3種再分析資料的高空溫度與中國探空溫度資料的對(duì)比:年平均特征

支星，徐海明

(1.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，江蘇南京210044;2.上海市氣象科技服務(wù)中心，上海200030;3.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害省部共建教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京210044)

0 引言

由于資料的匱乏，過去氣候變化的研究大多局限于有觀測資料的區(qū)域內(nèi)。20世紀(jì)90年代以后，隨著再分析資料的問世，全球氣候變化研究在各國得到了迅速而廣泛的發(fā)展(趙天保和符淙斌，2006)。

目前，全球大氣資料再分析計(jì)劃主要有:美國國家環(huán)境預(yù)測中心(NCEP)和大氣研究中心(NCAR)50 a(1948—1997年)的NCEP/NCAR全球大氣再分析資料計(jì)劃(Kalnay et al.，1996;Kistler et al.，2001)，以及 NCEP與美國能源部(DOE)的NCEP/DOE全球大氣再分析資料計(jì)劃(Kanamitsu et al.，2002);美國國家航空航天局(NASA)資料同化部(DAO)16 a(1980—1995年)的全球大氣再分析資料計(jì)劃(NASA/DAO，也稱GEOS-1)(Takacs et al.，1994;Schubert et al.，1995)，歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心(ECMWF)15 a(1979—1993年)的全球大氣再分析資料計(jì)劃(ERA-15)(Gibson et al.，1997)和45 a(1957—2002年)全球大氣再分析資料計(jì)劃(ERA-40)(Simmons and Gibson，2000;Uppala et al.，2005);日本氣象廳(JMA)和電力中央研究所(CRIEPI)聯(lián)合組織實(shí)施的25 a(1979—2004年)的全球大氣再分析資料計(jì)劃(JRA-25)(Onogi et al.，2007)等。其中，NCEP/NCAR和 NCEP/DOE、ERA-40以及JRA-25是目前應(yīng)用相對(duì)較為廣泛的再分析數(shù)據(jù)集。

然而，再分析資料由于受觀測資料變更、數(shù)值預(yù)報(bào)模式和同化方案等的影響，因此其可信度有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。依據(jù)觀測系統(tǒng)和模式強(qiáng)迫影響的相對(duì)大小，再分析產(chǎn)品一般可歸為A、B、C、D四類。A類產(chǎn)品的質(zhì)量主要受觀測資料的影響，如位勢(shì)高度場、溫度場和風(fēng)場等，這類產(chǎn)品可信度較高;B類產(chǎn)品的質(zhì)量受到觀測資料和模式的共同影響，可信度要比A類的低一些，如濕度和地表氣溫等;C和D類產(chǎn)品的質(zhì)量幾乎完全是由模式?jīng)Q定的，如降水、地表通量和熱導(dǎo)率等，這兩類產(chǎn)品的可信度是非常低的(趙天保和符淙斌，2009a)。

目前已經(jīng)有很多學(xué)者對(duì)再分析資料的不確定性進(jìn)行了研究，趙天保和符淙斌(2009b)評(píng)估了幾種再分析地表氣溫資料的適應(yīng)性，發(fā)現(xiàn)再分析地表氣溫資料在中國大多數(shù)地區(qū)的氣候變化研究中都具有一定的合理性，特別是1979年以后的資料可靠性更高一些。但相比而言，它們?cè)诙镜目尚哦纫话阋哂谙募?，東部地區(qū)的可信度一般要高于西部地區(qū)。魏麗和李棟梁(2003a)評(píng)估了NCEP/NCAR再分析資料在青藏鐵路沿線氣候變化研究中的適用性，發(fā)現(xiàn)再分析資料能較好地反映地面氣溫及降水的年變化特征，可基本反映其年際變率和年際間的差異。魏麗和李棟梁(2003b)還評(píng)估了青藏高原地區(qū)NCEP/NCAR新再分析地面通量資料，發(fā)現(xiàn)NCEP/NCAR新再分析地面通量資料能反映實(shí)際年變化特征，但其溫度值系統(tǒng)性偏低。施曉暉等(2006)研究了NCEP/NCAR再分析風(fēng)速、表面氣溫距平在中國區(qū)域氣候變化研究中的可信度，發(fā)現(xiàn)NCEP/NCAR再分析風(fēng)速距平在春、夏、秋季具有一定的可信度，但冬季的可信度較差;表面氣溫距平則是冬季的可信度最好，夏季的可信度較差。

