中国区域ERA5-ZTD/PWV精度评估与台风事件响应研究

再分析数据能够提供多种历史气象数据同化产品,为了评估欧洲中期天气预报中心的最新一代ERA5再分析数据集估计的天顶对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay,ZTD)和大气可降水量(Precipitable Water Vapor,PWV)产品在中国区域的精度,利用2017—2019年中国区域内14个全球导航卫星系统地面监测站和89个探空站反演的ZTD和PWV数据分别对ERA5-ZTD和ERA5-PWV精度进行了评估。结果表明,除青藏地区的站点外,ERA5-ZTD的精度分布较为均匀,平均Bias、RMSE和STD分别为-6.3 mm、19.3 mm和17.5 mm;ERA5-PWV的精度分布呈现西部内陆高和东南沿海低的趋势,平均Bias、RMSE和STD分别为0.3 mm,2.9 mm和2.7 mm。此外,在研究2019年“利奇马”台风期间ZTD和PWV的时空分布中,提出了使用水汽到达时间差的方法定量估计台风的水汽移动速度。得到台风期间ZTD和PWV具有相同的空间分布规律,且移动方向与台风的移动路径方向是一致的,估计的水汽平均移动速度为12.4 km/h,与台风的平均移动速度16.1 km/h非常接近。因此,ERA5-ZTD/PWV在中国区域内具有较高的精度,ZTD和PWV可作为重要气象因子为台风的预警预报研究提供重要参考。

台风条件下火箭探测气象数据与ERA5再分析资料的对比分析

再分析资料的准确性对台风等灾害性天气预报及研究有着重要价值。以往缺乏在强台风条件下平流层内的直接观测资料,使得无法对再分析资料的准确性进行验证,基于新型火箭探测数据对ERA5再分析数据的气象要素在强台风条件下进行对比分析。(1)台风条件下三次试验ERA5与火箭探测在对流层内的温度廓线几乎重合,15 km以下两者之间的误差不到1℃,但15 km以上的平流层两者偏差随高度增加而增大,ERA5比火箭探测的温度明显偏低,在15~20 km、20~30 km、30~40 km和40 km以上两者偏差平均值分别为3.75℃、5.52℃、14.41℃和19.25℃;(2)相对湿度三次试验两者的变化趋势还是比较相似的,但在平流层低层15~20 km两者存在较大差异,火箭探测相对湿度在15 km左右是上干下湿分界高度,而ERA5的分界高度抬升到20 km以上,也就是说ERA5把高湿度层抬升了5 km以上;值得一提的是25 km以上,台风影响前,两者相对湿度都几乎接近0%,而在台风影响期间火箭探测相对湿度可达5%左右,ERA5相对湿度仍然几乎为0%;(3)台风条件下三次试验风速廓线显示两者在平流层低层到对流层变化趋势十分相似,相关系数可达0.85左右,平均偏差大约为2 m·s^(-1);而在平流层中高层相似度降低,偏差增大,相较于火箭探空,ERA5风速偏低4 m·s^(-1)左右。

基于多套卫星资料的ERA5全球小时降水频率评估

最近发布的新一代全球再分析资料集ERA5,提供了全球小时降水再分析值,为全球小时降水研究提供又一个数据参考。然而,目前针对ERA5小时降水频率的评估工作还较为有限。本研究采用多套全球卫星观测小时降水对ERA5小时降水的频率进行了评估。对比分析发现:尽管ERA5总降水量与卫星资料出现较好的一致性,但ERA5的小时降水频率约为卫星资料的2~3倍,呈现系统性偏高。进一步分析表明,这主要是由于ERA5大大高估了中、低强度降水事件的数量。其中,ERA5对弱降水频率的高估尤为明显,平均可达卫星降水频率的6倍;此外,ERA5对海洋降水频率的高估程度也大于陆地。ERA5小时降水频率的系统性高估问题对相关研究的潜在影响,尚在进一步评估中。

