中國(guó)區(qū)域夏季再分析資料高空變量可信度的檢驗(yàn)

韋芬芬，湯劍平，王淑瑜

1南京大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院，南京 210093

2蘇州市氣象局，蘇州 215131

3南京大學(xué) 氣候與全球變化研究院，南京 210093

1 引言

天氣和氣候的研究需要高質(zhì)量、高分辨率、長(zhǎng)期而連續(xù)的全球高空觀測(cè)資料.然而，臺(tái)站觀測(cè)資料具有時(shí)空分布不均、非長(zhǎng)期連續(xù)性、臺(tái)站稀少尤其是在沙漠和高山等地形復(fù)雜區(qū)域臺(tái)站稀疏等缺點(diǎn)，不能滿足大氣科學(xué)研究的需要.再分析計(jì)劃及其產(chǎn)品的出現(xiàn)很大程度上彌補(bǔ)了臺(tái)站資料時(shí)空分布不均等缺陷，滿足長(zhǎng)期氣候變化研究的需要，為深入理解大氣環(huán)流及其在氣候形成中的作用提供了長(zhǎng)期而連續(xù)的、覆蓋全球的四維資料集，極大地促進(jìn)了對(duì)地球大氣的系統(tǒng)性研究.目前國(guó)際上主要的再分析計(jì)劃有：美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）和大氣研究中心（NCAR）的50年 NCEP／NCAR（簡(jiǎn)稱 NCEP－1，Kalnay et al.，1996）全球再分析計(jì)劃，NCEP與美國(guó)能源部（DOE）的 NCEP／DOE（簡(jiǎn)稱 NCEP－2，Kanamitsu et al.，2002）全球再分析計(jì)劃，以及NCEP氣候預(yù)測(cè)系統(tǒng)再分析計(jì)劃（NCEP／CFSR，簡(jiǎn)稱CFSR，Sara et al.，2010）；歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心（ECMWF）45年（ERA－40，Uppala et al.，2005）及Interim（ERA－Interim，Simmons et al.，2006；Uppala et al.，2008）全球大氣再分析計(jì)劃；日本氣象廳（JMA）和日本電子能源工業(yè)中央研究所（CRIEPI）聯(lián)合組織實(shí)施的25年全球大氣再分析計(jì)劃（JRA－25，Onogi et al.，2007）；美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）現(xiàn)代回顧性再分析計(jì)劃（MERRA，Rienecker et al.，2011）等.這些再分析資料在氣候變化和變率、氣候診斷和分析以及氣候模式驗(yàn)證等各種研究中得到了廣泛的應(yīng)用（Hnilo et al.，1999；Lambert and Mitchell，1999；Boyle，2000）.然而，作為一種利用資料同化技術(shù)把數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品和觀測(cè)資料融合起來(lái)的“產(chǎn)物”，再分析資料必然包含有數(shù)值模式、同化方案和觀測(cè)系統(tǒng)變更等所引入的誤差.所以，對(duì)不同再分析資料的質(zhì)量進(jìn)行檢驗(yàn)與評(píng)估至關(guān)重要，不僅有助于提高氣候變化研究結(jié)果的可靠性，而且對(duì)于資料同化技術(shù)的改進(jìn)以及再分析資料產(chǎn)品質(zhì)量的提高也具有十分重要的意義.

在全球和區(qū)域尺度上對(duì)再分析資料地表變量（如地表氣溫、降水及海平面氣壓、土壤濕度等）可信度的檢驗(yàn)國(guó)內(nèi)外已經(jīng)開展了較多的研究工作；結(jié)果表明再分析資料基本能描述全球和區(qū)域地表變量的分布特征，但仍存在一些差異.研究發(fā)現(xiàn)，再分析資料高估陸地上而低估海洋上的冬季氣溫，且ERAInterim對(duì)冬季氣溫的描述優(yōu)于ERA－40和NCEP－1（Monney et al.，2010）.Decker等 指 出，盡 管MERRA具有更高的時(shí)空分辨率且同化了衛(wèi)星瞬時(shí)降水率，但是對(duì)近地表氣溫、風(fēng)速、降水的描述仍不及ERA－Interim，但優(yōu)于ERA－40、NCEP－2和CFSR（Decker et al.，2011）.此外，有關(guān)研究表明再分析資料對(duì)地表氣溫和海平面氣壓的描述優(yōu)于降水（趙天保和符淙斌，2006；Liu et al.，2011）.相對(duì)于NCEP－1和NCEP－2，CFSR對(duì)大尺度降水模態(tài)的描述具有顯著的提高，但對(duì)降水強(qiáng)度和頻率的估計(jì)存在較大的偏差（Higgins et al.，2010；Silva et al.，2011）.

