引言

对气候序列的均一性研究已经开展了多年，国内很多学者做了大量的工作。大量的工作集中在对气温的均一化处理上^[1-6]，并分析了气候资料非均一的原因，介绍了近年来国内外气候资料均一性研究的方法及进展，探讨了利用多模式对中国气温序列中不连续点的检测等方法的研究^[6]。在此基础上，中国气象局于2006年制作并发布了全国730个站1951—2004年逐月和逐日气温数据集^[7]。除此之外，一些学者还探索了用各种方法进行风速、太阳总辐射、气压和高空温度的均一化检测^[8-12]，这些探索虽然为资料的均一化检测奠定了基础，但除气温外，其他一些要素的均一性检测还不够成熟^[13-15]，尤其是降水序列的均一化工作，虽然近年来也有部分工作^[16-18]，但由于降水资料分布的特殊性(不是正态分布及与周边站相关普遍低等特点)，限制了降水序列均一化研究的深入和业务应用。最近，江志红等^[16]选取中国681个台站近50年(1951—2004年)月降水资料，通过对各站年代际分量的EOF分析及North判别进行均一化检验，但依然存在待检台站与参考台站的相关性不高，导致降水量序列均一性订正困难的问题。站点稀疏对降水序列的均一性检测和订正的影响到底有多大？这是目前人们关注的问题，本文拟在对全国目前最高密度站点(2415个站)1951—2009年降水量序列的均一性分析与订正的基础上，进行分区域(山区、台站稀疏地区等)研究比较，即对台站稀疏和密集区以及山区和平原站均一化检测和订正结果进行对比分析和精度分析，探讨站点稀疏对降水序列均一性检测和订正的影响，为深入进行我国降水序列均一性研究和业务化奠定基础。

1 资料来源及处理

本文采用的资料为国家气象信息中心收集整理的全国2415个站1951—2009年逐年、月、日降水量资料，由于建站时间不一致、缺测和站点取消等多种原因导致每个站点序列长度并不相同，本文从中选取了2350个具有连续观测40年以上记录的站点。图 1给出了站点的分布情况，可以看出中国东部地区站点密度相对较大，而西部新疆、青海等部分地区站点分布比较稀疏，西藏地区较大范围内没有观测站点。检测和订正过程中，上述年月数据资料缺测时，计算中将自动跳过缺测年月份，并不影响检测和订正结果。

为了保证检验结果的质量，对降水量数据集进行初步的正态化转换。类似江志红等^[16]和李庆祥等^[17]的做法：由于降水分布通常是偏态，对于不服从正态分布的变量需作正态化处理，为此对各站年降水资料进行了开三次方处理，并进行了标准化处理，对比显示：开三次方后，降水分布明显呈现较好的正态性或者类似正态性特点(图略)。

2 研究方法与有关情况处理

采用标准正态检验(Standard Normal Homogeneity Test, SNHT)方法对全国降水量进行均一性检测，对检测出的断点用比值法进行订正，为了充分利用现有资料进行断点检测，在对周边对比站相关系数较小的站点进行检测中，进行了适当的处理和拓展。对序列的订正比值进行分析，同时对订正前后降水量的距平、变差系数、气候趋势进行对比分析，以分析降水量序列均一化的效果、精度及其对气候趋势的影响。另外，为了探讨站点稀疏对降水序列均一性检测和订正的影响，将全国均一化序列按不同的条件分为不同区域，将300 km范围内对比站少于5个的地区视为台站稀疏地区，对比分析山区、台站稀疏地区和密集区均一化的效果。

2.1 检测方法

采用SNHT方法进行均一性检测，本文只对全国年降水序列进行检测，对计算过程如下：

设：X_ji为临近站观测值序列，j=1, …, 5，j为临近站的个数。i表示序列的长度。X_0i表示待检序列。

构造年降水量参考序列：

$ {F_i} = [\sum\limits_{j = 1}^5 {\rho _j^2} {X_{ji}}]/\sum\limits_{j = 1}^5 {\rho _j^2} $

