高清清　李用留　吉會峰　曹兵　丁言者　徐淑雯　徐常三

摘要：文章利用海洋臺站觀測資料，對3類再分析資料的氣溫、海表溫度數(shù)據(jù)在江蘇海域進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明：總體而言，氣溫、海表溫度的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)均具有很高的一致性，且海表溫度再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的一致性高于氣溫再分析數(shù)據(jù);在3 種再分析資料中，ERA5的可靠性優(yōu)于JRA-55 和NCEP;在離岸較遠(yuǎn)的外磕腳測點(diǎn)，再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的一致性高于另2個(gè)測點(diǎn);在臺風(fēng)影響期間，呂四測點(diǎn)、外磕腳測點(diǎn)的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)更為接近，在更近岸的連云港測點(diǎn)，再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的差異更大;在冷空氣造成的氣溫下降期間，再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的差異較小，但在氣溫緩步回升期間，呂四測點(diǎn)、外磕腳測點(diǎn)的再分析數(shù)據(jù)明顯高于觀測數(shù)據(jù);在冷空氣影響過程中，再分析數(shù)據(jù)反映的海表溫度下降幅度明顯低于觀測數(shù)據(jù)。本研究可為再分析資料在江蘇海域的適用性和可信度提供評估依據(jù)。

關(guān)鍵詞：氣溫;海表溫度;再分析資料;江蘇海域

中圖分類號：P732.1;P71 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1005-9857（2024）02-0131-10

0 引言

海洋觀測作為海洋環(huán)境調(diào)查的重要組成部分，是了解和研究海洋環(huán)境以及開展海洋開發(fā)與保護(hù)的基礎(chǔ)性工作。近年來，我國海洋觀測能力大幅提升，已初步具備全球海洋立體觀測能力[1]。在海洋觀測要素中，氣溫和海表溫度是重要的物理參數(shù)與基礎(chǔ)信息，在全球海洋、氣候、生物等研究中具有重要作用。

再分析資料是利用資料同化技術(shù)，將觀測資料和數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品相融合的產(chǎn)物。隨著觀測系統(tǒng)、同化系統(tǒng)以及數(shù)值模式的更新和改進(jìn)，再分析資料的時(shí)空分辨率越來越高，為區(qū)域性氣候變化以及海洋動力等方面的研究提供豐富的數(shù)據(jù)來源。然而受觀測資料變更以及數(shù)值預(yù)報(bào)模式和同化方案等的影響，再分析資料與觀測資料相比存在一定的差異，且在不同地區(qū)和不同時(shí)段，其對實(shí)際情況的模擬效果存在優(yōu)劣之分，可信度有待多方面的檢驗(yàn)和評估，因此再分析資料的適用性一直是研究焦點(diǎn)。近年來，國內(nèi)外學(xué)者針對再分析資料在全球和區(qū)域尺度的變化和適應(yīng)性評估開展一系列研究[2-11]。

曠芳芳等[12]對3 種海面風(fēng)場資料（CCMP、NCEP、ERA）在臺灣海峽的平面分布特征以及季節(jié)和年際變化特征進(jìn)行比較分析;陳艷春等[13]認(rèn)為JRA和ERA資料在環(huán)渤海區(qū)域地面10m 平均風(fēng)速場的適用性較好;王晨琦等[14]提出3套海表溫度再分析資料（OI、OSTIA、RTG）都能在一定程度上反映中國近海海表溫度的基本狀況，且在高海況條件下OSTIA 資料能夠更真實(shí)地反映中國近海海表溫度的基本狀況;韓玉康等[15]、宋亞娟等[16]分別在呂宋海峽、浙江周邊島嶼對再分析資料進(jìn)行分析評估;有學(xué)者將再分析資料應(yīng)用于干旱、蒸散發(fā)、風(fēng)能資源等模擬[17-20]。上述研究表明，不同要素的再分析資料在不同區(qū)域的適用性不盡相同。

江蘇海域處于黃河三角洲與長江三角洲之間，在特殊的潮流系統(tǒng)控制下形成世界上獨(dú)一無二的輻射狀沙脊群，極具區(qū)域特征。江蘇海域已積累較為豐富的觀測資料，并在此基礎(chǔ)上開展一系列的研究工作[21-23]，但比較分析江蘇海域再分析資料與觀測資料的研究尚不多見。因此，本研究利用江蘇海域的觀測數(shù)據(jù)和再分析數(shù)據(jù)，針對氣溫、海表溫度2個(gè)要素展開誤差分析和評估，為江蘇海域再分析資料的應(yīng)用建立研究基礎(chǔ)。