再分析資料也普遍用于高空變量的研究，如高層風(fēng)、溫度、位勢(shì)高度和濕度等.大量研究發(fā)現(xiàn)NCEP－1對(duì)位勢(shì)高度和溫度的描述在20世紀(jì)70年代以前存在明顯虛假的年代際變化趨勢(shì)（Lu et al.，2005；黃剛，2006；趙天保和符淙斌，2009；Zhao and Fu，2009；Liu et al.，2012）.Zhao和 Li（2006）利用再分析資料研究了南北半球之間的質(zhì)量傳輸問題，發(fā)現(xiàn) NCEP－1背離觀測(cè)事實(shí)，NCEP－2相對(duì) NCEP－1有顯著的提高，而ERA－40和JRA－25的模擬結(jié)果相對(duì)較好.此外，NCEP－1、ERA－Interim 和JRA－25對(duì)全球水汽分布的描述一致性較好，差異主要存在于南美洲、非洲和印度半島的對(duì)流區(qū)域（Kishore et al.，2011）；而 ERA－40和 NCEP－1對(duì)北大西洋850 hPa上相對(duì)濕度的估計(jì)存在較大偏差，且ERA－40存在一些不真實(shí)的值（Daoud et al.，2009）.其他關(guān)于再分析資料高空變量可信度的研究也不斷開展（蘇志俠等，1999；徐影等，2001；Fitzmaurice and Bras，2008；周順武和張人禾，2009；Yu et al.，2010；Stachnik and Schumacher，2011；Stickler and Bronnimann，2011）.

我國(guó)夏季同時(shí)受東、西風(fēng)帶控制，南亞高壓位于青藏高原上空，且高原南側(cè)出現(xiàn)全球最強(qiáng)的東風(fēng)急流；而我國(guó)西南及東部地區(qū)分別受印度西南季風(fēng)和東亞季風(fēng)控制.此外，副熱帶高壓在我國(guó)東部勢(shì)力增強(qiáng).受這些環(huán)流系統(tǒng)的影響，我國(guó)夏季的天氣變化十分復(fù)雜.正確描述我國(guó)的夏季環(huán)流特征對(duì)夏季天氣變化的研究至關(guān)重要.但對(duì)于中國(guó)地區(qū)高空變量產(chǎn)品的質(zhì)量問題，特別是不同再分析數(shù)據(jù)集中溫度場(chǎng)和風(fēng)場(chǎng)等產(chǎn)品的質(zhì)量問題現(xiàn)階段還缺乏系統(tǒng)性的評(píng)估和檢驗(yàn).本文的主要目的是利用全球探空資料（IGRA），檢驗(yàn)?zāi)壳俺Ｓ玫娜蛟俜治鰯?shù)據(jù)高空變量在中國(guó)區(qū)域?qū)α鲗又懈邔拥倪m用性，以期對(duì)今后利用再分析數(shù)據(jù)研究我國(guó)天氣和氣候變化及模式檢驗(yàn)等提供一定參考.

2 資料介紹

本文檢驗(yàn)分析了1989—2008年NCEP－1、NCEP－2、CFSR、JRA－25、ERA－Interim 及 MERRA 全 球 再分析數(shù)據(jù)的位勢(shì)高度、溫度、水平風(fēng)及絕對(duì)濕度在中國(guó)地區(qū)對(duì)流層中高層的適用性.其中 NCEP－1、NCEP－2的空間分辨率為2.5°×2.5°，JRA－25為1.25°×1.25°，CFSR 為 0.5°×0.5°，ERA－Interim為1.5°×1.5°，MERRA 為0.5°×0.5°，選取的再分析數(shù)據(jù)集均為月平均場(chǎng).

