總云量實(shí)況分析產(chǎn)品在四川省的檢驗(yàn)分析

吳薇 黃曉龍 郭旭 王會(huì)兵

(1.四川省氣象探測(cè)數(shù)據(jù)中心，四川成都 610072； 2.高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川成都 610072； 3.四川省峨眉山氣象站，四川峨眉山 614200)

引言

云是影響地氣系統(tǒng)輻射收支平衡、能量分配、水汽循環(huán)的重要因子。云量指云遮蔽天空視野的成數(shù)，云量觀測(cè)對(duì)天氣預(yù)報(bào)、氣候變化、人工影響天氣具有重要意義[1-3]。常規(guī)獲取云量資料的方式有地面氣象臺(tái)站人工目測(cè)、衛(wèi)星探測(cè)資料反演和數(shù)值模式模擬與資料同化[4]。地面氣象臺(tái)站人工目測(cè)在一定的天氣條件下被認(rèn)為較真實(shí)可靠，但往往受到站點(diǎn)空間分布、觀測(cè)時(shí)間、氣象條件等因素的限制。遙感反演的云量資料雖然能夠?qū)崿F(xiàn)空間上的連續(xù)觀測(cè)，但反演精度較低。數(shù)值模式的空間和時(shí)間分辨率較高，但受模型參數(shù)化方案的影響較大，給模擬結(jié)果帶來(lái)較多不確定性。

近年，國(guó)家氣象信息中心綜合各種不同資料的優(yōu)點(diǎn)，利用多源數(shù)據(jù)融合及同化系統(tǒng)對(duì)不同來(lái)源的觀測(cè)、反演和模式模擬資料進(jìn)行分析處理后輸出規(guī)則的、時(shí)間連續(xù)的、高空間分辨率的陸面再分析產(chǎn)品。2018年，為滿足全國(guó)智能網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)需求，國(guó)家氣象信息中心研制完成降水、氣溫、風(fēng)、濕度、能見(jiàn)度、總云量等6個(gè)要素的實(shí)況分析產(chǎn)品[14-15]。通過(guò)在全國(guó)各地的檢驗(yàn)評(píng)估表明，降水、氣溫、濕度等實(shí)況分析產(chǎn)品在中國(guó)區(qū)域具有較好的適用性[16-19]。

已有研究通過(guò)衛(wèi)星遙感資料和同化資料的總云量對(duì)比分析表明，國(guó)際衛(wèi)星云氣候計(jì)劃產(chǎn)品(ISCCP)與地面觀測(cè)總云量具有較好的一致性[5-7]。有應(yīng)用NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)反演總云量，并進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估[8]，有應(yīng)用FY2衛(wèi)星總云量產(chǎn)品和地面觀測(cè)資料，分析二者的相關(guān)性和差異性[9-12]，也有利用再分析總云量資料與地面觀測(cè)總云量資料的時(shí)空分布關(guān)系進(jìn)行對(duì)比[4,13]，而應(yīng)用總云量實(shí)況分析產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估的研究較少。四川省為中國(guó)地形最復(fù)雜的區(qū)域以及總云量分布的高值區(qū)[20]，總云量實(shí)況分析產(chǎn)品的區(qū)域適用性評(píng)估檢驗(yàn)，對(duì)于總云量實(shí)況分析產(chǎn)品的研制與應(yīng)用具有重要意義。本文利用四川省地面氣象觀測(cè)總云量資料，檢驗(yàn)總云量實(shí)況分析產(chǎn)品在四川省的適用性，對(duì)比分析二者的相關(guān)性和誤差，為總云量實(shí)況分析產(chǎn)品的應(yīng)用提供參考。

1 資料與方法

1.1 地面觀測(cè)資料

地面觀測(cè)資料為人工觀測(cè)總云量，在地面觀測(cè)中，總云量指觀測(cè)時(shí)天空被所有的云遮蔽的總成數(shù)，記為整數(shù)，單位為成。全天無(wú)云，總云量記0；天空完全為云所遮蔽，記10；天空完全為云所遮蔽，但只要從云隙中可見(jiàn)青天，則記為“10-”；云占全天十分之一，總云量記1；云占全天十分之二，總云量記2，其余依次類推；天空有少許云，其量不到天空的十分之零點(diǎn)五時(shí)，總云量記0[21]。