新疆地区ERA5和MERRA-2大气可降水量精度分析

大气再分析资料提供的大气可降水量(PWV)产品在天气变化和气候研究中扮演着极为重要的角色。新疆地区存在地形起伏大、气候复杂和实测高分辨率PWV产品缺乏等特点,大气再分析资料提供的PWV产品可作为有力补充。以新疆地区2018年11个GNSS站数据反演得到的PWV(GNSS-PWV)信息作为参考值,评估ERA5和MERRA-2提供PWV产品在新疆地区的精度,并分析两种再分析资料PWV的偏差(Bias)和均方根差(RMSE)的时空变化特性及其日变化。结果表明:以GNSS-PWV为参考值,ERA5和MERRA-2在新疆地区的PWV年均Bias分别为-0.97和-1.20 mm,年均RMSE分别为1.81和2.11 mm,两种再分析资料PWV均具有较高精度,其中ERA5 PWV精度略高于MERRA-2 PWV;两种再分析资料的PWV精度都有明显的季节性变化,总体表现为夏季精度低,冬季精度高;在PWV日变化分布上,两种再分析资料与GNSS-PWV展现出较高的一致性,能较好地反映新疆地区PWV的日变化特性。

ERA5和ERA5-Land地面风速资料在中国陆地区域的适用性对比初步研究

利用全国40个地面台站的观测资料对ERA5及ERA5-Land两种不同空间分辨率的再分析资料开展了地面风速误差评估研究,结果表明:ERA5和ERA5-Land资料多年平均风速偏差的平均值分别为0.08 m s^(−1)、-0.06 m s^(−1),偏差的最大值分别为0.46 m s^(−1)、-0.19 m s^(−1),相对偏差的平均值为4.4%、-2.0%,相对偏差的最大值分别为33.0%、-10.1%;月平均风速线性拟合方程的斜率分别为0.93、0.97,截距分别为0.29 m s^(−1)、0.02 m s^(−1),相关系数分别为0.98、0.99;月平均风速均方根误差的平均值分别为0.17 m s^(−1)、0.14 m s^(−1),均方根误差的最大值分别为0.49 m s^(−1)、0.22 m s^(−1),相对均方根误差的平均值为7.4%、5.7%,相对均方根误差的最大值分别为35.2%、13.3%。ERA5-Land高分辨率资料地面风速误差相对较低,有利于提高风能资源评估的准确性。

采用ERA5数据构建基于人工神经网络的天津ZWD模型

提出一种高精度的ZWD模型(tianjin_zwd,TZ)。TZ基于2016-2018年逐小时气压分层的ERA5,欧洲中尺度气象预报中心第五代再分析产品数据,采用BP神经网络建立。然后,根据2019年的ERA5产品导出的ZWD对TZ模型进行了验证。结果表明:相比GPT3模型,TZ模型可提供更贴近真值的ZWD估值;并且,其RMSE由5.0 cm (GPT3)降至4.5 cm,表明10%的精度提升。上述结果表明TZ模型实现了更优的预测性能,该模型的构建策略可为全国其他地区的ZWD建模提供借鉴。

Assessment of ERA5 and ERA-Interim in Reproducing Mean and Extreme Climates over West Africa

In situ data in West Africa are scarce,and reanalysis datasets could be an alternative source to alleviate the problem of data availability.Nevertheless,because of uncertainties in numerical prediction models and assimilation methods,among other things,existing reanalysis datasets can perform with various degrees of quality and accuracy.Therefore,a proper assessment of their shortcomings and strengths should be performed prior to their usage.In this study,we examine the performance of ERA5 and ERA-interim(ERAI)products in representing the mean and extreme climates over West Africa for the period 1981-2018 using observations from CRU and CHIRPS.The major conclusion is that ERA5 showed a considerable decrease in precipitation and temperature biases and an improved representation of inter-annual variability in much of western Africa.Also,the annual cycle is better captured by ERA5 in three of the region’s climatic zones;specifically,precipitation is well-reproduced in the Savannah and Guinea Coast,and temperature in the Sahel.In terms of extremes,the ERA5 performance is superior.Still,both reanalyses underestimate the intensity and frequency of heavy precipitations and overestimate the number of wet days,as the numerical models used in reanalyses tend to produce drizzle more often.While ERA5 performs better than ERAI,both datasets are less successful in capturing the observed long-term trends.Although ERA5 has achieved considerable progress compared to its predecessor,improved datasets with better resolution and accuracy continue to be needed in sectors like agriculture and water resources to enable climate impact assessment.

