資料均一化對(duì)沈陽(yáng)站氣溫趨勢(shì)和城市化偏差分析的影響

李嬌，任國(guó)玉，任玉玉，張雷

(1．南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，江蘇南京210044;2．中國(guó)氣象局氣候研究開放實(shí)驗(yàn)室，北京100081;3．鐵嶺市氣象局，遼寧鐵嶺112000)

0 引言

在國(guó)內(nèi)的單站和區(qū)域尺度氣候變化研究中，近年來(lái)對(duì)采用均一化地面觀測(cè)資料給予了高度重視(Yan and Yang，2001;任國(guó)玉，2003;Li et al．，2004;任國(guó)玉等，2005;Yan et al．，2010;曹麗娟和嚴(yán)中偉，2011;周建平等，2013)。中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心發(fā)布的中國(guó)地面氣溫均一化數(shù)據(jù)集(Li et al．，2004)，在國(guó)內(nèi)氣候變化研究中得到廣泛應(yīng)用。2013年發(fā)布了這個(gè)數(shù)據(jù)集的更新版本。Li and Yan(2009)根據(jù)中國(guó)氣象局國(guó)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(tái)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(guó)玉等，2010;張雷等，2011;Zhang et al．，2014)。造成這個(gè)問(wèn)題的可能原因是，在2004年以前我國(guó)地面氣溫觀測(cè)記錄中的非均一性主要是由于城鎮(zhèn)附近臺(tái)站遷移造成的(Li et al．，2004;任國(guó)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(wèn)題。

沈陽(yáng)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(yáng)站作為案例城市，采用最新版本的均一化地面氣溫觀測(cè)數(shù)據(jù)及經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制的原始數(shù)據(jù)，探討資料均一化處理過(guò)程對(duì)沈陽(yáng)站平均氣溫和極端氣溫指數(shù)序列趨勢(shì)的影響，著重比較評(píng)價(jià)均一化處理前后各個(gè)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(lái)源

沈陽(yáng)站的逐日氣溫?cái)?shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家氣象信息中心2013年發(fā)布的升級(jí)版均一化氣溫?cái)?shù)據(jù)集。沈陽(yáng)站對(duì)比氣溫?cái)?shù)據(jù)、鄉(xiāng)村站氣溫?cái)?shù)據(jù)以及歷史沿革資料同樣來(lái)自國(guó)家信息中心，對(duì)比資料經(jīng)過(guò)嚴(yán)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(cè)、檢測(cè)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(jìn)行計(jì)算。本文選取其中的10個(gè)極端氣溫指數(shù)作為研究對(duì)象(表1)。根據(jù)指數(shù)計(jì)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(duì)指數(shù);冷(暖)夜(晝)日數(shù)定義為相對(duì)指數(shù);暖(冷)日持續(xù)指數(shù)定義為持續(xù)時(shí)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(duì)趨勢(shì)偏差;將城市化影響偏差與城市站氣溫趨勢(shì)的比值作為城市化貢獻(xiàn)率(周雅清和任國(guó)玉，2005)。從城市化影響偏差和城市化貢獻(xiàn)率兩個(gè)方面探討資料均一化處理對(duì)沈陽(yáng)站地面氣溫趨勢(shì)估計(jì)的影響。

參考站的選取綜合考慮了資料序列長(zhǎng)度、遷站情況、站址所在轄區(qū)人口數(shù)據(jù)、與目標(biāo)站的距離、觀測(cè)場(chǎng)附近探測(cè)環(huán)境等因素(任國(guó)玉等，2010)，選取沈陽(yáng)站附近的法庫(kù)、康平站作為鄉(xiāng)村站。兩個(gè)觀測(cè)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(guān)鄉(xiāng)蘇家崗村;法庫(kù)站在1973年11月1日由法庫(kù)縣小東門外遷至南門村。采用滑動(dòng)t檢驗(yàn)法對(duì)這兩個(gè)站點(diǎn)的年平均、平均最低、平均最高氣溫序列進(jìn)行均值突變檢驗(yàn)。兩站的平均氣溫和最低氣溫的不連續(xù)點(diǎn)出現(xiàn)在1987—1989年，平均最高氣溫?zé)o不連續(xù)點(diǎn)，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(diǎn)，這表明遷站對(duì)兩站氣溫序列的均一性未造成顯著影響，可以認(rèn)為兩站的氣溫序列是相對(duì)均一的。年平均(逐日)參考序列的建立方法采用兩站與沈陽(yáng)站均一化后的年平均(逐日)氣溫序列相關(guān)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(duì)氣溫趨勢(shì)的影響

