气候变化趋势分析中自相关的检验与去除X.pdfVIP

第 19 卷 1 期 应 用 气 象 学 报 Vol. 19 , No. 1 2008 年 2 月 　　　　 　 　 　 　JOURNAL OF APPL IED METEOROLO GICAL SCIENCE 　 　　 　 　 　 February 2008 气候变化趋势分析中自相关的检验与去除 ) ) ) ) ) 1 2 1 3 3 陶　杰 　张雪芹 　陶建强 　沈强明 1) ( 中国科学院地理科学与资源研究所 ,北京 100101) 　 2) ( ) 3) ( ) 　 中国科学院研究生院 ,北京 100049 　 浙江省平湖市气象局 ,平湖 314200 摘 　　要 受资料本身 、分析方法及未来排放情景假设等因素影响 ,气候变暖幅度尚存在较大的不确定性 。从分析方法 入手 ,探讨气象观测序列可能存在的自相关及其对气候变化趋势分析的不确定性影响 。引入了 DurbinWatson 一 阶自相关检验方法对气象观测序列进行检验 ,并用 CochraneOrcutt 方法去除存在的自相关 。分析发现 :浙江省平 湖市气温序列存在的自相关放大了该站气温的升温趋势 ,并且虚高了气温变化趋势的显著性水平 。因此 ,对资料 序列进行自相关检验与去除是十分必要的。 关键词 : 自相关 ; DurbinWatson 一阶自相关检验方法 ; OL S 趋势分析 ; 平湖市 省平湖市气象观测站 1954 —2004 年的气温资料为 引　言 例 ,探讨气象观测序列可能存在的自相关及其对气 候变化趋势分析的不确定性影响 。 气候变暖已是公认的事实 ,但是关于过去与今 后气候变暖的幅度 尚存在很大 的不确定性与争 1 　资料与方法 议[13 ] 。器测时期以来的气候资料虽然可靠性较高 , 但是由于台站迁移 、观测仪器更换 、台站周围环境改 1 . 1 　资 　料 变 、人类活动等对气候资料本身造成的影响 , 以及观 气温 资料 包 括 浙 江 省 平 湖 市 气 象 观 测 站 测资料处理和分析方法的不同 ,使得气候变化分析 (58464 ,30°37′N , 121°05 ′E ,海拔 5. 4 m) 1954 年 1 结果存有较大不确定性[47 ] 。 月 1 日—2004 年 12 月 31 日的日平均气温 、日最高 ( ) 在气候变化研究中 ,常用最小二乘法 OL S 对 气温 、日最低气温 。其中 ,1954 年 5 月 30 日—7 月 气象观测序列进行线性回归拟合 , 以此分析气候变 31 日以及 1954 年 12 月 28 日—1955 年 1 月 14 日 化的趋势 。在使用 OL S 时 , 因变量的随机误差要求