傅良 卞林根 效存德，2 丁明虎，2

（1中國氣象科學(xué)研究院，北京100081；2冰凍圈科學(xué)國家重點實驗室，中國科學(xué)院寒區(qū)旱區(qū)環(huán)境與工程研究所，甘肅蘭州，730000）

0 引言

太陽輻射是地球大氣中各種天氣現(xiàn)象和一切物理過程的基本原動力，近地面的輻射和熱狀況對天氣和氣候有著非常重要的影響，是天氣、氣候形成的重要驅(qū)動因子［1］。表面輻射平衡可以由下式表示：

地表反射率可以表示為：

向下的輻射通量定義為正，Rnet是表面吸收的凈輻射。SW↓，SW↑，LW↓，LW↑分別為向下短波輻射通量、向上短波輻射通量、向下長波輻射通量和向上長波輻射通量，α為地表反射率。

南極地區(qū)由于其冰雪覆蓋的特殊地表特征、較低的太陽高度角以及極晝/極夜轉(zhuǎn)換，導(dǎo)致其輻射平衡非常極端，即使是在夏季，雪表面也僅吸收5%—25%的向下短波輻射，另一方面，南極冰蓋表面長波發(fā)射率高（ε≈0.98），因此長波輻射導(dǎo)致的熱散失十分強(qiáng)烈。加之南極干冷稀薄的大氣，云量稀少，限制了向下的長波輻射，這導(dǎo)致了南極冬季地表出現(xiàn)很強(qiáng)的輻射赤字。為了彌補(bǔ)這種強(qiáng)的輻射熱散失，大氣不斷地通過感熱和潛熱的方式向地表輸送熱量，這讓南極冰蓋成了地球大氣主要的熱匯［2-4］。因此定量解釋南極地區(qū)輻射平衡的基本特征成為了研究南極在全球氣候變化中作用的基礎(chǔ)性工作。然而在南極，尤其是廣袤的東南極高原地區(qū)，氣象記錄稀少，時間序列短，嚴(yán)重限制了對南極內(nèi)陸地區(qū)天氣氣候長期變化過程的研究［5］。此前，中國對南極的輻射平衡研究主要集中在中山站和長城站等沿岸地區(qū)［6-8］，為了填補(bǔ)中國在南極內(nèi)陸地區(qū)全輻射研究（SW↓、SW↑、LW↓、LW↑）的空白，2010年在中國第26次南極科學(xué)考察期間，在中山站至Dome A沿線架設(shè)了Panda-1自動氣象站（圖1），除常規(guī)氣象觀測項（溫、壓、風(fēng)、濕）外，還安裝了向下、向上短波輻射和向下、向上長波輻射四種輻射觀測儀器。

圖1 中山站至Dome A地形Panda-1自動氣象站的位置Fig.1.Topography and AWS locations along the CHINARE traverse route from ZS to Dome A

本文評價的再分析資料包括美國國家環(huán)境預(yù)測中心和美國國家大氣研究中心的再分析資料NCEP/NCAR（NCEP-1）、美國國家環(huán)境預(yù)測中心和美國能源部的再分析資料NCEP/DOE（NCEP-2）、歐洲中期天氣預(yù)報中心的再分析資料ERA interim、日本氣象廳（JMA）2006年開始實施的用于業(yè)務(wù)的再分析資料JCDAS。雖然再分析資料解決了以往研究中資料匱乏的難題，然而不同再分析資料的數(shù)據(jù)源不同，所采用的同化方案也不同，在同化過程中存在不確定性和偏差［5］，因此，應(yīng)用再分析資料對南極地區(qū)氣候進(jìn)行研究之前，非常有必要與實測資料相比較，了解不同再分析資料在該地區(qū)的適用性。

