时空的评估检测的温度数据产品的变暖趋势和突然的转变在巴基斯坦最大的灌溉面积

文摘

可靠和准确的温度数据采集水面气候研究不仅是重要的而且管理水资源和农业的关键。网格数据产品(gdp)提供了一个机会来评估和监控温度指数时空分辨率的范围;然而,它们的可靠性必须由时空对比量化对原位记录。在这里,我们的空间和时间评估温度指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是,DTR)产品与参考数据1979 - 2015年期间在旁遮普省,巴基斯坦。这一地区被认为是农业和灌溉农业的中心。我们的研究是第一个时空统计评估的潜在gdp的性能和选择研究区域和基于统计指标,趋势检测和突变分析。结果显示,CRU温度指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是和DTR)超过其他gdp更高的CC和表示R²但是偏差和RMSE低。此外,趋势和突变分析表明CRU的优越性能T_最小值和T_的意思是产品。然而,T_马克斯和DTR产品不太准确检测趋势和温度的突然转变。测试gdp以及参考数据系列显示明显的变暖在1997 - 2001年期间在研究地区。1 - 2°C的gdp显示差异之间的差别与不同的产品相比在同一类别和参考数据。gdp的准确性都特别贫穷的北部旁遮普邦,低估了伟大。这个初步评价不同的gdp将用于评估不一致和产品的能力之前,他们可靠的利用水文和气象应用尤其是在干旱和半干旱地区。

1。介绍

未来全球气候模式的估计直接随气候变化在区域范围内1]。区域气候的变化参数和评估他们统计的重要性是气候变化检测的基本工具(2]。可靠的气候统计数据可以发挥动态作用对气候变化适应和缓解在地区层次上(3,4]。然而,气候变化的后果很大,特别是在地区脆弱人群的5),导致农业生产率的降低由于高温,严重的干旱和洪水条件(6]。尽管其他气候参数的重要性,但温度(以后的长期趋势T_的意思是)是至关重要的量化气候变化和对环境的可能影响7,8]。因此,理解的时空变化T_的意思是在区域尺度上是非常重要的在气候监测和水面气候研究[9]。然而,变化和增加的趋势T_的意思是最终导致气候模式的改变可能是由于显著的变化在特定温度指数(以后T_马克斯,T_最小值昼夜温度范围,DTR) [10- - - - - -12]。几项研究已经报道温度的时空变化指数和气候变化对世界不同地区的影响(13- - - - - -16]。这些准确和可靠的空气温度记录巩固我们对区域和全球气候变化的认识,以及他们可能对水资源和农业的影响17,18]。车站的记录可能被认为是最可靠的来源获取气象资料,但到目前为止,不幸的是,缺乏评估记录和数据处理质量差是主要障碍等进行评估(19]。即使测量数据是可用的和可靠的,不规则的空间分布和低覆盖妨碍它们的使用(20.]。

近几十年来,温度网格数据产品的开发(以下简称gdp)已被证明是可靠和具有成本效益的获取全球网格数据在不同尺度(21]。这些全球气温数据产品是来自全国气象监测站位于世界各地。个人站数据是地理上插入到不同的网格大小使用几种算法和计算技术,考虑到不同地区的物理特征(坡度和高程)。这些多源数据产品是经常应用气候输入水面气候模拟来填补空白的稀疏观测数据在区域尺度上22),这些产品的使用是相当大的增加归因于他们简单的可访问性,良好的时空覆盖率,高分辨率,连续观察(23]。世界气象组织(WMO)所定义的,至少30年的严格的气候研究的数据是必要的(1]。大多数gdp提供温度适合气象研究的历史记录,而记录从卫星获得的产品是受到他们的短期和缺失数据在特定条件下如云量(24]。

评估气候gdp已经被证明是有用的量化的趋势,变化和各种其他水面气候申请全球不同地区(25]。gdp快速增长,应用先进的可靠性,高分辨率,延迟。然而,到目前为止,不确定性作为gdp的主要问题由于变量时空覆盖率,缺乏原位观察,搬迁的仪表,和数据处理方法;这些约束需要全面评估相关研究区域范围内的gdp (26]。因此,gdp的可靠性和精度随时间和区域气候27),这样的性能和能力的评估和评价的gdp在区域尺度上是非常重要的:特别是在干旱半干旱地区,这是无意义的气候变量的变化由于他们敏感脆弱的生态系统(28]。这些地区的特点是非常不同的水文循环,通常揭示极端行为,如严重的洪水和长时间的干旱(29日]。主要是干旱半干旱气候,以及地理位置在加速区域温度上升,把巴基斯坦最脆弱的国家气候变暖。此外,当地居民大多从事农业,这是极其容易受到气候变化,但在有限的资源来适应(30.]。

