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1904年,第一个南极科学考察站阿根廷奥长达斯站建立至今,人类对于南极的考察从未停止。但由于南极气候环境恶劣,气象资料匮乏,南极的探空资料更是少之又少。到目前为止,南极科学研究委员会(SCAR)仅提供了20个测站的数据,部分测站的探空数据只有几年。中国南极的探空观测相对于其他国家起步比较晚,自1985年南极建立第一个气象站长城站开始,中国真正意义上对南极气象的观测才算展开(陆龙骅等,2005)。中国对于南极的GPS探空开始于1992年,中国的高空大气探测主要运用GPS探空,观测气象要素和臭氧浓度等。另外,中国的探空观测高度与其他国家相比偏低,探测的最大高度仅达到9.3 km(傅良等,2015)。通过数十年的发展,中国对南极的卫星探空观测发展突飞猛进,在南极长城站建立了GOES静止气象卫星资料接收处理系统(陆龙骅等,2005)。已经在南极中山站和长城站建立了高分辨极轨气象卫星资料接收处理系统,获取和记录了NOAA等极轨气象卫星的高分辨率图像传输(HRPT)资料。
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对于地面气候系统,前人对比再分析数据运用相关性(correlation)、偏差(bias)、均方根误差(RMSE)、功率谱分析和EOF分析等方法,发现对流层的再分析数据结果比平流层的再分析数据结果要好(Yu et al.,2010)。在东南极地区ERA-Interim再分析数据的气温表现明显优于NCEP再分析数据(马永锋和卞林根,2014)。并且前人的研究基本上都是基于近地面观测来进行研究,南极高空探空资料缺乏长期、优质的数据,导致对于南极探空资料的研究少之又少(程彦杰等,1999;卞林根等,2010)。在对南极涛动和东亚气候的一些研究中,发现NCEP-NCAR再分析数据和ECMWF再分析数据相差较大(Fan and Wang,2004;丛菁等,2011)。
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对于高空气候系统,利用Syowa站的探空研究发现,南极上空再分析数据的位势高度和温度与探空观测数据的位势高度和温度相差较小,但是再分析数据的风场和探空观测数据的风场偏差较大(Yu et al.,2010)。在NCEP-NCAR再分析数据中的温度和位势高度中有许多虚假的趋势(Hines et al.,2000)。
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在南极上空这个区域,之前的研究工作已经初步分析了再分析产品存在的问题,有利于对南极天气与气候的认识(卞林根等,2007;Genthon et al.,2011;林祥和卞林根,2015)。虽然如此,大多数的研究都局限于短时间的或者仅仅地面天气和气候的研究,所分析的资料也局限于气候数据统计方面(Nicolas and Bromwich,2014)。对于气候变化的研究不能只看近地面数据的变化,要综合考虑高空大气变化,让两者相结合起来。本文将利用现有南极探空资料和大气再分析资料,对比分析南极大陆上空高、中、低层大气温度、位势高度、风速和风向等要素气候分布特征,分析再分析数据与探空数据之间差异分布特征,以期进一步认识南极大陆大气垂直结构和未来改进南极大陆大气环流模拟(Turner et al.,2013;Dee et al.,2014;Khaykin et al.,2016)。
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1 资料和方法
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资料包括:1)欧洲中心再分析数据(ERA-Interim)。从1979年开始,不断实时更新(Berrisford et al.,2009;Dee et al.,2011)。2)国家环境预报中心(National Center for Environment Prediction)再分析数据,即NCEP/NCAR Reanalysis 1(Kalnay et al.,1996)。自1979年至2017年2月的3个等压面的温度,位势高度,风速和风向数据(Marshall,2002;Zhu,2009)。3)南极科学研究委员会(SCAR)提供的20个观测站探空数据。探空观测数据由英国南极局提供(http://www.antarctic.ac.uk/met/READER/)
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本文依次从位势高度、温度、风速和风向4个变量进行分析(Stickler et al.,2013;徐海明和周备,2017)。选取一年中相对能代表四季的1月、4月、7月和10月4个月的数据,由于南极探空数据的低层大气和再分析数据的对比已经做了大量的研究(谢泽林和王召民,2017)。因此本文在探空数据和再分析数据的对比分析中,只在九层数据中选取30 hPa、200 hPa和300 hPa等压面上的数据进行对比分析(荀学义等,2011;高路等,2014)。
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先对20个观测站探空数据进行日平均处理,再把日平均数据处理成月平均数据。月平均处理的标准是一个月至少有10 d日平均数据存在,并且有日平均数据的任何相连两天相差不超过5 d,否则视为该月月平均数据缺失。
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直接取出各个再分析数据和观测站点最近的格点数据进行对比分析。本文所运用到的南极探空观测数据与两套再分析数据的差值,和南极探空观测数据与两套再分析数据的差值均方差,均是取出相同时间段的数据,即探空观测站点和再分析资料重叠的时间段的数据,进行做差对比分析,导出两套再分析数据的气候态对比。并且计算探空观测站点各等压面的月均方差和年均方差,月均方差是用各站点的气候态月平均差值的平方和,除以观测站点数,最后开平方得到。同理得到年变化的均方差。将探空观测数据与两套再分析数据中四个气象要素的差值年平均均方差和观测站点的四个气象要素的气候态年平均相除,得到偏差所占比例。