2019年四川省41個(gè)基本、基準(zhǔn)氣象站有總云量觀測(cè)任務(wù)，每天08時(shí)、11時(shí)、14時(shí)、17時(shí)、20時(shí)(北京時(shí)，下同)共5次定時(shí)觀測(cè)。

1.2 實(shí)況分析產(chǎn)品

總云量實(shí)況分析產(chǎn)品(簡(jiǎn)稱實(shí)況分析產(chǎn)品)是由國(guó)家氣象信息中心研制，覆蓋中國(guó)區(qū)域，時(shí)間分辨率1 h、空間分辨率0.05°×0.05°的等經(jīng)緯度網(wǎng)格融合分析產(chǎn)品，利用GFS數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品、Himawari-8衛(wèi)星一級(jí)數(shù)據(jù)、雷達(dá)基數(shù)據(jù)，采用逐步訂正關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)。

1.3 匹配方法

地面站點(diǎn)觀測(cè)每天5個(gè)時(shí)次定時(shí)觀測(cè)，實(shí)況分析產(chǎn)品為逐小時(shí)產(chǎn)品，選取2019年每日08時(shí)、11時(shí)、14時(shí)、17時(shí)、20時(shí)的實(shí)況分析產(chǎn)品與地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。

實(shí)況分析產(chǎn)品為一定空間分辨率內(nèi)云量分布狀況，站點(diǎn)觀測(cè)是定點(diǎn)觀測(cè)，所以在空間匹配上，應(yīng)用鄰近法、雙線性插值法以及將一定區(qū)域內(nèi)格點(diǎn)值求平均，作為該產(chǎn)品在觀測(cè)站點(diǎn)的總云量值，通過(guò)幾種方法的對(duì)比，確定相對(duì)較優(yōu)的空間匹配方法。

地面站點(diǎn)觀測(cè)的單位為成，實(shí)況分析產(chǎn)品的單位為%，將地面站點(diǎn)總云量觀測(cè)單位由“成”轉(zhuǎn)換為“%”，1成、2成…，10成即為10%、20%…，100%，“10-”成按100%計(jì)算。

1.4 評(píng)估方法

考慮到地面站點(diǎn)和實(shí)況分析產(chǎn)品在觀測(cè)方式上的差異，從準(zhǔn)確性、一致性以及定量評(píng)估、分級(jí)檢驗(yàn)等多個(gè)方面對(duì)二者進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.4.1 準(zhǔn)確性

對(duì)整個(gè)檢驗(yàn)時(shí)間段，以準(zhǔn)確率、誤判率、漏判率作為檢驗(yàn)指標(biāo)，檢驗(yàn)實(shí)況分析產(chǎn)品對(duì)總云量的判識(shí)能力。

(1)

(2)

(3)

式(1)～式(3)中，PC為準(zhǔn)確率;PE為誤判率;PO為漏判率。NA、NB、NC、ND為總云量判識(shí)分類(表1)，NA為站點(diǎn)觀測(cè)有云量，實(shí)況分析產(chǎn)品也有云量的總次數(shù)；NB為站點(diǎn)觀測(cè)云量為0，實(shí)況分析產(chǎn)品有云量的總次數(shù)；NC為站點(diǎn)觀測(cè)有云量，實(shí)況分析產(chǎn)品云量為0的總次數(shù)；ND表示站點(diǎn)觀測(cè)云量為0，實(shí)況分析產(chǎn)品云量也為0的總次數(shù)。

1.4.2 一致性

由于地面云觀測(cè)為人工目測(cè)，具有一定的主觀性，所以在檢驗(yàn)中當(dāng)實(shí)況分析產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測(cè)值之差的絕對(duì)值小于等于20%時(shí)，認(rèn)為二者一致?？傇屏恳恢侣蕿?/p>

(4)

