三套再分析降水資料在東北地區(qū)的適用性評(píng)價(jià)

劉鵬飛, 劉丹丹, 梁 豐, 王婉昭, 于 躍, 郭佰匯, 于芳健, 畢明林

(1.遼寧省朝陽市氣象局, 遼寧 朝陽 122000; 2.遼寧省氣象科學(xué)研究所, 沈陽 110166)

再分析資料自20世紀(jì)90年代中期研制至今已歷經(jīng)3代[1-2]。第一代再分析產(chǎn)品包括美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(以下簡(jiǎn)稱NCEP)和大氣研究中心(以下簡(jiǎn)稱NCAR)提供的NCEP-R1，NCEP-R2以及歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(以下簡(jiǎn)稱ECMWF)提供的ERA-15再分析資料；第二代再分析產(chǎn)品包括ECMWF的ERA-40和日本氣象廳(JMA)提供的JRA-25再分析資料；第三代再分析產(chǎn)品以NCEP氣候預(yù)報(bào)系統(tǒng)再分析資料——CFSR，ECMWF過渡時(shí)期再分析資料——ERA-interim和美國國家航空航天局(以下簡(jiǎn)稱NASA)現(xiàn)代回顧性分析研究和應(yīng)用再分析資料——MERRA為代表[3-8]。研究顯示，基于豐富的觀測(cè)數(shù)據(jù)和更為優(yōu)化的耦合模式及同化方案，第三代再分析資料較前兩代數(shù)據(jù)有了明顯的改善。盡管如此，作為數(shù)值產(chǎn)品與觀測(cè)資料的融合產(chǎn)品，再分析資料必然包含數(shù)值模式、同化方案等引入誤差。因此，開展第三代再分析資料的檢驗(yàn)與評(píng)估工作，對(duì)于模式的改進(jìn)和提高大有裨益[9-12]。

關(guān)于第三代再分析資料在全球和中國區(qū)域的質(zhì)量問題，目前已有不少相關(guān)的評(píng)估和檢驗(yàn)研究。蘇濤等[13]認(rèn)為ERA-interim與MERRA資料對(duì)不同氣象因子的再現(xiàn)能力不同，二者對(duì)降水量的描述要優(yōu)于蒸發(fā)量。范彬彬等[14]對(duì)CFSR，ERA-Interim和MERRA降水?dāng)?shù)據(jù)在新疆地區(qū)的適用性進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)三套再分析資料能夠表征新疆大部分地區(qū)年內(nèi)降水的時(shí)空分布特征，但未能體現(xiàn)夏季降水的長期變化趨勢(shì)。王雨等[15]還發(fā)現(xiàn)上述3種再分析水汽資料在描述全球水汽的主模態(tài)變化方面有很高的相似性，但在全球分布、時(shí)間序列變化趨勢(shì)等方面仍存在一定的差異。韋芬芬等[16]對(duì)多套再分析資料精度的檢驗(yàn)表明，第三代再分析資料中ERA-Interim和MERRA對(duì)中國區(qū)域夏季高空變量的再現(xiàn)能力相較前兩代數(shù)據(jù)NCEP/NCAR和NCEP/DOE有所提高，但CFSR的重現(xiàn)能力卻不及第二代再分析資料JRA-25。

東北地區(qū)地形多變，氣象站點(diǎn)相對(duì)稀疏且分布不均，這就使得再分析資料在這一地區(qū)的應(yīng)用十分必要。當(dāng)前，再分析資料在東北地區(qū)的比較研究已不少見，但大多是對(duì)第一、二代再分析產(chǎn)品的探討，對(duì)第三代再分析資料精度的研究還不多見[9,17-21]，尚缺乏對(duì)新、舊再分析資料的對(duì)比檢驗(yàn)工作。鑒于此，本文選取CFSR，MERRA和NCEP再分析月降水?dāng)?shù)據(jù)，從不同時(shí)間尺度(年、季、月)對(duì)三套再分析降水產(chǎn)品在東北地區(qū)的精度進(jìn)行比較，希望通過此類研究，能為今后東北地區(qū)氣候變化及模式檢驗(yàn)等相關(guān)工作提供一定參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文所指東北地區(qū)包括遼寧、吉林、黑龍江省和內(nèi)蒙古東部的赤峰市、通遼市、興安盟和呼倫貝爾市。

