再分析资料和陆面数据同化资料土壤湿度产品在中国北方地区的适用性评估

土壤湿度是地球系统模拟的重要参数之一,准确获得其时空分布和变化特征是研究陆-气相互作用的基础。再分析资料和陆面数据同化资料均可提供全球或区域高分辨率土壤湿度产品,但在使用前需要对其进行评估分析。利用土壤湿度观测数据,计算ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、CRA40再分析资料和GLDAS-Noah、GLDAS-CLSM、CLDAS陆面数据同化资料土壤湿度产品与观测数据的中位数、模拟偏差、相关系数等统计指标,并分季节和气候区讨论不同土壤湿度产品在中国北方地区的模拟效果。结果表明:整体来看,CRA40与观测值的相关性最好,ERA5和ERA5-Land分别对干中心、湿中心模拟效果更好,GLDAS-Noah对于较干土壤地区模拟略偏湿,CLDAS对较湿土壤地区模拟结果以系统性偏干为主,NCEP-DOE R2和GLDAS-CLSM模拟效果较差;ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、GLDAS-Noah和CLDAS在所有季节均为模拟正偏差,春季模拟效果较好的是CRA40、ERA5-Land,夏季和秋季ERA5-Land、ERA5和CRA40与观测值相关性较好,不同产品模拟的冬季土壤湿度和观测值相关性是全年中最小的;不同土壤湿度产品在干旱区以模拟偏湿为主,GLDAS-Noah模拟效果最佳,但模拟土壤湿度峰值和谷值的出现时间较观测较早,GLDAS-Noah、CRA40、ERA5能较好模拟季风区干、湿土壤的持续时段和土壤湿度变化振幅,大部分产品能模拟出夏季风影响过渡区较干土壤和较湿土壤的出现时间。     

陕西省风的时空分布及ERA5风资料检验评估

利用2017—2019年陕西省99个地面气象观测站资料分析近地面风场的时空分布特征,并对ERA5再分析资料10 m风速产品进行质量评估。结果显示：年平均风速陕北、关中北部及东部、商洛较大,汉江河谷及关中平原西部风速较小;大多数站点春季风速最大,秋季风速最小,4月风速最大,10月风速最小,8月风速存在次高点;白天风速明显大于夜间,最大风速一般出现在14—16时,最小风速多出现在20—21时前后和日出前后;夏季最大风速出现时间较其他季节提早2 h左右,前半夜风速明显大于后半夜。大部分站点有接近相反的两个主导风向,风速随季节有明显变化,陕北主导风向存在明显的季节变化。ERA5再分析资料10 m风速产品和自动气象站观测相比能够反映风场最基本的时空分布特征,风力日较差和标准差较站点观测偏小,连续性、均匀化特征明显;最大风速以及白天风速开始增大的时间较站点观测偏晚1 h左右;ERA5 10 m风速产品在陕北地区偏大,关中、陕南地区偏小,关中地区相对误差和均方根误差小,相关系数高,代表性优于陕北和陕南地区。     

CLDAS陆面同化资料和ERA5-Land再分析资料气温产品在江西省的适用性评估

以江西省376个气象自动观测站的逐小时气温数据为基准,采用偏差、相关性和平均绝对误差等评价指标,对比分析2017—2022年CLDAS陆面同化和ERA5 Land再分析气温资料在江西省的适用性。结果表明： 1） ERA5 Land、CLDAS资料均能很好反映大部分站点的气温变化,CLDAS资料与观测资料的相关系数为0.99,相关系数区间分布较为集中;ERA5 Land资料与观测资料的相关系数为0.97,分布较为分散。2） 相较于观测站点多年平均气温,CLDAS资料较为接近,ERA5 Land资料则偏离较大。3） CLDAS资料的平均绝对误差明显低于ERA5 Land资料,二者均存在平原、盆地部分站点平均绝对误差较小而局部高海拔山区站点异常偏大的空间特征,以及秋季最大而冬季最小的季节特征。4） ERA5 Land资料偏差的日变化范围为-0.65—0.39 ℃,整体呈现单谷形分布;CLDAS资料偏差日变化范围为-0.05—0.05 ℃,波动幅度较小,没有明显的变化特征。5） 两种格点资料均能较好反映大部分站点的低温日数变化,但对于高温日数变化,ERA5 Land资料偏差较大,CLDAS资料偏差较小。     

