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    基于Bayes判別法的結(jié)冰現(xiàn)象資料序列訂正*

    2021-10-30 09:03:14溫華洋朱華亮馬文周邱康俊張苗苗
    氣象 2021年9期
    關(guān)鍵詞:結(jié)冰日數(shù)臺(tái)站

    溫華洋 朱華亮 馬文周 邱康俊 張苗苗 劉 壯

    1 安徽省氣象信息中心,合肥 230031 2 合肥工業(yè)大學(xué),合肥 230009

    提 要: 針對(duì)安徽省81個(gè)國(guó)家級(jí)地面氣象站1961—2018年結(jié)冰現(xiàn)象資料序列,采用要素一致性、內(nèi)部一致性、空間一致性等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制,基于質(zhì)量控制后的正常年份數(shù)據(jù)進(jìn)行Bayes判別模型訓(xùn)練,應(yīng)用訓(xùn)練所得模型完成異常年份結(jié)冰數(shù)據(jù)的訂正。結(jié)果表明:安徽省共有38個(gè)臺(tái)站累計(jì)84年的年結(jié)冰日數(shù)質(zhì)量控制檢查異常,年結(jié)冰日數(shù)異常年份主要集中在1961—1970、1988—1999和2015—2017年,造成年結(jié)冰日數(shù)異常的原因有部分臺(tái)站歷史觀測(cè)任務(wù)簡(jiǎn)化、氣象臺(tái)站分類調(diào)整以及地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)改革等。利用Bayes判別法構(gòu)建了多個(gè)結(jié)冰現(xiàn)象判別模型,經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),模型1和模型3具有較高的判識(shí)正確率、命中率、TS評(píng)分以及較低的誤警率??紤]計(jì)算的簡(jiǎn)便性,選用模型1對(duì)異常年份結(jié)冰數(shù)據(jù)進(jìn)行逐日訂正。通過(guò)六安站、太和站和無(wú)為站異常年份結(jié)冰現(xiàn)象訂正結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn),基于Bayes判別法的結(jié)冰現(xiàn)象判別模型,對(duì)不同時(shí)間段內(nèi)、不同原因造成的結(jié)冰現(xiàn)象觀測(cè)記錄異常的訂正均較為合理,訂正后的年結(jié)冰日數(shù)變化趨勢(shì)更符合實(shí)際情況,表明采用Bayes判別模型訂正結(jié)冰現(xiàn)象是合理、可行的。

    引 言

    結(jié)冰(又稱凍結(jié))指露天水面凍結(jié)成冰,包括器皿中的水凍結(jié)成冰,是日常生活中比較常見的自然現(xiàn)象,但其通常與低溫冷害相伴隨,對(duì)人類的生產(chǎn)生活、動(dòng)植物的生長(zhǎng)有較大的影響(中國(guó)氣象局,2003;唐熠等,2019;劉洪蘭等,2014;馬樹慶等,2015;李剛等,2020)。如在冬季的雨雪天氣,高速公路、機(jī)場(chǎng)跑道上會(huì)出現(xiàn)積雪或結(jié)冰現(xiàn)象,由此引發(fā)的交通事故、交通延誤等,已成為社會(huì)各界廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題(Wang et al,2008;丁國(guó)香等,2018;蒲曉虎等,2014)。因此,氣象部門對(duì)結(jié)冰現(xiàn)象的監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)非常重視,高質(zhì)量、長(zhǎng)序列的結(jié)冰資料有利于氣候變化分析、農(nóng)業(yè)氣象和道路交通的預(yù)報(bào)與服務(wù),也是開展有效災(zāi)害預(yù)防、應(yīng)急救援等活動(dòng)的科學(xué)依據(jù)(張志富等,2015;張慶奎等,2020;舒斯等,2019;白永清等,2016;Toms et al,2017)。