1 數(shù)據(jù)資料及分析方法

1.1 再分析資料和觀測資料

ERA5再分析資料是歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）打造的最新一代再分析資料（第五代），其氣象模型和再分析系統(tǒng)使用ECMWF的綜合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（IFS）CY41R2[24]，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性得到顯著改善[25]。ERA5數(shù)據(jù)垂向分為137層，水平和時(shí)間分辨率分別為31km（0.25°）和1h。

NCEP再分析資料來自美國氣象環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP），觀測數(shù)據(jù)來源于地面、無線電探空、探空氣球、衛(wèi)星等，具有內(nèi)容豐富、時(shí)間序列長等優(yōu)點(diǎn)，屬于綜合再分析資料數(shù)據(jù)集[26]。

JRA-55再分析資料是日本氣象廳通過改進(jìn)JRA-25獲得的適用于氣候變化或多年代變率研究的綜合大氣數(shù)據(jù)集，提供自1958 年全球輻射觀測系統(tǒng)建立以來的再分析數(shù)據(jù)[27]。與JRA-25相比，JRA-55在一系列時(shí)空尺度上都有改善[28]。

上述再分析資料的數(shù)據(jù)概況如表1所示。

觀測資料采用江蘇海域的連云港、呂四、外磕腳3個(gè)測點(diǎn)的氣溫、海表溫度數(shù)據(jù)，觀測數(shù)據(jù)均為逐時(shí)數(shù)據(jù)。

1.2 分析方法

設(shè)N 為樣本數(shù)量，X 為再分析數(shù)據(jù)，Y 為觀測數(shù)據(jù)。

誤 差的計(jì)算公式為：

ERR=X -Y

平均誤差的計(jì)算公式為：

2 結(jié)果分析

2.1 基本特征

分析2018年連云港、外磕腳、呂四3個(gè)測點(diǎn)的逐月氣溫?cái)?shù)據(jù)，3個(gè)測點(diǎn)的氣溫均在8月最高。在春、夏季，連云港測點(diǎn)、呂四測點(diǎn)的月平均氣溫高于外磕腳測點(diǎn);在秋、冬季，外磕腳測點(diǎn)、呂四測點(diǎn)的月平均氣溫高于連云港測點(diǎn)。3個(gè)測點(diǎn)中，月平均氣溫的最低值為0.97℃（1月），最高值為28.61℃（8月），均出現(xiàn)在連云港測點(diǎn)（圖1）。

在海表溫度方面，3 個(gè)測點(diǎn)的海表溫度均在8月最高。在春、夏季，呂四測點(diǎn)的月平均海表溫度高于外磕腳測點(diǎn)、連云港測點(diǎn);在秋、冬季，外磕腳測點(diǎn)的月平均海表溫度高于連云港測點(diǎn)、呂四測點(diǎn)。3 個(gè)測點(diǎn)中，月平均海表溫度的最低值為2.67℃，出現(xiàn)在連云港測點(diǎn)（2月）;最高值為29.2℃，出現(xiàn)在外磕腳測點(diǎn)（8月）（圖2）。

2.2 特征比較

2.2.1 氣溫

在氣溫方面，ERA5、NCEP、JRA-55的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)均具有顯著相關(guān)性。根據(jù)均方根誤差的計(jì)算結(jié)果，ERA5數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的一致性最高，JRA-55次之。3類再分析數(shù)據(jù)均與外磕腳測點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)的一致性最高，呂四測點(diǎn)次之，連云港測點(diǎn)最末（表2至表4，圖3至圖5）。

2.2.2 海表溫度

JRA-55再分析資料中不包含研究所需的海表溫度數(shù)據(jù)，因此對于海表溫度數(shù)據(jù)的分析僅針對ERA5、NCEP。在海表溫度方面，ERA5、NCEP的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)同樣均具有顯著相關(guān)性。根據(jù)均方根誤差的計(jì)算結(jié)果，ERA5數(shù)據(jù)對觀測數(shù)據(jù)的反映能力高于NCEP。2類再分析數(shù)據(jù)均與外磕腳測點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)的一致性最高（表5和表6，圖6和圖7）。此外，海表溫度再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的一致性高于氣溫再分析數(shù)據(jù)。