式(4)中，n為站點(diǎn)數(shù)；Ntotal為一個(gè)站點(diǎn)在檢驗(yàn)時(shí)段內(nèi)參與檢驗(yàn)的總時(shí)次數(shù)，即樣本總數(shù)；Ncorr為參與檢驗(yàn)的所有時(shí)次中實(shí)況分析產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測(cè)判識(shí)一致的時(shí)次數(shù)。

表1 總云量判識(shí)分類Table 1 Identification classification of total cloud cover

1.4.3 定量分析

通過(guò)計(jì)算實(shí)況分析產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測(cè)云量的相關(guān)系數(shù)(COR)、平均誤差(ME)、平均絕對(duì)誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)，對(duì)實(shí)況分析產(chǎn)品的質(zhì)量進(jìn)行檢驗(yàn)。

(5)

(6)

(7)

(8)

式(5)～式(8)中，Oi為站點(diǎn)觀測(cè)值；Gi為實(shí)況分析產(chǎn)品計(jì)算得到的站點(diǎn)總云量值；N為參與檢驗(yàn)的總樣本數(shù)(站次數(shù))。

1.4.4 云量分級(jí)檢驗(yàn)

參考天氣預(yù)報(bào)中云量等級(jí)定義，對(duì)地面觀測(cè)云量進(jìn)行分級(jí)，總云量0～1成為晴天，總云量2～3成為少云，總云量4～7成為多云，總云量8～10成為陰天。根據(jù)此分級(jí)，對(duì)不同云量等級(jí)的實(shí)況分析產(chǎn)品相對(duì)站點(diǎn)觀測(cè)云量的準(zhǔn)確性、一致性和誤差進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估。

1.5 空間匹配方法對(duì)比

參考李婭等[10]對(duì)空間匹配方法的分析研究，分別利用鄰近法、雙線性插值法,以地面站點(diǎn)為中心，選取5 km、10 km和15 km半徑內(nèi)的所有格點(diǎn)值的算術(shù)平均作為實(shí)況分析產(chǎn)品在該站點(diǎn)的總云量值，與地面站點(diǎn)觀測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析。評(píng)估結(jié)果表明(表2)，無(wú)論是判識(shí)準(zhǔn)確率、一致率還是定量評(píng)估(除ME外)，以一定區(qū)域內(nèi)格點(diǎn)值的算術(shù)平均作為站點(diǎn)總云量值的評(píng)估結(jié)果均優(yōu)于鄰近法和雙線性插值法。在三種半徑范圍的評(píng)估中，判識(shí)準(zhǔn)確率差異明顯，而一致率和定量指標(biāo)對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響則較小。判識(shí)準(zhǔn)確率中， 10 km半徑的準(zhǔn)確率最高， 5 km半徑的準(zhǔn)確率最低，兩者相差2.7%。從一致率來(lái)看， 5 km半徑的一致率最高， 10 km半徑次之，兩者一致率相差0.02%。定量評(píng)估中，除平均誤差外，其他三個(gè)評(píng)估指標(biāo)均為10 km半徑最優(yōu)， 15 km半徑次之， 5 km半徑最差，而10 km和15 km半徑的平均誤差也僅相差0.026%。綜上，在幾種空間匹配方法中， 10 km半徑的評(píng)估結(jié)果較優(yōu)。

表2 2019年四川省實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)總云量不同空間匹配方法評(píng)估Table 2 Evaluation of different spatial matching methods between real-time analysis of cloud cover products and ground observations in Sichuan province in 2019

2 結(jié)果分析

2.1 總云量時(shí)間變化趨勢(shì)

