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对四套最新再分析资料在东亚暖季日变化适用性的评估

JRA-55、ERA-Interim、NCEP CFSR和NASA MERRA

GUIXING CHEN AND TOSHIKI IWASAKI
Department of Geophysics, Graduate School of Science, Tohoku University, Sendai, Japan
HUILING QIN
South China Sea Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, China
WEIMING SHA
Department of Geophysics, Graduate School of Science, Tohoku University, Sendai, Japan
（Manuscript received 20 December 2013, in final form 7 March 2014）

摘 要

对四套最新再分析资料（JRA-55、ERA-Interim、CFSR和MERRA）评估其在东亚地区日变化表征能力。研究表明，四套资料都表现了相似的分布/结构和平均风夏季日变化过程，而在日振幅、特别是低层经向风的表现上有差异。利用加密探空资料评估表明，再分析资料中的日变化平均偏差是导致振幅变化的主要原因。CFSR/MERRA与JRA-55/ERA-I相比，其均方根（RMS）误差的日变化更明显，这一点强烈影响了对RMS误差日变化幅度峰值时刻的表征。

与卫星反演降水相比，四套再分析资料对东亚降水日变化在大尺度地形变化、夏季演变过程和年际变化方面的再现能力良好。JRA-55甚至拟合出中国东部平原地区在过去四十年上午降水百分比的长期增长趋势，与雨量计观测结果一致。四套资料在区域尺度下表现出相当大的差异；JRA-55 最为准确地捕捉到青藏高原上的降水日变化特征及其向东传播的特征。这些结果表明：最新再分析资料在东亚大尺度日变化的研究具有潜在适用性。尤其是在区域尺度下，数据应用中应考虑到其不同的适用性。

1.引言

日变化是全球气候系统中最常见和最基础的模态之一（Dai and Deser 1999; Kikuchi and Wang 2008）。在东亚（图1），风的日变化、对流活动、降水是公认的暖季气候的一个重要方面。特别的，降水日变化在不同地域和季节有很大差异（Yu et al. 2007; Chen et al. 2009a）。夜间降水多发于西藏高原背风处并向东传播，产生一个连贯的昼夜循环，意味着暖季降水的内在可预测性（Wang et al. 2004; Bao et al. 2011）。季风气流亦呈现一个显著的日变化模态并且在夜间成为调节水汽输送和降水的有效系统（Chen et al. 2009b, 2013）。晨间峰值降水在季风活跃期达到占据主导地位，并随着长期季风活动影响下经历显著的变化（Yuan et al. 2010, 2013a; Yin et al. 2011）。因此，为了更好地预测区域性气候变化，我们必须提高对日变化以及相关物理过程的认识。主要问题之一就是以日变化为基准评估再分析数据（Bao and Zhang 2013; Chung et al. 2013）和气候模式（Dai 2006; Sato et al. 2009; Dirmeyer et al. 2012; Satoh and Kitao 2013; Yuan et al. 2013b）。

全球再分析资料是一种受自然变率影响的长期观测约束的数据，对研究大气系统非常有用。由于预报模式、资料同化和数据源使用造成再分析数据的不确定性，对其在表征天气和气候变化的能力评估中十分重要（e.g., Trenberth and Guillemot 1998; Hodges et al. 2011; Lin et al. 2014）。由于资料同化运用的常规探空数据基本上一天收集两次（对日变化的补充来说太过粗糙），评估再分析资料在日变化上的再现能力的需求日益加强。为了研究东亚日变化，Chen等在2010年利用中国南部山区站点12小时探空数据和3小时风记录对再分析资料进行了评估。并在2013年，利用6小时探空数据对再分析资料数据的季风活跃期低层风日变化进行了比较。Dai等在2011年用中国东部地区雨量计观测数据验证了再分析资料的夏季降水日变化。尽管这些评估工作阐明了日循环时间尺度下再分析资料的能力，它们中的大多数则是用于老一代数据集或者有限的时期/变量。

