全球海氣界面潛熱通量產品對比研究*

楊新飛， 管　磊

(中國海洋大學信息科學與工程學院, 山東 青島 266100)

?

研究簡報

全球海氣界面潛熱通量產品對比研究*

楊新飛， 管磊**

(中國海洋大學信息科學與工程學院, 山東 青島 266100)

摘要：潛熱是大氣能量的重要來源，海氣界面潛熱通量對于海氣相互作用的研究具有重要意義。本文比較了1996—2005年J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3、OAFLUX、NCEP/NCAR再分析資料5種產品，研究結果表明5種月平均潛熱通量產品基本一致，其中J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3較為接近，OAFLUX與NCEP/NCAR較為接近。比較不同的月平均潛熱通量產品的統計特征，均方根誤差最小的是GSSTF3與HOAPS3(14.08 W/m2)，最大的是GSSTF3與NCEP/NCAR(25.98 W/m2)，相關系數最小的是HOAPS3與NCEP/NCAR(0.87)、GSSTF3與OAFLUX(0.87)、最大的是GSSTF3與HOAPS3(0.97)，5種潛熱通量產品多年平均的緯向分布雖然基本相似但仍然存在差異，基于遙感數據的3種產品與OAFLUX、NCEP/NCAR再分析資料之間較大差值主要分布在太平洋和大西洋赤道區域、西北太平洋、印度洋北部。

關鍵詞：潛熱通量；熱通量；海氣界面；衛星遙感

潛熱是大氣能量的重要來源，海氣界面熱通量是海氣相互作用的關鍵因子，包括太陽短波輻射、海面長波輻射，潛熱通量和感熱通量，其中短波輻射將熱量由大氣傳遞到海洋，另外3種主要將熱量由海洋傳遞到大氣[1]。由海洋傳遞到大氣相當部分的熱量是以潛熱的形式進行的[2]，因此潛熱對于研究海-氣相互作用十分必要。

潛熱通量一般采用塊體參數法計算，其計算公式如下：

Hl=ρaLeCeU(qs-qa)。

其中：ρa為空氣密度；Le為蒸發潛熱；Ce為潛熱交換系數。U為海表面風速；qs為海表面飽和比濕；qa為近海面空氣比濕。

目前海氣潛熱通量產品主要有4種類型：基于實測數據(實驗船，浮標和觀測站)的產品、基于衛星遙感數據的產品、基于數值模型的產品和基于合成數據(再分析資料和衛星遙感數據的融合數據)的產品。在過去的十幾年中，一些科研機構用不同的算法獲得潛熱通量產品，其中具有代表性的包括：J-OFURO2(the Japanese Ocean Fluxes Data Sets with Use of Remote Sensing Observations version 2)、HOAPS3(the Hamburg Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite Data version 3)、GSSTF3(the Goddard Satellite-Based Surface Turbulent Fluxes data set version 3)、OAFLUX(the Objectively Analyzed Air Sea Fluxes for the Global Oceans data set)、ECMWF再分析數據(The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)、NCEP/NCAR再分析數據(the National Centers for Environmental Prediction and the National Center for Atmospheric Research Reanalysis dataset)等。這些產品用于研究海氣相互作用、海洋環流模型等。然而不同的潛熱通量產品之間存在一定的差異，因此近年來，很多學者對此進行了研究。

Kubota等人[1]對比了J-OFURO、NCEP/NCAR、ECMWF和da Silva全球潛熱通量月平均產品，由于da Silva只有1993年之前的數據，因此da Silva參與對比的時間區間為1992—1993年，其他產品為1992—1994年。結果顯示就平均值而言，5種產品具有相似的模式，其中J-OFURO與GSSTF較為接近，兩者在熱帶海域的潛熱值都高于HOAPS，J-OFURO與da Silva差異較大，由于南半球海域觀測值稀少，造成J-OFURO與NCEP/NCAR、ECMWF、da Silva三個產品的時間相關性較差。

Chou等人[3]將GSSTF2與GSSTF1、HOAPS、NCEP/NCAR、da Silva 1992—1993年間緯向平均潛熱通量進行了對比，結果顯示GSSTF2潛熱通量較其他4種產品更為可靠。

