趙萌初 李清泉 沈新勇 王慶元

1 南京信息工程大學氣象災害教育部重點實驗室/氣候與環(huán)境變化國際合作聯(lián)合實驗室/氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044 2 國家氣候中心,中國氣象局氣候研究開放實驗室，北京 100081 3 南方海洋科學與工程廣東省實驗室(珠海)，珠海 519082 4 天津市氣象局，天津 300074

提 要： 長序列衛(wèi)星輻射資料的缺乏一直是制約青藏高原(以下簡稱高原)輻射長期變化研究的重要原因之一。對國際上最新提供的1984—2017年ISCCP-FH(以下簡稱FH)長序列衛(wèi)星輻射資料中的大氣頂逸出長波輻射(OLR)、到達地面短波輻射(SWD)、地面向上長波輻射(LWU)、到達地面長波輻射(LWD)進行分析，評估了FH輻射資料在全天氣條件下的青藏高原地區(qū)的適用性。結果表明：與觀測相比，FH資料的4種輻射通量氣候平均值誤差均小于5%，其中OLR和SWD的偏差較小，LWU的偏差最大。FH資料能正確反映高原各輻射通量的冬季增強趨勢，OLR和LWD在各季節(jié)的長期變化趨勢均與觀測一致，LWU則呈現虛假的減弱趨勢?？傮w來說，在高原地區(qū)，FH資料的地面短波輻射通量比長波輻射通量適用性好。進一步對長波輻射偏差原因分析顯示，氣溫偏差會增強LWD的氣候態(tài)和長期趨勢，而地溫偏差對LWU的作用與之相反。輻射模型、云和水汽的差異導致最終FH資料中的LWD氣候態(tài)和長期趨勢較觀測略偏弱，FH資料的計算方案在一定程度上修正了地溫偏差造成的LWU偏弱。研究結果將為使用FH輻射資料提供參考依據。

引 言

青藏高原平均海拔高度超過4 km，占我國陸地面積的四分之一，是世界上海拔最高的高原，被稱為“世界屋脊”“第三極”。高原位于東西風帶間，海拔高度變化快，水汽狀況受季風影響強，高原動力和熱力作用將對中國東北、美洲等地氣候造成影響(段安民等，2018；師銳和何光碧,2018；張鎮(zhèn)宏等，2019)，輻射加熱在高原熱力作用中起至關重要的作用(葉篤正和高由禧，1979；Wu et al，1997；Wang et al，2008)。對高原輻射的研究將有利于進一步認識高原氣候變化。

為了定量研究高原輻射，早期的研究主要通過高原試驗直接測量地面輻射，但這種方法存在幾個缺點，一是站點數量少，難以全面分析高原輻射空間分布，且無法獲取大氣頂輻射特征；二是持續(xù)時間短，不能對輻射量長期變化進行分析(季國良等，1995；馬偉強等，2004)。此外周允華(1984)、翁篤鳴等(1988)和Wang et al(2009)也利用常規(guī)氣象要素和經驗公式計算輻射量，進而分析輻射長期變化特征。與前一種方法類似，該方法也存在區(qū)域的局限性，目前高原觀測站點大部分位于高原中東部，高原西部很難獲得長期觀測資料。

衛(wèi)星觀測的發(fā)展，為研究高原輻射變化提供了新研究途徑(蔣興文和李躍清，2010；王藝等，2016；于涵等，2018；王美蓉等，2019)。國際衛(wèi)星云項目(International Satellite Cloud Climatology Project，ISCCP)自1983年起收集并分析衛(wèi)星觀測輻射數據并推斷全球范圍云的性質和分布，進而衍生出ISCCP-F系列、GEWEX-SRB等衛(wèi)星反演輻射資料(Rossow and Schiffer,1991；Zhang et al，2004；2006；Cox et al，2006)。目前這幾套主流衛(wèi)星輻射資料在高原地區(qū)的適用性均弱于平原地區(qū)，GEWEX-SRB資料在計算過程中對海拔高度影響的忽視，導致到達地面短波輻射相對于觀測資料的低估；而ISCCP-FD(以下簡稱FD)資料使用的TOVS數據在高原地區(qū)大氣溫度的誤差，造成FD資料向下長波輻射的低估(Yang et al，2006a；2010；Wang et al,2012)。2000年開始，云和地球輻射能量系統(tǒng)(Cloud and the Earth’s Radiant Energy System，CERES)項目通過搭載在Terra/Aqua/NOAA-20衛(wèi)星上的六種儀器直接觀測大氣頂的地球反射短波輻射和射出長波輻射，并通過其他項目(如中分辨率成像光譜儀，MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)觀測的云量、地面溫度以及地表比輻射率等氣象要素反演地表輻射通量(Wielicki et al，1996；Kato et al，2018)。CERES資料相比于前面兩套資料在數據觀測和處理上有很大進步，但在表征地表凈輻射時仍存在較大誤差，其誤差來源于計算地面輻射時氣象數據版本的更替；和觀測站點相比，其到達地面短波輻射產品在全球范圍總體決定系數為0.69，但在高原地區(qū)僅為0.35(Gui et al，2010a；2010b；Jia et al，2018)。這說明在利用衛(wèi)星輻射資料分析高原地區(qū)輻射特征前，需要同時對資料空間分布和時間演變的可靠性進行評估。

