政府间气候变化专门委员会(IPCC)第4 次评估报告(IPCC，2007)指出，近50年来全球对流层温度趋于升高、平流层温度趋于下降，但同时强调了目前的研究结果存在不确定性，而这种不确定性普遍存在于多种高空温度资料序列中。随着高空气候变化研究的深入，定量分析不同原因对高空资料均一性的影响、并对高空资料给予合理的订正，对揭示全球气候变化的总体特征有重大意义。

中国气候类型多样，独特的环流系统和青藏高原的热力、动力作用等使得中国气候变化研究成为了全球气候变化研究的重要组成部分。而长时间序列的探空观测资料是研究气候变化的重要基础。目前，中国有120多个探空台站，但是对于这些探空资料而言，由于探空台站在几十年的观测过程中存在着观测时间、观测方法、观测仪器以及仪器误差订正方法等的改变，造成了探空资料在时间和空间上的非均一，影响了中国气候变化研究的客观性和可靠性，需要对中国的探空资料给以合理的订正。

目前国际上采用的检验和订正资料断点的方法很多，其中，最直接的方法就是结合元数据信息采用主观调整的方法进行断点的检查与订正，如Free等(2005)通过寻找与探空仪器变化相关记录去除了探空温度资料中由于人为因素造成的偏差。然而，受多种历史因素影响，详尽的台站元数据信息很难获取，因此，采取一定的数学方法使得序列中不连续点在统计检验上体现出来的客观方法被越来越多的科学家采用。在研究过程中，许多统计检验方法经历了不断修改和完善的过程。作为国际上重要的均一性研究方法之一的二项回归方法就经历了多次的修改。Hinkley(1971)提出了二项回归方法，Solow(1987)利用该方法检验了气温序列，Lund等(2002)改进了二项回归方法。在此基础上，Wang(2008a)对该方法进行了进一步改进，建立了一个新的检验方法——PMFred方法，相比前期的二项回归方法，该方法的检测能力大幅度提高。此外，Wang等(2007)改进了标准正态均一化检验方法，提出了PMTred(penalized maxium t test)方法。在对不同区域探空资料进行均一性检验过程中，如何根据不同区域探空观测业务自身特点以及历史探空资料状况选取适合该区域探空资料的均一化方法，成为正确分析区域探空资料非均一性问题的关键。

中国的探空站建站时间最早在1951年，大部分探空站从1957年开始建站。20世纪50年代中国探空观测仪器和规范变化较大；50至60年代中国大部分探空站探空观测仪器变动频繁；而2000和2001年又分两次对全国所有台站进行了探空系统升级；2002年以后，中国的探空站开始陆续换成L波段雷达-电子探空仪器。上述这些人为因素都有可能造成中国探空资料的非均一性。

近年来，中国的研究人员对中国探空温度资料的均一化处理进行了很多有意义的工作。 Zhai等(1996)、翟盘茂(1997)利用E-P方法分析了中国历史探空温度资料中的过失误差，提出20世纪60、70年代中国探空温度序列可能有较大的误差。郭艳君等(2009)利用二项回归方法对中国区域的探空资料进行了非均一性检验，指出仪器换型、辐射误差订正方法上的修改等造成了序列的非均一性。但由于前期探空资料的元数据收集不全面，早期的工作中很多检测到的断点没有元数据信息的支持，订正的结果还存在不确定性。近期，中国国家气象信息中心通过核查高空月报表、组织各探空台站整合制做台站元数据信息库、查找历史观测业务变更发文和历史文献等方式制做了中国各探空台站的详细元数据信息数据集。在这种情况下，对中国探空资料的均一化方法选取中，应该选取能够在检测过程中可以通过自动或者人工核查的方式，对检出的断点进行与元数据信息核对的方法。

对于参考序列的选择方面，Zhai等(1996)、翟盘茂(1997)的研究主要考虑中国辐射误差订正方法改变对探空资料的影响较明显，因此，主要采用每天12时(世界时，下同)的温度序列作为00时温度序列的参考序列，但在中国夏季6—9月12时的观测仍然受到太阳辐射的影响。郭艳君等(2009)的研究中主要采用了NCAR/NCEP再分析资料作为参考序列，但已有研究表明，NCAR/NCEP再分析资料在20世纪90年代存在较大的问题(Liu et al，2012)。