前人對再分析輻射資料的研究，主要關(guān)注其在全球尺度和低緯度地區(qū)的適用性。Allan等［9］研究發(fā)現(xiàn)ERA 40能夠較好地模擬晴空向外長波輻射，但是對于全天空向外長波輻射模擬能力較差，在全球大部分地區(qū)都高估了10 W·m-2以上。Betts［10］等指出，NCEP-2對熱帶地區(qū)向下短波輻射的模擬存在較大的偏差（-20—-90 W·m-2），此外由于對云量的低估，NCEP-2對北半球向下短波輻射的估計也存在較大的偏差，而ERA 40對北半球大陸向下短波輻射模擬的偏差較小。中國的學(xué)者也對各種再分析資料在青藏高原及中國的適用性進(jìn)行了一些研究。Xia等［11］研究指出，在中國地區(qū)NCEP-1向下短波輻射資料比觀測值偏高40—100 W·m-2。王丹等［12］研究指出，NCEP-1太陽輻射資料可信度比較低，存在虛假上升趨勢，NCEP-1與NCEP-2兩套再分析資料在中國東部地區(qū)的可信度高于西部地區(qū)。魏麗等［13］研究發(fā)現(xiàn)，NCEP-2中地表溫度偏度低造成地表長波輻射和大氣逆輻射系統(tǒng)性偏低。然而對再分析輻射資料在兩極地區(qū)的適用性研究還比較少見。Hines等［14］研究發(fā)現(xiàn)，由于對云量的估計不足，導(dǎo)致NCEP-1對向下長波輻射的低估達(dá)30—50 W·m-2，并高估了向下的短波輻射。本文通過與東南極Panda-1站各輻射分量的對比，評估了NCEP-1、NCEP-2、ERA interim和JCDAS等再分析資料在該地區(qū)的適用性。下面首先介紹再分析資料和觀測資料，并對資料進(jìn)行預(yù)處理，給出誤差分析方法，然后評估各種再分析資料的適用性，最后進(jìn)行總結(jié)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 輻射觀測資料

本文利用中國南極第26次考察期間在中山站至 Dome A沿線架設(shè)的 Panda-1站 （74°39′S，77°00′E，海拔2 737 m）四種輻射資料與再分析資料進(jìn)行比較。輻射觀測儀器為荷蘭Kipp＆Zonen公司的CNR1型凈輻射儀器，架設(shè)高度2 m，輻射觀測項包括向上向下短波輻射和向上向下長波輻射，短波輻射表光譜測量范圍為285—2 800 nm，靈敏度為10μV/（W·m-2），響應(yīng)時間 ＜20 s，輻射通量測量范圍0—4 000W·m-2，分辨率0.5 W·m-2.長波輻射表光譜測量范圍為4—42μm，靈敏度為10—20μV/（W·m-2），響應(yīng)時間 ＜10 s，溫度測量范圍-40—+80℃，分辨率0.5W·m-2.每小時記錄一次數(shù)據(jù)，由軟件控制自動發(fā)射到ARGOS衛(wèi)星通信平臺。

觀測點遠(yuǎn)離沿海，濕度低，降雪少，即使在夏季溫度低于-20℃左右，基本沒有霧霜，可能在風(fēng)速小時有雪花覆蓋，但該點平均風(fēng)速較大，易被吹走，總體來說，對輻射數(shù)據(jù)質(zhì)量影響不大。為了保證研究結(jié)果的可靠性，在使用之前我們對資料進(jìn)行了必要的檢查與處理，包括消除奇異值，內(nèi)插填補(bǔ)等。然后利用每小時的數(shù)據(jù)計算出日平均值，進(jìn)而計算出月平均和年平均值。氣象站開始觀測時間為2010年10月24日，結(jié)束觀測時間為2012年1月29日。由于開始階段向下短波輻射記錄缺失，本文僅利用2011年2月1日至2012年1月29日期間連續(xù)的輻射數(shù)據(jù)與再分析資料進(jìn)行了對比。

