全球海气界面潜热通量产品对比研究*

杨新飞， 管　磊

(中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东 青岛 266100)



研究简报

全球海气界面潜热通量产品对比研究*

杨新飞， 管磊**

(中国海洋大学信息科学与工程学院, 山东 青岛 266100)

摘要：潜热是大气能量的重要来源，海气界面潜热通量对于海气相互作用的研究具有重要意义。本文比较了1996—2005年J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3、OAFLUX、NCEP/NCAR再分析资料5种产品，研究结果表明5种月平均潜热通量产品基本一致，其中J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3较为接近，OAFLUX与NCEP/NCAR较为接近。比较不同的月平均潜热通量产品的统计特征，均方根误差最小的是GSSTF3与HOAPS3(14.08 W/m2)，最大的是GSSTF3与NCEP/NCAR(25.98 W/m2)，相关系数最小的是HOAPS3与NCEP/NCAR(0.87)、GSSTF3与OAFLUX(0.87)、最大的是GSSTF3与HOAPS3(0.97)，5种潜热通量产品多年平均的纬向分布虽然基本相似但仍然存在差异，基于遥感数据的3种产品与OAFLUX、NCEP/NCAR再分析资料之间较大差值主要分布在太平洋和大西洋赤道区域、西北太平洋、印度洋北部。

关键词：潜热通量；热通量；海气界面；卫星遥感

潜热是大气能量的重要来源，海气界面热通量是海气相互作用的关键因子，包括太阳短波辐射、海面长波辐射，潜热通量和感热通量，其中短波辐射将热量由大气传递到海洋，另外3种主要将热量由海洋传递到大气[1]。由海洋传递到大气相当部分的热量是以潜热的形式进行的[2]，因此潜热对于研究海-气相互作用十分必要。

潜热通量一般采用块体参数法计算，其计算公式如下：

Hl=ρaLeCeU(qs-qa)。

其中：ρa为空气密度；Le为蒸发潜热；Ce为潜热交换系数。U为海表面风速；qs为海表面饱和比湿；qa为近海面空气比湿。

目前海气潜热通量产品主要有4种类型：基于实测数据(实验船，浮标和观测站)的产品、基于卫星遥感数据的产品、基于数值模型的产品和基于合成数据(再分析资料和卫星遥感数据的融合数据)的产品。在过去的十几年中，一些科研机构用不同的算法获得潜热通量产品，其中具有代表性的包括：J-OFURO2(the Japanese Ocean Fluxes Data Sets with Use of Remote Sensing Observations version 2)、HOAPS3(the Hamburg Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite Data version 3)、GSSTF3(the Goddard Satellite-Based Surface Turbulent Fluxes data set version 3)、OAFLUX(the Objectively Analyzed Air Sea Fluxes for the Global Oceans data set)、ECMWF再分析数据(The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)、NCEP/NCAR再分析数据(the National Centers for Environmental Prediction and the National Center for Atmospheric Research Reanalysis dataset)等。这些产品用于研究海气相互作用、海洋环流模型等。然而不同的潜热通量产品之间存在一定的差异，因此近年来，很多学者对此进行了研究。

Kubota等人[1]对比了J-OFURO、NCEP/NCAR、ECMWF和da Silva全球潜热通量月平均产品，由于da Silva只有1993年之前的数据，因此da Silva参与对比的时间区间为1992—1993年，其他产品为1992—1994年。结果显示就平均值而言，5种产品具有相似的模式，其中J-OFURO与GSSTF较为接近，两者在热带海域的潜热值都高于HOAPS，J-OFURO与da Silva差异较大，由于南半球海域观测值稀少，造成J-OFURO与NCEP/NCAR、ECMWF、da Silva三个产品的时间相关性较差。

Chou等人[3]将GSSTF2与GSSTF1、HOAPS、NCEP/NCAR、da Silva 1992—1993年间纬向平均潜热通量进行了对比，结果显示GSSTF2潜热通量较其他4种产品更为可靠。