Bentamy等人[4]將1996年10月—1997年6月9個月的基于衛星遙感數據的周平均潛熱通量分別與船測、浮標數據、再分析數據產品進行比較，結果顯示與船測數據的均方根誤差達34 W/m2，與浮標數據的均方根誤差低于30 W/m2。再分析數據產品NCEP/NCAR、ECMWF的潛熱比衛星遙感數據分別高出10%和20%。

Brunke等人[5]對比了11種海面通量產品的潛熱通量和感熱通量，包括6種再分析產品(MERRA、CFSR、ERA-Interim、NCEP/NCAR、NCEP/DOE、ERA-40)，4種衛星產品(GSSTF2、GSSTF2b、J-OFURO2、HOAPS2)和1種綜合產品(OAFLUX)。作者根據與實測數據的總偏差和標準偏差由小到大的次序將11個產品分為A、B、C 3個等級，其中潛熱通量的A等級產品有：ERA-40、MERRA、ERA-Interim、GSSTF2b；B等級的產品有：CFSR、JOFURO、NCEP/NCAR、OAFLUX；C等級產品有：HOAPS2、NCEP/DOE、GSSTF2。

本文對比分析了5種全球海氣界面潛熱通量產品，分別是J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3、OAFLUX和NCEP/NCAR再分析數據，前3種潛熱通量產品基于衛星遙感數據，OAFLUX基于合成數據，NCEP/NCAR再分析資料基于氣象數值模型。

1數據簡介

本文選用1996—2005年的全球海氣界面的月平均潛熱通量作為研究對象，本節簡要介紹5種潛熱通量產品。

J-OFURO2是由Tokai University基于衛星遙感數據計算得到全球海氣相互作用參數的產品[6]，其潛熱通量根據COARE3.0塊體參數法[7]推算，相較于J-OFURO的單一數據源，J-OFURO2采用了多種衛星傳感器的融合數據，提高了空間覆蓋率的同時也減小了插值造成的誤差。風速主要來源于微波輻射計(DMSP/SSMI、Aqua/AMSRE、TRMM/TMI)和微波散射計(ERS/AMI、QuickScat/SeaWinds)的融合數據。近海面空氣比濕來源于SSMI[8]，海面比濕根據日本氣象廳提供的衛星融合海表溫度數據(Merged satellite and in situ data Global Daily Sea Surface Temperatures，MGDSST)推算得到。J-OFURO2的空間分辨率為1°×1°，覆蓋范圍為：90°S～90°N，180°W～180°E，時間跨度為1987年1月—2006年12月，數據下載地址為：http://dtsv.scc.u-tokai.ac.jp/j-ofuro/data_retrieval_and_download.html。

HOAPS3是Max Planck Institute for Meteorology和the University of Hamburg合作的基于衛星遙感數據計算得到全球海氣相互作用參數產品，潛熱通量采用COARE3.0塊體參數法推算[9-10]，相較于HOAPS2，時間跨度由1987—2002年擴展為1987—2005年。風速、近海面空氣比濕來源于SSMI，海表溫度來源于改進型甚高分辨率輻射計探路者(AVHRR Pathfinder)[11]，其中風速采用人工神經網絡反演得到[12]，空氣比濕根據與SSMI亮溫的線性關系計算得到[4]，海表比濕根據馬格斯公式由海表溫度推算得到[13]。HOAPS3的空間分辨率是0.5°×0.5°，覆蓋范圍為：80°S～80°N，180°W～180°E，時間跨度為1987年7月—2005年12月，數據下載地址為：http://www.hoaps.org/index.php?id=data_access。