    從20世紀(jì)50年代起,我國(guó)部分氣象站就開始記錄結(jié)冰現(xiàn)象,至今已形成了約60年的結(jié)冰現(xiàn)象觀測(cè)資料,這些觀測(cè)資料在農(nóng)業(yè)、交通等領(lǐng)域的氣象服務(wù)中發(fā)揮著重要作用,但同樣存在著部分臺(tái)站因歷史觀測(cè)任務(wù)簡(jiǎn)化、觀測(cè)方式多次調(diào)整等諸多原因造成的數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的問(wèn)題。余予等(2018)研究發(fā)現(xiàn)1954—1979年全國(guó)共有662個(gè)臺(tái)站累計(jì)6 328年實(shí)際未觀測(cè)和記錄結(jié)冰現(xiàn)象,1981年前有839個(gè)臺(tái)站累計(jì)1 453年存在明顯漏記結(jié)冰現(xiàn)象情況。如果直接使用這些原始觀測(cè)資料而不進(jìn)行有效地質(zhì)量控制,對(duì)于結(jié)冰現(xiàn)象長(zhǎng)期變化趨勢(shì)分析等會(huì)得到不同的甚至相反的結(jié)論。因此,在使用結(jié)冰現(xiàn)象觀測(cè)資料前需進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制和合理的數(shù)據(jù)訂正。目前,國(guó)內(nèi)外主要基于界限值、內(nèi)部一致性和人工審核等方式對(duì)結(jié)冰現(xiàn)象觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查(范邵華等,2018;任芝花等,2007;2015;廖捷和周自江,2018;江益等,2018;劉小寧和任芝花,2005;陶士偉等,2009;閔錦忠等,2018),質(zhì)量控制方法較為簡(jiǎn)單,如在歷史資料的數(shù)字化過(guò)程中,僅對(duì)數(shù)據(jù)的完整性、規(guī)范性進(jìn)行了檢查,對(duì)出現(xiàn)的空白記錄或者缺測(cè)記錄無(wú)法進(jìn)一步確認(rèn)處理(范邵華等,2018);任芝花等(2015)設(shè)計(jì)的“臺(tái)站-省級(jí)-國(guó)家級(jí)”三級(jí)質(zhì)量控制只能對(duì)明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)進(jìn)行缺測(cè)處理,無(wú)法確認(rèn)某日是否出現(xiàn)結(jié)冰現(xiàn)象。在結(jié)冰現(xiàn)象觀測(cè)數(shù)據(jù)訂正方面,國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究較少,采用的線性回歸法(余予等,2018)也僅能完成對(duì)年(或月)結(jié)冰日數(shù)的插補(bǔ),較難認(rèn)定某天是否發(fā)生結(jié)冰現(xiàn)象。為此,本文結(jié)合氣溫、地表溫度等氣象要素觀測(cè)值對(duì)安徽省81個(gè)國(guó)家級(jí)地面氣象站結(jié)冰現(xiàn)象觀測(cè)資料進(jìn)行了嚴(yán)格的質(zhì)量控制,采用Bayes判別法構(gòu)建了日結(jié)冰現(xiàn)象判別模型,并探討了判別模型對(duì)結(jié)冰現(xiàn)象資料序列的逐日訂正效果,旨在通過(guò)質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)訂正形成高質(zhì)量、長(zhǎng)序列的結(jié)冰現(xiàn)象資料序列,為結(jié)冰現(xiàn)象的氣候變化分析等提供科學(xué)依據(jù)。

    1 資料與方法

    1.1 資料與處理

    本研究使用的資料包括安徽省81個(gè)國(guó)家級(jí)地面氣象站1961—2018年的日結(jié)冰現(xiàn)象觀測(cè)資料(當(dāng)日是否出現(xiàn))、日最低氣溫(單位:℃)、日最低地表溫度(單位:℃),源自對(duì)應(yīng)站點(diǎn)的地面氣象月報(bào)表A文件。根據(jù)日最低氣溫和日最低地表溫度觀測(cè)值,對(duì)日結(jié)冰現(xiàn)象是否出現(xiàn)的資料序列進(jìn)行初步質(zhì)量控制。若某日出現(xiàn)結(jié)冰現(xiàn)象,且日最低氣溫和日最低地表溫度均大于10℃,則判定該日的結(jié)冰現(xiàn)象記錄錯(cuò)誤,將該日訂正為無(wú)結(jié)冰現(xiàn)象;如果日最低氣溫(或日最低地表溫度)缺測(cè),則在該日定時(shí)氣溫(或地表溫度)中取最小值進(jìn)行替代。依據(jù)《地面氣象觀測(cè)規(guī)范》(中國(guó)氣象局,2003)統(tǒng)計(jì)得到安徽省81個(gè)國(guó)家級(jí)地面氣象站1961—2018年的年結(jié)冰日數(shù)序列。

