陳君芝 施曉暉 溫 敏

中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室，北京 100081

提 要： 西太平洋-南海-東印度洋(以下簡稱“兩洋一海”)地區(qū)對我國的天氣氣候、國家安全和社會經濟有重要影響，但由于資料條件的限制，現(xiàn)有的海上高風速事件研究主要集中于近海，導致對“兩洋一?！钡貐^(qū)遠洋高風速事件的時空分布、變化特征及其機理仍然不夠了解，急需利用新的高分辨率資料進行深入的研究。目前歐州中期天氣預報中心第五代全球大氣再分析資料(ERA5)再分析近地面10 m風速數(shù)據(jù)與現(xiàn)場觀測風速的比較研究還相對較少，因此本文將“兩洋一?！钡貐^(qū)的國際海洋大氣綜合數(shù)據(jù)集(ICOADS)錨定浮標觀測資料與ERA5進行了對比分析。結果表明：ERA5再分析10 m風速數(shù)據(jù)能夠較好地表現(xiàn)出海面風場的分布特點和變化特征。ERA5再分析資料具有較高的時空分辨率、較長的時間序列以及完整的數(shù)據(jù)記錄，將其用于海上高風速事件的氣候分析是可行的，且具有一定的優(yōu)勢。需要注意的是，ERA5再分析風速總體上存在低估實測風速的系統(tǒng)偏差，尤其是實測風速較大時，ERA5偏離于實測風速的現(xiàn)象更為明顯。

引 言

海上強風具有突發(fā)性強、瞬時性顯著等特點，往往會對海上作業(yè)的漁船和沿海地區(qū)的人民生命及財產安全造成嚴重影響(呂愛民等，2018)。1999—2005年期間，我國近海風災事故共發(fā)生1076起，其中由于海上強風導致的漁船全損事故占到全部近海事故的33.92 %(孫穎士和李冬霄，2007；尹盡勇等，2009)。海上強風作為強破壞性天氣的一種主要形式，會造成漁業(yè)生產的嚴重經濟損失，并可能危害到人民的生命安全，但另一方面，海上強風可以攪動海洋混合層下的營養(yǎng)物質和浮游生物，為海洋生物提供豐富的餌料，還能促進海洋和大氣在動量、熱量等方面的交換(Lin et al,2003;Sampe and Xie,2007)。

隨著“21世紀海上絲綢之路”國家戰(zhàn)略的實施和開展，近海乃至遠洋的海上高風速(6級及以上)預報逐漸成為現(xiàn)代天氣預報業(yè)務中的重要組成部分。胡海川等(2017；2022)、胡海川和周軍(2019)曾提出海上極大風速預報屬于業(yè)務預報難點，是否能夠提供精準的預報，將關系到漁業(yè)生產和海洋監(jiān)管部門的海上安全保障工作能否順利開展。西太平洋-南海-東印度洋(以下簡稱“兩洋一?！?地區(qū)包括了世界氣象組織賦予我國的責任海區(qū)，而且特色鮮明，季風-信風交匯、臺風頻發(fā)、海洋環(huán)流復雜、溫鹽變化顯著，細致分析“兩洋一?！钡貐^(qū)海上高風速事件的變化規(guī)律，并探討其形成機制，可以為提高海上高風速的預報水平提供科學基礎，對于保證航行安全和沿海災害預防都有著極為重要的意義。由于資料條件的限制，以往的研究主要集中于近海(范蘇丹等，2017；陳艷春等，2017)，近幾年的研究則更多地關注了臺風的活動特征和預報難點分析(邱金晶等，2021；危國飛等，2021；王葉紅等，2019; 王天駒等，2019)，導致對“兩洋一?！钡貐^(qū)遠洋高風速事件的時空分布、變化特征及其機理不夠了解，急需利用新的高分辨率資料進行深入的研究。

