷站年份之前氣溫遞減。年平均和平均最低氣溫訂正前后的曲線交點出現(xiàn)在2006年，即沈陽站最后一次遷站出現(xiàn)的時間;平均最高氣溫的曲線交點出現(xiàn)在1989年，沈陽站在1989年1月由沈河區(qū)文化路2段2號遷至沈陽市東陵區(qū)五三鄉(xiāng)營盤路12號，這說明1989年遷站對最高氣溫造成的影響較為明顯，2006年的遷站對最高氣溫影響甚微。

表3給出了1951—2012年沈陽站氣溫均一化處理前后的線性趨勢對比。將訂正后與訂正前的線性趨勢差值定義為絕對偏差;絕對偏差與訂正后趨勢百分比的絕對值定義為相對偏差。訂正前年平均、平均最高、平均最低氣溫的線性趨勢較微弱，除平均氣溫外均未通過顯著性檢驗;訂正后增溫趨勢則變得十分明顯，分別為 0.460、0.257、0.591℃/(10 a)，均通過了0.05信度的顯著性檢驗。其中，平均最低氣溫的絕對偏差和相對偏差最大，分別為0.444℃/(10 a)和75.13%;平均最高氣溫的絕對偏差和相對偏差最小，分別為0.132℃/(10 a)和51.36%。就沈陽站來說，資料非均一性使得平均氣溫的線性趨勢被低估。

表3 1951—2012年沈陽站均一化處理前后年平均、平均最高和最低氣溫趨勢差異Table 3 The differences of trends of annual mean temperature，mean maximum temperature and mean minimum temperature before and after homogenization during 1951—2012 at Shenyang station

圖1 沈陽站均一化處理前后的平均氣溫序列(單位:℃)Fig．1 The annual mean temperature series before and after homogenization at Shenyang station(units:℃)

2.2 均一化處理前后極端氣溫指數(shù)趨勢差異

訂正前后極端氣溫指數(shù)線性趨勢的對比(圖2)表明:無論訂正前后，與冷事件有關的指數(shù)都呈下降趨勢，如霜凍日數(shù)、結(jié)冰日數(shù)、冷夜日數(shù)、冷晝?nèi)諗?shù)、冷日持續(xù)指數(shù);與暖事件有關的指數(shù)都呈增加趨勢，如夏季日數(shù)、炎熱夜數(shù)、暖夜日數(shù)、暖晝?nèi)諗?shù)、暖日持續(xù)指數(shù)。這與以往的研究相一致(Zhai and Pan，2003;Qian and Lin，2004;Ren et al．，2012)。同時，訂正后的趨勢變化更為顯著。斜線直方圖表明:訂正后極端氣溫指數(shù)的線性趨勢均通過了0.05信度的顯著性檢驗;訂正前除夏季日數(shù)和冷晝、冷(暖)夜日數(shù)外，均未通過檢驗。

表4給出均一化處理前后，1951—2012年各個極端氣溫指數(shù)的線性趨勢變化情況。就趨勢大小來說，資料非均一性使得沈陽站冷指數(shù)的趨勢變化被高估，絕對偏差為負;暖指數(shù)的趨勢變化被低估，絕對偏差為正。其中，冷夜日數(shù)和暖夜日數(shù)的絕對偏差較大，絕對值分別為8.80和7.17 d/(10 a)，結(jié)冰日數(shù)、夏季日數(shù)和暖日持續(xù)指數(shù)的絕對偏差大小要小于1.0 d/(10 a)，一方面是這些指數(shù)的趨勢變化原本就很微弱，另一方面說明資料非均一性對該指數(shù)趨勢變化影響較小。霜凍日數(shù)、炎熱夜數(shù)、冷(暖)夜日數(shù)、冷日持續(xù)指數(shù)以及暖晝?nèi)諗?shù)的相對偏差均大于70%。可見，訂正前后，與最低氣溫有關的極端氣溫指數(shù)絕對(相對)偏差較大，與最高氣溫有關的極端氣溫指數(shù)絕對(相對)偏差較小。

表4 1951—2012年沈陽站均一化處理前后極端氣溫指數(shù)的線性趨勢及差值Table 4 The linear trends and differences of extreme temperature indices before and after homogenization during 1951—2012 at Shenyang station

3 均一化處理對城市化偏差分析的影響

3.1 均一化處理前后平均氣溫序列城市化影響差異

圖2 沈陽站均一化處理前后極端氣溫指數(shù)序列的線性趨勢對比(單位:℃·(10 a)－1;紅色:訂正前;藍色:訂正后;斜線:通過0.05信度的顯著性檢驗)Fig．2 The comparison of linear trends of extreme temperature indices before and after homogenization(units:℃·(10 a)－1;red:before homogenization;blue:after homogenization;slant:significance of over 95%confidence level)

