劉瑩 師春香 王海軍 韓帥

摘要 以中國48 708個(gè)地面氣象自動(dòng)站逐小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用平均偏差（Bias）、相關(guān)系數(shù)、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等評估指標(biāo)，對比分析2017年10月、2018年1月、4月、7月CLDAS-V2.0氣溫（分辨率為0.062 5°），探討中國8個(gè)分區(qū)春、夏、秋、冬4個(gè)季節(jié)CLDAS與站點(diǎn)氣溫的相關(guān)性及偏差分布特征。結(jié)果表明：1）CLDAS氣溫較好地反映了中國氣溫的年際變化，非獨(dú)立性檢驗(yàn)、獨(dú)立性檢驗(yàn)與站點(diǎn)氣溫的平均相關(guān)系數(shù)分別為0.995、0.991，東北地區(qū)相關(guān)性最高，西南地區(qū)相關(guān)性最低。2）CLDAS與站點(diǎn)氣溫的Bias為-0.011 ℃，非獨(dú)立性檢驗(yàn)的RMSE、MAE分別為1.275、1.645 ℃，獨(dú)立性檢驗(yàn)的RMSE、MAE分別為0.867、1.089 ℃，總體上CLDAS氣溫誤差小，可信度較高。3）春、秋季的偏差小于夏、冬季;東北、華北、江淮、華南地區(qū)的偏差小于西北、西南地區(qū);84.6%站的冷偏差或暖偏差在1 ℃內(nèi)，冷暖偏差空間分布均勻。4）CLDAS的最高氣溫存在冷偏差，最低氣溫存在暖偏差，夏季最高氣溫的最大誤差為-0.59 ℃。5）CLDAS平均偏差的日變化為-0.23～0.07 ℃，白天呈冷偏差，夜間呈暖偏差，夏季平均偏差的日變化較顯著，偏差的日較差為0.26 ℃;全國8個(gè)分區(qū)夏季平均偏差日變化最大為1.06 ℃，秋、冬、春季變幅相似，西南地區(qū)平均偏差日變化最大而江淮地區(qū)最小。

