阿克蘇長序列氣候資料分析及其均一性研究

王秋香，古麗格娜，劉 葉，胡義成，秦 榕*，何亞平

（1.新疆氣象信息中心，新疆 烏魯木齊 830002；2.新疆氣象局，新疆 烏魯木齊 830002）

均一的氣候資料是指測站的氣象記錄序列僅僅包含天氣和氣候變化的信息[1]，是氣候變化研究和國民經濟發展及其大型工程建設的重要基礎資料。然而，器測資料由于儀器更換以及人為因素的影響會使長序列氣象資料產生非均一的變化，其中，人為影響包括觀測站所在城市的發展使資料攜帶城市化的影響[2-4]，以及站址遷移、觀測手段不同使資料產生斷點等[5-8]。因此，在對一個臺站長序列資料進行評估時，需要逐一對影響觀測資料均一性的因素進行分析、判定、檢測和訂正，從而建立相對均一的氣候資料。國外在資料非均一性的檢測和訂正方面做了大量工作并建立了均一的氣候數據集[9-12]。美國根據觀測時次不同和觀測儀器更換以及臺站歷史遷移情況對溫度和降水作了調整，并對長序列資料進行了訂正。加拿大利用多元線性回歸方法檢驗了年最高和最低氣溫，并做了相應的訂正。近年來，國內專家對資料的均一性也做了大量工作。翟盤茂采用E-P方法對我國探空和濕度資料進行均一性訂正研究[13]，劉小寧采用SNHT方法對我國部分站點的年平均風速進行了檢驗[14]，王秋香等用標準正態均一性檢驗方法對我國2415個測站60 a長序列逐日降水量資料序列進行均一性檢測及訂正[15]，熊安元等對觀測儀器和百葉箱的變化對地面氣溫觀測值的影響進行了分析[16-17]；任芝花等對人工站變成自動站時儀器更換前后觀測記錄的差異進行了對比分析[18-19]。

新疆天山南北坡經濟帶所在城市從20世紀90年代開始擴容使得原本位于郊區的氣象站逐漸被城市包圍，氣象觀測資料開始逐步發生改變，使資料中攜帶有城市化的影響因子，比如城市化使氣溫逐步增高、風速逐步減小，不能代表大范圍的氣候狀況。另外，在幾十年的觀測中，觀測儀器不斷升級改造、多次對臺站進行搬遷、以及2003—2007年間所有臺站從人工觀測變成為自動觀測等，都對觀測資料的均一性產生了影響。因此，若要取得一個氣象站能夠代表大范圍氣候狀況的氣象資料，分析以上因素對該站長序列資料的影響是目前亟待要做的工作。阿克蘇站始建于1953年6月1日，經過長達近63 a的觀測之后，于2016年遷站。在此期間經歷了3次臺站遷徙、2次風速儀器更換、人工改自動站等。另外，阿克蘇市位于天山南坡經濟帶，經濟發展速度很快，城市化對觀測資料的影響也較大。因此，分析城市化、臺站遷徙、儀器更換、人工改自動站等對阿克蘇站長序列觀測資料均一性的影響十分必要，將為阿克蘇站氣候資料的合理使用奠定基礎。也為天山南北坡經濟帶所在其它城市站點取得均一的長序列氣候觀測資料開拓思路和方法。

1 臺站環境狀況及資料方法

1.1 臺站環境及其遷站情況

阿克蘇氣象站始建于1953年6月1日。遷站3次，1954年11月遷至原址西面7 km的西門外機場，1959年11月再次遷至東南方3 km處的西郊，2016年1月1日遷往現址東南面、直線距離13.265 km處的紡織工業城內，建站及其歷次遷站相關信息見圖1（左）。1959年11月阿克蘇氣象站遷到西郊時，周邊是空曠平坦的農田，氣象探測環境良好。由于阿克蘇市地處天山南坡經濟帶，從20世紀70年代中期開始，隨著南疆大規模土地開發，人口不斷涌入，使阿克蘇市城區開始擴大，20世紀90年代的改革開放及發展導致城市急劇擴容，使阿克蘇氣象站被包圍在城市之中，探測環境遭到嚴重破壞，觀測資料缺乏代表性（圖1右）而進行了第3次臺站搬遷。新站地處郊外，緩解了城市化對觀測環境及其數據的影響。

