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中国气象台站迁移对温度均一性的影响：基于多维度数据的分析与探讨

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

随着我国城市化进程的加速，城市规模不断扩张，人口和经济活动高度聚集。在这一背景下，许多原本位于城市边缘或郊区的气象台站，逐渐被城市建设所包围。例如，一些气象台站周边高楼大厦林立，建筑物阻挡了空气的自由流通，改变了下垫面的性质，使得气象观测环境受到严重破坏，观测数据的代表性和准确性受到影响。为了获取更准确、更能反映大尺度气候特征的气象数据，大量气象台站不得不进行迁移。

台站迁移并非简单的地理位置变动，它涉及到诸多复杂因素，这些因素都会对观测数据的均一性产生影响。不同的地形地貌具有不同的下垫面属性，如海陆分布差异导致水体与陆地的比热容不同，山区与平原的地形起伏、植被覆盖等也各不相同，这会使得热量交换和水汽输送存在差异，进而影响气温分布。新站与旧址的海拔高度差异也会对气温产生显著影响，随着海拔升高，气温通常会降低，每升高100米，气温大约下降0.6℃。

观测环境的改变也是一个重要因素。城市中的气象台站受城市热岛效应影响，气温往往比周边郊区偏高。当台站从郊区迁移到城市，或者从城市中心迁移到周边相对开阔的地区，热岛效应的影响程度会发生变化，导致气温数据出现不连续。而且城市中的大气污染状况与郊区也有很大不同，污染物对太阳辐射的吸收和散射作用会改变大气的能量收支，间接影响气温。

在仪器设备方面，新站可能采用了更为先进的自动气象观测仪器，这些仪器的观测原理、精度、响应时间等与旧址的仪器存在差异。例如，老式的水银温度计和现代的电子温度传感器，其测量原理不同，对温度变化的响应速度也有快有慢，这可能导致观测数据出现偏差。而且仪器的安装方式、维护周期等也会影响数据的准确性和均一性。

1.1.2研究意义

气象台站迁移对温度均一性的影响研究具有多方面的重要意义。准确的气温数据是研究气候变化的基石。在全球气候变暖的大背景下，研究气温的长期变化趋势对于了解气候变化的规律、预测未来气候演变至关重要。如果由于台站迁移导致气温数据的非均一性，就可能得出错误的气温变化趋势，从而影响对气候变化的准确判断。

在气候分析方面，均一的气温数据对于分析气候特征、气候区划以及气候异常事件的监测和诊断都有着重要作用。只有基于可靠的气温数据，才能准确地划分气候区域，识别出不同地区的气候特点和变化规律，为农业、林业、水资源管理等提供科学依据。在研究干旱、洪涝、高温、低温等气候异常事件时，准确的气温数据有助于分析其发生的频率、强度和影响范围，为防灾减灾提供决策支持。

在气象研究领域，数值天气预报模型需要准确的初始场数据，其中气温是重要的参数之一。如果输入的气温数据存在非均一性，会影响模型对大气运动的模拟和预测能力，降低天气预报的准确性。而且在气候模式研究中，均一的气温数据对于验证和改进气候模式、提高模式的模拟精度也具有重要意义。在相关领域，如生态环境研究中，气温是影响生态系统结构和功能的重要因素，准确的气温数据有助于研究生态系统对气候变化的响应和适应性。在能源领域，气温数据对于能源需求预测、能源供应规划等也有着重要的参考价值。

1.2国内外研究现状

国外在台站迁移对温度均一性影响的研究起步较早，取得了一系列具有代表性的成果。Mitchell在1966年首次提出均一性检验，为后续研究奠定了基础。此后，Alexandersson发展了标准正态检验（SNHT）方法，该方法基于最大似然法，假设数据服从正态分布，通过选取相关性高的邻近台站构建参考序列，计算统计量来检测序列的均一性，在北美和欧洲的气候数据处理中得到广泛应用。Solow提出的TPR方法、Lund提出的Potter方法等也在不同地区的气候资料分析中发挥了作用。此外，Slonosky和Wijingard等利用Buishand、Pettitt、vonNeumann等方法检验欧洲气候评估（ECA）日平均气温、降水和气压数据的均一性，进一步丰富了均一性检验的方法体系。

国内相关研究虽然起步相对较晚，但近年来发展迅速。李庆祥、刘小宁等学者对中国定点观测气候序列的均一性进行了深入研究，采用多种方法对中国东南部地区气候序列进行均一性检验，并利用多模式对中国气温序列中不连续点进行检测，力求减少对台站沿革数据的依赖。吴利红、康丽莉等分析了地面气象站环境变化对气温序列均一性的影响，指出台站迁移是导致气温序列非均一性的重要因素之一。在针对具体台站的研究中，高晓容以山西五台山地面观测站为例，结合历史沿革变化，采用SNHT方法对年、季节平均气温、最高和最低气温等观测资料序列作均一性分析，发现台站迁移对温度观测序列的均一性影响明显，其中对最高气温序列影响最为显著。陈婧等对北京观象台1915