目前在海洋和氣象科學研究常用的數(shù)據(jù)中，國際海洋大氣綜合數(shù)據(jù)集(International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set，ICOADS)是目前觀測時間最長、海洋表面記錄最全的現(xiàn)場觀測資料，其主要由船舶資料組成，還包括錨定浮標、漂浮浮標和海岸站點數(shù)據(jù)等(寶樂爾其木格和任國玉，2013；Woodruff et al，2011)。隨著衛(wèi)星遙感技術的發(fā)展，微波散射計成為海面風場全球觀測的一種有效技術手段，它可以通過雷達接收回波信號的強弱及不同角度的回波信號反演出10 m高度的海面風速和風向。自1996年以來，先后有美國的NSCAT、QuikSCAT、WindSAT，日本的SeaWinds以及歐洲的ASCAT等衛(wèi)星測風資料發(fā)布，在物理海洋學、海洋氣象數(shù)值預報和臺風監(jiān)測等方面發(fā)揮了重要的作用。再分析風場資料是基于數(shù)值模式并將各種歷史觀測資料(如衛(wèi)星觀測、地面觀測和高空觀測等)，通過同化(如四維變分、Kalman濾波等)而生成的數(shù)值產品，近年來在海洋和氣象的研究中也得到了廣泛應用。

綜合來看，由于航線的限制，ICOADS大部分觀測都局限在北半球中緯度區(qū)域，在低緯度、高緯度和南半球的觀測非常有限，部分海域的觀測記錄十分稀少。衛(wèi)星測風資料具有觀測精度高、覆蓋范圍廣(大約90%的全球海洋)和空間分辨率高(25 km)等特點，但同時也存在時間分辨率較低(一天僅2次)的不足，與海上浮標觀測值相比存在一定誤差(Chelton and Freilich,2005;Mears et al,2001)。20世紀90年代以來，各類再分析產品相繼推出，例如，NCEP/NCAR、NCEP/DOE、NCEP-CFSR、MERRA、MERRA-2、ERA-Interim、JRA-55等(Rienecker et al，2011；Kalnay et al，1996；Kanamitsu et al，2002；Saha et al,2010;Kobayashi et al,2015;Uppala et al,2008;Dee et al,2011;鄧小花等，2010)。國內外一些專家學者開展了對上述再分析資料在海上風速適用性方面的討論，結果表明，再分析資料與衛(wèi)星測風資料相比，雖然存在一定的系統(tǒng)性誤差(范蘇丹等，2017；陳艷春等，2017；孟憲貴等，2018；Carvalho，2019；劉鴻波等，2021)，但由于同化了大量的觀測資料，保證了其基本的可信度。此外，再分析數(shù)據(jù)還具有時間序列長、覆蓋范圍廣、空間分辨率高及要素記錄更加完整等特點，其在探討海上高風速事件的氣候特征方面具備一定的優(yōu)勢。

最近，歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)推出了第五代全球大氣再分析資料(ERA5)，該資料的時空分辨率有了很大的提高，同化觀測資料的種類和數(shù)量也明顯增加(Hersbach et al,2020)。與ERA-Interim再分析10 m風速和ASCAT衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)相比，ERA5的數(shù)據(jù)精度比ERA-Interim提高了約20 %，但仍存在一定的系統(tǒng)性誤差，具體表現(xiàn)為中緯度地區(qū)的平均緯向風速偏小，而熱帶地區(qū)的平均經向風速偏小(Rivas and Stoffelen,2019)。目前，ERA5再分析10 m風速與現(xiàn)場觀測風速數(shù)據(jù)的對比研究還相對較少，需要進一步開展這方面的研究。另外，雖然ERA5同化的數(shù)據(jù)中包含了錨定浮標觀測資料，但其地面風速再分析產品對現(xiàn)場觀測數(shù)據(jù)的重現(xiàn)能力如何，它們之間存在怎樣的差異？仍然值得進行細致的分析。因此，本文將根據(jù)國家氣象中心提供的2020年中國近海大風事件記錄，利用“兩洋一?！钡貐^(qū)的ICOADS錨定浮標觀測資料與ERA5再分析數(shù)據(jù)進行對比分析，了解ERA5再分析10 m風速數(shù)據(jù)在海上高風速事件研究中的適用性和誤差范圍。

1 資料及預處理

1.1 ERA5簡介

ERA5為逐小時再分析資料，取代了之前的ERA-Interim再分析資料。其起始時間為1979年1月1日00時(世界時，下同)，并持續(xù)更新至實時5 d 以內(Kanamitsu et al,2002;Saha et al,2010)。本文采用了2020年逐時ERA5再分析10 m 風速數(shù)據(jù)，其水平分辨率為0.25°×0.25°。