近年来,很少有研究报道气候时空变化有限的文献侧重于评价和评估全球气候与原位记录产品在不同地区的国家。文献[1]报道最高的空间和时间温度指数增加明显的变暖趋势T_最小值和T_的意思是和微不足道T_马克斯旁遮普省不同灌溉区域的变化。同样的,(31日]报道的空间趋势使用伯克利地球表面温度极端温度(最好的)数据1°×1°空间分辨率对巴基斯坦。此外,(32)评估的准确性评估不同降水gdp在巴基斯坦的干旱地区。然而,这些研究的目的是专注于评估产品或降水数据的检测观察到温度和降水的趋势。同时,时空GDP-derived温度精度指标在农业地区尚未研究。因此,这是第一个研究旨在解决这一差距在知识通过提供一个详细的评价和评估GDP-derived温度指数的时空不确定性在旁遮普省,巴基斯坦。本地区具有重要意义的国家的经济增长,因为它的收成主要农业大宗商品,但该地区很容易受到气候变化模式(1),气象灾害的发生频率高,极易受气候变化(33]。这些研究的结果可能是有用的为进一步改善温度gdp以及气象应用研究地区(34]。

在这项研究中,我们的目标是评估的性能广泛使用的国内生产总值温度指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是和DTR)对参考数据1979 - 2015年期间在旁遮普省。我们也关注的评价和比较颞gdp的变化趋势和突然的变化。这里的gdp评估全球历史气候学Network-Monthly (GHCN),气候中心特拉华研究型大学(UDEL),亚洲降水高度对评估(阿佛洛狄忒)观测数据集成,解决气候预测中心(CPC),普林斯顿大学全球气象迫使数据集(PGF)和气候研究中心(CRU)。我们认为本研究的实用性是多方向的,因为我们的研究结果可以作为一个参考的选择在许多不同的水面气候潜在gdp在旁遮普省的研究。

2。材料和方法

2.1。网站描述

巴基斯坦位于西南亚洲。这个国家已经8×10的一个领域⁶公里²,包括不同的风景从喀拉昆仑山脉和喜马拉雅山脉的北部和西北部印度河流域的农业平原南部海岸中心和阿拉伯海(35]。旁遮普省是巴基斯坦第二大省,地理坐标为31.17°N和72.70°E(图1)。此外,省最大的人口和农业中心的国家,超过50%的国家的农产品生产(36]。省包括5个主要河流,即提水至杰赫勒姆河,杰纳布河,拉维,偏见,和萨特累季河。有七个灌溉区域在旁遮普(需要,萨戈达,拉合尔,木尔坦,费萨尔巴德,德拉勇士(D.G.)汗,巴哈瓦尔布尔)。年平均降水范围从> < 300毫米800毫米在北部南部[37]。有两本地区降水季节:雨季(7 - 9月)和冬季(December-March) [38]。年平均温度变化从23到26°CT_最小值对性事°C和T_马克斯的29-33°C。总的来说,北部地区的气候由湿润和半湿润气候的主导,而中部和南部部分是由热带气候和沿海。

2.2。站数据和处理

历史年气温变化指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是,DTR)调查评价的参考数据对研究地区的gdp。长期的记录温度指数从1979年到2015年从20气象指标在旁遮普是巴基斯坦气象部门提供的(PMD)(图1)。这些仪表的基础上选择他们的最大可用时间报道,系列的一致性和完整性的记录。现场记录和gdp年度规模进行调查和评估。gdp是使用质量受控站数据。因此品质管理所需的参考数据是评估选定的国内生产总值。年度指标和GDP数据系列的年度月度平均值的方法。计记录的质量控制(如检测异常值和程序缺失的空白)是最重要的。质量保证,与周边计记录和异常值是固定的差距得到从附近的指标(39]。缺失值的记录由插值技术使用基于时间的方法:例如,当月在一段时间内的平均值±2年周围的缺失值(40]。

许多方法被用来检测异常值和测量记录(非均质41]。在这里,双质量曲线法应用于车站记录(42]。不一致的调整和检测站记录通过伴随其可变性与其他相对稳定的记录(43]。非线性弯曲也可以表明搬迁的仪表或安装一个新的仪器44]。双质量的结果曲线显示一条直线,没有明显的破发点,在车站确认时间一致性高记录。执行标准质量控制检查后,空间插值薄板平滑样条函数(ANUSPLIN)方法被用来测量数据转换到网格分辨率0.5度的空间评价的gdp。(描述的原始利用薄板样条拟合技术45),(46)提供了一个理论应用表面气候变量的描述。样条插值方法是健壮的地区有间隔不规则空间自协方差结构的仪表和先验估计不是必需的(46]。

