各類再分析數(shù)據(jù)在描述真實氣候?qū)W和氣候變化特征方面的能力受到廣泛關注。利用NCEPv1、NCEPv2、ERA20C、ERAinterim、JRA55、20CR、MERRA和CFSR等八套全球再分析地表逐月氣溫和高空溫度、濕度數(shù)據(jù),全國685站1961年以來觀測的原始、均一化和城市化訂正地面氣溫數(shù)據(jù),東部16站近百年均一化地面氣溫數(shù)據(jù),以及中國高空118站1979年以來原始、均一化大氣溫度、比濕和相對濕度資料,對各套再分析數(shù)據(jù)描述中國地區(qū)氣溫及其變化特征的能力進行了系統(tǒng)評估。通過比較時間序列、小波功率、相關系數(shù)、標準差和線性趨勢等,分析評價了1909—2010、1961—2015和1979—2015年不同時期再分析資料在多年平均值、周期特征、年際變率、離散度及長期變化趨勢等方面與各類實際觀測資料之間的差異,得到如下結(jié)果:1)再分析資料一般能較好描述1961—2015年地面氣溫資料年際變化和2.5—5年的周期特征,但多數(shù)再分析較觀測資料年平均地面氣溫偏低0—2℃;2)多數(shù)再分析數(shù)據(jù)與城市化偏差訂正的地面氣溫觀測資料序列相關系數(shù)有所升高,其中ERAinterim和JRA55在描述地面氣溫年際變... 

【文章來源】：中國氣象科學研究院北京市

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

961—2015年再分析資料與地面觀測氣溫小波分析和時間序列圖

全球再分析資料與中國觀測資料對比研究年存在顯著周期特征并在 2000 年前后最大功率達 0.8 以上。綜上所述，再分析能較好描述 1961—2015 年觀測資料氣溫序列的周期特征，ERA20C較其他再分析 2.5—5 年特征更為顯著。多數(shù)再分析較觀測資料氣溫偏低，觀測序列存在一定的非均一性和城市化系統(tǒng)偏差。3.2 年際變率和離散度分析觀測資料的誤差在同化過程中會影響到再分析資料的準確性，均一化和城市化訂正可減弱或消除觀測誤差。本節(jié)通過泰勒統(tǒng)計圖對比分析 UBADJ、ADJ 和 RAW 與再分析的相關系數(shù)和標準差比值，更客觀地評估各再分析資料年際變率和離散度的表現(xiàn)能力。

第三章 1961-2015 年地表氣溫對比分布偏高的西部地區(qū)與觀測資料的差異較大。為了研究再分析資料隨海拔高度在中國區(qū)域的適用性，圖 3.3 和表 3.1 對 1961—2015、1979—2015 年再分析資料與城市化訂正前后觀測資料(ADJ,UBADJ)逐站平均溫度進行相關系數(shù)和標準差分析。結(jié)果得出，1979—2015 年再分析資料大多數(shù)臺站均能較好反映觀測資料年際變率特征（p<0.05），但是隨海拔高度的升高，再分析與觀測相關有所下降，其中 JRA55 和 ERAinterim 與觀測資料相關性最高，海拔 0—5000 米高度范圍內(nèi)相關系數(shù)均在 0.8 以上，NCEPV1、


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