上述的研究工作，大多集中在對(duì)地表變量的對(duì)比分析，而對(duì)高空資料的對(duì)比分析相對(duì)較少。由于探空資料具有較長的時(shí)間序列，且具有較好的可信度(Santer et al.，1999;Seidel et al.，2004;翟盤茂和郭艷君，2006)，因此，本文結(jié)合我國探空資料，對(duì)NCEP/NCAR、JRA、ERA 3種再分析資料中的高空溫度場在中國地區(qū)的適用性進(jìn)行分析研究，以便更好地將再分析資料應(yīng)用于我國氣候變化的診斷研究和模式評(píng)價(jià)中。

1 資料和方法

本文選用的探空資料是中國國家氣象局提供的中國區(qū)域探空站的月平均溫度資料(簡稱OBS)。本文選用的3種再分析資料為:1)NCEP/NCAR月平均的溫度資料(簡稱NCEP/NCAR)，時(shí)間長度從1948—2010年，空間分辨率為 2.5°×2.5°;2)歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心的兩類溫度資料(簡稱ERA(Gibson et al.，1997;Simmons and Gibson，2000;Uppala et al.，2005))，一類是1957—2002 年的逐年再分析資料，空間分辨率為2.5°×2.5°，另一類是1989—2009年的逐月再分析資料，空間分辨率為1.5°×1.5°;3)日本氣象廳提供的日本的月平均溫度資料(簡稱 JRA(Onogi et al.，2007))，時(shí)間長度從1979年1月—2009年4月，空間分辨率為1.25°×1.25°。由于各種再分析資料的時(shí)間范圍不一致，而探空站的探空觀測資料在后衛(wèi)星時(shí)期(1979年之后)相對(duì)較好，本文選取了1980—2008年的中國區(qū)域的資料，進(jìn)行對(duì)比分析。相應(yīng)地，在處理ERA資料時(shí)，為了構(gòu)造與探空資料相同的時(shí)間跨度，1980—1988年選用第一種ERA資料，1989年以后選用第二種ERA資料。同時(shí)，本文將各種資料都處理成年平均的形式進(jìn)行分析，在下文中溫度如果不做特殊說明均表示年平均溫度。

為了分析和檢驗(yàn)再分析資料與探空站觀測資料之間的具體差異，本文采取雙線性插值方法將再分析資料的格點(diǎn)值內(nèi)插到相應(yīng)的站點(diǎn)上，即將站點(diǎn)周圍4個(gè)格點(diǎn)的再分析值做加權(quán)線性內(nèi)插，用這種方法可以得到對(duì)應(yīng)于中國區(qū)域探空站的再分析資料。

根據(jù)地形以及站點(diǎn)分布的稀疏情況，并參考文獻(xiàn)(趙天保和符淙斌，2006)，將中國區(qū)域的探空站挑出質(zhì)量較好的105個(gè)站，簡單分為4個(gè)區(qū)域，其中1—22號(hào)為Ⅰ區(qū)(東北地區(qū))，23—62號(hào)為Ⅱ區(qū)(東南地區(qū))，63—86號(hào)為Ⅲ區(qū)(西北地區(qū))，87—105號(hào)為Ⅳ區(qū)(西南地區(qū))，站點(diǎn)的具體分布情況如圖1所示。

2 多年平均值的差異和相關(guān)分析

2.1 均值的差異

圖2是1980—2008年29 a平均的3種再分析資料與探空資料溫度場的差值。由圖2可以看出，再分析資料的高空溫度場普遍小于探空資料的高空溫度場。NCEP/NCAR溫度場偏小的中心區(qū)主要出現(xiàn)在東北地區(qū)的對(duì)流層中層、東南地區(qū)的對(duì)流層上層、高原地區(qū)的500 hPa以下區(qū)域以及850 hPa的阿勒泰(63號(hào)站)、庫車(69號(hào)站)、庫爾勒(70號(hào)站)、喀什(71號(hào)站)等站，最大的負(fù)偏差出現(xiàn)在850 hPa的喀什站，偏差的絕對(duì)值達(dá)3.2℃，這可能與這些站處在山脈周圍海拔較高觀測誤差較大有關(guān);JRA溫度場偏小的中心區(qū)大多集中在對(duì)流層上層和平流層中下層，這在整層的各個(gè)站都有體現(xiàn)，最大偏差仍然出現(xiàn)在850 hPa的喀什站;ERA溫度場的偏小中心區(qū)則位于東南和西南部地區(qū)的對(duì)流層上層，在850 hPa并未出現(xiàn)像NCEP/NCAR和JRA那種個(gè)別站數(shù)值明顯偏小的情況。