构造统计量：${T_0} = v\bar z_1^2 + (n -v)\bar z_2^2$

${Z_i} = ({Q_i} -\bar Q)/{\sigma _Q}$，比值序列：${Q_i} = \frac{{{Y_i}/\bar Y}}{{Fi/\bar F}}$，Y_i代表降水序列，Y代表降水平均值，F_m是参考序列值，n为待检序列的总年数，v为间断点序号。

检验时将被检验的z序列分成v及(n-v)两段, 分别构成z₁与z₂序列, 将v从1至(n-1) 不断取值, 采用程序循环计算T₀的值, 并挑出最大的T₀值(若该值大于给定的显著性水平0.05的阈值，即记为T_s值, 此时，v即为潜在不连续点位置)。

2.2 比值法订正

本文用比值法，对检测出的年降水断点进行年月日订正，为了使月日降水资料订正值更符合实际情况，并与年值吻合，月降水资料订正值采用年值和月比值共同订正，计算方法如下：

年订正算法：$\begin{cases}{q_1} = {\sigma _Q}{\bar Z_1} + Q\\{q_2} = {\sigma _Q}{\bar Z_2} +Q\end{cases}$ 则订正系数为：q₂/q₁

月日订正算法:

分别用年月降水资料计算出ΔA(年订正值)和ΔX_i(月计算比值，i为月份), $\frac{\left( \sum\limits_{i=1}^{12}{\Delta {{X}_{i}}} \right)/12}{\Delta A}=\frac{\Delta {{x}_{i}}}{\Delta {{A}_{i}}}$, 其中：ΔA_i为各月的订正值，ΔX_i为各月计算比值。由于所构造年的降水量参考序列与对比站的相关系数和降水量值有关，因此，订正值的大小不仅取决于本站降水量的大小，还取决于和对比站的相关系数及降水量值的大小。

日降水资料订正值使用月订正值。

2.3 检验中的有关情况处理及结果

检测过程中，一些地形复杂的地区，以及台站稀疏地区，参考站与待检站的相关较差，在检测出断点的114个台站中，约有近三分之一的台站与周边参考站的相关系数小于0.7，为了对这部分台站降水量进行检测，本文进行了一系列的试验检测。众所周知，参考站的选择是为了滤除气候变化对资料序列的影响，在同一气候区域内，同一类型的气候序列相关应该为正，即两站气候趋势一致。但相关系数不够大的情况下检验结果是否可靠？本文进行了如下对比检测分析，在台站密集区选择相关系数较好(0.7以上)和相关系数差(0.7以下或者更小)的两组参考站，进行对比检测，结果见表 1。由表可见，用不同相关系数的对比站检测结果断点一致，只是T_s值不同而已，也就是说，待检测站与对比站相关系数的大小，对均一性检测结果影响并不大。

对全国2415个气象台站降水量资料进行均一化检测，有断点的站点数为114个，占所有检测站点的4.72%。为了保证订正值的准确，只对参考站与订正站序列之间相关系数在0.7以上的断点进行订正(见图 2红色点)，订正站点为70个，占所有检测站点的2.9%。另外，有44个站点没有订正，其中，有30个站因为待检站与对比站相关系数较小(小于0.7，见图中黄色点)而没有订正﹔12个站因为月资料有问题，考虑到本文缺乏有关元数据的支持，因此无法进行月订正系数的计算，故而没有进行订正(见图中蓝色点); 有2个站疑似资料有问题，故没有订正(见图中灰色点)。从图中可以看出。因相关系数较小而没有订正的站点主要分布在台站稀疏地区和山区。

3 全国降水均一性检测结果分析 3.1 序列订正比值分析

为了分析全国降水序列的订正效果，本文先对年及各月的订正比值进行分析比较，设置绝对差值，若以q_i为订正比值(i为0，1，2，…，12，其中，q₀为年订正比值，q₁为1月订正比值，依此类推……)，绝对差值为p_i，计算公式如下：

$ {p_{i = \left| {1 - {q_i}} \right|}} $

绝对差值是表示订正值与原始值差距大小的统计量。表 2为全国降水量年月绝对差值统计，由表可见，年订正值与原始值差距不大，相比之下，冬季绝对差最大，夏季绝对差最小，也就是说，迁站或者更换仪器等对冬季降水序列的影响比夏季大。

