应用气象学报  2011, 22 (3): 283-291   PDF    
引用本文
周国华, 王盘兴, 罗小莉, 谢瑶瑶. 基于160站资料的我国表面气温异常特征[J]. 应用气象学报, 2011, 22(3): 283-291.
Zhou Guohua, Wang Panxing, Luo Xiaoli, Xie Yaoyao. Characteristics of Surface Air Temperature Anomalies in China Based on Observations at 160 Stations[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2011, 22(3): 283-291  
基于160站资料的我国表面气温异常特征
周国华1,2, 王盘兴1, 罗小莉1,3, 谢瑶瑶1     
1. 南京信息工程大学大气科学学院，南京 210044;
2. 江苏省扬州市气象局，扬州 225009;
3. 广西壮族自治区崇左市气象局，崇左 530022
2010-07-09 收到, 2011-03-29 收到修改稿.
资助项目: 国家重点基础研究发展计划项目 (2010CB951601)，国家科技支撑计划“极端天气气候条件的检测和可预测性关键技术研究”(2007BAC29B00)，公益性行业 (气象) 科研专项 (GYHY201006038)    
通讯作者: 罗小莉, E-mail: xlpeace2003@126.com.
摘要: 利用我国160站站域面积和近60年月平均表面气温资料，求得1951—2008年我国年、季节全国平均气温序列。在此基础上分析了我国表面气温异常的基本特征：四季表面气温异常中冬季异常方差最强，它对四季总异常的方差贡献为47.7%，远高于春、秋季 (23.4%，17.2%) 和夏季 (11.7%)。线性增温在年、季序列中均显著，年序列最强，夏季最弱；全国平均表面气温线性增温的年值为1.4℃/58 a，冬季 (2.3℃/58 a) 明显高于夏季 (0.6℃/58 a)。年代际变化在年和冬、夏季序列中的方差贡献显著，年值 (59.3%) 明显高于冬、夏季值；年和冬季全国平均表面气温年代际变化从20世纪80年代中期起维持为正，夏季从90年代中期起维持为正。该文提供的年、季节全国平均表面气温序列合理，具有一定代表性。
关键词: 我国站网均匀化订正方案    表面气温异常    方差贡献    
Characteristics of Surface Air Temperature Anomalies in China Based on Observations at 160 Stations
Zhou Guohua1,2, Wang Panxing1, Luo Xiaoli1,3, Xie Yaoyao1     
1. College of Atmospheric Sciences, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044;
2. Yangzhou Meteorological Bureau of Jiangsu, Yangzhou 225009;
3. Chongzuo Meteorological Bureau of Guangxi, Chongzuo 530022
Abstract: Three basic characteristics of seasonal and annual surface air temperature anomalies are analyzed by use of 160-station homogeneity adjustment scheme of China (Wang Panxing, et al, 2011) and conventional statistic methods. Anomalies in winter are the largest among the four seasons, occupying 47.7% of the total variance. Three north districts (namely Northwest China, North China and Northeast China) and the Tibetan Plateau are high variability regions in winter, with three north regions and the middle and lower reaches of Yangtze River for summer. The variance contribution of the linear warming of seasonal and annual anomaly is significant, and there are distinct differences between winter and summer. Significant annual and winter linear warming occurs in Northeast China, North China, northwest of Xinjiang and southwest of Tibetan Plateau. Weak linear cooling is observed for several stations of central and South China. The significant warming in summer is mainly located in the north of Northeast China, north of North China and Tibetan Plateau, but the range and strength are obviously less than those in winter. There is a large range cooling zone in the northwest and southeastern in summer. The variance contribution of interdecadal changes for annual, winter and summer anomalies is significant, and there are obvious differences between winter and summer. The significant interdecadal changes for annual surface air temperature in three north regions, most part of Tibetan Plateau, central China and part of East China are related to winter, while the southeast coastal areas is related to summer. Annual and seasonal mean surface air temperature calculated by network homogeneity adjustment in China is reasonable. The linear warming tendency for the national annual temperature is 1.4℃/58 a, with the maximum of 2.3℃/58 a for winter and the minimum of 0.6℃/58 a for the summer. The interdecadal changes of summer surface air temperature persists positive since the middle 1990s, while for winter and the whole year, stable warming has begun since the middle 1980s.
Key words: network homogeneity adjustment scheme of China     surface air temperature anomaly     variance contribution    
引言

