挖一挖气候观测资料里的“坑”_风闻

气候观测记录非常重要

春风、夏雨、秋霜、冬雪，四季交替，不舍昼夜。古往今来，天气和气候与人们的生产、生活密切相关，人们自古就关注天气的变化。

早在商代后期，甲骨文中就有了风、云、虹、雨、雪、雷等天气现象完整、细致的记载和描述。典籍、日记、史记等古籍记载了大量的天气、物候、节气、农事等信息。如《林则徐日记·道光十五年五月二十九日》：天气乾熯，暑热殊酷。《能静居日记》：正月二十三日（1885年3月9日）晴，园梅渐放；二月初二日（3月18日）晴，园梅盛开，与家人赏玩。清代《晴雨录》记载了自雍正二年（1724）至光绪二十九年（1903）北京地区的降水情况。

图1 甲骨文中的天气现象记录

 

图2 东汉时长安灵台上用来测风的相风鸟（图片来源于网络） 

图3 《梦溪笔谈》、《测候丛谈》、《能静居日记》、《晴雨表》中部分相关记载（图片来源于网络）

此外，“人间四月芳菲尽，山寺桃花始盛开”、“黄梅时节家家雨，青草池塘处处蛙”、“北风卷地白草折，胡天八月即飞雪”等众多的古诗词均描述了我国天气和气候特征。可见，历史文献中大量干旱、洪涝、雨、雪、霜、冰、冻、风等记录，成为我国古代气候信息的重要来源，对于研究历史上气候变化及其与农牧业、疾病、军事、灾害、朝代更迭等的关系意义重大。

到了近代，1873年第一届国际气象会议后，世界范围的气象台站开始兴建，百叶箱、风速风向仪、温湿度记录仪、雨量计等仪器用于地面气象要素观测，观测网络逐步建成。我国气象仪器观测记录始于19世纪下半叶。据中国气象局统计，我国具有百年以上观测记录的气象台站有32个，其中上海站的观测记录可追溯到1873年。

图4 中华民国时期各气象台站气象观测报表（图片来源于中国气象局）

随着我国气象事业的快速发展，地面常规气象观测要素实现了包括气温、气压、湿度、风向、风速、云、能见度、降水、蒸发、日照、雪深、地温在内的多要素全方位观测。进入21世纪，我国气象台站逐步实现自动化观测（图5），截至2018年底，我国已建成6万多个自动气象站，覆盖95.6%的乡镇，数量、密度达到世界第一的位置。2020年3月18日，中国气象局宣布，从4月1日起我国地面气象观测将实现全面自动化。现代仪器观测提供了海量的气象观测数据，成为记录和描述现代气候变化监测和检测的主要手段。

图5 陕西镇安国家基本气象站——新型自动气象站建成后的地面观测场（图片来源于网络）

气候观测资料存在“大坑”，不可拿来就用

纵观古今，现代长期器测资料为全面客观地反映气候变化事实提供了数据依据。那么，气候观测记录可否拿来就用呢？答案是否定的。

主要原因之一在于长期气象观测序列基本上均受到了一些非自然因素的影响，如气象台站迁址、观测仪器变更、人工观测改为自动观测、观测规则变动以及某种气候变量计算方法的变化等。这些台站沿革信息被详细记录在元数据中（图6），有助于完整了解气候变化的历史事实。那么，这些变化对气候观测记录有什么影响呢？ 

图6 各省市基层气象台站简史

以气温序列为例，昆明站于1938年5月迁至太华山，海拔2280米；1946年1月迁回原址，海拔1906米。由于迁址至较高海拔地区，1938-1945年间昆明站气温较前、后两个时期明显偏低（图7），显然这种系统性偏差是不合理的。

图7 1921-1950年昆明站订正前、后年平均气温序列（图片来源于中国气象局）

我们把这种由于非自然因素造成的，一个观测序列中某个时段观测值相对于其他时段存在系统性偏差称之为非均一性。为尽可能描述气温的真实变化，我们必须校订掉序列中的非均一性，此过程称之为均一化，从而建立均一化序列。

对比昆明站订正前、后年平均气温变化趋势可以看出：1921-1950年原始序列呈-0.48℃/100年的降温趋势，而订正后则呈0.39℃/100年的升温趋势，可见迁址造成的系统性偏差影响了气温变化趋势的估计。

