三亚站气温序列非均一性检验订正及其变化特征分析_方勉.pdf

2023 年 2 月 热 带 农 业 科 学热 带 农 业 科 学 第 43 卷第 2 期 Feb.2023 CHINESE JOURNAL OF TROPICAL AGRICULTURE Vol.43,No.2 收稿日期 2022-07-07；修回日期 2022-09-08 基金项目 海南省气象局业务提升项目（No.hnqxSJ202127）。第一作者 方勉（1988），男，硕士，工程师，研究方向为综合气象观测及资料分析，E-mail：。通讯作者 吴慧（1970），女，硕士，正高级工程师，研究方向为气候诊断分析和预测，E-mail：。三亚站气温序列非均一性检验订正及其 变化特征分析 方勉1,2 吴慧2,3 马凤娓1,2 张日晶1,2 刘经山1,2（1.海南省三亚市气象局 海南三亚 572000；2.海南省南海气象防灾减灾重点实验室 海南海口 570203；3.海南省气候中心 海南海口 570203）摘 要 利用 RHtestsV4 软件包中的 PMF 方法对三亚国家基本气象站 19592020 年的逐月气温序列进行均一性检验，结果显示，气温序列存在非均一性。月平均气温和月平均最高气温序列突变主要是由迁站引起，月平均最低气温序列的不连续受观测时次变更和迁站共同影响。对于观测时次变更引起的突变选用 QM 订正法进行订正；对于迁站引起的突变，采用高度订正法将迁站后的气温序列订正到迁站前同高度。通过订正得到三亚国家基本气象站均一化的月气温序列，对订正结果进行趋势分析，结果表明：19592020 年三亚年平均气温、年平均最高气温和最低气温均呈增温趋势，增温幅度分别为 0.27、0.24 和 0.46/10a，其中，年平均最低气温的增温趋势最强；月平均气温、月平均最低气温序列在不同月份均呈显著性增温趋势，冬季的增温趋势强于夏季，月平均最高气温在夏季的增温趋势强于其他季节。本研究结论有利于气候资料持续应用，也为今后气候变化、气候预测等相关科研提供参考依据。关键词 气温；台站迁移；均一性检验；RHtest；订正方法 中图分类号 P468.021 文献标识码 A DOI:10.12008/j.issn.1009-2196.2023.02.016 Comparison Characteristics and Inhomogeneity Adjustments of Surface Air Temperature Series for Sanya Meteorological Station FANG Mian1,2 WU Hui2,3 MA Fengwei1,2 ZHANG Rijing1,2 LIU Jingshan1,2(1.Sanya Meteorological Bureau of Hainan Province,Sanya,Hainan 572000,China;2.Key Laboratory of South China Sea Meteorological Disaster Prevention and Mitigation of Hainan Province,Haikou,Hainan 570203,China;3.Hainan Province Climate Center,Haikou,Hainan 570203,China)Abstract With the historical information of Sanyas basic meteorological observing-station,using the software package of RHtests V4,the homogeneity of the surface air temperature data from 1959 to 2020 in Sanya was tested.Results indicated that the location change of the meteorological station was the main factor causing the inhomogeneity of the surface air temperature series.Also,the observation time change impacted on continuity of the temperature series.Quantile-Matching(QM)adjust-ments and the height correction method were used to correct the discontinuities of the temperature series.The results of the adjusted surface air temperature series showed that the annual average temperature,annual average maximum,and annual average minimum temperature increased by 0.27,0.24,and 0.46/10yr,respectively,from 1959 to 2020.The monthly aver-age temperature and monthly average minimum temperature also showed significant warming trends in various months,espe-cially in winter.The increasing trend of monthly average maximum temperature in summer was higher than in other seasons.The findings