1.2 ICOADS資料預處理

由于浮標站風速觀測記錄缺測較多，考慮到后續(xù)將與ERA5再分析資料進行逐時和逐日最大風速之間的對比，首先剔除了2020年全年逐時風速記錄缺測率達到80%的錨定浮標，然后將逐日最大風速記錄缺測日數(shù)超過122 d的錨定浮標也全部剔除。剩余的錨定浮標空間分布情況如圖1所示，并將“兩洋一?！钡貐^(qū)分為黃渤海-日本海(18個浮標)、東印度洋(13個浮標)和西太平洋(7個浮標)共三個海區(qū)。

圖1 錨定浮標(圓點)在“兩洋一?！钡貐^(qū)的分布情況(藍色方框A、B、C分別表示黃渤海-日本海海區(qū)、東印度洋海區(qū)和西太平洋海區(qū)，藍色圓點為各海區(qū)資料質量較好的代表站，綠色圓點為黃渤海-日本海海區(qū)一次大風過程中最大風速≥20 m·s-1的典型浮標站)Fig.1 The distribution of the moored buoys (dot) in the Western Pacific-South China Sea-East Indian Ocean (Blue boxes A， B， C indicate the Yellow Sea-Bohai Sea-Sea of Japan (SOJ) sea area, the Eastern Indian Ocean sea area and the Western Pacific sea area respectively, blue dots are the representative stations with good data quality in each sea area, and green dots are the representative stations with the maximum wind speed ≥20 m·s-1 during a strong wind in the Yellow Sea-Bohai Sea-SOJ)

表1給出了各浮標站逐時觀測在全年和不同季節(jié)的樣本數(shù)、超過6級的高風速出現(xiàn)次數(shù)，以及浮標站和最近的ERA5格點的位置?？梢钥闯觯瑬|印度洋海區(qū)的缺測較多，全年樣本量較小；其余兩個海區(qū)浮標站觀測情況較好，全年樣本數(shù)均超6000個。總體來看，各海區(qū)的總樣本量是很充足的。對于不同的季節(jié)，除西太平洋海區(qū)的52321站(其夏季樣本量為0個)以外，其他浮標站的觀測在各個季節(jié)的分布基本均衡，表明數(shù)據(jù)具有較好的季節(jié)代表性。高風速的出現(xiàn)次數(shù)在黃渤海-日本海海區(qū)最多，西太平洋和東印度洋海區(qū)則相對較少。比較浮標站和ERA5最近格點的經緯度可以發(fā)現(xiàn)，由于ERA5資料的水平分辨率很高，使得它們之間的位置偏差很小，因此采用最近格點來和浮標站點進行比較是合理且方便易行的。

表1 2020年三個海區(qū)各浮標站點逐時風速各季節(jié)、全年、高風速樣本量，以及浮標站點與距離最近ERA5格點的地理位置對比Table 1 Sample size of hourly wind speed at each buoy station by each season, year and high wind in the three sea areas, and comparison of geographical location between the buoy station and the nearest ERA5 grid point in 2020

錨定浮標的觀測記錄為海平面以上3 m高度的風速和風向，而ERA5再分析風速數(shù)據(jù)為10 m高度上的風速，因此需要進行高度外推的換算(Rivas and Stoffelen，2019)。一般認為海洋邊界層不都是中性穩(wěn)定的，當風速達到6 m·s-1以上時才可將其近似作為中性層結，但最近有研究(Carvalho,2019)指出，由于洋面的粗糙度很小，且外推的高度差也不大，可以利用對數(shù)風廓線外推公式將浮標風速值外推到10 m高度。

(1)

式中：U(Z)是高度Z處的風速；Z0為粗糙度，海洋上一般取1.52×10-4m；Zm為浮標測量高度。本文同樣采用式(1)將浮標實測風速外推為10 m高度風速。

2 結果分析

2.1 ERA5與錨定浮標逐時數(shù)據(jù)的對比

2.1.1 總體情況

利用“兩洋一?！钡貐^(qū)全部38個錨定浮標站點和距離站點最近格點上的2020年全年逐小時10 m處風速數(shù)據(jù)，根據(jù)世界氣象組織的風力等級標準，統(tǒng)計了不同風力等級的風速占比(圖2)?？梢钥吹礁撕虴RA5再分析風速均表現(xiàn)出準正態(tài)分布特征：大部分為3～5級風(浮標：74.8%，ERA5：73.8%)，0～2級風和6級以上高風速所占的比例都相對較小，4級風在兩套資料中的占比都是最高的，分別達到了35.8%和29.7%。兩者分布基本一致，說明ERA5再分析10 m風速數(shù)據(jù)能夠比較好地重現(xiàn)實測風速，同時從圖2也可以發(fā)現(xiàn)，6級以上高風速所占的百分率，ERA5始終比浮標的要低，如果按業(yè)務標準劃分風力等級，ERA5中高風速事件出現(xiàn)的頻率將比實際情況要低。