1.2 資料、方法及參考站選取

選取阿克蘇氣象站1954年（取整年數據）—2016年氣溫、降水量、相對濕度、風向、風速等觀測資料，進行長序列氣候資料研究；同時，選取2015年新站和舊站1 a觀測資料進行對比分析。資料來源于新疆氣象局檔案館，經過嚴格的邏輯和質量檢查，數據資料真實可靠。

分析城市化對氣象資料的影響，主要是進行阿克蘇站與周邊氣象站氣溫和濕度趨勢的一致性分析。為此，選取同在一個氣候區的阿拉爾、柯坪、阿瓦提3站作為參考站。3個參考站與阿克蘇氣象站同屬于干旱暖溫帶氣候區[20]、并且同在南疆塔里木河流域豐水區[21]。另外，所選站資料序列完整性較好，由于參考站柯坪、阿瓦提站從1960年開始觀測，因此，城市化影響分析開始年代為1960年。參考站自1960年以來至今未遷過站，且所在地均為縣級城市，城市化規模不大、資料受城市發展的影響較小，基本滿足參考站的要求。參考站的選取除了上述的基本情況外，還需要進行阿克蘇站和參考站氣溫和濕度的相關性分析，作為判定參考站的依據。分別計算了阿克蘇站與參考站平均氣溫和相對濕度資料的相關系數（表1），由表1可見，阿克蘇站與參考站平均氣溫、相對濕度相關性均達到了99.9%（或者95%）以上，說明阿克蘇站與參考站資料相關較好，參考站選擇適宜。資料城市化影響分析的具體做法是：用參考站觀測氣溫和相對濕度資料分別求平均形成參考序列，與阿克蘇站資料形成差值序列，差值序列濾去了氣候變化的影響因素，只攜帶環境變化等的影響因素；分析差值及差值序列的9 a滑動平均值規律，進行阿克蘇站資料的城市化影響評估。另外，在進行臺站遷徙、儀器更換、觀測手段變更等分析時，采用T檢驗進行資料的連續性檢測分析[22]。在做斷點檢測時，由于降水量和風速不符合正態分布，在分析時對風速和降水量資料進行了開三次方處理。另外，采用差值法對檢測出的斷點進行訂正。

圖1 阿克蘇站歷次遷站過程圖（左）和舊站周邊2 km×2 km衛星遙感圖（右）

表1 阿克蘇站與參考站資料相關性分析（相關及保證率）

為了詳細分析新舊站資料差異，計算了阿克蘇新舊站2015年1 a資料的差值平均值、差值標準差[23]及風向相符率，并采用T檢驗檢測新舊站資料的連續性。其中，風向相符率計算方法如下：

風向相符率，當觀測風速＞0.2m/s時，擬遷新址與現址風向角度差＜22.5°，即認為兩者相符。

文中社會固定資產投資、城市化指標、建筑業投資數額等經濟數據來源于新疆維吾爾自治區統計局編寫并由中國統計出版社出版的《新疆五十年》，以及中國統計信息網。

2 城市化對資料的影響

圖2是阿克蘇站與參考站年平均氣溫差值及其9 a滑動平均值分布圖。20世紀70年代中期前，平均氣溫差值變化比較平穩，即這一時期阿克蘇站與參考站年平均氣溫趨勢基本一致；從20世紀70年代中期開始，阿克蘇站氣溫上升速度比參考站大，在20世紀70年代中期到90年代初，氣溫差值呈現比較緩慢的上升趨勢，這一時期阿克蘇站升溫速度比參考站略大；而90年初期至今，氣溫差值呈現快速上升趨勢，這一時期阿克蘇站升溫速度比參考站快很多。由于差值序列濾去了氣候變化的影響因素而只攜帶環境變化的影響因素，從20世紀70年代中期開始到90年代初，由于城市化的影響，阿克蘇市氣溫快速上升，90年初期至今是新疆城市經濟大發展時期，這一時期地處天山南坡經濟帶的阿克蘇市的氣溫上升很快。