2019年末，NASA完成了對ISCCP-FH(以下簡稱FH)資料的延長處理，使其成為目前時間跨度最長的衛(wèi)星輻射資料，相比于2009年結束的GEWEX-SRB資料和2000年開始的CERES資料，34年的時間長度為研究大氣頂及地面輻射特征的長期變化提供了新的方案。FH資料延長到2017年的同時，采用新的輻射傳輸模型，改進大氣吸收短波輻射的參數化方案，提高了模式垂直分辨率(43層)，改進了與長波輻射關系密切的水汽過程，更新了輸入模型的氣象要素數據源，并大幅提高輸出數據分辨率(Schmidt et al，2006；Young et al，2018)。目前，FH資料算法和輸入數據的改進能否改善其在高原地區(qū)的適用性尚未得知。本次研究將1984—2017年FH資料與基于觀測數據計算的長時間序列輻射量進行對比，從氣候態(tài)、長期趨勢和時間演變三個方面，對FH資料的長、短波輻射通量在高原地區(qū)的適用性進行評估，并進一步探討誤差來源，為未來采用FH資料開展各種研究和應用提供參考依據。

1 資料和方法

1.1 資 料

觀測資料采用中國氣象局提供的1984—2017年高原地區(qū)常規(guī)氣象站逐月觀測數據，參照Duan et al(2011)方法選取70個數據可靠的站點，站點分布如圖1所示。用到的氣象要素有氣溫、地溫、水汽壓、日照百分率以及采用太陽輻射綜合觀測模型(Hybird)研制的到達地面短波輻射(Yang et al，2001)。

本文采用了1984—2017年FH衛(wèi)星輻射資料的全天氣狀況下逸出長波輻射(OLR)、到達地面的短波輻射(SWD)、到達地面的長波輻射(LWD)、地面向上長波輻射(LWU)，以及ISCCP-H系列氣溫(SAT)、地溫(ST)和地表發(fā)射率數據。FH資料采用ISCCP-H系列10 km分辨率輻照度、云和地面氣象要素數據(FD資料分辨率為30 km)、MACv2氣溶膠數據集和nnHIRS大氣溫濕數據集(FD資料分別為MACv1和TOVS)，基于NASA的GCM模式E版本輻射傳輸模型計算輻射通量(FD資料為D版本)，水平分辨率為1°×1°(FD資料為2.5°×2.5°)。此外，NOAA的OLR數據被用來檢驗FH資料的OLR準確性。

圖1 高原地區(qū)70個氣象觀測站分布(填色為高原地形高度，白色點為站點分布)

1.2 方 法

為了檢驗評估FH衛(wèi)星輻射資料，本文首先采用Crawford和Duchon模型(簡稱CD99模型)，根據高原臺站觀測數據計算LWD(Crawford and Duchon，1999)。這個計算方法被廣泛使用，且已有研究證明CD99模型適用于包括高原在內的高海拔地區(qū)(Yang et al，2006b；Lhomme et al，2007)，計算方法如下:

(1)

(2)

clf=0.7223-0.8636n/N+0.1413(n/N)2

(3)

式中：σ=5.67×10-8W·m-2·K-4,為斯蒂芬-玻爾茲曼常數，εα為大氣發(fā)射率，e為水汽壓(單位：hPa)，Ta為SAT(單位：K)，clf代表云反射作用，n為實際日照時數(單位：h)，N為最大可能日照時數(單位：h)，n/N代表日照百分率。