近几年，新一代再分析资料已投入使用： 日本气象厅组织研发的日本再分析数据集JRA-55（the 55-yr Japanese Reanalysis Project），欧洲中期数值预报中心（ECMWF）的ERA-Interim再分析数据集（以下简称ERA-I），美国国家环境预报中心 （NCEP） 的CFSR再分析数据集 （Climate Forecast System Reanalysis） 和美国国家航空航天局 （NASA） 的MERRA再分析数据集 （Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications） （Ebita et al. 2011; Dee et al. 2011; Saha et al. 2010; Rienecker et al. 2011）。 这些再分析资料由最先进的大气模式和资料同化方案导出，旨在更好的刻画天气/气候变化。最近，Bao和Zhang（2013）在前人的基础上利用青藏高原 6小时探空数据对ERA-I, CFSR进行了评估。他们发现这两个再分析资料普遍有一个微小的均方根误差。平均偏差和RMS误差同时展现了很强日变化，这与其他再分析资料有很大不同，意味着再分析资料在呈现日变化上的很大不确定性。然而，最新再分析资料针对日变化最明显的中国东部地区的系统性比较非常稀少。在这一关键气候区域下，这些数据集捕捉的日变化主要特征有哪些异同目前尚不清楚。

考虑到日变化在区域气候的重要性和新再分析资料越来越多的使用，通过持续评估再分析资料来理解其不确定性和可靠性是十分必要的。特别地，由于JRA-55是最新的，分析其能力和其他方面与其他资料的差异能给同仁带来更多信息。本研究广泛比较了四套再分析资料（JRA-55, ERA-I, CFSR, and MERRA），并利用加密探空资料和卫星反演降水进行评估。旨在阐明其在表征东亚暖季日变化的能力和有效性。第2部分介绍数据集和方法。第3部分相互比较四套再分析资料，鉴定风的日变化在气候平均下的不确定因素。第4部分运用加密探空观测评估再分析资料的日变化。第5部分将再分析资料的降水预报与卫星反演估算降水对比，揭示在降水日变化上的差异。总结评述在第6部分给出。

2.数据和方法

本研究将对四套再分析资料进行相互比较和评估。一个重要的改进在于这些再分析资料都有着高空间分辨率（Ebita et al. 2011; Dee et al. 2011; Saha et al. 2010; Rienecker et al. 2011）。预报模型的水平分辨率如下：JRA-55约60 km，ERA-I 约79 km，CFSR约38 km，MERRA约50 km。模型的垂直层数范围为60~72。为了生成再分析数据，这些最新再分析资料亦采用现代技术对大范围数据源进行同化，包括常规数据和卫星测量数据。对于卫星辐射，JRA-55 和ERA-I采用了四维变分资料同化方案以及变分偏差订正（Ebita et al. 2011; Dee et al. 2011）。对于背景误差方差，CFSR和MERRA采用基于格点统计插值的三维变分资料同化方案 （Wu et al. 2002; Purser et al. 2003; Saha et al. 2010; Rienecker et al. 2011）。在最新再分析资料中，通过使用改进后的资料同化方案、物理机制以及提高分辨率降低了偏差/误差，并且提高了预报能力。有关更多配置和性能的细节，请参考上文文献资料。

鉴于早期版本JRA-55使用的是简化分辨率（1.25°经度/纬度），本研究将使用最高分辨率ERA-I、CFSR和MERRA 的6小时气压层分析产品。所有产品包含约37层，750hPa以下间隔为25hPa。这为在对流层低层具有强烈日变化的气象变量，提供了非常好的垂直分辨率。四套再分析资料涵盖了卫星观测时间1979年至今，JRA-55甚至出色提供了1958年至今的长期存档。另一方面CFSR 和 MERRA （ERA-I 和JRA-55） 小时（3小时）降水预报将被用于评估其再现暖季降水日变化的能力。

为评估再分析资料（图1）， 我们使用了取自于1998年5月1日至6月30日中国南海季风试验（以下简称SCSMEX）的密集观察期（IOP）内22个中国南方站点探空资料（Lau et al. 2000）。这些受质量控制的数据包含风速、风向、温度以及露点温度等要素。风速风向被用于推导经向和纬向风分量。在ERA-I观测预处理中，相对湿度由公式推导。探空站点作为常规观测网的一部分，站点12小时全球电信系统记录都用在四套再分析资料中。同时，除了其他三套资料以外，JRA-55同化6小时离线SCSMEX数据集。因此，加密SCSMEX探空资料将提供给我们一个难得的机会去评估这些有不同资料同化方案和输入数据源的再分析资料捕捉日变化特征的能力。为了进行比较，四套再分析资料均采用距离反比权重插值法插值到站点位置上。

