圖 1. （a）1960-2017年中國區域年平均相對溼度原始序列和基於MASH的均一化序列，及ERA5再分析序列（為便於比較，加7%常數）；（b）原始和基於MASH和RHtest方法的兩個均一化年平均相對溼度距平序列。
基於均一化資料近幾十年我國相對溼度氣候變化的新認識
基於此工作的數據描述文章已預出版在線發表於Advances in Atmospheric Sciences.
文章連結：Li, Z., Z. W. Yan, Y. N. Zhu, N. Freychet, and S. Tett, 2020: Homogenized daily relative humidity series in China during 1960–2017. Adv. Atmos. Sci., 37(4), doi: 10.1007/s00376-020-9180-0. http://www.iapjournals.ac.cn/aas/en/article/doi/10.1007/s00376-020-9180-0
ChinaRHv1.0
地表相對溼度（RH）是天氣和氣候監測與研究的關鍵要素。然而，相對溼度在氣候變化研究中的應用並不普遍，部分原因是RH觀測序列由於受到觀測系統中的非氣候變化影響而容易產生非均一性偏差。定量估計非均一性對相對溼度序列的影響及基於均一化資料準確估計其長期變化趨勢是一項重要議題。
中國科學院大氣物理研究所李珍副研究員、嚴中偉研究員聯合國家氣象信息中心及英國愛丁堡大學構建了中國大陸746個站1960-2017年均一化逐日相對溼度數據集ChinaRHv1.0。分析表明：大多數臺站時間序列（91.82%）具有一個或多個非均一性斷點。由於在全國範圍內實施了自動觀測，許多臺站的主要斷點出現在2000年代初，特別是在潮溼和半溼潤地區。對於大多數有偏差的臺站序列，自動化觀測之前的早期人工記錄中的非均一性偏差相對於最近的自動化記錄是正的。利用MASH（序列多元分析均一化）方法檢測到相對溼度序列中更多的間斷點，其非均一性偏差主要在-0.5%和0.5%左右。基於均一化序列得到1960-2017年中國區域平均相對溼度系列幾乎沒有長期變化趨勢[0.006%（10年）-1]，而原始數據則呈虛假的下降趨勢[0.414%（10年）-1]。值得注意的是，ERA5再分析數據與中國原始相對溼度系列的年際變化（包括21世紀初的躍變）吻合得很好，在利用其開展我國區域氣候變化研究時需要謹慎。
ChinaRHv2.0
大氣相對溼度（RH）是氣象/氣候監測和研究的關鍵因素。然而，相對溼度在氣候變化研究中的應用並不是很普遍，部分原因是相對溼度觀測系列容易由於觀測系統中的非氣候變化而產生不均勻偏差。1960-2017年中國大陸746個臺站均一化逐日RH系列數據集chinarhv1.0已經開發出來。大多數（685或佔總數的91.82%）站系被發現非均一，有一個或多個斷點。由於在全國範圍內實施了自動觀測，2000年代初許多臺站，特別是在潮溼和半溼潤地區，出現了一個主要的斷點。通過pettitt試驗和moving-t試驗檢測到的與這一變化相關的非均一性偏差對大多數有偏差的站系都是負值，這表明在大多數情況下，早期人類觀測到的相對溼度記錄系統性地大於最近的自動記錄。多個間斷點，主要是早期的間斷點，經均一化方法MASH檢測到的非均一性偏差採主要在-5%和5%左右。根據調整後的數據，中國1960-2017年區域平均相對溼度系列的長期趨勢為-0.008%/10年，而原始數據的長期趨勢為-0.414%/10年。
該數據集可為準確評估近幾十年我國相對溼度的時空變化特徵提供可靠的數據基礎，同時，對於霧霾、人體舒適度等相關研究具有重要意義。目前該數據共兩個文件：均一化逐日相對溼度數據和相應的臺站信息。在V2版本中，數據集對早期的數據進行了均值調整並做了進一步均一化訂正，以方便用戶下載使用。
數據來源：科學數據存儲庫（http://www.scidb.cn/）
關鍵詞 相對溼度;均一化;觀測系統變化;MASH（多元序列均一化分析方法）
數據集信息
數據量
120.86 MB
數據集發布歷史信息
V1 在線發布
2020-04-23, 17:11
V2 在線更新
2020-04-23, 17:11
引用本數據集
李珍. 1960-2017年中國均一化逐日相對溼度數據集. V2. Science Data Bank. http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.804. (2020-06-15).
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數據目錄 2020.01.08更新
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