基于ERA5资料的广西地区云水资源评估

利用欧洲中期数值预报中心(ECMWF)发布的第5代全球大气再分析资料(ERA5),结合中国气象局人工影响天气中心发布的CWR-MEM方案云水资源监测评估方法,对广西区域2009—2018年云水资源进行评估研究,结果表明:广西年均云水资源总量约5107.8×10^(8)t,其中年均空中留存云水总量约1422.2×10^(8)t,云水以区域内生成为主,年均约净输出197.1×10^(8)t云水资源。广西云水资源存在明显的季节变化特征,呈单峰分布,夏季6月最高,冬季2月最低,空中留存云水无明显季节变化。广西云水水平分布总体呈东北部高,向西和向南逐渐降低的分布特征。广西秋、冬和春季云水主要分布在低层925~600hPa,是以液相水滴构成的暖性层状云云水为主,夏季云水则主要分布在中层600~400hPa,是以过冷液水滴和冰相粒子构成的混合态云水为主,低层云水显著减少。     

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 ms^-1、-0.06 ms^-1,偏差的最大值分别为0.46 ms^-1、-0.19 ms^-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 ms^-1、0.02 ms^-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 ms^-1、0.14 ms^-1,均方根误差的最大值分别为0.49 ms^-1、0.22 ms^-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...     

ERA5-Land降水再分析资料在中国西南地区的适用性评估

为了探究欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析ERA5-Land(ERA5L)降水资料在中国西南的四川、重庆、贵州、云南及西藏5省(区、市)的适用性。以2018-2020年中国气象局441个国家级地面站雨量器自动观测数据为参考基准,使用Pearson相关系数、平均相对误差、均方根误差、命中率、空报率以及临界成功指数评分,对ERA5L降水资料在评估时段内各区域和站点的整体精度、不同海拔、不同时间尺度(月、季),以及不同量级降水的特征和偏差进行分析。结果表明：(1)ERA5L降水资料能较好反映西南区域的降水变化特征,但相对站点观测存在不同程度的偏高,以西藏地区最为明显。(2)在四川盆地,ERA5L降水与站点观测相关性高、误差较小,在西藏、云南、贵州及四川西部的地形复杂山区,误差相对较大。(3)ERA5L降水的误差存在明显的月变化特征,从7月开始到次年的2月,平均相对误差随降水总量的降低而增加,命中率减小、空报率增大,随后从2-7月,平均相对误差又随着降水量的增大而减小,命中率增加、空报率减少;各省(区、市)在不同季节质量表现不一,春季和秋季重庆相对表现最优,夏季贵州最优,冬季四川最优。(4)...     

陕西省风的时空分布及ERA5风资料检验评估

利用2017—2019年陕西省99个地面气象观测站资料分析近地面风场的时空分布特征,并对ERA5再分析资料10 m风速产品进行质量评估。结果显示：年平均风速陕北、关中北部及东部、商洛较大,汉江河谷及关中平原西部风速较小;大多数站点春季风速最大,秋季风速最小,4月风速最大,10月风速最小,8月风速存在次高点;白天风速明显大于夜间,最大风速一般出现在14—16时,最小风速多出现在20—21时前后和日出前后;夏季最大风速出现时间较其他季节提早2 h左右,前半夜风速明显大于后半夜。大部分站点有接近相反的两个主导风向,风速随季节有明显变化,陕北主导风向存在明显的季节变化。ERA5再分析资料10 m风速产品和自动气象站观测相比能够反映风场最基本的时空分布特征,风力日较差和标准差较站点观测偏小,连续性、均匀化特征明显;最大风速以及白天风速开始增大的时间较站点观测偏晚1 h左右;ERA5 10 m风速产品在陕北地区偏大,关中、陕南地区偏小,关中地区相对误差和均方根误差小,相关系数高,代表性优于陕北和陕南地区。     

风廓线雷达产品与ERA5再分析资料的对比分析

利用2019-2020年广西三部风廓线雷达的实时风产品与ERA5再分析资料进行分析对比,检验风廓线雷达数据质量.结果 表明,三种风廓线雷达产品(ROBS、HOBS、OOBS)数值差距小,OOBS产品稍显优势,在1h内风廓线雷达探测的水平风波动不大.风廓线雷达数据整体小于ERA5再分析资料.三个站中,北海站的误差最小.北...     