自相关的学位或意义是检查观测数据系列的空气温度指标,利用时间序列自相关技术检测趋势意义之前,趋势大小,随着时间的推移和突然的转变通过使用Mann-Kendall(可),森的斜坡,顺序Mann-Kendall (SQMK)方法(1]。识别一个重大趋势的可能性增加与自相关的升级,这将影响趋势测试的结果(47]。因此,发生自相关应用前应检查可测试(48]。我们的分析没有发现显著的年度时间序列自相关T_马克斯,T_最小值,T_的意思是,DTR lag-1。因此,车站记录是独立和趋势测试适用于原始记录。自相关分析报告的详细过程(49]。

2.3。网格数据产品(gdp)

在这项研究中,六个温度索引数据产品(CRU GHCN UDEL,阿佛洛狄忒,共产党,和PGF)对参考数据(表进行评估1)。数据集的细节描述如下。

2.3.1。CRU

气候研究中心(CRU) TS V4产品是由东英吉利大学、英国、和不断更新的支持国家大气科学中心(nca)和自然环境研究委员会(NERC),英国。该产品由几个气候变量包括温度指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是和DTR)、降水、云量、蒸汽压,潮湿,潜在蒸散,潮湿的频率。产品是普遍的,因为它相对较长的历史(1901 -现在)和0.5度的横向空间分辨率。产品已由世界各地的超过11800个气象站(50]。月度数据集的主要来源用于建设是国家气象机构(NMAs),世界气象组织(WMO),国家气候数据中心,美国国家气象资料中心,美国大学(University of East Anglia)气候研究小组,粮食及农业组织(粮农组织),先涛公司水资源热带拉等等。在这项研究中,我们使用的月度数据集温度指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是和DTR)的1979 - 2015 0.5度分辨率。

2.3.2。UDEL

的UDEL V5.01产品是由特拉华大学,美国。空气表面温度和降水的主要数据从各种来源包括获得全球历史气候网(GHCN2,每日GHCN)在国家环境信息中心,大气环境服务加拿大、水文气象学研究所圣彼得堡,每日记录从格陵兰岛气候网络数据,每日记录从全球表面的总结这一天,美国国家大气研究中心(NCAR)印度、非洲和尼科尔森的降水数据档案,从南美洲站记录,每月自动气象站的记录项目格陵兰岛(51]。产品提供月度值1900 - 2017年期间在0.5度的空间分辨率。在这项研究中,我们使用的月度数据集T_的意思是1979 - 2015年期间在0.5度分辨率。

2.3.3。中国共产党

中国共产党从产品是第一个产品覆盖陆地和海洋数据从中国共产党统一降水项目在国家海洋和大气管理局(NOAA)。中国共产党获得数据和建造各种气候参数对日常和每月的尺度;这些包括降水、温度、积雪、温度单位。产品从30000年收集的数据报告,包括报告的全球电信系统(GTS)数据,观察者合作网络(COOP),和其他国家气象机构(NMAs) [52]。中国共产党产品数据库涵盖了从1979年到目前的空间分辨率为0.5度。在这项研究中,我们使用的月度数据集温度指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是1979 - 2015年)时期分辨率0.5度。

2.3.4。阿佛洛狄忒

亚洲Precipitation-Highly观测数据集成解决对水资源评价(阿佛洛狄忒)产品V1808 V1101日常表面空气温度和降水是由气象局的气象研究所和日本研究所人类和自然。计数据集是第一次插值分辨率0.05度。进一步数据集生成regridding后0.25 - - - 0.5度决议通过考虑当地的属性,借助改进算法的权重函数(53]。产品提供每日值1961 - 2015年的时期。主数据集获得来自国家气象机构(NMAs),全球电信系统(GTS)数据,国际山地综合发展中心(ICIMOD),国际水管理研究所(IWMI)和其他国际项目在亚洲气候。在这项研究中,我们使用的月度数据集T_的意思是1979 - 2015年期间在0.5度分辨率。

2.3.5。GHCN

全球历史气候Network-monthly (GHCN)数据产品V3是由国家气象数据中心(NCDC)和国家环境信息中心。它提供了温度为226个国家的7280个车站(月度平均数据54]。产品涵盖了从1900年代初到现在,横向空间分辨率5和0.5度。主要从国家气象机构获得的数据集(NMAs),全球电信系统(GTS)的数据,美国国家大气研究中心(NCAR),全世界的气象记录,和其他数据源。在这项研究中,我们使用每月T_的意思是产品0.5度分辨率从1979年到2015年。