關(guān)鍵詞 CLDAS; 氣溫; 相關(guān)系數(shù); 偏差; 日變化

陸面作為地球系統(tǒng)中重要的組成部分，與大氣進(jìn)行著物質(zhì)和能量交換，陸面狀況的變化對大氣和氣候有重要影響（成璐等，2014;高路和郝璐，2014;高志剛等，2015;孫帥等，2017）。在20世紀(jì)90年代，越來越多人重視陸面同化的研究（麻巨慧等，2011;閔錦忠等，2016），比較成熟的陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)主要有美國的全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（GLDAS）、北美陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（NLDAS）、歐洲陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（ELDAS）、美國高分辨率陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（HRLDAS）、韓國陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（KLDAS）、中國西部陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)、中國氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（CLDAS）等。CLDAS是我國陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)領(lǐng)域唯一實(shí)時(shí)運(yùn)行的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，利用融合與同化技術(shù)，對地面觀測、衛(wèi)星觀測、數(shù)值模式產(chǎn)品等多種來源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，輸出包括氣溫、氣壓、比濕、風(fēng)速、降水、太陽短波輻射、土壤濕度等高時(shí)空分辨率的陸面驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，應(yīng)用于農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測、山洪地質(zhì)災(zāi)害氣象服務(wù)、氣候系統(tǒng)模式評估、空間細(xì)網(wǎng)格實(shí)況數(shù)據(jù)服務(wù)等業(yè)務(wù)。為CLDAS陸面驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品應(yīng)用提供參考，許多學(xué)者做了有關(guān)評估分析與研究（朱智和師春香，2014;孫小龍等，2015;崔園園等，2018;劉歡歡等，2018）。例如李顯風(fēng)等（2017）建立了CLDAS數(shù)據(jù)質(zhì)量在線評估系統(tǒng)，采用相關(guān)系數(shù)、均方根誤差、相對偏差和平均偏差等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了對任意站點(diǎn)及省份、任意時(shí)段范圍、不同土壤層次的土壤濕度的評估分析。師春香等（2018）通過CLDAS土壤濕度與自動(dòng)土壤水分觀測站的逐小時(shí)觀測值進(jìn)行對比，分析中國區(qū)域的平均土壤濕度時(shí)間變化特點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)模擬值與觀測值非常接近，能很好地模擬各研究區(qū)土壤濕度的時(shí)間變化，但對于凍土融化時(shí)東北地區(qū)的土壤濕度存在輕微的低估。韓帥等（2017）通過自動(dòng)土壤水分觀測站實(shí)況數(shù)據(jù)、青藏高原試驗(yàn)觀測數(shù)據(jù)及國際同類產(chǎn)品對CLDAS土壤濕度模擬結(jié)果進(jìn)行評估，發(fā)現(xiàn)CLDAS模擬結(jié)果更優(yōu)。劉志雄等（2017）以湖北為研究區(qū)域，在對CLDAS的土壤濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行評估的基礎(chǔ)上，研究CLDAS的油菜漬害監(jiān)測方法，與油菜觀測站點(diǎn)產(chǎn)量資料進(jìn)行相關(guān)分析，建立了基于CLDAS油菜漬害監(jiān)測方法。但CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)在中國區(qū)域適用性評估案例尚且不多。氣溫（韓翠華等，2013;蔣帥等，2017;任晨辰等，2017;趙濱和張博，2018）是氣候變化關(guān)注的焦點(diǎn)，與人類衣食住行、工業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)及生態(tài)系統(tǒng)等關(guān)系密切，所以本文利用2017年10月、2018年1、4、7月中國48 708個(gè)地面氣象自動(dòng)站逐小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)，對比CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)，分析兩類數(shù)據(jù)的相關(guān)性和偏差，評估了CLDAS氣溫的可信性和適用性。該研究可為CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)在中國區(qū)域的應(yīng)用提供參考。

1 資料

本文研究采用“CLDAS大氣驅(qū)動(dòng)場產(chǎn)品V2.0”2 m氣溫?cái)?shù)據(jù)、地面氣象自動(dòng)站觀測數(shù)據(jù)，下文分別簡稱為“CLDAS氣溫”、“站點(diǎn)氣溫”。數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心。

CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)，覆蓋亞洲區(qū)域（60°～160°E，0°～65°N），空間分辨率為0.062 5°×0.062 5°，時(shí)間分辨率為1 h。該數(shù)據(jù)集是以ECMWF數(shù)值分析/預(yù)報(bào)產(chǎn)品為背景場，中國區(qū)域內(nèi)采用地形調(diào)整、多重網(wǎng)格變分技術(shù)（STMAS）融合地面自動(dòng)站觀測數(shù)據(jù)（考核站），并插值到分析格點(diǎn)而形成。文中使用的是CLDAS氣溫近實(shí)時(shí)產(chǎn)品，更新滯后2 d。

站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)，中國范圍內(nèi)48 708個(gè)地面氣象自動(dòng)站逐小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)經(jīng)過了氣候界限值檢查、要素允許范圍值檢查、時(shí)間一致性檢查、空間一致性檢查和質(zhì)控綜合判斷等質(zhì)量控制。觀測站點(diǎn)主要分布在中東部地區(qū)，青藏高原西部和新疆南部地區(qū)觀測站點(diǎn)稀少（圖1）。為排除缺測站點(diǎn)對評估結(jié)果的影響，只將有觀測值且數(shù)據(jù)完整性高的站點(diǎn)（或時(shí)次）與CLDAS數(shù)據(jù)進(jìn)行對比檢驗(yàn)。