GSSTF3是National Aeronautics and Space Administration/Goddard Earth Science Data Information and Services Center基于衛星遙感數據資料計算得到全球海氣相互作用參數產品，潛熱通量采用Chou等人的塊體參數法計算得到[3,14-15]，相較于之前的版本GSSTF2、GSSTF2c，GSSTF3改進了海表比濕方法的反演算法[15-16]。風速、近海面空氣比濕都來源于SSMI[17-18]，海表溫度來源于NCEP/DOE再分析資料。GSSTF3的空間分辨率是0.25°×0.25°。覆蓋范圍為：90°S～90°N，180°W～180°E，時間跨度為：1987年7月—2008年12月，數據下載地址為：ftp://measures.gsfc.nasa.gov/data/s4pa/GSSTF/GSSTF.3/。

OAFLUX是Woods Hole Oceanographic Institution基于融合數據計算得到的全球海氣相互作用參數產品，潛熱通量采用COARE3.0塊體算法計算得到[19]。風速來源于SSMI、AMSRE、QuickScat、NCEP/NCAR、NCEP/DOE和ERA40的融合數據；海表空氣比濕來源于SSMI、NCEP/NCAR、NCEP/DOE和ERA40融合數據。OAFLUX的空間分辨率是，覆蓋范圍為：90°S～90°N，180°W～180°E。時間跨度為：1954年1月至今，數據下載地址為http://oaflux.whoi.edu/。

NCEP/NCAR再分析資料是National Center for Environmental Prediction和National Center for Atmospheric Research自1991年開始聯合進行的大氣資料再分析研究項目產品。海表溫度來源于大氣模型比較項目(AMIP-Ⅱ)的分析數據[20]。NCEP/NCAR再分析數據采用T62高斯網格，空間分辨率約為1.9°×1.875°。覆蓋范圍為：90°S～90°N，180°W～180°E，時間跨度為1948年1月至今，數據下載地址為：ftp://ftp.cdc.noaa.gov/pub/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss。

2數據對比

由于5種潛熱通量產品空間分辨率不同，為了便于潛熱通量產品對比，本文首先對5種產品進行了網格統一，將HOAPS3、GSSTF3和NCEP/NCAR插值為1°×1°的網格數據，然后進行交叉比較分析。

2.1 產品間月平均潛熱通量的偏差、標準偏差、均方根誤差和相關系數比較

本文將5種潛熱通量的月平均產品做交叉比較，產品間偏差和標準偏差隨時間的變化曲線如圖1。圖中a～j分別為J-H、J-G、J-O、J-N、H-G、H-O、H-N、G-O、G-N、N-O(J代表J-OFURO2，H代表HOAPS3，G代表GSSTF3，O代表OAFLUX，N代表NCEP/NCAR，“J-H”代表用J-OFURO2潛熱值減去HOAPS3潛熱值)的偏差和標準偏差，圖中黑線代表偏差，紅色豎線代表標準偏差。表1統計了5種潛熱通量產品1996—2005年的均方根誤差和相關系數。

研究結果顯示J-OFURO2的月平均潛熱低于HOAPS3和NCEP/NCAR，偏差范圍分別為-9.41～1.57 W/m2、-10.95～4.60 W/m2；而與GSSTF3的偏差呈現周期性，偏差范圍為-3.86～6.26W/m2，夏季J-OFURO2的潛熱低于GSSTF3，春秋季節則高于GSSTF3。1996—2000年J-OFURO2在夏季時潛熱高于OAFLUX，2000年之后J-OFURO2與OAFLUX偏差變化幅度減小，J-OFURO2低于OAFLUX，兩者1996—2005年的偏差范圍為-5.13～10.92 W/m2。J-OFURO2與HOAPS3的標準偏差最小，其次是與GSSTF3。

HOAPS3的月平均潛熱值高于J-OFURO2、GSSTF3、OAFLUX，偏差范圍分別為：-1.57～9.41 W/m2、1.58～9.47 W/m2、-1.14～11.73 W/m2。HOAPS3與NCEP/NCAR的偏差范圍為-7.94～6.77 W/m2。HOAPS3與GSSTF3、J-OFURO2的標準偏差較小。

GSSTF3與OAFLUX、NCEP/NCAR的偏差范圍分別為：-6.58～7.17 W/m2、-0.42～14.0 2W/m2，大于GSSTF3與HOAPS3、J-OFURO2的偏差范圍，GSSTF3與HOAPS3的標準偏差最小。