在新中国成立后，由于城市扩张、周边环境变化等原因，多数台站迁址，成为造成气温序列中非均一性的首要原因。如果把每个台站看做一个“点”，那么全国就是一个“面”。对比订正前、后全国545站1960-2011年年平均最高气温、最低气温、最低气温变化趋势空间分布来看，订正后三个气温指标全国所有台站均呈一致的增暖趋势，而原始序列中由于非均一性的存在，个别台站呈降温趋势。可见，非均一性通过影响每个“点”的变化，进而影响全国这个“面”的变化格局。

相对湿度资料中的“大坑”有多大？

随着上个月“雨水”节气的到来，我国日照强度增加，气温回升较快，湿暖空气开始活跃，空气中的相对湿度较之前明显不同。相对湿度对人体健康和热舒适指数影响较大，夏季桑拿天的闷热难耐和冬季晴冷天的严寒难挡是人体对相对湿度高、低的直观感知（图8）。相对湿度亦是雾霾（图9）、海雾（图10）等天气现象发生的重要指征与相关因子。

图8 图片来源于网络

雾、霾——相对湿度是区别雾、霾的重要气象要素之一。

图9 2016年12月20日北京发生雾霾（人民网 尹星云 摄）

雾霾影响人体健康，降低生产效率。

海雾——在海雾的生成阶段和消散阶段，相对湿度一般较小，而在成熟阶段，相对湿度一般较大，且相对湿度大值中心向上延伸。

图10 黄海海雾春夏季节多发，青岛沉浸海雾中，犹如梦幻之城。

美丽的天空下却存在隐患，海雾严重影响沿岸船舶航行。

由上可知，相对湿度非常重要，那么相对湿度观测序列是否也存在非均一性“大坑”？答案是肯定的。自2000年开始，中国相对湿度观测逐步由人工观测转为自动观测，至2014年已全部实现自动观测。

国家气象信息中心对于全国2413个台站月平均相对湿度序列中的非均一性做了检验，结果表明：中国地面相对湿度资料存在较严重的非均一问题，68%的台站是非均一的，存在一个或多个间断点。人工观测转自动观测（占59.6%）、迁站（占16.8%）和观测时次变化（占10.7%）是造成序列非均一的主要原因。

同样，由于2000年代初全国范围内实施了自动观测，1960-2017年逐日相对湿度序列中，大多数台站（91.82%）亦存在一个或多个非均一性断点，且主要位于潮湿和半湿润地区。以位于湿润区的湖南省通道站为例（图11左），自动化观测后，原始序列中2003年后呈断崖式下降，也就是说之前的人工数值系统性偏高，进而造成原始序列呈-0.685%/10年的下降趋势，显然此非自然变化；经过订正后序列则呈现出相反的0.549%/10年上升趋势。由此可见，我国相对湿度观测序列中的非均一性是普遍存在的。

那么，此“大坑”对于全国的影响有多大呢？就全国平均而言（图11右），2010年之前原始年平均相对序列较订正后偏高2%左右。从时间变化来看，基于订正序列得到1960-2017年中国区域平均相对湿度系列几乎没有长期变化趋势[0.006%/10年]，而原始数据则呈虚假的下降趋势[-0.414%/10年]。

图11 湖南通道站和全国1960-2017年原始和订正年平均相对湿度序列

从变化趋势的空间分布来看，原始序列中全国大多数台站（79.22%）呈现下降趋势，主要是由于21世纪初观测台站自动化导致的。相反，订正后我国48.66%的台站呈微弱增加趋势，趋于偏湿，主要分布在华南、西北和西南；51.34%的台站呈微弱的下降趋势，趋于偏干，主要分布在东北、西北的东部和华北的大部地区。可见，非均一性对我国相对湿度变化的大尺度格局的准确判断亦产生影响，进而影响应对决策和措施的制定。

综上所述，长期气候观测序列对于气候变化研究至关重要，但其本身存在非均一性“大坑”，严重影响了气候观测资料的质量和可靠性，从而对于我国气候变化的估计造成偏差，甚至歪曲了真实的气候变化，特别是在局地（站点）尺度上。

因此，对于我们拿到的“一手”气候观测资料，不能拿来就用，而是需要经过非均一性校订后，建立均一化的“二手”资料，从而改善气候观测资料的准确性，提高气候变化趋势估计的科学性。

来源：中国科学院大气物理研究所