ERA-Interim气温数据在中国区域的适用性评估

运用中国756个观测站点的逐月平均气温数据,对比分析了ERA-Interim再分析资料的误差。结果发现:ERA-Interim再分析资料能够很好地反映观测值的年际变化,相关性达到0.955~0.995。ERA-Interim在580个站点的冷偏差或暖偏差小于1℃,占站点总数的76.7%,可信度较高。64个站点的冷偏差或暖偏差大于5℃,可信度较低。ERA-Interim在东部地区的暖偏差多于西部地区,冷偏差的高值主要集中在西部地区的高海拔站点。海拔低于200 m的站点偏差最小,适用性好,多数海拔3 000 m以上的站点呈现较大冷偏差,适用性较差。通过回归分析发现,观测站点与ERA-Interim格点的高度差是导致误差的主要原因,因此通过高程校正能够有效降低误差,提高ERA-Interim适用性。     

MODIS大气廓线产品在青海省空气温度遥感估算中的应用研究

气温是反映生态环境的重要参数之一,准确估算气温的时空分布对于气候变化研究具有重要意义。论文基于2011—2019年青海省气温实测数据、MODIS产品和SRTM DEM数据,在像元尺度分别开展了晴天条件和有云条件下瞬时空气温度的遥感估算研究,并评价了不同气温估算方法的精度差异,进而通过多元回归模型生成研究区高精度月空气温度产品,对青海省气温的时空分布格局进行分析。研究结果表明,在未使用气温实测数据进行校准的情况下,通过将MOD07_L2大气廓线产品反演的空气温度与MOD06_L2地表温度平均的方法,能够显著提高气温的估算精度。晴天条件下相关系数(r)为0.93,均方根误差(RMSE)为4.71 ℃;有云条件下r为0.89,RMSE为5.16 ℃。在使用气温观测值进行校准的情况下,通过引入高程参数,多元回归模型月尺度空气温度估算的决定系数(R²)和RMSE总体分别保持在0.8以上和2.5 ℃以下。将上述回归模型应用到栅格尺度,从而生成整个青海省高精度卫星过境时刻的逐月气温产品,进而分析其时空分布格局。具体来说,青海省月最高气温出现在7月,全省平均气温为13.59 ℃,最低气温出现在1月,全省平均气温为-9.44 ℃;气温的空间分布主要受海拔控制,全省平均气温直减率为4 ℃/km。上述研究表明MODIS大气廓线产品在全天气气温估算方面具有独特优势,特别是在地面气温实测数据的支持下能够有效降低遥感估算的系统性误差,实现大尺度复杂地形条件下气温的高精度估算。     

增温增湿环境下天山山区降雪量变化

基于APHRO’s气温和降水数据集,运用气温阈值模型,分析了1961~2015年间天山山区降雪量变化特征。研究表明,自1961年以来,天山山区升温趋势显著,速率为0.027℃/a,且冬半年的升温速度大于夏半年。同时,3 000 m海拔以上区域的平均气温上升到0℃左右。冬季降水的增加速率为0.42 mm/a（P<0.01）,春季和夏季的降水量呈减少趋势。降雪量变化时空差异显著,3 000 m海拔以上区域降雪随气温的升高而增加,而3 000 m以下区域降雪随气温的升高而减少。最大降雪量气温是控制降雪变化的关键因子,当平均气温低于最大降雪量气温时,随气温升高降雪量呈增加趋势;当平均气温高于最大降雪量气温时,随气温升高降雪量呈减少趋势。     

GPM卫星降水数据的降尺度研究 ——以陕西省为例

以陕西省内2019年33个地面气象观测站点的测量数据为真实值,选取相关系数(CC)、均方根误差(RMSE)以及相对误差(BIAS)等多种统计分析指标对GPM(Global precipitation measure-ment)卫星降水数据进行精度验证,并引入地形因子作为空间参考要素,基于地理加权回归模型(GWR)对GPM降水数据进行降尺度研究。结果表明:(1)在年际尺度上,GPM降水数据与实测降水数据之间有着明显的相关性,相关性较好(CC=0.89),相对误差则较低(BIAS=-0.45);(2)在季节尺度上,春、夏两季GPM降水数据的降尺度结果与实测降水数据之间的CC值分别为0.92和0.80,而秋季则为0.93;(3)降尺度降水量结果与高程呈现出明显的负相关性,随着海拔升高,降水相对减少。总体而言,GWR降尺度降水数据在陕西省内有着较好的精度,能够较为准确地反映陕西省内的降水分布。     