圖3給出均一化訂正前后平均氣溫的城市化影響偏差與標準誤差線。均一化處理前，年平均氣溫的城市化影響偏差均為負，均一化處理后，均為正值。但無論訂正前后，城市化影響偏差的絕對值以平均最低氣溫最大，平均最高氣溫最小。這與最低氣溫受城市化影響明顯的認識相一致(司鵬等，2010)。訂正前后平均最低氣溫的城市化影響偏差分別為－0.289、0.249℃/(10 a);平均最高氣溫的城市化影響偏差分別為－0.112、0.084℃/(10 a);年平均氣溫的城市化影響偏差分別為 －0.135、0.163℃/(10 a)。就沈陽站來說，資料非均一性對平均氣溫的城市化偏差定量估計在0.196～0.538℃/(10 a)之間。就標準誤差的絕對大小來說，訂正前后平均氣溫城市化影響偏差估計的可信區(qū)間相差不大，參數(shù)估計精度近似。

圖3 沈陽站均一化訂正前后年平均氣溫趨勢變化的城市化影響偏差及標準誤差線(單位:℃·(10 a)－1;柱狀圖:城市化影響偏差;黑實線:標準誤差;紅色:訂正前;藍色:訂正后)Fig．3 The urban bias of annual mean temperature before and after homogenization and its standard error(units:℃ ·(10 a)－1;histogram:urban bias;black solid line:standard error;red:before homogenization;blue:after homogenization)

均一化處理前沈陽站的城市化影響偏差均為負值，作為一個城市建設不斷發(fā)展，城市規(guī)模不斷擴大，人口數(shù)量眾多的大城市，訂正前的城市化負偏差并不符合城市站氣溫增暖趨勢高于鄉(xiāng)村站的一般認識。遷站等因素造成的非均一性顯然對沈陽站城市化影響指標造成較大影響，采用未經(jīng)均一化的數(shù)據(jù)來評估城市化對趨勢變化造成的影響顯然會造成錯誤的認知。但值得注意的是，均一化處理后的氣溫序列在一定程度上恢復了城市化造成的增溫趨勢(任國玉等，2010;Zhang et al．，2014)，這也給訂正數(shù)據(jù)加入了新的系統(tǒng)性誤差。

表5分析了均一化后沈陽站與參考站年平均氣溫的線性趨勢差異。參考站年平均、平均最高(最低)氣溫的增溫趨勢分別為 0.246、0.122、0.370℃/(10 a)，沈陽站訂正后的增溫趨勢則可以達到0.409、0.206、0.619 ℃ /(10 a)?？梢?，城市站年平均氣溫(包括平均最高、最低)序列的增溫趨勢均要高于參考站。除參考站的最高氣溫外，平均氣溫序列均通過0.05信度的顯著性檢驗。均一化處理后，平均氣溫的城市化影響偏差在0.084～0.249℃/(10 a);城市化貢獻率在40%左右。

表5 城市化對沈陽站平均氣溫序列趨勢變化的影響(均一化處理后)Table 5 The influence of urbanization on the linear trends of average mean temperature after homogenization at Shenyang station

3.2 均一化處理前后極端氣溫指數(shù)序列城市化影響差異

圖4給出資料均一化處理前后，極端氣溫指數(shù)城市化影響偏差的對比情況及標準誤差線，可以清楚地反映城市化對不同指數(shù)趨勢變化造成的不同影響以及同一指數(shù)在均一化處理前后城市化影響偏差變化情況。指數(shù)位于0值線以上代表城市化影響偏差為正;位于0值線以下代表城市化影響偏差為負;紅色代表訂正前;藍色代表訂正后。可見，均一化訂正后，與冷事件有關的極端氣溫指數(shù)序列的城市化影響偏差均為負值，如霜凍日數(shù)、結(jié)冰日數(shù)、冷夜(晝)日數(shù)、冷日持續(xù)指數(shù);與暖事件有關的極端氣溫指數(shù)序列的城市化影響偏差均為正值，如炎熱夜數(shù)、夏季日數(shù)、暖夜(晝)日數(shù)、暖日持續(xù)指數(shù);符合中國大陸區(qū)域各極端氣溫指數(shù)城市化影響偏差整體上的數(shù)值特征(Ren and Zhou，2013)，但訂正前極端氣溫指數(shù)的城市化影響偏差分布無規(guī)律性。

圖4 沈陽站均一化訂正前后極端氣溫指數(shù)趨勢變化的城市化影響偏差及標準誤差線(單位:℃·(10 a)－1;柱狀圖:城市化影響偏差;黑實線:標準誤差;紅色:訂正前;藍色:訂正后)Fig．4 The urban bias of extreme temperature indices before and after homogenization and its standard error(units:℃ ·(10 a)－1;histogram:urban bias;black solid line:standard error;red:before homogenization;blue:after homogenization)

均一化處理前后同一指數(shù)的城市化影響偏差數(shù)值表明:均一化后，冷指數(shù)的城市化影響偏差數(shù)值有所減小;暖指數(shù)的城市化影響偏差數(shù)值有所增加。但極端氣溫指數(shù)城市化影響偏差的絕對大小分布在訂正前后并無規(guī)律性。從標準誤差線可以看出:訂正后極端氣溫指數(shù)序列的城市化影響偏差參數(shù)估計的精度遠遠高于訂正前。