2.1 均一化處理前后平均氣溫趨勢(shì)差異

圖1給出了沈陽(yáng)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。可以看出，平均最低氣溫的訂正幅度最大，平均最高氣溫的訂正幅度微弱。訂正后氣溫序列時(shí)間變化特征與氣溫非均一性的訂正方法有關(guān)，城市不斷發(fā)展導(dǎo)致氣象臺(tái)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(tái)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(diǎn)出現(xiàn)在2006年，即沈陽(yáng)站最后一次遷站出現(xiàn)的時(shí)間;平均最高氣溫的曲線交點(diǎn)出現(xiàn)在1989年，沈陽(yáng)站在1989年1月由沈河區(qū)文化路2段2號(hào)遷至沈陽(yáng)市東陵區(qū)五三鄉(xiāng)營(yíng)盤路12號(hào)，這說(shuō)明1989年遷站對(duì)最高氣溫造成的影響較為明顯，2006年的遷站對(duì)最高氣溫影響甚微。

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

表3 1951—2012年沈陽(yáng)站均一化處理前后年平均、平均最高和最低氣溫趨勢(shì)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(yáng)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(shì)差異

訂正前后極端氣溫指數(shù)線性趨勢(shì)的對(duì)比(圖2)表明:無(wú)論訂正前后，與冷事件有關(guān)的指數(shù)都呈下降趨勢(shì)，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(guān)的指數(shù)都呈增加趨勢(shì)，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(shí)，訂正后的趨勢(shì)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(shì)均通過(guò)了0.05信度的顯著性檢驗(yàn);訂正前除夏季日數(shù)和冷晝、冷(暖)夜日數(shù)外，均未通過(guò)檢驗(yàn)。

表4給出均一化處理前后，1951—2012年各個(gè)極端氣溫指數(shù)的線性趨勢(shì)變化情況。就趨勢(shì)大小來(lái)說(shuō)，資料非均一性使得沈陽(yáng)站冷指數(shù)的趨勢(shì)變化被高估，絕對(duì)偏差為負(fù);暖指數(shù)的趨勢(shì)變化被低估，絕對(duì)偏差為正。其中，冷夜日數(shù)和暖夜日數(shù)的絕對(duì)偏差較大，絕對(duì)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(duì)偏差大小要小于1.0 d/(10 a)，一方面是這些指數(shù)的趨勢(shì)變化原本就很微弱，另一方面說(shuō)明資料非均一性對(duì)該指數(shù)趨勢(shì)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(duì)偏差均大于70%。可見，訂正前后，與最低氣溫有關(guān)的極端氣溫指數(shù)絕對(duì)(相對(duì))偏差較大，與最高氣溫有關(guān)的極端氣溫指數(shù)絕對(duì)(相對(duì))偏差較小。

表4 1951—2012年沈陽(yáng)站均一化處理前后極端氣溫指數(shù)的線性趨勢(shì)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(duì)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(yáng)站均一化處理前后極端氣溫指數(shù)序列的線性趨勢(shì)對(duì)比(單位:℃·(10 a)－1;紅色:訂正前;藍(lán)色:訂正后;斜線:通過(guò)0.05信度的顯著性檢驗(yàn))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(biāo)準(zhǔn)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(fù)，均一化處理后，均為正值。但無(wú)論訂正前后，城市化影響偏差的絕對(duì)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(rèn)識(shí)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(yáng)站來(lái)說(shuō)，資料非均一性對(duì)平均氣溫的城市化偏差定量估計(jì)在0.196～0.538℃/(10 a)之間。就標(biāo)準(zhǔn)誤差的絕對(duì)大小來(lái)說(shuō)，訂正前后平均氣溫城市化影響偏差估計(jì)的可信區(qū)間相差不大，參數(shù)估計(jì)精度近似。

圖3 沈陽(yáng)站均一化訂正前后年平均氣溫趨勢(shì)變化的城市化影響偏差及標(biāo)準(zhǔn)誤差線(單位:℃·(10 a)－1;柱狀圖:城市化影響偏差;黑實(shí)線:標(biāo)準(zhǔn)誤差;紅色:訂正前;藍(lán)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(yáng)站的城市化影響偏差均為負(fù)值，作為一個(gè)城市建設(shè)不斷發(fā)展，城市規(guī)模不斷擴(kuò)大，人口數(shù)量眾多的大城市，訂正前的城市化負(fù)偏差并不符合城市站氣溫增暖趨勢(shì)高于鄉(xiāng)村站的一般認(rèn)識(shí)。遷站等因素造成的非均一性顯然對(duì)沈陽(yáng)站城市化影響指標(biāo)造成較大影響，采用未經(jīng)均一化的數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估城市化對(duì)趨勢(shì)變化造成的影響顯然會(huì)造成錯(cuò)誤的認(rèn)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(fù)了城市化造成的增溫趨勢(shì)(任國(guó)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(yáng)站與參考站年平均氣溫的線性趨勢(shì)差異。參考站年平均、平均最高(最低)氣溫的增溫趨勢(shì)分別為 0.246、0.122、0.370℃/(10 a)，沈陽(yáng)站訂正后的增溫趨勢(shì)則可以達(dá)到0.409、0.206、0.619 ℃ /(10 a)。可見，城市站年平均氣溫(包括平均最高、最低)序列的增溫趨勢(shì)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(guò)0.05信度的顯著性檢驗(yàn)。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(xiàn)率在40%左右。