1.2 再分析資料

NCEP-1/NCEP-2再分析資料逐日的向下、向上短波輻射及向下向上的長波輻射。分辨率是T62高斯格點（約為 1.875°×1.875°）。ERA interim逐12 h的向下短波輻射、凈短波輻射、向下長波輻射凈長波輻射水平分辨率為T255的歸一化高斯網(wǎng)格數(shù)據(jù)。JCDAS逐6 h向下、向上短波輻射及向下向上的長波輻射，水平分辨率為T106高斯網(wǎng)格。根據(jù)本文的研究內(nèi)容，我們將ERA interim和JCDAS兩種再分析資料直接平均得到逐日資料。

1.3 反距離加權(quán)內(nèi)插法

將觀測點周圍四個再分析格點值，利用反距離加權(quán)內(nèi)插方法插值到觀測點，具體方法如下：

權(quán)重Wi由式（4）確定：

式（5）中，di0為各網(wǎng)格點到待插值點的距離。且有如果其中一個網(wǎng)格點與待插值點重合則該網(wǎng)格點被賦予1.0的權(quán)重，其網(wǎng)格點都被賦予0的權(quán)重。冪P的大小決定了不同距離樣本點對插值點的影響程度。P較大的時候，離插值點近的樣本點對它的影響變大，P較小的時候離開插值點遠(yuǎn)的樣本點對它的影響變大，本文中P取2。

為了評估再分析資料各輻射分量在Panda-1站的適用性，我們用了以下四個指標(biāo)：（1）均方根誤差（RMSE），定義為再分析資料與實測值的差值的均方差的平方根，能夠有效結(jié)合統(tǒng)計弱相關(guān)和高偏差的誤差［15］；（2）相關(guān)系數(shù)（R），反映再分析資料與實測值之間相關(guān)關(guān)系的密切程度；（3）相關(guān)系數(shù)的平方R2，即再分析資料能夠解釋方差百分率；（4）偏差，反映再分析資料偏離實測值的程度。

2 結(jié)果與討論

2.1 基本氣候特征

表1給出了2011年2月至2012年1月期間年平均和月平均的向下短波輻射、向下長波輻射、凈短波輻射、凈長波輻射、凈輻射的觀測值。極夜期間短波輻射為0，隨著太陽高度角的增大，太陽短波輻射增強(qiáng)。12月份 SW↓最大，達(dá)到444.5W·m-2。長波輻射年變化幅度較小，僅30—40 W·m-2，最小值出現(xiàn)在10月，為112.6 W·m-2，最大值出現(xiàn)在1月，為150 W·m-2。凈短波輻射的年變化與向下短波輻射的年變化一致。最強(qiáng)的凈短波輻射出現(xiàn)在12月，達(dá)到80.8W·m-2。凈長波輻射也與向下短波輻射有著相似的年變化特征。夏季冰蓋對短波輻射的吸收使得地表溫度較高，因而向上的長波輻射增強(qiáng)，凈的長波輻射也很強(qiáng)。凈長波輻射絕對值最大也出現(xiàn)在12月，達(dá)到80W·m-2。冬季沒有短波輻射，地表溫度低，向上長波輻射小、凈長波輻射也很小僅為10 W·m-2左右。凈輻射全年基本都為負(fù)值、僅在盛夏期間（12月和1月）為微弱的正值。輻射平衡的這種年變化特征，決定了南極地區(qū)最基本的氣候特征，漫長寒冷的冬季與短暫的夏季之間的交替。