2.1.1 總云量月變化

2019年四川省總云量月變化見(jiàn)圖1。由圖1a可知，實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)總云量月變化趨勢(shì)一致，夏半季5—10月的總云量相對(duì)較高，觀測(cè)值均為65%以上，產(chǎn)品值為48%以上，其中7月的總云量最高，觀測(cè)值為84.72%，產(chǎn)品值為69.49%，實(shí)況分析產(chǎn)品各月的總云量值均低于地面觀測(cè)總云量，7月差值最小，為15.23%，3月差值最大，為23.54%。云判識(shí)準(zhǔn)確率的季節(jié)變化趨勢(shì)與地面觀測(cè)總云量一致(圖1a)，夏半季5—10月準(zhǔn)確率相對(duì)較高，均為83%以上，其中7月準(zhǔn)確率最高，達(dá)93.19%，而冬半季準(zhǔn)確率呈下降趨勢(shì)，11月、12月和1月的準(zhǔn)確率低于80%。實(shí)況分析產(chǎn)品在四川地區(qū)整體誤判率較低(圖1b)，均為5%以內(nèi)，其中1月、2月、8月、11月和12月相對(duì)較高，而其余月份的誤判率均為3%以下。漏判率的月變化趨勢(shì)與準(zhǔn)確率相反(圖1c)，漏判率相對(duì)較高的月份集中在冬半季，夏半季的誤判率均為20%以下。從總云量一致率的時(shí)間變化來(lái)看(圖1a)，各月間存在一定差異，7月的一致率最高，為64.51%，3月和5月的一致率相對(duì)較低(<55%)，最高值與最低值相差11%左右?？傇屏慷吭u(píng)估結(jié)果中(圖1d至圖1f)，4月、6月、8月相關(guān)系數(shù)較高，其中8月的相關(guān)系數(shù)最高，為0.77。平均誤差每月均小于零，6—10月的平均誤差明顯小于其他月份。平均絕對(duì)誤差和均方根誤差的月變化趨勢(shì)一致，夏半季誤差相對(duì)冬半季更小，其中7月誤差最小。地面人工為自下向上觀測(cè)，而實(shí)況分析產(chǎn)品融合衛(wèi)星資料的觀測(cè)方式與之相反，二者觀測(cè)方式的差異可能是造成實(shí)況分析產(chǎn)品總云量值低于地面觀測(cè)的主要原因。同時(shí)，四川為亞熱帶季風(fēng)氣候，冬半季降水少，風(fēng)速小，易造成污染物在近地面積聚，導(dǎo)致霧霾天氣多發(fā)，能見(jiàn)度降低，影響對(duì)云的辨識(shí)，這可能是冬半季云判識(shí)漏判率較高、誤差較大的原因。

圖1 2019年四川省實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)總云量月平均值以及準(zhǔn)確率和一致率(a)、誤判率(b)、漏判率(c)、相關(guān)系數(shù)(d)、平均誤差(e)、平均絕對(duì)誤差與均方根誤差(f)的月變化Fig.1 The monthly variation of the average values,accuracy,and consistency (a),misjudgment rate (b),missed rate (c),correlation (d),average error (e),and mean absolute error and root mean square error (f) between real-time analysis cloud cover products and ground observations in Sichuan province in 2019

2.1.2 總云量日變化趨勢(shì)

2019年四川省實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)總云量判識(shí)檢驗(yàn)的日變化見(jiàn)表3。由表3可知，總云量判識(shí)準(zhǔn)確率的日變化差異較小，準(zhǔn)確率最高為17時(shí)，最低為14時(shí)，兩者相差僅為1%左右。08時(shí)誤判率最高，20時(shí)和11時(shí)次之，14時(shí)和17時(shí)誤判率相對(duì)較低。漏判率與誤判率相反，14時(shí)和17時(shí)較高，08時(shí)最低。從總云量一致率的各時(shí)次變化來(lái)看，11時(shí)的一致率最高，為61.37%，17時(shí)一致率最低，為53.19%，最高值與最低值相差8%左右?？傇屏慷繖z驗(yàn)日變化11時(shí)的相關(guān)系數(shù)最高，08時(shí)的相關(guān)系數(shù)相對(duì)較低。從平均誤差來(lái)看，所有時(shí)次的平均誤差均小于0，表明實(shí)況分析產(chǎn)品以低估為主，17時(shí)平均誤差最大。平均絕對(duì)誤差和均方根誤差的變化趨勢(shì)一致，11時(shí)誤差最小，08時(shí)誤差相對(duì)較大。總體來(lái)看，11時(shí)的一致率、相關(guān)性最高，MAE和RMSE誤差最小。