2.3.6。PGF

产品是由吸收国家大气研究中心环境Prediction-National中心(NCEP-NCAR)再分析数据集和几个全球观测数据库(55]。该产品由不同的气候变量,包括空气温度指数(T_马克斯和T_最小值)、降水、下行短和长波辐射,表面压力,特定的湿度,风速。产品可在3小时,每日和每月决议从1949年到现在的水平空间分辨率1和0.5度。在这项研究中,我们使用的月度数据集T_马克斯和T_最小值1979 - 2015年期间在0.5度分辨率。

2.4。描述性的方法

2.4.1。统计评估

在目前的研究中,每个GDP的时空性能评估与参考或测量数据通过使用重要的统计指标。几个定量评价指标,包括皮尔森相关系数(CC),均方根误差(RMSE)和标准偏差,应用泰勒使用一个图,这是一种精确的方法量化的gdp之间的协议和参考数据56]。此外,确定系数(R平方)也用于每个GDP与参考数据量化各自线性指数和GDP之间的关系。偏差百分比(rBias)然后计算表明gdp的水平的高估或低估与观测数据在时空范围内。这些统计指标的方程如下:

在哪里和指计的测量数据和均值数据或观察数据,和参考网格的网格产品和均值的产品,分别是观察的总数。根据(57),统计估计被认为是适当的,如果他们满足CC值> 0.7,RMSE和R平方接近0,rBias−10 - 10%的范围。积极的价值观rBias显示温度的低估GDP为负值(反之亦然58]。

2.4.2。Mann-Kendall(可)测试

非参数可趋势分析是用来计算gdp与参考数据系列。可测试强劲对缺失值和异常值(52)和不太敏感的突然中断点和非均匀数据系列(43]。测试已经广泛应用于水文和气象变化和趋势的检测顺序数据系列(59,60]。统计控制方程(年代),脉管方差(年代)和标准化(Z)可测试相同的和独立的分布式数据统计如下:

在这些方程,n和被定义为该系列长度和数据序列值,分别。的大小吗与集团和米相关群体的数量。标准化(Z)统计遵循对称分布与一个零假设(H₀数据系列()的趋势61年]。然而,备择假设是有显著趋势时间序列数据(62年]。的正面和负面的价值(Z)分别统计代表减少和增加的趋势。

2.4.3。赛尔和森的斜率(TSS)

非参数TSS技术用于量化在线性趋势斜率的大小(63年)和被广泛接受和使用的调查水文和气象数据系列(64年]。TSS采用回归方法,广泛用于估计的速度斜率大小在线性时态数据系列的趋势(65年]。TSS计算斜率大小不受时态数据的不一致性影响系列(30.]。趋势的基本方程计算级定义如下: 在哪里N时态数据的长度是系列有时数据值吗j和p分别。此外,TSS方程对时态数据系列的偶数和奇数长度如下:

2.4.4。顺序Mann-Kendall (SQMK)

SQMK趋势测试是用来检测重要的积极或消极的转折点在时间序列数据(48]。趋势测试设置两个数据系列中,也就是说,逆行系列(RS)和进步系列(PS)。进步的统计值系列是一样的(Z)统计,范围从最初的数据点。相反,逆行系列预计落后和源于结束初始数据点在时态数据系列。如果两个数据系列相互交叉,达到明确的阈值在某种程度上,然后有显著的积极或消极的趋势。突然转折点开始显示了显著的趋势时间序列(43]。PS的增加和减少的突然变化和RS系列的数据显示:积极的和消极的趋势,分别是(66年]。下列程序采用突然变化的估计在给定的时间序列。SQMK测试统计数据( )定义如下: 在哪里通过比较计算年度平均值的大小顺序时间序列(j= 1,…,n),(p= 1,…,j),以及多次x_j>x_p被计算。意思是(E)和方差(Var)通过计算

随后,测试统计,PS和RS,计算了以下方程:

同样的,估计从初始数据点。假设H₀在测试将接受相应水平的意义,如果≤_{1−α/ 2},在那里_{1−α/ 2}是一个对称的挑剔的价值分布值的概率α/ 2。的水平α设置为0.05。突然一点考虑是重要的(即在95%置信水平。,±1.96)。