GLASS、 MODIS和GlobAlbedo反照率产品在青藏高原典型高寒草地的适用性评估

地表反照率是表征陆面过程地表能量收支的关键物理参数,对于准确以及定量化地理解高原上的能量和水分循环过程有着至关重要的作用。利用黄河源区玛曲和玛多两个高寒草地站点长达8年的地表反照率观测数据,对GLASS (Global Land Surface Satellite)、MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)和GlobAlbedo地表反照率产品进行了评估与分析。结果显示,玛曲地表反照率的年际变化较小,集中在0. 16～0. 28。各遥感产品在玛曲地区精度各有不同:GlobAlbedo反照率平均比地面观测偏高0. 048;而GLASS和MODIS反照率分别偏低0. 074和0. 063。统计值表明,MODIS产品精度相对最高,其中RMSE=0. 069,R=0. 710。受积雪影响,玛多地区地表反照率年际变化较大。遥感产品中,GLASS产品精度相对较高,其中RMSE=0. 104,R=0. 598。玛曲站地表反照率值为:冬季春季秋季夏季,平均值依次为0. 25,0. 22,0. 19和0. 18。玛曲站年平均地表反照率为0. 21;玛多站为0. 25,而且季节变化较玛曲站更显著,呈现近似"U"形分布。夏季反照率最小,平均值为0. 18,秋季为0. 22,与春季较为接近,冬季平均值最大为0. 33。基于两个观测站点的对比表明,三种遥感地表反照率产品春夏季与地面观测一致性较好,秋季反照率开始增大的时间比观测早,冬季后期反照率的值明显小于地面观测。另外,GLASS和MODIS产品的差异也在秋冬季达到最大。MODIS分离雪和云的能力使其在秋冬季的表现更好。     

基于MOD16的呼伦贝尔蒸散量变化分析

利用2001—2014年MOD16数据和气象站点资料,分析呼伦贝尔市ET、PET的时空变化特征。研究表明,呼伦贝尔市的年平均ET为310.0 mm,呈林区农区牧区分布,年平均倾向率为15.3 mm/10 a。年平均PET为1 096.0 mm,呈农区、牧区两侧向林区递减分布,年平均倾向率为-20.7 mm/10 a。牧区西部ET显著增加(P0.05)、PET显著减小(P0.05),其他地区ET、PET变化不显著。ET与PET之差在5—6月最高,该时段为呼伦贝尔市缺水最为严重的月份。结合气象因子分析,全年的PET均会受到气温的影响,而只有冬季的ET会受到气温影响,植被生长季里ET和PET都会受到相对湿度和降水的影响,生长季的日照长度也会对PET产生影响,但10 m风速与ET和PET的相关性较差。     

近20年青藏高原云分布特征及云参数时空变化分析

准确估算云量是了解青藏高原云参数时空特征的基础。通过相关分析、回归分析、趋势分析方法,分析了近21年来青藏高原云分布的动态变化。利用MODIS云量日产品（MOD08＿D3）数据和ERA5再分析资料,分析了青藏高原不同阶段云量分布和云参数的时空特征。结果表明,高云区云量中心位于墨脱县（77.3%）,林芝（72.5%）地区云量最大,青藏高原日平均云量在过去21年间减少了0.04%。季节分布上,夏季出现水云的概率最高（31.7%）,春季出现冰云的概率最高（26.5%）。每年出现的冰云比水云高2%左右。在全球变暖背景下,青藏高原上空水汽含量呈减少趋势,云水含量呈逐渐增加趋势。年平均云水含量比大气总水汽含量高约0.01 cm,云水总含量增加约0.04 cm。本研究为理解云水资源对全球气候变化和青藏高原地区水循环的影响提供了依据。     

三种再分析气温降水资料在青藏高原的适用性评价

基于青藏高原61个区域级气象站的气温降水地面观测数据，对CMFD(中国区域高分辨率地区驱动数据集)、CRA(全球大气和陆面再分析资料)以及MERRA-2(大气再分析资料)数据集的日、月、季节以及年气温、降水数据进行精度对比分析，评估3套数据的准确性以及在青藏高原的适用性，结果表明：(1)3套年平均气温资料70%的R_MSE<4℃，其中CMFD拟合精度最高，2/3的站点R_MSE<2℃；CMFD和CRA对年降水的拟合精度较高，MERRA-2低估了高原中部的年降水量。(2)CMFD对季节平均气温整体拟合结果最好，尤其是气温较高的夏季和秋季；CRA在降水较为集中的夏季和秋季拟合结果最接近观测值，而在降水较少的春季和冬季CMFD拟合结果最好。(3)CMFD对月平均气温拟合结果整体上最接近观测值；月降水拟合结果与季节降水结果相似，CMFD对降水偏少月份拟合结果较好，CRA在降水偏多月份最接近观测值。(4)对61个区域站进行日尺度平均气温和降水数据精度评估，发现CMFD和CRA拟合效果最好，CMFD拟合趋势一致性好。     