Bentamy等人[4]将1996年10月—1997年6月9个月的基于卫星遥感数据的周平均潜热通量分别与船测、浮标数据、再分析数据产品进行比较，结果显示与船测数据的均方根误差达34 W/m2，与浮标数据的均方根误差低于30 W/m2。再分析数据产品NCEP/NCAR、ECMWF的潜热比卫星遥感数据分别高出10%和20%。

Brunke等人[5]对比了11种海面通量产品的潜热通量和感热通量，包括6种再分析产品(MERRA、CFSR、ERA-Interim、NCEP/NCAR、NCEP/DOE、ERA-40)，4种卫星产品(GSSTF2、GSSTF2b、J-OFURO2、HOAPS2)和1种综合产品(OAFLUX)。作者根据与实测数据的总偏差和标准偏差由小到大的次序将11个产品分为A、B、C 3个等级，其中潜热通量的A等级产品有：ERA-40、MERRA、ERA-Interim、GSSTF2b；B等级的产品有：CFSR、JOFURO、NCEP/NCAR、OAFLUX；C等级产品有：HOAPS2、NCEP/DOE、GSSTF2。

本文对比分析了5种全球海气界面潜热通量产品，分别是J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3、OAFLUX和NCEP/NCAR再分析数据，前3种潜热通量产品基于卫星遥感数据，OAFLUX基于合成数据，NCEP/NCAR再分析资料基于气象数值模型。

1数据简介

本文选用1996—2005年的全球海气界面的月平均潜热通量作为研究对象，本节简要介绍5种潜热通量产品。

J-OFURO2是由Tokai University基于卫星遥感数据计算得到全球海气相互作用参数的产品[6]，其潜热通量根据COARE3.0块体参数法[7]推算，相较于J-OFURO的单一数据源，J-OFURO2采用了多种卫星传感器的融合数据，提高了空间覆盖率的同时也减小了插值造成的误差。风速主要来源于微波辐射计(DMSP/SSMI、Aqua/AMSRE、TRMM/TMI)和微波散射计(ERS/AMI、QuickScat/SeaWinds)的融合数据。近海面空气比湿来源于SSMI[8]，海面比湿根据日本气象厅提供的卫星融合海表温度数据(Merged satellite and in situ data Global Daily Sea Surface Temperatures，MGDSST)推算得到。J-OFURO2的空间分辨率为1°×1°，覆盖范围为：90°S～90°N，180°W～180°E，时间跨度为1987年1月—2006年12月，数据下载地址为：http://dtsv.scc.u-tokai.ac.jp/j-ofuro/data_retrieval_and_download.html。

HOAPS3是Max Planck Institute for Meteorology和the University of Hamburg合作的基于卫星遥感数据计算得到全球海气相互作用参数产品，潜热通量采用COARE3.0块体参数法推算[9-10]，相较于HOAPS2，时间跨度由1987—2002年扩展为1987—2005年。风速、近海面空气比湿来源于SSMI，海表温度来源于改进型甚高分辨率辐射计探路者(AVHRR Pathfinder)[11]，其中风速采用人工神经网络反演得到[12]，空气比湿根据与SSMI亮温的线性关系计算得到[4]，海表比湿根据马格斯公式由海表温度推算得到[13]。HOAPS3的空间分辨率是0.5°×0.5°，覆盖范围为：80°S～80°N，180°W～180°E，时间跨度为1987年7月—2005年12月，数据下载地址为：http://www.hoaps.org/index.php?id=data_access。