    1.2 研究方法

    為了更好地完成結(jié)冰現(xiàn)象資料序列的訂正,采用要素一致性、內(nèi)部一致性、空間一致性等方法對(duì)年結(jié)冰日數(shù)序列進(jìn)行質(zhì)量控制,方法和步驟如下:

    第一步進(jìn)行要素一致性檢查。針對(duì)各站計(jì)算年結(jié)冰日數(shù)序列與年最低氣溫<0℃日數(shù)序列間的相關(guān)系數(shù)(R)。選取相關(guān)系數(shù)R>0.9且通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)的臺(tái)站,利用這些臺(tái)站的年結(jié)冰日數(shù)(y)和年最低氣溫<0℃日數(shù)(x),求取兩者間線性擬合公式。利用線性擬合公式估算各站每年的結(jié)冰日數(shù),若某年觀測(cè)值比估算值偏低50%,則認(rèn)為該年結(jié)冰現(xiàn)象數(shù)據(jù)異常,對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記。

    第二步進(jìn)行內(nèi)部一致性檢查?;谕瓿梢匾恢滦詸z查后的正確結(jié)冰現(xiàn)象數(shù)據(jù),計(jì)算各站年結(jié)冰日數(shù)的均值(μ)和標(biāo)準(zhǔn)差(σ),若某年結(jié)冰日數(shù)位于區(qū)間[μ-3σ,μ+3σ]之外,則認(rèn)為該年結(jié)冰數(shù)據(jù)異常,對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記。

    第三步進(jìn)行空間一致性檢查?;趦?nèi)部一致性檢查后的正確結(jié)冰現(xiàn)象數(shù)據(jù),為待檢驗(yàn)站點(diǎn)(以下簡(jiǎn)稱待檢站)構(gòu)建參考序列,參考站選取的步驟與標(biāo)準(zhǔn)為:(1)與待檢站的海拔高度差不超過(guò)200 m,地理環(huán)境相似;(2)與待檢站的年平均氣溫序列相關(guān)系數(shù)R>0.6且通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn);(3)與待檢站的直線距離<100 km,且距離最近的5個(gè)氣象站。若選取的參考站數(shù)量不足5個(gè),則以實(shí)際數(shù)量計(jì)算,若參考站數(shù)量為0個(gè),則不進(jìn)行空間一致性檢查。計(jì)算待檢站年結(jié)冰日數(shù)相對(duì)參考站平均年結(jié)冰日數(shù)的偏差,若某年的相對(duì)偏差超過(guò)50%,則認(rèn)為該年結(jié)冰數(shù)據(jù)異常,對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記。

    對(duì)經(jīng)質(zhì)量控制后的正常年份數(shù)據(jù)進(jìn)行Bayes判別模型訓(xùn)練,應(yīng)用所得的模型對(duì)異常年份結(jié)冰現(xiàn)象數(shù)據(jù)進(jìn)行訂正,其中Bayes判別模型訓(xùn)練方法和步驟(王斌會(huì),2011;華連生等,2015)如下:

    (1)計(jì)算訓(xùn)練樣本集中日結(jié)冰現(xiàn)象不發(fā)生和發(fā)生的概率分別為P0和P1。

    (2)假設(shè)某日的相關(guān)氣象要素觀測(cè)值X=(x1,x2,…,xn)′,其中x1,x2,…,xn表示日最低氣溫、日最低地表溫度等。根據(jù)訓(xùn)練樣本集計(jì)算該日結(jié)冰現(xiàn)象不發(fā)生和發(fā)生情況下觀測(cè)到相應(yīng)氣象要素值X的概率P(X/Yi),i=0,1,其中Y0代表日結(jié)冰現(xiàn)象不發(fā)生,Y1代表日結(jié)冰現(xiàn)象發(fā)生。