ERA再分析陆面温度资料在浙江省的适用性

利用浙江省2016年71个气象台站观测的日平均气温和地表(0cm)温度资料对ERA再分析陆面温度资料的适用性进行了初步评估,通过计算2套再分析资料(ERA5和ERA-Interim)与观测资料之间的相关系数、平均偏差、平均绝对偏差、均方根误差和纳什效率系数等统计参数,综合评估了ERA再分析资料在浙江省的适用性。结果表明:①ERA2套再分析资料与观测值均较为接近,均能够较好地再现浙江省2m气温的时空分布特征且变化相关系数均高于0.98,日绝对偏差较小。②对于地表温度,2套再分析资料的适用性要差于气温,主要表现在2套再分析地表温度均低于观测值,且夏季的偏差显著大于其他季节,但绝大多数站点相关系数高于0.9,均方根误差高于2℃。总体来说,2套ERA再分析陆面温度资料对浙江省具有较好的适用性,ERA5整体上优于ERA-Interim,地表温度的改善更明显。     

基于MOD16产品的科尔沁草原地表蒸散时空变化特征

草原是科尔沁地区的主体生态系统,定量研究该地区地表蒸散发对掌握科尔沁草原的生态效应具有重要意义。基于2000—2019年MOD16地表蒸散数据集和气象站点观测数据,探讨分析科尔沁草原地表蒸散的时空变化特征及其气象影响因素。结果表明:(1)MOD16地表蒸散产品在科尔沁草原地区具有较好的适用性,其地表潜在蒸散产品数据与蒸发皿实测数据的决定系数达0.9以上。(2)近20 a科尔沁草原ET与PET均呈现"先升后降"的单峰型月际分布特征,ET的年际波动较PET明显,且ET整体以28.86 mm·(10 a)~(-1)的速率显著增加,增加区域超过研究区的75%,而PET整体则以13.35 mm·(10 a)~(-1)的速率显著减小,但速率增加的区域大于减小的区域。(3)ET高值区集中在科尔沁草原西北部,PET高值区则集中在中部地区,且二者存在一定的反向空间分异特征;不同土地利用类型下地表蒸散不同,ET自林地、草地、农田依次减小,而PET则相反。(4)近20 a科尔沁草原ET分别在2003年和2011年发生由弱至强的突变,而PET则在2015年发生由强至弱的突变,且未来约20%的区域地表实际蒸散可能持续目前的变化趋势。(5)科尔沁草原ET、PET与各气象因子的相关性一致,均与降水量、日照时数呈显著正相关,而与气温、相对湿度、风速等相关性不明显。     

1961~2010年京津冀及其周边区域温度日较差变化特征

通过对1961~2010年北京-天津-河北及其周边区域均一化处理的194个站点的气温分析,得到了该区域近50年的年平均和季节平均温度日较差的时空变化特征。结果表明:区域内北部及西部的高原与山区的年平均日较差较大,中部和东部的平原、沿海、大城市与孤立的山区的年平均日较差较小,各个季节的季节平均日较差具有类似特征,在春季、秋季、冬季和夏季依次减弱。区域年平均日较差近50年下降趋势为0.21℃(10 a)^-1,在平原及南部区域下降趋势最明显,季节平均日较差在大部分地区呈明显下降趋势,下降趋势由大到小依次为冬季、春季、夏季和秋季。     

中国区域多源土壤湿度数据的比较研究

利用中国区域1992~2010年的土壤湿度观测资料,对欧洲航天局(European Space Agency)的卫星遥感反演(以下简称ESA)和欧洲中期天气预报中心(European Centre of Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的ERA-Interim(ECMWF Reanalysis-Interim,以下简称ERA)两套再分析土壤湿度数据在典型区域的可靠性进行了评估。结果表明:两种土壤湿度均能较好的描述观测区域的总体土壤干湿变化,但均值和趋势一致性存在时间和空间差异。ESA、ERA资料都能较好的描述中国区域春、夏、秋3个季节土壤湿度的干、湿分布格局。在干湿程度上,ESA在北方地区较观测偏干,在江淮和西南较观测偏湿;ERA在北方和西南地区较观测偏湿,在江淮较观测偏干;在江淮、华北部分区域,ERA与观测数据的相关性要高于ESA。ESA、ERA与观测在秋季时相关性最好(大部分站点大于0.7);在全国大部分区域,ESA偏差要小于ERA且在大部分地区都表现出与观测一致的变化趋势。在空间上,ERA在东北、华北、西南变干的范围明显大于观测;然而,ERA能更好的体现观测土壤湿度的年际变化。相对于西部地区,东部地区ERA与观测的一致性最好,而ESA在受降水、植被、地形等因素影响较小的时段或区域与观测的一致性更好,对秋季土壤湿度的描述比春、夏季更准确。     

