鄭陶 喬前東 王月林 陳秀成

摘要 從分析常規(guī)地面觀測資料的特點入手，研究我國地面觀測站的分布特點，分析模式地形與站點地形高度誤差的差異程度。結(jié)果表明，我國2 872個地面觀測站點在全國范圍內(nèi)分布不均勻，大體上呈東多西少的分布；大部分觀測站點分布在站點高度低于500 m的、土地面積僅占國土面積約27.0%的地區(qū)；站點地形和模式地形存在高度誤差，絕大多數(shù)站點的模式地形高于站點地形，所有觀測站與模式地形的高度誤差均值為130.76 m，有的站點的差值達1 000 m以上；模式地形與站點地形的高度差異程度分布很不均勻；根據(jù)Ruggiero同化方案，對地面觀測資料進行初步篩選，不到40.0%的觀測資料進入模式底層，導(dǎo)致地面觀測資料利用率較低。

關(guān)鍵詞 地面觀測資料；資料同化；GRAPES三維變分

中圖分類號 S16 文獻標(biāo)識碼

A 文章編號 0517-6611（2015）34-306-02

資料同化是使描述大氣初始狀態(tài)的資料盡量精確化的一種有效方法，是數(shù)值預(yù)報研究的重要方面。發(fā)達國家的經(jīng)驗表明，在可能促進預(yù)報質(zhì)量提高的諸多因子中，資料同化系統(tǒng)是數(shù)值模式是否能比較準(zhǔn)確地描述大氣運動狀態(tài)的關(guān)鍵技術(shù)之一，它的更新是最能在短時期內(nèi)取得明顯效益的因子[1]。但資料同化系統(tǒng)中，現(xiàn)有的常規(guī)探空資料已經(jīng)不能滿足模式的需要，因為300 km間距或以上探空站分布稀疏，在資料客觀分析中往往丟失掉一些很重要的中尺度特征[2]。相對于探空資料，地面觀測資料的觀測量均為模式變量，更適合高分辨率的時空模式。目前我國有約2000多個人工地面觀測站，縣級氣象臺站普遍布設(shè)了自動氣象觀測站，且還將不斷繼續(xù)建設(shè)，而常規(guī)探空資料站約120個[2]。從資料的數(shù)量和廣度上來說，地面觀測資料更豐富。然而，目前我國的地面觀測資料利用率卻很低，沒能有效地進入模式。地面觀測站在很大程度上來說只是一種觀測手段，僅僅起到觀測資料、存檔總結(jié)的作用，造成資源的極大浪費。

地面觀測資料難以利用的原因主要有兩方面：一方面，地面觀測資料在一定程度上受到地形、地貌的影響，另一方面，站點地形和模式地形存在高度差異[3-4]。如何充分有效地利用地面觀測資料，從中提取有價值的模式信息，并把它們和其他資料融合為數(shù)值天氣預(yù)報所需要的初始資料，改善數(shù)值模式預(yù)報水平，是一項很有意義的工作。筆者在此從分析常規(guī)地面觀測資料的特點入手，研究我國地面觀測站的分布特點，分析模式地形與站點地形高度誤差的差異程度，為進一步研究地面觀測資料的同化分析做準(zhǔn)備。

1 設(shè)計方案

從地面觀測資料入手，根據(jù)我國2 872個地面觀測站的數(shù)據(jù)資料，繪制站點分布圖，分析我國地面觀測站的分布特點。與站點地形進行高度比較的模式是GRAPES模式[5]，通過計算模式地形與站點地形的高度差值，繪制站點地形關(guān)于模式地形與站點地形的高度差值的折線圖，分析這種高度誤差的分布特點。研究不同站點地形高度下，模式地形與站點地形高度差值的誤差程度。根據(jù)Ruggiero同化分析方案[6]，對地面觀測資料進行初步篩選，分析進入模式底層資料的特點。通過以上試驗設(shè)計方案，初步了解地面觀測資料的特點，以便更深入地研究地面觀測資料同化分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 地面觀測站點的分布特點

