融合氣溫實(shí)況產(chǎn)品在內(nèi)蒙古地區(qū)的適用性評(píng)估分析

段曉梅

(內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象信息中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010000)

1 引言

氣溫是衡量大氣冷熱程度的物理量，是地面氣象觀測(cè)中所要測(cè)定的常規(guī)要素之一，同時(shí)也是氣候變化討論的焦點(diǎn)[1,2]。氣溫的差異與人們?nèi)粘Ｉ钕⑾⑾嚓P(guān)，是造成自然景觀和人類生存環(huán)境差異的主要因素之一。隨著我國綜合氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)的發(fā)展，能夠獲取的常規(guī)、衛(wèi)星、雷達(dá)等觀測(cè)數(shù)據(jù)越來越多，同時(shí)也對(duì)精細(xì)化預(yù)報(bào)要求越來越高[3～8]。2014年，中國氣象局啟動(dòng)了國家氣象科技創(chuàng)新工程，其攻關(guān)的任務(wù)目標(biāo)之一就是研制高質(zhì)量的陸面、海洋與三維云雨多源數(shù)據(jù)融合產(chǎn)品及相關(guān)技術(shù)[9,10]。2017年，中國氣象局天氣預(yù)

報(bào)業(yè)務(wù)由原來的站點(diǎn)預(yù)報(bào)升級(jí)為智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)，并下發(fā)了5 km和1 km實(shí)況融合分析產(chǎn)品，其中5 km實(shí)況產(chǎn)品包括降水2 m氣溫、相對(duì)濕度、10 m風(fēng)、能見度、總云量共6要素18種產(chǎn)品，1 km實(shí)況產(chǎn)品包括降水、2 m氣溫、10 m風(fēng)、比濕共4要素14種產(chǎn)品[11～14]。近年來，國內(nèi)許多學(xué)者在實(shí)況融合產(chǎn)品方面開展了較多的研究，其中，龍柯吉等采用兩種插值方法對(duì)中國區(qū)域1×1 km高分辨率的逐時(shí)氣溫實(shí)況融合產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估，指出鄰近插值法得到的評(píng)估結(jié)果優(yōu)于雙線性插值法[15]。俞劍蔚等分析了5 km實(shí)況格點(diǎn)產(chǎn)品在江蘇地區(qū)的適用性，檢驗(yàn)了在江蘇地區(qū)的地面2 m氣溫、2 m相對(duì)濕度、10 m風(fēng)和降水要素的一致性和準(zhǔn)確性[16]。叢芳等針對(duì)四川區(qū)域的溫度格點(diǎn)實(shí)況數(shù)據(jù)的適用性進(jìn)行了評(píng)估，指出在高海拔地區(qū)，其誤差值較大[17]。蔣雨荷等對(duì)CLDAS5 km能見度實(shí)況產(chǎn)品與能見度觀測(cè)站資料質(zhì)量進(jìn)行對(duì)比評(píng)估[18]。孫靖等對(duì)5 km分辨率中國地面氣象要素格點(diǎn)融合產(chǎn)品進(jìn)行非獨(dú)立和獨(dú)立性檢驗(yàn)[19]。吳薇等評(píng)估了融合降水實(shí)況產(chǎn)品在四川地區(qū)的適用性[20]。鄧悅等采用多種指標(biāo)評(píng)估智能網(wǎng)格二源、三源和1 km降水融合產(chǎn)品對(duì)廣西受臺(tái)風(fēng)“海高斯”影響的強(qiáng)降水過程的再現(xiàn)情況[21]。劉瑩等利用中國48708個(gè)地面站逐時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)，探討了不同季節(jié)內(nèi)CLDAS-V2.0氣溫與站點(diǎn)的相關(guān)性及偏差分布特征[22]。為了解不同分辨率氣溫實(shí)況產(chǎn)品在內(nèi)蒙古區(qū)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量情況，本文選取2021年1月17日至12月31日5 km和1 km實(shí)況融合產(chǎn)品逐時(shí)2 m氣溫?cái)?shù)據(jù)，以站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)作為真值，利用相關(guān)系數(shù)、平均誤差、平均絕對(duì)誤差和均方根誤差作為評(píng)估指標(biāo)，對(duì)5 km和1 km實(shí)況融合產(chǎn)品逐時(shí)氣溫進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估，旨在為后期實(shí)況融合產(chǎn)品數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用提供理論支撐。

