DB12∕T 1051-2021 地面风速观测数据均一化处理技术规程

ICS07.060CCSA4712天津市地方标准DB12/T1051—2021地面风速观测数据均一化处理技术规程Codeofpracticeforhomogenizationprocessingtechniquesofsurfacewindspeedobservationdata2021-04-30发布2021-06-01实施天津市市场监督管理委员会发布DB12/T1051—2021I前言本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件由天津市气象局提出并归口。本文件起草单位：天津市气象信息中心。本文件主要起草人：司鹏、吴安军、石玉恒、孟辉、王敏、姜罕盛、罗传军。DB12/T1051—20212地面风速观测数据均一化处理技术规程1范围本文件规定了天津地面风速观测数据均一化处理技术的内容和方法，以及质量评估。本文件适用于对天津地面风速观测数据的处理分析。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。QX/T37-2020气象台站历史沿革数据文件格式QX/T118-2020气象观测资料质量控制地面3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1地转风速geostrophicwindspeed自由大气中水平气压梯度力和地转偏向力相平衡时空气的水平运动速度，单位为米每秒（m/s）。3.2均一化homogenization剔除气候资料序列中由于人为因素导致的系统误差的过程。3.3时间序列timeseries在连续时间内记录下来的有序观测或统计数据。3.4待检序列candidateseries被进行均一化检验的时间序列。3.5参考序列referenceseries代表待检序列所处位置的真实天气气候变化的时间序列。3.6检验序列detectedseries待检序列与参考序列比值的时间序列。3.7断点breakpoints时间序列中显著不连续的突变点。3.8订正数据adjusteddataDB12/T1051—20213通过统计方法计算得到的代替断点以前时间序列的数据。3.9趋势幅度trendamplitude时间序列一元线性回归模型中求解的斜率，单位为米每秒每年（m/s/yr）。4内容和方法内容4.1地面风速观测数据均一化处理技术应包括元数据收集、原始资料预处理、参考序列建立、检验序列形成、断点检验、序列订正。技术方法4.24.2.1元数据收集收集观测台站元数据信息，宜包括台站位置、观测要素、其他变动事项、台站周边环境。应按照QX/T37-2020第6章的要求。4.2.2原始资料预处理对原始观测的地面风速数据进行错误误差分析，剔除数据采集、传输、记录、存储过程中因仪器故障、人为因素等造成的错误数据。应按照QX/T118-2020第3章的要求。4.2.3参考序列建立4.2.3.1选取3～5个邻近站点的时间序列，建立待检序列的参考序列，作为均一化检验和订正的依据，计算步骤如下：a)基于地面观测站网，计算待检序列与邻近站点时间序列的相关系数，见公式（1）；=1𝑛∑(𝑋𝑘𝑖−𝑋𝑘̅̅̅̅)(𝑋𝑗𝑖−𝑋𝑗̅̅̅)𝑛𝑖=1√1𝑛∑(𝑋𝑘𝑖−𝑋𝑘̅̅̅̅)2𝑛𝑖=1√1𝑛∑(𝑋𝑗𝑖−𝑋𝑗̅̅̅)2𝑛𝑖=1························································(1)式中：——时间序列长度；——待检序列某一时间的风速值；̅̅̅——待检序列的风速累年平均值；式中：——与待检序列相同时间的邻近站点时间序列风速值；̅——邻近站点时间序列的风速累年平均值。b)依据时间序列长度及台站位置，选取与待检序列相关系数最大的3个邻近站点时间序列来建立参考序列，其平均风速的序列长度与待检序列一致，3个邻近站点时间序列所在位置尽可能以待检序列为中心处于三角的位置，利用公式（2）建立参考序列。=[∑2/𝑖̅3=1]/∑23=1·····························································(2)式中：——待检序列与邻近站点时间序列的相关系数；𝑖̅——邻近站点时间序列的风速累年平均值。DB12/T1051—202144.2.3.2选取3个～5个邻近站点的时间序列，建立待检序列的参考序列，作为均一化检验和订正的依据，计算步骤如下：a)对地面观测站网所有台站的平均风速序列进行一阶差分处理，得到差分序列（𝑡⁄），见公式（3）；𝑡⁄=𝑇+1−𝑇,𝑖=1,2,3,4……····················································(3)式中：——时间序列长度。b)基于一阶差分后的地面观测站网，计算待检序列的𝑡⁄与邻近站点时间序列的𝑡⁄之间的相关系数，见公式（1）；c)选取与待检序列的𝑡⁄相关性最好的5个邻近站点时间序列的𝑡⁄建立参考序列，见公式（2）；d)将差分序列𝑡⁄形式的参考序列反算得到待检序列的参考序列。4.2.4检验序列形成检验序列的形成应通过以下步骤实现：a)利用比值法构造检验序列，见公式（4）；=𝑌𝑖𝑌̅⁄𝑟··············································································(4)式中：——待检序列；̅——待检序列的风速累年平均值。b)对检验序列进行标准化处理，形成标准化序列，见公式（5）。=(−̅)𝜎𝑄⁄······································································(5)式中：̅——检验序列的风速累年平均值；𝜎𝑄——检验序列的标准差。