由最高最低气温求算的平均气温对我国年平均气温序列影响
由最高最低气温求算的平均气温对我国年
平均气温序列影响
第18卷2期
2007年4月
应用气象
JOURNALOFAPPLIEDMETEOROLOGICALSCIENCE V01.18.No.2
Apri12007
由最高最低气温求算的平均气温对我国年
平均气温序列影响
唐国利)2).丁一汇
'(国家气候中心中国气象局气候研究开放实验室,北京100081) '(中国科学院大气物理研究所,北京100029)'(中国科学院研究生院,北京100039) 摘要
针对研究全国近百年平均气温长期变化的实际需要,利用603个测站1961--2002年气温观测资料,比较分析
了最高最低平均气温距平序列和4次观测记录平均气温距平序列的差异,讨论了最高,最低气温变化趋势.结果
表明:两种统计方法得到的平均气温距平序列及增温速率的差异均不明显,在一定条件下两者可以互相替换.此
外,最高,最低气温变化普遍存在不对称现象,且可分为4种类型,这种不对称性对平均气温变化速率并没有明确
一
致的影响.
关键词:气温序列;最高最低气温;平均气温求算方法
引言
当前正在经历的全球气候变暖是一个国内外各
界都非常关注的热点问题.在与此相关并具有重要 意义的气候变化
研究中,分析全球和区域的气 候变化事实并给出相应的温度变化率是一项非常重 要的基础性课题.对于近百年来的全球地面温度变 化来说,IPCC第三次评估
给出了全球平均温度 大约上升了0.6?0.2?的估计1J,这反映出全球气 候变暖的趋势和程度.对于研究区域性的变化问题 譬如中国的气候变化来说,分析器测时期的温度变
化并给出相应的变化速率也具有同样的重要性.在目前国内的相关研究工作中,基础资料大多直接采 用载于气象报表的平均温度资料.这样做,对于分 析近40余年的温度变化来说是恰当的,但是如果研 究近百年的变化则会在序列均一性上出现比较严重 的问题.这是由于我国解放前的气温观测资料纷繁 复杂,情况多样,例如仅观测时次就达20余种,加上 观测时制变化和平均气温统计方法不统一等因素, 导致资料序列存在严重的非均一性.这种非均一性 一
方面大量存在于1950年以前的资料序列中,同时 还造成解放前后气温序列的可比性差,严重影响到 我国百年气温序列的整体质量.这也一直是困扰器 测时期温度变化研究的主要问题之一.为了适应气 候变化研究的不断深入和发展,满足国家和社会的 需要,提高全国平均气温序列的准确度和可信度自 然就成为一个迫切需要解决的问题.所幸的是,在 我国长期器测记录中,最高和最低温度一般是比较 完整的,因而可以利用这部分资料作为解决上述问 题的一条新途径.通过最高最低气温求算平均气温 并在此基础上计算新的我国地面平均气温序列及新
的增温估计值,借此方法可以消除产生上述非均一 性的根源,避免由此产生的误差,从而可在很大程度 上改善我国地面气温序列的均一性.文献[2]已在 这方面做了初步尝试.然而采用这种平均气温求算 方法得到的结果与通常采用的平均气温及其区域平 均距平序列是否存在差异或明显差异?而且根据以 往的研究,最高,最低气温的变化存在非对称性J, 那么这种非对称性是否会对新的平均气温序列产生 影响?是否会影响对温度变化率的估计?这些问题 都需要通过相关研究予以回答.同时这些问题对研 *国家"十五"科技攻关项目"全球与中国气候变化的检测和预测"(2001BA611B-01)
和中国气象局气候研究开放实验室开放基金课题共 同资助.
2005—11—11收到,2006—07—14收到再改稿.
188应用气象18卷
究我国近百年来的温度变化也具有十分重要的现实 意义.
