选择甘肃省自2000年以来已迁移的15个气象站平均气温、 最高气温、 最低气温、 风速、 相对湿度等要素的对比观测1年的逐时观测资料， 计算出月值和年值进行对比分析； 15个台站的迁移基本情况包括新旧站址距离、 新旧站址高差、 迁站前后环境变化等（表1）。台站迁移前大部分台站都处于城区和郊区， 台站周围建起楼房， 破坏了观测场的探测环境， 观测资料不能很好地代表当地的气象环境， 台站的环境评分都比较低。新旧站环境评分， 是指气象探测环境的评分， 是根据国家及地面气象观测站探测环境调查评估方法， 并通过实地调查、 勘测对地面气象探测环境的各项评估指标进行定量评估（杨振鑫等， 2017）， 主要包括观测场四周可视范围内障碍物仰角、 周围20 km 范围内土地使用情况、 2000 m 范围内障碍物情况， 以及2000 m、 1000 m 和800 m 范围内障碍物仰角与斜距和500 m范围内铁路、 公路、 大型水体及干扰源情况等。对每个评估项目制定相应的权重， 评估结果以各项目得分合计值为准， 采用百分制计分。迁站后大部分台站处于乡村、 郊区和荒漠， 观测环境开阔， 环境评分都较高。台站新旧站址直线距离在0.3~21 km， 高差绝对值在3.2~155.9 m。选择迁站距离最远的张掖站和海拔高差最大的宁县站以及其邻近站等14个站点建站至2020年的年平均气温、 年最高气温和年最低气温数据进行均一性检验分析。数据来源于甘肃省气象信息与技术装备保障中心， 数据的完整性较好， 数据经过质量控制， 能满足研究需求。

选取各迁移台站迁移前后的气温、 风速、 相对湿度等要素的月值和年值进行对比分析， 计算新旧站址的年月差值（x_i ）和差值标准差（σ）来分析新旧站址观测数据的差异。统计方法包括：

差值计算方法

式中： U_i为旧址某要素第i次观测值； A_i为相应时间新址观测值。

差值平均值计算方法

差值的标准差计算方法

为了研究台站迁移对气候资料均一性的影响， 充分考虑待检站点与周围气象站点距离、 海拔高度差以及资料的相关系数， 构建参考序列， 如果周围没有符合要求的气象站点的情况下， 可适当放宽选取范围和相关系数的大小来选择参考站， 利用SHNT方法对气温序列进行检验， 参照台站沿革以及气象台站观测环境综合调查评估等资料， 对检验结果进行人工判定和集成。SNHT（Standard Normal Homogeneity Test） 方法是Alexandersson（1986）发展的一种广泛应用的均一性检验方法。该方法基于最大似然原理， 用待检站与参考站的相关系数作为权重， 将二者时间序列的差值或比值作为待检序列来检验是否均一的参数检验法， 气温序列通常采用差值序列来进行非均一性检验。目前用这种方法不仅可以检验不止一个断点的情况以及除了跳点以外对趋势的均一性检验， 还包括了方差的变化情况。在使用SNHT 方法进行序列的均一性检验时， 要求原序列服从正态分布。在最简单的形式下， SNHT统计检验量是T的最大值：

式中： n为待检序列的总年数； V为间断点序号。检验时将被检的Z序列分成V及（n-V）两段， 分别构成Z ₁与Z ₂序列， 将V从1至（n-1）不断取值， 采用程序循环计算T值大于n年对应的临界值， V值对应的年份为间断年。

利用迁移的15个气象台站观测数据， 计算了平均气温、 最高气温、 最低气温、 相对湿度和平均风速年差值及其标准差。从各站新旧站址的平均气温差值来看， 新旧站址差值基本都为负值， 说明新站址迁到环境空旷的地方， 下垫面发生变化， 以及迁站后城市热岛效应的影响变小， 使得气温发生偏低现象， 更能反映台站的自然状况。平均气温差值大于1.0 ℃的有武威站和碌曲站， 武威站新旧站址水平距离较大， 为18.7 km， 碌曲站新旧站址水平距离为1.6 km， 高差为86.3 m， 相对较大； 在0.5~1.0 ℃的有张掖、 永昌、 夏河、 康乐、 合水、 卓尼站， 其余台站都小于0.5 ℃。平均气温差值最大为1.8 ℃， 为武威站， 且其标准差也最大， 最小为0.1 ℃， 有通渭站和宁县站， 宁县站的标准差为0.63相对较大， 可能因为宁县站新旧站址海拔高差较大， 为155.9 m。