基于ERA5再分析资料的余姚地区阵风预报模型探究

利用2007—2017年余姚地区44个气象自动站观测数据和欧洲中心ERA5再分析资料,对余姚地区日极大风分布进行了统计分析,并提出一种本地化的经验阵风预报模型(雷暴日除外)。研究发现:余姚地区日极大风呈正态分布,风力峰值为4～5级,平均每年大风日占比达7.03%,累计大风时次占比3.32%,年平均大风日26 d。风力越小,阵风与平均风之间的线性拟合效果越好。影响阵风预报的因子主要有10 m平均风速、925 hPa风速、地面粗糙度、摩擦速度和3 h变压。6级及以下阵风预报中,业务中的阵风经验系数1.4容易造成余姚本地阵风预报偏低,适用于余姚本地阵风预报经验系数为1.775;6级以上阵风预报经验方程考虑了平均风速、垂直动量下传、水平动量传输、地面摩擦和海拔高度订正,其与925 hPa风速的平方呈正相关,与摩擦速度呈自然指数相关,经验方程相对于经验阵风系数的预报拟合优度提升了59.61%;经验阵风预报方程通过了2018—2019年的数据检验,该方程对1～2级阵风预报偏高,3～5级效果最好,6级阵风的预报偏低;6级以上的阵风等级预报准确率达55.2%。地形摩擦作用在冷空气大风与台风大风过程中尤为重要,这两类过程阵风系数分布类似,但台风带来的动量下传比冷空气更为明显。     

基于ERA Interim 资料的2003年淮河流域梅雨期水汽收支分析

以2003 年6 月29日—7 月11 日淮河流域梅雨期强降水为研究对象,采用ERA Interim 再分析资料和站点降水资料,综合分析该期间强降水时段水汽收支。结果表明: 降水主要来自低层水汽辐合的贡献,而与低空急流相联系的水汽辐合具有显著的日变化,即后半夜至凌晨最大,午后最小,并由此造成了梅雨期强降水独特的日变化特征,最强降水出现在后半夜至凌晨;蒸发主要集中在白天,夜晚很小,数值约为降水量的15%,表明局地水循环的重要作用。针对淮河流域强降水区进行的水汽收支计算表明,水汽收支方程左、右两边数值在整个强降水时段具有较好的一致性,相关系数为0.77;对整个强降水期取时间平均,获得的水汽收支方程左、右两端数值的偏差为18%。     

基于ERA5资料的吉林省东部山区分类强对流预报阈值分析

利用高时空分辨率的ERA5再分析资料分析了吉林省东部山区近10a暖季(4—9月)出现的雷暴大风型、冰雹大风型、复合型等3种类型的分类强对流个例,通过绘制箱线图后进行不同类型环境对流参数分析,得到预报阈值.结果表明:基本对流参数中,3种类型的强对流天气对应的850hPa与500hPa温差阈值为25.3℃;广义位温阈值分别...     

ERA5再分析资料在辽宁省的适用性分析与订正

为系统研究ERA5再分析资料在辽宁省的适用性,本文基于近10a辽宁省62个地面站和9个探空站（省内4部,省外5部）资料,提取了温度、湿度、气压、风场等业务和研究中常用物理量,采用统计分析方法对ERA5资料在辽宁省的适用性进行了分析,并尝试使用机器学习的方法订正ERA5资料的偏差。结果表明：在地面观测要素分析中,2 m温度相关系数普遍较高,均方根误差普遍偏低,辽河流域及其西侧地区效果好于其他地区;10 m风速对比结果总体稍差,U分量相关系数总体低于V分量;ERA5资料质量有明显的月变化特征,相关系数总体呈现春秋季节高于夏冬季节,且相关系数总体较高的季节,均方根误差也普遍偏高。在高空观测要素分析中,辽宁中部地区的数据质量要高于东西部两地区,温度的平均相关系数最高,相对湿度相关系数平均较低,均方根误差总体较大;相对湿度的相关系数在春夏之交时最低,夏季上升较快,夏秋之交时达到最高,相关系数快速上升的月份,均方根误差也呈现出快速上升的趋势;高空U风场和V风场的均方根误差总体相差不大,且均方根误差月变化相一致,总体经向风（V风场）质量低于纬向风（U风场）。通过机器学习的订正方法有效提升了地面温度和相对湿度的应用能力,使ERA5地面温度资料的均方根误差缩小0.5～1.0℃,使地面相对湿度资料的均方根误差缩小最高可达26%。     