计算平均气温的方法有许多种,例如3次观测 平均,4次观测平均,8次观测平均,24次观测平均 和最高最低记录平均等等.按照我国气象部门现行 的地面气象观测
的规定,国家基准站和基本站 日平均气温的求算须根据北京时间02:o0,08:00,
14:00,20:00共4次定时观测的温度记录计算平均 值.这就是目前我国气象业务和科研工作中普遍采 用的平均气温.统计事实表明,不同计算方法所得 平均气温之间存在着一定差异.就最高最低气温统
次观测记录的平均气温而 计得到的平均气温与4
言,Miller_3曾指出,最高最低平均得到的平均气温
普遍高于定时观测得到的平均气温.叶芝菡等_4曾 利用全国8个气象站的温度观测资料对两种平均气 温的差异进行了比较,认为两者差异显着,但基本无 年际间的变化.为了进一步验证全国的情况,本研 究利用603个测站的观测资料按最高最低气温平均 得到新的年平均气温并与4次观测平均气温比较后 发现,虽然两种平均气温的差值正负皆有,但无论从 站点数量还是出现年份看,正差值都占绝对优势. 按30年的平均气温比较,全国除个别站4次观测平 均值高于最高最低平均值以外,其余绝大部分站最 高最低平均值均高于4次观测平均值,其偏差范围 在一0.13,1.77?之间,全国平均偏高0.57?. 然而,由于研究和关注的重点是我国气温的变化特 征及估计气温变化速率,而这种变化可由气温距平 反映出来,由此便有可能减小或消除上述偏差可能 产生的影响.本文主要针对全国平均最高最低平均 气温距平序列与4次观测平均气温距平序列及相应 的温度变化速率进行对比分析.同时,也对全国最 高,最低气温变化趋势的一些特点进行了分析和讨 论.
1资料和方法
气温观测资料由国家气象信息中心气象资料室 整编并提供.为了确保可比性,首先按照序列长度 一
致的原则,取603个气象站1961--2002年的逐月 平均气温,平均最高气温和平均最低气温资料.除 其中的
4次观测平均气温外,又由月平均最高, 最低气温计算月平均气温,进而分别得到两种计算 方法下的年平均气温.本文主要针对上述两种年平
均气温进行分析.
为了叙述方便,文中将4次观测记录平均得到的 平均气温记为T4;最高,最低气温平均得到的平均气 温记为Tmn;平均最高气温记为Tm;平均最低气温记 为丁.相应的气温变化速率在上述符号的下标处加 英文小写字母r表示,如T4T肿,T和等. 在估计温度的变化速率时,以一元线性方程对 原序列y进行拟合,即
:a+bt(1)
其回归系数b反映了气温的趋势变化,即 6=d
t
(2)
式(1)和(2)中t表示时间,b表示气温变化速率,b ×10表示气温每10年的变化.
在计算全国平均气温序列时,首先对各测站气 温做距平化处理,其中气候参考值取1971--2000年 的平均值.然后分别采用算术平均和按纬度面积加 权平均的方法,得到两个全国平均气温距平序列 (以下的全国平均气温序列均指距平序列). 2T与丁4序列及其变化速率的比较
对于气候变化研究来说,关注的重点主要是气 温的年际,年代际变化以及某一时期的变化趋势. 虽然丁普遍高于T4,但是经过距平化处理和区域 平均之后所得到的T序列却未必如此;那么解答 它与T序列的差异如何以及是否适用等问题是本 研究的主要目的之一.因此就需要对两种全国平均
从而确定丁序列的适用 气温序列进行对比分析,
性.这里,两个平均序列变化速率的差值可被看作
一
随机变量,当取不同数量的测站时,相应的区域平 均序列变化速率的差值也会发生一定变化.因此, 需要首先分析差值的分布及其取值区间问题.分别 计算603个测站丁和丁4的变化速率及其差值,绘 制全国分布图(图略)可见,T和T变化趋势的全 国分布大体一致;两者变化速率差值的空间分布整 体上比较散乱,没有表现出明显的规律性.经统计, 差值>to的站点数略多,为336个,差值<0的站点为 267个,分别占总站数的55.7%和44.3%.差值范围 在一0.1696?/10a,0.1371?/10a之间,平均为 0.0067?/10a.其中,气温变化速率差值的全国平均 值由式(3)计算.
1—1—
AT:1(T—T4)=-=『1?T(3)
2期唐国利等:由最高最低气温求算的平均气温对我国年平均气温序列影响189
式(3)中,i表示测站序号,为测站总数.
由简单的数学推导可知,可以通过分析参加统 计的所有站点差值的平均值来估计全国平均序列气 温变化速率的差值及其置信区间.即估计两个全国 平均序列变化速率的总体差异实际上可以转化为估 计多站点平均差值的取值区间问题,也就是温度变 化速率平均差值的区间估计.
设X为服从正态分布的随机变量,根据概率统 计理论,其数学期望E(X)的置信区间为
其中为样本平均值,为样本标准差,为样本容 量,是t分布的临界值.运用上式,不仅可以估计 服从正态分布的随机变量期望的区间,而且当样本
容量相当大时,也可对任意分布的随机变量的 E(X)进行比较准的估计.这是因为,根据概率论 中的中心极限定理,无论X是怎样的随机变量,只 要充分大,就可认为随机变量
__(4)——=L斗,
7?
