CMA-RA陆面气温再分析产品在陕西的检验评估

樊丹丹，贺 音

(1.陕西省气象信息中心，西安 710014；2.陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室，西安 710016)

由国家气象信息中心牵头研发的我国第一代全球大气和陆面再分析40 a产品(CMA’s global atmospheric reanalysis 40 years, CMA-RA)于2021年5月13日正式发布，其中陆面再分析产品(CMA-RA/Land)包括大气驱动融合产品(2 m气温、2 m比湿、10 m U风、10 m V风、降水)和陆面产品(地表温度、土壤温度、土壤湿度、感热通量、潜热通量、积雪等)。CMA-RA数据在天气、气候、环境、海洋和水文等领域具有重要应用价值[1-2]，已被应用于GNSS水汽反演[3]、副热带西风急流分析[4]、降水估算[5]等相关研究中。目前已有少部分学者针对CMA-RA及CMA-RA/Land数据进行评估研究，涉及地区包括湖南[6]、青藏高原[7]以及全国范围[8]，结果表明CMA-RA及CMA-RA/Land数据在上述区域表现良好。

气温是气候变化研究讨论的焦点，以往关于气温变化的研究往往依赖于地面观测站点资料[9-12]，而观测资料存在时间序列短、连续记录短缺、记录资料非均一化等问题[13]，并且还存在部分区域观测站点较少等问题。网格化再分析资料具有时空分辨率精度高、时间跨度长等优点[14-16]，不仅可以弥补观测资料的不足，也可用于预报产品的订正、检验等。此外还可以作为背景场应用于数值模式中，对于天气监测、气候分析、气象服务等具有重要意义[17]。陕西地形环境复杂，地势南北高、中间低，北部是黄土高原区，中部是关中平原区，南部是秦巴山区，是气候变化的敏感区域之一[18]。网格化再分析气温数据在陕西的本地化应用具有重要意义，而目前尚未有CMA-RA/Land数据在陕西的适用性评估。本文选取2020年CMA-RA/Land气温数据和国家自动气象站、区域自动气象站气温观测资料，分别采用相关系数、平均误差、均方根误差、平均绝对误差、准确率等指标，评估CMA-RA/Land气温数据在陕西的适用性，以期为气温再分析产品的研究应用提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料介绍

1.1.1 站点观测资料 2020年1—12月的自动气象站观测资料来源于“气象大数据云平台”，观测数据时间分辨率为1 h，取每隔3 h的数据以便与CMA-RA/Land数据对应。观测站点包括陕西99个国家自动气象站和1 884个区域自动气象站，站点空间分布如图1所示。所有观测数据均经过“气象资料业务系统”进行严格质量控制处理，下载2 m气温及其对应的质量控制码(以下简称质控码)。国家自动气象站数据质量较高，而区域自动气象站数据质量参差不齐，因此需要对上述数据进行筛选，方法为：首先读取每条数据对应的质控码，只保留质控码为0(数据正确)、3(数据订正)和4(数据修改)的数据，其余数据按缺测处理；进一步对上述数据做简单的质量控制处理，剔除缺省值；最后计算每个站点的缺测数据个数，将缺测超过50%的站视为质量较差站点，不采用该站数据。

图1 陕西地形高度和地面气象站分布(审图号为GS(2019)1822号，下同)

1.1.2 再分析资料 CMA-RA/Land大气驱动融合数据产品来源于“国家气象业务内网”，该数据基于集合同化算法、多源融合方法、Noah 3.3陆面模式及地表参数优化等技术建立。本研究选取2020年1—12月的2 m气温融合产品，水平分辨率为0.25°×0.25°，时间分辨率为3 h，评估范围覆盖陕西及周边地区(105.49°E～111.25°E，31.71°N～39.58°N)。

1.2 检验评估方法

将CMA-RA/Land气温数据按照双线性插值法插值到陕西99个国家自动气象站以及1 884个区域自动气象站，进行非独立性检验。通过分析各类检验评估指标，评估CMA-RA/Land气温数据在陕西的适用性。评估指标包括平均误差(TME, ℃)、均方根误差(TRMSE, ℃)、平均绝对误差(TMAE, ℃)、相关系数(R)和准确率(TACC)，计算方法如下。