圖3是105站平均的再分析資料與探空資料溫度場的差值隨高度變化的廓線。由圖可知，除了NCEP/NCAR溫度場在50 hPa和JRA溫度場在700 hPa明顯大于探空溫度場外，其他各個(gè)層次上再分析溫度場均小于探空溫度場。具體來看，ERA溫度場在850 hPa與探空溫度場最為接近，JRA溫度場在700、500、400、300 hPa上與探空溫度場更為接近，偏差都在0.3℃以內(nèi)，NCEP/NCAR溫度場則在200、100 hPa上相對(duì)更好，而ERA和JRA溫度場在200 hPa與探空溫度場的偏差甚至達(dá)到了將近1℃，這說明再分析資料在高層的可信度普遍較差。另外，JRA和ERA溫度場與探空溫度場差值的廓線在500 hPa及以上十分類似。

結(jié)合圖2和圖3可以看出，ERA和JRA溫度場在對(duì)流層中下層與探空溫度場更為接近，而NCEP/NCAR溫度場在對(duì)流層上層與探空溫度場更為接近，可信度更高。趙天保等(2004)、趙天保和符淙斌(2009a)研究了地表2 m氣溫的再分析資料和觀測資料差異，結(jié)果表明，就全國平均而言再分析值普遍小于觀測值，而本文的研究則表明，對(duì)于高空溫度資料，再分析資料大多小于探空資料。因此可知，再分析溫度資料相比于探空資料，不僅在地表偏小，而且偏小的情況可以一直向上延續(xù)到整個(gè)對(duì)流層。

圖1 中國區(qū)域探空站的分區(qū)(數(shù)字代表臺(tái)站的序號(hào))Fig.1 Distribution of the radiosonde stations in China(The number represents the series number of the station)

圖2 再分析資料與探空資料溫度場的差值(單位:℃) a.NCEP/NCAR減 OBS;b.JRA減 OBS;c.ERA減OBSFig.2 Differences of temperature field between reanalysis datasets and radiosonde dataset(units:℃) a.NCEP/NCAR minus OBS;b.JRA minus OBS;c.ERA minus OBS

圖3 105站平均的再分析資料與探空資料溫度場差值的垂直廓線(單位:℃)Fig.3 Vertical profile of the differences of temperature field between reanalysis datasets and radiosonde dataset based on the average of the 105 stations(units:℃)

2.2 相關(guān)分析

圖4 再分析資料與探空資料溫度場的相關(guān)分布 a.NCEP/NCAR;b.JRA;c.ERAFig.4 Distributions of the correlation coefficients between the temperature field of reanalysis datasets and that of radiosonde dataset a.NCEP/NCAR;b.JRA;c.ERA

圖4是105個(gè)探空站溫度場與3種再分析資料的溫度場的相關(guān)系數(shù)分布。由圖4可見，總體來說，3種再分析資料均是在對(duì)流層中層400 hPa以下與探空資料相關(guān)較好，而在對(duì)流層中上層尤其是300、200 hPa與探空資料相關(guān)較差。具體來看，NCEP/NCAR資料在對(duì)流層中上層 400、300、200 hPa與探空資料的相關(guān)性較差，在對(duì)流層低層的高原上和喀什等站的相關(guān)也較差，而高相關(guān)區(qū)則主要集中在500 hPa以下和100 hPa以上，大多達(dá)到了0.9左右;JRA資料在100 hPa以上和300～100 hPa之間的南方地區(qū)相關(guān)性不太顯著，在對(duì)流層低層的喀什等站的相關(guān)性也不太顯著，在其他層次和區(qū)域則表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性;ERA資料與探空資料在400 hPa以下和100 hPa以上相關(guān)性較好，大多達(dá)到了0.8甚至0.9以上，而在200 hPa和300 hPa整層的大部分站的相關(guān)性都較差，相關(guān)性差的中心位置位于我國南部地區(qū)，這與溫度差值場中差值絕對(duì)值的大值區(qū)吻合得較為一致，尤其體現(xiàn)在200 hPa的福州(53號(hào)站)、西沙(62號(hào)站)等幾個(gè)站上，甚至出現(xiàn)了微弱的負(fù)相關(guān)，鑒于出現(xiàn)負(fù)相關(guān)的站都是位于我國的低緯度區(qū)域，因此相關(guān)差有可能與緯度有關(guān)，但這仍然有待進(jìn)一步的研究。