逐時海面風速偏差(ERA5與浮標數(shù)據(jù)，記為VERA5-V浮標)隨浮標風速的變化(圖3)在三個海區(qū)表現(xiàn)出相似的特征：隨著浮標風速的增加，風速偏差逐漸減小，從正值偏多轉為負值偏多，且偏離程度逐漸增大，其線性回歸系數(shù)分別為-0.2486(圖3a)、-0.2483(圖3b)和-0.3063(圖3c)。這一特征表明，當浮標風速較大時，ERA5風速比浮標風速明顯偏小，與ERA5再分析數(shù)據(jù)中6級以上高風速占比偏小的情況(圖2)相對應。此外，從三個海區(qū)逐時海面風速偏差隨浮標風速風力等級的變化可以看出，除東印度洋海域在3級風力(3.4～5.4 m·s-1)處風速偏差由正轉負外，其余兩個海區(qū)都是在4級風力(5.5～7.9 m·s-1)處風速偏差由正轉負(圖4)。因此，可以認為當浮標風速為0～3級時，ERA5總體上高估了實測風速；浮標風速超過3級后，ERA5則是普遍地低估了實測風速。

圖2 2020年浮標觀測和ERA5再分析10 m速數(shù)據(jù)的風力等級百分率分布Fig.2 Percentage distribution curve of wind scale for buoy observations and ERA5 reanalysis surface wind speed in 2020

圖3 2020年不同海區(qū)逐時海面風速偏差(VERA5-V浮標)隨浮標風速的變化(a)黃渤海-日本海，(b)東印度洋，(c)西太平洋Fig.3 Variation of hourly sea surface wind speed deviation (ERA5-buoy) with buoy wind speed in different sea areas in 2020(a) Yellow Sea-Bohai Sea-SOJ， (b) Eastern Indian Ocean， (c) Western Pacific

圖4 2020年不同海區(qū)逐時海面風速偏差隨浮標風速風力等級的變化(a)黃渤海-日本海，(b)東印度洋，(c)西太平洋Fig.4 Variation of hourly sea surface wind speed deviation with buoy wind speed wind scale in different sea areas in 2020(a) Yellow Sea-Bohai Sea-SOJ, (b) Eastern Indian Ocean, (c) Western Pacific

進一步分別統(tǒng)計不同海區(qū)的浮標平均風速以及ERA5相對于浮標實測資料的平均偏差(海區(qū)內所有站點、所有時刻ERA5與浮標的風速偏差平均值)、相對偏差(平均偏差與浮標平均風速的百分比)、絕對偏差(海區(qū)內所有站點、所有時刻ERA5與浮標的風速偏差絕對值的平均值)、均方根誤差和相關系數(shù)(表2)。由表2可見，在三個海區(qū)內，ERA5再分析風速相對于浮標實測風速的平均偏差均為負值，進一步表明ERA5再分析10 m風速數(shù)據(jù)低估實測風速的系統(tǒng)誤差是確實存在的，但總體偏差幅度較小(低于1 m·s-1)。此外，兩套資料的相關系數(shù)在三個海區(qū)均超過0.8，說明兩套數(shù)據(jù)具有很好的相關性，ERA5再分析資料可以較好地表現(xiàn)出浮標站逐小時風速的變化。

具體到不同的海區(qū)，西太平洋海區(qū)兩套資料的相對偏差、平均偏差和均方根誤差都是最小的，這可能與太平洋海區(qū)寬廣，幾乎不受地形條件影響有關，但相關系數(shù)只有0.8032，也是三個海區(qū)中最小的，應該是受到了該海區(qū)浮標站點數(shù)量較少的影響。黃渤海-日本海海區(qū)的絕對偏差和均方根誤差最大，可能是因為這一海區(qū)的浮標站點實測風速較大(表2中黃渤海-日本海海區(qū)的平均風速是三個海區(qū)中最大的)，進而使ERA5再分析10 m風速相對于實測風速的偏離程度也增加(圖3a)。東印度洋海區(qū)兩套資料的相對偏差和平均偏差則是三個海區(qū)中最大的，ERA5再分析資料更為明顯地低估了這一區(qū)域的風速。