另外，对比山区和平原站的绝对差值，结果表明，山区绝对差最大，平原站降水序列绝对差小，即迁站或者更换仪器等对山区站降水序列的影响比平原站大。这也是山区地形复杂，对降水影响较大的体现。

如果将周边300km范围对比站少于5个的地区称为台站稀疏地区，从表 2可以看出，台站稀疏地区绝对差大，台站密集地区降水序列绝对差小，即迁站或者更换仪器等对台站稀疏地区降水序列的影响比台站密集地区大。

从前面订正比值的计算公式可见，订正比值与待检测站与对比站的相关系数有关。在台站稀疏地区，由于对比站选择较少，检测站与对比站的相关系数略差，影响了订正精度。

总体来看，台站稀疏地区和山区订正比值略差。

3.2 订正前后距平对比分析

从表 2可以看出，降水量订正前后年值差异并不大，为了比较各月差值，以1968—2008年作为全国降水量的标准气候期，分别计算了1968—2008年我国降水量订正前后资料距平，给出7月(夏季)和1月(冬季)降水量订正前后降水量距平比较图(图 3)。从图中可以看出，所有订正站和台站稀疏地区站点的冬夏降水量值订正前后差异均不大，而山区站降水量订正前后数值差异较大，尤其以冬季12月最大(图略)。这说明，地形引起的对比站与待检测站降水量差距，对订正值的影响比相关系数的影响更大。另外，冬季降水量稀少，更容易产生差异。这也证明了前面分析结果，即订正站对山区降水量序列影响较大的事实。

3.3 订正前后变差系数对比分析

为了分析均一化资料的精度，计算了70个站降水量订正前后的变差系数，并分别给出降水量订正前后各站的变差系数分布图(见图 4)，由图可以看出，各站降水量订正前后的变差系数的差别不大。若计算降水量订正前后变差系数的相对差值(即订正前后变差系数差值占订正前变差系数的比率)，各站变差系数的相对差值很小，其中，变差系数相对差值在1%以下的有54个站, 占所有订正站点数的77.1%；相对差值在1%~5%之间的有15个站, 占所有订正站点数的21.4%；相对差值在5%以上的有1个站, 占所有订正站点数的1.40%，相对差值为5.74%，是山西省的五台山站，五台山站1997年左右迁址，新旧站址的海拔高度差达到700 m左右。以上分析充分说明全国降水量均一化订正的结果是可信的，并且效果较好。

为了更进一步对山区、台站稀疏地区相对差值进行比较分析，分别计算了这些地区的相对差值(表 3)，由表可见，变差系数相对差值山区最大，台站稀疏地区次之。不过，总体来讲，全国降水量订正前后变差系数相差很小，即使是山区，变差系数相对差值也不到1.5%。这也印证了图 4变差系数的差别不大的事实。

3.4 均一化前后数据序列气候趋势分析

为了对均一化前后数据序列趋势进行对比分析，用分别计算70个站降水资料均一化前后的气候趋势系数，并分别给出分布图(见图 5)，由图可见，降水量订正前后的气候趋势系数的差别也不大。表现在两方面，第一，趋势的符号基本一致，除了个别趋势值很小的站外，各站前后降水量增减趋势不变，原为增加的依然为增加趋势；第二，各站经过均一化订正的降水量气候趋势系数与原始降水序列相差不大。

为了分析订正前、后降水量趋势的差异，分别对已经订正的70个站降水资料进行秩检验(见表 4)。由于各站点开始年代不同，为了方便比较，本文选择1968年以来40多年降水序列做检验。表 4中第三大列是全部订正站计算结果，由表可见，年及各月降水序列订正前后趋势都是正值，即无论是订正前还是订正后趋势都是递增的；从趋势的量值上看，除1月和6月较大外，其余月份及年递增趋势的量值均不大，即递增趋势不显著(Z(0.05) 为0.215)。若以原始序列趋势值与订正序列趋势值的差值，占原始序列趋势值的比例作为订正前后趋势的相对增减值(见表 4全部订正站计算结果中最后一列)，年及多数月份订正前后趋势相对增减值都在10%以下，即降水量订正前后趋势差距不大，并且没有影响到趋势的显著性。