OAFLUX的月平均潛熱值低于HOAPS3和NCEP/NCAR，偏差范圍分別為：-11.73～1.14 W/m2、-10.43～2.45 W/m2；與J-OFURO2、GSSTF3潛熱值的正負偏差分布均衡，偏差范圍分別為：-10.92～5.13 W/m2，-7.17～6.58 W/m2。OAFLUX與NCEP/NCAR的標準偏差最小，OAFLUX與3種衛星產品之間的標準偏差相差不大。

(a. J-H b. J-G c. J-O d. J-N e. H-G f. H-O g. H-N h. G-O i. G-N j. N-O)

J-HJ-GJ-OJ-NH-GH-OH-NG-OG-NN-O均方根誤差①(RMS)/W·m-215.7616.8620.5725.2114.0822.4025.7024.1325.9818.67相關系數②(R)0.950.940.910.880.970.900.870.870.880.95

Note：①Root mean square error;②Correlation

NCEP/NCAR的月平均潛熱值高于其他數據，與OAFLUX、J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3的月平均偏差范圍為：2.45～10.43 W/m2、-4.60～10.95 W/m2、-6.77～7.94 W/m2、-0.42～14.02 W/m2。

由表1可知：基于衛星遙感數據的3種產品J-OFURO2、HOAPS3和GSSTF3之間相關系數均高于0.9，均方根誤差均小于20 W/m2；NCEP/NCAR再分析資料產品與3種基于衛星遙感數據的產品相關系數均低于0.9，均方根誤差均大于20 W/m2；基于融合數據的OAFLUX與NCEP/NCAR再分析資料之間的相關系數大于其與3種衛星數據產品的相關系數，相應地OAFLUX與NCEP/NCAR之間的均方根誤差值小于其與3種衛星數據產品的。相關系數最大值存在于HOAPS3和GSSTF3之間(0.97)，最小值存在于GSSTF3和OAFLUX之間(0.87)、HOAPS3和NCEP/NCAR之間(0.87)。均方根誤差最大值存在于NCEP/NCAR和GSSTF3之間(25.98 W/m2)，最小值存在于HOAPS3和GSSTF3之間(14.08 W/m2)。

2.2 產品間潛熱通量值緯向分布比較

將5種潛熱通量的月平均數據沿緯度方向進行平均獲得全球海氣界面潛熱通量緯向變化趨勢，結果如圖2。圖2表明：5種產品的全球緯向分布具有相同模式，潛熱極大值出現在南北信風帶，赤道的潛熱顯著低于信風帶海域；在南半球中高緯度海域和北半球中緯度海域，潛熱通量隨著緯度的升高降低，而在60°N附近潛熱降低幅度變慢，GSSTF3和J-OFURO2有小幅的回升。

5種產品在0°～10°S、30°S、40°S、40°N附近海域潛熱值差異較小，極大值附近、30°N～40°N和高緯度海域差異較大，其中在極大值區域OAFLUX的潛熱值與其他4種產品差異明顯，潛熱通量最低，NCEP/NCAR潛熱通量最高。在南北半球高緯度海域和40°S～60°S之間海域NCEP/NCAR和OAFLUX均低于其他數據。3種基于衛星遙感數據的產品整體上接近，差異主要分布在南半球中高緯度和北半球高緯度海域：在50°S～60°S海域J-OFURO2和GSSTF3高于HOAPS3，在50°N～60°N海域GSSTF3和HOAPS3高于J-OFURO2。NCEP/NCAR和OAFLUX在潛熱極大值分布區以外的海域很接近。

圖2　1996—2005年平均潛熱通量緯向分布

2.3 產品間潛熱通量平均差值的全球分布

將5種產品月平均數據兩兩比較，獲得產品間1996—2005年潛熱通量平均差值的全球分布，結果顯示3種基于衛星遙感數據的產品之間、NCEP/NCAR與OAFLUX之間平均差值在全球范圍內較小，3種基于衛星遙感數據的產品與NCEP/NCAR、OAFLUX之間平均差值較大。圖3給出了J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3分別于與NCEP/NCAR、OAFLUX的全球潛熱通量平均差值分布，圖中a～f分別為J-N、J-O、H-N、H-O、G-N、G-O，符號意義同圖1。