利用地面观测评估ERA5云底高度产品

云底高度对天气预报和飞行保障有着重要作用,但目前十分缺乏高时空分辨率的云底高度资料。本文利用中国东部地区云底高度的地面观测对ERA5再分析资料的云底高度进行评估,基于地面观测和ERA云底高度的小时平均偏差对ERA进行了初步订正和验证,综合分析了中国地区的云底高度分布特征。分析发现,ERA5再分析数据中的云底高度比观测值整体偏低,其中高估了低云的云底高度,低估了中、高云云底高度,且中、高云云底高度的偏差较大。另外,在有降水的条件下,ERA5数据中低云云底高度的准确性比无降水条件下的相对较高,但中、高云云底高度的准确性却更低。综合地面观测和ERA5数据云底高度的日变化和月变化分析发现,在我国东部地区,白天的云底高度整体低于夜间,峰值出现在夜间22:00(北京时间,下同),谷值出现在上午09:00,秋季和冬季的ERA5云底高度月变化与地面观测资料较为一致。基于日变化分析获得的小时平均偏差对ERA5数据的云底高度进行订正和验证,分析发现,2010~2019年间,中国地区的云底高度呈现自西北向东南逐渐降低的分布特征;中国南部、东北地区和青藏高原区域的云底高度相对较低,其中,青藏高原夏季和秋季的云底高度较低,春季和冬季较高,而沙漠地区在四个季节的云底高度都较高。

ERA5资料在蓟州复杂地形下的检验与应用

以复杂地形的天津蓟州为例,通过对比距离蓟州最近的大兴探空站资料与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)第五代大气再分析(ECMWF Reanalysis v5,ERA5)资料的差异,对基于ERA5资料生成的强对流指数在蓟州的适用性进行检验和评估。结果表明:(1)ERA5资料与大兴探空站探测的位势高度、气温和风速在对流层高度吻合,说明ERA5资料能够描述蓟州高空气象条件,且对低空的表现能力比高空准确,各要素中大气湿度的表现相对较差;(2)基于ERA5生成的对流指数中,与强对流天气密切相关的对流有效位能(convective available potential energy, CAPE)、K指数、沙瓦特指数(Showalter index, SI)和大气可降水量(precipitable water, PW)与大兴探空站对应参数的相关系数分别达到0.66、0.90、0.93和0.99,表明利用ERA5构建的对流指数能够揭示大气不稳定层结条件;(3)ERA5对流指数变化与蓟州降水过程相对应,ERA5能够反映天气的变化和发展,为强对流潜势分析提供参考。

Long-Term Extreme Wave Characteristics in the Water Adjacent to China Based on ERA5 Reanalysis Data

Extreme waves have a profound impact on coastal infrastructure;thus,understanding the variation law of risky analysis and disaster prevention in coastal zones is necessary.This paper analyzed the spatiotemporal characteristics of extreme wave heights adjacent to China from 1979 to 2018 based on the ERA5 datasets.Nonstationary extreme value analysis is undertaken in eight repre-sentative points to investigate the trends in the values of 50-and 100-year wave heights.Results show that the mean value of extreme waves is the largest in the eastern part of Taiwan Island and the smallest in the Bohai Sea from 1979 to 2018.Only the extreme wave height in the northeastern part of Taiwan Island shows a significant increase trend in the study area.Nonstationary analysis shows remarkable variations in the values of 50-and 100-year significant wave heights in eight points.Considering the annual mean change,E1,E2,S1,and S2 present an increasing trend,while S3 shows a decreasing trend.Most points for the seasonal mean change demon-strate an increasing trend in spring and winter,while other points show a decreasing trend in summer and autumn.Notably,the E1 point growth rate is large in autumn,which is related to the change in typhoon intensity and the northward movement of the typhoon path.