LWU包含了地面發(fā)射長波輻射以及小部分地面反射的LWD，采用以下公式計算：

(4)

式中：Ts代表ST(單位：K)，εs為地表發(fā)射率。已有研究表明，高原中東部εs大約為0.96(Gao et al，1998)，因此本文在計算臺站觀測LWU時，εs取固定值0.96。

分別采用一元線性回歸和皮爾遜相關系數R計算比較資料線性趨勢和時間演變的相關性，平均偏差(MBE)和決定系數R2被用來定量FH資料的偏差大小。為統(tǒng)一比較衛(wèi)星和站點觀測數據，采用雙線性插值將FH和NOAA-OLR資料插值到高原地區(qū)的70個觀測站點。

2 FH資料氣候態(tài)和長期趨勢的檢驗

高原氣候具有一定的區(qū)域差異，該現象在觀測站點集中的高原中東部(CE-TP)也存在。在研究CE-TP的輻射及大氣熱源等特征時，通常將其分為南北兩部分進行討論(謝志昂和段安民，2017；除多等，2018；于涵等，2018)。通過對四種觀測輻射通量EOF分析也發(fā)現，EOF第一模態(tài)表現為全區(qū)一致，第二模態(tài)以33°N為界呈南北反相變化(圖略)。那么，FH資料在高原南部和北部的適用性是否存在區(qū)域差異？為驗證本文中以高原全部站點平均的輻射通量特征進行FH資料評估的合理性，我們還以33°N為分界分別計算了高原南部(STP)和北部(NTP)站點平均的輻射通量氣候態(tài)和長期趨勢。

高原地區(qū)多年平均的年平均和季節(jié)平均輻射通量以及溫度如圖2所示，FH資料中的OLR在不同季節(jié)均弱于觀測，其中夏季偏差較小(約為2 W·m-2)，春季偏差最大(約為8 W·m-2)。FH中的SWD在冬季與觀測較為接近，偏差在5 W·m-2之內，但夏季FH和觀測之間的誤差超過15 W·m-2。SWD雖然和太陽輻射關系密切，但受大氣狀況影響也十分明顯，觀測中SWD年循環(huán)并非穩(wěn)定的先增強、后減弱，而是在3月和5月大幅增強，7月強度甚至強于6月；FH中的SWD從1月開始逐漸增加，并于5月達到最大，此后逐漸減弱(圖略)，這可能與FH資料計算短波輻射過程中對云量的逐月變化的估計不足有關。FH中的長波輻射通量及其對應的氣溫和地溫與觀測資料有一定差別(圖2)：LWD存在較大季節(jié)差異，夏季輻射強度可達到冬季的1.5倍，FH資料低估了高原地區(qū)LWD，且誤差也隨著輻射強度增強而增大，夏季誤差約為15 W·m-2；兩套資料LWU的季節(jié)變化與LWD相似，但FH資料在冬季存在6 W·m-2的高估，在夏季存在20 W·m-2的低估。圖2中可以發(fā)現FH資料LWU偏差與地溫偏差十分相似，均為冬季高估而夏季低估，尤其是夏季FH資料低估了大約11 K的地溫。理論上LWD與氣溫關系密切，但是FH資料逐月氣候態(tài)氣溫均高于觀測，LWD氣候態(tài)低于觀測。從四個季節(jié)看，FH的OLR在不同季節(jié)的偏差都較小，最大偏差出現在春季(-6.65 W·m-2)，其他三種輻射通量的夏季偏差最大。除夏季外其他季節(jié)FH的各輻射通量MBE均不超過10 W·m-2，并以冬、春季誤差最小。總體來說，FH資料的四種輻射通量MBE相對于其氣候態(tài)基本上都在5%以內，雖然FH資料最大地溫偏差超過11 K，由于計算LWU時采用了開爾文溫標，溫度的最大MBE百分比仍小于4%。因此，FH資料輻射通量氣候態(tài)的誤差范圍較小。

圖2 1984—2017年高原南部(STP)、高原北部(NTP)和高原整體(TP)年平均(a)和冬季(b)、春季(c)、夏季(d)、秋季(e)平均的FH與觀測(OBS)資料輻射通量以及ST和SAT