    (3)根據(jù)Bayes定理,計(jì)算在相應(yīng)氣象要素觀測(cè)值X條件下該日結(jié)冰現(xiàn)象不發(fā)生或發(fā)生的概率P(Yi/X):

    i=0,1

    (1)

    (2)

    式中:μi=(μi1,μi2,…,μin)′,i=0,1;其中μi1,μi2,…,μin表示第i個(gè)總體中各變量的均值。協(xié)方差矩陣Σ=(σjl)n×n,協(xié)方差逆矩陣Σ-1=(σjl)n×n,其中σjl和σjl分別表示協(xié)方差矩陣及其逆矩陣中的第j行第l列元素,j=1,2,…,n,l=1,2,…,n。因?yàn)?/p>

    式中“?”表示等價(jià)的意思,則有:

    (3)

    略去式(3)中與i無(wú)關(guān)的項(xiàng),則可寫為如下線性判別函數(shù):

    (4)

    式中:

    i=0,1,j=1,2,…,n

    若Y0>Y1,認(rèn)為該日無(wú)結(jié)冰現(xiàn)象;反之,認(rèn)為該日有結(jié)冰現(xiàn)象。根據(jù)每日相關(guān)氣象要素的觀測(cè)值(日最低氣溫、日最低地表溫度等),利用式(4)可以完成逐日結(jié)冰現(xiàn)象的訂正。

    1.3 Bayes判識(shí)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

    為檢驗(yàn)基于Bayes判別法建立的結(jié)冰判別模型判識(shí)效果,采用準(zhǔn)確率(PC)、命中率(POD)、誤警率(FAR)和TS評(píng)分(TS)等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估,具體計(jì)算公式如下:

    (5)

    (6)

    (7)

    (8)

    式中:TN表示人工觀測(cè)和模型判識(shí)都無(wú)結(jié)冰現(xiàn)象的日數(shù),TP表示人工觀測(cè)和模型判識(shí)都有結(jié)冰現(xiàn)象的日數(shù),F(xiàn)N表示人工觀測(cè)有結(jié)冰現(xiàn)象但模型判識(shí)無(wú)結(jié)冰現(xiàn)象的日數(shù),F(xiàn)P表示人工觀測(cè)無(wú)結(jié)冰現(xiàn)象但模型判識(shí)有結(jié)冰現(xiàn)象的日數(shù)。

    2 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制檢查結(jié)果分析

    計(jì)算各臺(tái)站年結(jié)冰日數(shù)與年最低氣溫<0℃日數(shù)間的相關(guān)系數(shù),其中共有39個(gè)臺(tái)站的相關(guān)系數(shù)R>0.9,且通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn)。選用這39個(gè)臺(tái)站的數(shù)據(jù)計(jì)算年結(jié)冰日數(shù)(y)和年最低氣溫<0℃日數(shù)(x)間的線性擬合公式為:

    (9)

