【摘要】：全球變暖這一現(xiàn)象近年來受到廣泛關(guān)注,對全球氣候變化的趨勢研究逐漸成為氣候?qū)W家關(guān)注的焦點。傳統(tǒng)的趨勢分析大多直接應用線性回歸法來計算,這種檢測方法基于序列本身是不相關(guān)或者一階相關(guān)的。然而在現(xiàn)實數(shù)據(jù)中,特別是地學環(huán)境數(shù)據(jù)常常是長程相關(guān)的。在這種情況下,直接使用線性回歸分析是不合適的。本文選取了我國590個氣象觀測站的近46年的氣溫數(shù)據(jù)作為研究對象,應用去趨勢波動分析法(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)來分析該序列的長程相關(guān)性,以及其對氣溫的變化趨勢的影響。計算結(jié)果表明,590個站點中有555個站點的趨勢是不顯著的,然而,使用線性回歸方法只有49個站點估計出來的趨勢是不顯著的。這兩者之間的差異是源于線性回歸法沒有考慮長程相關(guān)性帶來的影響。然后,我們研究了在長程相關(guān)性存在時的最可能趨勢。我們得到,如果不考慮長程相關(guān)性,僅使用線性回歸來估計趨勢會顯著高估趨勢。其中天津站點被高估了6.52%,呼和浩特站點被高估了54.98%,南京站點被高估了20.35%,海口站點被高估了35.93%,西寧站點被高估了59.12%。長程相關(guān)性在現(xiàn)實數(shù)據(jù)中普遍存在,我們在進行其他趨勢研究時也必須把長程相關(guān)性考慮在內(nèi),我們的分析為這類情況提供了一般研究框架。
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４．１數(shù)據(jù)逡逑本文的氣溫數(shù)據(jù)來源于中國氣象局國家氣候中屯、。我們從中選取了邋５９０個中點從１９６０年１月１日至２００５年１２月３１日近４６年來每日最高氣溫的日值序列作為對象。如果氣溫序列存在連續(xù)１、２天有缺測情況，則丟失的數(shù)據(jù)分別被替換成幾天與其他年份同一日的氣溫數(shù)據(jù)的平均值。張強等［４８巧勺研究表明，這種替不會對長期趨勢造成影響。這樣，我們每個站點得到１６７９０個數(shù)據(jù)（為了方便，刪除了閨年‘２月２９日的氣溫數(shù)據(jù)，R*除后對結(jié)果的影響很小，可忽略）。在長關(guān)性的顯著性檢驗中，我們使用到了全部５９０個站點。在后來的趨勢分析中，考ｍａｔｌａｂ循環(huán)算法運算時間長，選取了我國五大典型氣候的代表站點（如圍４N１別是溫帶季風氣候代表城市天津（氣象觀測站坐標；１１７．０７°Ｅ，３９．０８°Ｎ）、溫陸性氣候代表城市呼和浩特（氣象觀測站坐標：１１１．６８°Ｅ，，４０．８２°Ｎ）、亞熱帶氣候代表城市南京（氣象觀測站坐標：１１８．８°Ｅ，３２°Ｎ）、熱帶季風氣候代表�？冢庀笥^測站坐標：１１０．３５°Ｅ，２０．０３°Ｎ）、高原山地氣P敬沓鞘形髂ü鄄庹咀輳海保埃保罰

本文編號：2707184