遵从标准正态分布.因此,当站点数量较多(通常大 于50)时,无须考虑变化速率差值的具体分布形态就 可对其期望进行估计.就待解决的实际问题而言,当 测站数取603时,两种统计方法得到的温度变化速率 差值平均值95%的置信区间为[0.0036?/10a, 0.0098?/10a].对于更多或更少的站点来说,也可 用同样的方法得到相应的取值区间.考虑站点数量 相对较少的情况,随机抽取10,20,30和40个站点,经 计算偏度和峰度在信度取a=0.05的标准下,变化速 率的差值均近似服从正态分布.以10个站点的情况 为例,平均值95%的置信区间为[一0.0166?/10a, 0.0360?/10a].假设由此推算到100年,当测站数 分别取603和10时,由两种统计方法得到的气温变 化速率差值的取值范围分别为0.036~0.098?/lOOa 和一0.166,0.360?/lOOa,可见前者的差异仍然非 常小,而后者的差异稍大一些.
计算区域平均序列时,通常视具体情况来决定 采用算术平均或面积加权平均等统计方法.为了便 于比较,这里分别应用上述两种方法计算603站的 两种(T4和T)全国平均气温距平序列.其气温 变化速率及差值见表1.从中可见,由第一种方法 得到的T和T序列给出的全国平均增温率比第 二种方法大约低0.034?/10a左右,这反映了不同
区域平均方法的影响.非常明显的是,虽然两种区 域平均方法得出的增温速率存在一定差异,但T 序列和T序列增温速率的差值却十分接近,分别 为0.0065?/lOa和0.0067?/10a.可见,无论采 用哪种区域平均方法,由T序列得出的全国气温 变化速率与T序列的差异均很小.这种差值比增 温速率本身低两个数量级,相对偏差仅2.5%左右. 另据前例可知,即使仅取10个测站求取平均值时, T与T变化速率的差异仍然比增温速率的估计 值小1个数量级.
表1两种平均气温的平均变化速率及差值《单位:?/lOa)
Table1Thechangeratesandtheirdifferenc~oftwokinds
ofmeantemperaturesinChina《unit:~/lOa) 因此,可以认为两者的差异不明显并且与区域 平均方法无关.即从气温变化率的角度来看,在一 定条件下以全国平均T序列代替T序列不会对 温度变化速率的估计值产生明显影响.也就是说, 对于研究和估计全国平均气温变化来说,只要保证 一
定的测站数量,则以T得到的结果与T4十分接 近.另一方面,如果从全国平均序列本身看也会得 到相似的结果.事实上,虽然T高于T4,但是 T距平序列的数值以及年际变化和年代际变化与 T距平序列均没有明显差异,两者的相关系数高达 0.999,图1也直观地表明了这一点.因此,可以在 .
\//
年份
图11961--2002年全国平均T,(实线)和
T(虚线)距平曲线
Fig.1AverageTm~(solidline)andT4(dashedline)
anomaliesinChinaduring1961--2002
\赠
190应用气象18卷
相当高的精度下用T序列代替T序列.
3关于最高最低气温变化趋势的一些讨论 观测事实表明,近100年和近50年来的全球气 候变暖,最低气温和最高气温的变化并不同步.最 突出的表现是近50年来最低气温增温速率明显高 于最高气温.据IPCC第三次评估报告_lJ给出的数 据,自20世纪50年代以来,全球陆地有资料地区最 低气温的增温幅度约为最高气温增温幅度的2倍. 这就是一般所说的最高,最低气温增温的不对称性, 这种现象
近几十年的气候变暖过程中夜间的增 温贡献更大.由此容易从直观上认为,因这种不对 称性的影响,利用最高最低气温得到的平均气温序 列,其增温速率必然会高于T序列的增温速率. 那么实际情况是否一定如此呢?下面就我国近40 年来最高,最低气温变化趋势的一些特点及上述问 题进行分析和讨论.