FH資料是目前唯一從1984年開始并延續(xù)到現在的衛(wèi)星輻射資料，其重要優(yōu)勢之一就是便于研究高原輻射長期變化趨勢，因此我們對FH資料高原地區(qū)長期趨勢進行了評估。圖3比較了高原地區(qū)平均的FH與觀測資料不同季節(jié)線性趨勢。FH資料能正確反映冬季高原輻射通量和氣溫的增強，OLR和長波輻射的冬季趨勢低于觀測約0.6～1.6 W·m-2·(10 a)-1，SWD和氣溫較觀測偏強。其他季節(jié)FH資料的趨勢與觀測有較大差別：FH的OLR增加趨勢僅有冬季顯著[1.6 W·m-2·(10 a)-1]，但觀測的OLR在秋、冬季均顯著增加，趨勢分別為3.10和1.53 W·m-2·(10 a)-1；觀測的SWD在夏季顯著減弱，冬季增強，其他季節(jié)呈不顯著的減弱趨勢，而FH的SWD在各個季節(jié)明顯增強，春季趨勢達到5.01 W·m-2·(10 a)-1；基于觀測的地面長波輻射在不同季節(jié)均顯著增強，但FH的LWD增加趨勢不顯著，LWU僅在冬季顯著增強，其他季節(jié)存在不同程度的減弱趨勢。FH中的LWU不變或減弱的趨勢顯然是存在明顯誤差的，研究表明在全球加速變暖背景下高原也有顯著的增暖趨勢(丁一匯和張莉，2008；段安民等，2016)，這在圖3觀測氣溫和地溫的顯著增強中也有所體現。FH資料使用的nnHIRS氣溫與觀測表現為一致增暖，因此其對LWD長期趨勢的表現較好，但FH的地溫在高原地區(qū)存在明顯的趨勢誤差，年平均、夏季和秋季線性趨勢減弱，且夏季減弱趨勢達到-0.4 K·(10 a)-1，這可能導致了FH中的LWU趨勢計算錯誤。此外，即使FH的氣溫增暖比觀測強，FH中的LWD增強依然明顯弱于觀測。

圖3 同圖2，但為FH和觀測(OBS)資料輻射通量線性趨勢以及ST和SAT的線性趨勢

由圖2和圖3可見，盡管FH資料對高原南、北部輻射通量氣候態(tài)的高(低)估的量值有一定差異，但FH與觀測資料的強弱關系未發(fā)生改變。部分輻射通量的長期趨勢在高原南北部有不同，如觀測中的秋季SWD在STP減弱明顯，在NTP趨勢幾乎為0；FH資料的秋季LWD在STP增加，在NTP略微減弱。但與氣候態(tài)類似，FH資料對同一輻射通量長期趨勢的估算在高原南、北部同時偏高或偏低(圖3)。上述結果表明FH資料對高原輻射通量氣候態(tài)和長期趨勢的高(低)估情況在高原南北部一致，但偏差的大小有不同。

為進一步探究FH資料對高原不同區(qū)域輻射通量長期趨勢的計算偏差，本文還給出了1984—2017年高原地區(qū)觀測和FH資料輻射通量線性趨勢的空間分布(圖4)，填色為FH資料輻射通量線性趨勢，圓點內為觀測輻射通量線性趨勢。OLR的觀測量在高原全區(qū)呈增長趨勢，FH資料能正確表現出OLR在高原東南部增強較北部快的現象，但強度整體弱于觀測。春到秋季高原中部OLR趨勢存在較大差異，FH資料趨勢微弱，但觀測量的增長明顯。觀測的春季SWD為南部減弱北部增強，而夏、秋季與春季相反，在高原北部增強南部減弱。FH資料正確反映了秋、冬季高原地區(qū)SWD長期趨勢的空間分布，但未表現出春、夏季高原中部SWD的減弱趨勢。FH資料的LWD表現為高原主體增強且四周減弱，這與觀測基本吻合，但高原東南角觀測LWD在各季節(jié)增速均超過4 W·m-2·(10 a)-1，而FH資料在這一區(qū)域為減弱趨勢。與上文分析結果相似，FH在整個高原地區(qū)均存在對LWD線性趨勢的低估，尤其是觀測中夏、秋季高原北部LWD增長較快，但FH資料趨勢微弱或有負增長。冬季FH資料的LWU趨勢與觀測一致，但其他季節(jié)僅有高原南北側3 000 m海拔附近有正確的線性趨勢。