Comparison of ERA5 turbulent fluxes at the air-sea interface with measurements from a wave-following platform

Turbulent fluxes at the air-sea interface were estimated with data collected in 2011-2020 with a low-profile platform named OCARINA during eight experiments in five regions:2011,2015,and 2016 in the Iroise Sea;2012 in the tropical Atlantic;2014 in the Chilie-Peru upwelling;2017 and 2018 in the Mediterranean Sea,and 2018 and 2020 in Barbados.The observations were carried out with moderate winds(2-10 m s^(-1))and average wave heights of 1.5 m.In this study,the authors used the fluxes calculated by the bulk method using OCARINA-sampled data as the input.These data can validate the fluxes estimated from ERAS reanalysis data.The OCARINA and ERA5 data were taken concomitantly.To do this,the authors established an algorithm to extract the OCARINA data as closely as possible to the reanalysis data in time and position.The measurements of the OCARINA platform can conclude on the relevance of the widely used reanalysis data.

The GNSS PWV retrieval using non-observation meteorological parameters based on ERA5 and its relation with precipitation

The pressure and temperature significantly influence precipitable water vapor(PWV) retrieval. Global Navigation Satellite System(GNSS) PWV retrieval is limited because the GNSS stations lack meteorological sensors. First, this article evaluated the accuracy of pressure and temperature in 68 radiosonde stations in China based on ERA5 Reanalysis data from 2015 to 2019 and compared them with GPT3model. Then, the accuracy of pressure and temperature calculated by ERA5 were estimated in 5 representative IGS stations in China. And the PWV calculated by these meteorological parameters from ERA5(ERA5-PWV) were analyzed. Finally, the relation between ERA5-PWV and precipitation was deeply explored using wavelet coherence analysis in IGS stations. These results indicate that the accuracy of pressure and temperature of ERA5 is better than the GPT3 model. In radiosonde stations, the mean BIAS and MAE of pressure and temperature in ERA5 are-0.41/1.15 hpa and-0.97/2.12 K. And the mean RMSEs are 1.35 hpa and 2.87 K, which improve 74.77% and 40.58% compared with GPT3 model. The errors of pressure and temperature of ERA5 are smaller than the GPT3 model in bjfs, hksl and wuh2, and the accuracy of ERA5-PWV is improved by 18.77% compared with the GPT3 model. In addition, there is a significant positive correlation between ERA5-PWV and precipitation. And precipitation is always associated with the sharp rise of ERA5-PWV, which provides important references for rainfall prediction.

A Study on Reconstruction of Surface Wind Speed in China Due to Various Climate Variabilities

Using European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis V5(ERA5)reanalysis data,this study investigated the reconstruction effects of various climate variabilities on surface wind speed in China from 1979 to 2022.The results indicated that the reconstructed annual mean wind speed and the standard deviation of the annual mean wind speed,utilizing various climate variability indices,exhibited similar spatial modes to the reanalysis data,with spatial correlation coefficients of 0.99 and 0.94,respectively.In the reconstruction of six major wind power installed capacity provinces/autonomous regions in China,the effects were notably good for Hebei and Shanxi provinces,with the correlation coefficients for the interannual regional average wind speed time series being 0.65 and 0.64,respectively.The reconstruction effects of surface wind speed differed across seasons,with spring and summer reconstructions showing the highest correlation with reanalysis data.The correlation coefficients for all seasons across most regions in China ranged between 0.4 and 0.8.Among the reconstructed seasonal wind speeds for the six provinces/autonomous regions,Shanxi Province in spring exhibited the highest correlation with the reanalysis,with a coefficient of 0.61.The large-scale climate variability indices showed good reconstruction effects on the annual mean wind speed in China,and could explain the interannual variability trends of surface wind speed in most regions of China,particularly in the main wind energy provinces/autonomous regions.