針對高風速事件，挑選出大于10.8 m·s-1(6級以上)的逐時浮標風速與對應時刻最近格點的ERA5風速，分別計算了三個海區(qū)相應的統(tǒng)計量。結果表明，二者之間的偏差明顯增大，如平均偏差分別達到-2.0 m·s-1(黃渤海-日本海海區(qū))、-2.5 m·s-1(西太平洋海區(qū))和-2.5 m·s-1(東印度洋海區(qū))。相關系數(shù)則明顯減小，其中黃渤海-日本海海區(qū)可達到0.7224，而西太平洋海區(qū)和東印度洋海區(qū)分別為0.3396和0.3237。進一步表明了實測風速越大，ERA5再分析風速的誤差也越大的特點。

2.1.2 個例分析

根據(jù)國家氣象中心提供的《2020年我國近海海域主要大風天氣過程(臺風除外)紀要表》，2020年1月6日夜間至8日白天，受入海氣旋(黃淮氣旋)和冷空氣的共同影響，渤海、渤海海峽、黃海大部海域、東海北部海域出現(xiàn)了7～8級、陣風9～10級的大風。其中，8級大風主要出現(xiàn)在渤海東部、渤海海峽、黃海北部、中東部和東南部以及東海東北部，渤海及東海東北部的站點觀測到風速為21～26 m·s-1的大風。本文針對此個例初步討論了ERA5再分析數(shù)據(jù)對大風過程的表現(xiàn)能力。

圖5給出了此次大風過程中，黃渤海-日本海海區(qū)實測最大風速≥20 m·s-1的三個浮標站(圖1中綠色圓點)的實測風速及其距離最近格點的ERA5再分析10 m風速的對比，可以看到在三個站點上，二者的變化趨勢都基本一致(相關系數(shù)分別達到0.9151、0.9025和0.8759)，即ERA5再分析數(shù)據(jù)能夠很好地表現(xiàn)出這次大風過程的演變特征。但同時也發(fā)現(xiàn)，在實測風速較大(≥15 m·s-1)時，三個站點均存在ERA5再分析風速相對于實測數(shù)據(jù)明顯偏小的情況，體現(xiàn)了ERA5在高風速區(qū)顯著低估實測風速的系統(tǒng)誤差。經統(tǒng)計，在2020年1月6日20時至8日08時時間段內，三個浮標站ERA5再分析風速相對于3個浮標站實測風速的平均偏差均為負值(分別為-1.1、-0.5和-1.4 m·s-1)，與表2中黃渤海-日本海海區(qū)ERA5與浮標風速的平均偏差為負值的情況一致。

圖5 2020年1月6日20時至8日08時典型浮標站和ERA5再分析逐時風速的時間演變(a)21229號站，(b)22105號站，(c)22189號站Fig.5 Temporal evolution of hourly surface wind speed at typical buoy stations and ERA5 reanalysis from 20:00 UTC 6 to 08:00 UTC 8 January 2020(a) No.21229, (b) No.22105, (c) No.22189

表2 2020年三個海區(qū)逐時ERA5再分析10 m風速相對于錨定浮標實測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量Table 2 Statistics of hourly ERA5 reanalysis surface wind speed relative to the observed data of the moored buoys in three sea areas in 2020

此次大風事件逐4 h的10 m風場空間分布(圖6)顯示，黃渤海-日本海海區(qū)的浮標站實測風速、風向與ERA5再分析風速、風向在各時刻都基本對應，較好地反映了此次大風過程的發(fā)生、發(fā)展情況(各時刻的平均風向偏差均在30°以內)，但個別時刻存在浮標風向與ERA5再分析風向偏差較大的情況，如1月7日08時(圖6b)，風向最大偏差達到-194.47°； 7日12時(圖6c)，風向最大偏差也達到了-188.57°。從圖6還可以看到，隨著時間的推移，浮標實測風速>20 m·s-1的記錄(紅色風羽)依次出現(xiàn)在黃海中部、朝鮮海峽(圖6d，6e)和日本海(圖6f，6g)，ERA5再分析風場則較為清楚地反映出了氣旋入海后加強東移的過程，均與記錄中的實際情況比較吻合?？傮w而言，ERA5再分析數(shù)據(jù)能較好地表現(xiàn)出此次大風過程的發(fā)展進程、天氣形勢和主要影響系統(tǒng)，但在具體的風速大小和風向上仍然存在一定的偏差。