以上的分析表明，從相關(guān)系數(shù)的角度，JRA資料在300 hPa以下描述較好，NCEP/NCAR和ERA資料則在100 hPa以上描述較好。3種資料與探空資料相關(guān)較差的層次大多出現(xiàn)在200 hPa，200 hPa再分析資料的可信度較低。幾種再分析資料尤其是JRA、ERA資料和探空資料相關(guān)性較差的區(qū)域和層次大多與溫度差值場中差異較大的區(qū)域和層次一致。

3 年際和長期變化特征

3.1 年際變化幅度

圖5是105個(gè)探空站溫度場和3種再分析溫度場的標(biāo)準(zhǔn)差分布?？傮w上看，探空溫度資料和3種再分析溫度資料在東北地區(qū)對(duì)流層低層和高層標(biāo)準(zhǔn)差較大，中層標(biāo)準(zhǔn)差較小，而在全國其他區(qū)域則是低層標(biāo)準(zhǔn)差較小，隨高度的升高，標(biāo)準(zhǔn)差逐漸變大，在平流層低層和對(duì)流層高層標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到最大。值得注意的是，對(duì)于JRA和ERA資料而言，在東南部地區(qū)和西南部地區(qū)的200 hPa上空存在標(biāo)準(zhǔn)差的極小值中心，其值在0.2℃以下。比較3種再分析資料與探空資料的標(biāo)準(zhǔn)差差異(圖略)，可見，在對(duì)流層中低層喀什等個(gè)別站上，再分析資料與探空資料標(biāo)準(zhǔn)差差異較大，而其余的站則差異較小，差異的絕對(duì)值大值區(qū)主要集中在300 hPa之上。NCEP/NCAR資料的標(biāo)準(zhǔn)差除了在我國東南部某些地區(qū)偏小外，其余均偏大，偏大的中心集中在我國北方地區(qū)(Ⅰ區(qū)和Ⅲ區(qū))，偏差最大達(dá)+0.3℃;JRA資料的標(biāo)準(zhǔn)差除了在東北部地區(qū)200 hPa的某些站偏大外，其余均偏小，偏小的中心集中在我國南方地區(qū)(Ⅱ區(qū)和Ⅳ區(qū))，偏差的絕對(duì)值達(dá)0.7℃;ERA資料的標(biāo)準(zhǔn)差則在我國南方地區(qū)偏小，其他區(qū)域與探空資料十分接近。

圖5 4種資料溫度的標(biāo)準(zhǔn)差分布(單位:℃) a.OBS;b.NCEP/NCAR;c.JRA;d.ERAFig.5 Distributions of the standard deviation of the four datasets'temperature(units:℃) a.OBS;b.NCEP/NCAR;c.JRA;d.ERA

以上的分析表明，在描述高空溫度的年際變化大小時(shí)，NCEP/NCAR資料在我國南方的對(duì)流層上層描述較好(偏差的絕對(duì)值較小)，ERA資料則在我國北方的對(duì)流層上層描述較好，而3種再分析資料對(duì)于對(duì)流層中下層探空資料的年際變化幅度的再現(xiàn)能力相當(dāng)。

3.2 長期變化特征

圖6是探空溫度和3種再分析溫度的長期變化趨勢(shì)。從圖中可以看出，105個(gè)探空站均顯示出對(duì)流層低層升溫，而對(duì)流層中上層300 hPa以上降溫的趨勢(shì)。最大的降溫處位于對(duì)流層上層和平流層下層，這與郭艷君等(2009)分析的趨勢(shì)的分布形勢(shì)相一致。

