甘肃崆峒站新旧址气温对比分析

2019-03-13王丽娜王若升

沙漠与绿洲气象 2019年1期

王丽娜，王若升，薛啟，赵慧

（平凉市气象局，甘肃平凉744000）

甘肃崆峒国家基本气象站（简称崆峒站）建址于1937年，由于各种原因，先后曾经4次迁站，最近一次是由于城市建设的不断扩展，旧址（1954年1月1日—2014年10月31日）周围建筑物增加，气象观测资料的准确性、代表性受到较大影响，旧址的观测环境已不具备地面气象观测要求的条件。为了保证气象观测资料的准确性、代表性和比较性，改善地面气象观测环境，于2014年11月1日崆峒站新址在平凉市崆峒城区西西南方建成，为掌握新旧址因地理位置、海拔高度及周围环境不同形成的两地气象要素差异，根据《地面气象观测规范》总则中站址迁移及对比观测要求，于2015年12月31日与旧址开始进行对比观测[1-2]，并于2017年1月1日正式启用。

迁站会使台站观测环境发生改变，而观测环境的改变又影响到观测资料的连续性，关于这一点，很多学者做了相关研究工作，李又君等通过对比分析迁站前后观测资料的差异[3-11]，方便恰当、合理地使用迁站前后气象资料，以减少或避免资料由于城市化、非均一性等因素导致错误结论；石登科等对台站迁徙前后长序列资料的均一性做了分析研究，并做了检验和订正，这些工作为资料的订正提供了依据[12-14]。而崆峒站也是因为受城市化影响，探测环境发生改变不符合观测规范而搬迁，急需分析资料的连续性是否可用。本文以崆峒站新旧址12个月对比观测资料为基础，采用多种统计分析方法，重点分析新旧址气温差异及产生原因，了解气温要素资料变化情况，为气象服务和科研工作者合理使用气象资料提供参考。

1 新、旧址环境概况

崆峒站旧址位于甘肃省平凉市新科路6号（市气象局院内），该地址已使用61 a。由于经济发展和城市规划建设，观测场周围逐渐被住宅楼、酒店等建筑物包围，气象探测环境严重恶化，对基本观测质量造成严重影响，旧址环境已不能满足《地面气象观测规范》中对气象观测站探测环境的要求。新址位于崆峒城区西南方，处在城区上风方，属崆峒区柳湖乡土坝村三里塬社，距旧址直线距离2.79 km，比旧址海拔高119.6 m（表1）。新址距旧址较近，两站地形地貌基本相同，气候代表性无大改变，资料同化性高。新址地势平坦、视野开阔、气流畅通，周边无永久性人为建筑，探测环境评估得分95.6分，观测环境较好，满足《地面气象观测规范》中对气象观测站周围环境的要求。

表1 崆峒新、旧址环境对比

2 资料及对比统计

平凉市崆峒区地处甘肃省东部，六盘山东麓，属陇东黄土高原丘陵沟壑区，境内西北高峻多山，东南丘陵起伏，中部河谷密布，地形较为复杂。尤其崆峒站新旧址的海拔高度相差达100 m以上，台站迁徙会给观测资料带来一定的影响和差异。

本文资料为崆峒站2016年1—12月新、旧址同期逐时、日气温要素资料，统计出同期月气温（月平均气温、月平均最高气温、月平均最低气温、月极端最高气温、月极端最低气温）要素资料。采用方差、均值差异、相关与回归、显著性检验等统计方法[15]，分析了新旧址同期对比时段气温产生差异的原因。用差值统计方法，由新址观测值减旧址观测值得各月气温差值（表2）。

3 气温对比分析结果

3.1 月平均值

除个别月份外，新旧址月气温差值为负，说明新址气温一致比旧址低（表2）。新旧址月平均气温差值为-1.6～-0.2℃，月平均最高气温差值为-2.0～-0.8℃，月平均最低气温差值为-0.9～0.1℃，其中，平均气温和平均最高气温差值最大出现在4月，而平均最低气温差值最大出现在9月，说明平均最高气温对平均气温的影响更大。月极端最高气温差值为-2.1～-0.5℃，月极端最低气温差值为-2.0～0.7℃，最大差值分别出现在11月和3月，说明极端最高（最低）气温对平均气温的贡献率不大。冷暖空气过渡交替季节（春、秋季）两地气温差异最大。

从新、旧址各月气温差值对比来看，新址气温较旧址偏低不超过2.1℃，导致新址气温偏低的原因有多方面，一方面新址比旧址海拔高119.6 m，会使新址比旧址气温低。另外，（郊外）观测环境的改变也是导致新址气温偏低的主要原因之一。

3.2 月平均逐时气温

由图1可见，新址比旧址温度偏低，两地最大温差时段出现在12—18时，说明城市热岛效应白天大于夜间，1月差值最大，5月和7月变化趋势基本一致。由图2可以看出夜间风速较小，不利于空气湍流交换，白天风速较夜间大，且新址风速大于旧址，不利于白天增温，也使得两地温差增大。同时因最低气温一般出现在清晨，最高气温一般出现在白天午后，使得各月最高气温差值最大，平均气温次之，最低气温差值最小。

