全球观测到的极端气温和降水极端气候变化
2024届高三地理考备考一轮复习课件：全球气候变化与气候类型的判读
易降水，如夏季风
近海受暖湿气流影响的地方降水多，内陆地区降水 海陆位置
少
因素
表现
迎风坡降水多，背风坡降水少；平原利于水汽深入；
盆地、谷地地形封闭，高原地势高，水汽难以进入； 地形
山脉走向与气流方向平行，有利于水汽深入；山脉
走向与气流方向垂直，阻挡水汽深入
南北纬
南美巴西、 赤道低气压 终年高温，
10°～南北 澳大利亚大 带和信风带 干、湿季明
回归线之间 陆北部和南 交替控制 显交替
部
北纬10°～ 北回归线之
亚洲中南半 岛、印度半
海陆热力性 质差异和气 压带、风带
全年气温高， 旱、雨两季 分明，雨季
间大陆东岸 岛
的季节移动 集中
气候类型 分布规律 典型地区 气候成因 气候特点
影响
对农业 生产的
影响
对工业 生产的
影响
具体表现 ①有利：气候变暖预示着__积__温__增加， __生__长__期___延长，提高作物产量。 ②不利：温度升高伴随着__干__旱__的加重，造成 ___供__水_不足，使作物减产 减少_高__纬___地区供暖消耗，增加__低__纬__地区制 冷消耗；排放温室气体的工业受限；节水节能 及耐高温、耐干旱技术将获得市场
图 示
锋面雨
台风雨
对流雨
地形雨
锋面雨
台风雨
迎风坡：暖
湿空气被迫
抬升，气温
成
大气受热膨 胀上升，水
降低，饱和
冷、暖气团 相遇，暖气
暖湿空气围
因 汽在高空冷 空气成云致 团上升，水 绕台风中心
却凝结
雨。背风坡：汽冷凝
旋转上升
全球气候变化
（吸收少）
气温上升的原因：
二氧化碳含量增多
为什么？
燃烧矿物燃料产生 毁林
人为原因： （主要）
氟氯烃等其他温室气体
自然原因： 处在大冰期的后期，气温呈上升趋势； （次要）
太阳活动、大气环流、火山活动、地 壳运动等
针 对 训 练 1、
二氧化碳含量增多，导致大气对地面保温作用 增强。下列数字所示环节与大气保温作用直接相 关的有 ( A ) A．①③ B．②③ C．①④ D．③④
高纬积温增加，生长期延长，作物增产。
增产
低纬，加速蒸发，干旱加重，病虫害增 加，农作物减产。
减产
结论
高纬地区增产 低纬地区减产
全球变暖除影响农作物产量外，还可能会 影响农业生产结构，进而影响人们的饮食结构。
2012年11月，据合众国际社联合国电，国际农业 研究磋商小组准备向联合国提交的报告说，在全球 变暖的情况下，香蕉有可能取代马铃薯成为千百万 人的一种关键食物来源。国际农业研究磋商小组准 备提交的这份报告说，在一些发展中国家，来自芭 蕉科的作物也许会取代马铃薯。该委员会预计，世 界三大粮食作物(玉米、水稻和小麦)将在许多发展 中国家减产，最适宜在较寒冷气候中种植的马铃薯 也可能会受到气温升高和天气变化的影响。
不同时间尺度的气候变化特征
冷暖干湿交替 1.地质历史时期 （几十亿年前—现在） 周期长短不一
湿 暖
2.近现代时期 （近一二百年）
波动中变暖
干 冷
近百年来全球年平均气温的变化
探究一、全球气候变化的原因
气温变化
二氧化碳浓度变化
温馨提示：二氧化碳是大气中的微量成分，也是最 图中两条曲线基本吻合，说明什么？ 主要的温室气体，在自然状况下，由于自然环境自 身的平衡作用，其浓度相对稳定。
综合极端气候指数的定义和趋势分析
综合极端气候指数的定义和趋势分析综合极端气候指数的定义和趋势分析引言随着全球气候变暖的加剧，极端气候事件日益频繁和严重，给人们的生活和社会经济发展带来了巨大的影响和挑战。
为了全面评估气候极端事件的状况和趋势，国际科学界提出了综合极端气候指数（Comprehensive Climate Extreme Index, CCEI）。
本文将为读者介绍综合极端气候指数的定义以及分析其趋势。