圖6 2020年1月7日04時至8日08時黃渤海-日本海海區(qū)逐4 h的ERA5再分析(風矢)和浮標實測(紅色風羽)近地面10 m風場(a)7日04時，(b)7日08時，(c)7日12時，(d)7日16時，(e)7日20時，(f)8日00時，(g)8日04時，(h)8日08時(右下角是各時刻對應的ERA5-浮標風向偏差，單位：°；包括所有站點中風向的最小偏差、最大偏差以及平均偏差)Fig.6 ERA5 reanalysis (wind vector) and the observed buoys (red barb) of the 10 m wind field every 4 h in the Yellow Sea-Bohai Sea-SOJ sea area from 04:00 UTC 7 to 08:00 UTC 8 January 2020 (a) 04:00 UTC 7, (b) 08:00 UTC 7, (c) 12:00 UTC 7, (d) 16:00 UTC 7, (e) 20:00 UTC 7, (f) 00:00 UTC 8, (g) 04:00 UTC 8, (h) 08:00 UTC 8(The lower right corner shows the ERA5-buoy deviation of the wind direction at each moment,unit: °; including the minimum deviation, maximum deviation and average deviation of wind direction of all buoys)

2.2 ERA5與錨定浮標逐日最大風速的對比

由2.1節(jié)的分析結果可知，ERA5逐時再分析風速在實測風速較大時，存在明顯低估實測風速的系統(tǒng)誤差，而日最大風速是研究中經常用來定義海上高風速事件的一個氣象要素，ERA5日最大風速數(shù)據(jù)的可信度如何？同樣值得關注。為此，從2020年逐時數(shù)據(jù)中挑選出各浮標站點以及距離浮標站點最近格點的逐日最大風速，計算了各浮標站逐日最大風速和與浮標站點距離最近格點上的ERA5再分析10 m風速數(shù)據(jù)的平均偏差(ERA5-浮標，圖7)。從圖7中可以看到，除印度洋的23460號錨定浮標的日最大風速平均偏差為正值(0.1 m·s-1)外，其余站點的日最大風速平均偏差均為負值，說明ERA5再分析資料的日最大10 m風速普遍存在低估實測風速的誤差。

類似地，利用2020年的逐日最大風速數(shù)據(jù)計算了三個海區(qū)兩種資料之間的統(tǒng)計量(表3)，與逐時數(shù)據(jù)得到的結果(表2)相比，ERA5日最大風速的平均偏差、相對偏差、絕對偏差和均方根誤差都比逐時數(shù)據(jù)相應的結果更大，表明ERA5再分析的逐日10 m最大風速更加明顯地低估了浮標站點的實測風速。

從表3還可以看出，西太平洋海區(qū)的相對偏差、平均偏差和均方根誤差都是三個海區(qū)中最大的，而且相關系數(shù)也是最小的，這說明ERA5的日最大風速在西太平洋海區(qū)顯著地低估了浮標站實測風速。黃渤海-日本海海區(qū)的兩套資料的相關系數(shù)仍然是最高的，其相關系數(shù)高達0.9039，這表明在該海區(qū)，ERA5再分析資料能夠很好地反映出浮標站逐日最大風速的變化，但是該海區(qū)的平均偏差達到-1.5 m·s-1，相對偏差超過了15 %，ERA5還是明顯地低估了實測風速。東印度洋的情況與前兩個海區(qū)類似，ERA5能較好地表現(xiàn)出日最大風速的變化(相關系數(shù)為0.8273)，仍然是低估了實測風速，但偏差相對較小。

表3 2020年三個海區(qū)逐日ERA5再分析10 m最大風速相對于錨定浮標實測風速的統(tǒng)計量Table 3 Statistics of daily ERA5 maximum 10 m wind speed reanalysis data relative to the observed wind speed of the moored buoys in three sea areas in 2020