NCEP－1是由NCEP和NCAR聯(lián)合執(zhí)行的全球大氣再分析計(jì)劃，采用了三維變分同化技術(shù)，時(shí)間覆蓋1948年至今，是目前應(yīng)用最為頻繁的一套再分析數(shù)據(jù)；NCEP－1對(duì)衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的使用較為局限.NCEP－2由NCEP和美國(guó)能源部（DOE）聯(lián)合制作，可以看作NCEP－1全球大氣再分析資料計(jì)劃的延續(xù)，時(shí)段為1979年至今；所用的數(shù)值預(yù)報(bào)模式、同化方案和觀測(cè)系統(tǒng)等都與NCEP－1大致相同，但校正了NCEP－1中存在的一些已知的誤差問題，同時(shí)作為驗(yàn)證第二次大氣模式比較計(jì)劃（AMIP）的基本資料.CFSR是NCEP最新的一套全球耦合再分析數(shù)據(jù)，采用了交互式的海冰模式及三維變分同化技術(shù)，時(shí)段為1979年至今，相較于NCEP－2，它具有更高的水平和垂直分辨率且加強(qiáng)了衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用.JRA－25來(lái)源于日本氣象廳（JMA）和電力中央研究所（CRIEPI），是迄今為止在亞洲地區(qū)所完成的第一套長(zhǎng)期再分析資料，時(shí)間覆蓋1979年至今.ERA－Interim是最新的歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心（ECMWF）再分析數(shù)據(jù)，也是本文中唯一一套使用了四維變分同化方案的數(shù)據(jù)；ERA－Interim提高了模式的物理過程及水汽分析，消除了ERA－40水分循環(huán)中存在的一些問題.MERRA是NASA全球模擬和同化辦公室（GMAO）的第二代再分析計(jì)劃，該計(jì)劃將NASA地球衛(wèi)星觀測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)加入到氣候記錄中并對(duì)早期再分析數(shù)據(jù)的水分循環(huán)進(jìn)行提升，在降水和水汽氣候估計(jì)方面都有了顯著的成效，數(shù)據(jù)時(shí)段跨越1979年至今.

本文所采用的觀測(cè)資料為美國(guó)國(guó)家氣候數(shù)據(jù)中心（NCDC）提供的全球探空資料（IGRA），時(shí)間分辨率為12小時(shí).本文剔除了在比較時(shí)段內(nèi)數(shù)據(jù)不夠完整的測(cè)站，最終用于中國(guó)區(qū)域的臺(tái)站為107個(gè).為了便于比較和分析，根據(jù)臺(tái)站的稀疏分布和地形特征，對(duì)臺(tái)站進(jìn)行編號(hào)并把中國(guó)分為東北、西北、西南和東南4個(gè)區(qū)域，圖1為這些臺(tái)站在中國(guó)區(qū)域的分布及子區(qū)域劃分.分析過程中采用雙線性插值法將再分析數(shù)據(jù)插值到觀測(cè)臺(tái)站得到臺(tái)站再分析值，以便在各臺(tái)站及不同區(qū)域?qū)υ俜治鲋蹬c觀測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析.

3 結(jié)果分析

3.1 氣候平均態(tài)

本節(jié)將比較再分析資料和觀測(cè)資料高空變量多年夏季平均氣候態(tài)在中國(guó)地區(qū)的分布特征，以期對(duì)再分析資料再現(xiàn)中國(guó)地區(qū)高空位勢(shì)高度、溫度、絕對(duì)濕度和水平風(fēng)場(chǎng)等基本要素場(chǎng)的能力進(jìn)行初步的檢驗(yàn)與評(píng)估.

3.1.1 相對(duì)誤差分析

圖1 中國(guó)地區(qū)107個(gè)觀測(cè)臺(tái)站的分布及四個(gè)子區(qū)域Fig.1 Locations of 107stations and four sub－regions over China

圖2給出了中國(guó)地區(qū)20年（1989—2008）夏季平均對(duì)流層中高層位勢(shì)高度及中層絕對(duì)濕度再分析資料相對(duì)于觀測(cè)資料的誤差分布.相對(duì)誤差為負(fù)表示再分析資料低估變量，反之則高估.圖2a—2f顯示，幾套再分析資料在整個(gè)區(qū)域均低估200hPa位勢(shì)高度但程度較弱，誤差僅為－0.3%～0且誤差的空間分布較為均一；其中CFSR、NCEP－2誤差相對(duì)較大而ERA－Interim較小.從數(shù)值上看，500hPa位勢(shì)高度再分析和觀測(cè)的相對(duì)誤差（圖2g—2l）較高層200hPa稍弱，表明再分析資料對(duì)中層位勢(shì)高度的描述稍優(yōu)于高層.夏季中高層溫度再分析和觀測(cè)結(jié)果也較為一致（圖略），誤差在±6%之間；與位勢(shì)高度場(chǎng)類似，CFSR、NCEP－2與觀測(cè)的溫度誤差也相對(duì)較大.再分析資料對(duì)500hPa絕對(duì)濕度的再現(xiàn)能力較位勢(shì)高度和溫度稍弱（圖2m—2r），中國(guó)大部分地區(qū)絕對(duì)濕度再分析較觀測(cè)普遍偏高，北部地區(qū)高估可達(dá)30%以上，華南地區(qū)高估也較為明顯，尤其是CFSR和MERRA.