一、综合极端气候指数的定义综合极端气候指数是一种用于测量和评估气候极端事件的综合指数，通过对多个指标的综合计算，反映了特定地区或全球的气候极端状况和趋势。
这些指标可以包括气温、降水、风速、湿度等多种气象要素。
综合极端气候指数的计算方法通常采用统计学方法，比较当前的气候极值与历史数据进行对比，得出相应的极端气候指数值。
二、综合极端气候指数的主要指标1. 高温指数高温指数是衡量极端高温事件的指标，常用于评估连续高温天数、高温日的分布和极端高温事件的强度。
高温指数通常考虑了最高气温、最低气温和气温变化率等因素，能够较好地反映高温天气对人体健康和生态系统的影响。
2. 降水指数降水指数是评估降水极端事件的指标，可以包括降水量、降水频率、降水时长和降水强度等方面的要素。
降水指数的高值意味着降水过多或不足的情况，可能导致洪涝、旱灾等极端气候事件的发生。
3. 风暴指数风暴指数主要用于衡量暴雨、龙卷风和飓风等强风暴事件的频率和强度。
通过统计和分析风速、风向、风暴发生的时间和区域等信息，可以评估未来气候极端事件的趋势。
4. 干旱指数干旱指数是评估干旱事件的指标，常用于衡量降水相对于蒸发的水量、土壤湿度和植被状况等因素。
干旱指数可以帮助农业、水资源管理和生态系统保护等领域做出科学决策。
三、综合极端气候指数的趋势分析根据国际气候科学界的研究，综合极端气候指数显示出明显的趋势。
全球范围内，随着气候变暖的加剧，热极端事件越来越频繁和严重。
同时，暴雨、干旱和风暴等极端天气事件的强度和频率也在不断增加。
全球气候变化
我国近百年来的气候变化：
温度变化 1、变化趋势：我国近百年来气温明显增加，升温幅度约为0.50.8 ℃ 2、地区分布：北方地区（西北、华北和东北地区）气温增高比 较明显，而有些地区如长江中下游地区气温上升并不明显。 3、季节分布：冬季和春季，夏季增温不明显；80年代中期后。 降水变化 1、变化趋势：我国年降水量变化趋势不显著，但年代际波动较 大，区域 差异明显 2、地区分布：长江中下游和东南地区降水增多，华北、东北南 部等地降水出现下降趋势 3、季节分布：春季降水稍有增加，秋季降水略有减少
小结
全 球 气 候 变 化
一、全球气候在不断变化之中
二、全球气候变化的可能影响
（一）海平面上升
（二）影响农业生产 （三）影响水循环 三、气候变化的适应对策
当堂检测
1—5 D C D D C 6—10B D D A A 11—15 C D D A C 1、D 2 、D 3（1）①人类活动大量燃烧化石燃料；②毁坏森林使植物 吸收和利用二氧化碳的量减少，造成二氧化碳被消耗的 速度降低（2）冬 夏 夏季绿色植物多，大量吸收二氧 化碳，而冬季绿色植物少且燃煤取暖加大了二氧化碳的 排放量（3）二氧化碳能大量吸收地面长波辐射，使大 气增温，大气逆辐射增强，产生温室效应（4）海平面 上升给沿海国家带来被淹没的危险；各地的降水、干湿 状况发生变化，导致农业生产结构的改变；影响全球的 水循环，加剧水资源的不稳定和供需矛盾。 4.（1）0.30-0.32 1.0-1.2 1.6-1.8 （2） 略 （3）全球变暖导致海平面上升，引起世界各 地降水和干湿状况发生变化
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迁移应用3
随着全球气候变暖，我国将可能出现的现象为 （ ）
A B C D
我国的热带将向北移 喜马拉雅山的雪线将下降 1月份0 ℃等温线将向秦岭-淮河以南移动 台湾岛的面积将增大
郑州“7.20”极端暴雨天气的基本观测分析
郑州“7.20”极端暴雨天气的基本观测分析郑州“7.20”极端暴雨天气的基本观测分析一、引言近年来，全球气候变化给人类社会带来了诸多挑战，极端天气现象频频发生。