進一步分析各個站點日最大風速的緯向、經向風分量的平均偏差(圖8)，可以看到大部分(28/38)站點的日最大風速緯向風分量的平均偏差為正值，最大偏差可達10.4 m·s-1；經向風分量也類似，30個站點的平均偏差為正值，最大偏差為-3.6 m·s-1。考慮到日最大風速平均偏差多為負值(圖7)，可以推斷ERA5再分析10 m風速數(shù)據(jù)存在緯向分量低估東風，而經向分量低估北風的系統(tǒng)誤差。

圖7 2020年各浮標站日最大風速與ERA5再分析10 m日最大風速數(shù)據(jù)的平均偏差Fig.7 Average deviation between daily maximum wind speed of each buoy station and daily maximum 10 m wind speed ERA5 reanalysis data in 2020

圖8 2020年各浮標站日最大緯向、經向風速與ERA5再分析10 m最大風速的平均偏差Fig.8 Average deviation of daily maximum zonal and meridional wind speed of each buoy station from ERA5 maximum 10 m wind speed reanalysis data in 2020

“兩洋一?！钡貐^(qū)所有浮標站點和ERA5日最大風速的緯向、經向分量偏差(ERA5-浮標)隨浮標風速的變化(圖9)顯示，緯向風速為負值(東風)時，風速偏差多為正值；緯向風速為正值(西風)時，風速偏差多為負值(圖9a)。類似地，經向風速為負值(北風)時，風速偏差多為正值；經向風速為正值(南風)時，風速偏差多為負值(圖9b)。證實了上述推論，即ERA5存在低估東風和北風的系統(tǒng)誤差，同時發(fā)現(xiàn)ERA5對西風和南風也存在低估，共同造成了日最大風速偏小的誤差。

圖9 2020年逐日最大風速(a)緯向分量和(b)經向分量的偏差隨浮標風速的變化Fig.9 Variation of daily maximum sea surface wind speed deviation of (a) zonal wind and (b) meridional wind with the change in buoy wind speed in 2020

為了能更加直觀地體現(xiàn)ERA5和浮標觀測逐日最大風速的差異，在三個海區(qū)各自選取了一個觀測記錄比較完整的典型浮標站：位于黃海中部的22192號、西太平洋的52316號和東印度洋的23451號(圖1中藍色圓點)，與典型浮標站距離最近格點上的ERA5再分析數(shù)據(jù)進行了逐日最大風速的對比(圖10)。

從圖10a可以發(fā)現(xiàn)，ERA5再分析與22192號錨定浮標觀測的逐日最大風速的變化基本一致，相關系數(shù)可達到0.9560；平均偏差約為-1.8 m·s-1，且大部分時刻ERA5再分析風速都低于浮標風速，尤其是實測風速比較大的時候，ERA5再分析風速偏低的特征更為明顯，這與陳艷春等(2017)發(fā)現(xiàn)的當實測風速達到6級以上時，再分析資料偏小更為明顯的情況基本一致。在西太平洋海區(qū)，52316號浮標站實測與最近格點ERA5再分析日最大風速的相關系數(shù)為0.8238，兩者的變化較為一致。平均偏差為-1.6 m·s-1，表明ERA5總體上低估了實測風速，尤其是在實測風速出現(xiàn)極大值時，低估程度更加明顯，如1月17日，浮標實測風速達到24.7 m·s-1，而ERA5風速只有17.7 m·s-1，低估了7.0 m·s-1。除1月外，其他月份沒有再出現(xiàn)超過20 m·s-1的實測風速，但實測風速的起伏變化很頻繁，相較而言，ERA5風速變化曲線比較平滑，波動幅度明顯小于浮標實測風速(圖10b)。ERA5與東印度洋上23451浮標站日最大風速的平均偏差為-0.7 m·s-1，是三個代表站中最小的，這可能與該站點實測最大風速偏低有關，圖10c顯示，實測最大風速除了在夏季基本穩(wěn)定在10～15 m·s-1外，其余月份風速大多在5～10 m·s-1。兩者的相關系數(shù)為0.9363，變化十分一致。

圖10 2020年典型浮標站與距離最近格點ERA5再分析逐日最大風速的對比(a)黃海22192號站，(b)西太平洋52316號站，(c)東印度洋23451號站Fig.10 Comparison of typical buoy stations with the nearest grid point ERA5 reanalysis of daily maximum wind speed in 2020(a) No.22192 site in Yellow Sea, (b) No.52316 site in Western Pacific, (c) No.23451 site in Eastern Indian Ocean