青藏高原观测地表温度与ERA-Interim再分析资料的差异及归因分析

再分析资料评估对观测资料稀少的青藏高原具有重要意义,是开展青藏高原相关研究的基础。本文分析了2012—2016年观测与ERA-Interim再分析地表温度资料在青藏高原的时空分布差异,同时讨论了产生差异的可能原因。结果表明,两种资料变化趋势基本一致,极值出现月份相同,相关性的空间分布表现为北高南低。ERA-Interim再分析资料对地表温度存在低估,年平均值比观测资料低8.86℃,其中春季绝对误差最大。年平均绝对误差呈北低南高的空间分布形态,且绝对误差极值中心的强度及范围具有明显的季节变化。ERA-Interim与观测地表温度之间的偏差随气象站海拔高度的变化是非单调的,分析认为气象站与所在格点的海拔差是导致偏差出现南北差异的原因之一,而春季青藏高原南部的偏差异常可能与积雪有关。ERA-Interim再分析地表温度资料在青藏高原北部具有较好的适用性,南部受地形影响适用性相对较差。     

基于多源空间信息的缺资料地区地表日均大气温度空间分布数据获取研究

地表大气温度是区域水循环研究与模型模拟中的关键因子,其日尺度的空间分布信息是众多生态、水文模型的重要输入。对于缺资料地区,尤其是在地形复杂地区,地表大气温度空间分布数据往往难以获得。基于多源空间信息,首先利用KLEMEN法反演得到研究区卫星过境时刻瞬时地表气温空间分布信息,然后通过建立的时间尺度转化方程实现研究区日均气温空间分布数据的获取。结果表明:研究中所提取的瞬时气温数据精度较高,RMSE为2.33℃,R2约为0.78;所建立的时间尺度转化方程可信度高,R2约为0.98,RMSE约为2℃;在不依赖于地面观测数据的条件下,研究所提取的日均气温数据总体精度R2为0.90,RMSE为4.63℃,且高温部分模拟精度高于低温部分。研究方法具有很好的可移植性,可应用于其他缺资料地区。     

ERA-Interim再分析和NCEP FNL分析资料在东南极中山站至Dome A断面的适用性研究

利用2008年南极中山站至Dome A断面上观测站的近地面气象观测资料对ECMWF ERA-Interim再分析和NCEP FNL分析资料在东南极地区的适用性进行了验证。结果表明,ERA-Interim再分析资料的气温表现明显优于FNL分析资料,其与观测的年均绝对偏差在南极大陆沿岸地区1℃,在内陆高原2℃;而FNL分析资料的气温在南极内陆高原地区较观测明显偏暖,尤其在冬季偏暖达8—10℃,表明其不能直接用于南极内陆高原气温的变化分析。FNL的地面气压与观测比较接近,逐月平均偏差仅约1 h Pa,其精度明显高于ERA-Interim再分析资料的地面气压,而后者在沿岸地区存在明显的系统性偏低。ERA-Interim和FNL的近地表风速、风向差异不显著,其与观测的年平均、季节平均绝对风速偏差在沿岸和下降风区1 m·s-1,在内陆高原约2—4 m·s-1,年平均风向绝对偏差10°。     

CFSR、ERA-Interim和MERRA降水资料在中亚地区的适用性

利用中亚1979-2011年间162个观测站点月降水数据（OBS）,以平均偏差（MBE）、相关系数（R）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）对CFSR、ERA-Interim和MERRA气象再分析降水数据在中亚地区的适用性进行评估。结果表明：（1）3套数据的模拟效果存在明显差异。其中MERRA的模拟精度最高（R=0.71）,ERA-Interim次之（R=0.53）,CFSR最低（R=0.50）;体现出3套数据不同的同化方案和数据源导致模拟效果的不同;（2）降水的年内变化上,3套再分析数据之间具有较好的一致性,但对[OBS]均表现出高估,并且对强降水月份（3,4月）高估幅度最大;（3）3套数据对海拔500～1 000 m地区的降水模拟精度最好,超过1 000 m后,随海拔升高模拟精度下降。以上规律可为3套数据的订正及其在中亚地区气候变化研究中的应用提供科学依据。     