1906—2005年全球年平均气温增高了0.74℃；而近50年增暖趋势加大，增温率达0.13℃/10 a[1]。我国同期年平均气温增高了0.78℃[2]；1951—2004年增温率达0.25℃/10 a[3]。以我国为例，增暖还存在明显的季节和区域差异，冬、春季是增暖最明显的季节，三北地区 (西北、华北、东北) 和青藏高原是最明显的地区[4-13]。另外，除线性趋势外，增温过程还存在明显的年代际变化[14-16]。赵宗慈等[17]收集对比了4组科学家的相关研究结果发现，20世纪后50年 (1950—1999年)4组研究的气温变化速率分别为0.73℃/50 a，0.77℃/50 a，0.92℃/50 a，0.64℃/50 a，这主要是由于使用的资料以及处理方法不同而引起的差异，文献[18]指出将这种资料的不确定性产生原因分成3类：台站误差、抽样误差和偏差误差，而网格数据集的不确定性水平实际上很难严格进行评估。

本文应用王盘兴等[19]最近提出的站网均匀化订正方案、时间序列常规统计方法，采用1951—2009年我国160站月平均表面气温资料 (http://ncc.cma.gov.cn/Web site/index.php?ChannelID=43&WCHID=5)，对年、季节平均表面气温的3个基本统计特征作了分析。这里，基本统计特征指：① 季节表面气温异常对年总表面气温异常的方差贡献；② 年、季节异常线性分量 (即趋势) 对年、季节表面气温总异常的方差贡献；③ 年、季节异常年代际分量对年、季节表面气温总异常的方差贡献。它们简要给出了我国年、季节表面气温异常时空特征，为年、季节平均表面气温异常预测提供了基本背景。

1 资料处理和分析方案 1.1 资料处理

将我国160站1951—2009年逐月平均表面气温整理为年、季平均表面气温1951—2008年58年序列Tk(s，t)，其中，k=0，1，…，4，s=1，2，…，160，t=1，2，…，58；k=0为年，k=1，2，3，4分别为冬季 (12月—次年2月)、春季 (3—5月)、夏季 (6—8月)、秋季 (9—11月)，s为我国160站站序[15]；t为年序，t年冬温指t年12月至t+1年2月平均表面气温。s站、t年年平均气温T0(s，t) 定义为该年四季气温的平均值

1.2 分析方案 1.2.1 基本统计量

由年、季节表面气温资料Tk(s，t)，求得s站年、季表面气温的气候值Tk(s) 及距平序列Tk′(s，t)，t=1，2，…，58。据此可得本文分析的3个基本统计量。

① 季异常对四季异常方差贡献ρk(s)

以Sk(s) 记s站k季总方差，S (s)记四季总方差，则

(1)

② 线性分量对其总异常的方差贡献lρk(s)

按文献[20]从s站年、季距平序列中分离出线性分量lTk′(s，t)，t=1，2，…，58，则线性分量对总异常的方差贡献

(2)

同时，求得分析时段 (58年) 内线性增温

(3)

③ 年代际变化分量对总异常的方差贡献sρk

按文献[21]从s站年、季表面气温距平序列Tk′(s，t)，t=1，2，…，58中分离出年代际变化分量sTk′(s，t)，t=1，2，…，58，它由波数m=1，2，…，6(对应周期58，29，19.3，14.5，11.6，9.7年) 的谐波构成，其方差sSk(s) 对总异常的方差贡献

(4)
1.2.2 全国平均值计算

为了用160站站网资料直接求出场Tk, σk及ΔTk, ρk, lρk, sρk的全国平均值，必须考虑我国160站站网的区域不均匀性。文献[19]给出了我国站网的面积权重系数其中，d(s) 是我国160站站网中s站的站域面积，即s站代表的我国陆地面积的一个近似值。文献[19]以我国160站站网为例，记s站为中心、面积S0(S0=50×104 km2) 的球冠区为Ωs，Ωs上我国陆地 (含海岛) 面积为Ds，Ωs上属于该站网的站数为ms。定义s站代表的我国陆地面积称其为s站的站域面积。

由w(s) 可求得如下统计量的年、季全国平均值。

① 全国平均表面气温气候值、均方差值 (单位：℃)

(5)

② t年全国平均表面气温、表面气温距平值 (单位：℃)

(6)

③ 全国平均58年线性增温 (单位：℃)

(7)

④ 全国平均方差贡献

首先用面积权重系数w(s) 求出4种方差的全国平均值S，Sk(k=1，2，…，4)；lSk(k=0，1，…，4)，sSk(k=0，1, 2, 3, 4)；然后求出下列方差贡献的全国平均值

(8)

