近40年ERA-I再分析氣溫資料在烏蘭察布的適用性分析

皇彥

摘 要 利用烏蘭察布市1979—2018年11個氣象臺站的月平均2 m氣溫資料，對比分析了ERA-I再分析氣溫資料的適用性，并對觀測數(shù)據(jù)和ERA-I資料進行氣溫突變檢驗分析。結(jié)果表明：ERA-I再分析氣溫能較好地表征烏蘭察布市各臺站觀測氣溫的時空變化，與臺站觀測數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)為0.98、平均偏差為0.144 ℃;ERA-I資料在6—8月均表現(xiàn)出冷偏差;突變檢驗發(fā)現(xiàn)氣溫突變年份為2013年前后，ERA-I再分析氣溫突變年份和觀測的突變年份一致。

關(guān)鍵詞 2 m氣溫;ERA-I;烏蘭察布;氣候變化

中圖分類號：P732 文獻標(biāo)志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2020.30.083

烏蘭察布市位于內(nèi)蒙古自治區(qū)中部，地處內(nèi)陸，地貌類型自南向北由丘陵臺地、陰山山地、烏蘭察布丘陵和內(nèi)蒙古高原四大部分組成，氣候?qū)儆诘湫偷闹袦貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候，四季氣候變化分明，年溫差和日溫差大[1]。烏蘭察布市為農(nóng)牧交錯地帶，觀測站點相對較少且自動站觀測時間序列短，地形導(dǎo)致了南北溫差較大，而利用有限的氣象臺站觀測數(shù)據(jù)很難較為精確地再現(xiàn)該地區(qū)的年際尺度氣候變化。觀測站點稀少更是成為研究和業(yè)務(wù)的瓶頸，有必要對格點化再分析氣溫資料進行評估和應(yīng)用。

目前，研究氣候變化和氣候資源等都是以長時間序列的氣象臺站觀測資料為主。在烏蘭察布市，具有較長時間序列觀測資料的氣象臺站只有11個，很難代表整個烏蘭察布地區(qū)的氣候狀況，尤其是北部的四子王旗，所以使用再分析資料來進行氣候研究成為解決問題的方法之一。目前，全球較長時間序列的再分析數(shù)據(jù)主要有美國國家環(huán)境預(yù)報中心NCEP-1和NCEP-2再分析資料，全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)GLDAS資料，歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECMWF）ERA-15、ERA-40和ERA-I再分析資料以及日本氣象廳JRA55再分析資料等，其中ECMWF再分析資料在全球范圍內(nèi)有著較高的分辨率和較小的偏差，為世界各國氣象業(yè)務(wù)人員和研究人員所廣泛使用。秦艷慧等將ERA-I氣溫數(shù)據(jù)在青藏高原地區(qū)進行了評估，結(jié)果表明，該數(shù)據(jù)適用于青藏高原地區(qū)，有著相對較高的精度[2]。高時空分辨率的再分析資料為氣候診斷研究提供了較長時間序列的氣候資料，國內(nèi)外大量研究表明，該資料有著較高的精度，而在烏蘭察布地區(qū)再分析資料適用性評估研究幾乎沒有。本研究采用ERA-I再分析

2 m氣溫資料與氣象臺站觀測氣溫進行對比分析，討論了ERA-I資料的適用性，同時對烏蘭察布市的氣候突變進行Mann-Kendall檢驗和Morlet小波分析，研究ERA-I再分析資料氣溫在研究區(qū)氣溫突變和周期變化中的適用性。

1 資料與方法

研究所用的資料包括ERA-I再分析氣溫資料和烏蘭察布氣象臺站觀測資料。ERA-I再分析數(shù)據(jù)集是ECMWF發(fā)布的全球第三代再分析數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)時間范圍為1979年1月1日至今，其在時間段上與ERA40數(shù)據(jù)集有部分重合。該數(shù)據(jù)集率先采用四維變分（4DVar）同化方法對多種不同來源的觀測資料進行同化，模式空間分辨率為T255，借鑒了ERA40和JRA25的資料質(zhì)量控制方案，改進了物理參數(shù)化方案和質(zhì)量控制方法，同化窗口為

12 h[3]。本研究選取1979—2018年逐月月平均、0.125°的2 m氣溫用于研究分析。

2 m氣溫分析所用氣象臺站資料來自內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象局的氣象臺站觀測數(shù)據(jù)。在分析評估ERA-I再分析資料時，使用Fortran語言編程，采用距離觀測位置最近的格點與站點資料一一匹配的方法[4]。為了統(tǒng)計分析ERA-I再分析氣溫資料在研究區(qū)域的適用性，采用平均偏差MBE和相關(guān)系數(shù)CC兩個特征統(tǒng)計量進行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 氣溫的空間分布與統(tǒng)計特征

從圖1烏蘭察布市1979—2018年40年平均氣溫空間分布圖能夠看出，ERA-I再分析氣溫的空間分布與臺站觀測基本一致，能較好地再現(xiàn)烏蘭察布市氣溫南高北低的空間分布特征，呈現(xiàn)出中部陰山山脈地區(qū)最低、向南部地區(qū)增高的空間分布，中部陰山地區(qū)氣溫和南部氣溫差別較大，差3 ℃左右。烏蘭察布市中部察哈爾右翼中旗是40年平均氣溫的低值區(qū)，平均值可達2.5 ℃以下，南部農(nóng)區(qū)是40年平均氣溫的高值區(qū)，平均溫度可達5.5 ℃

以上。ERA-I再分析氣溫資料與觀測資料較為接近，僅在察哈爾右翼中旗地區(qū)差別超過1.5 ℃，其余地區(qū)差別小于1 ℃，能夠較好地再現(xiàn)烏蘭察布市氣溫的時空分布。

從統(tǒng)計特征可以看出，在整個烏蘭察布市，ERA-I再分析氣溫資料對氣溫變化趨勢的模擬能力較好，在烏蘭察布市的相關(guān)系數(shù)很高，高于0.98，均通過了99.9%的信度檢驗，平均偏差為0.144 ℃，說明ERA-I平均氣溫偏高較小，對烏蘭察布市的氣溫模擬能力較好。

2.2 再分析氣溫的季節(jié)變化與氣象站觀測資料的對比

通過對1979—2018年烏蘭察布市月平均氣溫的變化（圖2）可以看出：ERA-I再分析氣溫資料能較好地再現(xiàn)氣溫的季節(jié)變化，量值也很接近，氣溫在1月達到最低值-13.75 ℃，7月達到最高值20.77 ℃。ERA-I再分析氣溫資料在冬季與觀測的偏差最小，在其他季節(jié)ERA-I再分析氣溫資料與觀測之間的偏差稍大，但差距不會超過0.5 ℃，并且在6—8月都存在冷偏差?？傮w來看，ERA-I再分析氣溫資料能夠較好地再現(xiàn)烏蘭察布市氣溫的季節(jié)變化特征，在冬季季節(jié)的模擬要好于其他季節(jié)，主要是ERA-I再分析氣溫資料在冬季的偏差明顯小于其他季節(jié)。

2.3 烏蘭察布市ERA-I再分析氣溫的時間變化與氣象站觀測值的對比

圖3是1979—2018年近40年的ERA-I再分析資料的氣溫年平均時間序列與觀測的比較。可以看出，ERA-I再分析氣溫資料能較好地模擬烏蘭察布市氣溫的時間變化特性，各個年平均值模擬較好。ERA-I再分析氣溫資料在整個研究時段的大部分時間較觀測偏高，在