1.2 數(shù)據(jù)介紹

(1) CFSR：NCEP氣候預(yù)報(bào)系統(tǒng)再分析資料CFSR，與NCEP早期的全球再分析資料相比，CFSR的時(shí)空分辨率更高，在海氣耦合模式中加入了海冰模式[22]。本文用到的CFSR再分析資料為月降水?dāng)?shù)據(jù)，空間分辨率0.5°×0.5°，時(shí)間為1980—2010年，該資料由NCAR/UCAR研究數(shù)據(jù)信息中心(Research Data Archive)提供，網(wǎng)址為http:∥rda.ucar.edu/。

(2) MERRA：MERRA是NASA對(duì)早期再分析資料的水循環(huán)過程進(jìn)行改進(jìn)后，由戈達(dá)德地球觀測(cè)系統(tǒng)模式(GEOS-5)和數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(DAS)生成[23-24]。本文用到的MERRA再分析資料為月降水?dāng)?shù)據(jù)，空間分辨率0.5°×0.625°，時(shí)間為1980—2010年，該資料由戈達(dá)德地球科學(xué)數(shù)據(jù)和信息服務(wù)中心(GES-DISC)提供，網(wǎng)址為https:∥disc.sci.gsfc.nasa.gov/。

(3) NCEP：本文使用NCEP/DOE再分析月降水?dāng)?shù)據(jù)集[7]，空間分辨率1.875°×1.875°，時(shí)間為1980—2010年，該資料由美國大氣海洋局(NOAA)地球系統(tǒng)研究實(shí)驗(yàn)室(ESRL)提供，網(wǎng)址為https:∥www.esrl.noaa.gov/。

(4) 站點(diǎn)資料(OBS)：所用數(shù)據(jù)由中國氣象局國家氣象信息中心提供，包含東北地區(qū)84個(gè)地面氣象站1980—2010年逐月降水?dāng)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)過了較為嚴(yán)格的檢驗(yàn)，并經(jīng)過氣候極值、內(nèi)部一致性、空間一致性等質(zhì)量控制，確保了數(shù)據(jù)的均一性和完整性，對(duì)個(gè)別缺測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了均值替代處理。

1.3 研究方法

本文采用雙線性插值方法(應(yīng)用Meteoinfo軟件)將再分析降水?dāng)?shù)據(jù)插值到東北地區(qū)84個(gè)氣象站點(diǎn)，采用相關(guān)分析、偏差比較、氣候傾向率等方法研究再分析降水?dāng)?shù)據(jù)與觀測(cè)數(shù)據(jù)的異同。偏差定義為內(nèi)插格點(diǎn)數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)的差值，絕對(duì)偏差即為偏差的絕對(duì)值。季節(jié)的劃分標(biāo)準(zhǔn)為：當(dāng)年的12月和下一年的1月、2月為冬季，3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季。

2 結(jié)果與分析

2.1 年降水量的比較

2.1.1 空間分布 圖1給出了1980—2010年再分析資料(圖1A—1C)與觀測(cè)資料(圖1D)的年降水量分布?？偟膩砜?，三套再分析資料都能在一定程度上反映出東北地區(qū)降水東南多、西北少的分布特征。但CFSR和MERRA對(duì)東北地區(qū)年均降水分布的刻畫能力要好于NCEP，前兩者描述的東北地區(qū)多、少雨區(qū)位置與觀測(cè)資料是基本一致的，只是多雨區(qū)范圍和降水總量都要略大于觀測(cè)值。NCEP對(duì)東北少雨區(qū)的描述與觀測(cè)資料的一致性較好，但對(duì)多雨中心位置的把握較觀測(cè)資料明顯偏東偏北，即明顯高估了東北東部的降水，同時(shí)對(duì)東北東南部(多雨中心)的降水有所低估。

圖1再分析資料與觀測(cè)資料年降水量空間分布

2.1.2 時(shí)間變化 圖2給出了東北地區(qū)年降水量及其距平的時(shí)間變化。由圖2A可知，再分析資料與觀測(cè)資料的演變趨勢(shì)較為一致?？梢钥吹剑?980—1999年三套再分析資料較觀測(cè)資料普遍偏高，只有1995年NCEP降水低于觀測(cè)值；2000年以后CFSR與NCEP較觀測(cè)資料偏高的年份均為5年，而MERRA在大多數(shù)年份仍較觀測(cè)值偏高，只有2008—2010年的3年里MERRA降水低于觀測(cè)資料。從降水距平的多年變化(圖2B)來看，再分析資料與觀測(cè)資料也有很好的一致性變化趨勢(shì)，且再分析資料與觀測(cè)資料的相關(guān)系數(shù)都通過了0.001水平的顯著性檢驗(yàn)。通過比較發(fā)現(xiàn)，CFSR和MERRA與觀測(cè)資料在變幅方面的一致性要優(yōu)于NCEP，前兩者與觀測(cè)資料的平均絕對(duì)偏差分別為42.4 mm和37.4 mm，后者為77.0 mm。