表3 2019年四川省實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)總云量判識(shí)檢驗(yàn)日變化Table 3 The diurnal variation of identification and validation between real-time analysis of cloud cover products and ground observations in Sichuan province in 2019

2.2 總云量空間分布

2019年四川省地面觀測(cè)與實(shí)況分析產(chǎn)品總云量以及檢驗(yàn)評(píng)估的空間分布見(jiàn)圖2。由圖2可知，實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)總云量具有基本一致的空間分布，四川盆地為總云量的高值區(qū)，盆地內(nèi)各站點(diǎn)的地面觀測(cè)總云量均為76%以上，實(shí)況分析產(chǎn)品均為58%以上，而川西高原和攀西地區(qū)總云量相對(duì)較低。

由云判識(shí)的空間分布可知(圖2c至圖2e)，準(zhǔn)確率較低(<80%)的12個(gè)站均在甘孜州、阿壩州和涼山州，相對(duì)而言，盆地內(nèi)各站點(diǎn)準(zhǔn)確率較高。誤判率在整個(gè)四川省內(nèi)較低，誤判率最高為峨眉山站，為8.93%，誤判率最低為都江堰站，僅為0.28%；從漏判率來(lái)看，最高為巴塘站，為37.18%，最低為峨眉山站，為3.39%。可見(jiàn)，云量漏判主要與臺(tái)站地理環(huán)境有關(guān)，巴塘站四面環(huán)山，地面目測(cè)受限，而峨眉山站是四川境內(nèi)唯一高山站，地處峨眉山山頂，視野開(kāi)闊。

圖2 2019年四川省地面觀測(cè)(a)、實(shí)況分析產(chǎn)品(b)總云量以及實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)總云量準(zhǔn)確率(c)、誤判率(d)、漏判率(e)、一致率(f)、相關(guān)系數(shù)(g)、平均誤差(h)、平均絕對(duì)誤差(i)、均方根誤差(j)的空間分布Fig.2 Spatial distribution of observed total cloud cover (a),real-time analysis products (b),and accuracy (c),misjudgment rate (d),missed rate (e),consistency (f) correlation (g),average error (h),mean absolute error (i) and root mean square error (j) between real-time analysis cloud cover products and ground observations in Sichuan province in 2019

云量一致率空間分布表明(圖2f)，四川全省一致率為47%～69%，攀枝花站一致率最好，為68.21%，甘孜州巴塘站和涼山州雷波站一致率較差(<50%)，這兩站均地處高山河谷中。

實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)總云量相關(guān)系數(shù)的空間分布表明(圖2g)，四川全省相關(guān)系數(shù)主要集中在0.6～0.9，涼山州雷波站和樂(lè)山峨眉山站相關(guān)系數(shù)相對(duì)較低，均為0.6以下。平均誤差的空間分布(圖2h)與一致率的空間分布相似，攀枝花為平均誤差較好的地區(qū)，每個(gè)站的平均誤差均小于0，說(shuō)明實(shí)況分析產(chǎn)品相對(duì)于地面觀測(cè)來(lái)說(shuō)均為低估。平均絕對(duì)誤差(圖2i)和均方根誤差(圖2j)的空間分布基本一致，攀枝花地區(qū)、涼山州中部及西南部和四川東北部分區(qū)域?yàn)檎`差相對(duì)較小的區(qū)域，誤差較大的站與平均誤差基本一致，為涼山州雷波，甘孜州巴塘和新龍，以及內(nèi)江東興區(qū)。綜上，四川地區(qū)的云判識(shí)準(zhǔn)確率較高，準(zhǔn)確率80%以上站占比為71%，漏判多于誤判。

2.3 總云量分級(jí)檢驗(yàn)