由圖3顯示：J-OFURO2，HOAPS3，GSSTF3與NCEP/NCAR、OAFLUX相比，在南半球太平洋赤道地區前者明顯高于后者，而在西北太平洋、印度洋北部、西北大西洋以及大西洋赤道海域則相反。在50°S～60°S海域J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3與NCEP/NCAR、OAFLUX的潛熱差值為正。另外，J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3與OAFLUX的潛熱差值在北太平洋還有一個較大范圍的高值區，如圖3中右側3幅圖所示，這個區域內J-OFURO2與OAFLUX的差值明顯低于HOAPS3與OAFLUX，GSSTF3與OAFLUX的差值。

Brunke等人根據潛熱通量產品評估結果將GSSTF2b劃分為A類，J-OFURO、NCEP/NCAR、OAFLUX劃分為B類，HOAPS劃分為C類，本文針對改進后發布的潛熱通量產品J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3等進行了比較，比較結果可見J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3較為接近，NCEP/NCAR、OAFLUX較為接近。5種產品的差異部分原因是由于計算潛熱通量過程中輸入數據的差異造成的，對于空氣比濕，3種衛星數據產品采用SSMI的反演數據[4,8,18]，OAFLUX采用SSMI反演數據[16]與NCEP/NCAR、NCEP/DOE、ERA-40再分析數據的融合數據。4種產品的空氣比濕來源中均有SSMI衛星數據，但是采用的反演算法不盡相同，其中GSSTF3和HOAPS3采用Bentamy等人的算法[4,18]，J-OFURO2采用Schlüssel等人的算法[8]，OAFLUX采用Chou等人的算法[16]。Bentamy等人和Schlüssel等人用SSMI的亮溫值一步計算獲得空氣比濕，而Chou等人首先用SSMI亮溫值計算得到大氣邊界層底部500 m的水汽含量WB，然后對WB進行經驗正交分解(EOF)獲得空氣比濕，比濕數據的比較顯示J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3三種產品的空氣比濕較為接近，NCEP/NCAR與OAFLUX的空氣比濕較為接近。

3結論

本文對J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3、OAFLUX和NCEP/NCAR再分析資料的全球海氣界面月平均潛熱通量進行了交叉比較分析，由于5種產品輸入參數來源、獲取潛熱通量方法不同，其產品存在差異，主要結果如下：

圖3　1996—2005年潛熱通量平均差值分布

(1)J-OFURO2、GSSTF3和HOAPS3之間偏差和標準偏差均較小，說明3種基于衛星遙感數據的潛熱產品較為相似，NCEP/NCAR和OAFLUX之間的偏差和標準偏差較NCEP/NCAR與其他3種數據的小，表明NCEP/NCAR與OAFLUX較為接近。

(2)5種潛熱通量產品在緯向分布上具有相同的模式，潛熱最大值出現在南北信風帶海域，赤道海域潛熱顯著低于此海域的潛熱；在南半球中高緯度海域和北半球中緯度海域，潛熱通量隨著緯度的升高降低。潛熱較小差異值分布在0°～10°S、30°S、40°S、40°N附近海域，差異較大值分布在南北半球信風帶和高緯度海域。

(3)J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3的潛熱通量比較接近，這3種數據與OAFLUX的平均潛熱差值在南半球中高緯度海域、信風區海域表現為正偏差，負偏差主要分布在赤道、南北半球30°附近海域。在太平洋中部有兩個較大的正偏差分布區域。J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3與NCEP/NCAR的全球平均潛熱差值分布和三者與OAFLUX的分布相似，但是負偏差范圍更廣，且在太平洋中心只有一個明顯的正偏差區域。

致謝:本文J-OFURO2數據由School of Marine Science and Technology, Tokai University提供；HOAPS3 數據由Max Planck Institute for Meteorology和 The University of Hamburg提供；GSSTF3數據由National Aeronautics and Space Administration/Goddard Earth Science Data Information and Services Center提供；OAFLUX數據由；Woods Hole Oceanographic Institution提供，NCEP/NCAR再分析資料由National Center for Environmental Prediction和National Center for Atmospheric Research提供。

參考文獻：

[1]Kubota M, Kano A, Muramatsu H, et al. Intercomparison of various surface latent heat flux Fields[J]. Journal of Climate, 2003, 16: 670-678.