對(duì)于緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)，由于在風(fēng)切變處風(fēng)速趨近于0，在風(fēng)速差異很小的情況下相對(duì)誤差可能會(huì)很大，造成結(jié)果失真，故僅對(duì)全風(fēng)速的相對(duì)誤差進(jìn)行檢驗(yàn).中國(guó)地區(qū)夏季對(duì)流層中高層水平風(fēng)速再分析資料相對(duì)觀測(cè)資料的誤差如圖3.從圖中可以看出，再分析資料對(duì)中高層水平風(fēng)速的估計(jì)明顯偏低，且誤差均呈現(xiàn)由南至北減弱的趨勢(shì)，中國(guó)北部地區(qū)誤差約為－20%～－10%，而南部地區(qū)誤差則可達(dá)－40%以上；分析還發(fā)現(xiàn)，500hPa誤差較200hPa稍大.

圖3 同圖2，但為（a—f）200hPa水平風(fēng)速，（g—l）500hPa水平風(fēng)速Fig.3 Same as Fig.2，except for（a—f）200hPa wind speed，（g—l）500hPa wind speed

圖4 1989—2008年夏季區(qū)域平均高空變量再分析資料和觀測(cè)相對(duì)誤差的垂直分布（a—c）位勢(shì)高度，（d—f）溫度，（g—i）水平風(fēng)速，（j—l）絕對(duì)濕度；（a，d，g，j）為東北地區(qū)，（b，e，h，k）為東南地區(qū)，（c，f，i，l）為西北地區(qū).Fig.4 Vertical profiles of relative error of summer（a—c）geopotential height，（d—f）temperature，（g—i）wind speed and（j—l）specific humidity over（a，d，g，j）Northeast China，（b，e，h，k）Southeast China and（c，f，i，l）Northwest China between the reanalysis and observations during 1989—2008

為了進(jìn)一步了解再分析資料對(duì)多年夏季平均高空變量的描述能力在垂直大氣中的變化情況，圖4給出了區(qū)域夏季平均高空變量再分析和觀測(cè)相對(duì)誤差的垂直分布.圖4a—4c顯示，在整個(gè)垂直剖面上，位勢(shì)高度再分析較觀測(cè)均偏低（誤差約為－0.3%～0.3%），且誤差隨高度增加而增大（850hPa外）；其中CFSR的結(jié)果稍差，而ERA－Interim則較優(yōu).對(duì)于溫度（圖4d—4f），再分析和觀測(cè)的誤差則呈現(xiàn)隨高度減弱的變化趨勢(shì)，低層誤差在±6%之間；同樣，ERA－Interim的溫度誤差相對(duì)也較小.此外，再分析資料對(duì)風(fēng)速的低估均較為顯著（圖4g—4i），誤差低層大于高層，且東部大于西部，最大可達(dá)－60%以上；各再分析數(shù)據(jù)之間沒有明顯的優(yōu)劣之分.與觀測(cè)相比，再分析資料的絕對(duì)濕度在幾個(gè)區(qū)域均偏大（圖4j—4l）；東北和東南地區(qū)誤差隨高度升高而增大，高層誤差基本大于20%；西北誤差則在中層500hPa較小.分析發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)，ERA－Interim、MERRA對(duì)中低層水汽的高估較為明顯，而NCEP－1和NCEP－2較弱；西北地區(qū)則相反，NCEP－1及NCEP－2對(duì)絕對(duì)濕度的高估更為顯著.

總體而言，幾套再分析數(shù)據(jù)均能較好地描述出夏季中高層位勢(shì)高度和溫度氣候態(tài)的空間分布特征，對(duì)絕對(duì)濕度的再現(xiàn)能力稍弱；而對(duì)水平風(fēng)速的描述相對(duì)較差且誤差具有明顯的地域分布特征.相對(duì)而言，ERA－Interim對(duì)位勢(shì)高度及溫度的描述較好，但對(duì)絕對(duì)濕度并沒表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)，CFSR的結(jié)果稍差；各再分析資料對(duì)風(fēng)場(chǎng)的描述并沒有明顯的優(yōu)劣之分.