GHCN-CAMS和CMFD两种尺度再分析资料对宁夏气温反映能力评估

再分析资料能有效弥补实际观测数据时空分布不均的缺陷,开展再分析资料区域适应性评估对地气过程研究、气候分析等具有重要意义。论文利用宁夏24个气象观测站的平均气温,从2种空间尺度(0.5°×0.5°和0.1°×0.1°)和2种时间尺度(年、月),采用偏差、绝对偏差、均方根误差和相关系数等多个统计指标,评估了再分析资料对宁夏地区地面气温的反映能力。结果表明：① GHCN-CAMS(Global Historical Climatology Network and the Climate Anomaly Monitoring System)和CMFD(China Meteorological Forcing Dataset)2套再分析资料对宁夏气温的反映能力整体上均较强,前者对宁夏气温略高估,后者略低估;② 年和月2种时间尺度上,2种尺度的再分析资料存在阶段性正偏差和负偏差,且年尺度上的相关性好于月尺度的;③ 2套再分析资料对下垫面主要为农田(压砂种植)的气温均存在冷季高估、暖季低估的情况,对城镇两者总体均低估,对草地整体表现为CMFD在冷季低估、暖季略高估,而GHCN-CAMS在冷季高估、暖季低估。总体看,空间分辨率较高的CMFD再分析资料对宁夏气温的反映能力更好一些。     

山区气温空间分布模拟的DEM尺度影响

以浙江省仙居县为实验区,通过气温空间分布的地形调节统计模型,并使用了10个气象站(哨)的气温资料和不同空间分辨率的DEM(均来源于1:1万的数字化地形图),模拟了不同空间尺度的年平均气温空间分布,比较了它们的误差大小以及随宏观地形(海拔)和微观地形(坡度和坡向)的分布差异.结果表明:基于不同空间分辨率DEM模拟的平均气温呈现较大的空间分布差异性;随着DEM空间分辨率的减小,误差逐渐增加(最大绝对误差为2.04℃,相对误差为15.10％),且空间差异性降低.而且微观地形因子(坡度和坡向)随着空间分辨率的变化产生显著变化,进而明显影响气温的空间分布,不同坡度之间的年平均气温差最大为9.5℃,最小为1.8℃.不同坡向之间的年平均气温差最大为12.2℃,最小为2.4℃.     

金佛山西坡气温的垂直变化特征

山地气温的实测数据是相关学科极其重要的基础资料,其垂直变化特征是研究山地气温的重要内容之一。本研究使用HOBO Onset自动温度记录仪于2017年6月—2018年6月对重庆金佛山西坡14个海拔高度的气温进行30 min间隔的连续监测,分析了金佛山西坡气温的时序差异和垂直变化规律。结果如下:(1)金佛山西坡年平均气温直减率为0.53℃/100 m,气温直减率的月份间差异较小;(2)平均最高气温、平均最低气温及年平均气温随海拔升高而线性降低,极端高温沿海拔梯度的变化不明显;(3)月平均日较差随海拔升高呈二次曲线变化;(4)日平均气温≥0℃、≥5℃和≥10℃的积温随海拔升高而降低,积温递减率几乎相同(约184.2℃/100 m),相应积温持续天数随海拔升高以平均5 d/100 m的速率递减;(5)各监测点实测气温较气温地理分布模型求得的气温值偏小,而较基于WorldClim数据库所得的插值气温整体偏大。     

吉林省东部山区1953—2007年气温变化特征分析

选用吉林省东部山区12个代表站近55年的观测数据,分析了平均气温、平均日最高气温和平均日最低气温随时间的变化趋势特征以及平均气温增温趋势的地域分布特征.结果表明:1)平均气温、平均日最高气温、平均日最低气温增温态势明显,平均日最低气温增温比平均气温和平均日最高气温更加显著;冬季增温比夏季显著;2)平均日最高气温对变暖的响应明显滞后于平均日最低气温,从20世纪80年代中后期开始,区域内夜间明显变暖,到90年代中期白天、夜间同时显著增温;3)年和季节平均气温增温趋势在空间上存在差异.     