[2]Grist J P, Josey S A. Inverse analysis adjustment of the SOC air-Sea flux climatology using ocean heat transport constraints[J]. Journal of Climate, 2003, 16(20): 3274-3295.

[3]Chou S H, Nelkin E, Ardizzone J, et al. Surface turbulent heat and momentum fluxes over global oceans based on the goddard satellite retrievals, Version 2 (GSSTF2)[J]. Journal of Climate, 2003, 16: 3256-3273.

[4]Bentamy A, Katsaros K B, Mestas A M, et al. Satellite estimates of wind speed and latent heat flux over the global oceans[J]. Journal of climate, 2003, 16(4):637-656.

[5]Brunke M A, Wang Z, Zeng X, et al. An assessment of the uncertainties in ocean surface turbulent fluxes in 11 reanalysis, satellite-derived, and combined global datasets[J]. Journal of Climate, 2011, 24(21): 5469-5492.

[6]Kubota M, Tomita H. The present state of the J-OFURO air-sea interaction data product[J]. Flux News, 2007, 4: 13-15.

[7]Fairall C W, Bradley E F, Hare J E, et al. Bulk param-eterization of air-sea fluxes: updates and verification for the COARE algorithm.[J]. Journal of Climate, 2003, 16: 571-591.

[8]Schlüssel P, Schanz L, Englisch G. Retrieval of latent heat flux and longwave irradiance at the sea surface from SSM/I and AVHRR measurements[J]. Advances in Space Research, 1995, 16(10): 107-116.

[9]Andersson A, Fennig K, Klepp C, et al. The Hamburg ocean atmosphere parameters and fluxes from satellite Data-HOAPS-3[J]. Earth System Science Data, 2010, 2(2): 215-234.

[10]Andersson A, Bakan S, Fennig K, et al. Hamburg ocean atmosphere parameters and fluxes from satellite data HOAPS-3 monthly mean, electronic publication[J]. World Data Center for Climate, 2007: 3097,doi:10.1594/WDCC/HOAPS3 _MONTHLY.

[11]Casey K S, Brandon T B, Cornillon P, et al. The past, present, and future of the AVHRR Pathfinder SST program[M]. Oceanogr-aphy from Space，Netherlands： Springer 2010: 273-287.

[12]Krasnopolsky V M, Breaker L C, Gemmill W H. A neural network as a nonlinear transfer function model for retrieving surface wind speeds from the special sensor microwave imager[J]. Journal of Geophysical Research Oceans (1978-2012), 1995, 100(C6): 11033-11045.

[13]Murray F W. On the computation of saturation vapor pressure[J]. Journal of Applied Meteorology, 1967, 6(1): 203-204.

[14]Shie C L. Science background for the reprocessing and Goddard Satellite-based Surface Turbulent Fluxes (GSSTF2c) Data Set for Global Water and Energy Cycle Research[J]. Science Document for the Distributed GSSTF2c via Goddard Earth Sciences (GES) Data and Information Services Center (DISC), 2011: 19.

[15]Shie C L, Hilburn K, Chiu L S, et al. Goddard Satellite Based Surface Turbulent Fluxes[M]// Daily Grid, version 3, Edited by Andrey Savtchenko. Greenbelt, MD, USA: Goddard Earth Science Data and Information Services Center (GES DISC), 2000.

[16]Chou S H, Atlas R M, Shie C L, et al. Estimates of surface humidity and latent heat fluxes over oceans from SSM/I data[J]. Monthly Weather Review, 1995, 123(8): 2405-2425.