GSSTF3是National Aeronautics and Space Administration/Goddard Earth Science Data Information and Services Center基于卫星遥感数据资料计算得到全球海气相互作用参数产品，潜热通量采用Chou等人的块体参数法计算得到[3,14-15]，相较于之前的版本GSSTF2、GSSTF2c，GSSTF3改进了海表比湿方法的反演算法[15-16]。风速、近海面空气比湿都来源于SSMI[17-18]，海表温度来源于NCEP/DOE再分析资料。GSSTF3的空间分辨率是0.25°×0.25°。覆盖范围为：90°S～90°N，180°W～180°E，时间跨度为：1987年7月—2008年12月，数据下载地址为：ftp://measures.gsfc.nasa.gov/data/s4pa/GSSTF/GSSTF.3/。

OAFLUX是Woods Hole Oceanographic Institution基于融合数据计算得到的全球海气相互作用参数产品，潜热通量采用COARE3.0块体算法计算得到[19]。风速来源于SSMI、AMSRE、QuickScat、NCEP/NCAR、NCEP/DOE和ERA40的融合数据；海表空气比湿来源于SSMI、NCEP/NCAR、NCEP/DOE和ERA40融合数据。OAFLUX的空间分辨率是，覆盖范围为：90°S～90°N，180°W～180°E。时间跨度为：1954年1月至今，数据下载地址为http://oaflux.whoi.edu/。

NCEP/NCAR再分析资料是National Center for Environmental Prediction和National Center for Atmospheric Research自1991年开始联合进行的大气资料再分析研究项目产品。海表温度来源于大气模型比较项目(AMIP-Ⅱ)的分析数据[20]。NCEP/NCAR再分析数据采用T62高斯网格，空间分辨率约为1.9°×1.875°。覆盖范围为：90°S～90°N，180°W～180°E，时间跨度为1948年1月至今，数据下载地址为：ftp://ftp.cdc.noaa.gov/pub/Datasets/ncep.reanalysis/surface_gauss。

2数据对比

由于5种潜热通量产品空间分辨率不同，为了便于潜热通量产品对比，本文首先对5种产品进行了网格统一，将HOAPS3、GSSTF3和NCEP/NCAR插值为1°×1°的网格数据，然后进行交叉比较分析。

2.1 产品间月平均潜热通量的偏差、标准偏差、均方根误差和相关系数比较

本文将5种潜热通量的月平均产品做交叉比较，产品间偏差和标准偏差随时间的变化曲线如图1。图中a～j分别为J-H、J-G、J-O、J-N、H-G、H-O、H-N、G-O、G-N、N-O(J代表J-OFURO2，H代表HOAPS3，G代表GSSTF3，O代表OAFLUX，N代表NCEP/NCAR，“J-H”代表用J-OFURO2潜热值减去HOAPS3潜热值)的偏差和标准偏差，图中黑线代表偏差，红色竖线代表标准偏差。表1统计了5种潜热通量产品1996—2005年的均方根误差和相关系数。

研究结果显示J-OFURO2的月平均潜热低于HOAPS3和NCEP/NCAR，偏差范围分别为-9.41～1.57 W/m2、-10.95～4.60 W/m2；而与GSSTF3的偏差呈现周期性，偏差范围为-3.86～6.26W/m2，夏季J-OFURO2的潜热低于GSSTF3，春秋季节则高于GSSTF3。1996—2000年J-OFURO2在夏季时潜热高于OAFLUX，2000年之后J-OFURO2与OAFLUX偏差变化幅度减小，J-OFURO2低于OAFLUX，两者1996—2005年的偏差范围为-5.13～10.92 W/m2。J-OFURO2与HOAPS3的标准偏差最小，其次是与GSSTF3。

HOAPS3的月平均潜热值高于J-OFURO2、GSSTF3、OAFLUX，偏差范围分别为：-1.57～9.41 W/m2、1.58～9.47 W/m2、-1.14～11.73 W/m2。HOAPS3与NCEP/NCAR的偏差范围为-7.94～6.77 W/m2。HOAPS3与GSSTF3、J-OFURO2的标准偏差较小。

GSSTF3与OAFLUX、NCEP/NCAR的偏差范围分别为：-6.58～7.17 W/m2、-0.42～14.0 2W/m2，大于GSSTF3与HOAPS3、J-OFURO2的偏差范围，GSSTF3与HOAPS3的标准偏差最小。

