海洋再分析数据集中印度洋季节内信号的评估

季节内变化是热带气候的重要影响因素。以北半球夏、冬两季为例,对比了海洋再分析数据集(ECCO2、SODA3和CORA)与卫星观测海表面温度(SST)以及海表面高度(SSH)在印度洋区域季节内信号的差异;还以冬季MJO(Madden Julian Oscillation)事件和夏季季风事件为例,对比分析了不同强迫过程中再分析数据与观测数据的差异与原因。结果表明,再分析产品在近岸海域具有与观测数据相当的季节内波动,但是在大洋内部,除CORA在赤道中印度洋略强于观测数据,其他再分析数据季节内波动明显弱于观测数据20%以上,SODA3甚至达到60%以上。具体来说,在东传MJO和北传CIO(Central Indian Ocean mode)事件期间,再分析数据中热力强迫下的季节内SST变化呈现较好,仅ECCO2和CORA在相位上滞后观测数据5~10 d。在夏季CIO的SST异常西传期间,再分析数据中动力强迫下的季节内变化呈现较差,ECCO2和CORA仅在85°E^95°E呈现出微弱的西传信号,SODA3的SST异常并未西传;而且强度上,90°E^100°E附近所有再分析SST异常均弱于观测数据50%以上。通过对比东印度洋上混合层季节内流速发现,CIO事件期间再分析流速振幅弱于观测数据51.42%,且CIO波峰期间与观测数据的相对偏差达到65.16%。再分析数据中动力强迫的信号呈现较弱,可能是导致季节内变化在大洋中部明显弱于观测数据的原因。因此,要提升再分析产品中季节内信号,不仅需要关注热力与动力强迫的修正,更需要扩大海洋观测以增加数据同化,尤其是在赤道印度洋海域需要加强对海流的观测。

基于机器学习与再分析数据集的黄河水源涵养区蒸散发研究

蒸散发是水循环的关键要素,分析其变化特征有助于理解区域水资源的时空分布格局。黄河水源涵养区是黄河流域重要的生态功能区,对该区域的蒸散发变化特征进行研究并归因分析,有助于缓解黄河流域的水资源供需矛盾。基于机器学习与ERA5-land再分析数据集,探究黄河水源涵养区2000—2022年蒸散发时空变化特征及影响因素,利用驱动要素去趋势方法分析不同影响因素的作用区域。结果表明:(1)黄河水源涵养区蒸散发多年平均值分布区间为256.49—841.45 mm,空间分布特征为自东向西递减,整体呈增加趋势;(2)黄河水源涵养区蒸散发的主要影响因素是地表净太阳辐射、总降水量、相对湿度,不同子流域内的主导影响因素不同,主导影响因素与区域内的水热条件及下垫面状况有关;(3)ERA5-land再分析数据集有着较好的模拟精度,可以作为大空间尺度和长时间区间研究的数据来源,但是由于下垫面的复杂性,仍需要在研究区内开展适应性评估。

再分析数据在玛纳斯河径流模拟中适用性研究

气象数据是水文过程研究的关键因素,但是因为流域地形复杂,上游没有足够实测数据的气象站点,流域水文过程研究在较大程度上受到了限制。以玛纳斯河流域为研究区,研究对象选取CMFD、ERA5-Land和CFSR 3种再分析数据,构建基于物理过程的SWAT模型和基于数据驱动的AdaBoost模型,验证不同数据集在2种类型水文模型中径流模拟的适用性,选用纳什效率系数(NSE)和决定系数(R^(2))进行定量分析。结果表明:(1)数据集在AdaBoost模型中的表现要好于SWAT模型,各数据集和气象站NSE与R^(2)均有所提升,AdaBoost模型由于对输入数据的限制更少其更适用于资料缺乏地区。(2)验证期ERA5-Land在2种模型中拟合效果均为最好(ERA5-Land+SWAT:NSE=0.83,R^(2)=0.85;ERA5-Land+AdaBoost:NSE=0.87,R^(2)=0.87),再分析数据集ERA5-Land可为西北实测气象资料不足的干旱区径流模拟提供参考。

我国范围内多个再分析地表通量数据集的可信度分析

利用NCEP/NCAR(NCEP1)、NCEP/DOE(NCEP2)及ECMWF的再分析地表通量(感热和潜热通量)资料,以及由经验公式计算得出的我国地表通量的气候值(以下简称气候值),采用可视化分析、统计分析和天气气候学诊断方法,分析了三组再分析数据集的地表感热、潜热通量,以及基于地表热通量的鲍文比和地表热源在不同季节的空间分布和年变化,并与气候值做了比较.结果显示,尽管存在一些共同的问题(如三组再分析数据集潜热通量的值明显偏大),但不同再分析地表通量所反映的我国不同季节地表感、潜热通量的空间分布和年变化趋势与气候值的分布是一致的.总的来看,ECMWF再分析是最合理的,其次为NCEP2,最后为NCEP1.