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2 结果分析

2.1 全省整体评估结果

图2为CMA-RA/Land气温数据各评估指标的空间分布，总体而言CMA-RA/Land气温数据能较好地反映出陕西的气温情况，所有站平均R为0.976，平均TME为-0.96 ℃，平均TRMSE为2.56 ℃。从相关系数来看(图2a、图2b)，关中和陕北国家自动气象站的R较大，陕南整体偏小；区域自动气象站R的空间分布情况与国家自动气象站基本一致，对比图1可以发现地势平坦的地区R相对较大，而地势起伏较大的地区R偏小。图2c、图2d为平均误差的空间分布，多数站点TME小于0 ℃，表明CMA-RA/Land对陕西的气温普遍有所低估；在陕北的偏差较小，部分区域有所高估，在陕南的偏差最为明显；值得注意的是，沿秦岭山脉一带的TME最小，表明CMA-RA/Land对这一带气温存在明显低估。TRMSE总体呈现出由北向南逐渐增大的趋势，说明CMA-RA/Land与站点气温的误差陕北最小、关中次之、陕南最大；此外，从区域自动气象站对CMA-RA/Land气温数据的检验结果可以看出，沿秦岭山脉一带的站点TRMSE明显高于其他地区，表明CMA-RA/Land气温数据在秦岭的误差较大。上述分析表明，CMA-RA/Land气温数据在陕北的适用性最好，关中次之，陕南较差。这可能是由于陕南下垫面最为复杂，地势起伏较大导致。

图2 CMA-RA/Land气温数据评估指标空间分布(a、b 相关系数，c、d 平均误差，e、f 均方根误差；a、c、e 国家自动气象站，b、d、f 区域自动气象站)

2.2 不同区域评估结果

通过2.1节的分析结果发现，CMA-RA/Land气温数据在陕西不同区域的适用性有所差异，因此根据陕西地理分布特点，将其分为陕北、关中及陕南3个区域分别进行评估。为便于比较，将站点气温及CMA-RA/Land气温处理为日平均值，并对3个区域分别进行平均。3个区域日平均气温时间变化序列对比如图3所示，陕北CMA-RA/Land气温与站点气温变化趋势一致，两条曲线几乎完全吻合，表明两类数据差异很小；关中CMA-RA/Land气温略低于站点气温，2—5月两条曲线吻合较好(图3b)，其余月份CMA-RA/Land气温总体偏低；陕南CMA-RA/Land与站点气温差异相比陕北、关中而言偏大，CMA-RA/Land总体低于站点气温，但在2—5月二者差异较小(图3c)。进一步分析不同区域CMA-RA/Land气温与站点气温的偏差(图4)，陕北TME在0 ℃附近波动变化，但基本介于在-1～1 ℃之间， 表明CMA-RA/Land气温数据对陕北气温不存在明显地高估或低估；CMA-RA/Land气温数据对关中所有月份气温均有所低估，对陕南低估更为明显，但陕南3—4月存在高估。

图3 2020年1—12月陕西3个区域(a 陕北；b 关中；c 陕南)日平均气温时间序列

图4 2020年1—12月陕西3个区域气温平均误差时间序列

2.3 不同海拔高度评估结果

为进一步评估CMA-RA/Land气温数据在不同海拔高度上的适用性，将所有站点按照海拔分为5个等级(0～499 m, 500～799 m, 800～999 m, 1 000～1 499 m, ≥1 500 m)，分别使用国家自动气象站和区域自动气象站气温对不同海拔处CMA-RA/Land气温数据进行检验，结果如图5所示。1 000～1 499 m海拔范围内的R和TACC均最大，CMA-RA/Land气温与国家自动气象站气温的R为0.986，TACC为0.77，与区域自动气象站气温的R为0.977，TACC为0.63(图5a)；对应这一海拔范围内的TRMSE和TMAE也最小(图5b)，表明CMA-RA/Land在1 000～1 499 m海拔范围内与站点气温最为接近。800～999 m海拔范围内的TACC略低于1 000～1 499 m海拔范围，其次为0～499 m和500～799 m(图5a)，较高的TACC对应较低的TRMSE和TMAE(图5b)。当站点海拔超过1 500 m时，R明显降低，CMA-RA/Land气温数据与国家自动气象站和区域自动气象站气温的R分别为0.958和0.963(图5a)，TRMSE和TMAE均高于其他海拔范围(图5b)，表明CMA-RA/Land气温数据在海拔超过1 500 m时偏差较大。