2016年7月20日，河南省郑州市遭遇了一场罕见的极端暴雨，给城市带来了巨大的灾害。
本文将对这场极端暴雨的基本观测进行分析，以期为今后相关研究和应对极端天气的措施提供参考。
二、暴雨形成原因1. 气象背景7月20日，郑州市位于中国华中地区的内陆城市，这时正值梅雨季节，气候湿热。
高温和湿度的组合为暴雨的形成提供了条件。
2. 大气环流暴雨的形成与大气环流有密切关系。
郑州位于暖湿气流和冷干气流的交汇带，气温骤降会形成冷涡，引发对流云团发展，进而导致暴雨天气。
三、暴雨观测数据分析1. 降雨量从观测数据中我们可以看到，7月20日的降雨量异常巨大，全天的降水量达到了历史上罕见的400毫米以上。
这一降水量几乎相当于郑州市年平均降水量的三分之一，可见极端暴雨的突发性和猛烈程度。
2. 降水强度分析降水强度数据，我们发现短时间内的降雨强度非常大。
部分小时降水量超过100毫米，极大地增加了地表径流和城市内涝的风险。
3. 降水分布根据观测数据，降水分布呈现出集中性和不均匀性。
郑州市南部和东部地区降雨量较大，西部和北部地区降雨量相对较少。
这种不均匀分布的特点增加了城市内涝的程度。
四、极端暴雨导致的影响1. 水域涨水郑州市临近黄河，暴雨直接导致河水迅速上涨。
未能及时疏通排水系统的排水能力不足，使得部分地区周围的水面上涨过快，形成洪水。
2. 内涝灾害暴雨导致郑州市城区多个区域出现严重内涝灾害。
市政设施无法应对巨大的径流量，导致道路积水、密集低洼地区内涝等问题，车辆和行人无法通行。
3. 居民生活受到打击暴雨造成城市供电中断、交通瘫痪、通讯中断等问题，给居民的日常生活带来极大的不便和困扰。
五、极端暴雨应对措施1. 加强气象监测预警加强气象观测网络的建设，提高对极端天气的预测和监测能力，及早发出预警信息，提醒民众做好防范准备。
气候变化对水文极端事件的影响分析
气候变化对水文极端事件的影响分析随着全球气温的升高和气候变化的不断加剧，水文极端事件频繁发生，并对人类社会和生态环境造成了巨大的影响。
本文将从降水和干旱两个方面，探讨气候变化对水文极端事件的影响。
气候变化导致降水变化，进而影响水文极端事件的发生。
一方面，随着全球气候变暖，大气水汽含量增加，降水强度和频率增加，暴雨、洪水等极端降水事件的发生频率显著增加。
研究表明，近年来，全球不同地区的洪涝灾害频发，造成了严重的经济损失和人员伤亡。
例如，2019年中国南方地区的汛情严重，湖南、浙江、江西等地出现了大范围的洪水灾害，导致数百万人受灾并造成数十亿的经济损失。
这表明气候变化对于降水极端事件产生了不可忽视的影响。
另一方面，气候变化也加剧了干旱的发生频率和强度。
由于全球气温升高，土壤水分蒸发速度加快，降水量不足，干旱事件频繁发生。
干旱对于农业、生态系统和人类生活产生了巨大的危害。
例如，非洲撒哈拉以南地区的干旱长达数十年，导致该地区农田无法耕种，水源枯竭，许多人口陷入饥荒和贫困。
这显示出气候变化对于干旱事件的影响是非常显著的。
除了降水和干旱方面，气候变化还对其他水文极端事件产生了重要影响。
例如，冰川融化速度加快，海平面上升，导致海岸侵蚀加剧，引发风暴潮和海洋涨潮等极端海洋事件。
这些事件造成了很多沿海城市遭受洪水侵袭，人民生活和财产安全受到威胁。
同时，气候变化也会导致气候极端事件的发生，如龙卷风、风暴等天气灾害频繁发生，给人们的生命和财产带来巨大的损失。
在气候变化背景下，对水文极端事件的影响研究和防灾减灾工作变得更加紧迫。
首先，需要加强对气候变化的监测和预警系统建设，及时预警和应对极端气象事件。
其次，要加强全球合作，推动减缓气候变化的国际合作，减少温室气体的排放，降低全球气温的升高速度。
此外，还需要加强水资源管理和利用，提高农业灌溉水利用效率，加强水资源的调度和分配，以减少干旱和洪涝事件对社会经济的影响。