西北干旱区绿洲—戈壁资料同化数据集的建立与分析

利用美国气象环境预报中心和美国国家大气研究中心(NCEP/NCAR)共同开发的天气研究和预报系统WRF模式3.1版本,结合地球观测系统的中分辨率成像光谱仪EOS-MODIS反演的下垫面土地利用/植被类型资料,并同化2008年夏季金塔绿洲野外观测试验所取得的气象资料,对绿洲系统陆—气水热交换过程进行模拟,最终生成金塔高分辨率资料同化再分析数据集。此数据集包括黑河流域金塔绿洲2008年6-8月逐时水平分辨率1 km的土地利用类型、19层风温湿压、4层土壤温湿度以及地表植被覆盖、辐射分量、热通量等资料。同时,利用金塔绿洲观测期内的地表气压、地面气温和相对湿度实测值对该数据集进行初步验证,并分析了绿洲—戈壁系统的"冷湿岛效应"、平均大气环流特征和空气温湿度长期变化规律。结果表明,绿洲和戈壁下垫面的热力差异明显,绿洲和戈壁平均地表温度白天和夜间分别相差21℃和3℃;10 cm土壤温度白天最大相差17℃,并且绿洲比戈壁滞后3 h达到峰值;戈壁相对湿度比绿洲平均约低11%;白天绿洲的"冷岛效应"和"湿岛效应"影响高度平均可达2000 m和1500 m;夜间绿洲的近地层500 m以下则表现出弱的"冷岛效应";夜间绿洲上空的平均垂直气流为上升气流,白天出现大范围下沉气流,平均最大下沉气流速度可达-0.3 m·s-1。

基于ERA5再分析数据的中国邻近海域极端波高特征分析

极端波浪对沿海地区基础设施有着深远的影响,了解它们的变化规律是进行海岸带风险分析和灾害预防的基础。文章基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)第五代再分析数据集(ECMWFreanalysisv5,ERA5),对中国邻近海域1979~2018年间极端波高展开时空特征分析,并统计了40a厄尔尼诺系数,利用广义极值分布(generalized extreme value,GEV)函数探究了近40 a厄尔尼诺现象对我国海域极端波高的影响,结果显示:统计1979~2018年整个研究区域前2%极端波浪年均值在6~10 m间浮动,且整体趋势递增,在四季趋势变化中,春夏极端波高增长趋势较秋冬高,且波动明显,在年际极端波高变化趋势中有较大波动时大多伴随着厄尔尼诺或是拉尼娜现象的发生,结合厄尔尼诺现象对GEV分布中位置参数的影响分布图和极端波高年、季节际趋势变化分布图,厄尔尼诺现象影响大的地区极端波高大多呈现增长趋势,表明厄尔尼诺现象对极端波高有较高影响。

HRCLDAS与ERA5-Land气温日统计数据在山东地区的对比评估

基于山东省2021年3月—2022年2月1519个气象观测站2 m气温观测数据,对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)和欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析数据集(ERA5-Land)逐小时2 m气温分析的日统计数据(平均气温、最高气温、最低气温)进行对比评估。结果显示:(1)HRCLDAS/ERA5-Land日统计平均气温、最高气温、最低气温的均方根误差分别为0.1/1.2℃、0.6/1.9℃、0.4/1.7℃,表明HRCLDAS具有更高的精度,且在不同地理区域、不同海拔高度的表现均优于ERA5-Land,大部地区的偏差(-0.5~0.5℃)远低于ERA5-Land(-2.0~2.0℃)。(2)两套数据对高温及寒潮过程的监测能力对比评估表明,HRCLDAS能够捕捉到大部分的高温以及寒潮过程,其与观测的高温日数及寒潮日数空间分布较为相似,但对影响范围存在一定的低估;ERA5-Land则只能监测到部分高温及寒潮过程,并对高温日数与寒潮日数存在严重的低估。

基于装置得分的北太平洋波浪能资源评估

针对波浪能发电量取决于当地波浪特征和波浪能发电装置,而传统单一的波能流密度评估法则只考虑了地区波浪特性,未结合装置加以分析,评估结果偏向理论的问题,本文利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)提供的第五代大气再分析数据集(ECMWF Reanalysis v5, ERA5)中的再分析波浪数据,通过装置得分的波浪能评估方法对北太平洋区域1979—2020年波浪能的空间分布进行了分析。结果表明:在本研究所涉及的地区中,纬度较高的地区波能流密度大且装置得分高,本研究所用评估方法的结论同传统评估方法一致,但在中国南海和部分太平洋纬度较低的地区,发电装置有着较好的连续发电条件,发电效率较高。不同装置间的适配区域也有很大不同,AquaBuoy和Pelamis装置的最佳适用区位于北太平洋纬度较高的地区,而Wave Dragon装置的最佳适用区范围更广,在150°E—160°W之间的纬度较低的地区也表现突出。对于中国南海海域,AquaBuoy装置的适配性最好,而北太平洋纬度较高的地区则最适合布置Pelamis装置,北太平洋纬度中游和较低区域最适合布置Wave Dragon装置。