OAFLUX的月平均潜热值低于HOAPS3和NCEP/NCAR，偏差范围分别为：-11.73～1.14 W/m2、-10.43～2.45 W/m2；与J-OFURO2、GSSTF3潜热值的正负偏差分布均衡，偏差范围分别为：-10.92～5.13 W/m2，-7.17～6.58 W/m2。OAFLUX与NCEP/NCAR的标准偏差最小，OAFLUX与3种卫星产品之间的标准偏差相差不大。

(a. J-H b. J-G c. J-O d. J-N e. H-G f. H-O g. H-N h. G-O i. G-N j. N-O)

J-HJ-GJ-OJ-NH-GH-OH-NG-OG-NN-O均方根误差①(RMS)/W·m-215.7616.8620.5725.2114.0822.4025.7024.1325.9818.67相关系数②(R)0.950.940.910.880.970.900.870.870.880.95

Note：①Root mean square error;②Correlation

NCEP/NCAR的月平均潜热值高于其他数据，与OAFLUX、J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3的月平均偏差范围为：2.45～10.43 W/m2、-4.60～10.95 W/m2、-6.77～7.94 W/m2、-0.42～14.02 W/m2。

由表1可知：基于卫星遥感数据的3种产品J-OFURO2、HOAPS3和GSSTF3之间相关系数均高于0.9，均方根误差均小于20 W/m2；NCEP/NCAR再分析资料产品与3种基于卫星遥感数据的产品相关系数均低于0.9，均方根误差均大于20 W/m2；基于融合数据的OAFLUX与NCEP/NCAR再分析资料之间的相关系数大于其与3种卫星数据产品的相关系数，相应地OAFLUX与NCEP/NCAR之间的均方根误差值小于其与3种卫星数据产品的。相关系数最大值存在于HOAPS3和GSSTF3之间(0.97)，最小值存在于GSSTF3和OAFLUX之间(0.87)、HOAPS3和NCEP/NCAR之间(0.87)。均方根误差最大值存在于NCEP/NCAR和GSSTF3之间(25.98 W/m2)，最小值存在于HOAPS3和GSSTF3之间(14.08 W/m2)。

2.2 产品间潜热通量值纬向分布比较

将5种潜热通量的月平均数据沿纬度方向进行平均获得全球海气界面潜热通量纬向变化趋势，结果如图2。图2表明：5种产品的全球纬向分布具有相同模式，潜热极大值出现在南北信风带，赤道的潜热显著低于信风带海域；在南半球中高纬度海域和北半球中纬度海域，潜热通量随着纬度的升高降低，而在60°N附近潜热降低幅度变慢，GSSTF3和J-OFURO2有小幅的回升。

5种产品在0°～10°S、30°S、40°S、40°N附近海域潜热值差异较小，极大值附近、30°N～40°N和高纬度海域差异较大，其中在极大值区域OAFLUX的潜热值与其他4种产品差异明显，潜热通量最低，NCEP/NCAR潜热通量最高。在南北半球高纬度海域和40°S～60°S之间海域NCEP/NCAR和OAFLUX均低于其他数据。3种基于卫星遥感数据的产品整体上接近，差异主要分布在南半球中高纬度和北半球高纬度海域：在50°S～60°S海域J-OFURO2和GSSTF3高于HOAPS3，在50°N～60°N海域GSSTF3和HOAPS3高于J-OFURO2。NCEP/NCAR和OAFLUX在潜热极大值分布区以外的海域很接近。

