气候与环境研究

作者：张璐

单位：南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心和气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044;中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心, 北京 100029,,中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心, 北京 100029,,南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心和气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044,,中国气象局国家气象信息中心, 北京 100081,

关键词：融合气温产品;Cressman 插值;STMAS (Space-Time Multiscale Analysis System);对比评估

基金：公益性行业（气象）科研专项重大项目GYHY201506002，国家重点研发计划项目2016YFA0600203

将多重网格策略引入NLS-3DVar（Non-linear Least Squares-based on Three-dimensional Variational DataAssimilation，非线性最小二乘三维变分同化）方法，进而应用于2400 多个国家级气象观测站逐时气温数据和NCEP再分析气温数据的融合，得到中国区域空间分辨率1°×1°，时间分辨率为6 小时的气温融合产品。分别从单重网格（分辨率1°×1°）和双重网格（分辨率由2°×2°到1°×1°）利用2014 年1~12 月（4、5 月除外）的独立检验数据考察NLS-3DVar 气温融合产品质量，验证基于多重网格策略的NLS-3DVar 方法的优越性。在单重网格下，与广泛应用于气象行业的Cressman 插值产品（均方根误差和相关系数的年平均值分别为1.961℃ d-1 和0.924）相比，NLS-3DVar 产品全年始终具有最小的均方根误差和最大的相关系数，年平均值分别为1.915℃ d-1 和0.929；站点间误差分析进一步表明，NLS-3DVar 产品在大多数检验站点精度更高，在新疆、甘肃、云南、陕西等地区尤为突出；加入双重网格策略的NLS-3DVar 产品与单重网格的NLS-3DVar 产品误差对比显示，均方根误差年平均值分别为1.649℃ d-1 和1.711℃ d-1，相关系数年平均值分别为0.970 和0.968，二者在均方根误差和相关系数的表现上都极为相似，即双重网格NLS-3DVar 气温产品尽管对观测数据采取了稀疏化处理，但依旧维持了原有的产品精度，并且在计算效率上提高了1 倍多。而与同样在双重网格下基于多尺度的STMAS（Space-Time MultiscaleAnalysis System）算法相比，双重网格的NLS-3DVar 产品在产品精度上同样占据优势，在计算效率上单位时次耗时与STMAS 算法几乎相当。

来源：2017年第3期

《气候与环境研究》期刊编辑部

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