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，是地面氣象觀測中所要測定的常規(guī)要素之一，同時也是氣候變化討論的焦點[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)等觀測數(shù)據(jù)越來越多，同時也對精細(xì)化預(yù)報要求越來越高[3～8]。2014年，中國氣象局啟動了國家氣象科技創(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)

報業(yè)務(wù)由原來的站點預(yù)報升級為智能網(wǎng)格預(yù)報，并下發(fā)了5 km和1 km實況融合分析產(chǎn)品，其中5 km實況產(chǎn)品包括降水2 m氣溫、相對濕度、10 m風(fēng)、能見度、總云量共6要素18種產(chǎn)品，1 km實況產(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中國區(qū)域1×1 km高分辨率的逐時氣溫實況融合產(chǎn)品進(jìn)行評估，指出鄰近插值法得到的評估結(jié)果優(yōu)于雙線性插值法[15]。俞劍蔚等分析了5 km實況格點產(chǎn)品在江蘇地區(qū)的適用性，檢驗了在江蘇地區(qū)的地面2 m氣溫、2 m相對濕度、10 m風(fēng)和降水要素的一致性和準(zhǔn)確性[16]。叢芳等針對四川區(qū)域的溫度格點實況數(shù)據(jù)的適用性進(jìn)行了評估，指出在高海拔地區(qū)，其誤差值較大[17]。蔣雨荷等對CLDAS5 km能見度實況產(chǎn)品與能見度觀測站資料質(zhì)量進(jìn)行對比評估[18]。孫靖等對5 km分辨率中國地面氣象要素格點融合產(chǎn)品進(jìn)行非獨立和獨立性檢驗[19]。吳薇等評估了融合降水實況產(chǎn)品在四川地區(qū)的適用性[20]。鄧悅等采用多種指標(biāo)評估智能網(wǎng)格二源、三源和1 km降水融合產(chǎn)品對廣西受臺風(fēng)“海高斯”影響的強降水過程的再現(xiàn)情況[21]。劉瑩等利用中國48708個地面站逐時氣溫數(shù)據(jù)，探討了不同季節(jié)內(nèi)CLDAS-V2.0氣溫與站點的相關(guān)性及偏差分布特征[22]。為了解不同分辨率氣溫實況產(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實況融合產(chǎn)品逐時2 m氣溫數(shù)據(jù)，以站點觀測數(shù)據(jù)作為真值，利用相關(guān)系數(shù)、平均誤差、平均絕對誤差和均方根誤差作為評估指標(biāo)，對5 km和1 km實況融合產(chǎn)品逐時氣溫進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量評估，旨在為后期實況融合產(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

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

參與檢驗的站點資料為內(nèi)蒙古自治區(qū)119個國家級地面自動站、33個無人站和2285個區(qū)域自動站中質(zhì)控碼為0(正確)的逐小時氣溫觀測數(shù)據(jù)。

3 評估方法

采用鄰近插值法，以觀測站點的經(jīng)緯度為準(zhǔn)，選取距離站點最近的格點值作為插值，得到站點的變量值[5]。本文分析是基于實況融合產(chǎn)品與站點觀測資料之間的對比，當(dāng)某站點有小時資料缺測時，不進(jìn)行統(tǒng)計。

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

平均誤差(ME)：

(1)

平均絕對誤差(MAE)：

(2)

均方根誤差(RMSE)：

(3)

相關(guān)系數(shù)(COR):

(4)

