滕華超，陳艷春，湯子?xùn)|

（山東省氣候中心，濟南 250031）

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ERA-Interim風(fēng)速再分析數(shù)據(jù)在山東省的適用性評估

滕華超，陳艷春，湯子?xùn)|

（山東省氣候中心，濟南 250031）

摘要：利用1979—2013年山東省32個氣象觀測臺站的逐日平均風(fēng)速數(shù)據(jù)，對比分析了歐洲中期數(shù)值預(yù)報中心ERA-Interim風(fēng)速再分析資料在山東省的適用性。結(jié)果表明：ERA-Interim風(fēng)速再分析數(shù)據(jù)整體具有較高的可信度，月尺度相關(guān)系數(shù)在0.40～0.83之間，存在明顯季節(jié)差異，半島地區(qū)相關(guān)系數(shù)最高，且北部高于南部，魯中地區(qū)最低。月尺度均方根誤差在0.83～4.25m/s之間，半島地區(qū)均方根誤差最小，魯中和魯西北地區(qū)季節(jié)差異十分明顯，魯南地區(qū)的季節(jié)差異性最小。月尺度絕對誤差在-0.20～3.89m/s之間，僅個別站點出現(xiàn)負誤差，說明ERA-Interim平均風(fēng)速資料在山東省普遍偏大。代表臺站絕對誤差均符合正態(tài)分布，風(fēng)速較小時，以正誤差為主，隨風(fēng)速增大，負誤差增多，當(dāng)風(fēng)力大于5級時基本以負誤差為主。

關(guān)鍵詞：ERA-Interim；日平均風(fēng)速；適用性評估

資助項目：公益性行業(yè)（氣象）科研專項（GYHY201306034，GYHY201306050）和山東省氣象局青年科研基金項目（2014SDQN05）共同資助

引言

自20世紀90年代美國NCEP/NCAR發(fā)布17層大氣再分析資料以后，國內(nèi)外學(xué)者利用該資料進行大氣環(huán)流機理和氣候變化研究，得到大量研究成果。目前，國外主要有歐洲中期數(shù)值預(yù)報中心（ECMWF）和美國國家環(huán)境預(yù)報中心（NCEP）及日本氣象廳（JMA）等幾套全球大氣再分析資料。再分析資料同化了大量地面觀測數(shù)據(jù)和衛(wèi)星遙感資料，具有時空分辨率高、時間跨度長等優(yōu)點，在很多研究中被作為真實觀測數(shù)據(jù)。趙天保等[1-2]綜述了全球再分析資料的研究現(xiàn)狀及進展，對比了中國區(qū)域內(nèi)ERA-40和NCEP-II再分析資料，發(fā)現(xiàn)在中國西部特別是青藏高原地區(qū)差異較大；鄧小花[3]、謝瀟[4]等也對比了幾套再分析資料，發(fā)現(xiàn)針對中國不同區(qū)域各個再分析資料具有不同的優(yōu)缺點；白磊等[5]評估了ERA-Interim和NCEP/NCAR的氣溫和氣壓數(shù)據(jù)在天山山區(qū)的適用性，發(fā)現(xiàn)前者可信度更高；高路等[6]對ERA-Interim氣溫數(shù)據(jù)在中國區(qū)域的適用性進行了評估，發(fā)現(xiàn)該資料能較好地反映觀測值的年際變化，通過高度差校正能有效降低誤差。

將再分析資料作為觀測數(shù)據(jù)使用，首先要對再分析資料進行定量評估。此文將1979—2013年山東省32個氣象觀測臺站逐日平均風(fēng)速數(shù)據(jù)與ERA-Interim逐日平均風(fēng)速資料進行比較分析，對ERA-Interim再分析資料的可信度進行了初步的檢驗和評估，為研究山東區(qū)域氣候變化及數(shù)值模式效果評估選擇合適的再分析資料提供參考。

1 資料與方法

1.1 ERA-Interim再分析資料

ERA-Interim是ECMWF第三代再分析資料，提供了1979年以來的全球再分析資料，并不斷更新，采用四維變分同化技術(shù)，結(jié)合改進的衛(wèi)星數(shù)據(jù)誤差校正等技術(shù)，相對于前兩代（ERA-15、ERA-40）再分析資料來說，實現(xiàn)了再分析資料質(zhì)量的提升。ERA-Interim采用ECMWF綜合預(yù)報系統(tǒng)（IFS）的Cycle31r2模型版本，得到水平分辨率約79km的高斯網(wǎng)格數(shù)據(jù)，再通過雙線性插值技術(shù)將其插值到0.125°～2.5°多種網(wǎng)格上。此文采用1979—2013年分辨率為0.125°×0.125°的逐日平均風(fēng)速數(shù)據(jù)，ECMWF提供的是1日4次數(shù)據(jù)（00、06、12、18UTC），將4個時次取算術(shù)平均值作為日資料。