    圖1給出了1961—2018年結(jié)冰日數(shù)質(zhì)量控制異常臺(tái)站數(shù)逐年分布,從圖中可以看出,年結(jié)冰日數(shù)異常年份主要集中在1961—1970、1988—1999和2015—2017年。這主要是由于20世紀(jì)60年代早期對(duì)結(jié)冰現(xiàn)象的觀測(cè)要求較為簡(jiǎn)單(中國(guó)氣象局,1961),導(dǎo)致這類臺(tái)站的結(jié)冰現(xiàn)象記錄異常偏少,甚至為零。隨著《地面氣象觀測(cè)規(guī)范》的修改和逐步完善(寧惠芳等,2014),1970年之后這一問(wèn)題得到了明顯地扭轉(zhuǎn)。1988年中國(guó)氣象局制定實(shí)施的《地基氣象探測(cè)系統(tǒng)發(fā)展方案》,將部分國(guó)家級(jí)地面氣象觀測(cè)站(如太和站、懷遠(yuǎn)站和懷寧站)劃分為觀測(cè)輔助站(吳增祥,2006),對(duì)氣壓、天氣現(xiàn)象等氣象要素不做觀測(cè)要求,造成記錄的結(jié)冰現(xiàn)象顯著偏少或無(wú)記錄,1999年后觀測(cè)輔助站重新歸類為國(guó)家一般氣象站(以下簡(jiǎn)稱一般站),所以1988—1999年有3~4個(gè)臺(tái)站的年結(jié)冰日數(shù)出現(xiàn)異常。2014年中國(guó)氣象局實(shí)施《地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)改革方案》(中國(guó)氣象局綜合觀測(cè)司,2013),將國(guó)家基準(zhǔn)氣候站(以下簡(jiǎn)稱基準(zhǔn)站)和國(guó)家基本氣象站(以下簡(jiǎn)稱基本站)夜間天氣現(xiàn)象連續(xù)觀測(cè)(20時(shí)至次日08時(shí))調(diào)整為4次整點(diǎn)(20、23、02、05時(shí))觀測(cè),同時(shí)取消一般站夜間值守任務(wù),這就造成夜間出現(xiàn)短時(shí)間結(jié)冰現(xiàn)象而漏記的情況,2018年安徽省加強(qiáng)了對(duì)月報(bào)表A文件中結(jié)冰現(xiàn)象的人工質(zhì)量控制工作,因此,2015—2017年出現(xiàn)較多臺(tái)站年結(jié)冰日數(shù)異常偏少現(xiàn)象,而2018年未見數(shù)據(jù)異?,F(xiàn)象。圖2給出了安徽省年結(jié)冰日數(shù)檢查異常的臺(tái)站分布,從圖中可以看出,在全省年結(jié)冰日數(shù)異常的38個(gè)臺(tái)站中,基準(zhǔn)站和基本站共有10個(gè)站累計(jì)13年的年結(jié)冰日數(shù)異常,一般站共有28個(gè)臺(tái)站累計(jì)69年的年結(jié)冰日數(shù)異常,異常站點(diǎn)及累計(jì)異常年數(shù)中一般站的占比都比較大,這與一般站觀測(cè)方式的多次調(diào)整有關(guān)。在空間分布上,年結(jié)冰日數(shù)記錄異常并無(wú)明顯特征。

    圖1 1961—2018年安徽省年結(jié)冰日數(shù)異常臺(tái)站數(shù)逐年分布Fig.1 Distribution of stations with abnormal annual icing days in Anhui Province from 1961 to 2018

    圖2 1961—2018年安徽省各臺(tái)站累計(jì)異常年數(shù)分布(單位:a)Fig.2 Distribution of cumulative abnormal years of stations in Anhui Province from 1961 to 2018 (unit: a)

    3 結(jié)冰現(xiàn)象資料序列訂正

    3.1 Bayes判別模型建立

    針對(duì)經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制后的正確年份結(jié)冰現(xiàn)象數(shù)據(jù),剔除日最低氣溫和日最低地表溫度均大于10℃的日數(shù)據(jù),得到較易發(fā)生結(jié)冰現(xiàn)象的日數(shù)據(jù),共有數(shù)據(jù)1 203 734 d,隨機(jī)選取80%作為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,剩余20%作為模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中無(wú)結(jié)冰日數(shù)占比P0=0.66,有結(jié)冰日數(shù)占比P1=0.34。鑒于溫度對(duì)結(jié)冰現(xiàn)象的影響,將日最低氣溫(Tmin)、日最低地表溫度(Dmin)依次代入式(4)中建模,得到結(jié)冰現(xiàn)象判別模型1、模型2和模型3如下:

    模型1(日最低氣溫判別模型):

    (10)

    模型2(日最低地表溫度判別模型):

    (11)

    模型3(日最低氣溫和日最低地表溫度判別模型):

    (12)