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图1是各个站点的位置以及南极地形。表1是20个站点的经纬度坐标,站点高度和观测的时间范围。MPA站点和Macquarie island站点在60°S以北,位于南极圈以外,所以这两个站点在下面的分析中没有被考虑。从表1可以看出,海拔最高的测站是俄罗斯的Vostok站,该站处于横贯南极山脉上海拔高度3 490 m。海拔最低的是英国的Rothera站,海拔只有4 m。探空观测站点大部分都是位于相对平坦沿岸地区。除了Amundsen_Scott站,Leningradskaja站(304 m),Novolazarevskaya站(119 m)和Vostok站四个观测站点的海拔高度高于100 m,其余站点海拔高度均在100 m以下。由于许多站点的观测站海拔高度较高,700 hPa和850 hPa没有观测数据,比如Amundsen Scott站,Vostok站。部分站点的数据缺测是由于天气特别恶劣或者器材损坏导致的,比如MPA站,该测站没有有效的月平均数据,在图2中可以看到每个等压面高度上缺测比都是100%。SCAR提供的20个探空观测站点的数据时间跨度都非常长,多数站点的有效数据所占比例非常高(图2)。由于探空观测数据比较可靠,所有这些数据已经被同化在再分析数据集里面。探空数据包括温度,位势高度,风速和风向,共有9个等压面高度,分别为30 hPa,50 hPa,100 hPa,150 hPa,200 hPa,300 hPa,500 hPa,750 hPa和850 hPa。
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图1 南极研究科学委员会公布的20个探空站点的地理位置(其中MPA站点和Macquarie island站点在60°S以北,本文没有将其视为南极探空站)
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Fig.1 The locations of Antarctic 20 sounding sites were published by SCAR(The MPA site and Macquarie island site are to the north of 60 °S,so these two sites exempt as the Antarctic sounding station in this study)
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2 数据对比
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2.1 空间垂直变化
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探空观测数据3个等压面上的位势高度数据均大于ERA-Interim再分析数据(图3)。30 hPa等压面较其他等压面探空观测数据和ERA-Interim再分析数据中位势高度的差值与其他等压面上位势高度的差值要大,且差值都在100~400 gpm;差值较大的观测点有Bellingshausen站、Faraday站、Rothera站、Mcmurdo站、Leningradskaja站和Terra nova bay站,并且这6个观测站点均位于西南极。而其他等压面上探空观测数据和ERA-Interim再分析数据中的位势高度差值均在100 gpm以下。与ERA-Interim再分析数据位势高度数据均小于实际观测值不同,NCEP再分析数据的位势高度则整体上比探空观测位势高度数据要高(图4);差值较大的四个观测点位于威尔克斯地沿岸,即Mirny站、Casey站、Dumont durville站和Leningradskaja站。随着高度的抬升,观测数据和两套再分析数据中的位势高度的差值均变大(图3、图4),这些特征在下面的分析中表现得更加明显。就两套再分析数据的位势高度而言,在南极上空,随着高度抬升,探空气象观测数据与两套再分析数据的位势高度的差值均逐渐变大,再分析数据数值愈加偏离实际观测数值。相对NCEP所提供的位势高度数据,ERA-Interim更加准确地再现了位势高度场的分布。
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图2 20个探空站观测时间段和月平均数据缺失时间比例(红色表示月平均数据缺失年份,绿色表示有月平均数据年份,x轴表示时间,左y轴1—20的数字分别表示各站点,右y轴表示各站点月平均缺失年份占总观测时间的比例;a,b,c,d,e,f,g,h和i分别表示30 hPa,50 hPa,100 hPa,150 hPa,200 hPa,300 hPa,500 hPa,700 hPa和850 hPa等压面)
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Fig.2 The sounding station’s observation periods and the percentage of the missing periods of the monthly mean data(The red bars show the missing periods of the monthly mean data;the green bars show the periods of the monthly mean data;the xaxis represents the time,the left y-axis shows the20 sites respectively,and the right y-axis shows the percentage of the missing periods in the total observing periods;a,b,c,d,e,f,g,h and i represents 30 hPa,50 hPa,100 hPa,150 hPa,200 hPa,300 hPa,500 hPa,700 hPa and 850 hPa isobaric surfaces)