3.1.2 空間相關(guān)及變率

為了評(píng)估多年夏季平均高空變量再分析數(shù)據(jù)和觀測(cè)數(shù)據(jù)的相似程度，建立了高空變量空間分布的泰勒?qǐng)D（圖5）.泰勒?qǐng)D中用來(lái)評(píng)估再分析數(shù)據(jù)和觀測(cè)數(shù)據(jù)相似程度的統(tǒng)計(jì)變量為相關(guān)系數(shù)、均方根誤差（RMSE）及標(biāo)準(zhǔn)差，利用觀測(cè)場(chǎng)（IGRA）對(duì)RMSE和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化.泰勒?qǐng)D中X軸上參考點(diǎn)（REF）和原點(diǎn)之間的距離為單位1，圖中距離REF越近的點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)應(yīng)變量的描述結(jié)果越好.由圖5可以看出，200hPa高度上再分析數(shù)據(jù)對(duì)位勢(shì)高度的描述和觀測(cè)最為接近，相關(guān)系數(shù)均大于0.99且標(biāo)準(zhǔn)差較接近于1；其中NCEP－1和觀測(cè)的相似程度稍弱，其他再分析數(shù)據(jù)之間沒有明顯的優(yōu)劣之分.此外，幾套再分析數(shù)據(jù)也基本能反映出高層溫度和緯向風(fēng)的空間分布特征；溫度場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)為0.97左右且標(biāo)準(zhǔn)偏差接近于1；緯向風(fēng)再分析和觀測(cè)相關(guān)性達(dá)0.99但標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.75左右；同樣，NCEP－1的高層緯向風(fēng)偏差相對(duì)較大.再分析數(shù)據(jù)對(duì)高層經(jīng)向風(fēng)的描述較不理想，與實(shí)際觀測(cè)資料相比相關(guān)系數(shù)較低（小于0.1）、標(biāo)準(zhǔn)差較小（小于0.5）而均方根誤差較大；即空間變率存在較大的偏差，且空間位相相對(duì)觀測(cè)場(chǎng)偏移也較為明顯.

中層500hPa高度上，再分析資料都能較好地反映出位勢(shì)高度和溫度的空間分布特征，而且對(duì)絕對(duì)濕度和緯向風(fēng)的描述也較好，前者相關(guān)系數(shù)在0.95左右，且標(biāo)準(zhǔn)差較接近于1；而后者相關(guān)系數(shù)都大于0.95，標(biāo)準(zhǔn)差基本都在0.75左右.同樣，幾套再分析數(shù)據(jù)的夏季平均500hPa經(jīng)向風(fēng)與觀測(cè)的偏差都較大，相關(guān)系數(shù)只有0.7，標(biāo)準(zhǔn)差在0.5～0.75之間.相對(duì)而言，NCEP－1和NCEP－2對(duì)這幾個(gè)高空變量的描述能力較其他再分析數(shù)據(jù)稍弱.

3.2 年際變化

為了檢驗(yàn)再分析資料對(duì)夏季高空變量年際變化的描述能力，計(jì)算了1989—2008年高空變量距平再分析與探空觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的均方根誤差（如圖6，其中均方根誤差已相對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化）.從圖中可以看出，中高層位勢(shì)高度各再分析數(shù)據(jù)和觀測(cè)的均方根誤差的空間變化趨勢(shì)基本一致（圖6a，6e）.在200hPa高層，東北及西北地區(qū)誤差較小，往南逐漸增大；其中CFSR和觀測(cè)的差異最為明顯，最大達(dá)1.2左右，其次為 MERRA，而JRA－25和觀測(cè)的差異較小.CFSR的500hPa位勢(shì)高度與觀測(cè)的偏差也較大，特別是在西北和西南地區(qū)誤差更為顯著.從數(shù)值上看，再分析數(shù)據(jù)對(duì)中高層溫度的描述能力和位勢(shì)高度相近（圖6b，6f），誤差基本在0.3～1.2之間；高層誤差在空間上分布較為均一，中層誤差則北部地區(qū)小于南部地區(qū)；總體而言，再分析資料對(duì)中層溫度距平年際變化特征的描述優(yōu)于高層，且相對(duì)而言 ERA－Interim、JRA－25和 MERRA 的再分析結(jié)果更接近觀測(cè).從再分析數(shù)據(jù)中高層緯向風(fēng)和觀測(cè)的誤差的分布圖上（圖6c，6g）可以看到，再分析數(shù)據(jù)能較好地描述中高層緯向風(fēng)距平的年際變化特征，均方根誤差均小于1；高層誤差主要集中在東南及西南地區(qū)，基本大于0.6；中層則分布在西北及西南地區(qū).而經(jīng)向風(fēng)距平年際變化再分析和觀測(cè)的誤差則相對(duì)較大（圖6d，6h），尤其是西南及東南地區(qū)，個(gè)別站點(diǎn)誤差大于2，且?guī)滋自俜治鰯?shù)據(jù)的結(jié)果幾乎重合，表明再分析數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)中高層經(jīng)向風(fēng)的描述都較差.中層絕對(duì)濕度年際變化特征再分析和觀測(cè)的誤差較?。▓D6i），約為0.6～1.2，其中 MERRA最優(yōu)，其次為 ERA－Interim 和JRA－25，而 NCEP－1和NCEP－2相對(duì)較差.