    為考察模型1~模型3對(duì)結(jié)冰現(xiàn)象的判別能力,利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)各模型進(jìn)行檢驗(yàn),其中驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中無(wú)結(jié)冰日為168 179 d,有結(jié)冰日為72 432 d,共計(jì)240 611 d。表1給出了各模型的正確率、命中率、誤警率、TS評(píng)分等檢驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo),模型1和模型3具有較高的判識(shí)正確率、命中率和TS評(píng)分,且模型的誤警率較低,模型2的判識(shí)效果不如模型1和模型3,表明可用模型1和模型3對(duì)日結(jié)冰現(xiàn)象進(jìn)行判識(shí),但兩者判識(shí)效果差異不大,且模型1比模型3少一元變量,更便于計(jì)算,因此,選用模型1對(duì)質(zhì)量控制檢查異常年份結(jié)冰數(shù)據(jù)進(jìn)行逐日訂正。

    表1 基于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的各模型判別效果Table 1 Discrimination effect of each model based on validation data set

    3.2 基于Bayes判別模型的結(jié)冰序列訂正

    針對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制標(biāo)記的結(jié)冰現(xiàn)象記錄異常年份數(shù)據(jù),利用模型1進(jìn)行逐日判別。如果模型判別結(jié)果與人工記錄結(jié)果不一致,則將該日結(jié)冰現(xiàn)象訂正為模型判別結(jié)果;否則不進(jìn)行訂正。如果某日最低氣溫缺測(cè),則在該日定時(shí)氣溫中取最小值進(jìn)行替代。

    通過(guò)上述方法對(duì)安徽省38個(gè)臺(tái)站累計(jì)84年的異常年份數(shù)據(jù)進(jìn)行訂正,共訂正了2 949 d的結(jié)冰現(xiàn)象記錄,訂正數(shù)據(jù)量占異常年份總數(shù)據(jù)量的9.5%,占比較少?;谟喺蟮慕Y(jié)冰現(xiàn)象資料序列重新進(jìn)行要素一致性、內(nèi)部一致性、空間一致性等檢查,發(fā)現(xiàn)仍有2個(gè)臺(tái)站累計(jì)2年的年結(jié)冰日數(shù)異常(表2)。從表2中可以看出,望江站模型判別結(jié)冰日數(shù)相對(duì)參考站平均結(jié)冰日數(shù)明顯偏少,導(dǎo)致該站2017年訂正后的年結(jié)冰日數(shù)未通過(guò)空間一致性檢驗(yàn)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),人工記錄結(jié)冰日數(shù)明顯少于年最低氣溫<0℃日數(shù)和年最低地表溫度<-1℃日數(shù),而模型判別結(jié)冰日數(shù)更接近于年最低氣溫<0℃日數(shù)和年最低地表溫度<-1℃日數(shù),表明望江站2017年人工觀測(cè)結(jié)冰現(xiàn)象的記錄中存在漏記的可能?;茨险?999年人工記錄結(jié)冰日數(shù)和模型判別結(jié)冰日數(shù)相對(duì)于參考站平均結(jié)冰日數(shù)都明顯偏少,所以該年結(jié)冰日數(shù)也未通過(guò)空間一致性檢驗(yàn),但人工觀測(cè)結(jié)冰日數(shù)、模型判別結(jié)冰日數(shù)和年最低氣溫<0℃日數(shù)三者間都比較接近,故認(rèn)為當(dāng)年結(jié)冰現(xiàn)象人工記錄正常??傮w而言,經(jīng)Bayes判別模型訂正后,38個(gè)臺(tái)站累計(jì)84年的異常年份數(shù)據(jù)中有36個(gè)臺(tái)站累計(jì)82年通過(guò)質(zhì)量控制檢查,雖有2個(gè)臺(tái)站累計(jì)2年的年結(jié)冰日數(shù)未通過(guò)檢驗(yàn),但模型判別結(jié)果比較符合臺(tái)站自身的實(shí)際情況,表明經(jīng)Bayes判別模型訂正后結(jié)冰現(xiàn)象數(shù)據(jù)質(zhì)量得到明顯提升。