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2.2 温度对比
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探空观测数据与两套再分析数据中温度的差值较大值均出现在30 hPa等压面上(图5和图6),都是在10月的Terra nova bay探空观测站,与ERA-Interim的差值为10℃,与NCEP的差值为8℃。在30 hPa等压面上,探空观测数据与两套再分析数据中温度的差值整体上都大于0℃,探空观测数据与ERA-Interim再分析数据中温度的差值有3个站点出现负值(图5),而探空观测数据与NCEP再分析数据中温度的差值有6个站点出现负值(图6);整体上探空观测数据与两套再分析数据中温度的差值都在2℃左右。在200 hPa等压面上,探空观测数据与ERA-Interim再分析数据中温度的差值整体在±1℃以内,以负值居多;而探空观测数据与NCEP再分析数据中温度的差值整体在±2℃以内,以正值居多。在300 hPa等压面上,探空观测数据与两套再分析数据中温度的差值整体趋于平缓,与ERA-Interim的差值在-1~2℃,而与NCEP的差值在-3~0℃。这些特征在下面的分析中表现得更加明显。对两套再分析数据的温度而言,ERA-Interim再分析数据要优于NCEP再分析数据。在高空中,高度越高,再分析数据中的温度和实际观测的温度差距越大。但两套再分析数据的高空温度相对偏差较小。
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图3 30 hPa(a,b,c,d),200 hPa(e,f,g,h)和300 hPa(i,j,k,l)等压面上各站点1月(a,e,i),4月(b,f,j),7月(c,g,k),10月(d,h,l)的气候态月平均观测位势高度与ERA-Interim再分析数据的气候态月平均位势高度之差(单位:gpm;其中黑色五角星表示该站点该月位势高度数据缺测)
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Fig.3 The difference of the geopotential height between the sounding data and the ERA-Interim reanalysis data sets in(a,e,i)January,(b,f,j)April,J(c,g,k)uly,and(d,h,l)October at(a,b,c,d)30 hPa,(e,f,g,h)200 hPa and(i,j,k,l)300 hPa(unit:gpm;the black stars represent missing data)
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2.3 风速对比
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在垂直方向上,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值具有相同的变化趋势(图7、8)。在300 hPa等压面上,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值均大于其他等压面;除Vostok观测站外,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值均在10 m/s左右。在30 hPa和200 hPa等压面上,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值都很小,约±5 m/s。在空间垂直分布上,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值有着明显的垂直分布特征。随着高度的降低,探空观测数据与再分析数据中风速的差值均逐渐增大,并且在300 hPa等压面上最大。就两套再分析数据的风速而言,NCEP再分析数据的风速数据要优于ERA-Interim再分析数据的风速数据。在高空中,高度越高,再分析数据中的风速和实际观测的风速差距越小。
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2.4 风向对比
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探空观测风向数据和两套再分析风向数据的差异均比较明显(图略)。探空观测数据和两套再分析数据中风向的差值在各个等压面上都很大(除Amunden Scott站外)。在30 hPa等压面上,1月探空观测数据和两套再分析数据中的风向差值始终是小于0°,接近于-160°;其余月份探空观测数据和两套再分析数据中的风向差值大于0°,差值在200°~300°。在200 hPa等压面上,探空观测站点的探空观测数据和两套再分析数据中的风向差值均处在200°左右。在300 hPa上,相对于30和200 hPa两个等压面而言,探空观测数据和两套再分析数据中风向的差值要小,但是和实际观测相比,两套再分析数据的风向偏差还是很大。就两套再分析数据的风向而言,ERA-Interim再分析数据的风向数据要优于NCEP再分析数据的风向数据,但是两套再分析数据的相对偏差都很大,表明两套再分析数据的风向和探空观测的风向偏差很大,两套再分析数据的风向数据均不可靠。
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图4 30 hPa(a,b,c,d),200 hPa(e,f,g,h)和300 hPa(i,j,k,l)各站点1月(a,e,i),4月(b,f,j),7月(c,g,k),10月(d,h,l)的气候态月平均观测位势高度与NCEP再分析数据的气候态月平均位势高度之差(单位:gpm;黑色五角星表示该站点该月位势高度数据缺测)