2.2 再分析資料與實則值的比較

2.2.1 短波輻射

圖2為再分析資料NCEP-1、NCEP-2、ERA interim和JCDAS與Panda-1站實測日平均向下短波輻射之間的偏差圖2（a）及對比圖2（b）。從圖中可以看出四種再分析資料都能基本反映Panda-1站向下短波輻射的年變化特征，能夠解釋的方差都在98%以上（表4）。NCEP-1對向下短波的模擬最差，除個別點低估之外，NCEP-1持續(xù)地高估了Panda-1地區(qū)的向下短波，年平均偏差18.7 W·m-2（表2），RMSE高達(dá)27.4 W·m-2（表3）。NCEP-1對向下短波輻射的低估，源自于模式對大氣透明度的高估和對云量的低估［16］。JCDAS對向下短波輻射的估計出現(xiàn)高估和低估交替出現(xiàn)的現(xiàn)象，平均偏差-11.9 W·m-2，RMSE也超過了 20 W·m-2，高達(dá)20.9W·m-2（表3）。與NCEP-1相反，除個別點高估外，NCEP-2持續(xù)地低估了Panda-1站向下短波輻射強(qiáng)度。NCEP-2與實測值的偏差為-9.5W·m-2，RMSE為19.4。對比 NCEP-1，NCEP-2對短波輻射的模擬能力有了明顯的提高，在該地區(qū)的適用性優(yōu)于NCEP-1。

表1 Panda-1站各輻射分量年以及各月平均（W·m-2）（2011-02-01—2012-01-29）Table 1.Annual and month mean of the radiation components in the Panda-1 station（W·m-2）

圖2 四種再分析資料與實測日平均向下短波輻射值的偏差（a）和對比（b）Fig.2.Bias（a）and contrast（b）between reanalysis data and observed daily average shortwave radiation

表2 每種再分析資料和實測各輻射分量之間的偏差（W·m-2）（2011-02-01—2012-01-29）Table 2.Bias between each reanalysis radiation data and observation data

表3 每種再分析資料和實測各輻射分量之間的RMSE（W·m-2）（2011-02-01—2012-01-29）Table 3.RMSE between each reanalysis radiation data and observation data（W·m-2）

NCEP-2作為NCEP-1的修正和更新產(chǎn)品，與NCEP-1有著很多的相似之處：（1）相同的模式分辨率T62L91；（2）相似的同化方法及原始觀測資料；（3）相同的模式地形。然而NCEP-2修正了NCEP-1中人為的和已知的錯誤，改進(jìn)了同化系統(tǒng)，改變了邊界層與對流層的參數(shù)化方案，引入了新的短波輻射傳輸計算方案［5，13，17］。

基于這些改進(jìn)，NCEP-2短波輻射資料可靠性在東南極地區(qū)較NCEP-1有了明顯的提高。ERA interim雖然也持續(xù)低估了Panda-1地區(qū)的向下短波輻射，然而其年平均偏差和 RMSE分別為 -5.6和16.4W·m-2，在四種再分析資料中都最小?？山忉尩姆讲钸_(dá)到99%，在四種再分析資料中最高。

綜上，在Panda-1地區(qū)，四種再分析資料都能較好地反應(yīng)該地區(qū)向下短波輻射變化的基本特征，其中ERA interim資料在該地區(qū)的適用性最強(qiáng)，NCEP-1的適用性最差。在東南極地區(qū)ERA interim對太陽短波輻射有明顯的優(yōu)越性其可能原因如下：（1）采用了最新的四維變分同化方案（4D-Var），該同化方案可以更有效地從觀測數(shù)據(jù)中提取信息：數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)可以更有效的提取隱含在模式方程中的物理信息，特別是在觀測資料稀少的南極地區(qū)；（2）采用ERA-40及ECMWF業(yè)務(wù)上多套觀測資料及衛(wèi)星level-1c的輻射數(shù)據(jù)，靜止衛(wèi)星的晴空輻射數(shù)據(jù)等；（3）基于ERA 40改進(jìn)的云預(yù)報方程和更完善的物理參數(shù)化方案［18-19］。