基于上述分析，本研究将利用加拿大环境部气候研究中心研发的RHtest V3(Wang et al，2010)软件包中的PMTred(Wang et al，2007)方法作为非均一性检验方法，该方法已广泛地应用在气候数据非均一性检验中(Wang et al，2013; Xu et al，2013)。由于该方法需要使用参考序列，本研究以ERA-interim再分析资料为参考序列，该套再分析资料与ERA-40相比，采用了改进的物理模型，是ERA-40再分析资料的升级版本。该套资料的时间长度是从1979年1月至今，初始场里加入了大量的卫星探测资料，相对于探空资料较独立，比较适合作为探空资料非均一性检验的参考序列。此外，首次使用了中国国家气象信息中心最新整理的中国区域125个探空台站逐站详细的元数据信息，在对中国1979—2012年125个探空台站各标准等压面层的月平均温度资料进行非均一性检验中，每个检查出的断点都与元数据进行核对，确保了最终确定断点的准确性。最终，基于以上方法分析了人为因素对中国探空月平均温度资料的影响程度以及中国探空温度序列非均一问题形成的主要原因。 2 采用的资料、元数据以及非均一性检验和订正方法 2.1 参考序列

采用欧洲中心开发的ERA-interim再分析资料作为参考序列，从中选取850—100 hPa 7个标准等压面的月平均温度资料。受到ERA-interim资料时间长度的限制，这部分工作中，考察中国探空月平均温度资料的时段为1979年1月—2012年12月。利用4点距离反比例插值法，把ERA-interim各标准等压面月平均温度资料插值到中国125个探空站点上，作为待检探空温度资料的参考序列。2.2 探空资料

中国探空站点总体上分布比较均匀，但在青藏高原地区站点稀少。进行非均一性检验与订正的1979—2012年探空月平均温度数据来自中国国家气象信息中心，是经过质量控制、质量状况较好的125个探空站。探空站每天分两个时次进行探测，分别为00和12时。涉及到的标准等压面层包括100、200、300、400、500、700和850 hPa。经过质量控制认为错误的每天两次探测的温度资料不参加月平均值的统计，这部分错误资料占总资料的0.2758%。 2.3 元数据

所用的元数据信息来源于中国国家气象信息中心2013年最新整理制做的中国探空台站历史沿革，其中包括台站仪器变更信息、探测系统资料整理计算方式变更信息和台站迁移信息等。辐射误差订正方法和探测系统升级的变化信息来源于中国气象局大气探测中心。 2.4 非均一性检验与订正方法

RHtests V3软件包已广泛应用到了气候资料非均一问题的检验上(Wang et al，2013; Kuglitsch et al，2012; Zhang et al，2005; Alex and er，2006)。利用该软件包中的PMFred方法，Dai等(2011)、Zhao等(2012)、陈哲等(2013)分析了全球温度露点差资料及中国探空位势高度资料的非均一问题。本研究采用RHtests V3(Wang et al，2010)软件包中的PMTred算法来检验中国的探空温度资料。该算法是基于最大惩罚t检验(Wang et al，2007)而开发的，在使用过程中要求使用参考序列。该方法经验性地考虑了时间序列的滞后一阶自相关，并嵌入递归检验算法(Wang，2008b)，被检验的时间序列在整个记录时期可能含有0趋势或者线性趋势。通过应用经验的惩罚函数，误报率和检验能力的非均匀分布问题得到了改善(Wang et al，2007; Wang，2008b)。

此外，对于元数据的应用方面，通过几年的元数据上报和核查工作，中国国家气象信息中心已经较全面地掌握了中国探空台站的元数据信息，而RHtests V3软件包在使用过程中可以使用元数据。所以本研究主要采用RHtests V3软件包中的PMTred方法和元数据信息相结合的方法判断资料断点，所确定的断点通过了0.05的显著性检验，并且最终保留的断点都是有元数据信息支持的断点，做到了绝不无根据地订正资料。

