積雪深度再分析資料在內(nèi)蒙古的適用性評價

劉 昊，宋海清，李云鵬

(內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051)

引 言

積雪作為冰凍圈的成員之一，其面積分布最廣、季節(jié)和年際變化最顯著[1-2]。積雪對全球氣候有十分重要的調(diào)節(jié)作用。同時，積雪作為重要的淡水資源，不僅是河流、地下水的重要補給，而且對土壤有保溫蓄水作用，其對土壤蓄水保墑、防止春旱有著重要意義[3]。

目前，觀測站點長時間序列的積雪深度資料空間上不連續(xù)，衛(wèi)星反演積雪可以提供空間連續(xù)的資料，但反演精度有限。因此數(shù)值模式模擬積雪深度逐漸成為一種普遍方法[4-5]。20世紀80年代，出現(xiàn)用資料同化方法恢復長期歷史氣候記錄，同時提出了大氣資料“再分析”概念[6]，即數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)與觀測數(shù)據(jù)進行重新融合、最優(yōu)集成的過程。近些年，國內(nèi)外學者采用對比再分析資料與氣象要素實測值方法，評估再分析資料在不同區(qū)域的適用性，并取得一定成果[7-11]。積雪再分析資料的適用性研究多在歐亞中高緯度地區(qū)進行，再分析資料因同化模型不同適用范圍也有所不同[12]。在研究歐亞中緯度地區(qū)冬季積雪深度再分析資料適用性時發(fā)現(xiàn)，ERA-Interim、ECMWF 20世紀再分析資料和JRA-55 3種再分析資料對積雪深度的時空變化有一定的描述性，其中最好的是JRA-55，能夠反映積雪深度的長期變化趨勢[13]。同樣由日本氣象廳提供的JRA-25再分析資料對俄羅斯地區(qū)的積雪深度系統(tǒng)性低估，而參與適用性分析的ERA-40比NCEP-DOE和JRA-25能更好地描述平均雪水當量[14]。再分析資料在不同區(qū)域會表現(xiàn)出不同的適用性[15]，且不同再分析資料在同一區(qū)域的模擬精度也會有明顯差異。

內(nèi)蒙古處于干旱半干旱地區(qū)，雨水較少，草原作為內(nèi)蒙古獨特的植被類型，積雪是其土壤水分的重要補給來源，對于牧草返青也有很大影響[3]。而內(nèi)蒙古觀測站點分布廣、站點數(shù)量少，積雪觀測數(shù)據(jù)不足，從而影響積雪研究的發(fā)展。隨著衛(wèi)星遙感、數(shù)據(jù)同化、數(shù)值預報等技術的廣泛應用，再分析數(shù)據(jù)也越來越被大家認可[16-17]，但再分析數(shù)據(jù)容易產(chǎn)生系統(tǒng)誤差，不同地區(qū)對不同再分析數(shù)據(jù)的精度無法保證，可信度需要進一步檢驗[18-19]。本文利用內(nèi)蒙古117個臺站逐日積雪深度資料評估最新的兩套再分析積雪資料，在較長時間尺度上檢驗再分析資料在內(nèi)蒙古高原的模擬性能和精度，以期找出適用于內(nèi)蒙古的積雪再分析資料。