總體而言，再分析資料對(duì)位勢(shì)高度、溫度和緯向風(fēng)距平年際變化特征的反映較好，誤差基本小于1且具有一定的地域特征，中層絕對(duì)濕度誤差也較小；而經(jīng)向風(fēng)誤差相對(duì)較大.再分析數(shù)據(jù)中，ERAInterim和JRA－25的結(jié)果相對(duì)較好；除位勢(shì)高度外，MERRA對(duì)高空變量距平年際變化特征的描述也較好；而 CFSR、NCEP－1及 NCEP－2誤差相對(duì)較大.

3.3 距平空間模態(tài)的對(duì)比

本文還對(duì)中國(guó)地區(qū)107個(gè)站點(diǎn)20年（1989—2008）夏季200hPa和500hPa位勢(shì)高度、溫度、緯向風(fēng)、經(jīng)向風(fēng)和絕對(duì)濕度距平的再分析和觀測(cè)結(jié)果分別進(jìn)行了EOF分析，以期進(jìn)一步解釋高空基本要素場(chǎng)的變化規(guī)律，考察再分析資料對(duì)高空變量時(shí)空變化特征的描述能力.

圖7給出了中國(guó)地區(qū)夏季中層500hPa位勢(shì)高度、溫度和絕對(duì)濕度距平的EOF第一模態(tài)的空間位相和時(shí)間系數(shù).圖7a顯示，夏季中層位勢(shì)高度第一模態(tài)在35°N以南為正，正中心位于華南地區(qū)；而35°N以北為負(fù)，負(fù)中心位于東北地區(qū)；35°N南北呈反位相變化趨勢(shì).幾套再分析資料的空間位相特征（圖7b—7g）和探空觀測(cè)的結(jié)果吻合得均較好，但CFSR的南方地區(qū)正中心相對(duì)較弱（圖7b）.而再分析資料第一模態(tài)方差貢獻(xiàn)均大于觀測(cè)結(jié)果，觀測(cè)為42.6%，再分析均大于54.3%；表明和觀測(cè)相比，再分析資料表現(xiàn)出更為顯著的南北反位相變化的空間分布模態(tài).從時(shí)間系數(shù)上看（圖7h），中層位勢(shì)高度存在3年左右的振蕩特征，再分析資料均能較好地再現(xiàn)這種振蕩.夏季200hPa位勢(shì)高度第一模態(tài)全區(qū)域均為負(fù)值，北部負(fù)值大于南部，尤其是東北地區(qū)，表明全區(qū)域呈一致的變化趨勢(shì)；各再分析資料均能較好地描述這一變化特征（圖略）.

圖5 表征中國(guó)地區(qū)對(duì)流層中高層變量再分析與觀測(cè)相似程度的泰勒?qǐng)DFig.5 Taylor diagram displaying a statistical comparison with observations of six reanalysis of the regional patterns of summer mean geopotential height，temperature，Uwind，Vwind and specific humidity

圖6 1989—2008年夏季高空變量年際變化再分析和觀測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（a—d）200hPa，（e—i）500hPa，（a，e）位勢(shì)高度，（b，f）溫度，（c，g）緯向風(fēng)，（d，h）經(jīng)向風(fēng)，（i）絕對(duì)濕度.Fig.6 Normalized root mean square error of inter－annual variation for（a，e）geopotential height，（b，f）temperature，（c，g）Uwind，（d，h）Vwind and（i）specific humidity at（a—d）200hPa and（e—i）500hPa between the reanalysis and observations at observed stations during 1989—2008

圖7 1989—2008年500hPa位勢(shì)高度、溫度及絕對(duì)濕度距平的EOF分析空間位相：（a—g）位勢(shì)高度，（i—o）溫度，（q—w）絕對(duì)濕度；時(shí)間系數(shù)：（h）位勢(shì)高度，（p）溫度，（x）絕對(duì)濕度.Fig.7 EOF analysis of 500hPa geopotential height，temperature and specific humidity anomaly during 1989—2008