在最终确定断点后，主要采用了平均值订正法对断点进行订正，即以序列的最新一段均一的资料为标准，把断点前后的平均值差作为偏差，对断点前序列进行订正。

最终采纳的断点数占PMTred方法检测的所有显著断点数的89.3%，即有10.7%的显著断点没有被采纳，主要原因是这些显著断点没有元数据支持，通过与台站反复核查这些时间点上是否有元数据的变化，但并没有找到这方面的相关记录。本着宁可不订正也不错误订正断点的原则，最终这些断点没有保留。 2.5 订正结果的可信度分析

图 1中断点最多集中在2000和2001年探空系统升级的时段，其次是2002年以后各探空台站陆续由59-701型探空仪换型成L波段雷达-电子探空仪的这一过程。从图 1中检测出的断点结果和元数据分析情况看，检测出的结果与元数据有很好的对应关系，断点的峰值年可以与仪器换型、探测系统资料记录整理方式变化、辐射误差订正方法改变及系统升级的年份相符。这也说明了本研究的订正数据得到了元数据支持，可信度较高。

图 1 元数据与检测出的断点个数随时间的变化(黑色点线为2000和2001年探测系统升级的时间点) Fig. 1 Change with time for the metadata and break points(The black dotted lines mark the system update times in 2000 and 2001)

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对广东汕头(59316)站1979—2012年00时的月平均温度序列进行非均一性检验，发现该站在100—700 hPa各标准等压面上温度序列都存在非均一问题。图 2为汕头站00时100 hPa订正前后年平均温度序列及其年平均温度变化趋势。按照PMTred方法，首先利用回归检验的方法检测出该站100 hPa月平均温度序列在1998年9月发生间断。该站的元数据信息显示，汕头站在1998年9月资料的计算整理方式发生了改变，且该断点显著，最终保留这个断点。从该站100 hPa订正前后的年平均序列温度变化趋势可以发现，订正前显著降温趋势在订正后已不显著。

图 2 汕头(59316)站100 hPa 00时订正前后年平均温度(℃)序列及其年平均温度变化趋势(图中竖直的黑色点线为出现资料断点的时间点) Fig. 2 Raw and adjusted annual mean temperature(℃) and their trends for ShantouStation(59316)at 00:00 UTC on 100 hPa(The vertical black dotted line shows the location of the change point)

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对广西百色(59211)站00时100 hPa月平均温度序列进行非均一性检验。首先利用回归检验初步检测出该序列存在1958年9月、1999年2月、2001年1月和2007年3月这4个断点。核查元数据可知，百色站在1959年1月、1966年1月和1999年进行过辐射误差订正方法改变，2001年1月进行了系统设备升级，2007年1月进行了仪器的换型。因此，加入1966年1月这个断点。由于允许判断出的断点和元数据有12个月的偏差，可将1958年9月这个断点改为1959年1月，将2007年3月的时间点修改为2007年1月，进一步重新评估这些断点的显著性。结果得到1959年1月、1966年1月、1999年2月这3个断点不显著。首先删除显著性最小的1999年2月这个断点，重新评估剩余断点的显著性，得到1966年1月的断点不显著，删除该时间点，继续重新评估，得到1959年1月这个断点不显著，继续删除该时间点，最终判断该序列存在2个显著的断点，分别位于2001年1月和2007年1月(图 3)。可以看出，采用该方法能够有效地检测出这两次由于人为因素造成的资料不连续。该站00时100 hPa订正前的年平均温度序列变化趋势也同样从订正前显著降温趋势变为订正后的温度变化趋势不显著。

图 3 百色(59211)站100 hPa 00时订正前后年平均温度(℃)序列及其年平均温度变化趋势(图中竖直的黑色点线为出现资料断点的时间点) Fig. 3 The raw and adjusted annual mean temperature(℃) and their trends of Baise Station(59211)at 00:00 UTC on 100 hPa(The vertical black datted line shows the location of the break points of data)

