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天津百年气温序列的均一性检验订正与极端气温变化趋势. 郭军 2010.9.29 沈阳. 常用的均一性检验方法. 气候资料不连续的产生有很多原因： 从台站的迁移和仪器的变更到计算时间平均方法的变化等 。和断点不连续相比，趋势不均一通常更难以检测，因为它们可以叠加在气候变化之上 。 常用的方法： T 检验、 Potter 方法、标准正态检验（ SNHT ）方法、二相回归（ E-P ）、序列均一性的多元分析（ MASH ）等等. PMF 检验法 ( Penalized M aximal F test ) — 惩罚最大 F 检验.
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天津百年气温序列的均一性检验订正与极端气温变化趋势天津百年气温序列的均一性检验订正与极端气温变化趋势 郭军 2010.9.29沈阳
常用的均一性检验方法 • 气候资料不连续的产生有很多原因：从台站的迁移和仪器的变更到计算时间平均方法的变化等 。和断点不连续相比，趋势不均一通常更难以检测，因为它们可以叠加在气候变化之上 。 • 常用的方法：T检验、Potter方法、标准正态检验（SNHT）方法、二相回归（E-P）、序列均一性的多元分析（MASH）等等
PMF检验法(Penalized Maximal F test ) —惩罚最大F检验 • 在没有参考序列可用的条件下，采用PMF检测对天津1891～2009年逐月平均最高和最低气温序列的非均一性进行检验。PMF检验允许待检测序列在其整个时段上存在一个线性趋势（即趋势成分没有漂移），通过迭代算法，对待检测序列的年循环、线性趋势、落后1自相关进行协调估计。
序列{Xt}的原假设是通过TPR3（Common-trend two-phase regression model based maximal F test, Wang, 2003）评估回归模型来检测的，即 同时备择假设采用了两相回归模型的形式，即 其中，εt是均值为0、方差为未知常数σ2的随机误差，β为线性趋势成分。认为μ1≠μ2并接受备择假设。T=k时的点称作突变点。Δ=|μ1-μ2|称为平均突变大小。位于时刻k ∈{2,…,n-1}的变点的统计显著性是通过F统计量来评估的： 其中P(k)是建立的经验性的惩罚因子，其中 通过应用经验的惩罚函数，使得误报警率和检验能力的非均匀分布问题也大大减少，利用该方法进行突变点检验，可以不使用参考序列。
RHtestV3 输入数据格式 annual series MM=00 and DD=00.
百年气温序列的检验与订正 天津城市气候观测站气温器测沿革
逐月平均最低气温PMF检验（95%置信度） 年平均最低气温PMF检验（95%置信度） 检测出变点的位置和相关统计信息
订正合理性检验 • 序列的选择（尽量多的考虑，周边的长序列） • 北京----原始序列 • 北京----谢庄 • 区域----北京、保定、塘沽、大连、青岛算数平均 • 辽东半岛平均序列---任国玉等 • 英国气象局的 Hadley 中心和 EAST ANGLIA大学气候研究中心(CRU)合作制作的全球气温数据集- HadCRUT3, 陆地部分为 CRU 研制, 即 CRUTEM3该数据集中中国及邻近地区长序列站点共计186站(含国内 41站）
天津订正后的序列与个参考序列的比值，1951年以后的比值变化较小，表明1951年以后的天津气温序列的变化与北京、华北、辽东半岛是基本一致的。天津订正后的序列与个参考序列的比值，1951年以后的比值变化较小，表明1951年以后的天津气温序列的变化与北京、华北、辽东半岛是基本一致的。
天津百年来极端气温变化 • 使用的天津市1910～2009年逐日最低气温和最高气温观测资料 • 依照STARDEX（STAtistical and Regional dynamical Downscaling of EXtremes for European regions，http://www.cru.uea.ac.uk/projects/stardex/）提出的基于逐日最低和最高气温的极端天气气候事件指数，利用该项目提供的应用软件计算平均气温和极端气温指数序列及其线性变化趋势。
年平均气温 天津市近百年平均气温呈显著上升趋势（p<0.001），变化速率为0.13℃/10a，高于1905～2004年全国平均的增温速率。与全国平均气温变化相比，天津的年平均气温变化具有更大的波动性。20世纪10年代开始到20年代是第一个增温阶段，从1911年最低点-1.8℃到1927年最高点1.6℃，其间增温约3.4℃，与全国近百年来的第一个增温时段大致一致，但持续时间较短。20世纪30年代以后天津气温开始下降，到60年代末，下降了约3.5℃。70年代初开始升温，到2007年最高点已升温3.4℃，这两个阶段的升温幅度均大于全国水平。