从全国平均来看,1961--2002年间最高气温T 约升高0.81?,最低气温T约升高1.63?,后者增 温幅度约为前者的2.01倍,这与全球陆地平均状况 相当接近.分别绘制全国平均T和T距平曲线 (图2)并仔细分析其变化特点后发现,在20世纪70 年代中期以前,T与T的较差相对较大,且两者呈 相反的变化趋势,分别为下降和上升.此后,T与
T的较差变小,且两者均呈上升趋势,T的增温速 率略高于T,两者的速率差异明显小于前一阶段(见 表2).这种T与T在前后两段的较差及变化速 率的差异,反映在全时段的增温率上,就表现为丁 增温率远高于T.这说明,近40年来的T.明显 高于T除与后期增温率的差异有一定关联外,前 期的较差偏大也是一个重要原因.为了进一步说明平 均温度变化是否受到这种变化的影响,将序列以1981 和1982年为界划分为前后两段.从表2可以看到, 1961--1981年期间,T的上升速率明显高于T,这 说明平均温度升高主要是由T上升引起的,这一时 期T的增温幅度比T4高0.04?;但1982—2002 年,T与T的变化速率十分接近,两者近乎同步上 升,而该时期T的增温幅度仍比T4高0.038?. 这从另一侧面说明,T与T的变化对T序列变 化率的影响具有一定的复杂性.
一
0.50
—
O.75
-
1.00
一
1.25
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;一一,
/
l96ol965l97o1975l9踟l9851990l995舢2005 年份
图21961--2002年全国平均T(实线)
和T(虚线)距平曲线
Fig.2AverageTm(solidline)andTn(dashedline)
anomaliesinChinaduring1961--2002
表2全国平均最高,最低气温的变化速率(单位:?/10a) Table2ThechangeratesofmaximumandminimumairtemperatureinChina(unit:?/lOa)
对于全国各测站的变化趋势来说,可以根据最
高,最低气温变化速率的组合情况,将其划分为4种 类型(表3).其中I型的最高,最低气温均呈上升
趋势,此型内又可依据T与T的相对大小分为两
种情况.全国属于这种类型的约占84%;U型的最 高,最低气温变化趋势相反,即丁下降,T上升,
这种类型约占12%;?型的最高,最低气温变化趋 势也相反,但T上升,T.下降;出现最少的是?
型,即最高,最低气温均呈下降趋势.后两种类型所 占比例极小,两者相加不足4%.由此可见,最高,
最低气温的非对称性变化是一种普遍现象,最高,最 低气温变化趋势的不同组合与?丁(最高最低气温 求算所得平均气温增温速率与4次观测平均气温增 温速率间的差值)之间没有明确一致的对应关系. 例如,同样属于I型,在T,T均大于0且T> T的情况下,虽然有247站的?T大于0,但同时
仍有174站的?T<0.这表明,最低气温增温速
度快于最高气温的事实并不意味着T的增温速率 ?;Q??
ll0OOOO
\赠
2期唐国利等:由最高最低气温求算的平均气温对我国年平均气温序列影响191
必然会高于T的增温速率.因此,综合考虑全国
平均和各测站的情况后可以认为并不能确定T与
T的不对称性变化对平均气温增温速率有明确一
致的影响.
表3最高,最低气温变化趋势的组合类型及T与T4的比较 Table3Thetypesofmaximumandminimumairtemperaturechangetrendsand
thecomparisonbetweenTmrandT4r 4结论与讨论
1)就区域平均气温序列而言,分别以最高最低
气温平均和4次观测记录平均所得到的气温序列, 其长期变化趋势以及其年际变化和年代际变化均没 有明显差异,两者的气温变化速率差异也很小.因
此对于研究和估计全国平均气温变化来说,只要保
证一定的测站数量,就可以在相当高的精度下用
丁序列代替T序列,因而全国平均丁序列及其
增温率是可信的.
2)近40年来,全国平均最高,最低气温存在明
显的非对称性变化,后者增温幅度约为前者的2倍
多.这与前期的差值大有很大关系.从全国各测站
的变化来看,最高最低气温的非对称性变化是一种
普遍现象,但存在4种类型.同时,观测事实也表明
最低气温增温速度快于最高气温并不意味着T的
增温速率必然高于T的增温速率,也就是说并不
能确定最高气温与最低气温的不对称性变化对平均 气温变化速率有明确一致的影响.
参考文献
[1]HoughtonJT,DingY,GriggsDJ,eta1.ClimateChange
2001:TheScientificBasis.Cambridge:ThePressSyndicateof
CambridgeUniversity.2001:1-881.
[2]唐国利,任国玉.近百年中国地表气温变化趋势的再分析.
气候与环境研究,2005,10(4):792—798.