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表 1为各个标准等压面层上月平均温度序列均一的台站数。00和12时各标准等压面层上均一的台站数呈低层均一的台站较多，高层均一的台站数较少的现象。700 hPa 12时均一的台站数最多，占总台站数的45.6%，而300 hPa 12时均一的台站数最少，只占到总台站数的22.4%。

图 4为各个标准等压面层上的断点个数。00和12时各个标准等压面层上的断点个数基本呈现出低层少、高层多的一个趋势。断点个数较多的层次集中在100、200和300 hPa。造成这种现象的原因是观测误差存在着从低层到高层的累计，Lanzante等(2003)指出订正值随高度的分布规律与大气密度有关，空气越稀薄探空仪误差越大。而且由于中国的探空资料辐射误差在高层最为明显，并且，中国1966年开始的辐射观测只在300 hPa以上的层次才做误差订正，这也是造成对流层高层和平流层低层较对流层中低层月平均温度资料断点多的一个主要原因。

图 4 2个观测时次7个标准等压面上的断点个数 Fig. 4 Number of the break points on the 7 m and atory levels at 00:00 and 12：00 UTC

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从各标准等压面的断点个数所占的百分比分布(图 5)可以看出，在7个标准等压面上非均一的台站中，不同断点个数所占的百分比随断点个数的增加而减小。其中，1个断点在各标准等压面中所占的比例最大，7个标准等压面中共有30.92%的月平均温度序列存在1个断点，只有0.64%的月平均温度序列存在4个断点。

图 5 7个标准等压面上探空月平均温度序列中存在的1—4个断点所占的百分比 Fig. 5 Percentages of 1 to 4 breakpoints in all the monthly mean temperature data series on the 7 m and atory levels

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这里定义某探空站在某标准等压面上的订正值为：某台站订正后多年平均的温度值减去订正前多年平均的温度值。某标准等压面上平均订正值的计算规定为：该标准等压面上非均一的温度序列订正值的算术平均。将订正值小于0的订正简称为负订正，订正值大于0的订正简称为正订正。从图 6中可以看出，两个时次温度的平均订正值随气压的降低基本呈减小的趋势，100 hPa两个时次平均订正量可以达到-0.84℃，且850—100 hPa上所有标准等压面的订正量均为负值，显示了中国探空温度序列存在着系统性偏高的问题。而订正绝对值的中值反映了订正过程对原始序列的影响程度，其随着高度的增加反映了均一性订正对探空温度序列的影响随高度升高而增大。而均方差的廓线也反映出订正值的变率从500至100 hPa呈现出增大的趋势。

图 6 2个时次7个标准等压面上探空月平均温度订正值、订正绝对值的中值以及订正值的均方差 Fig. 6 Mean adjustment values，median of adjustment absolute value，and st and ard deviation for the radiosonde monthly mean temperature series on the 7 m and atory levels at 00:00 and 12:00 UTC

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图 7给出了6个标准等压面探空月平均温度序列订正值的百分比分布，订正值的变化范围为-2.1—0.7℃。除100 hPa外，各标准等压面上探空月平均温度序列订正值的百分比分布基本呈单峰值分布。各标准等压面上负订正值的比例均高于正订正值的比例，以100 hPa最为显著，所有台站订正值均未出现正值。

图 7 各标准等压面上月平均温度序列平均订正值的百分比分布 Fig. 7 Percentage distribution of the adjustment value for the radiosonde monthly mean temperature series on all the m and atory levels

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1979—2012年订正前中国探空月平均温度100和200 hPa为降温趋势，300—850 hPa为升温趋势(图 8)。订正后，100 hPa的降温趋势较订正前明显减弱，200 hPa订正前的降温趋势转变为弱的升温趋势，300—700 hPa的升温趋势加强。这个结论与Guo等(2009)的结论不同，其订正后的温度资料在1979—2005年平流层低层(100 hPa)降温趋势增强，而对流层(300—700 hPa)升温趋势减弱。造成这种差异的可能原因是Guo等(2009)利用了NCAR/NCEP再分析资料做为参考序列，而NCAR/NCEP再分析资料在20世纪90年代存在较大的问题(Liu et al，2012)。此外，Guo等(2009)的研究受当时条件限制，并没有使用大量详细的元数据信息进行断点的判断。