由于氣溫要素受季節(jié)變化和區(qū)域差異影響顯著，為了在研究中與不同季節(jié)、區(qū)域的兩類數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，選取了中國區(qū)域內(nèi)2017年10月、2018年1、4、7月（分別代表秋季、冬季、春季、夏季）共4個(gè)月的CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)、站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)作為研究對象。參考文獻(xiàn)（韓翠華等，2013）根據(jù)地形和氣候特征將我國劃分為8個(gè)區(qū)域，區(qū)域1～8分別為西北、西藏、云南、四川、華南、江淮、東北、華北（圖1），分析各區(qū)域內(nèi)CLDAS和站點(diǎn)氣溫的相關(guān)性和偏差。

2 方法

將CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)插值為與站點(diǎn)相同經(jīng)緯度位置上的數(shù)據(jù)，并將站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)作為真值來評估檢驗(yàn)。為充分檢驗(yàn)評估CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)，科學(xué)評價(jià)站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)對CLDAS融合結(jié)果的影響（李顯風(fēng)等，2020），分別選取全國地面自動(dòng)站觀測32 552個(gè)考核站和12 043個(gè)非考核站作為檢驗(yàn)站點(diǎn)，因非考核站不參與CLDAS融合分析，非考核站的檢驗(yàn)方式為獨(dú)立性檢驗(yàn)，而考核站的檢驗(yàn)方式為非獨(dú)立性檢驗(yàn)。

通過計(jì)算站點(diǎn)上站點(diǎn)氣溫與CLDAS氣溫在各月時(shí)間序列下的平均偏差（Bias）、相關(guān)系數(shù)（R）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等評估指標(biāo)，非獨(dú)立性檢驗(yàn)、獨(dú)立性檢驗(yàn)分析評估CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)在中國區(qū)域的適用性。

2.1 插值方法

采用雙線性插值法將CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)插值到觀測站點(diǎn)。該方法是先緯向后經(jīng)向，或先經(jīng)向后緯向上進(jìn)行一元一次線性插值。插值公式如下：

首先在緯向x進(jìn)行線性插值，得到

f（T1）≈x2-xx2-x1f（Q11）+x-x1x2-x1f（Q21）;

f（T2）≈x2-xx2-x1f（Q12）+x-x1x2-x1f（Q22）。

然后在經(jīng)向y進(jìn)行線性插值，得到

f（T）≈y2-yy2-y1f（T1）+y-y1y2-y1f（T2）。

這樣就得到所要的結(jié)果

f（x，y）≈f（Q11）（x2-x1）（y2-y1）（x2-x）（y2-y）+ f（Q21）（x2-x1）（y2-y1）（x-x1）（y2-y）+ f（Q12）（x2-x1）（y2-y1）（x2-x）（y-y1）+ f（Q22）（x2-x1）（y2-y1）（x-x1）（y-y1）。

式中：Q11=（x1，y1），Q12=（x1，y2），Q21=（x2，y1），Q22=（x2，y2）分別為相鄰的4個(gè)網(wǎng)格點(diǎn);f（Q11）、f（Q12）、f（Q21）、f（Q22）分別為對應(yīng)網(wǎng)格點(diǎn)的變量值;f（T1）、f（T2）分別是T1=（x，y1）緯度、T2=（x，y2）經(jīng)度上的一次線性插值結(jié)果，f（x，y）是插值所得的站點(diǎn)變量值。

2.2 評估指標(biāo)

采用評估指標(biāo)包括平均偏差（Bias）、相關(guān)系數(shù)（R）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE），計(jì)算公式如下：

Bias=1n∑ni=1（xi-yi）;

R=∑ni=1（xi-）（yi-）∑ni=1（xi-）2∑ni=1（yi-）2;

ERMS=∑ni=1（xi-yi）2n;

EMA=1n∑ni=1|xi-yi|。

式中：n為匹配樣本總數(shù);xi為被檢驗(yàn)數(shù)據(jù)值;yi為檢驗(yàn)源數(shù)據(jù)值;和分別為被檢驗(yàn)數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)源數(shù)據(jù)的平均值。

