利用MERRA-2地表温压资料进行中国区域GNSS水汽反演的精度分析北大核心CSCD

为分析美国宇航局发布的最新MERRA-2再分析资料地表温压产品在中国区域进行GNSS水汽反演的精度,联合中国区域609个地面气象站实测温度和气压数据、48个GNSS站及并址探空站资料,评估MERRA-2温压产品及其在GNSS PWV反演中的精度。结果表明:1)MERRA-2气压和温度年均bias分别为-0.01 hPa和0.38 K,年均RMSE分别为1.08 hPa和2.66 K,MERRA-2再分析资料温压产品在中国区域具有较高的精度;2)MERRA-2再分析资料温压产品在中国大部分地区呈现负偏差,精度从高到低依次为南方地区、北方地区、西北地区和青藏高原地区;3)将MERRA-2温压产品的PWV反演结果与并址探空站实测PWV进行对比可知,MERRA-2再分析资料温压产品反演的GNSS PWV平均RMSE为2.16 mm,能较好地反映PWV的日变化。因此,MERRA-2地表温压产品在中国区域的气象研究及GNSS水汽监测中具有重要意义。     

基于再分析资料ERA5的对流层延迟估计方法及精度评估

提出基于再分析资料ERA5的天顶对流层延迟计算方法,使用中国大陆构造环境监测网络提供的26个GNSS测站2017年全年数据,评估由该方法计算的天顶对流层延迟的精度,并与前一代再分析资料ERA-Interim的计算结果进行对比分析。结果显示,ERA5计算的天顶对流层延迟均方根误差比ERA-Interim计算结果低,表明新一代产品的精度有明显提升。     

顾及多因子影响的中国区域Tm模型精化研究

利用中国区域2015~2017年探空数据,建立一种顾及地表温度、地表水汽压、高程和纬度的中国区域大气加权平均温度T_m模型（BET模型）。以2018年探空站T_m数据为参考值,分析BET模型精度,并与Bevis模型和GPT3模型进行对比。结果表明,BET模型年均RMSE与bias分别为3.15 K和0.04 K,相比于Bevis模型、1°×1°分辨率的GPT3模型和5°×5°分辨率的GPT3模型,年均RMSE分别降低29.2%、32.8%和39.1%,年均bias分别降低96.4%、96.7%和97.4%,且该模型在中国区域不同高程和纬度上的精度与稳定性优于Bevis模型和GPT3模型。     

基于ECMWF再分析地表资料计算中国区域ZTD的精度分析

利用ECMWF再分析地表资料,结合GPT2w模型提供的水汽递减率和温度递减率计算中国区域对流层延迟值的精度。首先,以中国地区75个探空站2015年地表实测气象参数为参考值,利用ECMWF地表资料得到的气象参数（P,T,e）的精度分别为1.76 hPa、1.96 K、1.98 hPa。然后,以相同测站2010~2015年探空站分层数据算得的ZTD为参考值,对ECMWF地表资料计算的ZTD的精度进行分析,并与利用探空仪地面观测数据为输入参数计算的ZTD的精度进行对比。结果显示,利用ECMWF地表资料计算的ZTD的平均bias为0.07 cm,平均RMS为3.72 cm,在低纬度地区优于利用探空仪地面观测数据为输入参数计算的ZTD的结果。以陆态网237个GNSS测站2015年的ZTD作为参考值,比对利用ECMWF地表资料计算的ZTD的精度,结果为3.41 cm。由此可知,ECMWF地面资料计算的ZTD的精度能满足普通用户对流层延迟的计算需求,可用于缺少气象参数的测站进行对流层延迟值的计算及其他相关应用。     

复杂山区地形条件下ERA5再分析地表气温降尺度方法

高时空分辨率的气温栅格数据是多种地学模型和气候模型的重要输入。山区地形复杂,气温空间异质性强,如何获取高时空分辨率的山区地表气温数据一直是研究热点与难点。本文选择地形复杂的河北省张家口市作为试验区,基于局部薄盘样条函数对ERA5再分析日均近地表气温（2 m高度）进行空间插值,并利用随机森林算法,结合少量气象站观测气温数据、地形地表参数数据构建日均气温订正模型和气温逐时化模型,实现空间分辨率由0.1°（约11 km）到30 m的逐时气温降尺度,最后将该模型拓展应用于其他时间与区域,检验本文发展的降尺度方法在没有站点观测数据条件下的时空移植性。结果显示,本文降尺度方法得到的高时空分辨率山区气温数据精度较高,1月均方根误差（RMSE）平均值为2.4℃,明显优于气象站点插值结果,且气温相对高低的空间分布更为合理、纹理更加丰富;将该方法应用到其他时间与区域的RMSE平均值分别为2.9℃与2.5℃,均小于再分析资料直接插值所产生的误差。研究结果总体表明,在气象站点较少甚至没有时,可利用本文方法通过ERA5再分析气温准确获取复杂地形条件下的山区高时空分辨率气温数据。     