图 8 订正前后1979—2012年7个标准等压面上年平均温度变化趋势(℃/(10 a))的分布 Fig. 8 Trends(℃/(10 a))of the raw and adjusted annual mean temperature data series from 1979 to 2012 on the 7 m and atory levels

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从温度变化趋势的中国分布来看(图 9)，1979—2012年100 hPa订正前中国大部分台站年平均温度为显著的降温趋势，订正后所有台站降温趋势明显减弱，西北大部分和中部的部分台站温度变化趋势不显著。而300 hPa，订正前中国大部分台站温度变化趋势不显著，订正后大部分台站为升温趋势，只有西北、东北和中东部的少数台站温度变化趋势不显著。500 hPa订正前中国大部分台站温度变化趋势不显著，只有西北部的部分台站为升温趋势，订正后温度变化趋势为升温趋势的台站范围明显扩大。850 hPa订正前后温度变化趋势差异不明显。

图 9 1979—2012年100 hPa订正前(a)后(b)、300 hPa订正前(c)后(d)、500 hPa订正前(e)后(f)以及850 hPa订正前(g)后(h)中国有连续资料的所有探空台站年平均温度变化趋势(℃/(10 a))(实心(空心)圆点代表温度变化趋势通过了(未通过)0.05的显著性检验) Fig. 9 Trends of the raw(a，c，e，g) and adjusted(b，d，f，h)annual mean temperature data series for all the radiosonde stations which have continuous data from 1979-2012 on 100 hPa(a and b)，300 hPa(c and d)，500 hPa(e and f) and 850 hPa(g and h)(The solid dots(circles)represent these temperature trends are(not)significant at the 0.95 confidence level)

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图 3中广西百色站年平均温度个例中2001年1月和2007年1月由于系统升级、L波段雷达-电子探空仪仪器换型造成的前后温度资料明显的不连续问题在中国的很多探空台站中同样存在；从图 1中断点与元数据的对应关系也可以看出，断点最集中的两个时段是2000、2001年的系统升级以及2002年以后的L波段雷达-电子探空仪换型。究竟这两次元数据的变化对中国探空温度资料的变化趋势造成了怎样的影响？以100 hPa为例给予分析，其他标准等压面层也可以得到类似的结论。图 10为100 hPa上各探空台站A与B温度序列的差值。A温度序列的定义为100 hPa 各站原始探空月平均温度资料中(各站探空系统升级年(2000年或2001年)至各站L波段换型年的多年平均温度)减(1995年至各站探空系统升级年(2000或2001年)的多年平均温度)。B温度序列的定义为100 hPa ERA-interim月平均温度资料插值到各探空台站后(各站探空系统升级年(2000或2001年)至各站L波段换型年的多年平均温度)减(1995年至各站探空系统升级年(2000或2001年)的多年平均温度)。图 10中，中国所有探空台站的A、B两段温度序列的差值均为负值，说明由于2000和2001年中国探空系统升级这一事件造成了之后中国所有探空台站的月平均温度出现了系统性偏低的问题。

图 10 100 hPa上各探空台站A与B温度序列的差值(单位：℃)(A与B温度序列的定义见正文) Fig. 10 Difference between temperature series A and B(unit: ℃)(The definition of temperature series A and B can be found in the text)