3 結(jié)果分析

3.1 相關(guān)性

CLDAS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)相關(guān)性高，非獨(dú)立性檢驗(yàn)、獨(dú)立性檢驗(yàn)平均相關(guān)系數(shù)分別為0.995、0.991。圖2a為CLDAS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)相關(guān)性的站點(diǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì)，48 708個(gè)站點(diǎn)中相關(guān)系數(shù)高于0.99的站點(diǎn)有41 936個(gè)，占總站數(shù)的86.1%;相關(guān)系數(shù)低于0.98的站點(diǎn)有1 174個(gè)，僅占總站數(shù)的2.4%。說明CLDAS能很好地反映大多數(shù)站點(diǎn)的氣溫變化。

圖2b、2c分別展示了我國不同季節(jié)和區(qū)域CLDAS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)的相關(guān)性。春季（2018年4月）相關(guān)性最高，非獨(dú)立性檢驗(yàn)、獨(dú)立性檢驗(yàn)平均相關(guān)系數(shù)分別為0.987、0.978;秋季（2017年10月）次之，分別為0.984、0.975;冬季（2018年1月）分別為0.98、0.968;夏季（2018年7月）分別為0.971、0.963。中國范圍8個(gè)區(qū)域CLDAS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)，非獨(dú)立性檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.960～0.989，獨(dú)立性檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.922～0.982;區(qū)域5～區(qū)域8相關(guān)性高于區(qū)域1～4，非獨(dú)立性檢驗(yàn)中，東北地區(qū)（區(qū)域7）相關(guān)性最高為0.989，云南地區(qū)（區(qū)域3）相關(guān)性最低為0.960;獨(dú)立性檢驗(yàn)區(qū)域7相關(guān)性最高為0.982，區(qū)域2相關(guān)性最低為0.922。

3.2 偏差

圖3、圖4分別統(tǒng)計(jì)了不同季節(jié)和區(qū)域CLADS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)Bias、RMSE和MAE。CLDAS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)平均偏差（Bias）為-0.011 ℃，秋季、冬季、春季Bias均為正值，分別為0.018、0.002、0.005 ℃，夏季偏差最大為-0.068 ℃。區(qū)域1、區(qū)域2、區(qū)域4、區(qū)域6的Bias均為負(fù)值，而其他區(qū)域Bias均為正值，說明西北、西南、江淮地區(qū)平均氣溫低于站點(diǎn)觀測值，東北、華北、華南地區(qū)平均氣溫高于站點(diǎn)觀測值;東北、華北、江淮、華南地區(qū)（區(qū)域5～8）Bias分別為0.025、-0.001、0.01、0.027 ℃，偏差小于西北、西南地區(qū)（區(qū)域1～4）。

通過非獨(dú)立性檢驗(yàn)均方根誤差（RMSE）和平均絕對誤差（MAE）分別1.275、1.645 ℃，獨(dú)立性檢驗(yàn)RMSE、MAE分別為0.867、1.089 ℃，區(qū)域1～4的RMSE和MAE均高于其平均值。非獨(dú)立性檢驗(yàn)中，秋季的RMSE、MAE均為最小，分別為1.131、0.789 ℃;春季次之，分別為1.227、0.861 ℃;冬季分別為1.255、0.869 ℃;夏季最大，分別為1.458、0.949 ℃;區(qū)域7的RMSE、MAE均為最小，分別為1.031、0.713 ℃;區(qū)域2的RMSE最大為2.246 ℃，區(qū)域1的MAE最大為1.412 ℃。獨(dú)立性檢驗(yàn)中，秋季的RMSE、MAE均為最小，分別為1.562、1.050 ℃;春季次之，分別為1.647、1.112 ℃;夏季分別為1.635、1.051 ℃;冬季最大，分別為1.728、1.142 ℃;區(qū)域5的RMSE最小為1.564 ℃;區(qū)域6的MAE最小為0.771 ℃;區(qū)域2的RMSE、MAE均為最大，分別為4.413、3.160 ℃?？梢钥闯?，春季、秋季的偏差小于夏季、冬季，東北、華北、江淮、華南地區(qū)偏差小于西北、西南地區(qū)。