of this study are beneficial to the continued application of climate data and provide a reference for future scien-tific research on climate change and climate prediction.Keywords surface air temperature;location change of meteorological station;homogeneity test;RHtest;correction method 开展气候变化分析的前提是有长期可靠的气象观测数据，但是由于台站迁移、观测规范变更、观测时次调整、局地观测环境变迁等因素影响，气候资料序列呈非均一性，进而掩盖真实的气候变化信息，使气候序列不能真实地反映气候演变规律1。因此，检验气候序列的非均一性并对断点进行订正，建立相对均一连续的气候序列对气候趋势研究至关重要。国内外许多学者对气候资 方勉 等 三亚站气温序列非均一性检验订正及其变化特征分析 -111-料的均一性检验和订正等方面进行了大量的研究试验工作，并取得了众多研究成果。早期，Kohler2利用绘制订正站和参证站的累积图，主观判断资料的非均一性。Alexandersson3、Solow 等4相继发展和建立了标准正态均一性检验方法SNHT（Standard Normal Homogeneity Test）、二位相回归检验法TPR(Two-Phase Regression)，并将该方 法 应 用 于 气 候 数 据 的 连 续 性 检 验。Szentimrey5、Wang6发展的 MASH、RHtest 均一性检验方法是目前较为成熟且广为应用的方法。国内学者在气象数据均一化和订正方面也陆续开展研究和尝试。赵美艳等7利用 RHtest 和 MASH两种方法检测出重庆地区气温序列非均一性的原因主要是由迁站引起，但观测站周边环境改变、观测设备的更换以及自动站的业务化运行也有影响。胡义成等8对高空温度资料均一性检验和订正过程进行研究发现，台站位置变动、观测仪器更换和辐射误差订正方法的改变等均会引起数据的不连续，同时指出，在订正过程中要充分考虑原始观测序列的缺测率。刘佳等9发现，SNHT和 TPR 方法易检测出序列前部和后部的断点，Pettitt 方法对序列中部断点较为敏感，MASH 对序列各部的断点均较为敏感，并提出在气候资料的均一性检验中采用多种检验方法相结合，有助于气候资料在区域气候变化研究中的有效利用。气候变化，尤其是气温上升导致的变暖问题一直是气候学研究的重点。在全球变暖的大背景下，我国平均气温变化与全球平均气温变化趋势基本一致，但在时空分布上又呈现出区域性差异10。最新研究表明：1900 年以来中国气温升高平均趋势为 1.31.7/100a，这一结论远高于早期的评估结果（0.50.8/100a）11，而近 60 年来，中国平均气温增温速率平均为 2.78/100a。就不同区域而言，北方地区升温幅度大于南方地区，青藏高原大于同纬度的亚热带区域12。三亚作为一个快速发展的热带滨海城市，其优越的气候资源每年吸引大量游客前来观光游玩。随着城市的发展，由于气象观测环境及业务发展需求发生变化，原址观测环境已经达不到要求。为确保气象数据的连续性，2009 年 1 月 1 日,三亚国家基本气象站（简称三亚站）由原河东路迁至六道岭。由于站址的变迁，观测场周边环境的变化，气象要素也随之改变，但关于三亚气候变化的研究并未涉及三亚站迁站带来的问题，也没有对三亚国家基本站气象资料做过迁站前后观测数据的均一性检验及订正。本文在收集三亚站迁站前后元数据及缺少对比观测资料的情形下，利用 PMF 方法对三亚站 19592020 年的年/月平均、最低和最高气温序列进行均一性检验，采用QM 方法、高度订正法对气温突变点进行订正，得到三亚市相对均一性的气温序列，并利用订正后的气温长序列分析三亚市气温变化趋势特点。该研究对于揭示三亚市气温的真实变化具有重要的现实意义，为工程设计、城市规划、气候预测等提供科学依据，为公共气象服务提供的气象信息也更加真实可靠。1 数据和方法 1.1 数据来源 采用海南省气象信息中心资料室收集整理的三亚市国家基本气象站 19592020 年逐月气温（平均、最高、最低）资料及三亚站的台站历史沿革资料。该气温序列由两部分组成，1959 年 1月至 2008 年 12 月观测数据采集于迁站前的河东路，2009 年 1 月至 2020 年 12 月观测数据采集于迁站后的六道岭。另外，由于迁站后原址缺少平行观测数据，故选取原址周边区域自动站观测的气温数据与迁站后的气温数据进行统计分析。三亚区域自动站于 2008 年后开始建设，刚好与迁站后观测站保持了同步气象观测。区域自动站选取原则：选取2009年 1 月起气温资料较为完整、距离原址观测站较近、地理环境相似、数据通过均一性检验的站点。最终选取玫瑰谷、白鹭公园观测站作为参考站，对三亚站的月气温序列进行订正。三亚站及参考站点基本信息和相关系数见表 1。表 1 三亚站与参考站基本信息和相关系数 站名 变动情况经度/E 纬度/N 海拔/m 相关系数(20092020 年)迁址前 109311814 6.0 三亚站迁址后 109351813 419.4 玫瑰谷无 109351814 12.0 0.989 9 白鹭公园无 109301814 6.0 0.992 3 2023 年 2 月 热带农业科学 第 43 卷第 2 期 -112-为了保持与历史资料的一致，月均值选取 02、08、14 和 20 时这 4 个时次观测数据的平均值，且选用的资料均已进行了质量控制，对于参考站资料缺测问题，选用与其相关性较高的邻近台站数据进行一元线性回归拟合，进而对缺测数据进行插补。1.2 方法 1.2.1 均一性检验 选用 RHtestsV4 软件包对三亚市 19592020