顾及区域相对高程的中国区域加权平均温度模型

针对区域相对高程对T_m模型影响研究领域的空缺,基于已有的对流层顶经验模型,讨论区域相对高程对T_m模型的影响,并在此基础上构建中国区域的h₀T_m回归模型,同时建立青藏高原地区的区域模型h₀T_m-Qz。模型检验结果表明：1）以ERA5格网数据为参考值,h₀T_m模型的RMS为2.43 K,相比于Bevis公式和GPT2w-1模型,精度分别提高了1.15 K(32%)和0.63 K(21%);2）以探空数据为参考值,h₀T_m模型的RMS为2.48 K,相比于Bevis公式和GPT2w-1模型精度分别提高了1.19 K(32%)和2.06 K(45%),h₀T_m模型在中国区域表现出较低的误差和良好的稳定性,尤其是在中国西部地区表现出更为显著的优势;3）顾及区域相对高程的青藏高原区域模型h₀T_m-Qz相较于该地区的单因子（T_s）区域模型T_sT_m-Qz和Bevis公式,精度分别提高了0.54 K(19%)和2.50 K(51%)。     

中国大陆地区ERA5下行短波辐射数据适用性评估与对比

ERA5地表下行太阳短波辐射数据是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最新的,具有高时空分辨率的再分析产品,该短波辐射产品可作为陆面模式大气强迫数据之一,并在区域气候评估、农业以及太阳能资源等方面具有重要应用。本文利用中国区域2011—2018年经过质控的91个国家级地面辐射站点观测数据,对其在中国大陆地区的适用性进行多时空尺度的评估,并与ERA-Interim、CFSR、MERRA2共3套全球大气再分析产品和1套CERES卫星反演SYN1deg的产品进行了比较。结果表明：① 在月均值尺度上,与其他再分析产品比较,ERA5产品与站点数据的Corr最高（0.939）,RMSE最小（28.309 W/m²）,Bias（15.4 W/m²）略大于ERA-Interim产品（13.2 W/m²）;CERES卫星反演产品与站点数据的Corr为0.955,RMSE为20.042 W/m²,Bias为5.3 W/m²;② 5套产品的辐射值均高于地面观测数据,存在高估现象,总体上,ERA5产品在中国大陆地区的整体精度高于其他再分析产品,但与CERES卫星反演产品还存在一定差距,日均值比较结论亦具有相似规律。③ 分区评估结果表明在再分析产品中,ERA5产品在4个区域与观测数据都有更好的一致性,但5套产品均在南部区域表现不佳。并且与东北和北部区域相比,ERA5产品和CERES卫星反演产品在西部区域和观测数据相比的RMSE和Bias也相对偏大。     

对流层经验模型在中国VLBI站上的优化分析

利用2010~2012年的IGS天顶对流层延迟(ZTD)序列、ERA5格网数据积分ZTD序列,在中国4个VLBI站点上对目前常用的经验模型进行优化,分别建立Local_ERA和Local_ZTD模型。基于2013~2014年IGS并址站点ZTD数据,将改进后的2种模型与全球GPT2w模型、SHAO-Gm模型进行对比。结果表明,改进后的Local_ERA、Local_ZTD模型精度相近,相对于GPT2w、SHAO-Gm模型平均精度在4个VLBI站点上都有提高,尤其在水汽季节性变化较强的北京站改进效果明显;其中Local_ERA平均精度略高于Local_ZTD,比GPT2w模型精度提高7.90%,比SHAO-Gm模型精度提高21.26%。     

基于GNSS的中国大陆地区COSMIC-2 PWV精度分析

COSMIC-2可提供连续大气数据源用于改进天气预报,有助于对极端天气进行监测预警。将中国大陆地区按照气候类型划分成5个区域,依托CMONOC站点PWV序列,开展COSMIC-2 PWV在中国大陆地区的精度分析。从站间距离和高程2个角度进行COSMIC-2掩星点与GNSS站点PWV匹配方案设计,分别针对中国大陆地区、不同气候类型和部分代表站点开展COSMIC-2精度评定。研究表明,高原山地、温带大陆、温带季风、亚热带季风和热带季风气候类型的RMSE分别为1.40 mm、1.49 mm、2.68 mm、3.11 mm和3.16 mm;内陆地区精度优于沿海地区。     