福建省海浪灾害危险性评估

选用美国国家环境预报中心的全球再分析风场为驱动风场,以WAVEWATCHⅢ海浪模式为基础,采用全球-西北太平洋-中国近海海区三层嵌套方案构建了1990—2020年海浪再分析数据集;利用该数据集,分析了福建省近海海浪灾害强度和发生频率,并计算了典型重现期的海浪波高。结果表明:福建省海域海浪有效波高分布具有明显的季节变化;因为地形的影响,台湾海峡中部区域的巨浪出现频率高于其他区域。

一种中国区GNSS加权平均温度分层格网模型

为了进一步提升大气加权平均温度(T_(m))模型在地基全球卫星导航系统(GNSS)反演可降水量(PWV)中的精度,提出一种中国区GNSS加权平均温度模型:针对中国地势复杂多变,气候多样的环境特征,基于1990—2019年欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5),综合考虑T_(m)的季节性变化及长期线性趋势,构建T_(m)的分层格网模型(CT_(m)S);然后以74个无线电探空站提供的2020年气象数据为参考,评估CT_(m)S的精度及可用性,并利用第三代全球T_(m)模型(GT_(m)-III)及全球气压温度(GPT3)模型进行对比验证。结果表明:CT_(m)S模型的均方根偏差(RMSE)均值为4.0 K,较GPT3及GT_(m)-III模型分别提升21.6%及8.0%,且在高海拔地区表现出明显的精度优势;CT_(m)S模型的PWV不确定度均值为0.32mm,相比于GPT3及GT_(m)-III模型分别减少16.6%及6.5%,且在中国西北地区表现出更优的精度及稳定性;提出的模型可为中国地区GNSS实时水汽监测提供参考。

顾及周期性变化的大气加权平均温度模型构建

针对大气加权平均温度(T_(m))是地基全球卫星导航系统(GNSS)水汽反演过程中的一个中间变量,其精度会影响地基GNSS水汽反演精度,同时T_(m)表现出较强的地域性差异的现状,研究建立地区的T_(m)模型:利用兰州市榆中探空站气象数据和欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)分别建立单因子、顾及年周期变化、顾及年和半年周期变化的T_(m)模型;并对2种气象数据所建的3类模型进行显著性检验和精度验证。结果表明:模型均能通过显著性水平为0.05的显著性检验,同时顾及周期性变化模型的预测值的均方根误差和平均绝对误差均小于贝维斯(Bevis)模型和单因子模型;利用顾及周期变化的模型预测的T_(m)偏差中大于5 K和大于10 K的值占比明显减小且预测残差的周期趋势明显减弱,具有零均值的正态分布特性,仅表现出误差的随机性。总体而言,ERA5气象数据所建模型预测精度高于探空站气象数据所建模型;用ERA5气象数据建立的顾及周期性变化的T_(m)模型可用于兰州市GNSS大气水汽反演。

基于网格化大气再分析气象资料的“一带一路”沿线合作国家暖通空调设计用室外计算参数集研究

“一带一路”沿线合作国家基础设施建设需求日益增加,越来越多的研究和工程在此背景下开展。气象参数作为暖通空调设计和工程建设的重要数据基础,室外计算参数资料如何获取是亟待解决的问题。本研究对目前“一带一路”沿线合作国家的气象资料的现状进行了综述,提出基于全球网格化大气再分析数据集生成室外计算参数资料的方法,并以欧洲中期天气预报中心的第五代再分析气象数据集(ERA5)为例,通过与地面台站观测数据的对比,对网格化大气再分析数据集作为逐时数据源生成暖通空调及建筑节能用气象参数的可用性进行讨论分析。对比结果表明,ERA5网格化大气再分析气象资料与地面台站观测数据资料有较好的一致性。另外本研究基于ERA5,采用目前我国现行暖通空调规范中室外空气计算参数的统计方法,统计得到“一带一路”沿线合作国家的室外计算参数集,为“一带一路”沿线合作国家基础设施建设相关研究及工程应用提供数据支持。

孟加拉湾与赤道东印度洋水交换的季节变化特征

文章利用海洋再分析产品及卫星遥感资料等分析了赤道东印度洋与孟加拉湾经向盐交换的季节变化特征, 估算了孟加拉湾湾口6°N 断面的年均淡水输运量.盐通量计算结果表明孟加拉湾与赤道东印度洋的盐交换过程主要由海流控制, 湾口东西两侧过程基本相反.西南季风期（东北季风期）西侧为向北（南）的盐通量, 东侧为向南（北）的盐通量.湾口经向淡水输运量的分析表明, 断面上层在4~10 月湾内向湾外输运淡水; 在11 月-次年3 月则相反.年均经向淡水输运量的分析表明, 在整个深度层次上由孟加拉湾向赤道东印度洋输运淡水, 断面年均淡水输运量为1.0×10^5m3·s^-1.