ERA5再分析数据适用性初步评估

利用山东省及周边地区10个站点的地面和高空观测资料对ERA5再分析资料的适用性进行了初步评估。结果表明：再分析的海平面气压和2 m温度与实况资料的相关性明显优于2 m相对湿度和10 m风场;高空温度和相对湿度在对流层中低层的适用性要好于高层,而位势高度和风场在中高层适用性较好;海平面气压再分析与实况的相关有着最明显的季节变化,2 m温度、2 m相对湿度和10 m风速则在部分站点有较明显的季节变化,而10 m风向的相关系数更多地表现出站点之间的差异,高空要素的适用性,季节和区域差异不明显。另外,对比发现,ERA5的适用性总体上要优于ERA-Interim再分析资料,地面和对流层低层的相对湿度、风场提高更为明显。     

CLDAS陆面同化资料和ERA5-Land再分析资料气温产品在江西省的适用性评估

以江西省376个气象自动观测站的逐小时气温数据为基准,采用偏差、相关性和平均绝对误差等评价指标,对比分析2017—2022年CLDAS陆面同化和ERA5 Land再分析气温资料在江西省的适用性。结果表明： 1） ERA5 Land、CLDAS资料均能很好反映大部分站点的气温变化,CLDAS资料与观测资料的相关系数为0.99,相关系数区间分布较为集中;ERA5 Land资料与观测资料的相关系数为0.97,分布较为分散。2） 相较于观测站点多年平均气温,CLDAS资料较为接近,ERA5 Land资料则偏离较大。3） CLDAS资料的平均绝对误差明显低于ERA5 Land资料,二者均存在平原、盆地部分站点平均绝对误差较小而局部高海拔山区站点异常偏大的空间特征,以及秋季最大而冬季最小的季节特征。4） ERA5 Land资料偏差的日变化范围为-0.65—0.39 ℃,整体呈现单谷形分布;CLDAS资料偏差日变化范围为-0.05—0.05 ℃,波动幅度较小,没有明显的变化特征。5） 两种格点资料均能较好反映大部分站点的低温日数变化,但对于高温日数变化,ERA5 Land资料偏差较大,CLDAS资料偏差较小。     

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。     

江西省云水资源特征分析

利用江西周边11个探空站资料与江西省内84个站1959—2007年降水资料,根据天气学原理和数理统计学方法,对江西省大气中总水汽量、总云水量、水汽交换次数、水汽更新率、实际总降水量等进行计算分析。结果表明:总水汽量、总云水量最大值均出现在6月(1975年),最小值出现在12月(1963年);中度干旱频率区域总云水量值最大,轻度干旱频率区域总云水量值最小;水汽交换次数平均为7.23次/月;水汽更新率平均4.22天/次;总水汽量、总云水量的地理分布呈北部高、南部低趋势分布;总水汽量、总云水量、总降水量相关性比较好,年变化呈现多峰型。     

夏季云贵高原地区降水特征及云水资源的匹配

基于云贵高原地区1961—2010年高分辨率(0.5°×0.5°)逐日降水格点资料,分析了云贵高原及东、西两个区域的夏季降水变化特征。并结合欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的1979—2010年ERA-Interim再分析资料,计算了其夏季水汽输送通量和净水汽收支。结果表明:(1)云贵高原夏季平均降水分布不均匀,存在区域差异:云贵高原西部的中部为降水量低值区,其向南、向西逐渐增加;东部由其东南部向西北部递减的分布形式。(2)将云贵高原分成两个区域,东、西部区域的降水都呈增加的趋势,降水量较高的区域降水增长速度较快。(3)大气中的水汽从云贵高原南边界和西边边界进入,从北边界和东边界流出,全区以净水汽输出为主,输出值与降水的变化都呈增长趋势。其中东部水汽为净输入;西部为净输出,向各区域的水汽输送量逐渐增加与各区降水量呈增长趋势变化同样相一致。(4)影响西部夏季降水的水汽主要源于孟加拉湾北部、南海北部和横断山到四川盆地地区,而东部水汽主要来自南海北部和四川盆地西部。     

