教育資料（2021-2022年收藏的）資料質(zhì)量控制和分析方法

1、第二章 資料、質(zhì)量控制和分析方法2.1 研究區(qū)域和資料本文研究范圍為石家莊市所轄全部區(qū)縣。區(qū)域邊界及其所用的17個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)位置分布見(jiàn)圖2.1。區(qū)域經(jīng)度范圍為114.13°115.21°，緯度范圍為37.59°38.45°，海拔高度在35.9m255.5m之間。各氣象站基本信息見(jiàn)表1。（表1 應(yīng)增加觀測(cè)記錄年份和遷站時(shí)間等信息）圖2.1 石家莊地區(qū)17個(gè)氣象站點(diǎn)分布本文研究范圍為石家莊地區(qū)所轄全部17個(gè)觀測(cè)站（各站分布見(jiàn)圖2.1），經(jīng)度范圍為114.13°115.21°，緯度范圍為37.59°38.45°，海拔高

2、度在35.9m255.5m之間，各站基本信息見(jiàn)表1。表1 石家莊地區(qū)17個(gè)觀測(cè)站基本信息站點(diǎn)經(jīng)度緯度海拔高度(m)石家莊市區(qū)114.42°38.03°81新樂(lè)114.68°38.35°70.8辛集115.21°37.91°35.9贊皇114.36°37.65°137.4平山114.2°38.25°131井陘114.13°38.03°255.5正定114.56°38.15°71行唐114.55°38.45°96.2靈壽114.38

3、6;38.3°108.9藁城114.81°38.01°53.5晉州115.06°38.01°42.4無(wú)極114.96°38.2°45.4深澤115.18°38.18°38.1欒城114.63°37.88°52.9趙縣114.73°37.76°38.5元氏114.53°37.75°66.4高邑114.61°37.59°48.9本文后面氣溫和降水兩章所用資料為石家莊市氣象局業(yè)務(wù)科提供的石家莊地區(qū)所轄17個(gè)觀測(cè)站的逐日平均氣溫、最低

4、、最高氣溫和降水資料。，由于各站資料的時(shí)間序列長(zhǎng)度不同，為了對(duì)比分析，因此在溫度、降水變化特征中統(tǒng)一采用1972-2008年37年的時(shí)間長(zhǎng)度的資料。周期分析中所用資料為石家莊市區(qū)站建站以來(lái)即1955年至2008年的逐日平均氣溫、降水資料。城市氣候一章城市化對(duì)氣溫和降水量的影響分析所用資料為石家莊市區(qū)站和16個(gè)郊區(qū)站1972-2008年逐日平均氣溫和降水資料。其中城市氣候一章5.1和5.2小節(jié)所用資料為石家莊市區(qū)站以及藁城、元氏、平山和新樂(lè)四個(gè)距離市區(qū)站較近的郊區(qū)站19622009年近48年的逐日平均氣溫、最低氣溫和最高氣溫。四個(gè)郊區(qū)站分布在市區(qū)站東、南、西、北四個(gè)方向，海拔高度與市區(qū)站接近，因

5、此不必做高度低訂正，減少了分析誤差；且探測(cè)環(huán)境受城市化影響較小。分析日變化時(shí)采用2009年3月至2010年2月加密的逐時(shí)氣溫資料。城市熱島強(qiáng)度以城市站和郊區(qū)站氣溫差表示，即 城市氣候一章城市化對(duì)氣溫和降水量的影響分析所用資料為石家莊市區(qū)站和16個(gè)郊區(qū)站1972-2008年逐日平均氣溫和降水資料。這里定義城市站平均溫度變化速率與郊區(qū)站平均溫度變化速率之差為城市熱島增溫率，熱島增溫率在其總增溫率中所占的百分比為熱島增溫貢獻(xiàn)率。所用資料均由石家莊氣象局相關(guān)業(yè)務(wù)單位進(jìn)行了初步的質(zhì)量控制，訂正了由于各種人為因素造成的錯(cuò)誤值。所用資料進(jìn)行了初步的質(zhì)量控制，訂正了由于各種人為因素造成的錯(cuò)誤值。其中季節(jié)劃分為