基于综合自然区划的天山区域气温变化研究

根据天山山区综合自然区划,选取14个代表性气象站点,利用线性趋势分析、Mann-Kendall突变检验、R\S分析方法对天山四大自然地带14个自然区1960—2013年气温变化特征及未来趋势进行了分析,结果表明:天山山区20世纪90年代来气温呈上升趋势,在90年代末发生突变,21世纪以来增温显著。四大自然地带气温增加速率不尽相同,其增速从大到小依次为伊犁谷地温带荒漠自然地带、天山北坡中温带荒漠自然地带、天山南坡暖温带荒漠自然地带、巴音布鲁克寒温带草原-草甸自然地带。四大自然地带都表现为日最低气温增幅大于日平均气温和日最高气温。从季节上看,天山山区冬季增温主要源于日最低气温的升高。根据Hurst指数,未来一段时间内,天山伊犁谷地、天山南坡和巴音布鲁克气温将会继续上升,尤其是日最低气温上升会更加明显,它的升高对日平均气温的升高贡献显著。天山北坡秋季和冬季升温趋势将可能放缓或者呈降温趋势。     

1960-2010 年中国天山山区气候变化区域差异及突变特征

利用天山山区32 个气象站点1960-2010 年的逐月平均气温、降水数据和DEM数据等,进行了气候时空变化趋势和突变分析,研究结果表明：山区近50 年来年均气温呈明显的上升趋势,21 世纪以来年均温增加最明显,季节均温与年均温的变化趋势基本一致,冬季均温增加最明显,夏季均温变化最小;山区东段升温趋势最明显,北坡的变化趋势明显于南坡.自20 世纪60 年代以来降水量持续递增,其中80 年代开始更加明显;夏季降水量增加最明显,春季变化最小,山区年降水主要集中在春夏两季;山区气候空间分布呈现“两中心”的特征,东段为“干热”中心,西北部为“暖湿”中心,这两个中心的气候反差有扩大的趋势;山区气温和降水突变不太明显,春夏季气温突变可能发生在20 个世纪90 年代末至21 世纪初;秋冬季气温突变在20 世纪90 年代可能发生过;南坡和东段年均温突变可能发生在1982 年,北坡大致发生在1990 年左右.秋季降水突变发生在20 世纪80 年代末,其他季节不明显,年降水突变发生在80年代末期.     

天山山区草地变化与气候要素的时滞效应分析

通过选取新疆天山山区作为研究区,分析该地区气候参数(降水、温度、光照)对草地季节变化影响的滞后性特征.利用研究区内各气象站点的气温、降水和日照时数的逐句数据、SPOTVGT时序数据和土地利用覆盖数据,运用时滞相关分析和GIS空间分析方法.根据13个滞后期(0～12旬)和13个时间尺度(1～13旬)分析了植被NDVI与同...     

中高纬度山区气温空间化的方法比较研究——以大兴安岭北麓为例

为比较和探讨中高纬度山区多种气温空间插值方法的精度及适用性,本文利用大兴安岭山脉北段及其周边区域气象站点实测气温数据,以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标对六种气温空间插值方法进行精度比较.研究结果表明:(1)反距离权重插值法(IDW)、普通克里金插值法(OK)、样条函数插值法(Spline)三...     