2019年四川省地面觀測(cè)與實(shí)況分析產(chǎn)品不同云量等級(jí)分級(jí)檢驗(yàn)對(duì)比見(jiàn)圖3。由圖3可知，四川地區(qū)主要以陰天為主，不同云量等級(jí)之間一致率差異明顯，晴天時(shí)一致率最高，達(dá)90.69%，多云時(shí)一致率最低，僅為27.56%，兩者之間相差達(dá)69%。陰天的判識(shí)準(zhǔn)確率最高，為96.01%，在少云的情況下判識(shí)準(zhǔn)確率相對(duì)較低，僅為48.6%。根據(jù)誤判的定義(觀測(cè)無(wú)，產(chǎn)品有)，誤判只可能發(fā)生在晴天，晴天的誤判率為15.78%。從漏判來(lái)看，陰天的漏判率最低，少云的漏判率最高。多云時(shí)的一致率低、晴天的誤判和少云的漏判應(yīng)該與人工目測(cè)和衛(wèi)星觀測(cè)方式的差異有關(guān)。

圖3 2019年四川省實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)不同云量等級(jí)判識(shí)檢驗(yàn)Fig.3 Identification and validation of different cloud cover levels between real-time analysis products and ground observations in Sichuan province in 2019

2019年四川省不同云量等級(jí)的定量檢驗(yàn)見(jiàn)表4。由表4可知，晴天的平均誤差、平均絕對(duì)誤差和均方根誤差均較小，表明晴天時(shí)實(shí)況分析產(chǎn)品與人工觀測(cè)云量最接近。從平均誤差來(lái)看，除了晴天為正誤差，其余均為負(fù)誤差，表明晴天時(shí)實(shí)況分析產(chǎn)品高于觀測(cè)云量，其余情況下，實(shí)況分析產(chǎn)品以低估為主。多云時(shí)，平均誤差、平均絕對(duì)誤差和均方根誤差均相對(duì)較大。

表4 2019年四川省實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)不同云量等級(jí)定量檢驗(yàn)Table 4 Quantitative validation of different cloud cover levels between real-time analysis products and ground observations in Sichuan province in 2019 %

3 結(jié)論與討論

(1)2019年實(shí)況分析產(chǎn)品與地面觀測(cè)總云量在四川地區(qū)具有基本一致的時(shí)空變化特征，夏半季的總云量高于冬半季，盆地內(nèi)的總云量高于川西高原和攀西地區(qū)。實(shí)況分析產(chǎn)品對(duì)總云量有較好的判識(shí)能力，判識(shí)準(zhǔn)確率為84.35%，誤判率為2.69%，漏判率為12.96%。云判識(shí)準(zhǔn)確率與觀測(cè)總云量的時(shí)空變化規(guī)律具有較高的一致性，即云量越多準(zhǔn)確率越高。

(2)不同時(shí)空尺度的平均誤差均小于0，說(shuō)明實(shí)況分析產(chǎn)品相對(duì)于地面觀測(cè)值存在不同程度的低估。云判識(shí)準(zhǔn)確率的日變化差異較小，7月的云判識(shí)準(zhǔn)確率最高，一致性最好，誤差最小。從總云量分量級(jí)檢驗(yàn)來(lái)看，晴天時(shí)一致率最高，誤差相對(duì)較小，而陰天準(zhǔn)確率最高。

(3)總云量實(shí)況分析產(chǎn)品在四川地區(qū)具有一定的適用性，但由于總云量實(shí)況分析產(chǎn)品從2018年6月開(kāi)始正式業(yè)務(wù)準(zhǔn)入應(yīng)用，根據(jù)地面氣象觀測(cè)自動(dòng)化的要求，2020年4月開(kāi)始取消地面人工云量的觀測(cè)，所以實(shí)況分析產(chǎn)品與地面總云量觀測(cè)并行的完整年度僅有2019年，對(duì)于從氣候變化特征來(lái)評(píng)估實(shí)況分析產(chǎn)品的適用性來(lái)說(shuō)，檢驗(yàn)分析樣本量較小。另外，霧、輕霧、霾等天氣現(xiàn)象以及觀測(cè)者所處地理位置和環(huán)境對(duì)人工目測(cè)的影響，地面人工觀測(cè)與衛(wèi)星觀測(cè)方式的差異，二者觀測(cè)精度的不同，均會(huì)影響地面觀測(cè)與實(shí)況分析產(chǎn)品的評(píng)價(jià)檢驗(yàn)。