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Fig.4 The difference of the geopotential height between the sounding data and the NCEP reanalysis data sets in(a,e,i)January,(b,f,j)April,(c,g,k)July,and(d,h,l)October at(a,b,c,d)30 hPa,(e,f,g,h)200 hPa and(i,j,k,l)300 hPa(unit:gpm;the black stars represent missing data)
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2.5 均方差及误差相对百分比垂直廓线
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在南极上空,随着高度抬升,探空气象观测数据与两套再分析数据中风速的差值均逐渐变小,再分析数据数值愈加接近实际观测数值(图9);探空气象观测数据与两套再分析数据中其余三个要素的差值均逐渐变大,再分析数据数值愈加偏离实际观测数值。就位势高度而言,在探空观测数据与NCEP再分析数据中位势高度的差值年平均均方差要小于ERA-Interim的(图9a)。30—300 hPa等压面上的探空观测数据与两套再分析数据中位势高度的差值年平均均方差占观测数据年平均的百分比均比较小(图10a),ERA-Interim数据的约为0.2%;NCEP数据的约为0.4%。两套再分析数据的位势高度和探空观测的位势高度相差不大。相对ERA-Interim所提供的位势高度数据,NCEP更加准确地再现了位势高度场的分布。
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就温度而言,在探空观测数据与ERA-Interim再分析数据中温度的差值年平均均方差要小于NCEP(图9b)。30—300 hPa等压面上探空观测数据与两套再分析数据中温度的差值年平均均方差占观测数据年平均温度的百分比均在2%左右(图10b)。两套再分析数据的温度和探空观测的温度相差不大,相对NCEP所提供的温度数据,ERA-Interim更加准确地再现了温度场的分布。
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图5 30 hPa(a,b,c,d),200 hPa(e,f,g,h)和300 hPa(i,j,k,l)各站点1月(a,e,i),4月(b,f,j),7月(c,g,k),10月(d,h,l)的气候态月平均观测温度与ERA-Interim再分析数据的气候态月平均温度之差(单位:℃;其中黑色五角星表示该站点该月温度数据缺测)
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Fig.5 The difference of the temperature between the sounding data and the ERA-Interim reanalysis data sets in(a,e,i)January,(b,f,j)April,(c,g,k)July,and(d,h,l)October at(a,b,c,d)30 hPa,(e,f,g,h)200 hPa and(i,j,k,l)300 hPa(unit:℃;the black stars represent missing data)
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就风速而言,探空观测数据与ERA-Interim再分析数据中风速的差值年平均均方差基本和NCEP的相等(图9c);并且随着高度的抬升,探空观测数据与两套再分析数据中风速的差值年平均均方差和观测数据年平均风速的百分比越小(图10c)。在30 hPa等压面上,探空观测数据与ERA-Interim再分析数据中风速的差值年平均均方差占观测数据年平均风速的百分比为8%,与NCEP的百分比为10%,在300 hPa等压面上,探空观测数据与ERA-Interim再分析数据中风速的差值年平均均方差和观测数据年平均风速的百分比为50%,与NCEP的百分比为47%。在300 hPa等压面上,两套再分析数据的风速和探空观测的风速相差达到最大。在高空中,两套再分析数据的风速和探空观测的风速相差不大;300 hPa等压面上,两套在分析数据的风速数据则变得不可靠。
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就风向而言,探空观测数据与ERA-Interim再分析数据中风向的差值年平均均方差要小于NCEP的(图9d)。可以明显地看出从30—300 hPa等压面,探空观测数据与两套再分析数据中风向的差值年平均均方差占观测数据年平均风向的百分比都很大(图10d),其中ERA-Interim的为27%~60%,NCEP的为40%~60%。ERA-Interim再分析数据的风向数据要优于NCEP再分析数据的风向数据,但是两套再分析数据的相对偏差都很大,表明两套再分析数据的风向和探空观测的风向偏差很大,两套再分析数据的风向数据均不可靠。
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图6 30 hPa(a,b,c,d),200 hPa(e,f,g,h)和300 hPa(i,j,k,l)各站点1月(a,e,i),4月(b,f,j),7月(c,g,k),10月(d,h,l)的气候态月平均观测温度与NCEP再分析数据的气候态月平均温度之差(单位:℃;其中黑色五角星表示该站点该月温度数据缺测)
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Fig.6 The difference of the temperature between the sounding data and the NCEP reanalysis data sets in(a,e,i)January,(b,f,j)April,(c,g,k)July,and(d,h,l)October at(a,b,c,d)30 hPa,(e,f,g,h)200 hPa and(i,j,k,l)300 hPa(unit:℃;the black stars demonstrated missing data)