1 研究區(qū)域概況

內(nèi)蒙古(97°12′E—126°04′E，37°24′N —53°23′N)地處中國北疆，自東北向西南呈弧狀，地域遼闊，與8省區(qū)毗鄰，跨越東北、華北和西北，靠近京津；與蒙古國和俄羅斯聯(lián)邦接壤，國境線長4221 km。內(nèi)蒙古地處內(nèi)陸中部，海洋濕潤氣流難以深入，使得內(nèi)蒙古具有溫帶高原半干旱、干旱氣候特點，春季多風，夏季短熱，秋季降溫快、霜凍早，冬季漫長、積雪日數(shù)多。內(nèi)蒙古以高原為主，地勢由南向北、由西向東緩慢傾斜，海拔一般為800～1500 m。高原可劃分為呼倫貝爾高原、錫林郭勒高原、烏蘭察布高原和巴彥淖爾、阿拉善及鄂爾多斯高原。高原上分布著草原及一部分沙漠，而高原邊緣分布著大興安嶺、陰山(狼山、色爾騰山、大青山、灰騰梁)、賀蘭山等山脈 。高原的外沿，分布著河套平原、鄂爾多斯高原和遼嫩平原。由于內(nèi)蒙古跨區(qū)多，面積狹長，東西部氣候、地形條件差異較大，為更好地對比再分析資料和觀測數(shù)據(jù)，將內(nèi)蒙古地區(qū)分成東部、中部和西部3個地區(qū)進行研究[20]，東部包括呼倫貝爾、興安盟、通遼、赤峰；中部包括錫林郭勒、烏蘭察布、呼和浩特；西部包括包頭、鄂爾多斯、巴彥淖爾、烏海、阿拉善(圖1)。

圖1 內(nèi)蒙古地形、站點分布及區(qū)域劃分Fig.1 The terrain, meteorological station distribution and region division of Inner Mongolia

2 資料和方法

2.1 資 料

所用資料包括：(1)內(nèi)蒙古1981—2010年117個[已剔除2個氣象臺站(呼市南郊、霍林河)]常規(guī)人工氣象臺站觀測的日積雪深度資料；(2)ECMWF提供的ERA-Interim/Land(簡稱“Land”)再分析資料的積雪深度，由最新版本的陸面模型HTESSEL模擬產(chǎn)生，是對ERA-Interim大氣強迫場進行調(diào)整后產(chǎn)生的，相較于ERA-Interim更適合陸面水文水資源方面的氣候研究[21-22]；(3)ECMWF最新推出的20世紀(1900—2010年)ERA-20C(簡稱“20C”)再分析資料的積雪深度，20C是耦合大氣/陸面/海浪模式通過同化地球表面觀測，對大氣進行再分析，20C也是ECMWF首個專為氣候應用設計的大氣再分析資料[23-24]。兩套再分析數(shù)據(jù)時間分辨率均為6 h、空間分辨率均為0.125°×0.125°。

2.2 方 法

根據(jù)各觀測站點的資料覆蓋時間段，選擇相應的再分析資料進行對比分析。再分析資料與觀測站點的時間分辨率不一致，分析過程中需把再分析資料處理成日數(shù)據(jù)，再進行對比。使用鄰近格點匹配的方法對Land和20C再分析資料的積雪深度進行處理，獲得與氣象站點觀測數(shù)據(jù)匹配的點數(shù)據(jù)[25]。首先對站點積雪深度數(shù)據(jù)進行平均得到區(qū)域平均值，再將再分析資料在觀測站點經(jīng)緯度范圍內(nèi)的格點數(shù)據(jù)進行平均也得到一個區(qū)域平均值，最后進行匹配對比。

為定量評估再分析資料在內(nèi)蒙古的適用性，計算平均偏差(MBE)、均方根誤差(RMSE)、相關系數(shù)(R)，公式如下：

(1)

(2)

(3)

3 結(jié)果分析

3.1 積雪深度空間分布

圖2為1981—2010年兩套再分析資料的年平均積雪深度及其與觀測值差值的空間分布?？梢钥闯觯琇and、 20C兩套再分析資料對積雪深度的空間分布均具有較好的描述能力，表現(xiàn)為從東北向西南遞減。東北地區(qū)積雪較深，主要分布在呼倫貝爾北部地區(qū)，緊挨呼倫貝爾的阿爾山地區(qū)積雪也較深，這可能與阿爾山地勢有關，阿爾山地區(qū)平均海拔1300 m，為大陸高山氣候，海拔較內(nèi)蒙古東部其他地區(qū)高500 m左右。西部地區(qū)積雪深度淺，阿拉善年均積雪深度約4 cm。兩套再分析資料積雪深度的整體空間分布較為類似， 20C再分析資料的積雪深度從東向西變化層次明顯，尤其在中東部，能更好地體現(xiàn)積雪深度依次遞減的趨勢。