表5 城市化對(duì)沈陽(yáng)站平均氣溫序列趨勢(shì)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(duì)比情況及標(biāo)準(zhǔn)誤差線，可以清楚地反映城市化對(duì)不同指數(shù)趨勢(shì)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(fù);紅色代表訂正前;藍(lán)色代表訂正后。可見，均一化訂正后，與冷事件有關(guān)的極端氣溫指數(shù)序列的城市化影響偏差均為負(fù)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(guān)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(guó)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(wú)規(guī)律性。

圖4 沈陽(yáng)站均一化訂正前后極端氣溫指數(shù)趨勢(shì)變化的城市化影響偏差及標(biāo)準(zhǔn)誤差線(單位:℃·(10 a)－1;柱狀圖:城市化影響偏差;黑實(shí)線:標(biāo)準(zhǔn)誤差;紅色:訂正前;藍(lán)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(duì)大小分布在訂正前后并無(wú)規(guī)律性。從標(biāo)準(zhǔn)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(jì)的精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于訂正前。

資料非均一性對(duì)沈陽(yáng)站冷指數(shù)的城市化偏差影響的定量估計(jì)(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(duì)與最低氣溫有關(guān)指數(shù)的城市化偏差的絕對(duì)影響(訂正前后絕對(duì)差值)為2.13～10.63 d/(10 a);對(duì)與最高氣溫有關(guān)指數(shù)的絕對(duì)影響為0.45～2.85 d/(10 a)。

表6反映了均一化后沈陽(yáng)站及參考站的極端氣溫指數(shù)趨勢(shì)變化情況對(duì)比。可以看出，與城市化對(duì)平均氣溫序列造成的增溫趨勢(shì)不同，城市化對(duì)極端氣溫指數(shù)趨勢(shì)變化的影響呈現(xiàn)不同符號(hào)。訂正后冷指數(shù)的城市化影響為負(fù)值;暖指數(shù)的城市化影響為正值。同時(shí)，參考站極端氣溫指數(shù)趨勢(shì)變化的大小都要小于沈陽(yáng)站的趨勢(shì)，因此城市化實(shí)際上加劇了沈陽(yáng)站極端氣溫指數(shù)的趨勢(shì)變化幅度。就沈陽(yáng)站來(lái)說(shuō)，相對(duì)于本地背景氣候變化，城市化使得冷指數(shù)的趨勢(shì)變化被低估;使得暖指數(shù)的趨勢(shì)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(shí)的趨勢(shì)變化。這與資料非均一性對(duì)極端氣溫指數(shù)趨勢(shì)變化的影響相反。

對(duì)于參考站，各極端氣溫指數(shù)的趨勢(shì)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(shì)變化均通過(guò)了0.05信度的顯著性檢驗(yàn);沈陽(yáng)站(訂正后)，各極端氣溫指數(shù)的趨勢(shì)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(shì)變化均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

城市化影響偏差以相對(duì)指數(shù)為最大，絕對(duì)指數(shù)次之，持續(xù)時(shí)間指數(shù)最小。因此，就同類指數(shù)而言，城市化對(duì)與最低氣溫有關(guān)的極端氣溫指數(shù)趨勢(shì)變化影響相對(duì)較大(霜凍日數(shù)、炎熱夜數(shù)、冷(暖)夜日數(shù));對(duì)與最高氣溫有關(guān)的極端氣溫指數(shù)趨勢(shì)變化影響相對(duì)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(guó)玉(2010)、張雷等(2011)、Zhou and Ren(2011)的研究相一致。此外，城市化對(duì)持續(xù)時(shí)間指數(shù)的影響較為微弱。顯著性檢驗(yàn)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(guò)顯著性檢驗(yàn)。

表6 城市化對(duì)沈陽(yáng)站極端氣溫指數(shù)序列趨勢(shì)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(duì)日最高氣溫及其衍生的極端氣溫指數(shù)序列趨勢(shì)影響較弱，但對(duì)日最低氣溫及其衍生的極端氣溫指數(shù)序列趨勢(shì)影響很大。

2)沈陽(yáng)站是由于城市擴(kuò)張導(dǎo)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(duì)沈陽(yáng)站平均氣溫的城市化偏差影響定量估計(jì)為0.196～0.538℃/(10 a)，同樣以對(duì)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(yáng)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(duì)冷指數(shù)的城市化偏差影響定量估計(jì)為－0.74～－10.63 d/(10 a);暖指數(shù)為0.450～8.863 d/(10 a);對(duì)與最低氣溫有關(guān)指數(shù)的城市化偏差的絕對(duì)影響為2.13～10.63 d/(10 a);對(duì)與最高氣溫有關(guān)指數(shù)的絕對(duì)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(cè)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(cè)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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