“国家”表示国家自动气象站，“区域”表示区域自动气象站，图b空白处数字为站点数量。图5 不同海拔高度范围内CMA-RA/Land气温数据的评估结果(a 相关系数、准确率；b 均方根误差、平均绝对误差)

2.4 不同等级气温评估结果

对于同一区域，在不同月份CMA-RA/Land气温数据的适用性也存在差异，因此有必要将气温分为不同等级进行评估。根据图3、图4的结果，将气温分成5个等级(<-10 ℃, -10～-0.1 ℃, 0～19.9 ℃, 20～34.9 ℃, ≥35 ℃)，分别评估不同等级气温下CMA-RA/Land气温数据的效果，结果如图6所示。当站点气温在-10～-0.1 ℃及0～19.9 ℃范围时TRMSE和TMAE较小(图6a)，对应的TACC和TME绝对值也较小；不同的是，-10～-0.1 ℃范围时TME为正值，而0～19.9 ℃范围时TME为负值(图6b)，表明CMA-RA/Land气温数据在-10～-0.1 ℃范围内存在高估，在0～19.9 ℃范围内存在低估。站点气温在20～34.9 ℃范围时TRMSE、TMAE和TME绝对值略大，TACC略小。站点气温小于-10 ℃或超过35 ℃时，TRMSE、TMAE明显增大，TACC降低；站点气温小于-10 ℃时TME为负值，大于35 ℃时TME为正值。上述结果表明，站点气温在-10～19.9 ℃范围时，CMA-RA/Land与站点气温差异较小；站点气温在20～34.9 ℃范围时次之；当站点气温低于-10 ℃或超过35 ℃时，CMA-RA/Land与站点气温差异较大。值得注意的是，CMA-RA/Land气温数据对0 ℃以下气温存在高估，对0 ℃以上气温存在低估。此外，从各个评估指标来看，CMA-RA/Land气温数据与国家自动气象站的一致性优于区域自动气象站。

“国家”表示国家自动气象站，“区域”表示区域自动气象站。图6 不同等级气温下CMA-RA/Land气温数据的评估结果(a 均方根误差、平均绝对误差；b 平均误差、准确率)

3 结论

(1)CMA-RA/Land气温数据能较好地反映陕西气温实况，与站点气温的相关系数平均值为0.976，均方根误差平均值为2.56 ℃。分区域来看，CMA-RA/Land在陕北的适用性最好，关中次之，陕南较差；此外，沿秦岭山脉一带的误差明显高于其他地区，表明在复杂下垫面下CMA-RA/Land气温数据质量有待进一步提升。从各个评估指标来看，CMA-RA/Land气温数据与国家自动气象站的一致性优于区域自动气象站。

(2)CMA-RA/Land气温数据与站点气温在陕北全年偏差均较小，对陕北气温不存在明显高估或低估；在关中2—5月偏差较小，其余月份均有所低估；在陕南的低估最为明显，但3—4月存在高估。

(3)站点海拔在1 000～1 499 m范围时，CMA-RA/Land气温数据与站点气温最为接近，800～999 m范围次之，其次为0～499 m和500～799 m；站点海拔超过1 500 m时，CMA-RA/Land气温数据与站点气温差异较大。

(4)站点气温在-10～19.9 ℃范围时，CMA-RA/Land气温数据与站点气温差异较小，其次为20～34.9 ℃，站点气温低于-10 ℃或超过35 ℃时，CMA-RA/Land气温数据与站点气温差异较大。CMA-RA/Land气温数据对0 ℃以下气温存在高估，对0 ℃以上气温存在低估。