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2.6 季节变化
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探空观测数据和两套再分析数据中位势高度的差值有明显的季节变化特征。在30 hPa等压面上(图11a),探空观测数据和两套再分析数据中位势高度的差值月平均均方差均有两个峰值,其中ERA-Interim数据的峰值在7月,次峰值在10月,均为150 gpm;NCEP数据的在6月时达到峰值,为115 gpm;次峰值在9月,值均为112 gpm。在200和300 hPa等压面上,探空观测数据和两套再分析数据中位势高度的差值月平均均方差均在40 gpm上下波动,波动不大,变化趋于平稳。各个等压面上,探空观测数据和两套再分析数据中位势高度的差值月平均均方差均在1月最小。在南极的夏季,再分析数据中位势高度更接近探空观测的位势高度;在南极的冬季和春季,再分析数据中的位势高度和探空观测的位势高度相差较大。
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在30 hPa等压面上探空观测数据和两套再分析数据中温度的差值月平均均方差都在10月出现单峰值(图11b),ERA-Interim数据的值为2.9℃;NCEP数据的值为3.1℃。在200 hPa和300 hPa等压面上,探空观测数据和两套再分析数据中温度的差值月平均均方差均在0.9℃附近波动。即南极的春季再分析数据中温度和探空观测的温度相差较大;在其他季节,再分析数据中的温度和探空观测温度较为接近。
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在探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值月平均均方差中(图11c)中,均在6月出现极大值。在30 hPa等压面上,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值月平均均方差,ERA-Interim数据的极值为5.3 m/s,NCEP数据的极值为4.8 m/s。在200 hPa等压面上,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值月平均均方差为在4 m/s波动。在200 hPa等压面上,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值月平均均方差约为8 m/s。探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值月平均均方差没有明显的季节变化。
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图7 30 hPa(a,b,c,d),200 hPa(e,f,g,h)和300 hPa(i,j,k,l)各站点1月(a,e,i),4月(b,f,j),7月(c,g,k),10月(d,h,l)的气候态月平均观测风速与ERA-Interim再分析数据的气候态月平均风速之差(单位:m/s;其中黑色五角星表示该站点该月风速数据缺测)
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Fig.7 The distinction of the wind speed between the sounding data and the ERA-Interim reanalysis data sets in(a,e,i)January,(b,f,j)April,(c,g,k)July,and(d,h,l)October at(a,b,c,d)30 hPa,(e,f,g,h)200 hPa and(i,j,k,l)300 hPa(unit:m/s;the black stars show where the site data are missing)
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探空观测数据和两套再分析数据中风向的差值月平均均方差没有明显的季节变化(图11d)。在各等压面上,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值月平均均方差均在12月有最小值;探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值月平均均方差均在某一固定值波动。在南极的夏季,再分析数据中的风向和探空观测数据的风向相差相对较小。其他季节,再分析数据中的风向和探空观测数据的风向相差较大。
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为了与高层对比,在图9—11中也给出了中层和低层大气的4个气象要素的差值月平均均方差,以及差值年平均均方差和差值的年平均均方差占观测数据年平均的百分比。在南极大陆上空低层大气中,探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值没有明显的季节变化;探空观测数据和两套再分析数据中风速的差值也没有明显的季节变化;但是在700 hPa等压面上,再分析数据的位势高度和温度与探空观测的差值均有明显的季节变化。就位势高度而言,在南极的春季和秋季,再分析数据和探空观测数据的差距相较其他季节要大;就温度而言,再分析数据和探空观测数据的差距在南极的冬季较其他季节要大。
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3 总结与讨论
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通过南极站点探空观测数据和两套再分析数据的差值、差值月平均均方差、差值的年平均均方差以及差值的年平均均方差占观测数据年平均的百分比,对位势高度,温度,风速,风向4个变量进行对比分析发现:
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图8 30 hPa(a,b,c,d),200 hPa(e,f,g,h)和300 hPa(i,j,k,l)各站点1月(a,e,i),4月(b,f,j),7月(c,g,k),10月(d,h,l)的气候态月平均观测风速与NCEP再分析数据的气候态月平均风速之差(单位:m/s;其中黑色五角星表示该站点该月风速数据缺测)
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Fig.8 The difference of the wind speed between the sounding data and the NCEP reanalysis data sets in(a,e,i)January,(b,f,j)April,(c,g,k)July,and(d,h,l)October at(a,b,c,d)30 hPa,(e,f,g,h)200 hPa and(i,j,k,l)300 hPa(unit:m/s;the black stars show where the site data are missing)
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1)在南极大陆上空高层大气,随着高度抬升,探空气象观测数据与两套再分析数据中风速的差值均逐渐变小,再分析数据数值愈加接近实际观测数值。探空气象观测数据与两套再分析数据中其他三个要素的差值均逐渐变大,再分析数据数值愈加偏离实际观测数值。
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2)ERA-Interim再分析位势高度数据要优于NCEP再分析位势高度数据,两套再分析数据的位势高度整体上与探空观测的位势高度相差较小,但在南极的冬季和春季,再分析数据中的位势高度和探空观测的位势高度相差较大。
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3)ERA-Interim再分析温度数据要优于NCEP再分析温度数据。两套再分析数据的温度在南极的春季相差较大,在其他季节相差较小。
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4)NCEP再分析风速数据比ERA-Interim再分析风速数据略优。在高层大气中,探空观测数据与两套再分析数据中风速的差值相对较小,但是在300 hPa等压面上相差甚远。
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5)就两套再分析数据的风向而言,ERA-Interim的要优于NCEP,两套再分析数据的风向和探空观测的风向偏差很大,两套再分析数据的风向数据均不可靠。探空观测数据和两套再分析数据中风向的差值没有明显的季节变化,每个季节再分析数据中的风向和探空观测数据的风向均相差甚远。
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在计算均方差时,由于观测站点的位置在东南极比较集中,在西南极比较少,区域分布极不均匀和站点太少,数据没有进行格点化处理。但是就目前而言,现有南极探空观测受条件限制比较多,只能用这18个探空观测站点的数据来进行对比。但是本文所发现的再分析数据与站点观测数据之间较大的差异,以及再分析数据之间较大的差异,表明产生再分析数据的数值模式存在较大的缺陷。因此,使用这些再分析数据作为初始条件和边界条件驱动区域大气模式时会带来相应误差。将来为提高数值模拟的可靠性,需要加强对南极高层大气观测,改进资料同化和数值模拟系统。
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图9 各等压面年平均探空观测数据和两套再分析数据的均方差:(a)位势高度(单位:gpm);(b)温度(单位:℃);(c)风速(单位:m/s);(d)风向(单位:(°))
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Fig.9 The annual mean average square deviation between the sounding data and the two sets data of reanalysis sets data:(a)geopotential height(unit:gpm);(b)temperature(unit:℃);(c)wind speed(unit:m/s);(d)wind direction(unit:(°))
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图10 各等压面年平均均方差占观测数据的百分比:(a)位势高度;(b)温度;(c)风速;(d)风向
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Fig.10 The percentage of the annual mean average square deviation between the sounding data and the two sets data of reanalysis sets data in the average of the annual mean of sounding data:(a)geopotential height;(b)temperature;(c)wind speed;(d)wind direction
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图11 各等压面探空观测数据和两套再分析数据的差值月平均均方差:(a)位势高度(单位:gpm);(b)温度(单位:℃);(c)风速(单位:m/s);(d)风向(单位:(°))
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Fig.11 The monthly mean root means square errors of the geopotential height、temperature,wind speed and wind direction between the sounding data and the two reanalysis data:(a)geopotential height(unit:gpm);(b)temperature(unit:℃);(c)wind speed(unit:m/s);(d)wind direction(unit:(°))