最高、最低气温 年平均最低气温亦呈显著上升趋势（p<0.001），增温速率明显高于平均气温，达0.28℃/10a。20世纪10～20年代平均最低气温处于较低阶段，除1927年异常偏高以外，一直到50年代末均处于偏低状态，60年代初期略有升高后，又呈下降趋势并持续到70年代初。从20世纪70年代初开始，平均最低气温呈持续上升趋势。平均最高气温线性趋势变化不显著，但存在明显的年代际波动，20世纪20～40年代和90年代以后相对较高。
高温阈值 趋势分析表明，全年和夏季高温阈值下降趋势显著（p<0.001），百年来下降了2.4℃和3.6℃（表5）。冬季高温阈值呈不显著的升高趋势，在20世纪 80年代以前年代际差异较小，从80年代开始升高，90年代达到最高，这与冬季平均气温80年代后期开始上升是一致的。
低温阈值 全年和四季低温阈值呈现显著的升高趋势（p<0.001），再次表明气候变暖在白天和夜间呈现非对称性。冬季低温阈值升高幅度最大，变化速率达0.54℃/10a，从20世纪10年代的-13.3℃，到21世纪最初10年的-7.5℃，低温阈值升高了5.8℃；春季低温阈值增幅略低于冬季，为0.46℃/10a；夏季变化最小，趋势仅为0.21℃/10a。因此，天津近百年来的气候变暖在冬、春季的夜间表现最强。各季和全年低温阈值在80年代均发生了跃变，其中冬、春季和全年的跃变具有统计显著性
年最长暖日天数 全年最长暖日天数与年平均最高气温变化较为一致，在20世纪20～40年代天数较长，50～80年代相对较少，90年代开始最长暖日天数又有增长。从近百年历史来看，当前最长暖日天数尚未超过20世纪20～40年代的水平。1910～1959年时段的方差为4.9，比1960～2009年段的方差大1.9，这表明1960年以后最长暖日天数年际差异变小。
年和季霜冻日数 总体可分为四个阶段：1910～1925年为第一阶段，平均每年129.4d；1926～1948年为第二阶段，较前一阶段略有减少，平均每年118.7d；1950～1970年为第三阶段，平均值减少为113.0d；1971年以后为第四个阶段，呈显著线性下降趋势。M-K跃变检验亦发现，霜冻日数在1972年前后发生显著的跃变下降（p<0.05）。 129.4d 冬、春、秋季霜冻日数均呈显著减少趋势，春季下降速率最大，冬季次之。冬季霜冻日数变化与春秋季霜冻日数存在一定差异，上世纪10年代开始到70年代冬季霜冻日数变化比较平稳，70年代以后呈较快的下降趋势。春秋季霜冻日数在1970年代以前趋势变化不明显，但年际差异较大，70年代以后呈较明显的下降趋势。从跃变检验来看，全年和冬、春、秋季霜冻日数均在70年代初发生跃变下降。
年最长冷夜日数 从70年代开始明显缩短，至2000年以后，平均最长冷夜日数仅为3.1d。1960年以前年最长冷夜日数的方差为14.7，1960年以后仅为6.6，相差2倍多，从图中也可以明显地看出，年最长冷夜日数序列方差明显减少。M-K跃变检验发现，年最长冷夜日数在1954年发生了显著的跃变减少（p<0.05），
四季最长冷夜日数 四季最长冷夜日数均为减小趋势，其中冬季减小幅度最大，100年来缩短了8.3d，春季次之，四季中只有夏季的减小趋势未通过0.01的显著性检验。冬季最长冷夜日数的方差1960年前后两段相差4倍以上，表明1960年以后冬季最长冷夜日数的年际差异变小，出现极端连续冷夜的机会偏少了，春、夏、秋季两时段方差差异较小。M-K跃变检验发现，冬、春季都在60年代初发生了显著的跃变减少。
小结 • 平均气温、平均最低气温和平均最高气温趋势 天津市近百年平均气温显著上升，冬、春季增温趋势最强，秋季增温幅度较小，夏季趋势不显著。冬、春季最低气温显著增高，100年来分别升高了4.6℃、3.6℃，是增温表现最强的方面。平均最高气温趋势不显著。 • 高温阈值和最长暖日日数变化 全年和夏季高温阈值显著降低，100年来分别下降了2.4℃和3.6℃。全年和各季最长暖日日数均呈“高–低–高”型波动变化：上世纪20～40年代处于暖日日数较多的时段，50～80年代处于相对较少的阶段，90年代开始，最长暖日日数又进入一个较多的时段。 • 低温阈值、霜冻日数和最长冷夜日数变化 全年和各季低温阈值呈强上升趋势，其中冬季升幅最大（0.54℃/10a），最近10年较上世纪10年代升高了5.8℃。冬、春季霜冻日数均显著减少。全年和各季最长冷夜日数亦均趋于减少，其中冬、春季趋势最强。 • 增暖突变及其主要表现 全年和各季的平均最低气温、低温阈值，以及冬季的平均最高气温和高温阈值，都在1980～1990年代发生了显著的增暖突变。综上可知，20世纪80年代后期的升温主要在于最低气温和冬季气温的快速升高。
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