融合气温实况产品在内蒙古地区的适用性评估分析

段晓梅

(内蒙古自治区气象信息中心，内蒙古 呼和浩特 010000)

1 引言

气温是衡量大气冷热程度的物理量，是地面气象观测中所要测定的常规要素之一，同时也是气候变化讨论的焦点[1,2]。气温的差异与人们日常生活息息相关，是造成自然景观和人类生存环境差异的主要因素之一。随着我国综合气象观测业务的发展，能够获取的常规、卫星、雷达等观测数据越来越多，同时也对精细化预报要求越来越高[3～8]。2014年，中国气象局启动了国家气象科技创新工程，其攻关的任务目标之一就是研制高质量的陆面、海洋与三维云雨多源数据融合产品及相关技术[9,10]。2017年，中国气象局天气预

报业务由原来的站点预报升级为智能网格预报，并下发了5 km和1 km实况融合分析产品，其中5 km实况产品包括降水2 m气温、相对湿度、10 m风、能见度、总云量共6要素18种产品，1 km实况产品包括降水、2 m气温、10 m风、比湿共4要素14种产品[11～14]。近年来，国内许多学者在实况融合产品方面开展了较多的研究，其中，龙柯吉等采用两种插值方法对中国区域1×1 km高分辨率的逐时气温实况融合产品进行评估，指出邻近插值法得到的评估结果优于双线性插值法[15]。俞剑蔚等分析了5 km实况格点产品在江苏地区的适用性，检验了在江苏地区的地面2 m气温、2 m相对湿度、10 m风和降水要素的一致性和准确性[16]。丛芳等针对四川区域的温度格点实况数据的适用性进行了评估，指出在高海拔地区，其误差值较大[17]。蒋雨荷等对CLDAS5 km能见度实况产品与能见度观测站资料质量进行对比评估[18]。孙靖等对5 km分辨率中国地面气象要素格点融合产品进行非独立和独立性检验[19]。吴薇等评估了融合降水实况产品在四川地区的适用性[20]。邓悦等采用多种指标评估智能网格二源、三源和1 km降水融合产品对广西受台风“海高斯”影响的强降水过程的再现情况[21]。刘莹等利用中国48708个地面站逐时气温数据，探讨了不同季节内CLDAS-V2.0气温与站点的相关性及偏差分布特征[22]。为了解不同分辨率气温实况产品在内蒙古区域的数据质量情况，本文选取2021年1月17日至12月31日5 km和1 km实况融合产品逐时2 m气温数据，以站点观测数据作为真值，利用相关系数、平均误差、平均绝对误差和均方根误差作为评估指标，对5 km和1 km实况融合产品逐时气温进行数据质量评估，旨在为后期实况融合产品数据的广泛应用提供理论支撑。

2 数据来源

本文对比评估的数据为内蒙古自治区2021年1月17日00时至12月31日23时5×5KM分辨率的地面-卫星-雷达三源融合快速产品(简称FRT_5 km)和1×1 km分辨率的实时融合产品(简称RT_1 km)。

参与检验的站点资料为内蒙古自治区119个国家级地面自动站、33个无人站和2285个区域自动站中质控码为0(正确)的逐小时气温观测数据。

3 评估方法

采用邻近插值法，以观测站点的经纬度为准，选取距离站点最近的格点值作为插值，得到站点的变量值[5]。本文分析是基于实况融合产品与站点观测资料之间的对比，当某站点有小时资料缺测时，不进行统计。

对比评估指标包括平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和相关系数(COR)，具体公式计算如下。

平均误差(ME)：

(1)

平均绝对误差(MAE)：

(2)

均方根误差(RMSE)：

(3)

相关系数(COR):

(4)

4 评估结果分析

4.1 逐时气温误差空间分布

图1给出了FRT_5 km和RT_1 km气温实况融合产品与站点观测值误差的空间分布，可以看出，两种产品的数据质量较高，与站点观测值具有较强的相关性，相关系数均达到了0.99。与1 km分辨率产品相比，5 km产品误差略微偏大，其中1 km分辨率产品中均方根误差小于0.5 ℃的台站占比82.9%，介于0.5～1 ℃的台站占比15.1%；平均绝对误差小于0.3 ℃的台站占比92.3%，小于0.6 ℃的台站占比97.9%；平均误差介于-0.1～0.1 ℃的台站占比85.5%，呼伦贝尔、兴安盟地区个别站点误差达到1℃以上；对于相关系数，有99.7%的站点达到0.9以上，98.9%的站点达到0.99以上。5 km分辨率产品中均方根误差小于0.5 ℃的台站占比29.5%，介于0.5～1 ℃的台站占比55.4%；平均绝对误差小于0.3℃的台站占比27.5%，小于0.6 ℃的台站占比78.2%，有9.4%的站点误差达到1℃以上；平均误差介于-0.1～0.1 ℃的台站占比40.7%，大于0.1 ℃的台站占比30.9%；对于相关系数，所有站点均达到0.9以上，有98.7%的站点达到0.99以上。

