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地面觀測資料特征的初步分析

2015-10-21 17:09:26鄭陶喬前東王月林陳秀成
安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2015年34期
關(guān)鍵詞:觀測站差值站點

鄭陶 喬前東 王月林 陳秀成

摘要 從分析常規(guī)地面觀測資料的特點入手,研究我國地面觀測站的分布特點,分析模式地形與站點地形高度誤差的差異程度。結(jié)果表明,我國2 872個地面觀測站點在全國范圍內(nèi)分布不均勻,大體上呈東多西少的分布;大部分觀測站點分布在站點高度低于500 m的、土地面積僅占國土面積約27.0%的地區(qū);站點地形和模式地形存在高度誤差,絕大多數(shù)站點的模式地形高于站點地形,所有觀測站與模式地形的高度誤差均值為130.76 m,有的站點的差值達1 000 m以上;模式地形與站點地形的高度差異程度分布很不均勻;根據(jù)Ruggiero同化方案,對地面觀測資料進行初步篩選,不到40.0%的觀測資料進入模式底層,導(dǎo)致地面觀測資料利用率較低。

關(guān)鍵詞 地面觀測資料;資料同化;GRAPES三維變分

中圖分類號 S16 文獻標識碼

A 文章編號 0517-6611(2015)34-306-02

資料同化是使描述大氣初始狀態(tài)的資料盡量精確化的一種有效方法,是數(shù)值預(yù)報研究的重要方面。發(fā)達國家的經(jīng)驗表明,在可能促進預(yù)報質(zhì)量提高的諸多因子中,資料同化系統(tǒng)是數(shù)值模式是否能比較準確地描述大氣運動狀態(tài)的關(guān)鍵技術(shù)之一,它的更新是最能在短時期內(nèi)取得明顯效益的因子[1]。但資料同化系統(tǒng)中,現(xiàn)有的常規(guī)探空資料已經(jīng)不能滿足模式的需要,因為300 km間距或以上探空站分布稀疏,在資料客觀分析中往往丟失掉一些很重要的中尺度特征[2]。相對于探空資料,地面觀測資料的觀測量均為模式變量,更適合高分辨率的時空模式。目前我國有約2000多個人工地面觀測站,縣級氣象臺站普遍布設(shè)了自動氣象觀測站,且還將不斷繼續(xù)建設(shè),而常規(guī)探空資料站約120個[2]。從資料的數(shù)量和廣度上來說,地面觀測資料更豐富。然而,目前我國的地面觀測資料利用率卻很低,沒能有效地進入模式。地面觀測站在很大程度上來說只是一種觀測手段,僅僅起到觀測資料、存檔總結(jié)的作用,造成資源的極大浪費。

地面觀測資料難以利用的原因主要有兩方面:一方面,地面觀測資料在一定程度上受到地形、地貌的影響,另一方面,站點地形和模式地形存在高度差異[3-4]。如何充分有效地利用地面觀測資料,從中提取有價值的模式信息,并把它們和其他資料融合為數(shù)值天氣預(yù)報所需要的初始資料,改善數(shù)值模式預(yù)報水平,是一項很有意義的工作。筆者在此從分析常規(guī)地面觀測資料的特點入手,研究我國地面觀測站的分布特點,分析模式地形與站點地形高度誤差的差異程度,為進一步研究地面觀測資料的同化分析做準備。

1 設(shè)計方案

從地面觀測資料入手,根據(jù)我國2 872個地面觀測站的數(shù)據(jù)資料,繪制站點分布圖,分析我國地面觀測站的分布特點。與站點地形進行高度比較的模式是GRAPES模式[5],通過計算模式地形與站點地形的高度差值,繪制站點地形關(guān)于模式地形與站點地形的高度差值的折線圖,分析這種高度誤差的分布特點。研究不同站點地形高度下,模式地形與站點地形高度差值的誤差程度。根據(jù)Ruggiero同化分析方案[6],對地面觀測資料進行初步篩選,分析進入模式底層資料的特點。通過以上試驗設(shè)計方案,初步了解地面觀測資料的特點,以便更深入地研究地面觀測資料同化分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 地面觀測站點的分布特點