圖5為CLDAS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)偏差的站點(diǎn)統(tǒng)計(jì)，總體偏差范圍在-6～6 ℃。偏差為負(fù)值表示CLDAS低于站點(diǎn)觀測值，即CLDAS出現(xiàn)了冷偏差;反之，偏差為正值表示CLDAS出現(xiàn)了暖偏差。48 708個(gè)站點(diǎn)中出現(xiàn)冷偏差、暖偏差的站點(diǎn)分別為23 983個(gè)、24 725個(gè)，各占總站點(diǎn)數(shù)的一半;41 202個(gè)站點(diǎn)的冷偏差或暖偏差在1 ℃內(nèi)，占總站點(diǎn)數(shù)的84.6%，其可信度高;219個(gè)站點(diǎn)的冷偏差或暖偏差大于5 ℃，占總站點(diǎn)數(shù)的0.4%，其可信度低。圖6a、6b分別為CLDAS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)冷偏差、暖偏差的空間分布，可見冷偏差和暖偏差空間分布均勻且一致性好。

3.3 極值誤差

最高、最低氣溫反映了氣候冷暖變化程度，是判斷極端氣候事件強(qiáng)度的重要指標(biāo)。在氣候極值變化研究中多采用閾值進(jìn)行分析，超過閾值的值被認(rèn)為是極值（王海軍等，2008;盧冰等，2017）。利用2017年10月、2018年1、4、7月CLDAS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)，分別計(jì)算各月氣溫1～99.9分位數(shù)的差值，分析氣溫極值的誤差特征。從圖7看出，各月CLDAS與站點(diǎn)氣溫分位數(shù)差值分布均呈現(xiàn)同一變化趨勢，偏差由中位分別向低位和高位逐漸增大，越接近第1百分位數(shù)趨于正值，接近第99.9百分位數(shù)趨于負(fù)值;夏季百分位數(shù)差值在高位上增幅較為顯著，秋季、冬季、春季變幅基本一致平緩。結(jié)果表明，CLDAS對最高氣溫冷偏差，最大偏差達(dá)到-0.20～-0.59 ℃，最低氣溫暖偏差，最大偏差達(dá)到0.11～0.15 ℃;夏季最高氣溫誤差最大為-0.59 ℃。

3.4 偏差日變化特征

圖8展示了各季節(jié)CLDAS與站點(diǎn)氣溫平均偏差的日變化特征。由圖可見，CLDAS與站點(diǎn)氣溫平均偏差日變化在-0.23～0.07 ℃，白天呈冷偏差，日出后隨時(shí)間推移偏差逐漸增大，秋季、冬季、春季、夏季分別在北京時(shí)（下同）12時(shí)、10時(shí)30分、10時(shí)30分、15時(shí)冷偏差達(dá)到最大，隨后偏差逐漸減小，直到日落后偏差開始為正值且逐漸增大，整個(gè)夜間呈現(xiàn)暖偏差，秋季、冬季、春季、夏季分別在19時(shí)、19時(shí)、20時(shí)、21時(shí)暖偏差達(dá)到最大，隨后偏差又逐漸減小直到日出?？傮w上，夏季平均偏差日變化較為顯著，偏差日較差為0.26 ℃，其次春季偏差日較差為0.14 ℃，秋季、冬季偏差日較差分別為0.08、0.07 ℃。