2.3 基于天氣過程的個(gè)例分析

2.3.1 臺風(fēng)過程

江蘇海域在夏季常受臺風(fēng)影響，引起水文氣象要素在短時(shí)間內(nèi)的變化。2018年影響江蘇海域的臺風(fēng)共有6 個(gè)，較常年偏多，其中影響最大的是1810號“安比”。該臺風(fēng)于7月18日20時(shí)在菲律賓以東洋面生成，21 日開始影響江蘇海域，22 日12時(shí)30分前后在上海崇明島沿海登陸，24日凌晨起結(jié)束對江蘇海域的影響。本研究選取7月21日0時(shí)至7月24日23時(shí)的氣溫、海表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析。

根據(jù)臺風(fēng)影響期間觀測數(shù)據(jù)和再分析數(shù)據(jù)的氣溫比較分析，總體而言，呂四測點(diǎn)的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)更為接近;ERA5與觀測數(shù)據(jù)更匹配，其次是JRA-55，而NCEP與觀測數(shù)據(jù)的差異最大（圖8）。

由于海表溫度再分析數(shù)據(jù)的時(shí)間精度較低，本研究主要比較分析海表溫度數(shù)據(jù)的日變化幅度。根據(jù)臺風(fēng)影響期間再分析數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)的日平均海表溫度比較分析，NCEP數(shù)據(jù)較ERA5數(shù)據(jù)更接近觀測數(shù)據(jù);再分析數(shù)據(jù)的日變化趨勢、日變化幅度均與外磕腳測點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)的一致性最高，呂四測點(diǎn)次之;連云港測點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)表現(xiàn)為先升后降，而再分析數(shù)據(jù)均呈上升趨勢，因此在距岸更近的測點(diǎn)，再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的差異更大（表7）。

2.3.2 冷空氣過程

2018年12月26-30日強(qiáng)冷空氣影響江蘇海域，本研究選取12月26日0時(shí)至12月30日23時(shí)的氣溫和海表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析。

根據(jù)冷空氣影響期間觀測數(shù)據(jù)和再分析數(shù)據(jù)的氣溫比較分析，再分析數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)都表現(xiàn)出顯著下降和緩步回升。在氣溫顯著下降過程中，再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的差異較小;而在氣溫緩步回升過程中，外磕腳測點(diǎn)和呂四測點(diǎn)的再分析數(shù)據(jù)明顯高于觀測數(shù)據(jù)。在冷空氣影響及氣溫回升期間，連云港測點(diǎn)的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)更接近（圖9）。

根據(jù)冷空氣影響期間再分析數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)的日平均海表溫度比較分析，再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的日變化趨勢差別不大。其中，12月28日連云港測點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)有明顯下降，但再分析數(shù)據(jù)沒有出現(xiàn)相應(yīng)變化;外磕腳測點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)明顯高于呂四測點(diǎn)，但再分析數(shù)據(jù)卻沒有體現(xiàn)該現(xiàn)象（表8）

3 結(jié)論與展望

本研究應(yīng)用連云港、外磕腳和呂四3個(gè)測點(diǎn)的實(shí)際觀測數(shù)據(jù)，選取2018年全時(shí)段以及特殊天氣影響過程，對江蘇海域再分析資料中的氣溫和海表溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析和評估，主要得到5項(xiàng)結(jié)論。①總體而言，氣溫、海表溫度的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)均具有很高的一致性，且海表溫度再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的一致性高于氣溫再分析數(shù)據(jù)。②對于氣溫和海表溫度這2個(gè)要素而言，ERA5的可靠性優(yōu)于JRA-55和NCEP。③在3個(gè)測點(diǎn)中，外磕腳測點(diǎn)的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的一致性最高。④在臺風(fēng)影響期間，呂四測點(diǎn)、外磕腳測點(diǎn)的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)更為接近，而更近岸的連云港測點(diǎn)的再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的差異更大。⑤在冷空氣影響期間，氣溫下降時(shí)再分析數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的差異較小，而氣溫回升時(shí)外磕腳測點(diǎn)、呂四測點(diǎn)的再分析數(shù)據(jù)明顯高于觀測數(shù)據(jù);冷空氣使海表溫度出現(xiàn)明顯下降，但再分析數(shù)據(jù)反映的下降幅度明顯低于觀測數(shù)據(jù)。

本研究的比較分析結(jié)果有助于了解再分析資料在江蘇海域的適用性和可信度。然而本研究僅分析氣溫和海表溫度2種要素，考慮到不同種類的再分析資料各有優(yōu)勢和局限，在今后的研究中將結(jié)合多種要素，進(jìn)一步評估和探討各種再分析資料在江蘇海域及其他海域的應(yīng)用。

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