韋芬芬，湯劍平，王淑瑜

1南京大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院，南京 210093

2蘇州市氣象局，蘇州 215131

3南京大學(xué) 氣候與全球變化研究院，南京 210093

1 引言

天氣和氣候的研究需要高質(zhì)量、高分辨率、長期而連續(xù)的全球高空觀測資料.然而，臺站觀測資料具有時空分布不均、非長期連續(xù)性、臺站稀少尤其是在沙漠和高山等地形復(fù)雜區(qū)域臺站稀疏等缺點，不能滿足大氣科學(xué)研究的需要.再分析計劃及其產(chǎn)品的出現(xiàn)很大程度上彌補(bǔ)了臺站資料時空分布不均等缺陷，滿足長期氣候變化研究的需要，為深入理解大氣環(huán)流及其在氣候形成中的作用提供了長期而連續(xù)的、覆蓋全球的四維資料集，極大地促進(jìn)了對地球大氣的系統(tǒng)性研究.目前國際上主要的再分析計劃有：美國國家環(huán)境預(yù)報中心（NCEP）和大氣研究中心（NCAR）的50年 NCEP／NCAR（簡稱 NCEP－1，Kalnay et al.，1996）全球再分析計劃，NCEP與美國能源部（DOE）的 NCEP／DOE（簡稱 NCEP－2，Kanamitsu et al.，2002）全球再分析計劃，以及NCEP氣候預(yù)測系統(tǒng)再分析計劃（NCEP／CFSR，簡稱CFSR，Sara et al.，2010）；歐洲中期數(shù)值預(yù)報中心（ECMWF）45年（ERA－40，Uppala et al.，2005）及Interim（ERA－Interim，Simmons et al.，2006；Uppala et al.，2008）全球大氣再分析計劃；日本氣象廳（JMA）和日本電子能源工業(yè)中央研究所（CRIEPI）聯(lián)合組織實施的25年全球大氣再分析計劃（JRA－25，Onogi et al.，2007）；美國國家航空航天局（NASA）現(xiàn)代回顧性再分析計劃（MERRA，Rienecker et al.，2011）等.這些再分析資料在氣候變化和變率、氣候診斷和分析以及氣候模式驗證等各種研究中得到了廣泛的應(yīng)用（Hnilo et al.，1999；Lambert and Mitchell，1999；Boyle，2000）.然而，作為一種利用資料同化技術(shù)把數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品和觀測資料融合起來的“產(chǎn)物”，再分析資料必然包含有數(shù)值模式、同化方案和觀測系統(tǒng)變更等所引入的誤差.所以，對不同再分析資料的質(zhì)量進(jìn)行檢驗與評估至關(guān)重要，不僅有助于提高氣候變化研究結(jié)果的可靠性，而且對于資料同化技術(shù)的改進(jìn)以及再分析資料產(chǎn)品質(zhì)量的提高也具有十分重要的意義.

在全球和區(qū)域尺度上對再分析資料地表變量（如地表氣溫、降水及海平面氣壓、土壤濕度等）可信度的檢驗國內(nèi)外已經(jīng)開展了較多的研究工作；結(jié)果表明再分析資料基本能描述全球和區(qū)域地表變量的分布特征，但仍存在一些差異.研究發(fā)現(xiàn)，再分析資料高估陸地上而低估海洋上的冬季氣溫，且ERAInterim對冬季氣溫的描述優(yōu)于ERA－40和NCEP－1（Monney et al.，2010）.Decker等 指 出，盡 管MERRA具有更高的時空分辨率且同化了衛(wèi)星瞬時降水率，但是對近地表氣溫、風(fēng)速、降水的描述仍不及ERA－Interim，但優(yōu)于ERA－40、NCEP－2和CFSR（Decker et al.，2011）.此外，有關(guān)研究表明再分析資料對地表氣溫和海平面氣壓的描述優(yōu)于降水（趙天保和符淙斌，2006；Liu et al.，2011）.相對于NCEP－1和NCEP－2，CFSR對大尺度降水模態(tài)的描述具有顯著的提高，但對降水強(qiáng)度和頻率的估計存在較大的偏差（Higgins et al.，2010；Silva et al.，2011）.