資料非均一性對沈陽站冷指數(shù)的城市化偏差影響的定量估計(訂正后減去訂正前)在 －0.74～－10.63 d/(10 a)之間;暖指數(shù)在 0.45～8.863 d/(10 a)之間;對與最低氣溫有關指數(shù)的城市化偏差的絕對影響(訂正前后絕對差值)為2.13～10.63 d/(10 a);對與最高氣溫有關指數(shù)的絕對影響為0.45～2.85 d/(10 a)。

表6反映了均一化后沈陽站及參考站的極端氣溫指數(shù)趨勢變化情況對比。可以看出，與城市化對平均氣溫序列造成的增溫趨勢不同，城市化對極端氣溫指數(shù)趨勢變化的影響呈現(xiàn)不同符號。訂正后冷指數(shù)的城市化影響為負值;暖指數(shù)的城市化影響為正值。同時，參考站極端氣溫指數(shù)趨勢變化的大小都要小于沈陽站的趨勢，因此城市化實際上加劇了沈陽站極端氣溫指數(shù)的趨勢變化幅度。就沈陽站來說，相對于本地背景氣候變化，城市化使得冷指數(shù)的趨勢變化被低估;使得暖指數(shù)的趨勢變化被高估，并不能反映本地大尺度背景下極端氣溫指數(shù)序列真實的趨勢變化。這與資料非均一性對極端氣溫指數(shù)趨勢變化的影響相反。

對于參考站，各極端氣溫指數(shù)的趨勢變化在－7.31～6.68 d/(10 a)之間，除結(jié)冰日數(shù)、夏季日數(shù)和暖晝(夜)日數(shù)外，其他指數(shù)的趨勢變化均通過了0.05信度的顯著性檢驗;沈陽站(訂正后)，各極端氣溫指數(shù)的趨勢變化在－11.95～11.14 d/(10 a)之間，除結(jié)冰日數(shù)外，各極端氣溫指數(shù)趨勢變化均通過顯著性檢驗。

城市化影響偏差以相對指數(shù)為最大，絕對指數(shù)次之，持續(xù)時間指數(shù)最小。因此，就同類指數(shù)而言，城市化對與最低氣溫有關的極端氣溫指數(shù)趨勢變化影響相對較大(霜凍日數(shù)、炎熱夜數(shù)、冷(暖)夜日數(shù));對與最高氣溫有關的極端氣溫指數(shù)趨勢變化影響相對較弱(結(jié)冰日數(shù)、夏季日數(shù)、冷(暖)晝?nèi)諗?shù))。雖然選取的極端氣溫指數(shù)略有不同，但這與周雅清和任國玉(2010)、張雷等(2011)、Zhou and Ren(2011)的研究相一致。此外，城市化對持續(xù)時間指數(shù)的影響較為微弱。顯著性檢驗結(jié)果表明:結(jié)冰日數(shù)、夏季日數(shù)、冷(暖)日持續(xù)指數(shù)的城市化影響偏差未通過顯著性檢驗。

表6 城市化對沈陽站極端氣溫指數(shù)序列趨勢變化的影響(均一化處理后)Table 6 The influence of urbanization on the linear trends of extreme temperature indices after homogenization at Shenyang station

4 結(jié)論

1)資料均一化處理對日最高氣溫及其衍生的極端氣溫指數(shù)序列趨勢影響較弱，但對日最低氣溫及其衍生的極端氣溫指數(shù)序列趨勢影響很大。

2)沈陽站是由于城市擴張導致遷站降溫的典型案例，經(jīng)資料均一化處理后，平均氣溫序列的城市化影響偏差有所增大，平均最低氣溫序列城市化影響偏差增大尤其明顯。資料非均一性對沈陽站平均氣溫的城市化偏差影響定量估計為0.196～0.538℃/(10 a)，同樣以對最低氣溫的影響最大，最高氣溫的影響最小。

3)均一化處理前后沈陽站同一指數(shù)的城市化影響偏差表明:訂正后冷指數(shù)的城市化影響偏差數(shù)值較訂正前有所減小;暖指數(shù)的城市化影響偏差數(shù)值有所增加。資料非均一性對冷指數(shù)的城市化偏差影響定量估計為－0.74～－10.63 d/(10 a);暖指數(shù)為0.450～8.863 d/(10 a);對與最低氣溫有關指數(shù)的城市化偏差的絕對影響為2.13～10.63 d/(10 a);對與最高氣溫有關指數(shù)的絕對影響為0.45～2.85 d/(10 a)。

4)資料均一化處理有效糾正了因遷站等原因造成的地面氣溫觀測記錄中的非均一性，但卻在很大程度上還原了城市站地面氣溫觀測記錄中的城市化影響偏差，給數(shù)據(jù)加入新的系統(tǒng)誤差。

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