基于ERA5-Land数据的1961-2020年喜马拉雅山地区气温变化特征

喜马拉雅山地区气温对全球气候变化敏感。由于海拔高、数据获取难度大,已有研究对喜马拉雅山区气候变化的认识并不充分。本研究基于高分辨率ERA5-Land数据,分析1961—2020年喜马拉雅山地区气温时空变化特征,评估其在喜马拉雅山地区的适用性。结果表明:(1)1961—2020年喜马拉雅山整体以0.13℃/10a的速率升温,但自1990年后升温速率显著增大至0.20℃/10a,以秋冬季变暖最为显著。(2)空间上,北坡升温高于南坡,东段升温快于西段。升温导致年平均0℃等温线上升100 m,且0℃等温线季节差异显著,其中秋季升高可达161 m,而春季升高仅70 m。(3)喜马拉雅山地区气温垂直变化存在海拔依赖性特征,中、东段升温峰值区位于海拔4000~5500 m处,而西段升温峰值区位于海拔3000~4000 m处。1961—2020年喜马拉雅山高海拔地区积雪面积快速减少,导致地表反照率降低进而地表吸收太阳辐射增加,形成气温升高—反照率降低—气温进一步升高的正反馈过程,这是高海拔升温显著的重要原因。全面认识喜马拉雅山高海拔地区气温的时空演变规律有利于应对变暖所导致的环境问题并提出相应策略。

ERA5再分析数据在微波辐射计数据反演中的初步应用

为了研究ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果,利用探空和ERA5作为训练样本分别训练得到两个神经网络,对微波辐射计观测数据进行反演。并以探空资料作为参考分别统计基于探空和ERA5再分析资料反演得到的数据的相关系数、绝对偏差和均方根误差,用于评估ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果。结果表明:基于ERA5和探空反演的温度廓线与探空的相关系数分别为0.988、0.99,绝对偏差分别为2.402℃、2.607℃。反演水汽与探空的相关系数分别为0.975、0.979,绝对偏差分别为0.412 g/m^(3)、0.369 g/m^(3)。反演的相对湿度相关系数分别为0.663、0.696,绝对偏差分别为15.587%、13.976%。反演的积分水汽总量相关系数分别为0.959、0.968,绝对偏差分别为0.258 cm、0.227 cm。从结果来看,基于ERA5资料反演的温度、水汽资料与利用探空反演的结果相差较小,温度廓线反演效果优于相对湿度廓线。

基于浮标站和ERA5再分析资料的浙江沿海台风浪特征分析

为了分析台风影响下浙江沿海风和浪的演变特点,利用浙江省海洋浮标站监测数据和欧洲中期天气预报中心第五代全球气候大气再分析数据(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis v5,ERA5),选取2010年以来严重影响浙江的7次台风个例,对台风作用下浙江沿海海面风和浪的演变特点进行分析。结果表明:在台风影响过程中,海浪波型多数呈现混合浪-风浪-混合浪的演变规律;涌浪波型的出现与台风强度及其与浮标站的距离和方位有关,也与海洋潮汐现象紧密相关。台风影响期间,浙江沿海浪高的变化受风速和风向共同作用影响。在风向不变的情况下,持续风速增大对浪高的增大有明显作用;风向的变化也会对浪高变化产生影响,向岸风和离岸风的转变会造成浪高出现剧烈变化。ERA5再分析资料有效波高在台风浪较大时会呈现偏小的趋势,分析订正后的ERA5有效波高发现,台风浪有效波高大值区与台风中心位置相关。研究结果可为严重影响浙江沿海的台风浪预报服务提供参考。