探测环境变化对密云气象站地面风观测的影响

文章利用密云站、上甸子站1994-2013年的地面风观测资料,以上甸子站作为参考站,对比分析了密云站第二阶段与第一阶段风观测值的差异。结果表明:第二阶段风速平均值较第一阶段减小了0.5 m·s~(-1);2013年年平均风速受台站周围环境影响最大;观测场周围障碍物对不同季节、月平均风速影响程度为:春季最大,夏季最小;3月最大,8月最小;观测场周围环境对西南偏西风风速影响最大,对1~2 m·s~(-1)风速频率影响最大。第二阶段静风频率增加了5.5%;各季静风频率均有增加,冬季最大,春季最小,秋季大于夏季。     

基于CALIPSO的华北地区气溶胶垂直分布特征

利用2007—2014年CALIPSO Level 2气溶胶廓线产品,统计分析了华北地区气溶胶垂直分布规律,并以2013年12月发生的一次大范围霾过程为例,探讨了霾天气中气溶胶垂直变化特征。结果表明,华北地区气溶胶消光系数(σ)随高度指数衰减,年平均标高为2.48 km;1 km以下存在σ高值层,冬季较大、春季较小,年平均为0.333km~(-1)。年平均颗粒退偏振比(Particulate Deploarization Ratio,PDR)随高度递增,变化范围为0.18~0.25;PDR春季较大,夏季较小。年平均色比(Color Ratio,CR)随高度弱增加,变化范围为0.7~0.8;春季CR随高度递减,其他季节随高度递增。华北地区近地面以污染沙尘气溶胶为主;春季以沙尘为主,夏秋季以污染沙尘为主,冬季中高层以沙尘为主,低层以污染沙尘为主。霾事件中,霾日1 km以下存在消光高值层,消光系数约为清洁日三倍。霾日PDR和CR都低于清洁日,2 km以下PDR大多小于0.2,CR以0.3~0.5为主。本地烟尘与远距离输送的沙尘相混合形成的污染沙尘是本次霾过程的主要气溶胶类型。     

北京地区地基辐射计与卫星云特性参数对比研究

利用2019年MODIS卫星数据、葵花-8卫星数据和天空辐射计观测数据分析北京城区云光学特性的时空分布特征。结果表明,北京地区的云光学厚度(Cloud optical depth,COD)和云滴有效半径(Cloud drop effective radius,CER)呈现明显的季节变化特征。北京地区COD主要分布特征为南部地区较高而北部地区较低,且夏季COD值明显高于其他季节,最高值为20左右。CER在春季和夏季呈现相反的区域分布特征,春季北京地区南低北高,夏季北京地区南高北低,而秋冬季CER明显低于春夏两季。通过将天空辐射计观测数据与卫星观测结果对比分析发现二者在COD方面一致性较高, r分别为0.69和0.66,MODIS对于CER数据的一致性较差,r值为0.053而葵花-8一致性较好r值为0.53。     

多种土壤湿度资料在中国地区的对比分析

利用1992—2012年中国区域土壤湿度观测资料对目前使用较为广泛的5套土壤湿度资料(ERA-Interim、NCEP再分析资料、GLDAS同化资料、CPC模式资料和AMSR-E卫星反演资料)的适用性进行检验,分析5套资料对中国区域土壤湿度的时空分布特征和变化趋势的描述能力。结果表明:5套资料都能大体反映暖季中国区域土壤湿度东南湿、西北干,自东南向西北递减的分布格局以及西北干旱区和半干旱区变湿、长江流域部分地方变干的变化趋势,其中CPC资料最接近观测事实,并能较好地表现局地特征;在描述土壤湿度的季节变化和年际变化方面,GLDAS和NCEP资料与观测数据的相关性较好,能较好反映土壤湿度的时间演变特征。进一步利用检验效果较好的GLDAS、NCEP和CPC资料分别对中国区域土壤湿度时间和空间的长期变化趋势分析发现:中国区域标准化年平均土壤湿度在1948—1996年处在相对湿润期,而1996—2012年处在相对干旱期;中国区域年平均土壤湿度的空间变化特征是东部变干、西部变湿,自东北、华北至西南呈现一个干旱化带。     

