《百年长度观测序列构建方法 气温》.docx

ICS07.060CCSA47QX中华人民共和国气象行业标准QX/TXXXXX-XXXX百年长度观测序列构建方法气温MethodforConstnictingobservationa1.serieswithcentury-1.ongtimesca1.eairtemperature（点击此处添加与国际标准一致性程度的标识）（征求意见稿）本草案完成时间：2024-7-26XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施中国气象局发布目次前言III范用12规范性引用文件13术语和定义14技术内容和方法1$I技术内容2J9.技术方法24.2.1 观测序列的质量控制24.2.2 观测序列的插补24.2.2.1 参考序列的选取21.2.2.2观测序列的轴补及误差分析24.2.3 观测序列的均一化24. 2.3.1参考序列的建立21.2.3.2有效断点月断原则34.2.3.3 有效断点订正34.2.3.4 百年长度观测序列的合理性检脸3网录A规莅性观测序列的插补方法1.1标准序列法4A.2回归订正法4附录B（规范性插补方法的评估指标5参考文献6本文件按照GB/T1.1.202OE标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则3的规定起草，本文件由全国气象基本信息标准化技术委员会(SAC/TC346)提出并归11木文件起草单位：国家气象信息中心、辽宁省气象信息中心、天津市气象信息中心木文件主要起草人：徐文慈、司然、普丽娟、张皓宇、朱亚妮、杨潮、袁卫华。百年长度观测序列构建方法气温1黄困本文件给出了地面站点百年长度气温观测序列构建的技术内容和方法。本文件适用于中国地面站点百年长度气温日值和月值观测序列的构建。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规愆性引用而构成本文件必不可少的第款.其中.注日期的引用文件.仅该日期对应的版本适用于本文件：不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。QX/T157-2018气候UJ行性论证现莅气象观测资料加工处理QX/T118-2020气象观测资料质量控制地面3术语和定义下列术逼和定义适用于本文件，11质量控制quaIitycontro1.枭用一定方法、模型和参数，判断数据制量可粘性，并进行质地标识的处理过程。»：QX/T1182020.术谙和定义2.2插补interpo1.ation通过某种算法填补观测序列中缺失资料，并且使其与前后已有费料具有相同统计特征的过程，均一化homogenization使得观测资料序列保持均一性的过程.注：均一性：仅受天气、气候本身影响，不存在由于非自然原因造成相对于自然变率不可忽视的系统差异的资料序列所具有的一种性质。来源：QX/T457-2018,术语和定义3.3A待验序列candidateseries被进行质fiU5制、桶补、均一化的观测序列.参考序列referenceseries被应用于时待险序列进行插补、均一化的序列.3.6有效断点effectivebreakpoint因台站迂移、仪器换型、台站环境变化、观测方式波变等非天气、气候因素造成的资料序列的不连续点。来源：QX457-2018,术语和定义3.4断点订正breakpointadjustment通过统计方法对将验序列中有效断点进行订正的过程.4技术内容和方法百年长度观测序列构建的技术内容包括观测序列的旗玳控制、插补和均一化共3部分内容，45技术方法4. 2.1观测序列的质量控制按照QX/T1182020的规定对气温数据进行质量挣制,对质控后的错误数据均设置为缺测标志.横砧控制过程可包括下列3步：（1）界限假检存：超出-80C60C的温度为带误数据：（2）主要变化范围检连：温度主要变化范固网假一股选取温度历史序列35倍标准差,超出阀值范围的温度为可疑数据，通过人工判断是否为错误数据:（3）内部一致性检杳：不符合最低气温W平均气温W最高气温的温度为可疑数据，通过人工判断是否为锚误数据。4. 2.2观测序列的播补5. 2.2.1参考序列的选取参考序列的选取优先选择邻近一个或多个站点的平均序列，邻近台站的选取遵循一定的原则：一是与特5序列处在同一气候分区；二是参考序列与待检序列的一阶差分年值序列（原始时间序列中相邻两个数据之间的差值序列）相关不低于0.8：二.是水平距高差异和海拔高度差异需满足如下标准：水平距离在300k三以内，海拔高度差在20Om以内。如果无法获得满足条件的邻近分站.参考序列也可以选择再分析产品或气温网格产品在待5金站点的捕伯序列，捕依序列需要满足与待验站点序列一阶差分年序列相关在0.8以上.4.2.2.2观测序列的插补及误差分析采用附录A的两种插补方法对观测序列的缺失值进行拘补,对不同插补方法得到的捕补序列与实际观测序列进行交叉检验误差分析,最后择优选择误差较小的插补序列.评估指标参见附录B.42.3观测序列的均一化4.2.3.1叁考序列的建立4.2.3,1.1月值气温参考序列的建立选取与待会序列同一气快分区300km以内、海拔高度差200m以内、一阶差分年序列相关在0.8以上的2-5个邻近台站，利用各台站与待验序列相关系数的平方作为加权系数，加权平均得到初始多考序列R0,保证参考序列的空间代表性：采用QXZT4572018中附录D.3的惩罚最大F检脸对RO的年值序列进行非均一性检5金,如果RO是均一的，则RO为最终参考序列.