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2.3 近50a气候资料选取及处理

自20世纪50年代以来,在所选区域内气象观测站的数量大幅度提高,观测仪器和方法同时更为规范和统一,获取数据的质量和数量得到保证,使对气温和降水的序列变化和区域分布能有更为客观的分析。辽宁、吉林、黑龙江三省及内蒙古东部范围内所有气象站共计120个,为提高数据的准确性和分析结果的可信性,使用原始观测数据经过了两步筛选:一是各站建站年代参差不齐,本着使所建时间序列尽可能长、入选站点尽可能多的原则,选取1959年及以前建站的站点。排除1960年及更晚建站的测站,共入选93个,剔除27个,降水分析使用资料即为这93个站资料;二是在进行气温分析时尽可能减少城市热岛效应的影响,去掉城市常住人口≥50万人的气象观测站,共剔除19个,剩余74个气象站,作为气温分析资料。

在进行一些研究中,需要序列延长到1951年,已被选用的测站中,也有少部分站点的起始观测年稍晚,首先需对这几年做序列延长的工作;还有一些测站时间序列中间存在偶然缺测现象,对缺测年资料也要进行插补。对于观测年代不够长、缺测等资料的插补采取以下方法:

对缺测站与基准站年降水量进行相关分析,从中选出相关最好的基准站作为标准站,然后建立缺测站和标准站的一元回归方程,从而对缺测站缺测的资料进行时间序列上的插补。

气温和降水采取同样的插补方法。气温的一致性较好,插补值的代表性也较好,不再赘述。在这里给出几个局地性较强、变化更为复杂的降水资料的插补检验个例,对这一过程进行说明。

例1:利用1956—2002年47a的降水资料建立了辽宁兴城站年平均降水量与绥中站年平均降水量的回归方程:

y =0.95.616 +5.47.946 x

两序列相关系数为0.88,经检验达极显著标准,通过了99%的显著性检验( n =47, r =0.46),所以回归方程是有效的。为了验证上述回归插补的可靠性,将未经插补的降水量序列,与插补后的时间序列进行比较,发现两者的趋势吻合得很好,两者差值仅为0.2mm,异常年份对应的也较好。由此说明上述插补数据是基本可信的。同时,可以发现绥中和兴城两站距离近,地形一致,都为平原结构(图2.3.1)。

图2.3.1 绥中站降水资料插补前、插补后的时间序列

例2:同样利用与内蒙古开鲁站年平均降水量相关最好(相关系数为0.99),距离最近的吉林通辽站1951—2002年年平均降水量对开鲁站缺测的年份进行时间插补。利用1953—2002年50a的降水资料建立了通辽站年平均降水量与开鲁站年平均降水量的回归方程:

y =0.99.275-3.91.056 x

相关系数为0.99,经检验达极显著标准,通过了99%的显著性检验( n =50, r =0.44),所以回归方程是有效的。为了验证上述回归插补的可靠性,将未经插补的降水量序列,与插补后的时间序列进行比较,发现除20世纪80年代中后期外,其他时段两者的趋势吻合较好,两时间序列差值为0.3mm。由此说明,上述插补得到的51~52数据是基本可信的。同时,可以发现开鲁和通辽两站距离虽然较近,但是前者位于西辽河的北岸,后者位于西辽河的南岸,这种差异可能是造成两者虽然相关系数显著,但插值效果不是很好的原因(图2.3.2)。

图2.3.2 开鲁站降水资料插补前、插补后的时间序列

例3:利用黑龙江牡丹江站1951—2002年年平均降水量对绥芬河站1951年、1952年缺测的资料进行插补。1953—2002年50a牡丹江站年平均降水量与绥芬河站年平均降水量的回归方程:

y =0.99.058+1.96.025 x

两者的相关系数为0.78,为了验证上述回归插补的可靠性,将未经插补的降水量序列,与插补后的时间序列进行比较,发现两者的趋势吻合得很好,两者差值仅为0.2mm,异常年份对应得也较好(图2.3.3)。

图2.3.3 绥芬河站降水资料插补前、插补后的时间序列

例4:用章党1951—2002年年平均降水量对清源1957—2002年的年平均降水量插补至1951年。两者的相关系数为0.77,通过了99%的显著性检验。回归方程为:

y =0.79.459+13.31.811 x

未经插补的降水量序列,与插补后的时间序列进行比较,两者的趋势吻合得较好,两者差值为1.0mm,由此说明上述插补数据是基本可信的。

图2.3.4 清源站降水资料插补前、插补后的时间序列

例5:利用黑龙江佳木斯站1951—2002年年平均降水量对依兰站1959—2002年的年平均降水量插补至1951年。两者的相关系数为0.87,通过了99%的显著性检验。回归方程为:

y = 0.97.891 +3.90.473 x

未经插补的降水量序列,与插补后的时间序列进行比较,两者的趋势吻合得较好,两者差值为0.9mm。

图2.3.5 依兰站降水资料插补前、插补后的时间序列

例6:利用黑龙江佳木斯站1951—2002年年平均降水量对鹤岗站1956—2002年的年平均降水量插补至1951年。两者的相关系数为0.81,通过了99%的显著性检验。回归方程为:

y =1.02.661+6.26.094 x

未经插补的降水量序列,与插补后的时间序列进行比较,两者时间序列对应关系较好,两者差值为0.9mm。

图2.3.6 鹤岗站降水资料插补前、插补后的时间序列

例7:利用与索伦年平均降水量相关最好(相关系数为0.76)的内蒙古乌兰哈特站1951—2002年的年平均降水量对索伦站1958—2002年的年平均降水量中20世纪50年代缺测的平均降水量进行时间插补,两站的回归方程为:

y =0.68.899+14.42.530 x

由索伦年平均降水量插补前和插补后的时间序列进行对比分析,发现两者趋势基本一致,但是个别年份,特别是异常年份对应不好,普查两者的地理分布发现,索伦位于大兴安岭山地上,受山地局地气候影响显著,而乌兰浩特位于湿润的沼泽湿地附近,受湿地气候影响显著。故两者虽然距离较近,但是有各自的局地特征,插补数据有较大的误差。

图2.3.7 索伦站降水资料插补前、插补后的时间序列

结论:地理特征相似,相关性最好,距离较近的两站插值误差小,效果好;即使相关好,但距离较远,插值效果较差,误差也较大;试验证明,对于局地性强,年际变化大的降水,最大相关和一元回归方法是能够比较好地完成东北地区降水资料的插补,采用该方法对缺测气温和降水气候资料进行时间序列的插补延长是完全可行的。据此,本书作者采用这种最大相关和一元回归方法建立了较为完整的东北地区近50a气候资料集,作为进行进一步气候变化分析的基本数据。 pNGpsDeplimfX4KhL8jMtN78Eoh3eil+uUQSqJNJyS0NTnaB4wk1pNT1n+vYojiD

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