3所示。结果

3.1。时间和空间动态

每年的平均温度和时间变异性指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是,DTR旁遮普),估计从引用和gdp数据所示2和3。结果表明,所有温度的gdp指数高估了温度相比,参考数据。然而,高估的程度相差1 - 2°C之间的不同的产品。最具代表性的时间趋势CRU温度指数发现,PGF, UDEL产品。所有其他产品还演示了他们的捕获能力颞可变性在研究地区但显著高估。总的来说,CRU产品的性能更好的颞可变性和大小。图4说明了gdp的空间分布模式和参考数据。从温度的空间格局指数表示更高的低南北温度梯度在旁遮普,与震级34.02 - -22.5°C, 19.03 - -11.45°C, 15.84 - -11.28°C,分别和28.48 - -14.53°C。gdp表现出相似的模式的参考数据在所有产品显著高估。空间模式是最佳匹配的T_的意思是产品。总的来说,最准确的空间模式是通过CRU UDEL和PGF产品,而精度最低的是通过中共极端温度的产品(T_马克斯和T_最小值)和GHCNMT_的意思是研究地区与参考数据相比。

gdp的表现相对于参考数据进一步评估基于统计指标如表所示2。结果再次表明,所有产品高估了温度,与著名的价值观的rBias党和GHCNM产品。然而,CRU的产品T_马克斯,T_最小值DTR,T_的意思是表现更好的更高的CC值(0.90,0.89,0.63和0.97)R²(0.79,0.80,0.63,0.93),但较低的值rBias(−−2.3−0.49, 0.60, 1.5−)和RMSE(0.28, 0.26, 0.44和0.13)。其他的性能较高的gdp也显示中度协议但错误指标与参考数据相比。进一步比较不同的gdp和参考数据,泰勒图绘制(56),量化参考和gdp之间的协议的相关系数(CC),标准偏差(SD)和均方根误差(RMSE),如图5(一个)- - - - - -5 (d)。泰勒图说明了gdp的模式和程度的相似,显示了gdp情节有多远从参考数据(67年]。在图中,CC是蓝线所示垂直于抛物线规模;SD显示黑色圆圈的半径和RMSE显示绿色圆圈的半径。结果表明,CRU GDP超过了其他产品,所表示的点绘制接近参考数据,同时拥有更高的CC和RMSE值低。PGF和UDEL产品与引用数据还显示合理的协议。与此同时,中国共产党和DTR CRU的产品复制模式时显示相对贫穷的性能参考数据。

偏见的空间分布、RMSE和CC评估使用T_马克斯,T_最小值DTR,T_的意思是对引用数据的gdp在旁遮普地区在整个研究期间在图所示6。统计指标gdp强调差异的空间格局与参考数据(67年]。空间指标表明,CRU估计,UDEL和PGFT_最小值产品达到最好的协议与参考数据相比。相对gdp的T_马克斯,T_最小值,T_的意思是表现不好,DTR显示的偏差的大小,RMSE,和CC。此外,相互比对温度指数表明CRU相似的空间模式,UDEL,阿佛洛狄忒,PGF和共产党T_的意思是产品。然而,中国共产党T_最小值和GHCNMT_的意思是产品产生模式是相对产品的逆大高估。

与此同时,中国共产党温度指标是最不准确的在所有的产品当捕捉空间分布模式。大多数产品显示出类似的模式,用积极偏见在书房的北部地区,表明温度在旁遮普邦北部的高海拔的低估。温度指数产品不能够捕捉空间分布模式,尤其是在北方的旁遮普。这可能是由于地形影响和gdp的相对粗空间分辨率试图捕捉变化在高海拔地区。总的来说,在这些领域的统计参数范围演示了gdp的偏差校正的重要性在他们使用在气候研究[67年]。总的来说,CRU产品显示最一致的空间格局和最好的协议与参考数据,特别是在中央旁遮普,与相对较高的CC值和偏差和RMSE值低。

3.1.1。趋势检测

gdp的年趋势和参考数据系列可和TSS方法获得的95%可信区间(CI)在研究期间提出了1979 - 2015年的数据7(一)- - - - - -7 (d),显示T_马克斯和T_最小值gdp高估和低估了趋势相比,各自的参考数据系列,分别。T_马克斯CRU的PGF和共产党产品高估了微不足道的利率趋势大小的0.13,0.15,和0.15°C.decade⁻¹,分别。然而,参考T_马克斯显示一个微不足道的增加趋势为0.03°C.decade⁻¹。观察到的趋势T_马克斯与前面的结果一致(1),一个微不足道的积极趋势观察级为0.01°C.decade⁻¹期间1967 - 2017。在的情况下T_最小值引用数据显示,一个重要的积极趋势率为0.31°C.decade⁻¹尽管CRU, PGF和共产党产品低估了显著的增加趋势,取得了震级为0.23,0.13和0.21°C.decade⁻¹,分别。同样,参考DTR表示一个重要的负面趋势的速度−0.32°C.decade⁻¹产品,而CRU低估了微不足道的负面趋势斜率的−0.11°C.decade⁻¹。研究结果表明,斜率的大小参考T_最小值增加速度超过T_马克斯,导致更高的DTR的下降速度。的引人注目的升级T_最小值趋势在研究地区捕捉到各自的gdp。目前的结果是同意的结果(31日,68年),报告率增加越快T_最小值比T_马克斯数据系列。然而,相应的斜率大小是不同的,这可能是由于不同的地区,时期,gdp的计算算法。