為了研究溫度變化趨勢(shì)的具體差異，將3種再分析資料與探空資料的溫度變化趨勢(shì)相減(圖略)，并結(jié)合105站平均的趨勢(shì)差值的垂直廓線(圖7)，可知，NCEP/NCAR資料相比于探空資料，在500～100 hPa之間大多偏低，偏低的中心集中在我國北方地區(qū)的對(duì)流層中層，而500 hPa以下和100 hPa以上轉(zhuǎn)為弱的偏高，即加強(qiáng)了對(duì)流層中下層的增溫趨勢(shì)，減弱了對(duì)流層上層的降溫趨勢(shì);JRA資料由于平流層下層和對(duì)流層上層的降溫趨勢(shì)較弱，因此平流層下部到對(duì)流層上部嚴(yán)重偏高，即大大減弱了探空資料在平流層的降溫趨勢(shì);ERA資料在700、850 hPa平均值與探空資料非常接近，而在500 hPa以上則普遍偏高，在南方地區(qū)的對(duì)流層中上層偏高達(dá)最大，可達(dá)0.6℃/(10 a)。

綜上所述，3種再分析資料均能較好地反映中國高空溫度的長期變化趨勢(shì)，但也存在一定的差異，具體表現(xiàn)為，NCEP/NCAR資料在我國南方的對(duì)流層上層與探空資料的趨勢(shì)差值較小，相對(duì)可信度較高;ERA資料在我國北方的對(duì)流層上層描述較好;JRA資料則在對(duì)流層上層與探空資料的趨勢(shì)差值相對(duì)較大。3種資料對(duì)對(duì)流層中下層溫度變化趨勢(shì)的反映能力均較好，這也與趙天保和符淙斌(2009a)的分析結(jié)果相近。值得一提的是，本文中分析的增溫或降溫趨勢(shì)值的大小與很多文獻(xiàn)(唐國利和任國玉，2005;趙宗慈等，2005;郭艷君和丁一匯，2008)有所不同，這是由于本文分析的是1980—2008年最近29 a的溫度變化趨勢(shì)，眾所周知，全球氣溫在最近幾十年有大幅度上升的趨勢(shì)，因此，不能用近50 a甚至是近100 a的溫度變化趨勢(shì)作為參考。

圖6 4種資料 1980—2008年的溫度線性變化趨勢(shì)(單位:℃/(10 a)) a.OBS;b.NCEP/NCAR;c.JRA;d.ERAFig.6 Distributions of the linear trends of the four datasets'temperature during 1980 and 2008(units:℃ /(10 a))a.OBS;b.NCEP/NCAR;c.JRA;d.ERA

圖7 105站平均的再分析資料與探空資料溫度變化趨勢(shì)差值的垂直廓線(單位:℃/(10 a))Fig.7 Vertical profile of the differences of the linear trends of reanalysis datasets and radiosonde dataset based on the average of 105 stations(units:℃/(10 a))

4 時(shí)空變化特征

為了比較再分析資料和探空資料表征溫度在年際和年代際時(shí)間尺度的變化特征，本文對(duì)探空資料和3種再分析資料均進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解(EOF)，前三模態(tài)的方差貢獻(xiàn)和累計(jì)方差貢獻(xiàn)如表1所示，EOF分解的第一和第二特征向量的空間模態(tài)和時(shí)間系數(shù)如圖8—11所示。

表1 4種資料EOF分析的前3個(gè)模態(tài)的方差貢獻(xiàn)Table 1 The variance contributions of three leading EOF modes of the four datasets %

從前3種模態(tài)的解釋方差(表1)來看，第一模態(tài)的解釋方差在37% ～51%之間，其中ERA資料最大(51%)，JRA資料最小(37.6%)。第二模態(tài)的解釋方差在15% ～21%之間，其中探空資料最小(15.4%)，JRA資料最大(20.9%)。第三模態(tài)的解釋方差均在10%～15%之間。前三個(gè)模態(tài)的累計(jì)方差貢獻(xiàn)都達(dá)到了73%以上。

由EOF分析的第一特征向量(圖8)可知，EOF1表現(xiàn)出對(duì)流層中下層和對(duì)流層上層溫度反位相變化的特征，NCEP/NCAR資料和探空資料最為接近，JRA和ERA資料特征向量的極大值中心位于對(duì)流層中層的南方地區(qū)，這與探空資料有所不同。結(jié)合時(shí)間系數(shù)(圖9)來看，除了JRA資料的振幅有所差異外，其他資料均能較明顯地表現(xiàn)出高空溫度的年代際變化特征，即20世紀(jì)90年代中后期對(duì)流層中下層偏暖，對(duì)流層上層偏冷，而90年代之前則正好相反。EOF的第二特征向量(圖10)表現(xiàn)出整層溫度南北反位相變化的特征，以本文劃分的區(qū)域?yàn)榻?，?00 hPa之下，正值中心位于我國南方，負(fù)值中心位于我國北方，而在200 hPa之上，則正好相反。結(jié)合時(shí)間系數(shù)(圖11)來看，除了NCEP/NCAR資料外，其他幾種資料都表現(xiàn)出了較一致的年際變化特征。