如果RO是非均一的，则需要采用断点后序列平均与断点前序列平均的差对断点前序列进行订正，订正后的序列作为地终参考序列，4. 2.3.1.2日值气温参考序列的建立选取与待验序列同一气快分区300km以内、海拔高度差20Om以内、一阶差分年序列相关在0.8以上的3个邻近台站，利用各台站与待船序列相关系数的平方作为加权系数，加权平均得到平均序列Rr,在上述3个邻近分站中选取与平均序列Rr相关最高的台站,该台站日位观测序列作为原始参考序列R0,保证参考序列的空间代衣性：枭用QX/T457-2018中附录D.3的惩罚以大F桧蛤对RO的年伪序列进行非均一性检验，如果RO是均一的，则RO为破终参考序列。如果RO是非均一的，则选择与待脸序列一阶差分年序列相关在0.8以上的再分析产品或气温网格产品插位到待脸站点上的序列作为最终参考序列.5. 2.3.2有效断点判断原则6. 2.3.2.1月值序列有效断点判断参照QX/T457-20185.3.1和5.3.5蛤出的检验方法，利用月伯参考序列分别对待验序列的月值和年值序列同时进行统计检脸,及终月值序列有效断点应依据卜列两种俏况进行判定：（1）与元数据记载时间差异在6月以内的显著断点（2）与元数据记教时间差异在6月以外的显著断点，在月位和年他参考序列下同时被检验出同一年份的显著断点；4.2.3.2.2日依序列有效断点判定参照QXZT457-20185.3.1和5.3.5给出的检验方法,利用日值参考序列对待验序列的日值和月值温度序列同时进行检脸，最终日依序列有效断点应依据卜冽两种情况进行判定：（1）与元数据记载时间差异在30天以内的显著断点.（2）与元数据记敦时间差弁30天以外的显著断点，在日伯和月伯参考序列下被检验出时间差异在30天以内的显著断点；4.2.3.3有效断点订正iT正时通常以有效断点后序列为艇准统计订正量，对断点前的序列进行仃正：断点订正采用回归订正法.方法参照气象行业标准QX/T4572018附录C.4.2.3.4百年长度观测序列的合理性检验将插补和均一化后的百年长度气温观测序列与1-3个翎近台站同时段气温序列进行相关系数和距平趋势变化的对比分析.如果邻近站无法满足同时段观冽长度要求,则可以选择长年代高分辨的格点重建产品同时段插值气温序列（比如美国Berke1.ey大学研制的全球月值和11fft气温格点产品等，如果与邻近站或格点重建产品相关系数达到0.8以上并且距平序列年际变化和趋势变化特征一致，则表明该站点百年长度气温观测序列的构建是合理的.附录A(规范性)观测序列的插补方法A,1标准序列法标准序列法见公式<1>-(2>：z三(x1-¾)(1)*1y=Zs,+河(2)式中：Z一一参考站气温标准化序列：X1一一参考序列源气温值：为一一参考序列抽补拟合时段气温平均(ft：St参考序列插补拟合时段气温标准基：yi恃插补序列：一一实际观测的插补拟合时段气温平均值：sf实际观测的插补拟合时段气谓标准基.A2回归订正法回归订正法见公式(3>(4)：%=坛+bXj(3)f曲+bE%X=E%用>E%+bE%*=E*XM式中：%恃插补序列；b.ba线性回归系数：n播补拟合时段长度：Xj一一参考序列气温值；yi实际观刈的气温tf1.附录B（规范性）插补方法的评估指标评估指标包括标准均方误差（SMSE）,标准误差（SE）、插补值与实际观测值的相关系数（RkI）.见公式（5）（IO）：SMSE=J用（乎J（5）式中：m样本总量：%气温插补伯：yi气温实际观测值：s实际观测的气温累年标准差.SE=J±EKd-M)2(6)'i=1.-i(7)=<pj(8)9-y式中：m样本总量：%一气温插补值：yi气温实际观测仪.(10)j(yr三P(<r*¾)JWe-*D'JJSm1.斯户式中;m样本总量：Xfc1.气温插补值；毒气温插补序列样本总量的平均值：x1.（一一气温实际观测值：Xt气温实际观测序列样本总城的平均值.掇考文献III中国气象用,地面气象观测规范.北京:气象出版社，20032Wff,李庆样.气象数据统计分析方法.北京:气象出版社，2015|3李庆祥.气候资料均一性研究导论.北京：气象出版社,2011|4余予,李俊,任芝花等.标准序列法在日平均气温缺测数掘插补中的应用.气象,2012,3891:1135-1139151司踽.都立生,罗传军等,河北保定气象站长序列气温资料缺测记录插补和非均性仃正,气候变化研究进展.2017.13(1):41-5116司鹏,徐文t!利用RHtESV4软件包时天津19512012年逐日气温序列的均一性分析.气快与环境研抽2015,20(6):663心74|7)王海军.涂诗玉.陈正洪.日气温数据缺溯的插补方法试验与误差方法.气象.2008.34(7):83-918XuWH.1.iQX.WangX1.Cta1.HomogcnizationofChinesedai1.ysurfaceairtemperaturesandana1.ysisoftrendsintheextremetemperatureindicesJ).Journa1.ofGeophysica1.Research.2013.118(17):9708-9720