綜合上述對比分析結果，總體來看，ERA5的逐日10 m最大風速能很好地反映出實測最大風速的變化特征，但同樣存在低估實測風速的系統(tǒng)誤差。通過表2和表3的對比還可以看出，與逐時風速的結果比較，三個海區(qū)的日最大風速的偏差幅度更大(超過1 m·s-1)，即實測風速大則ERA5的偏離程度也大。因此，在使用ERA5進行海上高風速事件研究時，需要對其識別標準進行合理的調整，以避免出現(xiàn)過多的漏判。為此，分別計算了全部浮標站點及相應距離最近格點上的逐日最大風速從第5～95的百分位數(shù)閾值(圖11)。

從圖11可以看到，所有浮標實測風速的百分位數(shù)閾值都比ERA5再分析風速的高，且隨著百分位數(shù)的增大，兩套資料所對應閾值的差距也隨之增大，這同樣反映了ERA5在高風速區(qū)明顯低估實測風速的系統(tǒng)誤差。計算結果中，兩套資料的第90百分位數(shù)閾值分別為13.5 m·s-1(浮標)和11.3 m·s-1(ERA5)，都在6級風(10.8～13.8 m·s-1)范圍內。因此，為保證挑選出的高風速事件具有一定的極端性，同時也能夠基本符合目前科研和業(yè)務上的常用標準(日最大風速達到6級及以上)(呂愛民等，2018；徐蜜蜜和徐海明，2010；王慧和隋偉輝，2013)，可以考慮將ERA5日10 m最大風速大于11.3 m·s-1作為海上高風速事件的判斷標準。

圖11 錨定浮標觀測和ERA5再分析逐日10 m最大風速的百分位數(shù)閾值Fig.11 Quantile threshold of daily maximum 10 m wind speed for moored buoy observation and ERA5 reanalysis

3 結論與討論

通過“兩洋一?！钡貐^(qū)ICOADS錨定浮標實測和ERA5再分析風場的對比分析，發(fā)現(xiàn)水平分辨率為0.25°×0.25°的逐小時ERA5再分析10 m風速數(shù)據(jù)能夠較好地表現(xiàn)出海面風場的分布特點和變化特征。ERA5再分析資料具有較高的時空分辨率、較長的時間序列以及完整的數(shù)據(jù)記錄，將其用于海上高風速事件的氣候分析是可行的，且具有一定的優(yōu)勢。具體結論如下：

(1)無論是逐時風速還是逐日最大風速，ERA5再分析10 m風速數(shù)據(jù)與浮標實測風速的變化基本一致，表現(xiàn)為兩套資料具有很好的相關性，三個海區(qū)逐時風速的相關系數(shù)均在0.8以上，逐日最大風速的相關系數(shù)都超過了0.7，表明ERA5再分析10 m風速數(shù)據(jù)能夠很好地反映浮標實測風速的時間變化特征。

(2)對近海大風天氣過程的個例分析結果表明，ERA5再分析數(shù)據(jù)能較好地表現(xiàn)出大風天氣過程的發(fā)展進程、天氣形勢和主要影響系統(tǒng)，但個別浮標站點在某些時刻會出現(xiàn)實測風向與ERA5再分析風向存在明顯偏差的現(xiàn)象。

(3)隨著浮標風速的增大，風速偏差逐漸從正值偏多轉為負值偏多。具體而言，浮標風速處于0～3級區(qū)間，ERA5高估實測風速；當浮標風速超過3級后，ERA5則是更為普遍地低估了實測風速。總體上看，ERA5再分析風速低估實測風速的系統(tǒng)偏差更為明顯，且實測風速較大時，ERA5相對于實測風速的偏離程度更大。

(4)在利用ERA5數(shù)據(jù)進行海上高風速事件分析時需要對高風速識別標準進行合理的調整。綜合考慮高風速事件的極端性、科研和業(yè)務的常用標準，以及ERA5再分析風速低估實測風速的系統(tǒng)偏差等因素，可以通過比較實測和再分析風速的百分位數(shù)閾值，定義適當?shù)暮Ｉ细唢L速事件識別標準，例如本文提出的第90百分位數(shù)閾值。當然，本文只是使用了2020年的數(shù)據(jù)進行了初步分析，海上高風速事件的判別標準的具體數(shù)值還有待于利用更多的資料，并進行更為深入的研究來進一步加以確定。