对于台站稀疏地区和山区作降水数据序列趋势分析，结果表明，年及绝大多数月份降水序列，订正前后趋势的增减基本是一致的，除了个别月份外，绝大多数月份及年降水量增减趋势都不显著(Z(0.05) 为0.215)；台站稀疏地区趋势的增减值比全部70个站的趋势增减略大(图 6)，也就是说，台站稀疏地区迁站，尽管由于对比站选择较少，相关系数相对较低，订正前后降水趋势的增减与其他地区并无太大差异，也没有影响趋势的显著性。

对山区站做均一化前后数据序列趋势对比分析，结果表明，趋势增减值比其他站趋势增减值较大(图 5)，也就是说，山区由于地形复杂，不同地形下降水量的差异较大，迁站影响了降水序列的趋势，但同样也没有影响到趋势的显著性。

从以上分析可知，降水资料的不连续，并没有影响趋势的显著性，而且订正站数为70个，仅占全国降水观测站点的2.9%，对全国降水资料来讲，资料的不连续不影响趋势的变化。

4 结论与讨论

文章采用经典气候资料均一性检验技术，系统地对全国基本、基准和一般气象站的降水数据进行了均一性检验，检验表明：在全国2415个站点的年降水量序列中，仅114个站点存在不连续点(不到5%)，这一结果和对气温序列的检测存在非常大的不同，在此基础上，本文选取了近70个周边参考台站较为丰富的站点进行了初步订正、对比，形成了一套均一化降水数据集，在此基础上研制了逐日网格化数据集。

(1) 对于地形复杂的地区，以及台站稀疏地区，对比站与待检站的相关较差时，若在同一气候区域内，当相关系数为正时，可以直接进行均一化检测，并不影响检测结果。对全国2415个气象台站降水量序列进行均一化检测结果，断点数为114个，占所有检测站点的4.72%。对70个相关系数在0.7以上的断点进行了订正，占所有检测站点的2.9%。

(2) 从年及各月的订正比值分析比较全国降水序列的订正效果，结果表明，冬季绝对差值最大，夏季绝对差值最小，也就是说，迁站或者更换仪器等对冬季降水序列的影响比夏季大。另外，山区绝对差最大，即迁站或者更换仪器等对山区站降水序列的影响比平原站大。对于台站稀疏地区而言，绝对差比台站密集地区降水序列绝对差大，即迁站或者更换仪器等对台站稀疏地区降水序列的影响比台站密集地区略大。

(3) 从订正前后降水序列的变差系数分析可知，各站降水量订正前后的变差系数的差别不大。从变差系数的差值来看，全国降水量订正前后变差系数相差很小，只占总变差系数的不到1.5%。说明订正的结果是可信的，并且效果较好。不过相对而言，山区略大。

(4) 从订正前后降水量平均值和距平分析对比来看，所有订正站和台站稀疏地区站点的冬夏降水量值订正前后差异均不大，而山区站降水量订正前后值差异较大。

(5) 对均一化前后降水数据序列进行趋势对比分析发现，降水量订正前后趋势增减并不大，多数增减值占原值的比例在10%以下。台站稀疏地区和山区年及绝大多数月份降水序列，无论订正前后，趋势的增减基本也是一致的，台站稀疏地区降水趋势的增减与其他地区并无太大差异。山区站趋势增减值比其他地区趋势增减值大很多，也就是说，山区由于地形复杂，不同地形下降水量的差异较大，迁站影响了降水序列的趋势。但是，无论山区、台站稀疏地区，还是全部台站，迁站并没有影响到趋势的显著性。

从以上分析可知，降水资料的不连续，并没有影响趋势的显著性，而且订正站数为70个，仅占全国降水观测站点的2.9%，对全国降水资料来讲，资料的不连续并不影响总趋势的变化。值得说明的是，降水观测中的许多误差，比如风速导致的固体降水(雪)等的测量误差、仪器沾湿误差等在本文均尚没有得以考虑，因此，本文的均一化数据集仍然是初步的，还需要在上述误差得以充分考虑后进行深入分析和完善。