我國幅員遼闊,地面觀測站比較多,但觀測站與觀測站間分布很不規(guī)則(圖1)。各地區(qū)地面觀測站的分布與該地區(qū)的地形、地貌狀況有很大關(guān)聯(lián),整體上呈東多西少的分布。絕大部分站點分布在我國地勢的第一階梯和第二階梯,集中在華北、華東、江南、東南、西南以及西北東部等地區(qū),其中華北地區(qū)東部、江南地區(qū)北部、華南沿海、西南地區(qū)北部的站點分布最為密集。相較而言,東北、內(nèi)蒙、新疆以及青藏高原地區(qū)的站點分布較少,密集程度和所處地域的面積成反比。據(jù)統(tǒng)計,73.6%的地面觀測站點集中分布在站點高度低于500 m以下的中低海拔地區(qū),且這些地區(qū)的土地面積僅占國土面積的27.0%左右。

2.2 模式地形與站點地形高度差值的特點分析

我國地形、地貌相當(dāng)復(fù)雜,模式地形與觀測站地形高度存在差異,且差異大小分布很不規(guī)則。站點地形與模式地形高度對比圖(圖2)顯示,大部分站點落在等值線左側(cè);站點高度低于300 m的地區(qū),站點分布密集。根據(jù)站點地形高度的統(tǒng)計資料可知,在所有的2 872個站點中,共有2 220個站點的模式地形高于站點地形,其中差值最大的站點模式地形為2 607.67 m、站點地形為901.00 m,差值高達1 706.67 m;模式地形與站點地形高度差值最小為0.03 m。由此可知,不存在模式地形與站點地形高度完全重合的站點。雖然0.03 m的差值相對較小,但進入模式底層后對資料同化是否存在影響還需要進一步研究。

對所得數(shù)據(jù)進行更細致的分類統(tǒng)計,設(shè)站點地形與模式地形高度誤差為R(m),R≤0的站點有652個,0

從模式地形與站點地形的高度差異(圖3)可以更加直觀地看出,絕大多數(shù)站點的模式地形高度大于站點地形高度,且高度誤差值在0~500 m;較少的點落于y軸負值區(qū)和差值>500 m的區(qū)域。根據(jù)Ruggiero同化分析方案[6],2 872個站點中觀測站地形高度高于模式最低層高度的站點有652個,將作為高空資料進入模式;模式最低層高度與測站地形的高度差>100 m的站點有1 172個,將被剔除;模式最低層高度與觀測站地形高度的差值<100 m的1 048個站點將進入模式最底層,地面觀測資料利用率僅為36.5%。2002年UCAR與Korea合作開展地面觀測資料同化研究工作,發(fā)現(xiàn)Ruggiero同化分析方案雖然考慮了模式地形與觀測地形的差異,但沒有采用直接變分同化,同時將許多觀測資料剔除掉了,資料沒有充分利用,且將地面觀測資料當(dāng)作高空資料進入模式時,會造成模式初值各個物理量之間的不協(xié)調(diào),從而導(dǎo)致模式初始預(yù)報時期spin-up現(xiàn)象存在的時間延長。

對模式地形和站點地形的高度誤差進行更細致的分類統(tǒng)計,分析模式地形與站點地形高度差值關(guān)于站點地形高度的分布情況。由表1可知,模式與觀測站地形高度差異大小在全國的分布很不均勻,但通過統(tǒng)計還是有規(guī)律可循。一方面,在所有站點地形低于100 m的站點中,有48.0%的站點資料進入模式底層;所有站點地形低于500 m的2 115個站點中,有41.3%的站點資料進入模式底層;站點地形高于500 m的站點中,有30.0%的站點進入模式,資料利用率不高,但卻有60.7%的資料被剔除。另一方面,在所有觀測資料進入數(shù)值模式最底層的1 048個站點中,站點地形高度在100 m以下的站點數(shù)為559個,約占總數(shù)的55.3%;站點地形高度在500 m以下的站點數(shù)為874個,約占總數(shù)的84.4%;在所有被剔除的1 172個站點中,站點地形高度低于500 m的站點約占60.7%,所占比重超過半數(shù)。根據(jù)以上數(shù)據(jù)表明,所有地形高度下的站點資料剔除率均超過50%,利用率均不高;站點地形低于500 m的區(qū)域,站點數(shù)分布集中,雖然被剔

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