新旧站址最高气温差值大于1.0 ℃的有永昌站、 宁县站、 碌曲站和卓尼站， 差值标准差都不是很大， 最高气温差值标准差最大为张掖站， 张掖站新旧站址距离最远为21 km。新旧站址最低气温的差值相对较大， 只有永昌站、 通渭站， 正宁站、 徽县站差值小于0.5 ℃， 其他都大于0.5 ℃， 其中张掖站、 武威站、 合水站、 碌曲站大于等于1.0 ℃， 标准差也大的为张掖站和武威站。

相对湿度的差值有正值有负值， 多数为正值， 差值为-5%~6%， 各站的差值标准差最小为0.79%， 最大为4.41%， 差值标准差较大， 说明迁站对相对湿度的影响较大。

平均风速的差值除了碌曲站都为正值， 说明新站址的平均风速大于旧站址。平均风速差值最大为1.4 m·s^-1， 为永昌站， 可能因为永昌站新旧站址海拔高差为126.1 m， 对平均风速影响较大。

通过分析迁移台站新旧站各要素年差值绝对值和标准差、 月差值绝对值和标准差与台站迁移距离和海拔高差的相关系数， 分析了新旧站址气象数据差异与台站迁移的关系（表3~5）。

从表3可以看出， 平均气温和最低气温差值及其标准差与迁移距离的相关系数通过保证率为95%的显著性检验（显著性水平0.05标准值为0.482）， 说明台站迁移距离对平均气温和最低气温是显著正相关。随着迁移距离的增大， 平均气温的差异也较大。最高气温和迁移距离为负相关， 标准差却是显著正相关。最高气温的差值绝对值和海拔高差是显著正相关， 说明台站迁移时海拔高差对最高气温影响较大。相对湿度的差值绝对值与迁移距离和海拔高差都是正相关， 而标准差却是负相关， 而且相关不显著。平均风速差值绝对值与迁移距离是负相关， 但与海拔高差却是显著正相关， 标准差与迁移距离是正相关， 相关不显著。平均风速标准差与海拔高差呈负相关， 相关不显著。说明海拔高差对平均风速的影响较大。

从各月差值绝对值及标准差与迁移距离的相关分析可以看出， 平均气温差值绝对值除6月外， 其他月份都和迁移距离呈正相关， 其中1 -3月、 9月、 12月呈显著正相关， 平均气温差值标准差在所有月份都是正相关， 在2月、 4月、 6 -10月呈显著正相关。最高气温各月差值绝对值与台站迁移距离呈负相关（除2月外）， 相关性都没有通过保证率为95%的显著性检验， 因此说明迁移距离对最高气温影响不大。标准差除了4月、 11月外与迁移距离呈正相关， 在6月、 7月、 10月、 12月呈显著正相关， 说明在夏季和秋冬季节影响较大。

最低气温差值绝对值和标准差各月都与迁移距离呈正相关， 差值绝对值6月和8月相关不显著， 其他月份都是显著相关， 说明迁移距离对最低气温的影响较大， 迁移距离越远， 最低气温的差值绝对值越大。差值标准差除了1月和11月正相关不显著， 其他月份都是显著正相关。说明台站迁移距离对最低气温有显著影响。

相对湿度的差值绝对值与台站的迁移距离呈正相关（除3月、7 -8月）， 7 -8月可能会有局地降水的影响， 差值标准差除11月外都是正相关， 而且大部分月份 除了冬季都是显著正相关， 说明迁移距离对相对湿度的影响较大。

平均风速的差值绝对值和迁移距离呈正相关， 但相关系数都没有通过显著性检验， 具体表现为在夏秋季相关系数高一些， 冬季和春季相关系数低一些。

从表5可以看出， 最高气温各月差值绝对值与海拔高差的相关性都很高， 显著正相关， 说明甘肃的台站迁移中海拔高差对最高气温影响大， 海拔高差越大， 最高气温差异越大。但最高气温差值标准差只有1月、 3月显著相关， 其他月份有正相关有负相关， 在1 -3月、 9 -12月 正相关， 在4 -6月和8月为负相关。