总之，气候变化对水文极端事件有重要影响，尤其是降水和干旱方面。
气候变化：2023年全球气候变化的现状与趋势
气候变化：2023年全球气候变化的现状与趋势引言气候变化是当今世界面临的最大挑战之一。
自工业革命以来，人类的活动已经极大地改变了地球的气候系统，导致了全球气温的上升、极端天气事件的增多以及生态系统的受损。
截至2023年，全球各地都在不同程度上感受到了气候变化的影响，这对人类以及地球上所有生物都构成了巨大的威胁。
本文将探讨2023年全球气候变化的现状与趋势，以及我们应该采取的行动来应对这一挑战。
1. 2023年的全球气候状况1.1 全球气温的上升自工业革命以来，由于人类活动所释放的大量温室气体，地球的气温持续上升。
根据最新的科学研究，2023年全球平均气温将较工业革命前上升2摄氏度以上。
这种上升的气温将导致海平面上升、冰川融化、极端天气事件的增多等。
1.2 更频繁的极端天气事件由于气候变化的影响，极端天气事件的发生频率和强度都在不断增加。
2023年，全球各地将面临更频繁和更严重的暴雨、干旱、飓风和洪水等极端天气事件。
这些极端天气事件不仅会给人类的生命和财产安全带来直接威胁，还会破坏生态系统、农作物和水资源。
1.3 海平面上升的威胁随着全球气温的上升，冰川和南极洲冰盖融化加速，导致海平面上升。
2023年，全球海平面预计将比工业革命前上升超过30厘米。
这将对低洼海岸地区、岛屿国家和沿海城市造成巨大的压力，可能导致沿海城市的淹没和生态系统的破坏。
2. 2023年的气候变化趋势2.1 温室气体排放量持续增加目前全球温室气体排放量仍在增加，尽管一些国家已经采取了减排措施。
主要的温室气体包括二氧化碳、甲烷和氧化亚氮，这些气体的排放量直接影响全球气温的上升。
随着人类经济的发展和人口的增加，温室气体排放量的增长趋势可能在2023年继续。
2.2 生态系统的受损加剧由于气候变化的影响，全球各地的生态系统正面临严峻的挑战。
气候变化导致了物种灭绝、生物多样性减少以及生态系统功能的破坏。
2023年，我们预计生态系统的受损将继续加剧，并对食物链、水循环和自然资源的供给造成巨大影响。
题目气候变暖导致极端天气事件频发的原因与应对措施
题目气候变暖导致极端天气事件频发的原因与应对措施气候变暖导致极端天气事件频发的原因与应对措施气候变暖是近几十年来全球面临的重大环境问题之一，其带来的影响不仅仅体现在全球气温上升，更表现为极端天气事件频发的增多。
本文将探讨气候变暖导致极端天气事件频发的原因，以及应对措施。
一、原因分析1.温室气体排放增加：人类活动产生的大量温室气体，如二氧化碳等，大量排放到大气中，形成温室效应，导致地球的气温上升。
气候变暖后，大气中水蒸气含量增加，进一步加剧了极端天气事件的发生。
2.海洋温度升高：气候变暖导致海洋温度上升，进而引发气象系统的变化。
海洋的温度异常变化使得风暴、台风等极端天气现象更加频繁，并且更加强烈。
3.降水模式改变：气候变暖改变了降水模式，导致极端降水事件频发。
全球范围内，降水量和降水强度都显示出增加的趋势。
短时强降雨带来的洪涝灾害、泥石流等极端事件对人类生活和社会经济发展造成了严重影响。
二、应对措施1.减少温室气体排放：通过推广清洁能源、加强能源节约与管理、发展低碳产业等手段，减少温室气体排放，以抑制气候变暖的趋势。
此外，加强国际合作，共同制定减排目标和行动计划，是解决温室气体排放问题的重要途径。
2.加强气象监测与预警：针对极端天气事件的频发，提高气象监测与预警能力至关重要。
通过强化气象观测、提高气象预报准确度等手段，可以提前预警极端天气事件的发生，减少其对人类生命财产的威胁。
3.推动可持续发展：可持续发展是降低气候变暖风险的关键策略之一。
