On the reduction of trend errors by the ANOVA joint correction scheme used in homogenization of climate station records
On the reduction of trend errors by the ANOVA joint correction scheme used in homogenization of climate station records
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气候站记录均质化中方差分析联合修正方案减少趋势误差的研究
DOI：
10.1002/joc.5728
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
V. Venema
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lindau;V. Venema
气候数据中的不均匀是长期变暖估计的主要不确定性来源。为了减少站点数据不均匀的影响，统计均化将候选站点与其相邻站点进行比较，以检测和纠正候选站点中的人为变化。许多研究已经量化了在这种比较中使用的统计中断检测测试的性能。数值上也对完全均匀化方法进行了研究，但对修正方法本身的研究还不多。我们分析了所谓的ANOVA联合校正法，它有望是最准确的发表方法。我们发现，如果所有的突变都是已知的，这种方法产生的趋势估计是无偏的，在这种情况下，趋势估计的不确定性不是由非均质性的方差决定的，而是由天气和测量噪声的方差决定的。对于低信噪比和高中断次数，修正还可能通过增加原始随机无偏趋势误差而使数据恶化。突破日期中的任何不确定性都会导致趋势误差的系统性修正不足，在这种更现实的情况下，不均匀性的方差也很重要。
Inhomogeneities in climate data are the main source of uncertainty for secular warming estimates. To reduce the influence of inhomogeneities in station data statistical homogenization compares a candidate station to its neighbors to detect and correct artificial changes in the candidate. Many studies have quantified the performance of statistical break detection tests used in this comparison. Also full homogenization methods have been studied numerically, but correction methods by themselves have not been studied much. We analyze the so-called ANOVA joint correction method, which is expected to be the most accurate published method. We find that, if all breaks are known, this method produce unbiased trend estimates and that in this case the uncertainty in the trend estimates is not determined by the variance of the inhomogeneities, but by the variance of the weather and measurement noise. For low signal-to-noise ratios and high numbers of breaks, the correction may also worsen the data by increasing the original random unbiased trend error. Any uncertainty in the break dates leads to a systematic undercorrection of the trend errors and in this more realistic case the variance of the inhomogeneities is also important.
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影响因子：
4.9
作者：
A. Degaetano
通讯作者：
A. Degaetano
气候记录中均质化算法检测到的断裂位置的不确定性
DOI：
10.1002/joc.4366
发表时间：
2015
期刊：
International Journal of Climatology
影响因子：
--
作者：
Lindau;Victor Venema
通讯作者：
Victor Venema
DOI：
10.1002/joc.1251
发表时间：
2006-03-15
期刊：
INTERNATIONAL JOURNAL OF CLIMATOLOGY
影响因子：
--
作者：
Brunetti, M;Maugeri, M;Nannia, T
通讯作者：
Nannia, T
影响因子：
4.8
作者：
Boehm, Reinhard;Jones, Philip D.;Maugeri, Maurizio
通讯作者：
Maugeri, Maurizio
DOI：
10.1002/joc.5488
发表时间：
2018-06
期刊：
International Journal of Climatology
影响因子：
--
作者：
B. Chimani;V. Venema;A. Lexer;Konrad Andre;I. Auer;J. Nemec
通讯作者：
B. Chimani;V. Venema;A. Lexer;Konrad Andre;I. Auer;J. Nemec