图1 研究区各评估指标误差空间分布

4.2 逐时气温误差月变化

进一步对逐小时气温按月统计，计算各评估指标的月值(图2)。结果表明，各月均方根误差较为稳定，两种产品相差不大，均在1℃以下。两种气温实况融合产品误差随季节变化明显，夏季温热短暂，均方根误差在0.4～0.7 ℃之间，平均误差小于0.01 ℃，相关系数接近0.999，冬季随着气温的降低，实况产品数据以高估为主，误差偏大。从平均绝对误差来看，1 km分辨率产品各月误差均小于0.2 ℃，10～12月份误差最小，其他月份相当，而5 km产品误差则呈现U形分布，在0.35～0.65 ℃之间变化。对于平均误差，只有在9～10月份出现负偏差，其余月份均为正偏差，两种产品的峰值都出现在1～2月。总体而言，1 km分辨率产品整体误差偏小，其数据质量优于5 km分辨率产品，但2种产品与站点资料都具有较高的一致性。

图2 逐月评估结果

4.3 高温过程评估

气象学上将单站日最高气温≥35 ℃定义为高温天气，日最高气温连续3 d以上≥35 ℃为持续性高温天气[23]。内蒙古光能资源丰富，日照充足，从干湿地区划分看，有湿润、半湿润、干旱、半干旱4个地带。高温天气集中出现在夏季6～8月份，其中7月份发生最多[24～26]。为进一步评估1 km分辨率和5 km分辨率气温实况融合产品在高温过程中的表现，对2021年7月1～31日的资料进行分析。图3给出了该时段内日最高温度的散点图，可以看出日最高温度的相关系数都在0.98以上，实况融合产品的日最高温度较观测值偏低，平均误差均在0 ℃以下。1 km分辨率产品日最高温度均方根误差为0.484 ℃，平均绝对误差为0.125 ℃，较5 km分辨率产品偏低，但两种实况融合产品对于40 ℃以上的气温，与观测值都略有偏差。

图3 2021年7月日最高温度评估结果

图4给出了2021年7月份逐日高温站数对比图，可以发现，1 km分辨率和5 km分辨率产品在35～38 ℃范围内的站数与观测相当，具有较好的指示意义。对于38～40 ℃范围内的站数，1 km分辨率产品的站点数与观测相当，5 km分辨率产品个别时段内的站点数少于观测数。对于40 ℃以上的站数，两种实况融合产品的站点数都小于观测数，观测值的平均气温在43 ℃，最高达到50 ℃，而实况融合产品的平均气温在40 ℃，1 km分辨率产品最高达到44 ℃，5 km分辨率产品最高达到42 ℃，逐日的最高气温都较观测值偏小，但随时间变化趋势与观测基本一致。

图4 2021年7月2种气温实况融合产品与观测资料逐日高温站数统计

7月9日，高温站点数达到峰值。通过对比该日1 km分辨率和5 km分辨率实况融合产品与观测资料的高温落区(图5)可以看出，阿拉善盟、巴彦淖尔市、乌海市、鄂尔多斯市、呼和浩特市南部、包头和乌兰察布北部地区都出现了35 ℃以上的高温，个别地方超过40 ℃，两种实况融合产品的高温落区与观测值基本一致，总体而言，1 km分辨率和5 km分辨率实况融合产品能很好的检测高温天气，具有较好的指导意义。

图5 7月9日高温站点分布

5 结论与讨论

本文采用邻近插值法，以站点观测值为真值，对2021年5KM和1KM两种气温实况融合产品进行评估，评估指标包括均方根误差、平均误差、平均绝对误差以及相关系数，并对这些指标的时间和空间分布进行了详细地分析，此外，还对该产品在2021年7月份高温的表现能力进行了评估，结果表明：

(1)两种气温实况融合产品的数据质量较高，与站点观测值具有较强的相关性，相关系数均达到了0.99，与1 km分辨率产品相比，5 km分辨率产品的均方根误差、平均误差和评价绝对误差都略微偏大。

(2)由于内蒙古全年气温分布不均匀，两种气温实况融合产品误差随季节变化明显，夏季温热短暂，均方根误差和平均误差偏小，冬季随着气温的降低，实况融合产品以高估为主，均方根误差在0.8～1.2 ℃之间，平均误差在1～2月份达到峰值。

(3)1 km分辨率和5 km分辨率气温实况融合产品都能较好的监测高温天气，落区与观测相当，但对于40 ℃以上的高温，表现稍差，其站点数较观测偏少，数据偏小。

本文主要是对内蒙古地区一年的融合格点产品进行整体评估，虽然给出了评估结果，但对于评估结果的原因分析较为缺乏，没有考虑复杂的地理环境和站点周围环境所产生的影响，对于40 ℃以上高温天气、个别站点的评估结果较差，使用过程中如何进一步订正以及在特定气温过程中如何应用，还需要进一步研究分析。