從圖3（b）中可以看出，四種再分析資料都能基本反映凈短波輻射的年變化基本特征。NCEP-1與JCDAS對凈短波輻射的模擬最差，在夏季兩者都持續(xù)地高估了凈短波輻射的強(qiáng)度（圖3（a）），年平均偏差分別為12.9和12.8W·m-2，RMSE高達(dá)19.9和20.5W·m-2（表3）。除個別點外，NCEP-2持續(xù)地低估了Panda-1地區(qū)凈短波的強(qiáng)度。平均偏差-6.6W·m-2，RMSE在四種再分析資料中最小僅為11.1 W·m-2。ERA interim在夏初和夏末季節(jié)低估了凈短波輻射的強(qiáng)度，而在盛夏季節(jié)持續(xù)高估了Panda-1地區(qū)凈短波輻射的強(qiáng)度，從年平均來看，ERA interim對凈短波輻射的偏差僅為-3.0 W·m-2，RMSE也只有11.2 W·m-2，可解釋的方差最高達(dá)92%（表4）。四種再分析資料對凈短波輻射適用性的差異主要源自于各自模式對地表反射率模擬的偏差（圖4）。從圖4中可以看到，JCDAS模擬的地表反射率只有0.7左右，遠(yuǎn)低于實測的0.8，反射率的嚴(yán)重偏小，導(dǎo)致地表反射的太陽短波輻射偏少，地表吸收了更多的短波輻射，使得模式對凈短波輻射模擬出現(xiàn)了較大的偏差。與JCDAS相反，NCEP-2模擬的地表反射率除個別點外，一直偏高，年平均反射率為0.83。更高的反射率反射了更多的太陽輻射，使得地表吸收的短波輻射減少凈短波輻射偏小。NCEP-1年平均反射率也僅為0.75，低估了地表真實的反射率，最終導(dǎo)致對凈短波輻射的估計偏高。ERA interim雖然也低估了Panda-1站的地表反射率，然而其能抓住反射率主要的季節(jié)變化特征。全年來看，ERA interim對反射率的模擬最好，因此在ERA interim在Panda-1站對凈短波輻射適用性最強(qiáng)，NCEP-2其次，JCDAS與NCEP-1的適用性最差。

圖3 四種再分析資料與實測日平均凈短波輻射值的偏差（a）和對比（b）Fig.3.Bias（a）and contrast（b）between reanalysis data and observed daily average net shortwave radiation

圖4 四種再分析資料與實測日平均反射率對比Fig.4.Contrast between reanalysis and observed daily average albedo

表4 每種再分析資料能夠解釋的各輻射分量的方差（%）（2011-02-01—2012-01-29）Table 4.Explained variance of each reanalysis radiation components

2.2.2 長波輻射

圖5為再分析資料NCEP-1，NCEP-2，ERA interim和JCDAS與Panda-1站實測日平均向下長波輻射之間的偏差圖（5a）及對比圖（5b）。四種再分析資料與實測值之間的相關(guān)系數(shù)分別為（R＝0.35，n＝363，p＜0.001）、（R＝0.51，n＝363，p＜0.001）、（R＝0.73，n＝363，p＜0.001）、（R＝0.40，n＝363，p＜0.001）。四種再分析資料均能反映向下長波輻射的年變化特征。但是與Panda-1站實測的向下長波輻射相比，四種再分析資料都低估了該地區(qū)向下長波輻射的強(qiáng)度，但是偏差的變化幅度有所差別（圖 5a）。ERA interim偏差最?。?8.6 W·m-2），RMSE也最小（-18.3 W·m-2），能夠解釋的方差最大，達(dá)到 53.4%。其次是 JCDAS，平均偏差為-23.7W·m-2，RMSE為 25.5 W·m-2，但能夠用解釋的方差僅為15.9%（表4）。NCEP-2與NCEP-1的偏差都比較大，其中 NCEP-1的偏差高達(dá)-62.6W·m-2，能夠解釋的方差也最?。?2.2%）。四種再分析資料對向下長波輻射的模擬都偏小，其可能的原因是模式對云量的估計不足造成的，特別是在冬季偏差更大。其中ERA interim的適用性明顯優(yōu)于其他幾種再分析資料，主要原因如下：（1）同化了更多更廣泛的衛(wèi)星和地表資料（如 VTPR、TOVS、ATVOS等衛(wèi)星遙感資料和更多的地表觀測的氣溫、濕度等資料）［20］；（2）改進(jìn)的衛(wèi)星輻射變量修正方案和提高的水循環(huán)模塊［21］；（3）新的云預(yù)報方程和改進(jìn)的物理參數(shù)化方案［18］。