在完成上述全部统计量场及全国平均值计算后，按下述要点给出分析结果：① 年、季节表面气温气候及气候变率场Tk，σk及其全国平均值Tk，σk分析；② 季节对年异常方差贡献场ρk及其全国平均值ρk分析；③ 年、季节异常中线性增温场ΔTk，它们的方差贡献场lρk及其全国平均值ΔTk，lρk分析；④ 年、季节异常中年代际分量的方差贡献场sρk及其全国平均值sρk分析。

2 气候及气候变率

Tk给出了我国年和冬、夏季表面气温的气候态 (图 1)，σk则给出了它们的气候变率 (图 2)。作为表面气温异常特征的分析基础，这里简述其分布特点及冬、夏季节差异。

图 1. 1951—2008年我国表面气温气候平均值 (单位：℃) (a) 年，(b) 冬季，(c) 夏季 Fig 1. The climatic values of surface air temperature for China from 1951 to 2008(unit: ℃) (a) annual, (b) winter, (c) summer

图 2. 1951—2008年我国表面气温均方差 (单位：℃) (a) 年，(b) 冬季，(c) 夏季 Fig 2. Same as in Fig. 1, but for mean square deviation of surface air temperature (unit:℃) (a) annual, (b) winter, (c) summer

2.1 Tk的形势和季节差异

由图 1a可知，青藏高原的影响十分明显。105°E (青藏高原东缘) 以东的我国东部，海拔高度南北差异较小，辐射平衡决定表面气温南高北低，等温线基本为东西走向。而105°E以西、25°N以北的我国西部地区，海拔高度南高北低，海拔高度与辐射平衡共同作用，使年表面气温场形势相对复杂，极小值-3.7℃出现在纬度较低的三江源区玛多站 (34.9°N，98.2°E，海拔高度为4273.3 m)，极大值14.5℃出现在纬度较高的新疆吐鲁番站 (42.9°N，89.2°E，海拔高度37.2 m)。

季节表面气温场形势冬、夏差异大。冬季 (图 1b)，东部南北温差大于40.0℃；东北、华北处于极锋区，经向温度梯度明显大于黄河以南地区。西部受青藏高原影响，经向温度梯度小于同纬度东部地区，并且在三江源区出现一明显低温区。夏季 (图 1c) 东部虽仍为南高北低，但南北温差已不足16.0℃。西部受青藏高原影响，出现广阔低温区，中心在三江源区的玛多，其表面气温6.6℃远低于该季东部最低表面气温14.8℃出现在图里河站 (50.5°N，121.7°E，海拔高度为733.4 m)；而内陆新疆是高温区，中心吐鲁番表面气温达31.4℃，高于该季东部最高表面气温湛江站 (21.2°N，110.4°E，海拔高度为29.4 m) 的28.6℃。显然，我国东部的年表面气温形势主要由冬季表面气温形势决定，而西部主要由夏季决定。

2.2 σk的形势和季节差异

由年表面气温均方差图 (图 2a) 可以看出，北大南小形势明显。东北大部、华北东北部、新疆北部为大于0.8℃的高值区域，其中局部区域高于1.0℃；西南、华中、华南和华东江南区域为低于0.6℃的低值区，其中局部区域低于0.4℃。

冬、夏季表面气温气候变率形势 (图 2b，图 2c) 差异相对较小，均为北大南小。但冬季三江源区 (以玛多为中心) 出现了高变率区，夏季长江中游至秦岭间也存在明显高变率区。

2.3 全国平均气候及均方差

按文献[19]求得的表面气温及其变率的全国平均值记为Tk，σk；按文献[22]求得的相应值记为后者按行政省区面积与测站数之比给出各站代表面积A(s)(其中不包括拉萨和昌都两个站，同一省区各站代表面积相等)，用其构造一个类似式 (6) 的权重计算了年、季表面气温及其变率的面积权重全国平均值。由表 1可见，Tk略高于，σk略小于。由此可见，文献[19]给出的求全国均值的方案可用于实际计算和分析。

表 1 1951—2008年全国年、季平均表面气温Tk，及气候变率σk，(单位：℃) Table 1 Seasonal and annual mean surface air temperature Tk, and their climatic variability σk, from 1951 to 2008 (unit: ℃)

3 季节表面气温异常对全年总异常方差贡献

总异常S(s) 是指s站4个季节表面气温在1951—2008年的总方差。其中，k季s站方差贡献ρk(s) 指k季异常总方差对S(s) 的贡献。因此，ρk(s) 是s站k季异常重要性的度量。因为ρk(s) 的四季平均值为25%，故ρk(s) > 25%, ρk(s) < 25%是判断s站k季异常重要与否的度量。