2 數(shù)據(jù)來源

本文對(duì)比評(píng)估的數(shù)據(jù)為內(nèi)蒙古自治區(qū)2021年1月17日00時(shí)至12月31日23時(shí)5×5KM分辨率的地面-衛(wèi)星-雷達(dá)三源融合快速產(chǎn)品(簡(jiǎn)稱FRT_5 km)和1×1 km分辨率的實(shí)時(shí)融合產(chǎn)品(簡(jiǎn)稱RT_1 km)。

參與檢驗(yàn)的站點(diǎn)資料為內(nèi)蒙古自治區(qū)119個(gè)國家級(jí)地面自動(dòng)站、33個(gè)無人站和2285個(gè)區(qū)域自動(dòng)站中質(zhì)控碼為0(正確)的逐小時(shí)氣溫觀測(cè)數(shù)據(jù)。

3 評(píng)估方法

采用鄰近插值法，以觀測(cè)站點(diǎn)的經(jīng)緯度為準(zhǔn)，選取距離站點(diǎn)最近的格點(diǎn)值作為插值，得到站點(diǎn)的變量值[5]。本文分析是基于實(shí)況融合產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測(cè)資料之間的對(duì)比，當(dāng)某站點(diǎn)有小時(shí)資料缺測(cè)時(shí)，不進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

對(duì)比評(píng)估指標(biāo)包括平均誤差(ME)、平均絕對(duì)誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)和相關(guān)系數(shù)(COR)，具體公式計(jì)算如下。

平均誤差(ME)：

(1)

平均絕對(duì)誤差(MAE)：

(2)

均方根誤差(RMSE)：

(3)

相關(guān)系數(shù)(COR):

(4)

4 評(píng)估結(jié)果分析

4.1 逐時(shí)氣溫誤差空間分布

圖1給出了FRT_5 km和RT_1 km氣溫實(shí)況融合產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測(cè)值誤差的空間分布，可以看出，兩種產(chǎn)品的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，與站點(diǎn)觀測(cè)值具有較強(qiáng)的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了0.99。與1 km分辨率產(chǎn)品相比，5 km產(chǎn)品誤差略微偏大，其中1 km分辨率產(chǎn)品中均方根誤差小于0.5 ℃的臺(tái)站占比82.9%，介于0.5～1 ℃的臺(tái)站占比15.1%；平均絕對(duì)誤差小于0.3 ℃的臺(tái)站占比92.3%，小于0.6 ℃的臺(tái)站占比97.9%；平均誤差介于-0.1～0.1 ℃的臺(tái)站占比85.5%，呼倫貝爾、興安盟地區(qū)個(gè)別站點(diǎn)誤差達(dá)到1℃以上；對(duì)于相關(guān)系數(shù)，有99.7%的站點(diǎn)達(dá)到0.9以上，98.9%的站點(diǎn)達(dá)到0.99以上。5 km分辨率產(chǎn)品中均方根誤差小于0.5 ℃的臺(tái)站占比29.5%，介于0.5～1 ℃的臺(tái)站占比55.4%；平均絕對(duì)誤差小于0.3℃的臺(tái)站占比27.5%，小于0.6 ℃的臺(tái)站占比78.2%，有9.4%的站點(diǎn)誤差達(dá)到1℃以上；平均誤差介于-0.1～0.1 ℃的臺(tái)站占比40.7%，大于0.1 ℃的臺(tái)站占比30.9%；對(duì)于相關(guān)系數(shù)，所有站點(diǎn)均達(dá)到0.9以上，有98.7%的站點(diǎn)達(dá)到0.99以上。