再分析資料也普遍用于高空變量的研究，如高層風(fēng)、溫度、位勢高度和濕度等.大量研究發(fā)現(xiàn)NCEP－1對位勢高度和溫度的描述在20世紀(jì)70年代以前存在明顯虛假的年代際變化趨勢（Lu et al.，2005；黃剛，2006；趙天保和符淙斌，2009；Zhao and Fu，2009；Liu et al.，2012）.Zhao和 Li（2006）利用再分析資料研究了南北半球之間的質(zhì)量傳輸問題，發(fā)現(xiàn) NCEP－1背離觀測事實，NCEP－2相對 NCEP－1有顯著的提高，而ERA－40和JRA－25的模擬結(jié)果相對較好.此外，NCEP－1、ERA－Interim 和JRA－25對全球水汽分布的描述一致性較好，差異主要存在于南美洲、非洲和印度半島的對流區(qū)域（Kishore et al.，2011）；而 ERA－40和 NCEP－1對北大西洋850 hPa上相對濕度的估計存在較大偏差，且ERA－40存在一些不真實的值（Daoud et al.，2009）.其他關(guān)于再分析資料高空變量可信度的研究也不斷開展（蘇志俠等，1999；徐影等，2001；Fitzmaurice and Bras，2008；周順武和張人禾，2009；Yu et al.，2010；Stachnik and Schumacher，2011；Stickler and Bronnimann，2011）.

我國夏季同時受東、西風(fēng)帶控制，南亞高壓位于青藏高原上空，且高原南側(cè)出現(xiàn)全球最強(qiáng)的東風(fēng)急流；而我國西南及東部地區(qū)分別受印度西南季風(fēng)和東亞季風(fēng)控制.此外，副熱帶高壓在我國東部勢力增強(qiáng).受這些環(huán)流系統(tǒng)的影響，我國夏季的天氣變化十分復(fù)雜.正確描述我國的夏季環(huán)流特征對夏季天氣變化的研究至關(guān)重要.但對于中國地區(qū)高空變量產(chǎn)品的質(zhì)量問題，特別是不同再分析數(shù)據(jù)集中溫度場和風(fēng)場等產(chǎn)品的質(zhì)量問題現(xiàn)階段還缺乏系統(tǒng)性的評估和檢驗.本文的主要目的是利用全球探空資料（IGRA），檢驗?zāi)壳俺Ｓ玫娜蛟俜治鰯?shù)據(jù)高空變量在中國區(qū)域?qū)α鲗又懈邔拥倪m用性，以期對今后利用再分析數(shù)據(jù)研究我國天氣和氣候變化及模式檢驗等提供一定參考.

2 資料介紹

本文檢驗分析了1989—2008年NCEP－1、NCEP－2、CFSR、JRA－25、ERA－Interim 及 MERRA 全 球 再分析數(shù)據(jù)的位勢高度、溫度、水平風(fēng)及絕對濕度在中國地區(qū)對流層中高層的適用性.其中 NCEP－1、NCEP－2的空間分辨率為2.5°×2.5°，JRA－25為1.25°×1.25°，CFSR 為 0.5°×0.5°，ERA－Interim為1.5°×1.5°，MERRA 為0.5°×0.5°，選取的再分析數(shù)據(jù)集均為月平均場.