1.2 地面觀測資料

選取32個氣象觀測臺站用于對比研究，山東省氣象信息中心提供了1979—2013年逐日平均風(fēng)速觀測資料，站點分布情況為：魯西北地區(qū)9站、魯中地區(qū)7站、魯南地區(qū)8站、半島地區(qū)8站（圖1）。站點選擇標(biāo)準為：（1）1979年以來有連續(xù)觀測資料，總?cè)睖y天數(shù)不超過90d且連續(xù)缺測天數(shù)不超過10d（表1）；（2）空間分布盡可能均勻，沿海、內(nèi)陸、平原、丘陵等地區(qū)均有代表站。

圖1　32個氣象觀測臺站分布圖

表1　32個氣象臺站逐日平均風(fēng)速數(shù)據(jù)缺測率

1.3 方法

為準確評估再分析資料的原始精度，直接比較再分析資料與觀測值的誤差。通過雙線性內(nèi)插方法將再分析資料插值到相應(yīng)站點，得到32個臺站的再分析資料序列，計算其與觀測值的相關(guān)系數(shù)（Cor）、均方根誤差（RMSE）、絕對誤差（Err），評估ERA-Interim再分析資料在山東省的適用性。

（1）（2）（3）式中Xera為再分析資料值，Xobs為觀測資料值，N為資料序列值。

2 結(jié)果分析

2.1 相關(guān)系數(shù)

圖2為ERA-Interim再分析資料相關(guān)性的時空分布?？傮w上，ERA-Interim與觀測值相關(guān)性較高，月尺度相關(guān)系數(shù)在0.40（泰安，6月）～0.83（成山頭，10月）之間，年尺度相關(guān)系數(shù)有22個站在0.65以上，占總數(shù)的68.8％?？梢钥吹剑嚓P(guān)系數(shù)存在明顯季節(jié)差異，秋冬季高于春夏季，春夏季均存在低值中心，這是因為秋冬季在蒙古冷高壓等天氣系統(tǒng)的控制下，大風(fēng)天氣過程較多且生消過程明顯。4個區(qū)域中半島地區(qū)的相關(guān)系數(shù)最高，且北部高于南部，除青島、膠州、萊陽3站在春夏季為0.65以下外，其他站點的各月相關(guān)系數(shù)均在0.7左右，高值區(qū)分別位于長島、文登、成山頭3站的秋冬季，可達0.75以上，這可能是因為氣流自北而下經(jīng)過渤海時下墊面平坦，風(fēng)速受地形影響較??；魯中地區(qū)屬山地丘陵區(qū)，相關(guān)系數(shù)最低，僅沂源、濰坊、諸城3站在秋冬季可達0.65以上；魯西北地區(qū)屬平原區(qū)，相關(guān)系數(shù)存在兩個0.7以上的高值區(qū)，分別位于無棣和聊城的秋冬季；魯南地區(qū)的濟寧、金鄉(xiāng)、菏澤、曹縣4站位于平原區(qū)，海拔高度均在50 m以下，其秋冬季相關(guān)系數(shù)在0.70以上，而棗莊、臨沂、平邑3站位于山地丘陵區(qū)，地形因素可能是導(dǎo)致其相關(guān)系數(shù)較低的原因。

圖2　32個觀測站逐日平均風(fēng)速與ERA-Interim再分析資料相關(guān)系數(shù)時空分布

2.2 均方根誤差

圖3為均方根誤差的時空分布。月尺度均方根誤差在0.83m/s（棗莊站，8月）～4.25m/s（平原站，12月）之間，年尺度均方根誤差有26個站在1.5m/s以下，占總數(shù)的81.3％。可以看到，均方根誤差也存在季節(jié)差異，秋冬季節(jié)高于春夏季節(jié)。4個區(qū)域中，半島地區(qū)多在1.4m/s以下，是均方根誤差最小的區(qū)域；魯中和魯西北分布相似，季節(jié)差異十分明顯，淄博、沂源、濰坊3站秋冬季均方根誤差在1.8m/s以上，其他多在1.6m/s以下，濟陽、東營、泰安全年均方根誤差都在1.2m/s以下；魯南地區(qū)的季節(jié)差異性最小，全年多在1.4 m/s左右。

圖3　32個觀測站逐日平均風(fēng)速與ERA-Interim再分析資料均方根誤差時空分布（單位：m/s）

2.3 絕對誤差

圖4為絕對誤差的時空分布。月尺度絕對誤差在-0.20 m/s（青島，6月）～3.89 m/s（文登，12月）之間，年尺度絕對誤差有24個站在±1.0m/s之內(nèi)，占總數(shù)的75.0％，僅個別站點出現(xiàn)負誤差，說明ERA-Interim平均風(fēng)速資料在山東省存在普遍偏大的現(xiàn)象。從圖中可以看到，半島地區(qū)的萊州、牟平和文登3站絕對誤差較高且有較明顯的季節(jié)差異，而且值得注意的是，3站的相關(guān)系數(shù)均較高，說明再分析資料可能存在明顯的系統(tǒng)誤差，青島、長島和成山頭3站全年絕對誤差均在0.5m/s以下；魯中地區(qū)的誤差相對較小，多在1.0m/s以下。