加大对可再生能源的研发和应用，提高资源利用效率，推广循环经济和绿色生活方式等，有助于减少对自然环境的破坏，降低气候变暖程度。
4.应对自然灾害：针对气候变暖导致的极端天气事件频发，制定和完善相关的防灾减灾措施势在必行。
加强基础设施建设，提高城市抗灾能力；开展生态修复，加强生态系统的保护；加强教育宣传，提高公众对灾害防范的认知度等，都是有效的应对措施。
5.国际合作应对气候变暖：气候变暖是全球性的问题，因此需要各国通力合作，共同应对。
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全球观测到的极端气温和降水极端气候变化一组气候变化指数来自每天的温度和降水数据，主要集中在极端事件，计算和分析。
通过对每个指标建立精确的公式，并用专门设计的软件，将不同国家的分析无缝地结合在一起。
这使得最新的和全面的全球图片的趋势，在极端温度和降水指数的结果，在一些数据稀疏的地区和高品质的站提供的数据由世界各地的科学家提供了一些讲习班的演示文稿启用。
季节和年度指标为期1951–2003网格。
在网格领域的发展趋势进行了计算和测试的统计意义。
结果表明，与气候变暖的极端温度的广泛变化显着，特别是对这些指标来自每日最低温度。
超过70%的全球陆地面积采样表现出显着减少，每年发生的冷夜和显着增加，每年发生的温暖的夜晚。
一些地区经历了一倍以上的这些指数。
这意味着全球最低气温的分布发生了积极的变化。
每日最高温度指数表现出类似的变化，但较小的幅度。
降水变化表现出普遍而显著的增加，但变化较小空间相干与温度变化。
来自约200个温度和600个雨量站指标的概率分布，与1901–2003和覆盖的北半球中纬度地区的一个非常大的区域几乎完全数据（与澳大利亚降水的部分）进行分析–期1901 1950，1951 1978和1979 2003––。
结果表明整个第二十世纪的重大变暖。
温度指数分布的差异尤为明显，最近两个时期，这些指数相关的最低温度。
季节性时间序列的指数分析可用的显示，这些变化发生的所有季节，虽然他们通常是最不明显的九月至十一月。
降水指数显示整个第二十世纪潮湿的趋势。
1。
介绍[ 2 ]几十年来，大多数使用观测温度和降水数据的长期全球气候变化的分析都集中在平均值的变化。
几位德高望重的月度数据集提供合理的空间覆盖全球[例如，琼斯和彼得森在，2003；Vose，1997 ]。
然而，分析极端变化，如在热浪期间或在数天期间，温度超过其长期第九十位数的变化，需要以数字形式的日常数据。
不幸的是，这些数据是不容易得到的国际研究组织为世界[福兰德等人的很大一部分，2001 ]。
在早期的“全球”分析极端指数Groisman等人。
[ 1999 ]和弗里奇等人[ 2002 ]，几乎没有数据的最中央和南美洲、非洲和亚洲南部。
随后的研究如kiktev等人。
[ 2003 ]提供网格更新的一些指标，但空间覆盖率仍然很低。
[ 3 ]联合世界气象组织气候学委员会（CCL）、世界气候研究计划（WCRP）对气候变率和可预测性项目（CLIVAR）气候变化检测专家团队，监测指标（etccdmi）协调为使全球分析两个免费的努力极端。
一个努力是国际协调的一套气候变化指数的发展，主要集中在极端。
这些指标是来自每天的温度和降水数据。
该指数的发展，包括一个用户友好的软件包，免费提供给国际社会研究，不仅涉及etccdmi成员还有其他许多科学家，包括许多作者。
总之，定义了27指数和两个软件包，一个用R（RClimDex）和其它FORTRAN（fclimdex），开发。
一个网站，http：/ /工业/ seos.uvic.ca/etccdmi，致力于这方面的努力提供了所有的指标综合描述、质量控制程序和相关文献的参考资料。
