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亚洲区域地面月平均气温序列 的建立与分析

亚洲区域地面月平均气温序列 的建立与分析. 报告人：任玉玉 2010 年 9 月. 主要内容. 研究意义 数据源 处理方法 已完成的工作 存在问题和工作计划. 背景和意义. 20 世纪 90 年代以来，气候变化及其影响的基本事实已得到国际社会和科学界的广泛认同。 我国社会经济的可持续发展和国家安全及各项政策与对策的制定等都对气候变化科研与业务工作提出了明确的要求。

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亚洲区域地面月平均气温序列 的建立与分析

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  1. 亚洲区域地面月平均气温序列的建立与分析 报告人：任玉玉 2010年9月

  2. 主要内容 • 研究意义 • 数据源 • 处理方法 • 已完成的工作 • 存在问题和工作计划

  3. 背景和意义 20世纪90年代以来，气候变化及其影响的基本事实已得到国际社会和科学界的广泛认同。 我国社会经济的可持续发展和国家安全及各项政策与对策的制定等都对气候变化科研与业务工作提出了明确的要求。 目前已对中国近百年气候变化进行了大量分析和研究，对亚洲气候变化的研究有利于更好的认识中国的气候变化。此外，北京气候中心作为区域中心还应该对中国以外的亚洲地区气候变化的监测做出贡献。

  4. 研究范围

  5. 数据源 • NCDC数据 • 美国国家气候资料中心 （NCDC-Monthly v2） • 国际交换历史数据 • 全球气候观测网日值数据（GDCN） • 全球历史气候网（GHCN- DAILY）资料日值数据 • CPC逐日最高和最低气温数据集 • NMIC数据 • 中国气象信息中心 • GTS(全球通信系统 ) 实时传输的国际交换数据 • 实时交换的地面气候月报资料 • 全球常规地面观测资料

  6. 处理方法（一） • 平均气温计算方法 • 为了避免平均气温计算次数带来的非均一性问题，采用最高最低气温进行算数平均。 • 质量控制 • 资料检查 • 站点、记录重复；台站坐标等信息检查 • 奇异值检查 为多年该月平均值， 为标准差，f 这里取5 （以俄罗斯20891站为例，对比站选择24125） • 一致性检查 • 时间一致性；内部一致性

  7. 处理方法（二） • 资料集整合 • 中国区：中国地面气候资料月值数据集 （SURF_CLI_CHN_MUL_MON） • 未重合站点整合 • 重合站点的记录整合 • 建立序列的方法 • 站点密度不均匀：站点资料格点化 • 格点大小的确定：5×5°, 2×2° • 计算区域平均值的方法：

  8. 目前已经处理的资料 • 美国国家气候资料中心 （NCDC-Monthly v2） • 月值 • 同时有最高、最低数据的站点共873站 • 中国区共373站，1991年以前320站停止更新。2009年仅49站更新。331站缺测比例小于0.1 • 国际交换历史数据（ GHCN-DAILY ） • GHCN-DAILY • 日值（1216站，超过10年有效记录1078站，建站至今） • CPC-Monthly • 1977年12月-2006年12月 • North Eurasia Cliamte Centre • 日值 （149站，1881年至2006年）

  9. NCDC-Monthly v2

  10. NCDC monthly-v2资料集亚洲区有效记录 时空分布情况

  11. GHCN-DAILY

  12. GHCN-DAILY资料集亚洲区有效记录 时空分布情况

  13. 整合资料

  14. 台站数 以1976-2005年为参考时段计算平均值和标准差，进行质量控制；要求在参考时段中必须有不少于20年全年无缺测记录

  15. 质量控制后1873-2009年亚洲有效气温记录 整合后的原始资料共3400站，经过质量控制后得到1600站气温观测资料

  16. 整合数据集质量控制后的台站分布

  17. 亚洲百年最高最低气温距平序列 最高气温在1910年至2009年的百年中增加1.10°C，最低气温增加1.94°C。

  18. 亚洲平均气温距平序列 平均气温在1910年至2009年的百年中增加1.52°C。

  19. 1960-2009年平均气温变化趋势分布

  20. 存在的问题和下一步计划 • 进一步补充数据 • CPC早期资料 • GTS逐日数据集 • 亚洲气温时空变化 • 日值 • 极端事件 • 插值格点化 • 部分地区资料稀疏 • 均一性检验 • 城市化影响订正 • 不确定水平估计 • 降水质量控制

  21. 谢谢！

  22. 极值检查 以俄罗斯20891站为例，对比站选择24125

  23. 20891 24125

  24. 站点记录整合 25744站 1月，9月 国际交换站（蓝色）；NCDC数据集（粉色）

  25. 研究意义和背景

  26. NCDC-Monthly v2进行质量控制剔除的站点数量（中国区以外） 总计： 最高气温剔除655个数据，占0.20%； 最低气温剔除958个数据，占0.29%

  27. NCDC&GHCN&NMIC数据集台站分布 以NCDC-monthly-v2为准，通过对数据的逐条分析最终在NCDC-monthly-v2基础上添加888个GHCN-DAILY站点，其中有效记录大于等于10年的670个。 North Eurasia – daily延长了57条序列长度。

  28. NCDC-Monthly v2进行质量控制剔除的站点数量（中国区以外） 总计： 最高气温剔除655个数据，占0.20%； 最低气温剔除958个数据，占0.29%

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