圖4　32個觀測站逐日平均風(fēng)速與ERA-Interim再分析資料絕對誤差時空分布（單位：m/s）

2.4 絕對誤差密度分布

從半島、魯中、魯西北和魯南4個地區(qū)分別選取長島站、濰坊站、德州站和臨沂站分析絕對誤差的密度分布（圖5），4站的絕對誤差均符合正態(tài)分布，誤差在-6.0～6.0m/s之間分為24檔，間隔為0.5m/s，4站介于-1.0～1.0m/s之間的樣本比例分別為53.1％，67.8％，62.2％和68.3％。長島站的誤差分布較為松散，各檔誤差對應(yīng)的天數(shù)自中間向兩端均勻遞減，正負誤差基本呈對稱分布；濰坊站、德州站和臨沂站的誤差分布相似，較長島站更為集中，且正誤差天數(shù)明顯多于負誤差天數(shù)。從觀測風(fēng)速與絕對誤差關(guān)系看：長島站作為海島臺站，其觀測風(fēng)速值的范圍較大，當(dāng)觀測風(fēng)力在4級以下時，正誤差占56.7％，風(fēng)力大于4級時，以負誤差為主，5級以上負誤差占比達90％以上；其他3個內(nèi)陸臺站基本都集中在10m/s以下，當(dāng)風(fēng)速較小時，以正誤差為主，隨著觀測風(fēng)速的增大，負誤差開始逐漸增多，當(dāng)觀測風(fēng)力大于5級時基本以負誤差為主（表2）。

圖5　長島站（a）、濰坊站（b）、德州站（c）、臨沂站（d）風(fēng)速絕對誤差密度分布

表2　4個代表站絕對誤差隨風(fēng)速變化

3 結(jié)論

（1）ERA-Interim風(fēng)速再分析資料在山東省整體上具有較高的可信度，月尺度的相關(guān)系數(shù)在0.40～0.83之間，年尺度的相關(guān)系數(shù)有22個站在0.65以上，占總數(shù)的68.8％；相關(guān)系數(shù)存在明顯季節(jié)差異，秋冬季高于春夏季；半島地區(qū)相關(guān)系數(shù)最高，且北部高于南部，魯中地區(qū)最低。

（2）月尺度的均方根誤差在0.83～4.25m/s之間，年尺度的均方根誤差有26個站在1.5m/s以下，占總數(shù)的81.3％。半島地區(qū)均方根誤差最小，多在1.4m/s以下；魯中和魯西北分布相似，季節(jié)差異十分明顯，淄博、沂源、濰坊3站秋冬季均方根誤差在1.8m/s以上，其他多在1.6m/s以下，濟陽、東營、泰安全年均方根誤差都在1.2m/s以下；魯南地區(qū)的季節(jié)差異性最小，全年多在1.4m/s左右。

（3）月尺度的絕對誤差在-0.20～3.89m/s之間，年尺度的絕對誤差有24個站在±1.0m/s之內(nèi)，占總數(shù)的75.0％，僅個別站點出現(xiàn)負誤差，說明ERA-Interim平均風(fēng)速資料山東省普遍偏大。萊州、牟平和文登3站可能存在明顯的系統(tǒng)誤差。

（4）代表臺站絕對誤差符合正態(tài)分布，長島站誤差分布較為松散，正負誤差基本呈對稱分布；濰坊、德州和臨沂3站誤差分布相似，正誤差天數(shù)明顯多于負誤差天數(shù)；當(dāng)風(fēng)速較小時，以正誤差為主，隨風(fēng)速增大，負誤差增多，當(dāng)風(fēng)力大于5級時基本以負誤差為主。

參考文獻：

[1] 趙天保，符淙斌. 中國區(qū)域ERA-40，NCEP-2再分析資料與觀測資料的初步比較與分析[J]. 氣候與環(huán)境研究，2006，11（1）：14-32.

[2] 趙天保，符淙斌，柯宗建，等. 全球大氣再分析資料的研究現(xiàn)狀與進展[J]. 地球科學(xué)進展，2010，25（3）：242-254.

[3] 鄧小花，翟盤茂，袁春紅. 國外幾套再分析資料的對比與分析[J]. 氣象科技，2010，38 （1）：1-8.

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[5] 白磊，王維霞，姚亞楠，等. ERA-Interim和NCEP/NCAR再分析數(shù)據(jù)氣溫和氣壓值在天山山區(qū)適用性分析[J]. 沙漠與綠洲氣象，2013，7（3）：51-56.

[6] 高路，郝璐. ERA-Interim氣溫數(shù)據(jù)在中國區(qū)域的適用性評估[J]. 亞熱帶資源與環(huán)境學(xué)報，2014，9（2）：75-81.

作者簡介：滕華超（1986—），男，山東榮成人，碩士，工程師，主要從事氣候變化服務(wù)與研究工作。

收稿日期：2015-08-29

中圖分類號：P468.0

文獻標(biāo)識碼：B

文章編號：1005–0582（2016）01–0027–05