結(jié)合空間分布可見，探空資料的年代際變化特征表現(xiàn)為對(duì)流層中下層和對(duì)流層上層溫度反位相變化的特征，而年際變化特征則表現(xiàn)出南北反位相變化特征。NCEP/NCAR和ERA資料能較好地表現(xiàn)我國高空溫度的年代際變化特征，而ERA和JRA資料則能較好地表現(xiàn)我國高空溫度的年際變化特征。

5 結(jié)論和討論

圖8 4種資料 EOF 分析的第一特征向量 a.OBS;b.NCEP/NCAR;c.JRA;d.ERAFig.8 The first eigenvectors of the four datasets analyzed by EOF a.OBS;b.NCEP/NCAR;c.JRA;d.ERA

本文針對(duì)中國 105站探空資料和NCEP/NCAR、ERA和JRA3種再分析資料，采用線性趨勢(shì)、標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)系數(shù)、EOF分析等多種統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)再分析資料的年平均的高空溫度在中國區(qū)域的可信度進(jìn)行了對(duì)比分析。其結(jié)論如下:

圖9 4種資料EOF分析的第一特征向量對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)Fig.9 Time coefficient series of EOF analysis corresponding to the first eigenvectors of the four datasets

圖10 4種資料 EOF 分析的第二特征向量 a.OBS;b.NCEP/NCAR;c.JRA;d.ERAFig.10 The second eigenvectors of the four datasets analyzed by EOF a.OBS;b.NCEP/NCAR;c.JRA;d.ERA

1)在數(shù)值上，3種再分析資料溫度場普遍小于探空資料溫度場。相對(duì)而言，NCEP/NCAR資料在對(duì)流層上層更為接近，ERA和JRA資料在對(duì)流層中下層與探空資料更為接近，可信度更高。

2)從相關(guān)系數(shù)的角度，除對(duì)流層上層和平流層下層外，3種再分析資料溫度場與探空資料溫度場的相關(guān)性均較好。其中，JRA資料在300 hPa以下描述較好，NCEP/NCAR和ERA資料則在100 hPa以上描述較好，而在200 hPa再分析資料的可信度普遍較低。相關(guān)系數(shù)較差的區(qū)域和層次與溫度差值場中差值絕對(duì)值較大的區(qū)域和層次吻合得較為一致。

圖11 4種資料EOF分析的第二特征向量對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)Fig.11 Time coefficient series of EOF analysis corresponding to the second eigenvectors of the four datasets

3)在描述高空溫度的年際變化時(shí)，NCEP/NCAR資料在我國南方的對(duì)流層上層描述較好，ERA資料在我國北方的對(duì)流層上層描述較好，而3種再分析資料在對(duì)流層中下層的再現(xiàn)能力相當(dāng)。

4)3種再分析資料均能較好地反映探空資料高空溫度的長期變化趨勢(shì)，即對(duì)流層低層升溫，對(duì)流層中上層300 hPa以上降溫，最大的降溫處位于對(duì)流層上層和平流層下層。主要差別表現(xiàn)在，NCEP/NCAR資料在我國南方的對(duì)流層上層相對(duì)可信度高，ERA資料在我國北方的對(duì)流層上層描述較好，而JRA資料與探空資料在對(duì)流層上層整層偏差都較大。3種資料對(duì)對(duì)流層中下層的溫度變化趨勢(shì)的反映能力均較好。

5)在時(shí)空變化特征方面，探空資料的年代際變化特征表現(xiàn)為對(duì)流層中下層和對(duì)流層上層溫度反位相變化的特征，而年際變化特征則表現(xiàn)出南北反位相變化特征。NCEP/NCAR和ERA資料能較好地表現(xiàn)我國高空溫度的年代際變化特征，而ERA和JRA資料則能較好地表現(xiàn)我國高空溫度的年際變化特征。

本文只探討了幾種資料高空溫度的年平均特征，并沒有考慮季節(jié)平均的差異，這是下一步亟待解決的問題。同時(shí)，本文所劃分的區(qū)域范圍不夠精細(xì)，不同區(qū)域的不同資料的適應(yīng)性有待進(jìn)一步研究。

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