图2　1996—2005年平均潜热通量纬向分布

2.3 产品间潜热通量平均差值的全球分布

将5种产品月平均数据两两比较，获得产品间1996—2005年潜热通量平均差值的全球分布，结果显示3种基于卫星遥感数据的产品之间、NCEP/NCAR与OAFLUX之间平均差值在全球范围内较小，3种基于卫星遥感数据的产品与NCEP/NCAR、OAFLUX之间平均差值较大。图3给出了J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3分别于与NCEP/NCAR、OAFLUX的全球潜热通量平均差值分布，图中a～f分别为J-N、J-O、H-N、H-O、G-N、G-O，符号意义同图1。

由图3显示：J-OFURO2，HOAPS3，GSSTF3与NCEP/NCAR、OAFLUX相比，在南半球太平洋赤道地区前者明显高于后者，而在西北太平洋、印度洋北部、西北大西洋以及大西洋赤道海域则相反。在50°S～60°S海域J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3与NCEP/NCAR、OAFLUX的潜热差值为正。另外，J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3与OAFLUX的潜热差值在北太平洋还有一个较大范围的高值区，如图3中右侧3幅图所示，这个区域内J-OFURO2与OAFLUX的差值明显低于HOAPS3与OAFLUX，GSSTF3与OAFLUX的差值。

Brunke等人根据潜热通量产品评估结果将GSSTF2b划分为A类，J-OFURO、NCEP/NCAR、OAFLUX划分为B类，HOAPS划分为C类，本文针对改进后发布的潜热通量产品J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3等进行了比较，比较结果可见J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3较为接近，NCEP/NCAR、OAFLUX较为接近。5种产品的差异部分原因是由于计算潜热通量过程中输入数据的差异造成的，对于空气比湿，3种卫星数据产品采用SSMI的反演数据[4,8,18]，OAFLUX采用SSMI反演数据[16]与NCEP/NCAR、NCEP/DOE、ERA-40再分析数据的融合数据。4种产品的空气比湿来源中均有SSMI卫星数据，但是采用的反演算法不尽相同，其中GSSTF3和HOAPS3采用Bentamy等人的算法[4,18]，J-OFURO2采用Schlüssel等人的算法[8]，OAFLUX采用Chou等人的算法[16]。Bentamy等人和Schlüssel等人用SSMI的亮温值一步计算获得空气比湿，而Chou等人首先用SSMI亮温值计算得到大气边界层底部500 m的水汽含量WB，然后对WB进行经验正交分解(EOF)获得空气比湿，比湿数据的比较显示J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3三种产品的空气比湿较为接近，NCEP/NCAR与OAFLUX的空气比湿较为接近。

3结论

本文对J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3、OAFLUX和NCEP/NCAR再分析资料的全球海气界面月平均潜热通量进行了交叉比较分析，由于5种产品输入参数来源、获取潜热通量方法不同，其产品存在差异，主要结果如下：

图3　1996—2005年潜热通量平均差值分布

(1)J-OFURO2、GSSTF3和HOAPS3之间偏差和标准偏差均较小，说明3种基于卫星遥感数据的潜热产品较为相似，NCEP/NCAR和OAFLUX之间的偏差和标准偏差较NCEP/NCAR与其他3种数据的小，表明NCEP/NCAR与OAFLUX较为接近。

(2)5种潜热通量产品在纬向分布上具有相同的模式，潜热最大值出现在南北信风带海域，赤道海域潜热显著低于此海域的潜热；在南半球中高纬度海域和北半球中纬度海域，潜热通量随着纬度的升高降低。潜热较小差异值分布在0°～10°S、30°S、40°S、40°N附近海域，差异较大值分布在南北半球信风带和高纬度海域。

(3)J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3的潜热通量比较接近，这3种数据与OAFLUX的平均潜热差值在南半球中高纬度海域、信风区海域表现为正偏差，负偏差主要分布在赤道、南北半球30°附近海域。在太平洋中部有两个较大的正偏差分布区域。J-OFURO2、HOAPS3、GSSTF3与NCEP/NCAR的全球平均潜热差值分布和三者与OAFLUX的分布相似，但是负偏差范围更广，且在太平洋中心只有一个明显的正偏差区域。