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类似地，选取可以检测出由于L波段雷达-电子探空仪换型而造成显著断点的台站，图 11为100 hPa上这些探空台站C温度序列与D温度序列的差值。C温度序列的定义为100 hPa 各站原始探空月平均温度资料中(各站L波段换型年至2010年的多年平均温度)减(各站探空系统升级年(2000或2001年)至各站L波段换型年的多年平均温度)。D温度序列的定义为100 hPa ERA-interim月平均温度资料插值到各探空台站后(各站L波段换型年至2010年的多年平均温度)减(各站探空系统升级年(2000或2001年)至各站L波段换型年的多年平均温度)。图 11中，除了7个台站外，所有这些探空台站的C、D两段温度序列的差值均为负值，说明由于L波段雷达-电子探空仪换型这一事件造成了探空台站的月平均温度在换型后出现了系统性偏低的问题。且C、D差值为正值的这7个探空台站L波段雷达-电子探空仪换型的时间全部都在2005年，出现C、D差值为正值的原因，可能与这一年L波段雷达-电子探空仪的生产批次和厂家有关。

图 11 100 hPa上各探空台站C与D温度序列的差值(单位：℃)(C与D温度序列的定义见正文) Fig. 11 Difference between temperature series C and D(unit: ℃)(The definition of temperature series C and D can be found in the text)

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从上面的分析可以发现，2000和2001年的探空系统升级、以及2002年之后的L波段雷达-电子探空仪的换型这两次连续的元数据变化均造成了之后中国探空月平均温度资料出现了系统性的降低。经过订正后，这两次温度观测值降低的问题得到了修正，这也正是图 8中100 hPa订正后降温趋势减弱的主要原因。 4.2 资料非均一问题的产生原因

从探空资料元数据及检测到的资料断点分析可知，2000—2001年探测系统升级包括了辐射误差订正方法的升级，因此将造成中国探空温度资料非均一问题的主要原因归为3种，即仪器换型、探测系统资料记录整理方式变化、辐射误差订正方法改变及系统升级。表 2统计了3种人为因素在7个标准等压面上导致的断点个数，可以看出，1979—2012年中国探空温度资料的非均一性问题主要来源于辐射误差订正方法的改变及系统升级，其次是观测仪器变化。探测系统资料记录整理方式变化导致的资料断点数最少，对资料的影响也最小。在7个标准等压面上由于辐射误差订正方法的改变和系统升级造成的断点平均达到41.7%，而由于探测系统资料记录整理方式变化造成的断点和由于仪器换型造成的断点分别占到26.4%和31.9%。

首次利用中国所有探空台站逐站详细的元数据信息为主要断点判断依据，结合PMTred非均一性检验方法，并以ERA-interim资料为参考序列，对1979—2012年中国125个探空台站7个标准等压面月平均探空温度资料进行了非均一性检验、订正。通过订正效果和个例分析证明了该方法可以有效地检测出中国探空温度资料中存在的断点，并且通过与可靠的元数据信息进行核对，确保了资料订正的可信度。

本研究的统计和分析表明，中国探空温度资料中存在由于人为因素造成的资料不连续问题：(1)非均一的台站数和断点数所占的百分比呈现低层小、高层大的趋势。即原始探空温度资料在低层受到人为因素的影响较小，资料相对均一，而随着高度的升高资料不均一的程度也增强。这主要是由于(1)仪器误差的分布规律与大气密度有关，空气越稀薄探空仪误差越大，另外探空温度受到太阳辐射的影响在高层更为明显；(2)在资料存在非均一问题的台站中，存在1—2个间断点的台站最为普遍，其中，存在1个断点所占的比例最大，说明造成资料不连续问题的事件比较集中；(3)订正量为负值在整套订正资料中所占的比例较高，各标准等压面上负订正值的比例都要高于正订正值的比例，以100 hPa最为显著，所有台站订正值均为负值。说明中国的探空月平均温度原始观测资料存在系统性温度偏高的问题；(4)从中国的情况来看，1979—2012年订正后100 hPa为降温趋势，200—850 hPa为弱的升温趋势。

此外，通过同详细的元数据信息进行比对和分析可知： 1979—2012年中国探空月平均温度资料的非均一问题主要来源于2000—2001探测系统的升级(包括辐射误差订正方法的变化)，其次是观测仪器的换型。2000和2001年的探空系统升级、以及2002年之后的L波段雷达-电子探空仪的换型这两次连续的元数据变化均造成了之后中国探空月平均温度资料出现了系统性的降低。这也是造成订正前后温度变化趋势存在差异的主要原因。