[3]MillerAA.Climatology.London:Methuen&COLTD,1950.
[4]叶芝菡,谢云,刘宝元.日平均气温的两种计算方法比较.北
京师范大学(自然科学版),2002,38(3):421—426.
[5]JonesPD,HulmeM.Calculatingregionalclimatictimeseriesfor
temperatureandprecipitation:methodsandillustrations./ntJ
Clirnatol,1996,16:361-377.
192应用气象18卷
ImpactsoftheAverageAirTemperatureDerivedfromMaximumandMinimum
TemperaturesonAnnualMeanAirTemperaturesSeriesofChina
TangGuoli)).)DingYihui)
'(LaboratoryforClimateStudies,NationalClimateCenter,CMA,Beijing100081) '(InstituteofAtmosphericPhysics,ChineseAcademyofSciences,Beijing100029) .'(GraduateUniversity,ChineseAcademyofSciences,Beijing100039)
Abstract
Theglobalwarmingisoneofthefocusestowhichgreatlyattentionarepaidbyscholars,officialsandthe
publicintheworld.Andtheglobalorregionalsurfaceairtemperaturechangingtrendisakeyissueintheeli—
matechangedetectionandresearch.Themeantemperaturedatawhicharederivedfromthe4一timeobservations
perdayaregenerallyadoptedintheresearchonclimatechangeinChina.Butforthepurposeofstudyingthe
long—
termmeanairtemperaturesinthelast100yearsinChina,becausetheobservationtimeisdifferentand
complicated,theobservationtimesystemsarenotunifiedandthestatisticalmethodsforthemeantemperature
areinconsistent.severeinhomogeneityexistsinthemonthlymeantemperaturedatabefore1950.aresult,
theinhomogeneityofthedatabringsdownthereliabilityofthesurfaceairtemperatureseries,thushasinflu—
encesonboththeconnectionofairtemperatureseriesofdifferentperiodsandtheestimateofthelong--termtem--
peraturechangetrend.EspeciallyitwillseverelyaffectthequalityofChina'slast100一
yearairtemperaturese—
ties.Afeasiblewaytoovercomethisproblemistore—
calculatethemeantemperaturebasedontheaverageof
maximumandminimumtemperaturesandformChina'ssurfaceairtemperatureseriesandtheestimationof
warmingextentfromit.Itsadvantageishighlyobvious.Usingthismethod,thecauseoftheabove—mentioned
inhomogeneitycanbeeliminatedandtherelevanterrorwithitcanalsobeavoided.Accordingly,thehomogene—
ityandqualityofChina'ssurfaceairtemperatureseriescanbeimprovedgreatly.However,itwillbringsome
auestionsasfoUows:Dothedifferences(orobviousdifferences)betweentheresults(includingthemeanair
temperatureanditsanomalyseriesofregionalaverage)derivedfromthetwodifferentstatisticalmethodsexist?
Andthemaximumandtheminimumairtemperaturechangeshaveobviousdissymmetryphenomena,whichhave
beenfoundinpreviousresearches.Dothedissymmetricalchangesaffectnewmeanairtemperatureseriesandthe
accuracyoftheestimateoftheairtemperaturechangerateoverChina?Toanswerthesequestions,andsatisfy
thepracticalneedinresearchesonthelong—
termsurfaceairtemperaturechangeinthelast100yearsinChina,
usingairtemperaturedataof603stationsduring1961--2002,thedifferencesbetweenthetwokindsofmeanair
temperatureanomalyseries.averagedfromthemaximumandtheminimumtemperaturesandthe4一timeobser—
vationsrespectively,arecomparedandexamined,also,themaximumandtheminimumtemperaturechange
trendsarediscussedforresearchingtheirimpactsonthelong—
termannualmeanairtemperatureseriesoverChi—
na.Theresultsshowthattherearenoremarkabledifferencesbetweenthetwokindsofmeantemperature
anomalyseriesobtainedseparatelybymeansofdifferentapproachesandbetweentheirtemperaturechangerates.
Theycanbereplacedbyeachotherundercertainconditions.Inaddition,thedissymmetricalphenomenaofthe
maximumandtheminimumairtemperaturechangesareubiquitousinChina.Andtheymaybeclassifiedinto
fourtypesaccordingtothefeaturesofthetemperaturechanges.However,theimpactsofdissymmetryonthe
meanairtemperaturechangeratesareuncertain.
Keywords:airtemperatureseries;maximumandminimumtemperatures;calculationsofmeanairtemperature