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1、精选优质文档-倾情为你奉上第二章 资料、质量控制和分析方法2.1 研究区域和资料本文研究范围为石家庄市所辖全部区县。区域边界及其所用的17个气象观测站点位置分布见图2.1。区域经度范围为114.13115.21，纬度范围为37.5938.45，海拔高度在35.9m255.5m之间。各气象站基本信息见表1。（表1 应增加观测记录年份和迁站时间等信息）图2.1 石家庄地区17个气象站点分布表1 石家庄地区17个观测站基本信息站点经度纬度海拔高度(m)石家庄市区114.4238.0381新乐114.6838.3570.8辛集115.2137.9135.9赞皇114.3637.65137.4平山114
2、.238.25131井陉114.1338.03255.5正定114.5638.1571行唐114.5538.4596.2灵寿114.3838.3108.9藁城114.8138.0153.5晋州115.0638.0142.4无极114.9638.245.4深泽115.1838.1838.1栾城114.6337.8852.9赵县114.7337.7638.5元氏114.5337.7566.4高邑114.6137.5948.9本文后面气温和降水两章所用资料为石家庄市气象局业务科提供的石家庄地区17个观测站的逐日平均气温、最低、最高气温和降水资料。由于各站资料的时间序列长度不同，为了对比分析，因此在温
3、度、降水变化特征中统一采用1972-2008年37年的资料。周期分析中所用资料为石家庄市区站建站以来即1955年至2008年的逐日平均气温、降水资料。城市气候一章城市化对气温和降水量的影响分析所用资料为石家庄市区站和16个郊区站1972-2008年逐日平均气温和降水资料。其中5.1和5.2小节所用资料为石家庄市区站以及藁城、元氏、平山和新乐四个距离市区站较近的郊区站19622009年近48年的逐日平均气温、最低气温和最高气温。四个郊区站分布在市区站东、南、西、北四个方向，海拔高度与市区站接近，因此不必做高度订正，减少了分析误差；且探测环境受城市化影响较小。分析日变化时采用2009年3月至201
4、0年2月加密的逐时气温资料。所用资料均由石家庄气象局相关业务单位进行了初步的质量控制，订正了由于各种人为因素造成的错误值。2.2资料均一化订正本文借鉴李庆祥等65检验和订正国家基本、基准站气温数据时所采用的E-P方法，对所用气温资料进行了均一性检验和订正。周雅清等32也曾采用这种方法检验和订正华北地区的气温资料。降水资料的时间序列对于台站位置变动等影响没有温度那么敏感，所以本文对降水资料没有进行严格的均一性检验和订正。首先对所有台站建立气温变化序列dT/dt，计算待检台站dT/dt 序列和它附近台站的dT/dt序列的相关系数，选取5个与之正相关最大的台站作为参考台站。利用参考台站序列和待检序列
5、相关系数的平方作为权重建立参考dT/dt 序列，再反算得到参考序列。然后采用滑动t检验法检测待检序列和参考序列的差异序列的不连续点，并通过台站历史沿革资料确定其合理性。如果不连续点附近存在站址迁移，则认为该不连续点是合理的，并进一步进行订正；否则保留原始记录。对于那些被确认的有合理不连续点的待检序列，计算其与参考序列的差异序列在不连续点前后5年的差值，以此作为补偿值来订正不连续点。为了与以后的资料合并使用，订正是以最近的资料为基础从后向前进行的。由于上述方法要求序列子段必须多于5年，因此，如果不连续点是在开始年后或结束年前的5年内，检验的结果也只能出现在开始后或结束前的第5年。这就需要参考台站
6、的沿革资料进行鉴别，确定其真实不连续点的位置和补偿值。通过订正，使得包括台站迁移、仪器更换、观测方法改变等对资料均一性的影响尽可能减少到最小。在对各站年平均气温进行均一性检验过程中（图2.2），发现17个站均在1993年出现断点，排除了迁站和仪器更换的原因，因此各站的年平均气温在1993年是一次正常的突变。各站年平均最低气温（图略）与年平均气温类似，断点出现在1987年和1993年，同样排除了迁站和仪器更换的原因。各站年平均最高气温则比较均一，没有出现一致的断点现象。图2.2 石家庄地区各站年平均气温均一性检验（黑实线为=0.05的显著性水平）通过对各站年平均气温、年平均最高、最低气温进行检验
7、，发现有1个站（5.9%）的平均气温资料存在非均一性引起的偏差，有1个站（5.9%）的平均最高气温资料存在非均一性引起的偏差，有3个站（17.6%）的平均最低气温资料存在非均一性引起的偏差，检验表明石家庄地区近四十年气温资料中的非均一性现象并不严重，资料质量较好。这些偏差主要是由台站迁移造成的，订正后主要由于台站迁移引起的温度资料非均一性问题获得了比较好的解决。2.3分析方法66（1不能把文献引用序号放标题上，要在后边具体位置引用；2。下文公式应简化，所保留公式要有出处，要统一编号）（1）滑动平均滑动平均是用确定时间序列的平滑值来显示要素的低频变化特点，经过滑动平均后，序列中短于滑动长度的波动
8、或周期大大削弱。对样本容量为n的序列x，其滑动平均序列表示为： j=1,2,n-k+1式中k为滑动长度，本文k值取5。（2）距平一组数据的某一个数与均值之间的差就是距平，即，气候变量的一组数据与其均值的差异就构成了距平序列 2.1在气候诊断分析中，常用距平序列2.1来代替气候变量本身的观测数据。任何气候变量序列，经过距平化处理，都可以化为平均值为0的序列。这样处理可以给分析带来很多便利，计算结果也更直观。（3）线性趋势用表示样本量为的某一气候变量，用表示所对应的时间，建立与之间的一元线性回归： ， i=1，2， 2.2方程（2.2）可以看作一种特殊的、最简单的线性回归形式。它的含义是用一条合理
9、的直线表示与其时间之间的关系。上式中为回归常数，为回归系数(即倾向值)。和可以用最小二乘法进行估汁。，其中，利用回归系数与相关系数之间的关系，求出时间与变量之间的相关系数：回归系数的符号表示气候变量的趋势倾向。0时，说明随时间的增加呈上升趋势；Ua，则表明序列存在明显的趋势变化。按时间序列x逆序xn，xn-1，x1，再重复上述过程，同时使UBK=UFK（k=n,n-1,1）, UB1=0。这一方法的优点在于不仅计算简便，而且可以明确突变开始的时间，并指出突变区域，因此，是一种常用的突变检验方法。城市气候一章分析城市热岛强度时，以城市站和郊区站平均气温差表示，即： 在分析城市热岛效应因素对地面气温变化的影响时，定义城市站平均温度变化速率与郊区站平均温度变化速率之差为城市热岛增温率，热岛增温率在其总增温率中所占的百分比为热岛增温贡献率。本文季节划分采用以下方法：春季（3-5月）、夏季（6-8月）、秋季（9-11月）、冬季（12月至次年2月）。年平均值是一年12个月的平均。计算各要素距平选用19712000年作为气候基准期。