從圖9各季節(jié)8個(gè)區(qū)域CLDAS與站點(diǎn)氣溫平均偏差的日變化曲線中看到，各區(qū)域基本呈現(xiàn)了相似的偏差日變化規(guī)律，大部分區(qū)域出現(xiàn)了一個(gè)峰值或一個(gè)谷值，隨著日出、日落時(shí)間推移偏差按照一定規(guī)律逐漸增大或減小。秋季平均偏差日變化范圍在-0.05～0.40 ℃，區(qū)域2變幅最大為0.20 ℃，區(qū)域3次之變幅為0.18 ℃，變幅最小出現(xiàn)在區(qū)域6為0.02 ℃;冬季平均偏差日變化在-0.06～0.36 ℃，區(qū)域3變幅最大為0.31 ℃，區(qū)域6變幅最小為0.02 ℃;春季平均偏差日變化在-0.12～0.36 ℃，區(qū)域3變幅最大為0.27 ℃，區(qū)域7變幅最小為0.06 ℃;夏季平均偏差日變化在-0.55～0.51 ℃，區(qū)域4變幅最大為0.46 ℃，區(qū)域6變幅最小為0.18 ℃。全國8個(gè)區(qū)域夏季平均偏差日變化最大為1.06 ℃，秋季、冬季、春季變幅相似，分別為0.45、0.42、0.48 ℃;云南（區(qū)域3）、西藏（區(qū)域2）地區(qū)平均偏差日變化最大，江淮地區(qū)（區(qū)域6）日變化最小。

4 結(jié)論

利用我國48 708個(gè)地面氣象自動(dòng)站逐小時(shí)氣溫?cái)?shù)據(jù)，采用不同的評估指標(biāo)和方法，對比分析了2017年10月、2018年1月、2018年4月、2018年7月近實(shí)時(shí)CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)在我國8個(gè)區(qū)域的表現(xiàn)，評估結(jié)果如下：

1）CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)較好地反映了我國氣溫年際變化，非獨(dú)立性檢驗(yàn)、獨(dú)立性檢驗(yàn)與站點(diǎn)氣溫平均相關(guān)系數(shù)分別為0.995、0.991，41 936個(gè)站點(diǎn)（86.1%）的相關(guān)性超過了0.99;秋季相關(guān)性最高，非獨(dú)立性檢驗(yàn)、獨(dú)立性檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)分別為0.987、0.978，夏季相關(guān)性最低，相關(guān)系數(shù)分別為0.971、0.963;全國8個(gè)區(qū)域氣溫?cái)?shù)據(jù)，非獨(dú)立性檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.960～0.989，獨(dú)立性檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.922～0.982，東北地區(qū)相關(guān)性最高，云南地區(qū)相關(guān)性最低。

2）CLDAS與站點(diǎn)氣溫?cái)?shù)據(jù)Bias為-0.011 ℃，非獨(dú)立性檢驗(yàn)RMSE和MAE分別1.275 ℃、1.645 ℃，獨(dú)立性檢驗(yàn)RMSE、MAE分別為0.867 ℃、1.089 ℃;春季、秋季的偏差小于夏季、冬季，東北、華北、江淮、華南地區(qū)偏差小于西北、西南地區(qū)。CLDAS氣溫總體偏差范圍在-6～6 ℃，41 202個(gè)站點(diǎn)（84.6%）的冷偏差或暖偏差在1 ℃內(nèi)，總體上CLDAS氣溫誤差小，可信度較高。冷偏差和暖偏差空間分布均勻且一致性好。

3）CLDAS對最高氣溫冷偏差，最大偏差達(dá)到-0.20～-0.59 ℃，最低氣溫暖偏差，最大偏差達(dá)到0.11～0.15 ℃;夏季最高氣溫誤差最大為-0.59 ℃。