库尔勒气象站迁站前后气象要素特征及成因分析

利用2016-2018年库尔勒气象站迁站前后基本气象要素的观测资料进行对比分析,结果显示：(1)平均气温、平均最低气温年、月值均是新站低于旧站,年值分别低2.1℃和4.1℃,年平均最高气温持平；春季气温差值变化相对较小,夏、秋、冬季气温差值变化相对偏大。(2)各月相对湿度新站大于旧站,各季相对湿度差值夏季最大,年平均相对湿度新站比旧站高11%。(3)平均气压新站高于旧站,年平均气压差值为3.2pha。各季差值冬季最大,(4)平均风速新站比旧站偏大0.1m/s,春季、夏季风速大于其他季节；最大风速新站比旧站偏大1.3-6.2m/s；主导风向由ENE转为E。(5)年平均气温、最低气温、平均湿度和年平均气压,迁站前后资料有显著差异,年平均最高气温、平均风速无显著差异。(6)测站周围环境、海拔高度、下垫面、地形等因素是造成新旧站气象要素差异的主要原因。     

成都及周边地区霾时空分布特征研究

利用成都及周边地区(包括眉山、广汉、绵阳、德阳)1980~2010年的地面气象观测资料,基于多种统计方法对该地区霾日的时空分布特征进行了详细分析。结果表明,(1)成都及周边地区的年平均霾日数整体呈增加趋势,尤其是近5年。霾日的季节变化主要表现为:冬季最多,秋季和春季次之,夏季最少,且夏、秋和冬三季霾日数均呈增加趋势,春季反之。霾日的月变化十分显著,大体呈"V"字型,最多出现在12月,最少出现在6月。(2)年平均霾日的空间分布基本一致,高值区主要分布在成都西南部以及东部的金堂、广汉、德阳、绵阳,低值区分布在成都北部。     

青藏高原东部三种再分析资料与地面气温观测资料的对比分析

为了检验再分析资料在青藏高原(下称高原)的适用性,以地面观测资料为标准,综合比较了1989-2009年间NCEP/DOE(简称NCEP)、ERA-interim(ERA)和JRA-25(JRA)三种再分析资料在高原东部地区的月平均地面气温的分布和变化规律。从平均季节变化来看,夏季再分析资料与观测资料的一致性总体好于冬季,其中NCEP资料整体偏低于观测资料,JRA则相反。从线性趋势来看,ERA和JRA资料与观测资料较一致,均表现出高原东部区域整体增暖趋势,而NCEP资料则表现出略微的下降趋势。从年际尺度变化来看,ERA和JRA资料所反映的年际变化和变率特征要好于NCEP资料,并且JRA资料的结果要优于ERA资料。最后,比较了三种再分析资料的质量指数,发现ERA资料质量最好,NCEP资料最差,而且NCEP和JRA资料在近20年质量有变差趋势,ERA资料有变好趋势;ENSO、东亚季风和高原季风对再分析资料地面气温场的质量均有一定的影响。     

钦州港海域大风日数时空分布特征分析

根据钦州港海域自动气象站逐日极大风速观测数据,利用统计学方法,分析了2013~2017年钦州港各海域强风、大风日数的时空分布特征。结果表明:(1)钦州港海域强风日数夏季多,春季少;大风日数冬季多,春季少。(2)钦州港中部海域年平均强风日数和大风日数最多,北部海域最少。(3)春季强风日数自北向南逐步减少,大风日数中北部海域多,南部海域少;夏季强风日数和大风日数中南部海域多,北部海域少;秋季强风日数中南部海域多,北部海域少,大风日数中北部海域多,南部海域少;冬季强风日数中南部海域多,北部海域少,大风日数中部海域多,南北部海域少。     

中国区域位势高度场探空与再分析资料的对比分析

利用中国高空探空资料和NCEP/NCAR、ERA以及JRA 3种再分析资料,采用偏差、线性趋势、EOF等统计方法,分析、讨论了再分析资料位势高度场在中国区域的适用性问题。结果表明:在年平均场上,探空资料在中国北方地区对流层中存在上升趋势,在平流层低层存在下降趋势;并且有整层变化相同的年际变化特征和对流层南北方反位相变化的年代际变化特征。再分析资料位势高度场数值上普遍小于探空资料;NCEP/NCAR资料与探空资料较为接近。在季节平均场上,探空资料在冬季对流层中存在一致的上升趋势,在春、夏和秋季的长期变化趋势与年平均场类似;探空资料与再分析资料在冬季的偏差最小。不同资料的EOF第一模态分布,在不同季节中差别较大,NCEP/NCAR资料在春季、夏季和冬季适用性较高,ERA资料在秋季适用性较高。