它还提供了一个免费下载的软件包以及详细的用户手册。
通过设置每个索引的精确公式，并使用相同的软件包，在不同的国家或地区进行的分析可以无缝地结合在一起。
[ 4 ]第二etccdmi努力协调区域研讨会，解决以往全球研究[如数据的可用性和分析差距的目的，弗里奇et al.，2002 ]。
在世界的许多地方有足够的日常数据在数字形式在国家一级，虽然访问数字日报数据仍然可以在某些地区有问题[页等，2004 ]。
此外，由于种种原因，一些机构不愿透露数据。
一个解决这个问题的etccdmi提出举行区域气候变化研讨会仿照亚洲太平洋网络（APN）车间[曼顿et al.，2001；彼得森等，2001；格利菲斯等人，2005 ]。
APN的方法是汇集来自不同国家的科学家在亚太地区。
这些与会者把他们自己的日常数据的车间。
在国际专家的指导下，在研讨会期间，他们使用标准程序和软件进行数据质量控制和计算指标。
APN的方法使得数据交换指标。
虽然一些与会者选择不分享他们的原始日常数据，他们提出的衍生指数系列可用于区域和全球分析。
两区域气候变化研讨会于2001在牙买加举行，包括加勒比地区[彼得森et al.，2002 ]在摩洛哥，覆盖非洲[伊斯特林et al.，2003；mokssit，2003 ]。
认识到这些研讨会的成功之处和存在的问题，etccdmi举行的五额外的研讨会在2004和2005年初的南非（M.新等人。
证据的趋势在日常的极端气候在南方和西部非洲，向地球物理学研究杂志，2005）、巴西[ Haylock et al.，2006；Vincent etal，2005 ]，土耳其[北京et al.，2006；Zhang et al.，2005a ]，瓜地马拉的[立et al.，2005 ]和印度[彼得森，2005；克莱因坦克等，2006 ]提供额外的覆盖范围为非洲，南美洲，中东，中美洲和南亚中部。
2。
数据2.1。
日常数据[ 6 ]有三个国际日报数据集免费提供给研究界。
他们是（1）表面的GCOS网络（GSN）数据集[彼得森et al.，1997 ]，（2）欧洲气候评估（ECA）数据集[ kleintank et al.，2002 ]，（3）每日全球历史气候网（GHCN日报）数据集[格里森等人。
2002 ]。
非洲经委会的数据被用来覆盖欧洲在这分析，而GHCN日常数据用于美国和巴西。
GSN数据被用来补充这些数据的来源，主要是在非洲。
从车间的索引数据被用来覆盖各自的地区，数据以前没有可用。
车间的数据细节在相关车间报告或论文描述。
从APN车间数据也包括在内。
[ 7 ]数据还提供了作者的机构在世界的一些地方，这些地区的数据从上述来源不可用或质量较差。
虽然高品质的日报站数据集的发展水平不同，从一个国家到另一个，我们包括最好的可用数据集。
加拿大提供精心同质化的每日温度高达2003的210站[文森特等人，2002 ]和高品质降水数据集[ Mekis和霍格，1999 ]。
澳大利亚的温度记录已调整的不均匀性，在每天的时间表以分布的不连续性[特里温不同部位的大小帐户，2001 ]。
站，可能会受到城市化的影响被排除在外，虽然最近的研究[例如，彼得森，2003；帕克，2004；彼得森和欧文，2005 ]表明，城市化的影响不大，对大规模的温度趋势的影响。
澳大利亚的降水数据也来自一个高品质的降水数据集[ Haylock和尼科尔斯，2000 ]。
美国的温度数据进行日常统计均匀性试验GHCN站在最高和最低温度选择没有检测到任何的不均匀性，[门内和威廉姆斯，2005 ]。
这位前USSR降水资料进行均匀调节[ Groisman和Rankova，2001 ]。