3.1 季节异常方差贡献形势

由图 3a可知，冬季全国绝大部分地区ρ1(s)>30%。西北和华北大部、东北局部和南方的广西、云南局部ρ1(s)≥50%，达到和超过四季总方差之半；ρ1(s)≤40%的区域在长江南北区域 (90°E以东、25°~35°N之间)。而由图 3b可知，夏季全国绝大部分地区ρ3(s)≤25%。三北地区大部、华南和西南大部以及三江源区ρ3(s)≤12.5%，不足平均值之半，是ρ3(s) 低值区；但长江流域大部、黄河流域局部区域ρ3(s)>15%，是ρ3(s) 高值集中区。可见，冬季三北地区及广西、云南局部、夏季的长江流域大部、黄河流域的局部区域应是我国表面气温异常相对较大的区域，应成为表面气温年际异常分析的重点。

图 3. 1951—2008年我国季节对全年表面气温方差贡献 (单位：%)(a) 冬季，(b) 夏季 Fig 3. Variance contribution of seasonal to annual surface air temperature (unit: %) of China from 1951 to 2008 (a) winter, (b) summer

3.2 季节异常方差贡献的全国平均

由表 2可知，冬季异常对全年的方差贡献最大 (达47.7%)，夏季最小 (11.7%)，冬季的方差贡献是夏季的4倍多。春季 (23.4%)、秋季 (17.2%) 介于冬、夏之间，不足冬季的1/2，是夏季的1.5~2倍。

表 2 1951—2008年总方差、季节方差及ρk的全国平均值 Table 2 The mean of total variance, seasonal variance and ρk from 1951 to 2008

4 线性趋势及其方差贡献 4.1 线性趋势方差贡献形势

由图 4可知，年异常S中线性趋势方差贡献 (图 4a) 最大，高值区 (lρ0(s) ≥ 30%) 包含了东北、华北、新疆西部、西藏大部和长江中下游及东南沿海地区；东北、华北大片区域lρ0(s) ≥ 50%，线性趋势最明显。冬 (图 4b)、夏 (图 4c) 线性趋势的方差贡献值和高值区面积冬大夏小，但均主要由东西两块构成。年线性趋势图上的大部分高值区由冬、夏季共同构成，东南沿海及西南小片高值区则主要由夏季线性项构成。

图 4. 1951—2008年我国线性增温方差贡献 (单位：%) (a) 年，(b) 冬季，(c) 夏季 Fig 4. Same as in Fig. 1, but for variance contribution of the linear warming (unit: %) (a) annual, (b) winter, (c) summer

4.2 线性趋势分析

由图 5a可知，年的线性趋势 (即线性增温)ΔT0(s) 的高值区 (ΔT0(s) ≥ 1.5℃/58 a) 主要分布在三北地区 (东北、华北区、新疆北部) 和青藏高原西南部。低值区 (ΔT0(s) < 1.0℃/58 a) 主要是青藏高原以东的我国西南、华中、华南及青藏高原以北的西北局部地区；其中小片区域ΔT0(s) < 0.0℃/58 a，为线性降温区。

图 5. 1951—2008年我国线性增温 (单位：℃/58 a) (a) 年，(b) 冬季, (c) 夏季 Fig 5. Linear warming of China from 1951 to 2008(unit: ℃/58 a) (a) annual, (b) winter, (c) summer

冬季 (图 5b)，除西南的少数站点外线性增温遍及全国，但显著高值区 (ΔT1(s) ≥ 2.0℃/58 a) 主要是35°N以北的东北、华北和西北地区，35°N以南的青藏高原南部地区线性增温也较大。夏季 (图 5c)，线性增温明显弱于冬季，显著增温区 (ΔT3(s) ≥ 1.0℃/58 a) 仍为3部分，位置与冬季相应但35°N以北两部分范围明显缩小，35°N以南一部分略为增大；线性降温的区域出现在青藏高原以东、以北两部分地区。

4.3 全国平均线性趋势方差及变温幅度

图 6给出了58年 (1951—2008) 年、季节全国平均表面气温距平演变曲线；据此求得了58年年、季节全国平均表面气温的线性趋势项方差贡献 (表 3)。可见，过去58年我国年表面气温异常中线性趋势十分明显，其方差贡献达39.4 %。四季表面气温异常中，线性趋势方差贡献冬季最大，约为夏季的1.6倍，为春、秋季的1.1~1.2倍。F检验表明，年、季线性趋势的方差贡献均显著 (α=0.01)。