總體來說，FH資料能正確表現各輻射通量年循環(huán)及各季節(jié)平均氣候態(tài)。在1984—2017年長期趨勢方面，FH中的SWD最好，OLR和LWD次之，LWU出現明顯誤差。FH資料的地面長波輻射誤差的可能原因是其計算時采用的溫度數據集存在偏差，本文在第4節(jié)對誤差的來源和量值做詳細分析。

3 FH資料時間演變的檢驗

本節(jié)對高原地區(qū)去線性趨勢后FH資料時間演變的可靠性進行評估。圖5對比了不同季節(jié)FH和觀測資料的OLR和SWD，兩套資料OLR在各個季節(jié)均呈1∶1分布。春、夏季，FH的SWD在部分站點略大于觀測，總體分布較OLR略離散，但基本也沿對角線分布。FH資料年平均OLR和觀測變化不同步，相關系數僅有0.02；除年平均外其他季節(jié)與觀測變化較為一致，相關系數均通過0.01顯著性水平檢驗(表1)。FH資料年平均和春季SWD與觀測相關性不顯著，但其他季節(jié)相關系數均超過0.5，冬、春季FH的SWD在2000年附近有明顯增強，但觀測中沒有這一現象(圖略)。FH與觀測的OLR和SWD高原地區(qū)相關系數的空間分布見圖7，相關性存在明顯季節(jié)差異，年平均輻射通量的相關性普遍較差，而夏、秋季幾乎所有站點相關性能通過0.01顯著性水平檢驗。FH與觀測OLR的相關系數從高原東南部向北遞減，說明FH資料對高原北部OLR變化的表現不足；高原中部部分站點的冬、春季SWD的相關系數未能通過顯著性水平檢驗，但也均為正相關。

圖4 1984—2017年高原地區(qū)年平均(a～d)、冬季(e～h)、春季(i～l)、夏季(m～p)和秋季(q～t)平均觀測(圓點)和FH資料(填色)輻射通量線性趨勢的空間分布[單位：W·M-2·(10 a)-1](由外到內黑色實線分別代表高原1 800和3 000 m海拔高度)

表1 1984—2017年高原地區(qū)平均的去趨勢FH與觀測輻射通量、ST和SAT的相關系數

FD資料的地面長波輻射在高原地區(qū)存在偏差(Yang et al，2010)，這種誤差在FH資料中似乎未被完全改善。FH與觀測資料長波輻射和溫度的散點圖(圖6)離散更加明顯，FH資料整體弱于觀測，部分變量如年平均和夏季LWU以及夏季地溫明顯偏離了1∶1線。從FH與觀測資料相關系數的空間分布(圖7)也可以看出，與OLR相比，FH中的LWD誤差更加明顯。在高原南部，冬季FH中的LWD與3～10個站點無顯著相關，其他季節(jié)兩套資料的相關系數超過-0.4；FH對高原北部LWD時間演變的表現冬季最好、春季最差，兩套資料相關性還表現為從高原東部向西部減弱的空間分布。上文分析表明FH中的LWU氣候態(tài)和趨勢存在誤差，但從相關性來看FH的LWU的時間演變可靠，各季節(jié)與觀測在高原全區(qū)均為正相關，相關性最差的年平均LWU也有超過半數站點顯著性通過0.01顯著性水平檢驗。兩種資料的高原北部LWU相關性略差，春夏季約有10個站點相關系數不顯著。

圖5 高原地區(qū)年平均(a,f)、冬季(b，g)、春季(c，h)、夏季(d，i)、秋季(e，j)平均的觀測與FH資料輻射通量時間序列散點圖(a～e)OLR，(f～j)SWD(橫坐標代表FH資料，縱坐標代表觀測資料)

圖6 同圖5，但為平均的觀測與FH資料輻射通量及ST和SAT(a～e)LWD,(f～j)LWU,(k～o)SAT,(p～t)ST

從FH和觀測資料的去趨勢地面長波輻射和溫度時間序列間相關系數(表1)看出：FH的LWD與觀測相關性在年平均和春季約為0，其他季節(jié)相關系數最大值也僅有0.35，時間演變差別較大。FH中的LWD和氣溫從1984年起，有高—低—高的年代際變化，這恰好與觀測反位相(圖略)，說明FH資料LWD的年代際變化存在明顯偏差。兩套資料各季節(jié)LWU的相關系數均通過0.01顯著性水平檢驗，時間序列變化基本吻合。將資料間地面長波輻射相關系數與溫度相關系數對比(表1)，我們發(fā)現兩套資料的地溫顯著相關，與地溫緊密聯(lián)系的LWU也顯著相關。但是這種溫度與輻射間的對應關系在氣溫和LWD之間存在差異，雖然FH和觀測的氣溫也有較強的相關，但資料間LWD相關性卻很差。這說明除溫度外，可能有其他因素造成了LWD和LWU時間演變的明顯偏差。上文也表明FH中的地面長波輻射氣候平均值和長期趨勢也有較大誤差，因此有必要對誤差來源進行深入討論。