圖2東北地區(qū)年降水量及其距平的時(shí)間變化

表1給出了再分析資料與觀測(cè)資料在不同時(shí)期的平均降水量及氣候傾向率?？梢钥闯觯珻FSR在各時(shí)期的平均降水量均高于觀測(cè)值，MERRA和NCEP在2001—2010年年均降水量較觀測(cè)值偏低，其他時(shí)段較觀測(cè)值偏高。1980—2010年，MERRA年均降水量與觀測(cè)資料的差值最小，為42.4 mm，CFSR和NCEP與觀測(cè)降水的差值接近，分別為53.7 mm和54.6 mm。從不同時(shí)期降水傾向率來看，CFSR與觀測(cè)降水的變化能夠保持一致，MERRA和NCEP在2001—2010年的降水傾向率與觀測(cè)資料相反，觀測(cè)顯示這一階段降水是增加趨勢(shì)(133.5 mm/10 a)，而MERRA(-9.3 mm/10 a)和NCEP(-96.3 mm/10 a)顯示降水是減少的。究其原因，是MERRA和NCEP對(duì)這一時(shí)期前半段(2001—2005)降水高估、而對(duì)后半段(2006—2010)降水低估所致。相反，CFSR對(duì)2001—2003年東北地區(qū)降水有所低估，而對(duì)2004—2010年降水又有所高估，導(dǎo)致該時(shí)段的降水傾向(222.0 mm/10 a)明顯高于觀測(cè)值。

2.2 季節(jié)尺度相關(guān)性比較

2.2.1 再分析資料與觀測(cè)資料在不同季節(jié)的相關(guān)性比較 表2給出了再分析資料與觀測(cè)資料距平相關(guān)系數(shù)所達(dá)到的顯著性水平(顯著性檢驗(yàn)為F檢驗(yàn)，置信度水平由Origin 9.0軟件計(jì)算得出)?？梢钥闯?，春季CFSR與觀測(cè)降水的距平相關(guān)系數(shù)在東北地區(qū)84個(gè)氣象站都在0.05顯著性水平以上，其中79個(gè)氣象站的距平相關(guān)系數(shù)通過了0.001水平的顯著性檢驗(yàn)。同樣的，MERRA與觀測(cè)降水也有很好的相關(guān)性，其與觀測(cè)資料的距平相關(guān)系數(shù)在東北地區(qū)84個(gè)氣象站都超過了0.01的顯著性水平，達(dá)到0.001顯著性水平的站點(diǎn)有83個(gè)。NCEP與觀測(cè)資料的距平相關(guān)系數(shù)在0.05顯著性水平以上的測(cè)站有80個(gè)，略低于CFSR和MERRA。

表1 再分析資料與觀測(cè)數(shù)據(jù)在不同時(shí)段的降水平均態(tài)及變率比較

夏季，CFSR，MERRA和NCEP與觀測(cè)資料的距平相關(guān)系數(shù)在0.05顯著性水平以上的測(cè)站分別有83，82，77個(gè)，較春季達(dá)到相同顯著性水平的測(cè)站略偏少。其中MERRA和NCEP與觀測(cè)資料達(dá)到0.001顯著性水平的測(cè)站較春季明顯偏少，二者分別偏少了11，16個(gè)。秋季，CFSR與觀測(cè)資料在不同顯著性水平的站點(diǎn)個(gè)數(shù)與春季是完全一致的。此外，MERRA也顯示，其與觀測(cè)資料的距平相關(guān)系數(shù)在東部地區(qū)全部84個(gè)測(cè)站也都在0.01的顯著性水平以上，這與春季的分布一致。NCEP與觀測(cè)資料在0.05顯著性水平以上的測(cè)站有78個(gè)，略少于春季。

冬季，CFSR與觀測(cè)資料達(dá)到0.001顯著性水平的測(cè)站有48個(gè)，明顯少于春、夏、秋三季。MERRA和NCEP與觀測(cè)資料達(dá)到0.001顯著性水平的測(cè)站分別為70，67個(gè)，明顯高于CFSR，說明冬季MERRA和NCEP與觀測(cè)資料的相關(guān)性要優(yōu)于CFSR。

