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北京观象台(1915―2021年)逐日气温序列的均一化及趋势分析

气候变化已成为当前公众关注的焦点话题之一。然而,为准确判断气候变化,首先需要可靠的长期气候观测序列。由于受到台站迁移、仪器更换、观测规则变化等非自然因素的影响,不同时期的气候观测数据往往不是一致可比的,这就是长期气候序列的“非均一性”。显然,只有对长期气候序列的非均一性加以校订(即“均一化”),才能准确评估气候变化。北京观象台具有百年以上的现代气象观测史,针对该站百年逐日气温序列的均一化研究可回溯至本世纪初(Yan et al. 2001. Adv. Atmos. Sci.),但早期研究的资料和方法都不够完善。

最近发表在《International Journal of Climatology》的一项研究运用了更完善的台站历史记录,并提出一种处理复杂逐日气温序列的均一化方法;应用新方法于1915-2021年北京观象台逐日气温序列,获得了该站均一化的长期气温序列,继而量化了该站百年尺度的气温变化特征。研究人员深入分析了北京观象台的长期器测数据和历史元数据,识别出不同类的非均一偏差;通过分段选取最优参考序列和统计筛减法开展均一化。他们指出北京观象台器测气温主要存在三种非气候因素导致的系统性偏差:一是由于台站由郊区迁往城区导致气温数据偏高,这类偏差在冬季尤为显著;二是由于观测时次变化致使日值气温计算方法改变,进而导致不同月份出现或正或负的偏差;三是由于观测方式由人工观测转为仪器自动观测,这类偏差在不同站点存在差异。上述三种偏差的订正范围分别为-1.13 – 0.63℃-0.29 – 0.23℃-0.13 – 0.00℃。基于新方法获得的年平均气温序列显示,1915-2021北京观象台的升温趋势为1.99℃/100a,大于以往均一化的分析结果(1.36 - 1.77℃/100a);相较于其它季节,冬季升温趋势更为显著。这主要是由于新方法更确切地识别和校正了台站由郊区迁移至城区导致的前后期温度偏差。该研究为改进气候数据质量、提高气候变化评估准确性提供了新思路。

研究论文由中国科学院大气物理研究所李珍副研究员(通讯作者)、严中伟研究员、北京市气象数据中心陈婧高工(第一作者)、胡天洁高工和北京市气候中心王冀研究员合作完成,第一资助为大气物理研究所主持的国家重点科技研发项目(2017YFE0133600)。同项目支持下,还与上海气象局气候中心合作研制了中国最长连续逐日气温序列(1873-2019年),用以揭示上海城区近150年的气候变迁(Liang et al 2022);又通过与希腊的双边合作,构建了两国1960年以来的均一化日值气温和降水数据集(Argiriou et al 2023),并开展了区域气候极值变化的对比研究(Li et al 2022)。

1915-2021年北京观象台原始和均一化的各季及年平均气温序列

北京观象台各季和年平均气温序列的Mann–Kendall趋势检验

相关论文信息:

Chen J,Hu TJ,Wang J,Yan ZW,Li Z* 2024: A new method for homogenization of complex daily temperature data: application at Beijing Observatory (1915–2021) and trend analysis. International Journal of Climatology,doi: 10.1002/joc.8434.

Liang P,Yan ZW*,Li Z 2022: Climatic warming in Shanghai during 1873-2019 based on homogenised temperature records. Advances in Climate Change Research,13 (4),496-506.

Argiriou AA*,Li Z,Armaos V,Mamara A,Shi YL,Yan ZW*2023: Homogenised monthly and daily temperature and precipitation time series in China and Greece since 1960. Advances in Atmospheric Sciences,40,1326-1336.

Li Z,Shi YL,Argiriou AA*,Ioannidis P,Mamara A,Yan ZW* 2022: Comparative Analysis of Changes in Temperature and Precipitation Extremes since 1960 between China and Greece. Atmosphere,13,1824.

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