1、 ICS 07.060 CCS A 47 12 天津市 地方 标准 DB12/T 1051 2021 地面风速观测数据均一化处理技术 规程 Code of practice for homogenization processing techniques of surface wind speed observation data 2021 - 04 - 30 发布 2021 - 06 - 01 实施 天津市市场监督管理委员会 发 布 DB12/T 1051 2021 I 前 言 本文件按照 GB/T 1.1 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
2、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/T 1051 2021 2 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/T 37-2020
3、 气象台站历史沿革数据文件格式 QX/T 118-2020 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 geostrophic wind speed 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 time series 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 candidate series 被进行均一化检验的时间序列。 3.5 参考序列 reference s
4、eries 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 detected series 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 adjusted data DB12/T 1051 2021 3 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 trend amplitude 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
5、列建立、检验序列 形成、断点检验、序列订正。 技术 方法 4.2 4.2.1 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/T 37-2020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/T 118-2020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
6、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）； = 1 ()() =1 1 ()2=1 1 ()2=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）
7、建立参考序列 。 = 2 / 3 =1 / 23 =1 (2) 式中： 待检序列与邻近 站点 时间 序列的相关系数； 邻近 站点 时间 序列的 风速 累年平均值。 DB12/T 1051 2021 4 4.2.3.2 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 （ ） ， 见公 式（ 3）； = +1 , = 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 与邻近 站点 时间 序列的 之间的相
8、 关系数，见公式 （ 1）； c) 选取 与待检序列的 相关性最好的 5 个 邻近 站点 时间 序列的 建立参考序列 ， 见公式 （ 2）； d) 将差分序列 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）； = (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）。 = ( ) (5) 式中： 检验序列 的 风速累年 平均值； 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
9、 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 ， ( ,1)； 如果序列 有一个不连 续点 ，则统计假设为： (1,1), *1, + (2,1), * +1, + (6) DB12/T 1051 2021 5 式中： 时间序列的长度； 1 假设不连续点 前时间序列的 风速 平均值； 2 假设不连续点 后时间序列的 风速 平均值。 = 1+( ) 2 (7) = *+ = *
10、 1+( ) 2+, 1 1 (8) 如果 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 检验 （ ）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-Matching adjustments, 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
11、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 。 = 1 =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 。 = 1 ( )2 =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 。 = 1 ( =1 )( =1 ) =1 2=1 1( =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， 。 与地转风速趋势变化比较 5.4 DB12/T 1051 2021 6 对比分析均一化订正后的
12、 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： = 2 + 2 (12) = 1 (13) = 1 (14) (1) = 1 +1 + (2) = 2 +2 + (3) = 3 +3 + (15) = 2 sin3=1 3 (16) = cos (17) = (18) 式中： 角速度； 纬度； 地球半径； 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 （ Standard Error， SE）和平均绝对误差（ Mean Absolute Error， MAE）两种统计量。 SE = 11 ( )2 =1 1/2 (19) = (20) = 1 =1 (21) MAE = 1 =1 (22) 式中： 订正后数据与同类数据产品的差值序列。