綜上，三套再分析資料與觀測(cè)資料在不同季節(jié)均有較好的相關(guān)性，但也表現(xiàn)出一定的差異。首先，CFSR與觀測(cè)資料在春、夏、秋三季的相關(guān)性要好于冬季；而MERRA與觀測(cè)資料的相關(guān)性則是春、秋兩季最優(yōu)，冬、夏兩季次之；NCEP在冬季與觀測(cè)資料的相關(guān)性最好。其次，CFSR和MERRA在春、夏、秋三季與觀測(cè)資料的相關(guān)性要好于NCEP；而在冬季，MERRA和NCEP與觀測(cè)資料的相關(guān)性優(yōu)于CFSR。

2.2.2 再分析資料與觀測(cè)資料在不同季節(jié)的偏差分布 圖3給出了再分析資料與觀測(cè)資料在不同季節(jié)的偏差分布?？梢钥吹剑?、秋、冬三季(圖3A，3C，3D)在東北大部地區(qū)CFSR較觀測(cè)資料明顯偏高，各季平均的差值分別為35.5，20.4，31.3 mm。夏季(圖3B)，CFSR在東北東南部一帶較觀測(cè)值偏高，而在其他大部地區(qū)又較觀測(cè)值偏低。其中偏低站點(diǎn)有68個(gè)，占測(cè)站總數(shù)的81.0%，夏季CFSR與觀測(cè)降水的平均偏差為-33.8 mm。MERRA與觀測(cè)資料的差值分布與CFSR類似，即春、秋、冬三季(圖3E，3G，3H)在東北大部地區(qū)MERRA也明顯高于觀測(cè)值，各季偏差分別為21.8，11.7，14.4 mm，相較CFSR與觀測(cè)資料的偏差略小。夏季(圖3F)MERRA資料較觀測(cè)值偏低的站點(diǎn)明顯增多，達(dá)到46站，分布在東北南部和偏北的一些地區(qū)，而在中部偏南的一些地區(qū)MERRA較觀測(cè)值偏高。夏季MERRA與觀測(cè)資料的差值為-5.5 mm，也要低于CFSR與觀測(cè)資料的差值。相比CFSR和MERRA，NCEP與觀測(cè)資料的偏差在四季(圖3I—3L)的分布是大體相同的，即在東北南部地區(qū)NCEP要偏低于觀測(cè)資料，而在中北部的大部地區(qū)NCEP較觀測(cè)資料偏高。春、夏、秋、冬四季NCEP較觀測(cè)資料偏高的站點(diǎn)分別有45，61，51，61個(gè)。NCEP與觀測(cè)資料在四季的差值分別為0.4，48.6，1.2，4.5 mm，除夏季外，NCEP在春、秋、冬三季與觀測(cè)資料的差值在三套再分析資料中最小。

表2 再分析資料與觀測(cè)資料在季節(jié)尺度的相關(guān)性

2.3 月尺度相關(guān)性比較

2.3.1 月降水散點(diǎn)圖與平均偏差分布 從1980—2010年三套再分析資料與同期東北地區(qū)觀測(cè)數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖(圖4A—4C)可以看出，再分析資料中MERRA與觀測(cè)降水在月尺度的相關(guān)性最好，二者的相關(guān)系數(shù)為0.87，達(dá)到了0.01水平的顯著性檢驗(yàn)。CFSR和NCEP與觀測(cè)資料也有很好的相關(guān)關(guān)系，二者與觀測(cè)降水的相關(guān)系數(shù)分別為0.86，0.81，都通過了0.01水平的顯著性檢驗(yàn)。從再分析資料與觀測(cè)降水在月尺度的絕對(duì)偏差(圖4D—4F)可以看出，MERRA與觀測(cè)資料相差在20 mm以下的月份占比最高，達(dá)到74.5%，CFSR和NCEP的這一比例分別為66.2%和69.2%。三套再分析資料與觀測(cè)降水相差在50 mm以上的月份占比相對(duì)較低，分別9.0%，7.9%和13.6%。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，再分析資料與觀測(cè)降水的平均絕對(duì)偏差中MERRA最小，為17.5 mm，CFSR和NCEP的這一差值分別為20.7 mm和22.6 mm。