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致谢:南极科学研究委员会提供南极探空观测数据;再分析资料取自ECMWF(https://www.ecmwf.int/)和NCEP(http://www.ncep.noaa.gov/)。
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参考文献
摘要
基于南极18个站点探空气象观测数据对欧洲中期天气预报中心的再分析数据(ERA-Interim)和美国国家环境预报中心的再分析数据(NECP)在南极地区高层大气的适用性进行验证。结果表明:在南极上空,随着高度抬升,探空气象观测数据与两套再分析数据中四个气象要素的差值均逐渐变大,再分析数据数值愈加偏离实际观测数值。两套再分析数据的位势高度和温度与探空观测数据偏差较小;风向则和探空观测数据相差甚远;两套再分析数据的风速与探空观测数据在300 hPa偏差较大。在季节变化中,南极的春季,再分析数据中的位势高度和温度与探空观测数据相差较大,在其他季节相差相对较小。再分析数据中的风速与探空观测数据在南极的夏季相差较小。再分析数据中的风向与探空观测数据存在较大偏差,且差值没有明显的季节变化。尽管两套再分析数据都存在很大偏差,但ERA-Interim数据整体上优于NCEP数据。对比分析也表明,采用这些再分析资料作为初始条件和边界条件驱动南极区域大气模式将带来较大的误差。未来需要加强南极探空观测,改进再分析资料同化和数值模拟系统。
Abstract
This study analyzed the ERA-Interim data from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts and NECP reanalysis data from the National Oceanic and Atmospheric Administration Earth System Research Laboratory in the Antarctic region to compare with the radiosonde data derived from the Antarctic 18 stations, assessed the applicability of these two reanalysis data sets in the upper atmosphere.The results demonstrated that the reanalysis data sequentially drift away from the radiosonde data steadily in four meteorological elements with the increase in height over the Antarctic.The biases in geopotential height and temperature in the two reanalysis data are relatively small,but the differences of wind direction between the sounding data and the two sets of reanalysis data are quite huge.The differences in wind speed between the sounding data and the two sets of reanalysis data are quite large at 300 hPa.In the seasonal distributions of these biases,the differences of the geopotential height and temperature between the sounding data and the two sets of reanalysis data are huge in the austral spring but are relatively small in autumn,summer,and winter.The difference in the wind speed between the sounding data and the two sets of reanalysis data is relatively small in summer.The difference of the wind direction between the sounding data and the two sets of reanalysis data is relatively large but has no significant seasonal dependency.Nevertheless,both reanalysis data sets have large biases,ERA-Interim performs better than NCEP as a whole.The results suggest that using the data from these two reanalysis data sets as initial and boundary conditions to drive regional atmospheric models can lead to large model biases.Thus,more intensive radiosonde observations are necessitated for improving the qualities of reanalysis data,along with further improvements in the data assimilation and model system.