    表2 異常站點(diǎn)年結(jié)冰日數(shù)的質(zhì)量控制結(jié)果Table 2 The quality control results of revised annual icing days at abnormal stations

    3.3 訂正結(jié)果對(duì)比

    以六安站、太和站和無(wú)為站為例,考察Bayes判別模型對(duì)質(zhì)量控制檢查異常年份結(jié)冰現(xiàn)象的訂正效果,并與參考序列進(jìn)行對(duì)比,其中參考序列的構(gòu)建選用通過(guò)質(zhì)量控制的站點(diǎn)數(shù)據(jù),具體參見空間一致性檢驗(yàn)參考站選取的方法與步驟。六安站的年結(jié)冰日數(shù)異常年份出現(xiàn)在1967年和1968年,這兩年人工觀測(cè)的年結(jié)冰日數(shù)分別為23 d和8 d,利用模型1訂正后的年結(jié)冰日數(shù)分別為69 d和56 d,模型訂正值與人工觀測(cè)值差異較大,但與參考序列的年結(jié)冰日數(shù)更為接近(圖3a)。在年結(jié)冰日數(shù)變化趨勢(shì)上,訂正序列的趨勢(shì)與參考序列的趨勢(shì)更為接近,且均為下降趨勢(shì),表明Bayes判別模型對(duì)六安站1967年和1968年的結(jié)冰現(xiàn)象訂正效果較好。太和站在1988—1999年為觀測(cè)輔助站,對(duì)結(jié)冰現(xiàn)象不做觀測(cè)要求,造成1988—1999年的結(jié)冰現(xiàn)象未做記錄,通過(guò)模型1訂正后,1988—1999年訂正序列平均年結(jié)冰日數(shù)為63.8 d,最低年結(jié)冰日數(shù)為42 d,最高年結(jié)冰日數(shù)為82 d,與參考序列的平均絕對(duì)差值為6.5 d,最大絕對(duì)差值為12.2 d,而1961—1987年年結(jié)冰日數(shù)原始序列與參考序列的平均絕對(duì)差值為5.6 d,最大絕對(duì)差值為15.4 d,2000—2018年年結(jié)冰日數(shù)原始序列與參考序列的平均絕對(duì)差值為7.1 d,最大絕對(duì)差值為12.4 d,表明1988—1999年年結(jié)冰日數(shù)訂正序列與參考序列的誤差在合理范圍內(nèi)。從變化趨勢(shì)上看,訂正序列的變化趨勢(shì)與參考序列更接近(圖3b),且訂正序列線性趨勢(shì)線的擬合優(yōu)度R2要明顯大于原始序列趨勢(shì)線的R2,表明利用訂正序列得到的趨勢(shì)線更可靠??傮w看來(lái),Bayes判別模型對(duì)太和站1988—1999年的結(jié)冰現(xiàn)象訂正較為合理。圖3c給出了無(wú)為站訂正前后1961—2018年年結(jié)冰日數(shù)序列,無(wú)為站2016年和2017年人工觀測(cè)的結(jié)冰日數(shù)分別為12 d和8 d,相較于往年觀測(cè)值和參考序列都明顯偏少,訂正后的結(jié)冰日數(shù)分別為26 d和21 d,與參考序列更為接近,也更符合序列變化趨勢(shì)。

    圖3 1961—2018年六安站(a)、太和站(b)和無(wú)為站(c)年結(jié)冰日數(shù)序列Fig.3 Annual icing days series of Lu’an Station (a), Taihe Station (b) and Wuwei Station (c) from 1961 to 2018

    通過(guò)六安站、太和站和無(wú)為站異常年份結(jié)冰現(xiàn)象訂正結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn),基于Bayes判別法的結(jié)冰現(xiàn)象判別模型,對(duì)不同時(shí)間段、不同原因造成的典型的結(jié)冰觀測(cè)記錄異常的訂正均較為合理,訂正后的年結(jié)冰日數(shù)變化趨勢(shì)更符合實(shí)際情況,表明采用Bayes判別模型訂正結(jié)冰現(xiàn)象是合理、可行的。