4 評估結(jié)果分析

4.1 逐時氣溫誤差空間分布

圖1給出了FRT_5 km和RT_1 km氣溫實況融合產(chǎn)品與站點觀測值誤差的空間分布，可以看出，兩種產(chǎn)品的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，與站點觀測值具有較強的相關(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 ℃的臺站占比82.9%，介于0.5～1 ℃的臺站占比15.1%；平均絕對誤差小于0.3 ℃的臺站占比92.3%，小于0.6 ℃的臺站占比97.9%；平均誤差介于-0.1～0.1 ℃的臺站占比85.5%，呼倫貝爾、興安盟地區(qū)個別站點誤差達(dá)到1℃以上；對于相關(guān)系數(shù)，有99.7%的站點達(dá)到0.9以上，98.9%的站點達(dá)到0.99以上。5 km分辨率產(chǎn)品中均方根誤差小于0.5 ℃的臺站占比29.5%，介于0.5～1 ℃的臺站占比55.4%；平均絕對誤差小于0.3℃的臺站占比27.5%，小于0.6 ℃的臺站占比78.2%，有9.4%的站點誤差達(dá)到1℃以上；平均誤差介于-0.1～0.1 ℃的臺站占比40.7%，大于0.1 ℃的臺站占比30.9%；對于相關(guān)系數(shù)，所有站點均達(dá)到0.9以上，有98.7%的站點達(dá)到0.99以上。

圖1 研究區(qū)各評估指標(biāo)誤差空間分布

4.2 逐時氣溫誤差月變化

進(jìn)一步對逐小時氣溫按月統(tǒng)計，計算各評估指標(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，實況產(chǎn)品數(shù)據(jù)以高估為主，誤差偏大。從平均絕對誤差來看，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?？傮w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)品與站點資料都具有較高的一致性。

圖2 逐月評估結(jié)果

4.3 高溫過程評估

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)一步評估1 km分辨率和5 km分辨率氣溫實況融合產(chǎn)品在高溫過程中的表現(xiàn)，對2021年7月1～31日的資料進(jìn)行分析。圖3給出了該時段內(nèi)日最高溫度的散點圖，可以看出日最高溫度的相關(guān)系數(shù)都在0.98以上，實況融合產(chǎn)品的日最高溫度較觀測值偏低，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 ℃，平均絕對誤差為0.125 ℃，較5 km分辨率產(chǎn)品偏低，但兩種實況融合產(chǎn)品對于40 ℃以上的氣溫，與觀測值都略有偏差。

圖3 2021年7月日最高溫度評估結(jié)果

圖4給出了2021年7月份逐日高溫站數(shù)對比圖，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)與觀測相當(dāng)，具有較好的指示意義。對于38～40 ℃范圍內(nèi)的站數(shù)，1 km分辨率產(chǎn)品的站點數(shù)與觀測相當(dāng)，5 km分辨率產(chǎn)品個別時段內(nèi)的站點數(shù)少于觀測數(shù)。對于40 ℃以上的站數(shù)，兩種實況融合產(chǎn)品的站點數(shù)都小于觀測數(shù)，觀測值的平均氣溫在43 ℃，最高達(dá)到50 ℃，而實況融合產(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值偏小，但隨時間變化趨勢與觀測基本一致。

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

7月9日，高溫站點數(shù)達(dá)到峰值。通過對比該日1 km分辨率和5 km分辨率實況融合產(chǎn)品與觀測資料的高溫落區(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，個別地方超過40 ℃，兩種實況融合產(chǎn)品的高溫落區(qū)與觀測值基本一致，總體而言，1 km分辨率和5 km分辨率實況融合產(chǎn)品能很好的檢測高溫天氣，具有較好的指導(dǎo)意義。

圖5 7月9日高溫站點分布

5 結(jié)論與討論

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

(1)兩種氣溫實況融合產(chǎn)品的數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，與站點觀測值具有較強的相關(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、平均誤差和評價絕對誤差都略微偏大。

(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分辨率氣溫實況融合產(chǎn)品都能較好的監(jiān)測高溫天氣，落區(qū)與觀測相當(dāng)，但對于40 ℃以上的高溫，表現(xiàn)稍差，其站點數(shù)較觀測偏少，數(shù)據(jù)偏小。

本文主要是對內(nèi)蒙古地區(qū)一年的融合格點產(chǎn)品進(jìn)行整體評估，雖然給出了評估結(jié)果，但對于評估結(jié)果的原因分析較為缺乏，沒有考慮復(fù)雜的地理環(huán)境和站點周圍環(huán)境所產(chǎn)生的影響，對于40 ℃以上高溫天氣、個別站點的評估結(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。