为描述再分析资料反演降水日变化的能力，我们将观测降水和再分析预报降水进行比较。本文使用热带降水观测卫星（TRMM） 3B42（版本7）卫星反演降水资料. 3B42提供的3小时降水分辨率约为0.25°经度/纬度 （Huffman et al. 2007），为观测全球降水日变化提供了重要数据（Kikuchi and Wang 2008）。除在低洼地区晨间降水有稍微低估以外，在东亚地区表现良好。（Chen et al. 2012; Yuan et al.2012）。其涵盖整个东亚，包括雨量计数据稀少或不可用的远陆和海洋地区。为保持一致性，所有3B42降水数据和再分析数据将匹配在JRA-55的1.25°经度/纬度格点上。

在东亚，暖季气候在夏季季风过程中表现出明显的次季节变化（Ding 1992）。初夏（5月-6月），雨带在中国南部/中部以及日本南部生成；在仲夏（7月-8月）推移到中国北部、朝鲜半岛和日本主要岛屿。风和降水日变化随着此过程发展而变化（Yuan et al. 2010; Chen et al. 2012, 2013）。为描述这一夏季演变过程，我们对日变化进行月平均合成，然后再将数据划为分初夏和仲夏。这种划分使我们验证再分析资料是否捕捉到风和降水的日变化在夏季进程的演变。注意，东亚时间（本地时间=UTC 7-9h）,天气时间0000、0600、1200和 1800分别表示上午，下午，晚上以及后半夜。

3.对再分析资料日变化平均的比较

对不同再分析资料的相互比较是一中分析不确定性的重要方法（e.g.,Hodges et al. 2011）。我们分析最新再分析资料对气象要素日变化表现的异同，因水平风在东亚区域气候中的关键作用（e.g., Dai and Deser 1999; Chen et al. 2013），将对其进行重点研究。首先，我们对各再分析资料的水平风日变化平均进行评估。然后，对四套再分析资料的日变化阶段/振幅、空间模式、垂直结构和夏季演变过程进行比较。

图2显示了四套再分析资料850hPa水平风日变化平均。日平均值，大部分为南风或西南风，已经从各格点中移出（Ding 1992; Chenetal. 2013）。在初夏和仲夏，每日偏差风矢量基本上成顺时针旋转。在30°N以南的低纬地区，0600UTC风矢量为北风，1200UTC为东风，1800UTC为南风，0000UTC为西风。风矢量在中纬度1800UTC为西南向，0000UTC为北向，旋转相对较快。在图2中，这样的日际旋转和纬度性差异一致出现，说明四套再分析资料都展示出相似的风的日变化阶段振荡。

风矢量日振幅可用1800–0000UTC和0600– 1200UTC风速差表示。在初夏（图2a–d），东亚大陆的日振幅变化明显，特别是中国南部，印支半岛东部以及青藏高原边缘地区。对应不同地区不同低空急流日际活动（e.g., Monaghan et al. 2010）。风矢量日振幅变化在邻海相对较小并且在公海区域几乎不可见。尽管风矢量日振幅在四套再分析资料中都表现了相似的的空间分布，但是在数量级上有巨大差异。MERRA在中国南部振幅最大，为2–2.5m/s，中心位于26°N, 110°E。在中国南部风矢量日振幅表现第二（~2m/s），ERA-I表现最小（1.5–2m/s）。

相对于初夏，四套再分析资料在仲夏（图2e–h）都表现出日振幅的增大。最显著的是大振幅范围在中国中东部地区扩大，最大值位于30°N, 118°E。这与季风流场从初夏到仲夏的北抬有关（Chen et al. 2013）。所以，在夏季风影响下，再分析资料都一致表现了风场日变化的夏季演变过程。然而，我们依然发现了再分析资料在仲夏日振幅数量级上的巨大差异。

为说明垂直结构，我们研究了再分析资料中日变风的经向-气压剖面。一个是中国南部的垂直剖面，最大值出现在初夏时期 （图3）。另一个是中国东部地区的剖面图，其日变化振幅在仲夏时期 （图4）。如图2显示风每日顺转，我们重点在日变风的主要构成（即1200UTC纬向风和1800UTC经向风）。初夏12

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