考虑物理一致性的中国均一化逐日气温数据集

【作者】 李珍； 严中伟； 吴宏议；

【机构】 中国科学院东亚区域气候-环境重点实验室中国科学院大气物理研究所； 北京市气象局；

【摘要】 气候要素之间物理不一致问题是不可避免的,原因在于现行多数均一化方法都是针对某个气候要素序列而发展的,在均一化过程中并未考虑各个气候要素之间的物理关系。然而,实践中发现,某个要素被校订后,与其他要素的物理关系被颠覆了。例如:Tmin序列一般说来在统计学上较稳定,观测系统变更易于造成Tmin序列出现显著的非均一性;而同样的系统变更却没有在Tmax序列中造成显著的非均一性;均一化将改变Tmin却不改Tmax,在某些特殊情况下(如阴天Tmin和Tmax很接近),会导致均一化序列中某些日子Tmin>Tmax。这在物理气候学上显然是错误的。如何解决均一化后多个气候要素之间的物理不一致问题是均一化研究面临的一个重要问题。为了保持均一化后逐日气温记录的物理一致性(PI),首次提出了如下解决方案,即:订正量幅度最小的变量(如:Tm),当月气温值保持不变;其他两个变量(Tmin和Tmax)的订正量减小一半;重复此过程,直到没有PIs为止。基于MASH方法发展的均一化逐日平均气温、最低气温和最高气温数据集(CHTM 2.0)包含了少量的物理不一致的气温纪录(共4409天,占总日数的0.039%)。基于上述校订思路,通过四步校订,实现了所有逐日气温纪录保持Tmax>Tm>Tmin。通过选取陕西省武功站和河北省邢台站为例,展示了新的校订方法的计算过程;同时说明当三个气温纪录值很接近时(阴天或者多云的情况下),订正后容易出现物理不一致(图1)。针对物理不一致的进一步校订对于我国区域平均的长期气候趋势的估计几乎没有影响,但新的校订无疑改善了气候序列集的内在物理关系,也为考虑多要素的物理约束,发展多要素序列协同的均一化方法提供了参考。目前该校订思路已用于国家气象信息中心产品研发。基于新的均一化数据集CHTM 2.0:1960-2011年我国年平均Tmax/Tm/Tmin呈0.192/0.254/0.343℃/10年的增暖趋势。新的数据集大幅改进了局地气候趋势的估计进而改善了对于我国气候变化空间格局的描述。特别是,均一化后545站年Tm均呈增暖的趋势,而原始序列中个别站点呈降温趋势或呈显著增暖趋势,歪曲了气候变化的空间格局。该数据集可供比较其他方法所得的均一化数据产品作比较分析,以量化气候资料均一化的不确定性。更多还原