NCEP－1是由NCEP和NCAR聯(lián)合執(zhí)行的全球大氣再分析計劃，采用了三維變分同化技術(shù)，時間覆蓋1948年至今，是目前應(yīng)用最為頻繁的一套再分析數(shù)據(jù)；NCEP－1對衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的使用較為局限.NCEP－2由NCEP和美國能源部（DOE）聯(lián)合制作，可以看作NCEP－1全球大氣再分析資料計劃的延續(xù)，時段為1979年至今；所用的數(shù)值預(yù)報模式、同化方案和觀測系統(tǒng)等都與NCEP－1大致相同，但校正了NCEP－1中存在的一些已知的誤差問題，同時作為驗證第二次大氣模式比較計劃（AMIP）的基本資料.CFSR是NCEP最新的一套全球耦合再分析數(shù)據(jù)，采用了交互式的海冰模式及三維變分同化技術(shù)，時段為1979年至今，相較于NCEP－2，它具有更高的水平和垂直分辨率且加強(qiáng)了衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的應(yīng)用.JRA－25來源于日本氣象廳（JMA）和電力中央研究所（CRIEPI），是迄今為止在亞洲地區(qū)所完成的第一套長期再分析資料，時間覆蓋1979年至今.ERA－Interim是最新的歐洲中期數(shù)值預(yù)報中心（ECMWF）再分析數(shù)據(jù)，也是本文中唯一一套使用了四維變分同化方案的數(shù)據(jù)；ERA－Interim提高了模式的物理過程及水汽分析，消除了ERA－40水分循環(huán)中存在的一些問題.MERRA是NASA全球模擬和同化辦公室（GMAO）的第二代再分析計劃，該計劃將NASA地球衛(wèi)星觀測系統(tǒng)數(shù)據(jù)加入到氣候記錄中并對早期再分析數(shù)據(jù)的水分循環(huán)進(jìn)行提升，在降水和水汽氣候估計方面都有了顯著的成效，數(shù)據(jù)時段跨越1979年至今.

本文所采用的觀測資料為美國國家氣候數(shù)據(jù)中心（NCDC）提供的全球探空資料（IGRA），時間分辨率為12小時.本文剔除了在比較時段內(nèi)數(shù)據(jù)不夠完整的測站，最終用于中國區(qū)域的臺站為107個.為了便于比較和分析，根據(jù)臺站的稀疏分布和地形特征，對臺站進(jìn)行編號并把中國分為東北、西北、西南和東南4個區(qū)域，圖1為這些臺站在中國區(qū)域的分布及子區(qū)域劃分.分析過程中采用雙線性插值法將再分析數(shù)據(jù)插值到觀測臺站得到臺站再分析值，以便在各臺站及不同區(qū)域?qū)υ俜治鲋蹬c觀測值進(jìn)行對比分析.

3 結(jié)果分析

3.1 氣候平均態(tài)

本節(jié)將比較再分析資料和觀測資料高空變量多年夏季平均氣候態(tài)在中國地區(qū)的分布特征，以期對再分析資料再現(xiàn)中國地區(qū)高空位勢高度、溫度、絕對濕度和水平風(fēng)場等基本要素場的能力進(jìn)行初步的檢驗與評估.

3.1.1 相對誤差分析

圖1 中國地區(qū)107個觀測臺站的分布及四個子區(qū)域Fig.1 Locations of 107stations and four sub－regions over China

圖2給出了中國地區(qū)20年（1989—2008）夏季平均對流層中高層位勢高度及中層絕對濕度再分析資料相對于觀測資料的誤差分布.相對誤差為負(fù)表示再分析資料低估變量，反之則高估.圖2a—2f顯示，幾套再分析資料在整個區(qū)域均低估200hPa位勢高度但程度較弱，誤差僅為－0.3%～0且誤差的空間分布較為均一；其中CFSR、NCEP－2誤差相對較大而ERA－Interim較小.從數(shù)值上看，500hPa位勢高度再分析和觀測的相對誤差（圖2g—2l）較高層200hPa稍弱，表明再分析資料對中層位勢高度的描述稍優(yōu)于高層.夏季中高層溫度再分析和觀測結(jié)果也較為一致（圖略），誤差在±6%之間；與位勢高度場類似，CFSR、NCEP－2與觀測的溫度誤差也相對較大.再分析資料對500hPa絕對濕度的再現(xiàn)能力較位勢高度和溫度稍弱（圖2m—2r），中國大部分地區(qū)絕對濕度再分析較觀測普遍偏高，北部地區(qū)高估可達(dá)30%以上，華南地區(qū)高估也較為明顯，尤其是CFSR和MERRA.