致谢:本文J-OFURO2数据由School of Marine Science and Technology, Tokai University提供；HOAPS3 数据由Max Planck Institute for Meteorology和 The University of Hamburg提供；GSSTF3数据由National Aeronautics and Space Administration/Goddard Earth Science Data Information and Services Center提供；OAFLUX数据由；Woods Hole Oceanographic Institution提供，NCEP/NCAR再分析资料由National Center for Environmental Prediction和National Center for Atmospheric Research提供。

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责任编辑陈呈超

Comparison of Global Air-Sea Latent Heat Flux Products

YANG Xin-Fei, GUAN Lei

(College of Information Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Abstract:The interactions between the ocean and atmosphere play an important role in climate system. The ocean influences the atmosphere by transferring heat energy, while the atmosphere changes the ocean currents and redistribute ocean heat through wind stress. The latent heat (LHF) at the air-sea interface is an important source of the atmospheric energy. It is essential for the study of air-sea interaction. The five LHF monthly mean products including the Japanese Ocean Flux Datasets with Used Remote Sensing Observations version 2 (J-OFURO2), the Hamburg Ocean Atmosphere Parameters and Fluxes from Satellite Dataset version 3 (HOAPS3), the Goddard Satellite-Based Surface Turbulent Fluxes version 3 (GSSTF3), the Objectively Analyzed air-sea Fluxes (OAFLUX) and the National Centre for Environmental Prediction and the National Center for Atmospheric Research Reanalysis dataset (NCEP reanalysis) are compared in this paper. The statistics of the intercomparisons among these monthly LHF products over the global ocean during 1996—2005 are analyzed. The results indicate that five LHF products have a similar patterns of global and zonal distribution, larger differences mainly locate in the trade winds zone and high latitude area. Three satellites-derived latent heat flux datasets, i.e. J-OFURO2, HOAPS3, GSSTF3 are close, with the root mean square error (RMSE) between each group of the two products less than 20 W/m2 and the correlations above 0.90. While OAFLUX is closer to NCEP with the RMSE less than 20 W/m2 and the correlations above 0.90. The lowest RMSE is between GSSTF3 and HOAPS3 with the value of 14.08 W/m2, the highest RMSE is between NCEP and GSSTF3 (25.98 W/m2). The lowest correlation is between NCEP and HOAPS3 (0.87) as well as GSSTF3 and OAFLUX (0.87), the highest correlation is between GSSTF3 and HOAPS3 (0.97). Zonal average values of five products reveal similar pattern with differences in specific zones. By analyzing the global differences among the five datasets, the differences among three satellite-derived latent heat fluxes datasets are smaller. The larger difference between satellite-derived datasets and NCEP as well as OAFLUX mainly locates in the equatorial region of the Pacific and the Atlantic, the Northwest Pacific and the Northern Indian Ocean.

Key words:latent heat flux； heat flux； air-sea interface； remote sensing

中图法分类号：P229.2

文献标志码：A

文章编号：1672-5174(2016)01-123-08

作者简介：杨新飞(1987-)，女，硕士生。E-mail:yangfei1105@sina.com

收稿日期：2014-03-17；

修订日期：2015-10-20

*基金项目：全球变化研究国家重大科学研究计划项目(2015CB953900)；国家自然科学基金项目(41376105)；高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130132110013)资助。

DOI：10.6441/j.cnki.hdxb.20140090

引用格式：杨新飞， 管磊.全球海气界面潜热通量产品对比研究[J].中国海洋大学学报(自然科学版)，2016,46(1)：123-130.

YANG Xin-Fei, GUAN Lei.Comparison of global air-sea latent heat flux products[J]. Periodical of Ocean University of China, 2016, 46(1): 123-130.

Supported by Global Change Research Program of China (2015CB953900); National Natural Science Foundation of China (41376105)； Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education (20130132110013)

**通讯作者：E-mail:leiguan@ouc.edu.cn