基于OMI数据的中国NO2时空分布与人类影响分析

近年来,空气质量不断恶化,严重威胁人类身体健康。二氧化氮(NO2)作为人类排放的重要污染物之一,实时监测其时空分布及含量,对空气质量研究及公众安全预警具有重要意义。本研究利用搭载在AURA卫星上的OM(IOzone Monitoring Instrument)传感器反演获取的2005年1月至2010年12月中国区的NO2数据,探究了NO2的时空分布特征及其人类影响。结果表明:中国NO2浓度上升趋势显著,6年来总NO2柱浓度(TotNO2)和对流层柱浓度(TropNO2)净增值分别为0.61×1015molec/cm2和0.63×1015molec/cm2,年均增长率为2.47%和5.69%;全国绝大部分地区NO2浓度呈增长趋势,但增长速率在空间上有所差异,表现为东部沿海地区大于西部欠发达地区。在全国尺度上,NO2呈现显著的时空分布差异特征:空间上,总体呈东高西低态势;时间上,东部地区的NO2浓度冬季明显高于夏季,西部地区则相反。最后,对比分析了TropNO2/TotNO2与人类足迹的相关性,结果显示二者间呈显著相关,且冬季最大,夏季最小。同时,分析发现各地地区生产总值和全国汽车保有量与对流层NO2间呈较强相关性。表明人类活动和经济发展是导致大气中NO2增多的主要原因。     

Evaluating the Accuracy of ERA5 Wave Reanalysis in the Water Around China

Wave parameters, such as wave height and wave period, are important for human activities, such as navigation, ocean engineering and sediment transport, etc. In this study, wave data from six buoys around Chinese waters, are used to assess the quality of wave height and wave period in the ERA5 reanalysis of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. Annual hourly data with temporal resolution are used. The difference between the significant wave height(SWH) of ERA 5 and that of the buoy varies from-0.35 m to 0.30 m for the three shallow locations;for the three deep locations, the variation ranges from-0.09 m to 0.09 m. The ERA5 SWH data show positive biases, indicating an overall overestimation for all locations, except for E2 and S1 where underestimation is observed. During the tropical cyclone period, a large(about 32%) underestimation of the maximum SWH in the ERA5 data is observed. Hence, the ERA5 SWH data cannot be used for design applications without site-specific validation. The difference between the annual wave period from ERA5 and the mean wave period from the buoys varies from-1.31 s to 0.4 s. Inter-comparisons suggest that the ERA5 dataset is consistent with the annual mean SWH. However, for the average period, the performance is not good, and half of the correlation coefficients in the four points are less 50%. Overall, the deep water area simulation effect is better than that in the shallow water.     

基于GPT2w模型计算中国地区对流层加权平均温度的精度分析

以2015年GGOS Atmosphere格网产品和探空站资料为参考值,评价GPT2w模型在中国地区计算对流层加权平均温度Tm的精度和适用性。结果表明：1）在中国地区,1°分辨率的GPT2w模型精度和稳定性优于5°分辨率,且GPT2w模型表现出显著的系统性误差;2）Tm的bias和RMS误差均具有明显的时空变化特性,季节变化表现为春冬季较大、夏季较小,空间变化上RMS误差表现为随纬度增加而变大;3）受地形起伏和Tm日周期变化影响,Tm在中国西部和东北地区误差较大。
     

华东地区MODIS与OMI气溶胶光学厚度数据融合

气溶胶光学厚度（AOD）表征气溶胶对光的衰减作用,体现大气混浊度或大气中气溶胶总含量,其卫星产品是研究近年来不断恶化的大气环境与空气质量的良好数据源。AOD卫星产品种类较多,但数据存在较大的不确定性;气溶胶全球监测网（AERONET）的地基数据精度高,但空间覆盖度较差。泛克里金法（UK）能在数据融合过程中更多地考虑描述对象的空间相关性,并且简单易行、结果可靠。因此,本文采用该方法,结合二次多项式波段插值法和回归分析方法,在AERONET AOD数据的基础上,对2008年11月华东地区臭氧监测仪（OMI）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）的AOD产品进行了融合。结果表明：二次多项式的AOD波段插值方法,能提供比Angstrom波长指数法更为精准的AOD插值结果;AOD融合产品的空间分辨率高于OMI AOD,覆盖率大于OMIAOD和MODIS AOD,且其精度优于这2种AOD卫星产品;融合产品图显示,2008年11月,华东地区的AOD总体呈现南低北高的趋势,高值区主要分布在长江三角洲部分地区、安徽东北部、苏鲁交界处,以及山东西部;低值区主要为江苏以南大部。相比于前人研究,本文证实了AERONET AOD站点数据少、融合的数据源（卫星AOD产品）过境时间不一致的情况下,UK方法仍然有效。本文提出的融合系统,可为相关研究提供空间覆盖更全、精度更高的AOD数据。