4）CLDAS平均偏差日變化在-0.23～0.07 ℃，白天呈冷偏差，日出后隨時(shí)間推移偏差逐漸增大，秋季、冬季、春季、夏季分別在12時(shí)、10時(shí)30分、10時(shí)30分、15時(shí)冷偏差達(dá)到最大，隨后偏差逐漸減小，直到日落后偏差開始為正值且逐漸增大，整個(gè)夜間呈現(xiàn)暖偏差，秋季、冬季、春季、夏季分別在19時(shí)、19時(shí)、20時(shí)、21時(shí)暖偏差達(dá)到最大，隨后偏差又逐漸減小直到日出。全國8個(gè)區(qū)域夏季平均偏差日變化最大為1.06 ℃，秋季、冬季、春季變幅相似，分別為0.45 ℃、0.42 ℃、0.48 ℃;云南、西藏地區(qū)平均偏差日變化最大，江淮地區(qū)日變化最小。

CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)在中國區(qū)域整體上具有較高的可信度，春季、秋季的偏差小于夏季、冬季，東北、華北、江淮、華南地區(qū)偏差小于西北、西南地區(qū)，存在高溫偏低、低溫偏高的現(xiàn)象，極端氣候事件發(fā)生強(qiáng)度的刻畫與站點(diǎn)觀測存在一定差異。夏季局地強(qiáng)對流天氣、冬季冷空氣活動(dòng)事件發(fā)生時(shí)氣溫空間差異較大，CLDAS氣溫?cái)?shù)據(jù)刻畫該類事件還不夠精細(xì);西北、西南地區(qū)地形復(fù)雜、海拔高，CLDAS融合分析采用了地形調(diào)整，可考慮坡度、坡向?qū)鉁氐挠绊憽?/p>

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Applicability assessment of CLDAS temperature data in China

LIU Ying1，SHI Chunxiang2，WANG Haijun1，HAN Shuai2

1Hubei Meteorological Information and Technological Support Center，Wuhan 430074，China;

2National Meteorological Information Center，Beijing 100081，China

Based on the hourly temperature data derived from 48 708 surface automatic weather stations in China，the CLDAS-V2.0 temperature data in October 2017，January 2018，April 2018 and July 2018 （resolution：0.062 5°） were analyzed by using the evaluation indexes such as mean deviation （Bias），correlation coefficient，root mean square error （RMSE） and mean absolute error （MAE）.This paper studied the correlation and deviation distribution characteristics between CLDAS and station temperature in spring，summer，autumn and winter in eight zones of China.Results show that：（1）CLDAS temperature reflects the interannual variation of temperature in China，and the average correlation coefficients of non-independence test，independence test and station temperature are 0.995 and 0.991 respectively.The correlation coefficient is the highest in Northeast China and the lowest in Southwest China.（2） The Bias of CLDAS and station temperature is -0.011 ℃，RMSE and MAE of non-independence test are 1.275 ℃ and 1.645 ℃，and RMSE and MAE of independence test are 0.867 ℃ and 1.089 ℃，respectively.In general，CLDAS has small temperature error and high reliability.（3） The deviation in spring and autumn is less than that in summer and winter.The deviation in Northeast，North China，Jianghuai and South China is smaller than that in Northwest and Southwest China.In 84.6% stations，the cold deviation or warm deviation is within 1 ℃，and the spatial distribution of cold and warm deviation is uniform.（4） The maximum temperature of CLDAS has cold deviation，the minimum temperature has warm deviation，and the maximum deviation of maximum temperature in summer is -0.59 ℃.（5） The diurnal variation of mean deviation of CLDAS is -0.23—0.07 ℃，colder in the daytime and warmer in the night.The diurnal variation of mean deviation of CLDAS is significant in summer，and the diurnal range of deviation is 0.26 ℃.The maximum diurnal variation of summer mean deviation in the eight zones of China is 1.06 ℃，and the variation ranges in autumn，winter and spring are similar.The diurnal variation of mean deviation is the largest in Southwest China and the smallest in Jianghuai.

CLDAS;temperature;correlation coefficient;deviation;diurnal variation

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20200819001

（責(zé)任編輯：張福穎）