圖1 研究區(qū)各評(píng)估指標(biāo)誤差空間分布

4.2 逐時(shí)氣溫誤差月變化

進(jìn)一步對(duì)逐小時(shí)氣溫按月統(tǒng)計(jì)，計(jì)算各評(píng)估指標(biāo)的月值(圖2)。結(jié)果表明，各月均方根誤差較為穩(wěn)定，兩種產(chǎn)品相差不大，均在1℃以下。兩種氣溫實(shí)況融合產(chǎn)品誤差隨季節(jié)變化明顯，夏季溫?zé)岫虝海礁`差在0.4～0.7 ℃之間，平均誤差小于0.01 ℃，相關(guān)系數(shù)接近0.999，冬季隨著氣溫的降低，實(shí)況產(chǎn)品數(shù)據(jù)以高估為主，誤差偏大。從平均絕對(duì)誤差來看，1 km分辨率產(chǎn)品各月誤差均小于0.2 ℃，10～12月份誤差最小，其他月份相當(dāng)，而5 km產(chǎn)品誤差則呈現(xiàn)U形分布，在0.35～0.65 ℃之間變化。對(duì)于平均誤差，只有在9～10月份出現(xiàn)負(fù)偏差，其余月份均為正偏差，兩種產(chǎn)品的峰值都出現(xiàn)在1～2月。總體而言，1 km分辨率產(chǎn)品整體誤差偏小，其數(shù)據(jù)質(zhì)量優(yōu)于5 km分辨率產(chǎn)品，但2種產(chǎn)品與站點(diǎn)資料都具有較高的一致性。

圖2 逐月評(píng)估結(jié)果

4.3 高溫過程評(píng)估

氣象學(xué)上將單站日最高氣溫≥35 ℃定義為高溫天氣，日最高氣溫連續(xù)3 d以上≥35 ℃為持續(xù)性高溫天氣[23]。內(nèi)蒙古光能資源豐富，日照充足，從干濕地區(qū)劃分看，有濕潤、半濕潤、干旱、半干旱4個(gè)地帶。高溫天氣集中出現(xiàn)在夏季6～8月份，其中7月份發(fā)生最多[24～26]。為進(jìn)一步評(píng)估1 km分辨率和5 km分辨率氣溫實(shí)況融合產(chǎn)品在高溫過程中的表現(xiàn)，對(duì)2021年7月1～31日的資料進(jìn)行分析。圖3給出了該時(shí)段內(nèi)日最高溫度的散點(diǎn)圖，可以看出日最高溫度的相關(guān)系數(shù)都在0.98以上，實(shí)況融合產(chǎn)品的日最高溫度較觀測(cè)值偏低，平均誤差均在0 ℃以下。1 km分辨率產(chǎn)品日最高溫度均方根誤差為0.484 ℃，平均絕對(duì)誤差為0.125 ℃，較5 km分辨率產(chǎn)品偏低，但兩種實(shí)況融合產(chǎn)品對(duì)于40 ℃以上的氣溫，與觀測(cè)值都略有偏差。

圖3 2021年7月日最高溫度評(píng)估結(jié)果

圖4給出了2021年7月份逐日高溫站數(shù)對(duì)比圖，可以發(fā)現(xiàn)，1 km分辨率和5 km分辨率產(chǎn)品在35～38 ℃范圍內(nèi)的站數(shù)與觀測(cè)相當(dāng)，具有較好的指示意義。對(duì)于38～40 ℃范圍內(nèi)的站數(shù)，1 km分辨率產(chǎn)品的站點(diǎn)數(shù)與觀測(cè)相當(dāng)，5 km分辨率產(chǎn)品個(gè)別時(shí)段內(nèi)的站點(diǎn)數(shù)少于觀測(cè)數(shù)。對(duì)于40 ℃以上的站數(shù)，兩種實(shí)況融合產(chǎn)品的站點(diǎn)數(shù)都小于觀測(cè)數(shù)，觀測(cè)值的平均氣溫在43 ℃，最高達(dá)到50 ℃，而實(shí)況融合產(chǎn)品的平均氣溫在40 ℃，1 km分辨率產(chǎn)品最高達(dá)到44 ℃，5 km分辨率產(chǎn)品最高達(dá)到42 ℃，逐日的最高氣溫都較觀測(cè)值偏小，但隨時(shí)間變化趨勢(shì)與觀測(cè)基本一致。