圖2 1981—2010年內(nèi)蒙古兩套再分析資料的年平均積雪深度及其與觀測值差值的空間分布(單位：cm)(a) Land再分析資料的積雪深度，(b) 20C再分析資料的積雪深度，(c) Land再分析資料的積雪深度與觀測值差值，(d) 20C再分析資料的積雪深度與觀測值差值Fig.2 The spatial distribution of annual average snow depth of two reanalysis data sets and difference between them and observation in Inner Mongolia from 1981 to 2010 (Unit: cm)(a) snow depth of Land reanalysis, (b) snow depth of 20C reanalysis, (c) the difference between Land reanalysis and observed snow depth, (d) the difference between 20C reanalysis and observed snow depth

Land再分析資料與觀測的積雪深度差值整體呈負差值，而20C再分析資料與觀測的積雪深度呈正差值。Land再分析資料的積雪深度與觀測值差值絕對值在東部較大，呼倫貝爾地區(qū)出現(xiàn)低估現(xiàn)象，且差值絕對值大于10 cm的地區(qū)大部分位于呼倫貝爾山地，差值絕對值最大的地方是興安盟的阿爾山地區(qū)，中西部差值絕對值較小。20C再分析資料的積雪深度與觀測值差值絕對值較Land再分析資料小，中西部大部分地區(qū)差值絕對值為1 cm，20C再分析資料的積雪深度在高海拔山地阿爾山地區(qū)也出現(xiàn)負差值，兩套再分析資料在該地區(qū)誤差均較大，說明再分析資料中地形對積雪深度的影響考慮不足。在西遼河流域地區(qū)，20C再分析資料的積雪深度更接近觀測數(shù)據(jù)，Land再分析資料的積雪深度較觀測值整體偏小。在鄂爾多斯高原、阿拉善右旗和西部沙漠地區(qū)， Land再分析值有所改善。綜上所述，兩套再分析資料的積雪深度與觀測值相比，全區(qū)均呈現(xiàn)出不同程度的正或負差值，并且正、負差值絕對值均表現(xiàn)為東部地區(qū)大于中西部地區(qū)。內(nèi)蒙古地形以高原為主，地形地貌復雜多樣，而一般觀測臺站都修建在地勢較為平坦地區(qū)，可能造成再分析資料的偏差較大。例如東部地形多變，以山地為主，系統(tǒng)模擬時可能沒有更好地兼顧地形地貌對積雪的影響，造成再分析資料較大偏差的出現(xiàn)；而中西部多以高平原為主，數(shù)值較低的阿拉善沙地居多，使得系統(tǒng)模擬時候受到地形影響較小，再分析值與觀測值更接近。

3.2 積雪深度月際變化

圖3為1981—2010年內(nèi)蒙古東部、中部和西部兩套再分析資料的積雪深度及觀測值的月際變化。可以看出，兩套再分析資料均較好地再現(xiàn)積雪深度月際變化。Land再分析資料的積雪深度與觀測值在3個地區(qū)整體呈負差值；20C再分析資料的積雪深度與觀測值較接近，東、中部地區(qū)冬季呈正差值，春秋季呈負差值，西部地區(qū)整體呈負差值。內(nèi)蒙古地區(qū)積雪深度在1、2月最深，夏季最淺(極端天氣出現(xiàn)時夏季可能產(chǎn)生降雪)。東部地區(qū)降雪量多，積雪初月早(9月末出現(xiàn))，終月晚(5月消失)[26]，積雪日數(shù)長；西部地區(qū)降雪量少，積雪初月晚、終月早，積雪日數(shù)短。兩套再分析資料在東部、中部和西部地區(qū)的變化趨勢較為一致，但20C再分析資料的積雪深度在東部和西部效果較好，中部地區(qū)在積雪深度較深的月份則呈現(xiàn)出較大波動；Land再分析資料的積雪深度與觀測值差值絕對值在東部地區(qū)略大于中部和西部地區(qū)，相比于20C，Land再分析資料在中部地區(qū)積雪深度較深的月份效果較好，在東部和西部地區(qū)沒有20C效果好。綜上所述，Land和20C再分析資料都可以再現(xiàn)出東、中和西部地區(qū)月均值變化趨勢特征，在積雪初月和終月有明顯誤差出現(xiàn)，這可能受地面土壤水熱條件影響，產(chǎn)生部分誤差導致。另外，Land再分析資料的積雪深度與觀測值整體呈現(xiàn)負差值，系統(tǒng)模擬低估積雪深度；而20C再分析資料效果在東、西部較好，在中部其積雪深度與觀測值的正差值較大。