6、：春季（3-5月）、夏季（6-8月）、秋季（9-11月）、冬季（12月至次年2月）。本文選用19712000年的平均值作為氣候基準(zhǔn)期。2.2資料質(zhì)量控制均一化訂正本文借鑒李慶祥等65檢驗(yàn)和訂正國(guó)家基本、基準(zhǔn)站氣溫?cái)?shù)據(jù)時(shí)所采用的E-P方法，對(duì)所用氣溫資料進(jìn)行了均一性檢驗(yàn)和訂正。周雅清等32也曾采用這種方法檢驗(yàn)和訂正華北地區(qū)的氣溫資料。降水資料的時(shí)間序列對(duì)于臺(tái)站位置變動(dòng)等影響沒(méi)有溫度那么敏感，所以本文對(duì)降水資料沒(méi)有進(jìn)行嚴(yán)格的均一性檢驗(yàn)和訂正。首先對(duì)所有臺(tái)站建立氣溫變化序列dT/dt，計(jì)算待檢臺(tái)站dT/dt 序列和它附近臺(tái)站的dT/dt序列的相關(guān)系數(shù)，選取5個(gè)與之正相關(guān)最大的臺(tái)站作為參考臺(tái)站。利用參

7、考臺(tái)站序列和待檢序列相關(guān)系數(shù)的平方作為權(quán)重建立參考dT/dt 序列，再反算得到參考序列。然后采用滑動(dòng)t檢驗(yàn)法檢測(cè)待檢序列和參考序列的差異序列的不連續(xù)點(diǎn)，并通過(guò)臺(tái)站歷史沿革資料確定其合理性。如果不連續(xù)點(diǎn)附近存在站址遷移，則認(rèn)為該不連續(xù)點(diǎn)是合理的，并進(jìn)一步進(jìn)行訂正；否則保留原始記錄。對(duì)于那些被確認(rèn)的有合理不連續(xù)點(diǎn)的待檢序列，計(jì)算其與參考序列的差異序列在不連續(xù)點(diǎn)前后5年的差值，以此作為補(bǔ)償值來(lái)訂正不連續(xù)點(diǎn)。為了與以后的資料合并使用，訂正是以最近的資料為基礎(chǔ)從后向前進(jìn)行的。由于上述方法要求序列子段必須多于5年，因此，如果不連續(xù)點(diǎn)是在開(kāi)始年后或結(jié)束年前的5年內(nèi)，檢驗(yàn)的結(jié)果也只能出現(xiàn)在開(kāi)始后或結(jié)束前的第5

8、年。這就需要參考臺(tái)站的沿革資料進(jìn)行鑒別，確定其真實(shí)不連續(xù)點(diǎn)的位置和補(bǔ)償值。通過(guò)訂正，使得包括臺(tái)站遷移、儀器更換、觀測(cè)方法改變等對(duì)資料均一性的影響盡可能減少到最小。在對(duì)各站年平均氣溫進(jìn)行均一性檢驗(yàn)過(guò)程中（圖2.2），發(fā)現(xiàn)17個(gè)站均在1993年出現(xiàn)斷點(diǎn)，排除了遷站和儀器更換的原因，因此各站的年平均氣溫在1993年是一次正常的突變。各站年平均最低氣溫（圖略）與年平均氣溫類似，斷點(diǎn)出現(xiàn)在1987年和1993年，同樣排除了遷站和儀器更換的原因。各站年平均最高氣溫則比較均一，沒(méi)有出現(xiàn)一致的斷點(diǎn)現(xiàn)象。圖2.2 石家莊地區(qū)各站年平均氣溫均一性檢驗(yàn)（黑實(shí)線為=0.05的顯著性水平）通過(guò)對(duì)各站年平均氣溫、年平均最