圖4 2021年7月2種氣溫實(shí)況融合產(chǎn)品與觀測(cè)資料逐日高溫站數(shù)統(tǒng)計(jì)

7月9日，高溫站點(diǎn)數(shù)達(dá)到峰值。通過對(duì)比該日1 km分辨率和5 km分辨率實(shí)況融合產(chǎn)品與觀測(cè)資料的高溫落區(qū)(圖5)可以看出，阿拉善盟、巴彥淖爾市、烏海市、鄂爾多斯市、呼和浩特市南部、包頭和烏蘭察布北部地區(qū)都出現(xiàn)了35 ℃以上的高溫，個(gè)別地方超過40 ℃，兩種實(shí)況融合產(chǎn)品的高溫落區(qū)與觀測(cè)值基本一致，總體而言，1 km分辨率和5 km分辨率實(shí)況融合產(chǎn)品能很好的檢測(cè)高溫天氣，具有較好的指導(dǎo)意義。

圖5 7月9日高溫站點(diǎn)分布

5 結(jié)論與討論

本文采用鄰近插值法，以站點(diǎn)觀測(cè)值為真值，對(duì)2021年5KM和1KM兩種氣溫實(shí)況融合產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估，評(píng)估指標(biāo)包括均方根誤差、平均誤差、平均絕對(duì)誤差以及相關(guān)系數(shù)，并對(duì)這些指標(biāo)的時(shí)間和空間分布進(jìn)行了詳細(xì)地分析，此外，還對(duì)該產(chǎn)品在2021年7月份高溫的表現(xiàn)能力進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明：

(1)兩種氣溫實(shí)況融合產(chǎn)品的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，與站點(diǎn)觀測(cè)值具有較強(qiáng)的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了0.99，與1 km分辨率產(chǎn)品相比，5 km分辨率產(chǎn)品的均方根誤差、平均誤差和評(píng)價(jià)絕對(duì)誤差都略微偏大。

(2)由于內(nèi)蒙古全年氣溫分布不均勻，兩種氣溫實(shí)況融合產(chǎn)品誤差隨季節(jié)變化明顯，夏季溫?zé)岫虝?，均方根誤差和平均誤差偏小，冬季隨著氣溫的降低，實(shí)況融合產(chǎn)品以高估為主，均方根誤差在0.8～1.2 ℃之間，平均誤差在1～2月份達(dá)到峰值。

(3)1 km分辨率和5 km分辨率氣溫實(shí)況融合產(chǎn)品都能較好的監(jiān)測(cè)高溫天氣，落區(qū)與觀測(cè)相當(dāng)，但對(duì)于40 ℃以上的高溫，表現(xiàn)稍差，其站點(diǎn)數(shù)較觀測(cè)偏少，數(shù)據(jù)偏小。

本文主要是對(duì)內(nèi)蒙古地區(qū)一年的融合格點(diǎn)產(chǎn)品進(jìn)行整體評(píng)估，雖然給出了評(píng)估結(jié)果，但對(duì)于評(píng)估結(jié)果的原因分析較為缺乏，沒有考慮復(fù)雜的地理環(huán)境和站點(diǎn)周圍環(huán)境所產(chǎn)生的影響，對(duì)于40 ℃以上高溫天氣、個(gè)別站點(diǎn)的評(píng)估結(jié)果較差，使用過程中如何進(jìn)一步訂正以及在特定氣溫過程中如何應(yīng)用，還需要進(jìn)一步研究分析。