對于緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)，由于在風(fēng)切變處風(fēng)速趨近于0，在風(fēng)速差異很小的情況下相對誤差可能會很大，造成結(jié)果失真，故僅對全風(fēng)速的相對誤差進(jìn)行檢驗.中國地區(qū)夏季對流層中高層水平風(fēng)速再分析資料相對觀測資料的誤差如圖3.從圖中可以看出，再分析資料對中高層水平風(fēng)速的估計明顯偏低，且誤差均呈現(xiàn)由南至北減弱的趨勢，中國北部地區(qū)誤差約為－20%～－10%，而南部地區(qū)誤差則可達(dá)－40%以上；分析還發(fā)現(xiàn)，500hPa誤差較200hPa稍大.

圖3 同圖2，但為（a—f）200hPa水平風(fēng)速，（g—l）500hPa水平風(fēng)速Fig.3 Same as Fig.2，except for（a—f）200hPa wind speed，（g—l）500hPa wind speed

圖4 1989—2008年夏季區(qū)域平均高空變量再分析資料和觀測相對誤差的垂直分布（a—c）位勢高度，（d—f）溫度，（g—i）水平風(fēng)速，（j—l）絕對濕度；（a，d，g，j）為東北地區(qū)，（b，e，h，k）為東南地區(qū)，（c，f，i，l）為西北地區(qū).Fig.4 Vertical profiles of relative error of summer（a—c）geopotential height，（d—f）temperature，（g—i）wind speed and（j—l）specific humidity over（a，d，g，j）Northeast China，（b，e，h，k）Southeast China and（c，f，i，l）Northwest China between the reanalysis and observations during 1989—2008

為了進(jìn)一步了解再分析資料對多年夏季平均高空變量的描述能力在垂直大氣中的變化情況，圖4給出了區(qū)域夏季平均高空變量再分析和觀測相對誤差的垂直分布.圖4a—4c顯示，在整個垂直剖面上，位勢高度再分析較觀測均偏低（誤差約為－0.3%～0.3%），且誤差隨高度增加而增大（850hPa外）；其中CFSR的結(jié)果稍差，而ERA－Interim則較優(yōu).對于溫度（圖4d—4f），再分析和觀測的誤差則呈現(xiàn)隨高度減弱的變化趨勢，低層誤差在±6%之間；同樣，ERA－Interim的溫度誤差相對也較小.此外，再分析資料對風(fēng)速的低估均較為顯著（圖4g—4i），誤差低層大于高層，且東部大于西部，最大可達(dá)－60%以上；各再分析數(shù)據(jù)之間沒有明顯的優(yōu)劣之分.與觀測相比，再分析資料的絕對濕度在幾個區(qū)域均偏大（圖4j—4l）；東北和東南地區(qū)誤差隨高度升高而增大，高層誤差基本大于20%；西北誤差則在中層500hPa較小.分析發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)，ERA－Interim、MERRA對中低層水汽的高估較為明顯，而NCEP－1和NCEP－2較弱；西北地區(qū)則相反，NCEP－1及NCEP－2對絕對濕度的高估更為顯著.

總體而言，幾套再分析數(shù)據(jù)均能較好地描述出夏季中高層位勢高度和溫度氣候態(tài)的空間分布特征，對絕對濕度的再現(xiàn)能力稍弱；而對水平風(fēng)速的描述相對較差且誤差具有明顯的地域分布特征.相對而言，ERA－Interim對位勢高度及溫度的描述較好，但對絕對濕度并沒表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢，CFSR的結(jié)果稍差；各再分析資料對風(fēng)場的描述并沒有明顯的優(yōu)劣之分.