基于MODIS数据的青藏高原气温与增温效应估算

利用2001-2007 年MODIS地表温度数据、137 个气象观测台站数据和ASTERGDEM数据, 采用普通线性回归分析方法(OLS)及地理加权回归分析方法(GWR), 研究了高原月均地表温度与气温的相关关系, 最终选择精度较高的GWR分析方法, 建立了高原气温与地表温度、海拔高度的回归模型。各月气温GWR回归模型的决定系数(Adjusted R²) 都达到了0.91 以上(0.91~0.95), 标准误差(RMSE) 介于1.16~1.58℃;约70%以上的台站各月残差介于-1.5~1.5℃之间, 80%以上的台站的残差介于-2~2℃之间。根据该模型, 估算了青藏高原气温, 并在此基础上, 将高原及周边地区7 月份月均气温转换到4500 m和5000 m海拔高度上, 对比分析高原内部相对于外围地区的增温效应。研究结果表明:(1) 利用GWR方法, 结合地面台站的观测数据和MODIS Ts、DEM等, 对高原气温估算的精度高于以往普通回归分析模型估算的精度(RMSE=2~3℃), 精度可以提高到1.58℃;(2) 高原夏半年海拔5000 m左右的高山区气温能达到0℃以上, 尤其是7 月份, 海拔4000~5500 m的高山区的气温仍能达到10℃左右, 为山地森林的发育提供了温度条件, 使高原成为北半球林线分布最高的地方;(3) 高原的增温效应非常突出, 初步估算, 在相同的海拔高度上高原内部气温要比外围地区高6~10℃。     

近32 a中亚地区气温时空格局分析

中亚地区生态环境脆弱,生态系统对于气候变化的响应非常敏感,但其气候变化的时空格局并不清楚。该区域气象站点分布稀疏、高精度气象数据缺乏,利用单一数据源研究气候变化具有极大的不确定性。因此,结合站点数据和再分析数据探索中亚五国气候变化时空格局具有重要的研究价值。选取31个气象站点数据（OBS）、CRU气象插值数据和CFSR、ERA-Interim和MERRA三套高精度的再分析数据,对中亚地区1980-2011年的年、四季气温的时空格局变化进行分析。研究结果表明：（1） 近32 a中亚年均气温显著升高,增温速率为0.36～0.47 ℃·（10 a）^-1,即过去的近32 a中亚地区平均气温升高1.15～1.50 ℃。（2）四季气温变化中春季的增温速率最快（0.71～0.93 ℃·（10 a）^-1）,而冬季气温无显著性的变化。（3）中亚中部、南部、西南部、西部地区显著增温,尤其是在1990s后期至2000s前期经历了显著性地增温过程,而中亚其它地区气温无显著变化。     

怒江流域气候特征及其变化趋势

利用怒江流域及其毗邻地区16 个气象台站长时序逐月气温和降水量数据,运用TFPW-MK (Trend-free Pre-whitening Mann-Kendall) 检验和重复迭代变化诊断等方法,分析了近几十年来怒江流域气候要素空间格局和变化特征。结果表明:(1) 怒江流域气温(年平均、年最高和年最低) 和年降水量由北向南总体呈递增,并与海拔相关性极为显著(α=0.01),且气候要素值随海拔升高而降低;(2) 降水集中度地域差异明显,西藏境内降水集中度多达60%以上,全流域降水集中期(除贡山站外) 多介于7 月下旬至8 月下旬;(3) 流域升温趋势显著,其年平均、年最高和年最低气温变化趋势多与纬度和海拔呈显著相关,其中年平均气温增幅为0.36 ℃10a;(4) 部分站点气温变化存在突变点,且其多出现于暖冬频发的20 世纪80 年代以后;(5) 年降水量总体有所增多,但变化趋势多不显著,无明显变点。     

近50 a新疆气温精细化时空变化分析

利用新疆93个气象站1961-2010年的逐月平均气温资料,使用线性趋势分析、Mann-Kendall检测以及基于ArcGIS的混合插值法对春、夏、秋、冬四季和年平均气温的变化趋势、突变特征以及各气温要素多年平均值和突变前后变化量的空间分布进行了分析。结果表明：（1）新疆春、夏、秋、冬四季和年平均气温的空间分布总体呈现“南疆高,北疆低;平原和盆地高,山区低”的格局。（2）在全球变暖背景下,1961-2010年新疆春、夏、秋、冬四季和年平均气温分别以0.24 ℃/10 a、0.21 ℃/10 a、0.39 ℃/10 a、0.49 ℃/10 a和0.33℃/10 a的倾向率呈显著的上升趋势,并分别于2004年、1997年、1995年、1985年和1994年发生了突变性的上升,突变后较突变前,各季和年平均气温分别升高了1.5 ℃、0.8 ℃、1.2 ℃、1.6 ℃和1.0 ℃,但气温上升幅度具有明显的区域性差异,其空间分布总体呈现“北疆大,南疆小”的格局。