此外,阿佛洛狄忒,CRU GHCNM, UDEL和共产党T_的意思是产品表示积极趋势震级为0.16,0.19,0.14,0.07,和0.17°C.decade⁻¹,分别。阿佛洛狄忒的斜坡,CRU和共产党产品显示显著的趋势在95%置信区间,而微不足道的增加趋势观察GHCNM和UDEL产品。最高和最低精度检测大小是CRU UDEL产品中观察到的趋势与参考T_的意思是数据系列。CRU的比较结果T_最小值和T_的意思是产品显示最佳的性能对参考数据捕捉的意义和大小的趋势。然而,gdpT_马克斯,T_最小值时,DTR是相对不准确评估的意义和震级对研究地区各自的趋势。总的来说,引用和gdpT_最小值和T_的意思是数据系列研究区域显示明显的变暖。然而,趋势T_马克斯在研究期间微不足道的变化。几乎所有的T_马克斯gdp高估幅度与参考数据。因此,T_马克斯产品不太能够检测趋势意义和斜率大小在研究地区。

3.1.2。突然的变化

突然的气候变化数据系列揭示气候从一个状态转换到另一个,由于一些外部因素,速度取决于气候系统(69年,70年]。顺序Mann-Kendall (SQMK)测试用于检测温度指数的变化趋势在评估和比较不同的gdp和参考数据系列1979 - 2015年期间在旁遮普地区。逆行和进步趋势系列时达到0.05显著性水平。年度过渡块的结果T_马克斯,T_最小值DTR,T_的意思是gdp和引用数据系列数字所示8(一个)- - - - - -8 (d)。图8(一个)为T_马克斯的gdp (CRU、共产党和PGF)显示类似的趋势在进步系列相比,引用数据。参考系列显示五个过渡点在整个研究期间。然而,所有的T_马克斯产品未能捕捉准确的过渡点T_马克斯数据系列。

突然转变的结果T_最小值gdp和参考数据系列图所示8 (b)并表明,CRU的表现与参考数据相比其他产品。CRU和参考数据都显示出了相似的温和上升模式驱动期间的1984年。然而,中国共产党和PGF产品被发现是相对不准确的检测转换温度的趋势。转换的结果DTR系列产品和参考数据1967 - 2017年期间,在图所示8 (c)与负面的变化,表明相似CRU和参考DTR系列。然而,消极的转变更强的参考数据系列相比,CRU的产品。此外,没有突变点检测CRU在整个研究期间和参考数据系列。

的快速变化点的检测和比较T_的意思是在gdp (CRU,阿佛洛狄忒,GHCNM, UDEL和CPC)与参考数据在图所示8 (d)。结果表明,CRU GHCNM产品优于其他gdp捕捉突然转变点(1997 - 98年期间消极和积极的在2000 - 01年)相比,参考数据。所有其他的gdp也显示出一个合理的检测模式的能力进步和逆行系列。然而,阿佛洛狄忒的过渡点,UDEL和共产党T_的意思是参考数据系列的产品是不同的。总的来说,CRU GHCNMT_的意思是产品展示最好的性能检测温度的突然变化,相比与参考数据系列。积极转变温度在1979 - 2001显示,研究区经历了一个相对热的时期。与先前的研究结果吻合较好,发现热,干燥时间几个巴基斯坦部分地区(71年,72年]。温度在此期间的过渡是更好的被CRU和GHCNM产品比其他的gdp。

4所示。讨论

准确和可靠的时空温度数据采集不仅是重要的研究气候变化对水资源和农业管理也至关重要(73年]。本研究使用原位记录评估全球温度指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是和DTR)可作为gdp在1979 - 2015年期间在旁遮普省,巴基斯坦,用数时空统计指标(包括趋势和突变分析)。原位记录选定的评价也可能受到身体和物质的变化,并努力减少其影响。同样,gdp被选为评价他们被广泛使用,长时间序列,可以在更高的空间分辨率。现场记录的长度和gdp的空间和时间尺度上满足所需的条件评估气候迫使水文数据模型在区域层面规定的世界气象组织(74年]。