平均风速差值绝对值与海拔高差呈正相关， 相关性不显著， 但可以看出在冬季和春季相关系数高一点， 夏季和秋季相关系数低一些。

从台站迁移的距离及海拔高差对各要素的影响发现， 迁移距离较远对平均气温、 最低气温数据影响较大， 而海拔高差较大对最高气温的影响较大。因此， 为研究台站迁移对气温资料的均一性影响， 选择迁移直线距离最远的张掖站和迁站海拔高差最大的宁县站采用SNHT进行均一性检验。在构建待检序列和参考序列时， 因张掖站的临近台站中古浪站是1959年才有观测数据， 所以张掖站的待检序列和参考序列从1959年开始， 而宁县站的临近站庆城、 泾川、 正宁站1960年开始有观测数据， 宁县站的待检序列和参考序列则从1960年开始。由于在检验过程中， 发现时间序列的长度对检验非均一性的结果有一定的影响， 因此对张掖站年平均气温、 年最低气温1959 -2015年和1959 -2020年两个时间序列进行对比分析（图1）， 对宁县站年平均气温、 年最高气温1960 -2015年和1960 -2020年两个时间序列进行对比分析（图2）。

通过SNHT方法对张掖站1959 -2015年的年平均气温、 年平均最低气温序列的均一性分析的结果［图1（a）， （b）］来看， 平均气温和最低气温检验结果序列都有着大致相同的趋势， 统计值T序列的最大值大于1%显著性水平（T ₉₉=13.38）， 说明该处为一个不连续点， 年份为2011年， 对台站元数据信息的查询显示该不连续点的主要原因是台站从市区搬迁到乡村， 距离旧址21 km， 台站周围环境发生显著变化所致， 旧址逐渐被高楼包围， 新址周围四周开阔， 无其他建筑物。但该不连续点并未在年最高气温序列中体现， 也说明台站搬迁时较大的直线距离对年平均温度和年平均最低气温的影响较大。对1959 -2020年的年平均气温的均一性检验结果则显示统计值T序列中有两个不连续点［图1（c）］， 分别在1996年和2011年， 年最低气温的均一性检验结果显示趋势与年平均气温相同［图1（d）］， 但不连续点出现在1993年和2011年。查询历史沿革未发现1996年及1993年不连续点的原因， 但2011年迁站的影响还是存在， 说明在不同长度的时间序列中能体现台站迁移造成的非均一性， 但是在两个不同长度的时间序列中的影响不一样， 在1959 -2015年中， 2011年迁站的影响大， 但在1959 -2020年的序列中， 虽然也是非均一性断点， 但是是序列中的第二最大值。

对宁县站1960 -2015年的年平均气温和年平均最高气温序列进行均一化检验［图2（a）， （b）］， 发现宁县站的平均气温序列和年最高气温序列都存在2004年的不连续点， 主要是受台站迁移的影响， 查询台站元数据发现， 发现宁县在2004年发生过台站迁移， 宁县站在2004年因道路不畅， 距县城较远， 由乡村迁到山腰， 距原址1.5 km， 海拔高差241.8 m， 迁移距离比较大， 尤其海拔高差较大。对宁县站1960 -2020年的年平均气温和年平均最高气温序列的均一性分析结果显示［图2（c）， （d）］， 仍存在不连续点在2004年， 而通过分段检验发现不连续点在2016年， 经查询发现宁县站2016年因台站土地所有权问题及台站周围环境在继续恶化等原因再次发生搬迁， 新站址周围基本为农田， 视野开阔， 没有高层建筑， 探测环境较好， 距原站址3.5 km， 海拔高差155.9 m， 海拔高差较大， 但没有2004年的海拔高差变化大。

通过对两个站的年气温资料进行均一性分析， 发现迁移直线距离大或者海拔高差大会对资料序列造成非均一性影响， 基于现有的对比观测资料和均一化分析手段， 还需要做大量的试验继续研究探讨， 目前不能得出大概水平距离在什么范围和高差大于某阈值就会有明显的影响， 以及台站迁移对其他要素的影响的均一性分析也需要再做分析研究。