3.1.2 空間相關(guān)及變率

為了評估多年夏季平均高空變量再分析數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)的相似程度，建立了高空變量空間分布的泰勒圖（圖5）.泰勒圖中用來評估再分析數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)相似程度的統(tǒng)計變量為相關(guān)系數(shù)、均方根誤差（RMSE）及標(biāo)準(zhǔn)差，利用觀測場（IGRA）對RMSE和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化.泰勒圖中X軸上參考點（REF）和原點之間的距離為單位1，圖中距離REF越近的點，對應(yīng)的數(shù)據(jù)對對應(yīng)變量的描述結(jié)果越好.由圖5可以看出，200hPa高度上再分析數(shù)據(jù)對位勢高度的描述和觀測最為接近，相關(guān)系數(shù)均大于0.99且標(biāo)準(zhǔn)差較接近于1；其中NCEP－1和觀測的相似程度稍弱，其他再分析數(shù)據(jù)之間沒有明顯的優(yōu)劣之分.此外，幾套再分析數(shù)據(jù)也基本能反映出高層溫度和緯向風(fēng)的空間分布特征；溫度場的相關(guān)系數(shù)為0.97左右且標(biāo)準(zhǔn)偏差接近于1；緯向風(fēng)再分析和觀測相關(guān)性達(dá)0.99但標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.75左右；同樣，NCEP－1的高層緯向風(fēng)偏差相對較大.再分析數(shù)據(jù)對高層經(jīng)向風(fēng)的描述較不理想，與實際觀測資料相比相關(guān)系數(shù)較低（小于0.1）、標(biāo)準(zhǔn)差較?。ㄐ∮?.5）而均方根誤差較大；即空間變率存在較大的偏差，且空間位相相對觀測場偏移也較為明顯.

中層500hPa高度上，再分析資料都能較好地反映出位勢高度和溫度的空間分布特征，而且對絕對濕度和緯向風(fēng)的描述也較好，前者相關(guān)系數(shù)在0.95左右，且標(biāo)準(zhǔn)差較接近于1；而后者相關(guān)系數(shù)都大于0.95，標(biāo)準(zhǔn)差基本都在0.75左右.同樣，幾套再分析數(shù)據(jù)的夏季平均500hPa經(jīng)向風(fēng)與觀測的偏差都較大，相關(guān)系數(shù)只有0.7，標(biāo)準(zhǔn)差在0.5～0.75之間.相對而言，NCEP－1和NCEP－2對這幾個高空變量的描述能力較其他再分析數(shù)據(jù)稍弱.

3.2 年際變化

為了檢驗再分析資料對夏季高空變量年際變化的描述能力，計算了1989—2008年高空變量距平再分析與探空觀測數(shù)據(jù)之間的均方根誤差（如圖6，其中均方根誤差已相對觀測值進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化）.從圖中可以看出，中高層位勢高度各再分析數(shù)據(jù)和觀測的均方根誤差的空間變化趨勢基本一致（圖6a，6e）.在200hPa高層，東北及西北地區(qū)誤差較小，往南逐漸增大；其中CFSR和觀測的差異最為明顯，最大達(dá)1.2左右，其次為 MERRA，而JRA－25和觀測的差異較小.CFSR的500hPa位勢高度與觀測的偏差也較大，特別是在西北和西南地區(qū)誤差更為顯著.從數(shù)值上看，再分析數(shù)據(jù)對中高層溫度的描述能力和位勢高度相近（圖6b，6f），誤差基本在0.3～1.2之間；高層誤差在空間上分布較為均一，中層誤差則北部地區(qū)小于南部地區(qū)；總體而言，再分析資料對中層溫度距平年際變化特征的描述優(yōu)于高層，且相對而言 ERA－Interim、JRA－25和 MERRA 的再分析結(jié)果更接近觀測.從再分析數(shù)據(jù)中高層緯向風(fēng)和觀測的誤差的分布圖上（圖6c，6g）可以看到，再分析數(shù)據(jù)能較好地描述中高層緯向風(fēng)距平的年際變化特征，均方根誤差均小于1；高層誤差主要集中在東南及西南地區(qū)，基本大于0.6；中層則分布在西北及西南地區(qū).而經(jīng)向風(fēng)距平年際變化再分析和觀測的誤差則相對較大（圖6d，6h），尤其是西南及東南地區(qū)，個別站點誤差大于2，且?guī)滋自俜治鰯?shù)據(jù)的結(jié)果幾乎重合，表明再分析數(shù)據(jù)對我國中高層經(jīng)向風(fēng)的描述都較差.中層絕對濕度年際變化特征再分析和觀測的誤差較小（圖6i），約為0.6～1.2，其中 MERRA最優(yōu)，其次為 ERA－Interim 和JRA－25，而 NCEP－1和NCEP－2相對較差.