圖3再分析資料與觀測(cè)資料不同季節(jié)偏差的空間分布

2.3.2 月降水變化及偏差 由圖5可知，再分析資料與觀測(cè)數(shù)據(jù)的年內(nèi)變化(圖5A)是一致的，即能夠反映出東北地區(qū)降水的年內(nèi)分布特征。但從各月再分析資料與觀測(cè)資料的偏差(圖5B)可以看出，1—5月NCEP資料與觀測(cè)資料的偏差最小，5個(gè)月的平均偏差為0.6 mm；1—5月MERRA資料與觀測(cè)降水的偏差要小于CFSR，MERRA資料在前5個(gè)月的平均偏差為6.1 mm，CFSR為11.3 mm。6—8月MERRA資料與觀測(cè)降水最接近，平均偏差為-1.8 mm；CFSR在此期間的偏差要小于NCEP，且表現(xiàn)為CFSR較觀測(cè)降水偏低，平均偏差為-11.2 mm，而NCEP較觀測(cè)降水偏高，平均偏差為16.2 mm。9月再分析資料都明顯高于觀測(cè)降水，CFSR，MERRA和NCEP與觀測(cè)降水的平均偏差分別為41.8，42.9，46.0 mm。10月MERRA資料與觀測(cè)降水最接近，偏差為3.0 mm；NCEP較觀測(cè)值略小，偏差為-3.8 mm；CFSR較觀測(cè)值偏大，差值為8.3 mm。11—12月NCEP與觀測(cè)資料的偏差仍為最小，其中11月NCEP略小于觀測(cè)值，偏差為-0.9 mm，12月較觀測(cè)值略大，偏差為1.6 mm；在此期間，MERRA與CFSR都高于觀測(cè)降水，二者與觀測(cè)降水的平均偏差分別為5.5，10.4 mm。

3 結(jié) 論

(1) 三套再分析資料能夠反映出東北地區(qū)年均降水東南多、西北少的分布特征，其中CFSR和MERRA對(duì)東北地區(qū)年均降水分布的刻畫能力要好于NCEP。從時(shí)間變化來看，再分析資料與觀測(cè)資料的演變趨勢(shì)是較為一致的。此外，CFSR和MERRA與觀測(cè)資料在變幅方面的一致性要優(yōu)于NCEP。1980—2010年，MERRA年均降水量與觀測(cè)資料的差值最小，為42.4 mm，CFSR和NCEP與觀測(cè)降水的差值接近，分別為53.7 mm和54.6 mm。從不同時(shí)期降水傾向率來看，CFSR與觀測(cè)降水的變化能夠保持一致，MERRA和NCEP在2001—2010年的降水傾向率與觀測(cè)資料相反。

圖41980-2010年再分析資料與同期東北地區(qū)觀測(cè)降水的散點(diǎn)圖及絕對(duì)偏差占比

圖5再分析資料與觀測(cè)數(shù)據(jù)月平均降水的年內(nèi)變化及偏差

(2) 三套再分析資料與觀測(cè)資料在不同季節(jié)的相關(guān)性表現(xiàn)出一定的差異。首先，CFSR與觀測(cè)資料在春、夏、秋三季的相關(guān)性要好于冬季；而MERRA與觀測(cè)資料的相關(guān)性則是春、秋兩季最優(yōu)，冬、夏兩季次之；NCEP在冬季與觀測(cè)資料的相關(guān)性最好。其次，CFSR和MERRA在春、夏、秋三季與觀測(cè)資料的相關(guān)性要好于NCEP；而在冬季，MERRA和NCEP與觀測(cè)資料的相關(guān)性優(yōu)于CFSR。

(3) MERRA資料與觀測(cè)降水在月尺度的相關(guān)性要優(yōu)于CFSR和NCEP。1980—2010年，MERRA與觀測(cè)資料相差在20 mm以下的月份占比最高，達(dá)到74.5%，CFSR和NCEP的這一比例分別為66.2%和69.2%。此外，MERRA與觀測(cè)降水的平均絕對(duì)偏差在三套再分析資料中最小，為17.5 mm，CFSR和NCEP的這一差值分別為20.7 mm和22.6 mm。

致謝：感謝NCAR/UCAR研究數(shù)據(jù)信息中心(Research Data Archive)、戈達(dá)德地球科學(xué)數(shù)據(jù)和信息服務(wù)中心(GES-DISC)、美國大氣海洋局(NOAA)地球系統(tǒng)研究實(shí)驗(yàn)室(ESRL)和中國氣象局國家氣象信息中心提供CFSR，MERRA，NCEP再分析資料及東北地區(qū)觀測(cè)資料。

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