9、高、最低氣溫進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)有1個(gè)站（5.9%）的平均氣溫資料存在非均一性引起的偏差，有1個(gè)站（5.9%）的平均最高氣溫資料存在非均一性引起的偏差，有3個(gè)站（17.6%）的平均最低氣溫資料存在非均一性引起的偏差，檢驗(yàn)表明石家莊地區(qū)近四十年氣溫資料中的非均一性現(xiàn)象并不嚴(yán)重，資料質(zhì)量較好。這些偏差主要是由臺(tái)站遷移造成的，訂正后主要由于臺(tái)站遷移引起的溫度資料非均一性問(wèn)題獲得了比較好的解決。2.3分析方法66（1不能把文獻(xiàn)引用序號(hào)放標(biāo)題上，要在后邊具體位置引用；2。下文公式應(yīng)簡(jiǎn)化，所保留公式要有出處，要統(tǒng)一編號(hào)）（1）滑動(dòng)平均滑動(dòng)平均是用確定時(shí)間序列的平滑值來(lái)顯示要素的低頻變化特點(diǎn)，經(jīng)過(guò)滑動(dòng)平均后，序列

10、中短于滑動(dòng)長(zhǎng)度的波動(dòng)或周期大大削弱。對(duì)樣本容量為n的序列x，其滑動(dòng)平均序列表示為： j=1,2,n-k+1式中k為滑動(dòng)長(zhǎng)度，本文k值取5。（2）距平一組數(shù)據(jù)的某一個(gè)數(shù)與均值之間的差就是距平，即，氣候變量的一組數(shù)據(jù)與其均值的差異就構(gòu)成了距平序列 2.1在氣候診斷分析中，常用距平序列2.1來(lái)代替氣候變量本身的觀測(cè)數(shù)據(jù)。任何氣候變量序列，經(jīng)過(guò)距平化處理，都可以化為平均值為0的序列。這樣處理可以給分析帶來(lái)很多便利，計(jì)算結(jié)果也更直觀。（3）線性趨勢(shì)用表示樣本量為的某一氣候變量，用表示所對(duì)應(yīng)的時(shí)間，建立與之間的一元線性回歸： ， i=1，2， 2.2方程（2.2）可以看作一種特殊的、最簡(jiǎn)單的線性回歸形式。

11、它的含義是用一條合理的直線表示與其時(shí)間之間的關(guān)系。上式中為回歸常數(shù)，為回歸系數(shù)(即傾向值)。和可以用最小二乘法進(jìn)行估汁。，其中，利用回歸系數(shù)與相關(guān)系數(shù)之間的關(guān)系，求出時(shí)間與變量之間的相關(guān)系數(shù)：回歸系數(shù)的符號(hào)表示氣候變量的趨勢(shì)傾向。>0時(shí)，說(shuō)明隨時(shí)間的增加呈上升趨勢(shì)；<0時(shí)，說(shuō)明隨時(shí)間的增加呈下降趨勢(shì)。值的大小反映了上升或下降的速率，即表示上升或下降的傾向程度。相關(guān)系數(shù)表示與時(shí)間之間線性相關(guān)的密切程度。要判斷變化趨勢(shì)的程度是否顯著，就要對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。確定顯著性水平，若，表明隨的變化趨勢(shì)是顯著的，否則表明變化趨勢(shì)是不顯著的。本文選取=0.05，=0.01和=0.001三個(gè)顯

12、著性水平進(jìn)行檢驗(yàn)，值越小，值越大，表明變化趨勢(shì)越顯著。（4）滑動(dòng)檢驗(yàn)滑動(dòng)檢驗(yàn)是通過(guò)考察兩組樣本平均值的差異是否顯著來(lái)檢驗(yàn)突變。其基本思想是把一氣候序列中兩段子序列均值有無(wú)顯著差異的問(wèn)題來(lái)檢驗(yàn)。如果兩段子序列的均值差異超過(guò)了一定的顯著性水平，可以認(rèn)為均值發(fā)生了質(zhì)變，有突變發(fā)生。對(duì)于具有個(gè)樣本量的時(shí)間序列，人為設(shè)置某一時(shí)刻為基準(zhǔn)點(diǎn)，基準(zhǔn)點(diǎn)前后兩段子序列和的樣本分別為和，兩段子序列平均值分別為和，方差分別為和。定義統(tǒng)計(jì)量： 2.3其中 方程2.3遵從自由度的分布。給定顯著性水平，查分布表得到臨界值，若，則認(rèn)為基準(zhǔn)點(diǎn)前后的兩字序列均值無(wú)顯著差異，否則認(rèn)為基準(zhǔn)點(diǎn)時(shí)刻出現(xiàn)了突變。本文給定顯著性水平=0.0