總體而言，再分析資料對位勢高度、溫度和緯向風(fēng)距平年際變化特征的反映較好，誤差基本小于1且具有一定的地域特征，中層絕對濕度誤差也較?。欢?jīng)向風(fēng)誤差相對較大.再分析數(shù)據(jù)中，ERAInterim和JRA－25的結(jié)果相對較好；除位勢高度外，MERRA對高空變量距平年際變化特征的描述也較好；而 CFSR、NCEP－1及 NCEP－2誤差相對較大.

3.3 距平空間模態(tài)的對比

本文還對中國地區(qū)107個站點20年（1989—2008）夏季200hPa和500hPa位勢高度、溫度、緯向風(fēng)、經(jīng)向風(fēng)和絕對濕度距平的再分析和觀測結(jié)果分別進(jìn)行了EOF分析，以期進(jìn)一步解釋高空基本要素場的變化規(guī)律，考察再分析資料對高空變量時空變化特征的描述能力.

圖7給出了中國地區(qū)夏季中層500hPa位勢高度、溫度和絕對濕度距平的EOF第一模態(tài)的空間位相和時間系數(shù).圖7a顯示，夏季中層位勢高度第一模態(tài)在35°N以南為正，正中心位于華南地區(qū)；而35°N以北為負(fù)，負(fù)中心位于東北地區(qū)；35°N南北呈反位相變化趨勢.幾套再分析資料的空間位相特征（圖7b—7g）和探空觀測的結(jié)果吻合得均較好，但CFSR的南方地區(qū)正中心相對較弱（圖7b）.而再分析資料第一模態(tài)方差貢獻(xiàn)均大于觀測結(jié)果，觀測為42.6%，再分析均大于54.3%；表明和觀測相比，再分析資料表現(xiàn)出更為顯著的南北反位相變化的空間分布模態(tài).從時間系數(shù)上看（圖7h），中層位勢高度存在3年左右的振蕩特征，再分析資料均能較好地再現(xiàn)這種振蕩.夏季200hPa位勢高度第一模態(tài)全區(qū)域均為負(fù)值，北部負(fù)值大于南部，尤其是東北地區(qū)，表明全區(qū)域呈一致的變化趨勢；各再分析資料均能較好地描述這一變化特征（圖略）.

圖5 表征中國地區(qū)對流層中高層變量再分析與觀測相似程度的泰勒圖Fig.5 Taylor diagram displaying a statistical comparison with observations of six reanalysis of the regional patterns of summer mean geopotential height，temperature，Uwind，Vwind and specific humidity

圖6 1989—2008年夏季高空變量年際變化再分析和觀測的標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（a—d）200hPa，（e—i）500hPa，（a，e）位勢高度，（b，f）溫度，（c，g）緯向風(fēng)，（d，h）經(jīng)向風(fēng)，（i）絕對濕度.Fig.6 Normalized root mean square error of inter－annual variation for（a，e）geopotential height，（b，f）temperature，（c，g）Uwind，（d，h）Vwind and（i）specific humidity at（a—d）200hPa and（e—i）500hPa between the reanalysis and observations at observed stations during 1989—2008

圖7 1989—2008年500hPa位勢高度、溫度及絕對濕度距平的EOF分析空間位相：（a—g）位勢高度，（i—o）溫度，（q—w）絕對濕度；時間系數(shù)：（h）位勢高度，（p）溫度，（x）絕對濕度.Fig.7 EOF analysis of 500hPa geopotential height，temperature and specific humidity anomaly during 1989—2008