JCDAS的對向下長波輻射適用性僅次于ERA interim，能夠較好地模擬長波輻射的變化特征，這主要歸因于JCDAS的數(shù)據(jù)源。JCDAS的數(shù)據(jù)主要源自ERA 40中的觀測數(shù)據(jù)，包括逐日的臭氧資料，衛(wèi)星同步反演的常規(guī)數(shù)據(jù)，風(fēng)速、風(fēng)向資料、SSM/I PW、TOVS以及ATOVS數(shù)據(jù)。因此具有一致的數(shù)據(jù)源是JCDAS與ERA interim具有相似的適用性的主要原因。

圖5 四種再分析資料與實測日平均向下長波輻射值的偏差（a）和對比（b）Fig.5.Bias（a）and contrast（b）between reanalysis data and observed daily average downward longwave radiation

圖6為四種再分析資料與實測凈長波輻射之間偏差（a）及對比（b）。從圖中可以看出四種再分析資料都不同程度地高估了凈長波輻射的強(qiáng)度，特別是在冬季偏差最大。NCEP-1偏差最大為 -65.2 W·m-2（表2），RMSE高達(dá) 27.9 W·m-2。NCEP-2P偏差達(dá)到 -41.8W·m-2，RMSE達(dá)到23.8 W·m-2，可解釋的方差最小，僅為6.5%。JCDAS偏差達(dá)到-42.0 W·m-2，但其能夠解釋的方差最大，達(dá)到73.2%（表 4）。ERA interim的偏差最小為-25.7W·m-2，RMSE也最小為 15.5 W·m-2（表3），能夠解釋的方差達(dá)到69.9%。綜上，四種再分析資料均不能很好地模擬Panda-1站的凈長波輻射，其中NCEP-1和NCEP-2與實測值之間的偏差最大。然而從圖7中我們可以看到，各再分析資料均能較好地模擬向上的長波輻射強(qiáng)度，NCEP-1、NCEP-2、ERA interim和JCDAS與實測得到的向上短波的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到 0.92、0.86、0.93和 0.97，因此對各模式對凈長波輻射模擬的誤差主要源自于對向下長波模擬的誤差。

圖6 四種再分析資料與實測日平均凈長波輻射值的偏差（a）和對比（b）Fig.6.Bias（a）and contrast（b）between reanalysis and observed daily average net longwave radiation

圖7 四種再分析資料與實測日平均向上長波輻射對比Fig.7.Contrast between reanalysis and observed daily average upward longwave radiation

2.2.3 凈輻射

凈輻射是地表主要的能量來源，直接影響著地表的溫度和熱通量［21］。從圖8中可以看到，四種再分析資料與實測值的偏差在夏季較小，而在冬季較大。在冬季四種再分析資料均不同程度地高估了Panda-1地區(qū)冷源的強(qiáng)度。其中NCEP-1偏差最大達(dá)到 -52.5W·m-2，RMSE也最大，達(dá)到37.8W·m-2，能夠解釋25.4%的方差。NCEP-2偏差達(dá)到-48.4 W·m-2（表 2），RMSE達(dá)到 24.9 W·m-2，能夠解釋的方差最小，僅為22.4%。JCDAS偏差為-29.1 W·m-2，RMSE達(dá)到 29.2 W·m-2，能夠解釋28.5%的方差。ERA interim的偏差最小為-22.7W·m-2，RMSE也最小為 19.7 W·m-2，能夠解釋的方差最大，達(dá)到32.5%（表4）。綜上，四種再分析資料均不能很好地反映Panda-1地區(qū)凈輻射的情況，特別是NCEP-1和NCEP-2嚴(yán)重地高估了該地區(qū)凈輻射的強(qiáng)度。模式對凈輻射模擬的偏差會直接導(dǎo)致對該地區(qū)地表溫度、地表熱通量模擬的偏差，進(jìn)而對該地區(qū)大氣環(huán)流形勢的模擬帶來誤差。模式對南極地區(qū)輻射模擬的偏差主要原因是地表觀測資料稀缺以及模式對云量的預(yù)報能力不足造成的，因此需要改進(jìn)模式中云的預(yù)報方程和參數(shù)化方案，增加地表觀測站的數(shù)量以提高模式對地表輻射平衡的模擬能力。