圖2 阿克蘇站與參考站年平均氣溫差值和9 a滑動平均值分布

如果用城鎮人口占總人口的比重表示城市化水平（城市化指標）[24]，計算阿克蘇市城市化指標[25]與氣溫差值10 a平均值（表2），可知，城市化指標在20世紀70年代中期前小幅增加，對氣溫的影響極小；20世紀70年代中期后尤其是90年代開始，城市化指標增加較快，氣溫差值也是如此，雖然，阿克蘇站氣溫一直比參考站要低而使氣溫差值為負，但是，從20世紀70年代中期前氣溫差值的小幅增加，到之后氣溫差值開始明顯增加，尤其是90年代開始氣溫差值增加較快，即阿克蘇站氣溫上升趨勢一直比參考站大，從2001年開始，阿克蘇站與參考站年氣溫差值從負值變為正值。由此可見，阿克蘇站年平均氣溫的變化和城市化指標對應較好，氣溫受城市化影響較大。

表2 阿克蘇市城市化指標與氣溫差值10 a平均值比較

城市化發展除了人口因素外，樓堂館所的建設使城市迅速擴大也是城市化標志之一。圖3是阿克蘇平均氣溫差值及社會固定資產投資和建筑業投資額的標準化值分布圖。阿克蘇市社會固定資產投資和建筑業投資額也呈現逐年增加的趨勢，與氣溫差值變化相同的是，社會固定資產投資額和建筑業投資額（標準化值）從20世紀70年代中期開始直到90年代初增加幅度較小，從20世紀90年代初開始，尤其是本世紀以來增加很快。計算阿克蘇市氣溫差值與城市化指標、社會固定資產投資和建筑業投資額的相關系數（表3），可見阿克蘇市平均氣溫差值與城市化指標、社會固定資產投資和建筑業投資額有很好（顯著性水平達99.9%以上）的相關性，說明由于樓堂館所建設和人口的增加，使阿克蘇市平均氣溫逐年上升。統計得出，阿克蘇市氣溫以平均0.44℃/10 a的速度增加，而城市化帶來的氣溫上升就達到0.33℃/10 a的速度，也就是說，城市化對地處天山南坡經濟帶的阿克蘇市氣溫上升的貢獻為3/4，而氣候變化因素影響只占1/4。

圖3 阿克蘇氣溫差值及社會固定資產投資和建筑業標準化值分布

表3 阿克蘇市氣溫差值與城市化指標、社會固定資產投資和建筑業標準化值相關系數

圖4是阿克蘇站與參考站年相對濕度差值及其9 a滑動平均值分布圖。在20世紀70年代中期前，年相對濕度差值比較平穩，即這一時期阿克蘇站與參考站年相對濕度趨勢基本一致。從20世紀70年代中期開始直到90年代初，年相對濕度差值呈現比較緩慢的下降的趨勢，即這一時期相對濕度與參考站相比有所下降；而90年初期之后至今，相對濕度差值呈現快速下降的趨勢，即這一時期相對濕度比參考站下降速度快很多。阿克蘇站與參考站年平均相對濕度差值下降趨勢與平均氣溫差值上升趨勢對應非常好，由于城市化的發展，氣溫升高，盡管降水量有所增加，但相對濕度受氣溫上升的影響更大而出現下降趨勢。

3 資料均一性影響分析

3.1 儀器更換及觀測方式改變對資料的影響

圖4 阿克蘇站與參考站年相對濕度差值及9 a滑動平均值分布

阿克蘇站自建站以來，風速儀器進行了2次更換，第一次是1970年維爾德風壓器（輕型）更改為EL型電接風向風速計，第二次是1993年EL型電接風向風速計更換為EN型測風儀。另外，2005年阿克蘇站由人工觀測改為自動觀測。對前2次風速儀器更換進行風速的T檢驗，對人工觀測改為自動觀測，除了檢驗風速值外，還對其它要素進行檢驗，檢測結果見表4。在保證率為95%的條件下，1970年和1993年儀器更換沒有對阿克蘇站年平均風速資料造成影響，資料可以連續使用。2005年由人工觀測改為自動觀測，最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、降水量和年平均風速資料在保證率為95%的條件下通過了T檢驗，資料可以連續使用。相對濕度沒有通過T檢驗，產生了斷點，不能連續使用。