我國幅員遼闊，地面觀測站比較多，但觀測站與觀測站間分布很不規(guī)則（圖1）。各地區(qū)地面觀測站的分布與該地區(qū)的地形、地貌狀況有很大關(guān)聯(lián)，整體上呈東多西少的分布。絕大部分站點分布在我國地勢的第一階梯和第二階梯，集中在華北、華東、江南、東南、西南以及西北東部等地區(qū)，其中華北地區(qū)東部、江南地區(qū)北部、華南沿海、西南地區(qū)北部的站點分布最為密集。相較而言，東北、內(nèi)蒙、新疆以及青藏高原地區(qū)的站點分布較少，密集程度和所處地域的面積成反比。據(jù)統(tǒng)計，73.6%的地面觀測站點集中分布在站點高度低于500 m以下的中低海拔地區(qū)，且這些地區(qū)的土地面積僅占國土面積的27.0%左右。

2.2 模式地形與站點地形高度差值的特點分析

我國地形、地貌相當(dāng)復(fù)雜，模式地形與觀測站地形高度存在差異，且差異大小分布很不規(guī)則。站點地形與模式地形高度對比圖（圖2）顯示，大部分站點落在等值線左側(cè)；站點高度低于300 m的地區(qū)，站點分布密集。根據(jù)站點地形高度的統(tǒng)計資料可知，在所有的2 872個站點中，共有2 220個站點的模式地形高于站點地形，其中差值最大的站點模式地形為2 607.67 m、站點地形為901.00 m，差值高達1 706.67 m；模式地形與站點地形高度差值最小為0.03 m。由此可知，不存在模式地形與站點地形高度完全重合的站點。雖然0.03 m的差值相對較小，但進入模式底層后對資料同化是否存在影響還需要進一步研究。

對所得數(shù)據(jù)進行更細致的分類統(tǒng)計，設(shè)站點地形與模式地形高度誤差為R（m），R≤0的站點有652個，0

從模式地形與站點地形的高度差異（圖3）可以更加直觀地看出，絕大多數(shù)站點的模式地形高度大于站點地形高度，且高度誤差值在0～500 m；較少的點落于y軸負(fù)值區(qū)和差值>500 m的區(qū)域。根據(jù)Ruggiero同化分析方案[6]，2 872個站點中觀測站地形高度高于模式最低層高度的站點有652個，將作為高空資料進入模式；模式最低層高度與測站地形的高度差>100 m的站點有1 172個，將被剔除；模式最低層高度與觀測站地形高度的差值<100 m的1 048個站點將進入模式最底層，地面觀測資料利用率僅為36.5%。2002年UCAR與Korea合作開展地面觀測資料同化研究工作，發(fā)現(xiàn)Ruggiero同化分析方案雖然考慮了模式地形與觀測地形的差異，但沒有采用直接變分同化，同時將許多觀測資料剔除掉了，資料沒有充分利用，且將地面觀測資料當(dāng)作高空資料進入模式時，會造成模式初值各個物理量之間的不協(xié)調(diào)，從而導(dǎo)致模式初始預(yù)報時期spin-up現(xiàn)象存在的時間延長。

對模式地形和站點地形的高度誤差進行更細致的分類統(tǒng)計，分析模式地形與站點地形高度差值關(guān)于站點地形高度的分布情況。由表1可知，模式與觀測站地形高度差異大小在全國的分布很不均勻，但通過統(tǒng)計還是有規(guī)律可循。一方面，在所有站點地形低于100 m的站點中，有48.0%的站點資料進入模式底層；所有站點地形低于500 m的2 115個站點中，有41.3%的站點資料進入模式底層；站點地形高于500 m的站點中，有30.0%的站點進入模式，資料利用率不高，但卻有60.7%的資料被剔除。另一方面，在所有觀測資料進入數(shù)值模式最底層的1 048個站點中，站點地形高度在100 m以下的站點數(shù)為559個，約占總數(shù)的55.3%；站點地形高度在500 m以下的站點數(shù)為874個，約占總數(shù)的84.4%；在所有被剔除的1 172個站點中，站點地形高度低于500 m的站點約占60.7%，所占比重超過半數(shù)。根據(jù)以上數(shù)據(jù)表明，所有地形高度下的站點資料剔除率均超過50%，利用率均不高；站點地形低于500 m的區(qū)域，站點數(shù)分布集中，雖然被剔