3.3 逐月變化

圖4為1981—2010年內(nèi)蒙古東部、中部和西部兩套再分析資料的積雪深度及觀測值的逐月變化?？梢钥闯?，Land和20C再分析資料都可以再現(xiàn)東、中、西部地區(qū)月均積雪深度逐月變化特征，東部、中部吻合度高，西部吻合度一般。3個地區(qū)均出現(xiàn)觀測值突然增大現(xiàn)象，一般出現(xiàn)在春季，考慮主要由極端天氣引起的春季降雪造成，而再分析資料無法再現(xiàn)這種異常積雪情況。兩套再分析資料在東部效果均較好，除去極端異常降雪，整體與觀測值變化趨勢一致；中部均出現(xiàn)負差值現(xiàn)象，差值絕對值較小；西部地區(qū)兩套再分析資料積雪深度與觀測值在時間序列初期負差值較大，之后逐漸吻合。綜上所述，兩套再分析資料均能較好地再現(xiàn)內(nèi)蒙東部、中部和西部地區(qū)積雪深度逐月變化特征，但對氣候異常引起的異常降雪，再分析資料無法很好模擬，兩套再分析資料積雪深度與觀測值均呈負差值，可能是因為內(nèi)蒙古地勢起伏，風吹積雪導致積雪在地勢較低的地方堆積。同時，觀測站點一般選取地勢相對平坦的地方，積雪會相對明顯，理論上就存在一定的差距，即觀測值大于再分析值。再分析資料存在對影響積雪深度的局地因素考慮不足，不包含人類活動對積雪深度的影響。

圖3 1981—2010年內(nèi)蒙古東部(a)、中部(b)和西部(c)兩套再分析資料的積雪深度及觀測值的月際變化Fig.3 The monthly variation of average snow depth of two reanalysis data sets and observation in eastern (a) , central (b) and western (c) Inner Mongolia from 1981 to 2010

圖4 1981—2010年內(nèi)蒙古東部(a)、 中部(b)和西部(c)兩套再分析資料的積雪深度及觀測值的逐月變化Fig.4 The monthly variation of snow depth of two reanalysis data sets and observation in eastern (a), central (b) and western (c) Inner Mongolia during 1981-2010

3.4 統(tǒng)計分析

表1列出內(nèi)蒙古東部、中部和西部地區(qū)兩套再分析資料的積雪深度MBE和RMSE及再分析資料的積雪深度與觀測值的相關系數(shù)R?？梢钥闯觯琇and、20C再分析資料的積雪深度和觀測值均呈顯著正相關，且通過0.001的顯著性檢驗。其中20C再分析資料的積雪深度與觀測值相關性較好，且東部地區(qū)相關性最好；對比各地區(qū)相關性差異發(fā)現(xiàn)，R從東向西逐漸減小。兩套再分析資料積雪深度MBE和RMSE東部最大、中部次之、西部最小，東部地區(qū)MBE大于中西部地區(qū)，可能是因為東部地區(qū)的積雪深度在量級上明顯大于中西部，中西部積雪深度基數(shù)小，偏差會小于東部地區(qū)。綜合3個統(tǒng)計特征來看，兩套再分析資料積雪深度在3個地區(qū)表現(xiàn)較為一致，均對中部和西部的模擬效果好于東部，但東部R高于其他兩個地區(qū)，MBE和RMSE略大； 20C和Land再分析資料的積雪深度數(shù)值上差距不大，MBE和RMSE量級偏大，可能是將內(nèi)蒙古劃分成3個區(qū)域后，區(qū)域面積仍過大，區(qū)域內(nèi)部地域間仍有差異。