夏季中層500hPa溫度第一模態(tài)在整個中國地區(qū)呈一致的變化趨勢（圖7i），且變化的中心位于東北地區(qū)；再分析資料和觀測的第一模態(tài)空間分布基本一致（圖7j—7o），僅CFSR存在兩個負(fù)中心（圖7j），分別位于西北東部及東北南部一帶.觀測的第一模態(tài)方差貢獻(xiàn)為48.7%，再分析資料中方差貢獻(xiàn)最小的為NCEP－2（49.3%），而最大為CFSR（56.8%）.從時間系數(shù)變化看（圖7p），再分析和觀測資料相互吻合較好，存在2～4年的年際振蕩周期.再分析資料也能較好地反映夏季高層200hPa溫度第一模態(tài)的時空變化特征（圖略）.

夏季中層探空觀測的絕對濕度EOF第一模態(tài)在全區(qū)域均為正值（圖7q），中心位于青藏高原及其東部地區(qū)，表明全區(qū)域絕對濕度呈一致的變化趨勢；而再分析資料中僅MERRA和觀測吻合得較好（圖7w）；CFSR呈現(xiàn)一正兩負(fù)型分布（圖7r），負(fù)中心較弱且分別位于東北及華南南部地區(qū)，而其他再分析數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)單一正位相型態(tài)但正中心較觀測結(jié)果偏南偏東（圖7s—7v）.觀測第一模態(tài)方差貢獻(xiàn)為30.3%，MERRA與觀測比較接近為34.3%.從EOF第一模態(tài)的時間系數(shù)（圖7x）可以看到，除NCEP－1在2003年與觀測結(jié)果偏離較大外，其他再分析資料和觀測結(jié)果均較為吻合.總體而言，再分析資料對中層絕對濕度的時空變化特征的反映相對較弱.

圖8為中國地區(qū)夏季中層緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)距平的EOF第一模態(tài)的空間位相和時間系數(shù).從探空觀測資料的夏季中層緯向風(fēng)EOF的第一模態(tài)空間分布圖上（圖8a）可以看到，緯向風(fēng)變化呈現(xiàn)我國東北和其他大部分地區(qū)的反位相變化趨勢分布；各再分析資料均能較好地呈現(xiàn)這種一正一負(fù)的分布特征（圖8b—8g）.中層緯向風(fēng)第一模態(tài)的時間序列呈現(xiàn)準(zhǔn)2年的振蕩周期，再分析資料基本都能反映這種振蕩（圖8h）.高層200hPa緯向風(fēng)第一模態(tài)空間位相和時間系數(shù)再分析和觀測也對應(yīng)得比較好，東北北部、南方地區(qū)和其他地區(qū)呈反位相變化特征（圖略）.

夏季探空觀測的500hPa經(jīng)向風(fēng)第一模態(tài)空間位相為兩負(fù)一正型，正中心位于內(nèi)蒙古及華北地區(qū)，負(fù)中心位于東北北部和華南地區(qū)（圖8i），表明中層500hPa經(jīng)向風(fēng)在東北、華南和其他地區(qū)呈相反的變化趨勢.而再分析資料EOF第一模態(tài)的空間分布基本呈現(xiàn)我國西部和東部相反的變化趨勢（圖8j—8o），與觀測的空間模態(tài)分布有一定的差異.同樣，如圖8p所示，夏季中層經(jīng)向風(fēng)第一模態(tài)的時間序列再分析和觀測也存在較大的差異.總體而言，再分析資料對中高層經(jīng)向風(fēng)時空變化特征的刻畫能力相對較弱.夏季探空觀測的200hPa的經(jīng)向風(fēng)EOF的第一模態(tài)空間由西到東呈現(xiàn)負(fù)正負(fù)的分布特征（圖略），我國中部和東北、西北地區(qū)的高層經(jīng)向風(fēng)呈相反變化趨勢.而再分析資料也能基本刻畫出高層經(jīng)向風(fēng)第一模態(tài)我國中部和西北地區(qū)的反相位空間分布特征，但各再分析資料都沒能反映出東北地區(qū)空間模態(tài)的位相特征.同時，再分析資料EOF第一模態(tài)的時間序列和觀測偏差較大（圖略），未能很好再現(xiàn)高空經(jīng)向風(fēng)的年際變化特征.