圖8 四種再分析資料與實測日平均凈輻射值的偏差（a）和對比（b）Fig.8.Bias（a）and contrast（b）between reanalysis and observed daily average net radiation

3 結(jié)論

通過對比分析四種再分析資料和Panda-1實測的各輻射分量值，我們認(rèn)為所有再分析資料均能反映該地區(qū)向下短波輻射的年變化特征，其中NCEP-1與實測向下短波值之間偏差最大，可能源自于模式對大氣透明度的高估和對云量的低估。對向下短波輻射，ERA interim在該地區(qū)的適用性最好，能夠解釋的方差達(dá)到99%，這主要歸因于4D VAR數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)的應(yīng)用以及同化了更多的衛(wèi)星資料雷達(dá)等非常規(guī)探測資料。對反射率模擬的偏差是導(dǎo)致各模式對凈短波輻射模擬偏差的主要原因。NCEP-1與JCDAS都低估了Panda-1地區(qū)的地表反射率，模式中地表吸收了更多的向下短波輻射，最終導(dǎo)致對凈短波輻射偏高。ERA interim能抓住日平均反射率主要的年變化特征，對反射率的模擬最好，因此在Panda-1站ERA interim對凈短波輻射適用性最強(qiáng)。

對向下長波輻射，四種再分析資料都存在不同程度的低估。ERA interim的適用性最好，JCDAS其次，NCEP-1與NCEP-2的適用性最差。JCDAS能夠較好地模擬向下的長波輻射主要歸因于其與ERA interim有相似的數(shù)據(jù)源。四種再分析資料均能很好地反映向上長波輻射的變化，具有很高的相關(guān)系數(shù)（R≥0.86，n＝363，p＜0.001）。四種再分析資料均高估了凈長波輻射的強(qiáng)度，特別是在冬季偏差最大。相對而言ERA interim的適用性比較好。

對凈輻射，四種再分析資料均不能很好地反映Panda-1地區(qū)凈輻射的情況，一般而言，夏季偏差小，冬季偏差大。ERA interim偏差最?。?22.7 W·m-2）。NCEP-1與 JCDAS對凈短波輻射的高估（12.9和12.8 W·m-2）部分補(bǔ)償了它們對凈長波輻射的低估（-65.2和 -42.0 W·m-2），最終減小了它們對凈輻射模擬的偏差。四種再分析資料凈輻射的平均偏差都為負(fù)值，即它們均不同程度地夸大了該地區(qū)冷源的強(qiáng)度。這會直接導(dǎo)致對該地區(qū)地表溫度、地表熱通量模擬的偏差，進(jìn)而對該地區(qū)大氣環(huán)流的模擬帶來誤差。

總體而言，ERA interim在該地區(qū)的適用性最好，然而對于不同的輻射分量，不同的時間段，各種再分析資料的適用性有著明顯的區(qū)別，沒有一種再分析資料能始終與各輻射分量的實測值保持高度一致。本文僅使用了Panda-1站1年的輻射觀測資料對再分析資料的適用性進(jìn)行了研究，資料局限性很大，在廣袤的南極內(nèi)陸地區(qū)，觀測站點稀少，再分析資料的適用性有待更多的觀測資料加以證實。

致謝竇挺峰博士、馬永鋒博士為本文提出了中肯的建議，作者謹(jǐn)表謝意。中國第26次南極考察內(nèi)陸隊在南極高原惡劣氣候環(huán)境下，為氣象站的安裝做出了極大貢獻(xiàn)，在此致謝。

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