表1 內(nèi)蒙古東部、中部和西部地區(qū)兩套再分析資料的積雪深度MBE和RMSE及再分析積雪深度與觀測值的相關系數(shù)RTab.1 Mean deviation and root mean square error of snow depth of two reanalysis data sets and correlation coefficients between reanalysis and observed snow depth in eastern, central and western Inner Mongolia

4 結(jié)論與討論

(1)20C和 Land再分析資料都較好地再現(xiàn)了積雪深度從東北向西南逐漸減少的空間分布特征，20C再分析資料積雪深度從東向西層次變化明顯，尤其在中東部更好地體現(xiàn)出積雪深度依次遞減的趨勢，與觀測數(shù)據(jù)空間分布更接近，20C再分析資料較Land空間分布模擬能力更好；兩套再分析資料積雪深度與觀測值的差值，Land再分析資料整體呈現(xiàn)負差值，20C再分析資料整體呈現(xiàn)正差值，但差值絕對值均為東部地區(qū)大于中西部。兩套再分析資料的積雪深度與觀測值在阿爾山地區(qū)出現(xiàn)較大負差值，可能與阿爾山地形有關。

(2)20C和 Land兩套再分析資料的積雪深度在積雪初月和終月與觀測值相比數(shù)值波動較大， Land再分析資料整體呈現(xiàn)負差值，低估了積雪深度；而20C再分析資料在東、西部模擬效果較好，中部20C再分析資料的積雪深度與觀測值正差值較大。

(3)兩套再分析資料均能較好地再現(xiàn)內(nèi)蒙東部、中部和西部地區(qū)積雪深度逐月變化特征。在東部兩套再分析資料模擬效果較好，去除極端異常降雪，整體與觀測值變化趨勢一致；中部兩套再分析資料的積雪深度與觀測值出現(xiàn)負差值，差值不太顯著；西部地區(qū)兩套再分析資料與觀測值在時間序列初期負差值較大，之后逐漸吻合。兩套再分析資料均對氣候異常引起的春季降雪，無法較好地模擬。

(4)Land、20C再分析資料的積雪深度和觀測值均顯著相關，都通過了0.001的顯著性檢驗，且相關系數(shù)很接近。兩套資料在3個分區(qū)表現(xiàn)較為一致，均表現(xiàn)為對中部和西部的模擬效果較好，但東部相關系數(shù)高于其他兩個區(qū)，而MBE和RMSE略大。

兩套再分析資料的積雪深度與觀測值對比后，中西部較東部偏差小，更接近觀測數(shù)值，這可能與空間尺度匹配、異常降雪、地形等有關。內(nèi)蒙古面積遼闊，但觀測站點數(shù)量有限且分布不均勻，在驗證過程中，對再分析資料進行站點匹配，其中，再分析資料代表的是格點的平均值，而觀測數(shù)據(jù)只是代表該臺站所在位置的狀況，不具有很好的代表性，無法真正代表一個地區(qū)的積雪深度真實狀況。其次，在對實測數(shù)據(jù)進行處理分析時，沒有考慮氣候變化可能帶來的異常降雪，如20世紀80年代末的氣候突變和1997/1998年的大厄爾尼諾事件等都可能影響積雪深度。最后，模式資料部分參數(shù)也需要改進，例如大氣壓力不足，在冰點溫度附近預估積雪融化所帶來的深度變化等[27]。因此，在研究模式模擬積雪深度的影響因子時，要加入多種因素的影響，使得模式模擬出的數(shù)據(jù)更接近真實數(shù)值。而數(shù)據(jù)匹配問題也給再分析資料的檢驗帶來很多不確定性，需要多次反復試驗以便找到更好的匹配方法。