夏季中層500hPa溫度第一模態(tài)在整個(gè)中國(guó)地區(qū)呈一致的變化趨勢(shì)（圖7i），且變化的中心位于東北地區(qū)；再分析資料和觀測(cè)的第一模態(tài)空間分布基本一致（圖7j—7o），僅CFSR存在兩個(gè)負(fù)中心（圖7j），分別位于西北東部及東北南部一帶.觀測(cè)的第一模態(tài)方差貢獻(xiàn)為48.7%，再分析資料中方差貢獻(xiàn)最小的為NCEP－2（49.3%），而最大為CFSR（56.8%）.從時(shí)間系數(shù)變化看（圖7p），再分析和觀測(cè)資料相互吻合較好，存在2～4年的年際振蕩周期.再分析資料也能較好地反映夏季高層200hPa溫度第一模態(tài)的時(shí)空變化特征（圖略）.

夏季中層探空觀測(cè)的絕對(duì)濕度EOF第一模態(tài)在全區(qū)域均為正值（圖7q），中心位于青藏高原及其東部地區(qū)，表明全區(qū)域絕對(duì)濕度呈一致的變化趨勢(shì)；而再分析資料中僅MERRA和觀測(cè)吻合得較好（圖7w）；CFSR呈現(xiàn)一正兩負(fù)型分布（圖7r），負(fù)中心較弱且分別位于東北及華南南部地區(qū)，而其他再分析數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)單一正位相型態(tài)但正中心較觀測(cè)結(jié)果偏南偏東（圖7s—7v）.觀測(cè)第一模態(tài)方差貢獻(xiàn)為30.3%，MERRA與觀測(cè)比較接近為34.3%.從EOF第一模態(tài)的時(shí)間系數(shù)（圖7x）可以看到，除NCEP－1在2003年與觀測(cè)結(jié)果偏離較大外，其他再分析資料和觀測(cè)結(jié)果均較為吻合.總體而言，再分析資料對(duì)中層絕對(duì)濕度的時(shí)空變化特征的反映相對(duì)較弱.

圖8為中國(guó)地區(qū)夏季中層緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)距平的EOF第一模態(tài)的空間位相和時(shí)間系數(shù).從探空觀測(cè)資料的夏季中層緯向風(fēng)EOF的第一模態(tài)空間分布圖上（圖8a）可以看到，緯向風(fēng)變化呈現(xiàn)我國(guó)東北和其他大部分地區(qū)的反位相變化趨勢(shì)分布；各再分析資料均能較好地呈現(xiàn)這種一正一負(fù)的分布特征（圖8b—8g）.中層緯向風(fēng)第一模態(tài)的時(shí)間序列呈現(xiàn)準(zhǔn)2年的振蕩周期，再分析資料基本都能反映這種振蕩（圖8h）.高層200hPa緯向風(fēng)第一模態(tài)空間位相和時(shí)間系數(shù)再分析和觀測(cè)也對(duì)應(yīng)得比較好，東北北部、南方地區(qū)和其他地區(qū)呈反位相變化特征（圖略）.

夏季探空觀測(cè)的500hPa經(jīng)向風(fēng)第一模態(tài)空間位相為兩負(fù)一正型，正中心位于內(nèi)蒙古及華北地區(qū)，負(fù)中心位于東北北部和華南地區(qū)（圖8i），表明中層500hPa經(jīng)向風(fēng)在東北、華南和其他地區(qū)呈相反的變化趨勢(shì).而再分析資料EOF第一模態(tài)的空間分布基本呈現(xiàn)我國(guó)西部和東部相反的變化趨勢(shì)（圖8j—8o），與觀測(cè)的空間模態(tài)分布有一定的差異.同樣，如圖8p所示，夏季中層經(jīng)向風(fēng)第一模態(tài)的時(shí)間序列再分析和觀測(cè)也存在較大的差異.總體而言，再分析資料對(duì)中高層經(jīng)向風(fēng)時(shí)空變化特征的刻畫能力相對(duì)較弱.夏季探空觀測(cè)的200hPa的經(jīng)向風(fēng)EOF的第一模態(tài)空間由西到東呈現(xiàn)負(fù)正負(fù)的分布特征（圖略），我國(guó)中部和東北、西北地區(qū)的高層經(jīng)向風(fēng)呈相反變化趨勢(shì).而再分析資料也能基本刻畫出高層經(jīng)向風(fēng)第一模態(tài)我國(guó)中部和西北地區(qū)的反相位空間分布特征，但各再分析資料都沒能反映出東北地區(qū)空間模態(tài)的位相特征.同時(shí)，再分析資料EOF第一模態(tài)的時(shí)間序列和觀測(cè)偏差較大（圖略），未能很好再現(xiàn)高空經(jīng)向風(fēng)的年際變化特征.