结果表明,CRU温度的空间和时间性能指标优于其他gdp高值的CC和表示R²但rBias和RMSE值低。此外,意义和参考数据系列的温度趋势的突然转换了CRUT_最小值和T_的意思是产品。然而,T_马克斯和DTR产品不能够发现各自的趋势和突然的变化。这是第一个试图评估性能的温度在旁遮普地区gdp;因此,本研究的结果可以作为一个参考点为未来的研究类似的范围。我们的调查结果发现符合等价与一些先前的研究发现在其他国家和温度的变化在不同地区的国家。目前发现CRU性能优越的产品也同意的结果31日CRU产品),报道了有前景的结果与参考数据的高相关性和低偏差在意大利。同样,当前结果与结果相关的(75年]报道CRU空气温度产品的温和的准确性对车站记录通过使用泰勒统计方法在加拿大北极期间1950 - 2010。相反,(76年]报道的令人满意的行为GHCN UDEL和空气温度的产品采用不同的统计指标对西南地区的巴西。此外,研究结果的77年,78年揭示了阿佛洛狄忒的更好的性能和UDEL空气温度在印度和中东-北非地区gdp在相关性更高的协议条款,R²价值,分析了无−0.5和0.5之间,分别。gdp的变化表现指出全球产品评价区域的重要性水平随时间波动和地区采用不同的统计指标(74年]。

此外,当前的结果显示明显的变暖趋势在1979 - 2015年期间在研究地区,这可能归因于快速城市化,森林砍伐,或者研究地区的人口增长79年]。根据(36),研究地区的人口已经扩展指数近年来,这可能影响温度的长期趋势。目前的结果显示显著的积极的趋势T_最小值更快的速度T_马克斯,这是符合的结果31日),报道了显著增加T_最小值相比T_马克斯通过使用网格伯克利地球表面温度(最好的)数据的空间分辨率1°×1°/整个国家。类似地,明显的变暖,明显增加T_最小值数据系列也报道了(43为伊朗和[]48,68年分别为意大利和印度。然而,大小的差异可能与不同的研究期间,车站和地区。此外,突变结果显示突然转变温度的参考数据系列期间1997 - 2001。几项研究已经报道严重干旱和炎热的条件在此期间(80年- - - - - -82年]。显著变暖在此期间,这可能与极端干旱和炎热的条件在研究地区,被CRU gdp。然而,T_马克斯gdp不太准确检测的速度变化和突然的转变在研究地区。

总的来说,我们发现相当多的传播在不同的gdp之间的大小和时间变异性研究地区,不同产品之间的差异达到1 - 2°C之间在同一类别以及gdp和参考数据。这一系列的不确定性更显著的极端温度(T_马克斯和T_最小值)比的产品T_的意思是产品。此外,gdp的空间变异性和不确定性范围旁遮普邦北部更突出的比在中部和南部的旁遮普。然而,大多数的gdp低估了温度指数在旁遮普邦北部大部分的像素。这可能是由于年际气候变化,更少的指标,或地形效应在北部省的一部分。几项研究已经记录了这些影响在巴基斯坦北部地带的气候研究[67年,83年]。中部和南部旁遮普受数量相对较小的像素,显示gdp捕捉空间变化的能力较弱,或许是由于城市化在这些领域。大部分的衡量网络安装在nonurban域,这可能影响估计精度在城市地区。与气候变化相关的一些研究表明,城市化影响气候的空间变异性(84年]。

数据集的空间和时间性能取决于许多因素与gdp的处理有关,例如,数据源,插值技术,时间域,缺失数据,地形,空间分辨率85年]。同样,质量,数量,和时间尺度的参考数据用于全球gdp的对比也很重要的识别潜在气候gdp在特定区域(32]。自相关检测的数据集是另一个重要的测试,以确保趋势检测的准确性和突变分析气候数据系列。然而,存在自相关为降水产品更重要,特别是对于高海拔地区超过4000 m [67年]。CRU的优越性能温度指数(T_马克斯,T_最小值,T_的意思是在旁遮普地区,DTR) gdp可能是由于他们更好的数据处理程序,更多的测量站,和优越的插值技术。CRU的产品获得来自全世界11800个站的数据,覆盖相对较长的历史记录和更高的空间分辨率(1901年至今)。CRU的质量检查数据通过一个两阶段过程更好的一致性和可靠性;更多细节,请参阅[50,86年]。使用不同数量的gdp站在不同的年在计算空间网格数据(32),所以它是很难估计的数量站使用的gdp每年在研究地区。gdp,甚至与他们固有的偏见和局限性,仍然是一个重要的信息来源相关的气候变化在不同空间和时间尺度。全球gdp气候研究也很重要,当有一个缺乏资金或资源用于收集野外观察。在比较和使用gdp时必须小心谨慎,因为可能会有很大的不确定性测量密度很低(87年]。

