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融合氣溫實況產品在內蒙古地區的適用性評估分析

2022-11-17 11:39:22段曉梅
綠色科技 2022年20期
關鍵詞:融合產品

段曉梅

(內蒙古自治區氣象信息中心,內蒙古 呼和浩特 010000)

1 引言

氣溫是衡量大氣冷熱程度的物理量,是地面氣象觀測中所要測定的常規要素之一,同時也是氣候變化討論的焦點[1,2]。氣溫的差異與人們日常生活息息相關,是造成自然景觀和人類生存環境差異的主要因素之一。隨著我國綜合氣象觀測業務的發展,能夠獲取的常規、衛星、雷達等觀測數據越來越多,同時也對精細化預報要求越來越高[3~8]。2014年,中國氣象局啟動了國家氣象科技創新工程,其攻關的任務目標之一就是研制高質量的陸面、海洋與三維云雨多源數據融合產品及相關技術[9,10]。2017年,中國氣象局天氣預

報業務由原來的站點預報升級為智能網格預報,并下發了5 km和1 km實況融合分析產品,其中5 km實況產品包括降水2 m氣溫、相對濕度、10 m風、能見度、總云量共6要素18種產品,1 km實況產品包括降水、2 m氣溫、10 m風、比濕共4要素14種產品[11~14]。近年來,國內許多學者在實況融合產品方面開展了較多的研究,其中,龍柯吉等采用兩種插值方法對中國區域1×1 km高分辨率的逐時氣溫實況融合產品進行評估,指出鄰近插值法得到的評估結果優于雙線性插值法[15]。俞劍蔚等分析了5 km實況格點產品在江蘇地區的適用性,檢驗了在江蘇地區的地面2 m氣溫、2 m相對濕度、10 m風和降水要素的一致性和準確性[16]。叢芳等針對四川區域的溫度格點實況數據的適用性進行了評估,指出在高海拔地區,其誤差值較大[17]。蔣雨荷等對CLDAS5 km能見度實況產品與能見度觀測站資料質量進行對比評估[18]。孫靖等對5 km分辨率中國地面氣象要素格點融合產品進行非獨立和獨立性檢驗[19]。吳薇等評估了融合降水實況產品在四川地區的適用性[20]。鄧悅等采用多種指標評估智能網格二源、三源和1 km降水融合產品對廣西受臺風“海高斯”影響的強降水過程的再現情況[21]。劉瑩等利用中國48708個地面站逐時氣溫數據,探討了不同季節內CLDAS-V2.0氣溫與站點的相關性及偏差分布特征[22]。為了解不同分辨率氣溫實況產品在內蒙古區域的數據質量情況,本文選取2021年1月17日至12月31日5 km和1 km實況融合產品逐時2 m氣溫數據,以站點觀測數據作為真值,利用相關系數、平均誤差、平均絕對誤差和均方根誤差作為評估指標,對5 km和1 km實況融合產品逐時氣溫進行數據質量評估,旨在為后期實況融合產品數據的廣泛應用提供理論支撐。

2 數據來源

本文對比評估的數據為內蒙古自治區2021年1月17日00時至12月31日23時5×5KM分辨率的地面-衛星-雷達三源融合快速產品(簡稱FRT_5 km)和1×1 km分辨率的實時融合產品(簡稱RT_1 km)。

參與檢驗的站點資料為內蒙古自治區119個國家級地面自動站、33個無人站和2285個區域自動站中質控碼為0(正確)的逐小時氣溫觀測數據。

3 評估方法

采用鄰近插值法,以觀測站點的經緯度為準,選取距離站點最近的格點值作為插值,得到站點的變量值[5]。本文分析是基于實況融合產品與站點觀測資料之間的對比,當某站點有小時資料缺測時,不進行統計。

對比評估指標包括平均誤差(ME)、平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)和相關系數(COR),具體公式計算如下。

平均誤差(ME):

(1)

平均絕對誤差(MAE):

(2)

均方根誤差(RMSE):

(3)

相關系數(COR):

(4)

4 評估結果分析

4.1 逐時氣溫誤差空間分布

圖1給出了FRT_5 km和RT_1 km氣溫實況融合產品與站點觀測值誤差的空間分布,可以看出,兩種產品的數據質量較高,與站點觀測值具有較強的相關性,相關系數均達到了0.99。與1 km分辨率產品相比,5 km產品誤差略微偏大,其中1 km分辨率產品中均方根誤差小于0.5 ℃的臺站占比82.9%,介于0.5~1 ℃的臺站占比15.1%;平均絕對誤差小于0.3 ℃的臺站占比92.3%,小于0.6 ℃的臺站占比97.9%;平均誤差介于-0.1~0.1 ℃的臺站占比85.5%,呼倫貝爾、興安盟地區個別站點誤差達到1℃以上;對于相關系數,有99.7%的站點達到0.9以上,98.9%的站點達到0.99以上。5 km分辨率產品中均方根誤差小于0.5 ℃的臺站占比29.5%,介于0.5~1 ℃的臺站占比55.4%;平均絕對誤差小于0.3℃的臺站占比27.5%,小于0.6 ℃的臺站占比78.2%,有9.4%的站點誤差達到1℃以上;平均誤差介于-0.1~0.1 ℃的臺站占比40.7%,大于0.1 ℃的臺站占比30.9%;對于相關系數,所有站點均達到0.9以上,有98.7%的站點達到0.99以上。