4 結(jié)論與討論

本文利用全球探空資料（IGRA）對(duì)1989—2008年再分析資料 NCEP－1、NCEP－2、CFSR、JRA－25、ERA－Interim和 MERRA的位勢(shì)高度、溫度、水平風(fēng)及絕對(duì)濕度在中國(guó)對(duì)流層中高層的可信度進(jìn)行了初步的檢驗(yàn).從夏季平均氣候態(tài)、年際變化及EOF時(shí)空變化特征等方面進(jìn)行分析.主要結(jié)論如下：

（1）幾套再分析數(shù)據(jù)對(duì)位勢(shì)高度和溫度的夏季平均氣候態(tài)均具有較好的再現(xiàn)能力，且位勢(shì)高度相對(duì)誤差隨高度升高而增大，溫度則相反；而絕對(duì)濕度再分析資料相對(duì)觀測(cè)結(jié)果則存在30%左右的高估；此外，再分析數(shù)據(jù)對(duì)水平風(fēng)的描述較不理想，大部分地區(qū)誤差超過40%且誤差具有明顯的地域分布特征.泰勒?qǐng)D分析也顯示，再分析數(shù)據(jù)對(duì)中高層位勢(shì)高度及溫度的描述優(yōu)于緯向風(fēng)和絕對(duì)濕度，而經(jīng)向風(fēng)的結(jié)果相對(duì)較差；且NCEP－1、NCEP－2及CFSR對(duì)高空變量夏季氣候態(tài)的描述能力相對(duì)較弱.

圖8 同圖7，但為緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)距平的EOF分析Fig.8 Same as Fig.7，except for the EOF analysis of Uwind and Vwind anomaly

（2）從高空變量距平的年際變化特征看，各再分析數(shù)據(jù)的結(jié)果基本一致；且對(duì)位勢(shì)高度、溫度和緯向風(fēng)距平年際變化特征的反映較好；中層絕對(duì)濕度誤差也較??；而經(jīng)向風(fēng)誤差相對(duì)較大.再分析數(shù)據(jù)中，ERA－Interim和JRA－25的結(jié)果較優(yōu)；除位勢(shì)高度外，MERRA對(duì)高空變量距平年際變化特征的描述也較好；而 CFSR、NCEP－1及 NCEP－2誤差相對(duì)較大.

（3）從時(shí)空變化角度看，再分析資料均能較好地再現(xiàn)中高層位勢(shì)高度和溫度EOF分析第一模態(tài)的空間變化及時(shí)間振蕩特征，其中CFSR的描述能力較其他再分析資料稍弱；絕對(duì)濕度和緯向風(fēng)的空間位相再分析和觀測(cè)則有弱的偏差，且絕對(duì)濕度MERRA和觀測(cè)結(jié)果吻合最好；而中高層經(jīng)向風(fēng)時(shí)間和空間變化再分析和觀測(cè)的偏差均較大，表明再分析資料對(duì)中高層經(jīng)向風(fēng)時(shí)空變化特征的刻畫能力相對(duì)較弱.此外，高空變量EOF第一模態(tài)解釋方差再分析較觀測(cè)偏大，表明再分析數(shù)據(jù)的EOF第一模態(tài)空間分布特征較觀測(cè)更為顯著.

總體而言，再分析數(shù)據(jù)均能較好地描述出中國(guó)地區(qū)對(duì)流層中高層位勢(shì)高度和溫度的基本特征，但絕對(duì)濕度和緯向風(fēng)存在弱的偏差，再分析資料的經(jīng)向風(fēng)結(jié)果相對(duì)而言不夠理想；不同資料的對(duì)比分析顯示ERAIN、MERRA和JRA－25的結(jié)果較CFSR、NCEP－1和NCEP－2更為可信.這些檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)今后利用再分析資料分析我國(guó)對(duì)流層中上層的氣候變化、進(jìn)行模式檢驗(yàn)及利用區(qū)域氣候模式預(yù)估區(qū)域氣候變化等科研工作的開展具有一定的參考意義，有助于提高天氣和氣候變化研究結(jié)果的可靠性.

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