表4 阿克蘇站資料T檢驗結果

3.2 1959年臺站遷徙對資料的影響

阿克蘇氣象站第一次遷站是建站一年后的1954年11月1日，由于原址缺乏代表性而遷往西面7 km處的機場，這次遷站因為舊站只有一年多觀測資料且新舊站沒有對比觀測，無法進行對比分析。第二次由于站址擴建由西門外機場遷往東南方3 km處的西郊古魯巴克村，這次依然沒有做對比觀測。為了對這次臺站遷徙進行分析，取古魯巴克村站1960—1979年20 a資料與西門外機場站1954—1959年資料做差值對比分析，具體做法是，求取1960—1979年20 a資料的平均值與1954—1959年資料平均值的差值進行分析（表5）。由于機場站處于空曠地帶，與四周都是農作物的古魯巴克村站相比，古魯巴克村站的平均氣溫和最高氣溫都比機場站略低；最低氣溫比機場站略高，總體來講，氣溫相差很小。地處古魯巴克村站相對濕度和降水量比機場站高，平均風速比空曠的機場低的較多，平均低了近四分之一。這是典型的干旱區臺站遷徙風速特征，即位于綠樹成蔭的古魯巴克村站觀測風速比位于空曠地帶的機場站風速小很多。T檢驗發現（表4），在保證率為95%的條件下，相對濕度和平均風速產生了斷點，不能連續使用，其它資料均通過了保證率為95%的T檢驗，可以連續使用。

表5 阿克蘇機場站與西郊古魯巴克村站平均資料對比分析

3.3 2016年臺站遷徙對資料的影響

分別求取2015年新舊站對比觀測的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、平均相對濕度、平均風速等地面常規資料的差值平均值（新站資料-舊站資料）和差值標準差（表6）。年平均氣溫、最低氣溫差值均為0.0℃，表明新站年平均、最低氣溫與舊站基本無差異；而年最高氣溫差值新站略低于舊站，差值僅為-0.3℃。其中，1月最低氣溫差值大于1℃，其余各月氣溫差值均在±0.8℃以內。另外，各月氣溫符號不一致，平均氣溫、最低氣溫差值在暖季為正，冷季為負，這是由于暖季空曠的新站地面加熱快使空氣升溫較快，比位于城市中的舊站氣溫高；冷季舊站由于城市普遍使用暖氣等設備加溫，而使舊站比位于空曠地帶的新站氣溫高，這種暖季新站氣溫大于舊站而冷季相反是典型的干旱區臺站遷徙氣溫的差異特征。最高氣溫差值除了12月為正外，其余各月為負，說明新舊站氣溫的一致性較差。降水量差值在-0.6～0.0 mm內浮動，說明新站與舊站降水量差異不大。相對濕度差值平均值均為負值，說明新站相對濕度一致地小于舊站，這也是典型的干旱區臺站遷徙位于空曠地帶的新站相對濕度比位于城市中的舊站相對濕度小的特征，年平均相對濕度相差-3.8%，各月差值在-7.6%以內。風速差值均為正值，表明新站風速大于舊站，全年差值均在0.2～0.9 m/s，春夏新舊站差值較大、秋冬差值較小；年平均風速差值平均值偏大0.6 m/s，占舊站年平均風速（1.7 m/s）的三分之一強，這也是典型的干旱區臺站遷徙的風速特征，即位于空曠地帶的新站風速比位于城市包圍的舊站風速大很多。降水量、相對濕度、風速符號一致，說明這3類數據一致性較好。

由表6還可以看出，除了2月和年最低氣溫差值標準差相對略大外，其余氣溫差值標準差均較小，表明氣溫數據比較穩定。部分降水和相對濕度差值標準差較大，數據不夠穩定，這是由于新舊站址相距13.2 km，加之新站地勢較空曠、舊站四周被樹木和城市包圍所致。年、月風速差值標準差均不大，說明全年風速數據穩定性較好。新站與舊站年風向相符率僅有34.69%，最大相符率在8月，為42.82%，最小相符率在12月僅29.73%，可見兩站風向一致性不理想。采用T檢驗，顯著性水平0.05，對舊站近21 a的觀測資料的平均值和新站1 a觀測資料的平均值進行顯著性檢驗發現，除了風速資料未通過顯著性檢驗，不能連續使用外，其它各項數據通過顯著性檢驗，可以連續使用。