我们的研究总结和比较一些潜在gdp在旁遮普省温度指标。评价结果可以改善我们的理解的使用像旁遮普省gdp在干旱和半干旱地区。同时,时空差异也被确定,这将是有用的在这些gdp的进一步应用水文气象应用程序。引用数据被用作不同的全球产品的一个评估标准。然而,不同的系统误差相关参考数据评估过程的质量妥协。因此,地区可用的气象监测站数量随之减少足够的地理分布和全球产品的使用可能被证明是令人满意的76年]。考虑到重要的偏见在所有六个研究地区的gdp测试,我们建议建立一个校正因子为每个数据集使用前进一步在该地区气候研究。进一步措施也应考虑,例如,电台网络的选择和城市化均化去除影响构建gdp在稠密的国家,如巴基斯坦。此外,高质量的参考数据应考虑一旦更准确的衡量数据评估和密集的网络时空在旁遮普省gdp。

5。结论

通过与参考数据的比较,本研究强调了空间和时间的优点和缺点不同的温度gdp;这将有助于在旁遮普省的潜在gdp的选择,巴基斯坦。显著的差异和相似之处的偏见,趋势,突然的转变温度被确定为这些不同的gdp目标地区。下面列出的核心发现研究。

CRU的时空表现产品优于其他的gdp的CC和更高的值R²但较低的偏见和RMSE值。此外,趋势和突变分析(使用可和SQMK测试)表明CRU的性能优越T_最小值和T_的意思是产品趋势意义而言,类似的空间模式,和类似的过渡点与参考数据系列相比整个研究期间和在整个研究区域。然而,T_马克斯和DTR产品不能够发现各自的趋势和突然的变化。过渡点的GDP和参考数据系列显示明显的变暖时期1997 - 2001,这可能是干旱和炎热的条件的结果在此期间(72年]。此外,gdp和参考数据系列显示显著改变T_最小值相比T_马克斯减少,因此,高在DTR研究地区。目前的研究结果大致符合研究在地方、地区和周边国家(31日,43,77年]。然而,变化的速度和趋势大小gdp数据系列的不同是由于不同的数据来源和计算算法。总的来说,gdp高估了温度与参考数据系列相比。然而,不确定性更显著的极端温度(T_马克斯和T_最小值)比的产品T_的意思是产品。温度gdp指数显示出类似的模式和温和的相关参考数据。gdp的空间精度很差在旁遮普邦北部,低估是最强的地方。低估的北部地区的空气温度也不同的研究报告(88年,89年],它模拟了空气温度利用WRF模式上印度河盆地和喜马拉雅山脉,分别。然而,之前的研究报告不同范围的温度低估,这可能是不同研究阶段的结果,仪表和决议。

总之,这项研究提供了一个包容性比较广泛使用的温度指标gdp和列举了时空不一致选定的gdp。结果和相关的程序是很有用的评估潜在的gdp和提高我们理解他们的应用程序在研究地区。尽管发现CRU产品比其他gdp表现更好,不确定性仍然在应用gdp在半干旱和干旱地区和旁遮普一样,所展示的RMSE和偏见的范围。gdp的空间和时间的比较与参考数据显示差异大,温差高达1 - 2°C之间不同的产品在同一个类别。这些结果强调需要进一步改善gdp和更好的准确性在干旱和半干旱地区。需要注意的也将站在每个网格的数量规模为全球不同地区的gdp。gdp的大小偏差,特别是在旁遮普邦北部,演示了偏差修正之前的重要性在水面气候研究使用gdp。这个评价研究区域仅限于gdp的年度时间尺度;未来的研究应该关注更高的时间和空间分辨率。我们评估不同的温度指标gdp将是有用的在评估潜在的产品和他们的弱点在他们可靠的利用水文和气象应用程序。

数据可用性

数据用于本研究可从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

鑫李、陈迎迎监督这项研究和设计。Zain纳瓦兹进行了研究和写的手稿。郭Yanlong和Xufeng王协助格式和数据分析。库恩张、奈玛纳瓦兹和Akynbekkyzy Meerzhan帮助编辑稿件。

确认

作者承认金融支持战略重点研究项目的中国科学院(批准号XDA20100104)和中国国家自然科学基金(批准号41630856)在这项研究中。作者使用原位巴基斯坦气象部门的数据(PMD)。作者诚恳地欣赏PMD的努力使他们访问数据。作者也承认CAS-TWAS总统奖学金计划博士的支持。

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