4.2.5断点检验4.2.5.1参考序列的确定利用极大似然回归法对4.2.3.1和4.2.3.2两类参考序列构造的标准化序列进行均一化检验，结合台站元数据信息，选取断点检验结果“合理”的检验序列作为待检序列的参考序列。计算步骤如下：如果序列没有不连续点存在，则统计假设为：对于任意𝑖，(,1)；如果序列有一个不连续点，则统计假设为：{(𝑢1,1),𝑖*1,……,+(𝑢2,1),𝑖*+1,……,+························································(6)DB12/T1051—20215式中：——时间序列的长度；𝑢1——假设不连续点前时间序列的风速平均值；𝑢2——假设不连续点后时间序列的风速平均值。𝑇𝑠=1̅̅̅+(−)2̅̅̅··································································(7)𝑇𝑚𝑎𝑥𝑠=𝑚𝑥*𝑇𝑠+=𝑚𝑥*1̅̅̅+(−)2̅̅̅+,1≤≤−1··································(8)如果𝑇𝑚𝑎𝑥𝑠大于选定的显著性水平，即存在非均一的断点。注：合理是指断点检验结果与元数据信息一致性较高。4.2.5.2统计假设检验基于4.2.5.1确定的参考序列，利用惩罚最大𝑇检验（𝑇）对检验序列的标准化序列进行均一化检验，根据台站元数据记录的元数据信息调整断点时间，保留检验过程中有明确台站元数据支持的显著断点。4.2.6序列订正利用分位数匹配订正法（Quantile-Matchingadjustments,QM）对4.2.5.2确定的显著断点进行序列订正。5质量评估平均值比较5.1对比分析地面风速观测数据订正前、后各个时间尺度（日值、月值、年值）的时间序列的平均值̅。̅=1𝑛∑𝑛=1··········································································(9)方差比较5.2对比分析地面风速观测数据订正前、后各个时间尺度（日值、月值、年值）的时间序列的方差𝑋。𝑋=1𝑛∑(−̅)2𝑛=1·································································(10)趋势变化比较5.3对比分析地面风速观测数据订正前、后各个时间尺度（日值、月值、年值）的时间序列的趋势幅度𝑇𝑋。𝑇𝑋=∑𝑋𝑖𝐼𝑖−1𝑛(∑𝑋𝑖𝑛𝑖=1)(∑𝐼𝑖𝑛𝑖=1)𝑛𝑖=1∑𝑋𝑖2𝑛𝑖=1−1𝑛(∑𝑋𝑖𝑛𝑖=1)2···························································(11)式中：——时间序列订正前或后某一时间的风速值；——1，2，3，„„，𝑖。与地转风速趋势变化比较5.4DB12/T1051—20216对比分析均一化订正后的地面风速观测数据与其对应的地转风速的趋势变化特点。利用4.2.3.1建立的待检序列的气压三角（(1)、(2)、(3)）来计算地转风速序列，步骤如下：=√𝑢2+𝑣2······································································(12)𝑢=−1𝑓𝜌𝜕𝑝𝜕𝑦·········································································(13)𝑣=1𝑓𝜌𝜕𝑝𝜕𝑥···········································································(14){(1)=𝐴1𝜕𝑝𝜕𝑥+𝐵1𝜕𝑝𝜕𝑦+𝑐(2)=𝐴2𝜕𝑝𝜕𝑥+𝐵2𝜕𝑝𝜕𝑦+𝑐(3)=𝐴3𝜕𝑝𝜕𝑥+𝐵3𝜕𝑝𝜕𝑦+𝑐···························································(15)𝑓=∑2𝜔𝑖sin𝜑𝑖3𝑖=13·····································································(16)𝐴=𝑟×𝜃×cos𝜑···································································(17)𝐵=𝑟×𝜑··········································································(18)式中：——角速度；𝜑——纬度；𝑟——地球半径；𝜃——经度。误差分析5.5分析均一化订正后的地面风速观测数据与国内外权威发布的同类数据产品的误差。宜利用标准误差（StandardError，SE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）两种统计量。SE=[1𝑛−1∑(∅′−∅′̅)2𝑛=1]1/2··························································(19)∅′=∅−∅𝑖̅·········································································(20)∅′̅=1𝑛∑∅′𝑛=1·······································································(21)MAE=1𝑛∑⌈∅′⌉𝑛=1··················