圖7 同圖4，但為FH與觀測資料輻射通量相關系數(“×”代表該站點的輻射通量相關系數通過0.01顯著性水平檢驗)

4 FH資料長波輻射誤差來源分析

長波輻射通量計算的準確性取決于輸入數據和輻射模型的質量。在無法直接獲取FH資料長波輻射模型的情況下，本文采用CD99模型(Crawford and Duchon，1999)，將FH資料的溫度和地表發(fā)射率數據代入CD99模型中計算，并比較計算結果、觀測和原FH資料中的輻射通量，深入分析長波輻射誤差來源。誤差來源可以分為三類：溫度、地表發(fā)射率和其他(包括計算模型及大氣中云和水汽狀況)。具體計算方法如下：方案1(S1)是僅使用FH資料的溫度數據，其他均使用觀測數據計算長波輻射；方案2(S2)是使用FH資料的地表發(fā)射率數據，其他均使用觀測數據計算LWU；方案3(S3)是使用FH資料的地溫和地表發(fā)射率數據計算LWU。S1與觀測之間的差異代表了FH溫度數據對長波輻射的影響；S2與觀測的差別代表了不同地表發(fā)射率對LWU的影響；FH資料和S1和S3的差異分別代表不同計算模型和云、水汽差異對LWD和LWU的影響。

首先檢驗FH資料溫度數據對長波輻射的影響。當使用FH資料溫度數據計算長波輻射時，LWD的夏季氣候態(tài)與觀測一致，其他季節(jié)較觀測偏高6～10 W·m-2；LWU的冬季氣候態(tài)與觀測一致，其他季節(jié)偏低明顯，春、秋季偏差分別為-25.67和-18.35 W·m-2，夏季偏差達到-56.7 W·m-2，偏差約為觀測氣候值的14%(表2)。圖8a中S1的線性趨勢在冬、春季是觀測的兩倍，在夏、秋季也高于觀測，說明FH資料氣溫的使用會使LWD線性趨勢偏高1～2 W·m-2·(10 a)-1。與原FH資料相似，S1計算的LWU趨勢除冬季外均與觀測相反，這說明FH資料地溫趨勢偏差是造成LWU趨勢錯誤的重要原因。決定系數R2用來表征不同溫度數據集對長波輻射時間演變的影響(表3)，當更換FH溫度數據后，S1與觀測LWD的R2各季節(jié)均較低，LWU的R2較高，但最高也僅為50%(冬季)，表明溫度數據集仍是造成輻射資料時間演變偏差的重要因素。

表2 1984—2017年高原地區(qū)平均的FH與S1、S2數據相對于觀測的平均偏差MBE(單位：W·m-2)

圖8 1984—2017年高原地區(qū)年平均和季節(jié)平均的觀測、FH、S1和S2的輻射通量線性趨勢(a)LWD,(b)LWU

表3 1984—2017年高原地區(qū)平均的FH與S1、S2數據相對于觀測資料的決定系數R2

對于地表發(fā)射率造成的誤差，S2僅替換FH地表發(fā)射率，其他使用觀測數據計算LWU，與采取固定地表發(fā)射率方案計算的觀測LWU相比，FH地表輻射率方案氣候態(tài)略高出3.5～5 W·m-2，偏差百分率低于2%。從圖8b中也可以發(fā)現地表發(fā)射率對趨勢的影響很小，可以忽略不計。S2與觀測LWU的R2也接近100%，說明FH資料地表輻射率幾乎不會影響LWU的準確性(表3)。

從FH與S1和S3的各季節(jié)長波輻射平均偏差發(fā)現(表4)，FH資料算法和水汽的誤差會導致計算的LWD偏低17 W·m-2左右；FH地溫數據的使用會導致LWU偏低20～50 W·m-2，但FH資料計算方案修正了其中6～30 W·m-2的偏差。FH資料LWD線性趨勢小于S1(圖8)，表明算法和水汽的偏差會導致計算的LWD趨勢偏低3～6 W·m-2，但由于衛(wèi)星資料氣溫的顯著增強，最終FH資料中的LWD增長速度慢于觀測。此外，FH與S1和S3的決定系數R2基本都在0.7以上(表4)，說明算法和水汽的偏差未對長波輻射通量的時間演變造成明顯影響。