4 結(jié)論與討論

本文利用全球探空資料（IGRA）對1989—2008年再分析資料 NCEP－1、NCEP－2、CFSR、JRA－25、ERA－Interim和 MERRA的位勢高度、溫度、水平風(fēng)及絕對濕度在中國對流層中高層的可信度進(jìn)行了初步的檢驗.從夏季平均氣候態(tài)、年際變化及EOF時空變化特征等方面進(jìn)行分析.主要結(jié)論如下：

（1）幾套再分析數(shù)據(jù)對位勢高度和溫度的夏季平均氣候態(tài)均具有較好的再現(xiàn)能力，且位勢高度相對誤差隨高度升高而增大，溫度則相反；而絕對濕度再分析資料相對觀測結(jié)果則存在30%左右的高估；此外，再分析數(shù)據(jù)對水平風(fēng)的描述較不理想，大部分地區(qū)誤差超過40%且誤差具有明顯的地域分布特征.泰勒圖分析也顯示，再分析數(shù)據(jù)對中高層位勢高度及溫度的描述優(yōu)于緯向風(fēng)和絕對濕度，而經(jīng)向風(fēng)的結(jié)果相對較差；且NCEP－1、NCEP－2及CFSR對高空變量夏季氣候態(tài)的描述能力相對較弱.

圖8 同圖7，但為緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)距平的EOF分析Fig.8 Same as Fig.7，except for the EOF analysis of Uwind and Vwind anomaly

（2）從高空變量距平的年際變化特征看，各再分析數(shù)據(jù)的結(jié)果基本一致；且對位勢高度、溫度和緯向風(fēng)距平年際變化特征的反映較好；中層絕對濕度誤差也較??；而經(jīng)向風(fēng)誤差相對較大.再分析數(shù)據(jù)中，ERA－Interim和JRA－25的結(jié)果較優(yōu)；除位勢高度外，MERRA對高空變量距平年際變化特征的描述也較好；而 CFSR、NCEP－1及 NCEP－2誤差相對較大.

（3）從時空變化角度看，再分析資料均能較好地再現(xiàn)中高層位勢高度和溫度EOF分析第一模態(tài)的空間變化及時間振蕩特征，其中CFSR的描述能力較其他再分析資料稍弱；絕對濕度和緯向風(fēng)的空間位相再分析和觀測則有弱的偏差，且絕對濕度MERRA和觀測結(jié)果吻合最好；而中高層經(jīng)向風(fēng)時間和空間變化再分析和觀測的偏差均較大，表明再分析資料對中高層經(jīng)向風(fēng)時空變化特征的刻畫能力相對較弱.此外，高空變量EOF第一模態(tài)解釋方差再分析較觀測偏大，表明再分析數(shù)據(jù)的EOF第一模態(tài)空間分布特征較觀測更為顯著.

總體而言，再分析數(shù)據(jù)均能較好地描述出中國地區(qū)對流層中高層位勢高度和溫度的基本特征，但絕對濕度和緯向風(fēng)存在弱的偏差，再分析資料的經(jīng)向風(fēng)結(jié)果相對而言不夠理想；不同資料的對比分析顯示ERAIN、MERRA和JRA－25的結(jié)果較CFSR、NCEP－1和NCEP－2更為可信.這些檢驗結(jié)果對今后利用再分析資料分析我國對流層中上層的氣候變化、進(jìn)行模式檢驗及利用區(qū)域氣候模式預(yù)估區(qū)域氣候變化等科研工作的開展具有一定的參考意義，有助于提高天氣和氣候變化研究結(jié)果的可靠性.

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