3.3 典型日的日平均气温

图1 2016年1、5、7月新址与旧址一日内逐时次月平均气温变化曲线

表2 崆峒新、旧址1—12月气温对比及差值 ℃

图2 2016年1、5、7月新址与旧址一日内逐时次月平均风速变化曲线

新、旧址有效对比观测数据为341 d（1—12月，其中有25 d因新址自动站仪器故障导致观测数据缺测或无效）。其中，新、旧址日平均气温差异|△T|≤0.5 ℃为 86 d（表3），完全相同的天数只有 6 d（6月4日，7月28日，10月2日，12月3日、5日、13日），这86 d可看作两地平均气温没有差异，这种情况占对比期总天数的25.2%；日平均气温差异|△T|在0.5～1.0℃的天数是127 d，占对比期总天数的37.2%；日平均气温差异|△T|≥1.0℃为128 d，占对比期总天数的37.5%。新、旧址日平均气温差异|△T|值大多数在1.0℃范围内。新、旧址日平均气温差异|△T|≥2.0℃的天数仅有1 d，为1月2日，温差最大达2.8℃，可见出现这种情况的几率很小。

表3 新旧址日平均气温差值统计

由图3可见，全天两地气温曲线近于重合，差异不明显，夜间新址气温较旧址偏高，白天旧址较新址偏高。两地日平均气温均为24.6℃，新址较前一日偏高1.4℃，较后一日偏高0.9℃；旧址较前一日偏高0.8℃，较后一日偏高0.4℃。该日无降水，水平能见度较好。新、旧址当日风向均为偏南风，平均风速分别为1.3、1.1 m/s，全日风向、风速均无大变化。新、旧址日平均气压分别为848.1、859.8 hPa，较前一日低 1.5、1.6 hPa，较后一日高 0.4、0.2 hPa。说明本地受热低压控制，适中的偏南风，带走了局地热量，旧址城市热岛效应则不明显。

图3 7月28日新、旧址气温日变化曲线

3.4 晴（雨）日温差对比

考虑了晴（雨）因素时，新旧址日最高气温、最低气温、平均气温的差值见表4，无降水时，新址日最高气温较旧址平均偏低1.2℃，日最低气温较旧址平均偏低0.5℃，日平均气温较旧址平均偏低0.7℃；有降水时，新址日最高气温较旧址平均偏低1.1℃，比无降水时高了0.1℃，日最低气温、平均气温均较旧址平均偏低0.9℃，比无降水时低了0.4、0.2℃。可见，降水对两地日最高气温差异影响不大，而对日最低气温差异影响较大，对日平均气温差异影响则介于二者之间。

表4 新址与旧址晴（雨）日温度平均差值对比 ℃

4 新旧址气温要素差异影响显著性分析与相关回归

4.1 方差的显著性检验

统计新旧址两地气温观测资料方差，并进行F检验，从表5计算结果F值可以看出，各月F值均落在接受区间内（接受区间：n1=n2=31时，为（0.54，1.84）；n1=n2=30 时，为（0.53，1.88）），表明两地气温方差无显著差异。

表5 2016年1—12月气温资料F计算值

4.2 均值差异的显著性检验

统计新旧址1—12月日最高气温、最低气温、平均气温均值，并对其差异进行显著性检验，给定信度α=0.05，经查 t分布表得 Tα=2.0，由表 6 得知|T|＜Tα，表明2组资料没有显著差异，其资料可以合并统计。

表6 2016年1—12月气温资料T计算值

4.3 相关与回归

计算新旧址各月气温资料相关系数见表7，由表可见，气温相关性较好、系数基本在0.9以上，其中，平均最高气温相关性最大，平均气温相关性次之，平均最低气温相关性相对最小。对各月新旧址最高、最低、平均气温相关系数进行t假设检验，以α=0.05为显著水平，自由度为n-2，计算得出t值，均远大于查t值表得临界值t0.05（2.05），可认为自变量和因变量之间有直线关系，即两地各月最高气温、最低气温、平均气温之间存在直线关系。

以新址资料作为自变量，旧址订正后资料作为因变量的回归方程见表7。各月直线回归方程及回归系数，均通过检验，非常显著。因此，利用直线回归方程对新址资料做出订正后，便可考虑合并计算，可以用于日常预报业务。经过温度回检后，高温准确率达99.4%，低温准确率达97.1%。

5 新旧址气温要素差异分析

5.1 观测环境

观测环境的差异是造成观测数据差值的主要因子。旧址周围被住宅等建筑物包围，而新址周围空旷，无高大建筑物。“城市热岛效应”造成旧址平均气温高达0.7℃。另外，由图4可以看出，20世纪90年代以后气温一直居高不下，这与近10 a来测站周围高层建筑物大量增加，观测场所在位置，已从“郊区”逐渐变为“城区”是分不开的。