圖1 研究區各評估指標誤差空間分布

4.2 逐時氣溫誤差月變化

進一步對逐小時氣溫按月統計,計算各評估指標的月值(圖2)。結果表明,各月均方根誤差較為穩定,兩種產品相差不大,均在1℃以下。兩種氣溫實況融合產品誤差隨季節變化明顯,夏季溫熱短暫,均方根誤差在0.4~0.7 ℃之間,平均誤差小于0.01 ℃,相關系數接近0.999,冬季隨著氣溫的降低,實況產品數據以高估為主,誤差偏大。從平均絕對誤差來看,1 km分辨率產品各月誤差均小于0.2 ℃,10~12月份誤差最小,其他月份相當,而5 km產品誤差則呈現U形分布,在0.35~0.65 ℃之間變化。對于平均誤差,只有在9~10月份出現負偏差,其余月份均為正偏差,兩種產品的峰值都出現在1~2月??傮w而言,1 km分辨率產品整體誤差偏小,其數據質量優于5 km分辨率產品,但2種產品與站點資料都具有較高的一致性。

圖2 逐月評估結果

4.3 高溫過程評估

氣象學上將單站日最高氣溫≥35 ℃定義為高溫天氣,日最高氣溫連續3 d以上≥35 ℃為持續性高溫天氣[23]。內蒙古光能資源豐富,日照充足,從干濕地區劃分看,有濕潤、半濕潤、干旱、半干旱4個地帶。高溫天氣集中出現在夏季6~8月份,其中7月份發生最多[24~26]。為進一步評估1 km分辨率和5 km分辨率氣溫實況融合產品在高溫過程中的表現,對2021年7月1~31日的資料進行分析。圖3給出了該時段內日最高溫度的散點圖,可以看出日最高溫度的相關系數都在0.98以上,實況融合產品的日最高溫度較觀測值偏低,平均誤差均在0 ℃以下。1 km分辨率產品日最高溫度均方根誤差為0.484 ℃,平均絕對誤差為0.125 ℃,較5 km分辨率產品偏低,但兩種實況融合產品對于40 ℃以上的氣溫,與觀測值都略有偏差。

圖3 2021年7月日最高溫度評估結果

圖4給出了2021年7月份逐日高溫站數對比圖,可以發現,1 km分辨率和5 km分辨率產品在35~38 ℃范圍內的站數與觀測相當,具有較好的指示意義。對于38~40 ℃范圍內的站數,1 km分辨率產品的站點數與觀測相當,5 km分辨率產品個別時段內的站點數少于觀測數。對于40 ℃以上的站數,兩種實況融合產品的站點數都小于觀測數,觀測值的平均氣溫在43 ℃,最高達到50 ℃,而實況融合產品的平均氣溫在40 ℃,1 km分辨率產品最高達到44 ℃,5 km分辨率產品最高達到42 ℃,逐日的最高氣溫都較觀測值偏小,但隨時間變化趨勢與觀測基本一致。

圖4 2021年7月2種氣溫實況融合產品與觀測資料逐日高溫站數統計

7月9日,高溫站點數達到峰值。通過對比該日1 km分辨率和5 km分辨率實況融合產品與觀測資料的高溫落區(圖5)可以看出,阿拉善盟、巴彥淖爾市、烏海市、鄂爾多斯市、呼和浩特市南部、包頭和烏蘭察布北部地區都出現了35 ℃以上的高溫,個別地方超過40 ℃,兩種實況融合產品的高溫落區與觀測值基本一致,總體而言,1 km分辨率和5 km分辨率實況融合產品能很好的檢測高溫天氣,具有較好的指導意義。

圖5 7月9日高溫站點分布

5 結論與討論

本文采用鄰近插值法,以站點觀測值為真值,對2021年5KM和1KM兩種氣溫實況融合產品進行評估,評估指標包括均方根誤差、平均誤差、平均絕對誤差以及相關系數,并對這些指標的時間和空間分布進行了詳細地分析,此外,還對該產品在2021年7月份高溫的表現能力進行了評估,結果表明:

(1)兩種氣溫實況融合產品的數據質量較高,與站點觀測值具有較強的相關性,相關系數均達到了0.99,與1 km分辨率產品相比,5 km分辨率產品的均方根誤差、平均誤差和評價絕對誤差都略微偏大。

(2)由于內蒙古全年氣溫分布不均勻,兩種氣溫實況融合產品誤差隨季節變化明顯,夏季溫熱短暫,均方根誤差和平均誤差偏小,冬季隨著氣溫的降低,實況融合產品以高估為主,均方根誤差在0.8~1.2 ℃之間,平均誤差在1~2月份達到峰值。

(3)1 km分辨率和5 km分辨率氣溫實況融合產品都能較好的監測高溫天氣,落區與觀測相當,但對于40 ℃以上的高溫,表現稍差,其站點數較觀測偏少,數據偏小。

本文主要是對內蒙古地區一年的融合格點產品進行整體評估,雖然給出了評估結果,但對于評估結果的原因分析較為缺乏,沒有考慮復雜的地理環境和站點周圍環境所產生的影響,對于40 ℃以上高溫天氣、個別站點的評估結果較差,使用過程中如何進一步訂正以及在特定氣溫過程中如何應用,還需要進一步研究分析。

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