表4 1984—2017年高原地區(qū)平均的FH資料相對于S1的LWD、S3的LWU平均偏差和決定系數R2

5 結論與討論

本文從氣候態(tài)、長期趨勢和時間演變三個方面對目前唯一一套34年的長序列輻射資料ISCCP-FH在我國青藏高原地區(qū)適用性進行了全面評估，并深入探討長波輻射通量存在明顯偏差的原因，定量分析了不同誤差來源對長波輻射的影響程度。主要結論如下：

(1)從不同季節(jié)氣候態(tài)來看，FH資料各輻射通量與觀測之間的誤差隨輻射強度增加而增大，但誤差均在5%以內。FH資料低估了1～8 W·m-2的高原地區(qū)OLR，對SWD的高估在5～20 W·m-2，地面長波輻射氣候態(tài)偏差較大，夏季對LWD和LWU的低估達到30 W·m-2。FH資料未能完全反映SWD月際變化，對高原地區(qū)大氣短波輻射過程的表現不足是產生偏差的可能原因。

(2)FH資料各輻射通量線性趨勢的可靠性存在明顯差異，同一輻射通量趨勢的季節(jié)差異也較顯著。FH資料能正確反映高原冬季各輻射通量的增強趨勢；其OLR和LWD在各季節(jié)線性趨勢均和觀測一致；春、夏、秋季SWD和LWU的趨勢與觀測完全相反；在高原持續(xù)增暖的情況下LWU的減弱趨勢存在明顯錯誤。FH資料三種長波輻射趨勢在高原全區(qū)總體偏弱。FH資料正確反映了各季節(jié)OLR、LWD和秋、冬季SWD的線性趨勢空間分布，但未表現出春、夏季高原中部SWD的減弱趨勢；除冬季外其他季節(jié)FH的LWU在高原東部減弱，與觀測偏差較大。

(3)對去線性趨勢后FH資料輻射通量時間演變的分析發(fā)現， FH中的LWU與觀測在不同季節(jié)均有較強相關性，OLR和SWD也能反映冬、夏季高原地區(qū)輻射變化特征。雖FH的LWD與觀測有一致氣候態(tài)和趨勢，但其與觀測數據的時間演變相關性較差，尤其是在年代際變化方面與觀測反位相。FH資料能基本反映高原全區(qū)SWD和LWU的時間演變，FH與觀測OLR在高原主體的相關性強于高原四周，LWD的誤差在海拔快速增加的高原南坡最為明顯。

(4)溫度偏差不是造成FH資料地面長波輻射誤差的唯一原因。FH氣溫數據會造成LWD的氣候平均值相對于觀測偏高6～10 W·m-2、線性趨勢偏高1～2 W·m-2·(10 a)-1；算法和水汽的作用將導致LWD相對于觀測氣候態(tài)偏低15～19 W·m-2,線性趨勢偏低2～4 W·m-2·(10 a)-1，此外算法和水汽的誤差對LWD時間演變的影響大于氣溫。FH地表發(fā)射率相對于固定地表發(fā)射率方案會高估LWU 3～5 W·m-2，但不會影響LWU的長期趨勢和時間演變可靠性，FH地溫數據的使用會導致LWU偏低20～50 W·m-2，但FH資料計算方案對偏差有一定修正作用。

目前對高原輻射長期變化特征的研究仍然欠缺，各輻射資料之間的不一致和長序列資料的匱乏是阻礙研究的重要原因，隨著ISCCP-H系列長序列衛(wèi)星資料的出現，一定程度上有助于相關研究的推進。本文的分析表明多方面原因造成了FH資料在高原地區(qū)的偏差，因此在使用該資料時選擇合適季節(jié)或變量會得到更加可靠的結果。除此之外，仍有一些問題尚未明確，例如除了本文評估的四種輻射通量外，大氣頂逸出短波輻射和地面反射短波輻射這兩個變量很難獲得長期觀測資料進行評估，這將導致FH資料大氣頂和地面輻射平衡存在不確定性；在明確誤差來源后，是否能對資料偏差訂正，改善其在高原地區(qū)適用性也有待嘗試。