    4 結(jié)論與討論

    (1)本研究采用要素一致性、內(nèi)部一致性、空間一致性等方法對(duì)安徽省81個(gè)臺(tái)站1961—2018年年結(jié)冰日數(shù)序列進(jìn)行更細(xì)致的質(zhì)量控制,與余予等(2018)中質(zhì)量控制方法相比,本研究所采用的方法更為嚴(yán)格,主要體現(xiàn)在:①本研究?jī)?nèi)部一致性檢查時(shí)采用3倍標(biāo)準(zhǔn)差,而余予等(2018)采用5倍標(biāo)準(zhǔn)差;②本研究采用了空間一致性檢查,而余予等(2018)未進(jìn)行空間一致性檢查。

    (2)年結(jié)冰日數(shù)質(zhì)量控制結(jié)果表明,安徽省共有38個(gè)臺(tái)站累計(jì)84年的年結(jié)冰日數(shù)質(zhì)量控制檢查異常,年結(jié)冰日數(shù)異常年份主要集中在1961—1970、1988—1999和2015—2017年,造成年結(jié)冰日數(shù)異常的原因有部分臺(tái)站歷史觀測(cè)任務(wù)簡(jiǎn)化、氣象臺(tái)站分類調(diào)整以及地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)改革等。余予等(2018)對(duì)安徽省1981年之前的年結(jié)冰日數(shù)質(zhì)量控制發(fā)現(xiàn),共有1站累計(jì)1年未記錄結(jié)冰現(xiàn)象,有8站存在1~2年的年結(jié)冰日數(shù)顯著偏低。從圖1可以看出,本研究發(fā)現(xiàn)的1981年之前的年結(jié)冰日數(shù)異常站數(shù)和累計(jì)年數(shù)要明顯多于余予等(2018)的質(zhì)量控制結(jié)果,這也佐證了本研究質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)比余予等(2018)的質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)更為嚴(yán)格。

    (3)針對(duì)質(zhì)量控制后的正確年份結(jié)冰現(xiàn)象數(shù)據(jù)集,采用Bayes判別法建立模型1、模型2和模型3。經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),模型1和模型3各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)均較好。考慮計(jì)算的簡(jiǎn)便性,選用模型1對(duì)質(zhì)量控制檢查異常年份結(jié)冰數(shù)據(jù)進(jìn)行逐日訂正。通過(guò)訂正結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn),基于Bayes判別法的結(jié)冰現(xiàn)象判別模型,對(duì)不同時(shí)間段內(nèi),不同原因造成的結(jié)冰現(xiàn)象觀測(cè)記錄異常的訂正均較為合理,訂正后的年結(jié)冰日數(shù)變化趨勢(shì)更符合實(shí)際情況,表明采用Bayes判別模型訂正結(jié)冰現(xiàn)象是合理、可行的。

    (4)本研究發(fā)現(xiàn)部分臺(tái)站歷史觀測(cè)任務(wù)簡(jiǎn)化、氣象臺(tái)站分類調(diào)整、地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)改革等引發(fā)了安徽省部分臺(tái)站的年結(jié)冰日數(shù)異常問(wèn)題,這些問(wèn)題勢(shì)必在全國(guó)其他地區(qū)同樣存在,余予等(2018)僅對(duì)1981年前的年結(jié)冰日數(shù)進(jìn)行質(zhì)量控制,就發(fā)現(xiàn)全國(guó)1954—1979年共有662個(gè)臺(tái)站累計(jì)6 328年實(shí)際未觀測(cè)和記錄結(jié)冰現(xiàn)象,1981年前有839個(gè)臺(tái)站累計(jì)1 453年存在明顯漏記結(jié)冰現(xiàn)象情況。因此,在使用全國(guó)結(jié)冰資料進(jìn)行氣候變化分析時(shí),還需進(jìn)行有效的質(zhì)量控制和序列訂正。本研究所用方法對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)的結(jié)冰資料的質(zhì)量控制和訂正提供了一種參考,但其質(zhì)量控制和訂正效果還有待于進(jìn)一步探討。

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