[17]Wentz F J, Ricciardulli L, Hilburn K, et al. How much more rain will global warming bring? [J]. Science, 2007, 317(5835): 233-235.

[18]Chou S H, Shie C, Atlas R M, et al. Air-sea fluxes retrieved from special sensor microwave imager data[J]. Journal of geophysical research， 1997, 102(6): 12705-12726.

[19]Yu L, Weller R A. Objectively analyzed air-sea heat fluxes for the global ice-Free oceans (1981—2005)[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2007, 88(4): 527-539.

[20]Kalnay E, Kanamitsu M, Kistler R, et al. The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project[J]. Bulletin of the American meteorological Society, 1996, 77(3): 437-471.

責任編輯陳呈超

Comparison of Global Air-Sea Latent Heat Flux Products

YANG Xin-Fei, GUAN Lei

(College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Abstract:The interactions between the ocean and atmosphere play an important role in climate system. The ocean influences the atmosphere by transferring heat energy, while the atmosphere changes the ocean currents and redistribute ocean heat through wind stress. The latent heat (LHF) at the air-sea interface is an important source of the atmospheric energy. It is essential for the study of air-sea interaction. The five LHF monthly mean products including the Japanese Ocean Flux Datasets with Used Remote Sensing Observations version 2 (J-OFURO2), the Hamburg Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite Dataset version 3 (HOAPS3), the Goddard Satellite-Based Surface Turbulent Fluxes version 3 (GSSTF3), the Objectively Analyzed air-sea Fluxes (OAFLUX) and the National Centre for Environmental Prediction and the National Center for Atmospheric Research Reanalysis dataset (NCEP reanalysis) are compared in this paper. The statistics of the intercomparisons among these monthly LHF products over the global ocean during 1996—2005 are analyzed. The results indicate that five LHF products have a similar patterns of global and zonal distribution, larger differences mainly locate in the trade winds zone and high latitude area. Three satellites-derived latent heat flux datasets, i.e. J-OFURO2, HOAPS3, GSSTF3 are close, with the root mean square error (RMSE) between each group of the two products less than 20 W/m2 and the correlations above 0.90. While OAFLUX is closer to NCEP with the RMSE less than 20 W/m2 and the correlations above 0.90. The lowest RMSE is between GSSTF3 and HOAPS3 with the value of 14.08 W/m2, the highest RMSE is between NCEP and GSSTF3 (25.98 W/m2). The lowest correlation is between NCEP and HOAPS3 (0.87) as well as GSSTF3 and OAFLUX (0.87), the highest correlation is between GSSTF3 and HOAPS3 (0.97). Zonal average values of five products reveal similar pattern with differences in specific zones. By analyzing the global differences among the five datasets, the differences among three satellite-derived latent heat fluxes datasets are smaller. The larger difference between satellite-derived datasets and NCEP as well as OAFLUX mainly locates in the equatorial region of the Pacific and the Atlantic, the Northwest Pacific and the Northern Indian Ocean.

Key words:latent heat flux； heat flux； air-sea interface； remote sensing

中圖法分類號：P229.2

文獻標志碼：A

文章編號：1672-5174(2016)01-123-08

作者簡介：楊新飛(1987-)，女，碩士生。E-mail:yangfei1105@sina.com

收稿日期：2014-03-17；

修訂日期：2015-10-20

*基金項目：全球變化研究國家重大科學研究計劃項目(2015CB953900)；國家自然科學基金項目(41376105)；高等學校博士學科點專項科研基金項目(20130132110013)資助。

DOI：10.6441/j.cnki.hdxb.20140090

引用格式：楊新飛， 管磊.全球海氣界面潛熱通量產品對比研究[J].中國海洋大學學報(自然科學版)，2016,46(1)：123-130.

YANG Xin-Fei, GUAN Lei.Comparison of global air-sea latent heat flux products[J]. Periodical of Ocean University of China, 2016, 46(1): 123-130.

Supported by Global Change Research Program of China (2015CB953900); National Natural Science Foundation of China (41376105)； Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education (20130132110013)

**通訊作者：E-mail:leiguan@ouc.edu.cn