融合GNSS、ERA5、大气污染物的PM_(2.5)浓度预测研究

冬春季节的空气质量预测有助于公众合理安排出行和政府相关部门的交通治理.细颗粒物(PM_(2.5))的浓度主要影响因素有大气污染物、水汽等.为提高PM_(2.5)浓度预测的精度,以京津冀地区为例,利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)与长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络方法相结合,考虑GNSS、ERA5水汽、大气污染物等观测要素,构建PM_(2.5)的浓度预测模型,预测研究未来24 h的PM_(2.5)的浓度.利用GNSS水汽校正区域ERA5水汽,并进行精度评定.利用FFT取大气污染物、第五代大气再分析产品(ECMWF atmospheric reanalysis 5,ERA5)水汽等观测要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为78 h;选取最佳公共周期长度的各类要素作为模型输入,24 h序列的PM_(2.5)浓度作为模型输出.通过均方根误差(root mean square error,RMSE)评价指标进行模型精度评价.研究结果表明:基于GNSS的ERA5水汽校正模型在秋冬季节ERA5水汽精度优于2 mm.FFT-LSTM模型预测精度在平原地区、山地地区和高原地区为10.22μg/m^(3)、8.56μg/m^(3)和9.02μg/m^(3),预测时效达到24 h.可有效预测未来24 h的PM_(2.5)浓度.该模型可为相关部门大气污染治理提供参考.

ERA5-Land再分析资料对吉林省西部地区地面风速再现能力评估

文章利用2005-2021年吉林省西部8个站点的小时平均风速资料和ERA5-Land再分析资料分析了风速的变化特征,并比较了不同强度观测与再分析风速的误差特征,及再分析资料对风速日变化特征的再现能力。结果表明:观测风速春季最大、秋季次之;夏、冬季观测风速最小,再分析资料误差也相应减小,但再分析资料整体大于观测资料,标准差小;春季观测风速大于3 m/s时,部分站点再分析资料相对偏小;镇赉站各月风速大于3 m/s时,再分析资料普遍对风速日变化的再现能力较弱,在午后风速最大时段风速误差超1.5 m/s。研究结果能够为提高ERA5-Land再分析资料的数据准确性提供参考。

基于ERA5数据的内蒙古降水量时空变化特征研究

本文采用内蒙古自治区1979~2018年精度为1小时的ERA5降水数据,通过使用趋势分析法、线性拟合和统计分析法计算获得月降水量,四季降水量和近40年平均降水量的时间和空间分布。经过研究结果表明,不同时间段里,各个地区的降水量变化特征不一样,东部呼伦贝尔一带地区、中部赤峰地区和西部阿拉善一带地区的气候倾向率不同;并且1979年到2018年降水量呈现出减少趋势,一年中降水量主要分布在夏季,夏季降水量是214毫米;一年里降水量最少的季节是冬季,降水量仅有14毫米左右。内蒙古地区在近40年平均降水量空间分布图上在呼伦贝尔市最多,其次是赤峰一带地区,在阿拉善盟降水量分布最少。

基于ERA5的巴彦淖尔市冬旱发生模式分析

本文以内蒙古自治区巴彦淖尔市为研究区,以ERA5再分析气象数据为数据源,利用时空模式挖掘方法分析了近70年研究区冬旱发生的变化模式。结果表明,从空间上看,巴彦淖尔市冬旱状况由西北至东南逐渐降低;从时间上看,总降水量逐年呈下降趋势,冬季干旱发生率为27.5%,其中中旱频率为10%,轻旱频率为17.5%。冬旱发生时空模式主要为震荡的冷点和热点,说明研究区在90%的时间步长内冬季降水量有显著减少(冷点)或增加(热点)趋势,并在最后的时间步长内也显著减少或增加,也不排除历史上曾经出现过显著冷点或热点。从逐月分析中能看出当年10月和翌年的3月以震荡的冷点为主,而其他月份均出现了震荡的冷点和热点,其中西北部地区模式为震荡的冷点,东南部地区为震荡的热点。