13、5。（5）皮爾遜相關(guān)系數(shù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)是描述兩個(gè)隨機(jī)變量線形相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量，一般簡(jiǎn)稱為相關(guān)系數(shù)或點(diǎn)相關(guān)系數(shù)，用來(lái)表示。設(shè)有兩個(gè)變量 和 相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為相關(guān)系數(shù)的取值在-1.0+1.0之間，當(dāng)0時(shí)，表明兩變量呈正相關(guān)，越接近于1.0，正相關(guān)越顯著；當(dāng)0時(shí)，表明兩變量呈負(fù)相關(guān)，越接近于-1.0，負(fù)相關(guān)越顯著；當(dāng)0，則表示兩變量相互獨(dú)立。計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)是否顯著，需要經(jīng)過(guò)顯著性檢驗(yàn)。（6）功率譜功率譜分析是以傅立葉變換為基礎(chǔ)的頻域分析方法，其意義為將時(shí)間序列的總能量分解到不同頻率上的分量，根據(jù)不同頻率波的方差貢獻(xiàn)診斷出序列的主要周期，從而確定周期的主要頻率，既序列隱含的顯著周期。功率譜是應(yīng)用極為廣

14、泛的一種分析周期的方法。根據(jù)譜密度與自相關(guān)函數(shù)互為傅立葉變換的重要性質(zhì)，通過(guò)自相關(guān)函數(shù)間接做出連續(xù)功率譜估計(jì)。對(duì)一時(shí)間序列，最大滯后時(shí)間長(zhǎng)度為的自相關(guān)系數(shù)（=0，1，2，）為 由下列得到不同波數(shù)的粗譜估計(jì)值： =0，1，2， 式中表示第個(gè)時(shí)間間隔上的相關(guān)函數(shù)。在實(shí)際計(jì)算中考慮端點(diǎn)特性，常用下列形式： 最大滯后長(zhǎng)度的選取十分重要，一般取為為宜。這種方法得到的譜估計(jì)與真實(shí)譜存在一定誤差。因而對(duì)粗譜估計(jì)需要作平滑處理，以便得到連續(xù)性的譜值。常用漢寧平滑系數(shù) 來(lái)進(jìn)行平滑。（7）Mann-Kendall方法Mann-Kendall法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法亦稱無(wú)分布檢驗(yàn)，其優(yōu)點(diǎn)是不需

15、要樣本遵從一定的分布，也不受少數(shù)異常值的干擾，更適用于類型變量和順序變量，計(jì)算也比較簡(jiǎn)便。對(duì)于具有n個(gè)樣本量的時(shí)間序列x,構(gòu)造一秩序列：Sk=，k=2,3,n, 其中ri= j=1 ,2,i可見(jiàn)，秩序列Sk是第i時(shí)刻數(shù)值大于j時(shí)刻數(shù)值個(gè)數(shù)的累計(jì)數(shù)。在時(shí)間序列隨機(jī)獨(dú)立的假定下，定義統(tǒng)計(jì)量UFK=，k=1 ,2,n， 式中UF1=0，E（Sk），Var（Sk）是累計(jì)數(shù)Sk的均值和方差，在x1， x2， xn相互獨(dú)立，且有相同連續(xù)分布時(shí)，它們可由下式算出：UFi為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，它是按時(shí)間系列x順序x1， x2， xn計(jì)算出的統(tǒng)計(jì)量序列，給定顯著性水平a，查正態(tài)分布表，若|UFi|>Ua，則表明序列存在明顯的趨勢(shì)變化。按時(shí)間序列x逆序xn，xn-1，x1，再重復(fù)上述過(guò)程，同時(shí)使UBK=UFK（k=n,n-1,1）, UB1=0。這一方法的優(yōu)點(diǎn)在于不僅計(jì)算簡(jiǎn)便，而且可以明確突變開(kāi)始的時(shí)間