对于一些国家过国家的数据集是不容易的，例如，阿根廷[ rusticucci和barrucand，2004 ]，中国[翟et al.，2005 ]，印度，伊朗[拉希姆扎德和Asgari，2003 ]和墨西哥，作者选择站的基础上，他们的知识，最好的站在自己的国家和/或最近的分析。
其余的数据主要来自ghcndaily数据集，例如，巴西提供的，和哈德利中心的档案。
在所有情况下，至少一个论文作者有原站记录以便参考总是可以使在分析过程中出现质量问题的原始数据。
数据质量和同质性[ 8 ]在大多数情况下，作者提供的数据是质量控制和指数计算使用标准的软件，然后整理本研究。
质量控制水平不同国家（见上文）但在所有情况下，试图使用最好的数据源。
数据由车间使用的是RClimDex的质量控制程序。
这个质量控制程序的主要目的是确定在数据处理的错误，如手动键控错误。
负日降水量被删除，每天最高和最低温度被设置为一个缺失值，如果每日最高温度小于每天最低温度。
日最大值异常值最低温度也被确定。
这些值是由用户定义的范围之外的。
在这项研究中，范围被定义为躺在四个标准差（STD）的气候均值的一天的值，即[平均值= 4性病]。
每日温度值在此范围内手动检查和编辑的情况下，由车间参与者谁是他们自己的日常数据知识。
[ 9 ]统计检验一般不适用于在车间分析的降水数据，但任何明显的异常值，仔细检查图形识别，手动检查。
仔细车间后分析和数据处理以外的车间进行了类似的测试离群值，但方法从源到源的变化。
统计检验，局部知识调查站的历史或与相邻站的比较都可以应用，以确定是否外围沉淀值是错误的。
这是识别多日的沉淀积累，会出现错误的逐日降水[ Viney和贝茨记录尤为重要，2004 ]。
这些发生时累计雨量值报告为每日总数。
例如，从中提取数据进行每日GHCN巴西拒绝如果一个失踪的观察[ Haylock等人在雨量值大于1毫米，2006 ]了。
即使在数据进行了处理和整理这项研究，每年的时间序列的总降水量和昼夜温度范围为每个站进行了评估，以确定离群值，可能已经错过了在最初的质量控制程序。
[ 10 ]数据质量是一个相对容易的问题来解决与数据不均匀性相关的问题相比。
在站的位置的变化引起的错误的异常和人工步骤的变化，观察程序和实践的变化，仪器仪表等[ 2003 ]阿吉等人，进行趋势分析，不可靠，不一定有处理数据的不均匀性[彼得森等人一致的做法，1998 ]。
为此，RClimDex可以用一个软件包，称为rhtest确定阶跃变化串联车站温度时间序列。
rhtest是基于对整个系列[王线性趋势两相回归模型，2003 ]。
除了最初的几个车间的数据，在一个稍微不同的基于类似的技术方案，rhtest已用于从最常用的研究站的温度数据的不均匀性试验。
其他异常包括最齐站使用的wijngaard等人定义。
[ 2003 ] ECA 的气温和降水资料和齐站经门内和威廉姆斯[ 2005 ]美国的使用。
[ 11 ]如果站数据被认为是不均匀的，那么他们被排除在分析之外。
不均匀的数据没有调整的两个主要原因（虽然注意到一些数据源已经调整，例如，Groisman和rankova [ 2001 ]和Vincent等人[ 2002 ]对包含在这项研究之前）。
首先，一直只有有限的成功日期调整每天的温度[例如，文森特等人，2002 ]。
第二，作为许多站我们已经有许多不同的气候条件下，调整温度将是一个非常复杂的任务，很难做好[阿吉等人，2003 ]。
这是可能的，一些步骤的变化可能是真实的，而不是由于数据中的不均匀性问题。
这突出了访问站元数据的重要性，我们通常缺乏。
2.3。
指数[ 27项指标的etccdmi推荐十六14 ]与温度相关，十一是降水的关系。
他们来自每天最高和最低温度和日降水量。
一个完整的描述该指标可以从http://cccma.seos.uvic.ca/etccdmi/list_27_indices.html列表。