ECMWF與NCEP的氣象格網數據精度對比分析

郭健健

【摘 要】對ECMWF與NCEP兩種常用的再分析資料提供的地表溫度、氣壓、可降水量這三種常用的氣象格網數據，選取全球661個探空站數據作為標的，進行了精度比較與分析，結果顯示全球范圍內ECMWF精度比NCEP高。

【關鍵詞】ECMWF；NCEP；溫度；氣壓；可降水量；精度對比

0 引言

目前國內外已經有許多學者利用各種再分析資料做了很多的相關科學研究。在國內，趙天保[1]等人利用中國區域實際觀測資料來比較分析ERA-40和NCEP-2兩種再分析資料的精度；陳欽明、宋淑麗等[2]分別利用ECMWF和NCEP再分析資料在亞洲地區的數據推算出ZTD并比較了兩者的精度；在國外，2005年Ruiz-Barradas和Nigam[3]利用NCEP與ERA-40再分析資料分析了美國大平原暖季降雨變化；2012年，Decker和Brunke等[4]學者利用33個通量塔的數據作為真值比較了GSFC，NCEP以及ECMWF三種再分析資料的精度。

現階段研究基本都是在局部區域對各種再分析資料進行精度評估，因而在全球范圍內比較并評估ECMWF與NCEP再分析氣象數據精度是很有必要的，本章選取了2013年的ECMWF再分析資料（ERA-Interim）和NCEP2再分析資料并詳細比較了兩種再分析資料提供的地表溫度Ts、地表氣壓P以及可降水量PWV的格網數據，為讀者使用兩種再分析資料提供詳盡參考與誤差分析等依據。

1 數據處理方法

由于ERA-Interim[5]和NCEP-2[6]兩種再分析資料提供的氣象數據都是格網化形式的，而無線電探空數據卻是離散的散點，因此為了對比的兩者地表溫度、氣壓以及可降水量格網數據的精度，本文將格網數據首先在高程面上進行歸算，分別利用自己的高程改正系數將各格網點的數值都擬合到零高程面上，當然無線電探空站的數據也同樣歸算到零高程面[7]，高程改正系數通過分層數據擬合得到，這樣處理后的三種數據就都處于同一平面（即零高程面），再用雙線性內插法[8]分別將兩種再分析資料的氣象數據內插到無線電探空站位置處，最后分別與無線電探空站數據進行比較分析，通過比較各自與無線電探空站的差值來評定兩種再分析資料的氣象資料的精度。

2 實驗結果與分析

2.1 地表氣溫

下面給出兩者的地表溫度與探空站數據對比的總體結果（其中探空站有661個站的數據），如表1所示：

從上表可以看出，ECMWF與探空站地表溫度比較之后的Bias最大值接近12 K，略微比NCEP的大一點，而最小值為-7.926 K，則比NCEP小，并且其平均值僅為NCEP的一半。Bias的平均值都比較小，說明兩種再分析資料的地表溫度數據均不存在明顯的系統性偏差。而前者RMS的平均值為2.173 K，后者為2.815 K，這也說明兩者的地表溫度數據都具有較高的精度。而且相比于NCEP，ECMWF精度更高。

2.2 地表氣壓

兩者的地表氣壓與探空站數據對比的總體結果如表2所示：

從表2可以看出，ECMWF與探空站地表氣壓差異的Bias最大值為16.818 hPa，略微比NCEP的大一點，而最小值約為-11 hPa，也比NCEP大，但其平均值卻比NCEP小一點。并且Bias的平均值都比較小，說明兩種再分析資料的地表氣壓數據也均不存在明顯的系統性偏差。而前者RMS的平均值為1.870 hPa，后者為2.166 hPa，這也說明兩者的地表氣壓數據都具有較高的精度。而且相比于NCEP，ECMWF精度也要高一點。

2.3 可降水量PWV

兩者的可降水量與探空站數據全球分布圖分別如圖1和圖2所示：

僅從色彩上就能直觀的看出ECMWF的PWV比NCEP在低緯度地區精度要高許多，這與ECMWF同化系統優于NCEP不無關系。其中ECMWF的Bias在全球范圍內主要處于-4mm～4mm之間，RMS則在4mm以內，而NCEP的Bias在-6mm～6mm，RMS在6mm以內，并且兩者RMS較大的值的分布情況大致相當，這也從側面說明了ECMWF可降水量數據精度也要高于NCEP。

3 結論

本文主要對兩種再分析資料ECMWF與NCEP-2提供的的地表溫度、氣壓以及可降水量的格網數據，以無線電探空站數據作為標的，進行了精度比較。

首先給出了兩種再分析資料的比較方法，由于再分析資料是格網數據而探空站數據是散點，而且兩者之間的點的高程也存在差異，因此先對數據進行高程歸化是很有必要的，接著就可以在平面上對數據進行雙線性內插對數據進行精度評定。通過依次分析NCEP和 ECMWF再分析資料地表溫度、氣壓以及可降水量數據間的相關性，可以得到兩者的氣象數據在全球范圍內均具有很好的線性相關，僅在少數部分區域存在較大差異。最后利用661個探空站的數據對三種氣象數據進行了精度評定，結果顯示兩種再分析資料的氣象數據在全球范圍精度都比較高，而ECMWF提供的數據精度更高。

【參考文獻】

[1]趙天保，符淙斌.中國區域 ERA-40，NCEP-2 再分析資料與觀測資料的初步比較與分析[J].氣候與環境研究，2006，11（1）：14-32.

[2]陳欽明，宋淑麗，朱文耀.亞洲地區ECMWF/NCEP資料計算ZTD的精度分析[J].地球物理學報，2012，55（5）：1541-1548.

[3]Ruiz-Barradas A，Nigam S.Warm season rainfall variabilityover the US Great Plains in observations，NCEP and ERA-40 reanalyses，and NCAR and NASA atmospheric model simulations[J].Journal of Climate，2005，18（11）：1808-1830.

[4]Decker M，Brunke M A，Wang Z，et al.Evaluation of the reanalysis products from GSFC，NCEP，and ECMWF using flux tower observations[J].Journal of Climate，2012， 25（6）：1916-1944.

[5]Gibson，J.K.，P.Kallberg，S.Uppala，A.Hernandez，A.Nomura，and E.Serrano，1997： ERA description.ECMWF Re-Analysis Project Rep.Series，Vol.1，ECMWF，89 pp.

[6]Kalnay，E.，and Coauthors，1996：The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project. Bull.Amer.Meteor.Soc.，77，437-471.

[7]Lagler K，Schindelegger M，B？觟hm J，et al.GPT2：Empirical slant delay model for radio space geodetic techniques[J].Geophysical Research Letters，2013，40（6）：1069-1073.

[8]鄧興升，郭云開，花向紅.似大地水準面格網雙二次多項式插值方法[J].測繪學報，2009，38（1）：35-40.

[責任編輯：田吉捷]