图 6. 1951—2008年全国平均表面气温距平演变曲线 (a) 年，(b) 冬季, (c) 夏季 Fig 6. The evolution curves of mean surface air temperature anomalies of China from 1951 to 2008 (a) annual, (b) winter, (c) summer

表 3 1951—2008年季表面气温方差Sk、线性趋势方差lSk及lρk的全国平均值 Table 3 The mean of season variance Sk, linear trend variance lSk and lρk of surface air temperature from 1951 to 2008

表面气温变化幅度ΔTk是由线性趋势引起的分析时段内的升温 (+)、降温 (-) 总量。任国玉等[3]提供了1951—2004年的年、季节全国平均记为Δ，由王盘兴等[19]计算方案和160站表面气温资料求得的两个全国平均值记为ΔTk(58)(1951—2008年)，ΔTk(54)(1951—2004年)，列于表 4。Δ与ΔTk(54)的显著差异出现在夏季，Δ=0.8℃接近于ΔT54的3倍，其合理性值得深入分析。

表 4 表面气温变化幅度的全国平均值 (单位：℃) Table 4 Magnitudes of national mean surface air temperature change (unit:℃)

5 年代际变化方差贡献 5.1 年代际变化方差贡献形势

由图 7可知，年代际变化在年、季表面气温异常的构成中均十分重要。年表面气温异常中sρ0(s)≥60%，冬季sρ1(s)≥40%、夏季sρ3(s)≥40%的区域面积约占全国面积一半以上。年表面气温sρ0(s)≥60%的区域为华北、华东、青藏高原大部和东北、华南、西南局部。冬季sρ1(s)≥40%、夏季sρ3(s)≥40%的区域差异明显，主要高值中心冬季在华北和青藏高原南部，夏季在西北地区东部及西南、华南南部。图 7上所有阴影区的sρk(s) 都通过了α=0.01的F显著性检验。

图 7. 1951—2008年我国年代际变化方差贡献图 (单位：%) (a) 年，(b) 冬季，(c) 夏季 Fig 7. Same as in Fig. 5, but for the interdecadal variance contribution (unit: %) (a) annual, (b) winter, (c) summer

5.2 全国平均年代际变化方差贡献

由表 5可知，过去58年年代际变化在我国年、季节表面气温异常变化中占有十分重要的地位，年表面气温年代际变化方差贡献达59.3%；而季节表面气温年代际变化的方差贡献均占40%左右，其显著性检验由F统计量确定[23]。由图 6可知，夏季和冬季、年表面气温距平场全国平均值年代际变化分量 (虚线) 分别在20世纪90年代中期和80年代中期后转为正值并维持至2008年。

表 5 1951—2008年年代际变化方差sSk及sρk的全国平均值 Table 5 The mean of interdecadal changes variance sSk and sρk from 1951 to 2008

6 小结

本文采用我国160站站网均匀化订正方案[19]及时间序列常规统计方法分析了我国年、季表面气温异常的3个基本特征。得到以下主要结论：

1) 四季表面气温异常中冬季异常方差最大，占四季总异常方差的47.7%，远高于其余季节。冬季三北地区 (西北、华北、东北) 和青藏高原为高变率区，夏季三北地区和长江中下游区为高变率区。

2) 年、季节表面气温异常中线性增温的方差贡献显著，冬、夏季差异明显。年和冬季显著线性增温区为东北、华北全部和新疆西北部、西藏西南部；华中、华南个别站存在弱线性降温。夏季显著增温区主要位于东北北部、华北北部和青藏高原，面积、强度明显小于冬季；我国西北和东南部存在大片降温区。

3) 年和冬、夏季表面气温异常中年代际变化的方差贡献显著，且冬、夏季差异明显。年表面气温异常年代际变化高值区中，三北、青藏高原大片区域和华中、华东局部主要与冬季形势有关，东南沿海局部地区则主要与夏季形势有关。

4) 由站网均匀化订正求得的年、季全国平均表面气温合理。分析期间的全国表面气温线性增温全年为1.4℃/58 a，冬季为2.3℃/58 a (最高)，夏季为0.6℃/58 a (最低)。全国夏季表面气温年代际变化从20世纪90年代中期起维持为正，年和冬季表面气温年代际变化从80年代中期起维持为正。

本文求得的年、季节变化幅度ΔTk与已有的估计存在系统偏差，夏季ΔT3的偏差更明显，其合理性值得深入分析。

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