ERA5再分析资料对甘肃省近地面风速气候特征及变化趋势再现能力的评估

为了探究ERA5再分析资料对甘肃省近地层风速的再现能力,利用甘肃省1981-2020年80个国家级气象台站的地面风速资料,分析了近40年间甘肃省风速变化情况,并比较了第五套欧洲中期天气预报中心再分析资料（ERA5）与观测资料变化趋势的异同,讨论了其对甘肃省地面风速的再现能力。结果表明,甘肃省四季平均地面风速自西向东逐渐减小,地面风速最大季节均为春季,不同地区风速偏小季节有所差异;近40年地面风速的变化整体上趋于平稳,但各站点春季风速以显著下降趋势为主,其余三个季节以上升趋势居多;在20世纪90年代初以前四季平均风速均呈现减小趋势,春季变化趋势最强,秋季变化趋势最弱,之后转为平稳变化或上升趋势,冬、夏两季风速上升趋势较强。ERA5再分析资料对甘肃省风速月际变化和主要季节特征的再现能力较好,但对各季节平均风速值和风速长期变化趋势的再现能力较差,仅在风速下降时期有较好的再现能力,并且ERA5风速资料也不具备再现甘肃省各季节风速长期趋势的能力;ERA5再分析资料不能直接用于估算甘肃省的风能密度,但对其进行线性偏差订正后,在风能密度的多年平均值方面有较好的再现能力。     

基于ERA-Interim资料的青海省空中云水资源评估

利用ERA-interim再分析资料分析2009—2018年青海省云液水含量和云冰水含量时空分布特征.结果表明:青海省云液水含量和云冰水含量自西北向东南逐渐增多,玉树南部、果洛东南部和祁连山区为云水资源较为丰富的地区,夏秋季节云水资源最为丰富,可达60～70 g·m-2.从云水资源的垂直分布来看,云液水含量和云冰水含量...     

基于ERAlnlerim资料的2003年淮河流域梅雨期水汽收支分析

以2003年6月29日-7月11日淮河流域梅雨期强降水为研究对象,采用ERAInterim再分析资料和站点降水资料,综合分析该期间慢降水时段水汽收支。结果表明：降水主要来自低层水汽辐合的贡献,而与低空急流相联系的水汽辐合具有显著的日变化,即后半夜至凌晨最大,午后最小,并由此造成了梅雨期强降水独特的日变化特征,最强降水出现在后半夜至凌晨;蒸发主要集中在白天,夜晚很小,数值约为降水量的15％,表明局地水循环的重要作用。针对淮河流域强降水区进行的水汽收支计算表明,水汽收支方程左、右两边数值在整个强降水时段具有较好的一致性,相关系数为0．77;对整个强降水期取时间平均,获得的水汽收支方程左、右两端数值的偏差为18％。     

利用ERA5资料进行桂林地区GNSS水汽反演精度分析

由于桂林地区地基GNSS站并未配置气象传感器，致使大量GNSS观测数据无法在大气水汽（PWV）监测中发挥作用.针对这一情况，本文将欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最新发布的ERA5再分析资料中测站处的气压和温度气象数据加入到GNSS水汽反演中，并将反演结果与利用地面气象站反演的GNSS水汽做对比，以此评估ERA5在桂林地区反演GNSS水汽的精度和适用性.结果表明：1）以桂林地区2017年10个地面气象站的实测气压和温度数据为参考值，ERA5地表气压和温度的年均偏差分别为-0.35 hPa和0.86 K，年均均方根误差（RMSE）分别为0.65 hPa和1.66 K，该精度可用于GNSS水汽反演；2）以2017年6—7月GNSS利用地面气象站反演的PWV为参考值，ERA5反演的GNSS PWV的偏差和RMSE分别为0.17 mm和0.35 mm，且两者具较好的相关性和一致性.由此表明，ERA5地表温压产品可应用于桂林地区GNSS水汽反演，这些研究结果可为桂林地区的GNSS水汽反演及数据源的选用提供重要的参考依据.     

ERA5再分析资料对中国大陆区域近地层风速气候特征及变化趋势再现能力的评估

基于台站观测资料,评估了欧洲中期天气预报中心(ECMWF)最高时空分辨率的第五代大气再分析资料(ERA5)对1979～2018年间中国大陆区域10 m高度风速的气候特征及其变化趋势的再现能力,并同步对比分析了ERA5资料100 m高度风速的特征和长期趋势.结果表明,ERA5资料10 m和100 m风速在空间分布、年—季...