表6 阿克蘇新舊站各要素月（年）差值平均值、差值標準差σ及T檢驗

4 資料訂正

依據以上阿克蘇氣象站觀測資料分析結果，由于1959年遷站引起的風速和相對濕度的斷點，以及2005年由于觀測方式改變引起的相對濕度的斷點，用差值方法對風速和相對濕度數據進行訂正，數據訂正后長序列分布見圖5。可以看出，訂正后數據分布更加合理。

5 結果與討論

分析城市化對阿克蘇氣象站觀測資料的影響發現，城市化發展造成阿克蘇站平均氣溫以0.33℃/10 a的速度上升，城市化對氣溫上升的貢獻為3/4。分析城市化影響因素發現，城市化指標與氣溫差值的變化十分吻合，城市化指標從20世紀70年代開始增加，尤其是90年代開始增加較快。另外，從20世紀70年代中期開始社會固定資產投資和建筑業投資額也在增加，尤其是本世紀以來增加很快，也是影響阿克蘇市升溫的因素之一。

對阿克蘇站第二次遷站進行分析發現，由于機場站處于空曠地帶，與四周都是農田的古魯巴克村站相比，風速的差值顯示出典型的干旱區臺站遷徙風速特征，即位于綠樹成蔭的古魯巴克村站觀測風速比位于空曠地帶的機場站風速小1/4。氣溫、相對濕度相差不大，降水量相差略大。

對第三次遷站新舊站觀測資料對比分析發現，除了新站下墊面有草和樹木，年氣溫相差總體很小外，各月氣溫有一定差距且符號不一致，顯示出典型的干旱區臺站遷徙氣溫的差異特征，即暖季新址氣溫大于舊址而冷季相反。相對濕度年月差值符號一致為負，即城市中由于樹木較多且受城市化影響濕度大于空曠的城外。風速差值也呈現出典型的干旱區臺站遷徙特征，即位于空曠地帶的新站風速比位于城市包圍的舊站風速大很多，年平均風速偏大0.6m/s，占舊站年平均風速（1.7 m/s）的三分之一強。另外，新舊站年風向相符率小，僅有34.69%。城市化的進程對風速的影響是逐漸累加的，在風速時間分布上呈現逐年減小的趨勢[26]，阿克蘇市城市化進程已經有幾十年，舊站風速觀測值比新站的風速小很多，這將給利用風速資料進行大型工程項目前期評估帶來很大影響。如果用舊站近10 a或者5 a風速資料計算歷年平均值，將比空曠地帶觀測值小很多。因此，在使用風速資料時，建議用建站以來所有的長序列觀測資料、并且需要在工程所在地進行對比觀測，對舊站風速資料進行校正，確保大型工程建設的安全。

圖5 平均風速和相對濕度訂正前后對比

T檢驗結果顯示，1970年和1993年儀器更換沒有對風速資料造成影響，資料可以連續使用。2005年由人工觀測改為自動觀測，相對濕度未通過保證率為95%的T檢驗，不能連續使用；其余觀測資料均可以連續使用。1959年遷站相對濕度和平均風速未通過保證率為95%的T檢驗，不能連續使用，其它資料均可以連續使用。2016年遷站風速資料未通過顯著性檢驗，不能連續使用，其余觀測資料均可以連續使用。對資料斷點進行訂正，訂正后的長序列資料分布更為合理。

限于篇幅，本文只對臺站遷徙、儀器更換、觀測方式改變等因素對阿克蘇氣象站氣候資料的影響進行了檢測和訂正。對于城市化給氣候資料帶來的影響只進行了討論并未進行檢測訂正。將作為未來資料序列均一性分析檢測訂正的目標，留待下一次研究解決。

參考文獻：

[1] 李慶祥，劉小寧，張洪政，等.定點氣候序列的均一性研究[J].氣象科技，2003，31（1）：2-12.

[2] 王秋香，周昊楠，陳曉燕.單站資料均一性對本地氣候資料趨勢結果的影響[J].沙漠與綠州氣象，2010，4（4）：1-5.

[3] 張健，章新平，王曉云，等.北京地區氣溫多尺度分析和熱島效應[J].干旱區地理，2010，33（1）：51-58.

[4] 司鵬，李慶祥，軒春怡.城市化對北京氣溫變化的貢獻分析[J].自然災害學報，2009，18（4）：138-144.

[5] 周吳楠，陳曉燕，王秋香.昌吉站遷站對溫壓降水要素影響的分析[J].沙漠與綠州氣象，2010，4（5）：40-43.

[6] 王穎，劉小寧.自動站與人工觀測氣溫的對比分析[J].應用氣象學報，2002，13（6）：741-748.

[7] 任芝花，馮明農，張洪政，等.自動與人工觀測降雨量的差異及相關性[J].應用氣象學報，2007，18（3）：358-363.

[8] 苑躍，趙曉莉，王小蘭，等.自動與人工觀測風速和風向的差異分析[J].氣象，2011，37（4）：490-496.

[9] Peterson T C，Easterling D R，Karl T R，et al.Homogeneity adjustments of in situ atmospheric climate data：A review[J].JClimatol，1988，18：1493-1517.

當Κ為奇數時，則式(10)說明只有可以任意選取.不論哪種情況，式(9)中共含有Κ+1個任意實常數.當Κ≤-1時，齊次問題(8)在規定的解類中只有零解,所以問題(5)也只有零解.

[10] Hawkins D M，Point estimation of the parameters of a piecewise regression model[J].Appl Stat，1976，25：51-57.

[11] Olga E Pakhaliuk，Methods of testing the homogeneity of climatological time series of national hydrometeorological service of UKRAINE[C]∥The Fifth International Meeting on Stastical Climatology，1992：97-100.

[12] WMO.Data format and supporting documentation for WMO members to use when providing digital historical data for GCOS surface network sites to the national climatic data center[R]，1999.

[13] 翟盤茂.中國歷史探空資料中的一些過失誤差及偏差問題[J].氣象學報，1997，55（5）：563-572.

[14] 劉小寧.我國年平均風速的均一性檢驗[J].應用氣象學報，2000，11（2）：27-34.

[15] 王秋香，李慶祥，周昊楠，等.中國降水序列均一性研究及對比分析[J].氣象，2012，38（11）：1420-1428.

[16] 熊安元，朱燕君，任芝花，等.觀測儀器和百葉箱的變化對地面氣溫觀測值的影響及其原因分析 [J].氣象，2006，32（5）：35-40.

[17] 任芝花，涂滿紅，陳永清，等.玻璃鋼百葉箱與木制百葉箱內溫濕度測量的對比分析[J].氣象，2006，32（5）：35-40.

[18] 任芝花，馮明農，張洪政.自動與人工觀測降雨量的差異及相關性[J].應用氣象學報，2008，18（3）：359-363.

[19] 苑躍，趙曉莉，王小蘭.相對濕度自動與人工觀測的差異分析[J].氣象，2010，36（2）：102-108.

[20] 徐德源.新疆農業氣候資資源及其區劃[M].北京：氣象科學出版社，1989：304-306.

[21] 王秋香，張春良，胡義成，等.塔里木河流域內氣候要素變化的非均衡性及其成因分析 [J].中國農業氣象，2013，34（3）：257-263.

[22] 魏鳳英.現代氣候統計診斷與預測技術[M].北京：氣象科學出版社，2000：27-28.

[23] 曹麗娟，肖蘇君.內蒙古自動站與人工觀測數據差異對比分析[J].氣象與環境學報，2010，26（5）：64-68.

[24] 唐少霞，趙從舉，畢華，等.城市發展對城市氣候環境影響分析[J].經濟地理，2010，30（10）：1647-1652.

[25] 新疆維吾爾自治區統計局.新疆五十年[M].北京：中國統計出版社，2005：524-525.

[26] 張志斌、楊瑩、張小平，等.我國西南地區風速變化及其影響因素[J].生態學報，2014，34（2）：471-481.