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浅析大气温度廓线统计特性

2019/09/18 阅读:

摘要:利用欧洲数值预报中心发布的第三代ERA-Interim月平均再分析资料对1979—2016年全球大气温度廓线进行统计,分别探讨了南、北半球大气温度廓线平均值和标准差随季节、纬度和海陆的时空分布特征,并与国内外常用的AFGL标准大气廓线进行了对比。研究结果表明:南、北半球各高度层温度的平均值、频数最大温度区间和最大值垂直分布均随高度先减小后增加;在大气低层,多年的温度波动较大,200hPa处波动达到最小;不论是北半球还是南半球,大气温度平均值廓线均具有典型的纬度差异,其中低纬度季节性差异较小,中纬度次之,高纬季节性差异最大;各季节大气温度廓线的海陆差异不同,且南半球海陆差异比北半球大。大气温度标准差廓线同样存在纬度、海陆和季节分布差异。根据ECMWF再分析资料构建的温度廓线较AFGL标准大气廓线而言具有更加丰富的时空分布等细节特征,并且代表了气候变化后最新的大气温度状况。有关结果可作为现有标准大气廓线的更新和完善,为新型卫星仪器应用性能评估、辐射传输算法和大气反演方法评价和对比分析提供支持。

关键词:ERA-Interim;垂直廓线;时空分布;温度

1引言

大气状态廓线在辐射传输模式和大气参数反演方法等研究中得到广泛应用,除实际大气状态廓线外,大气廓线样本库和标准大气廓线也是模式的重要输入参数[1-2]。前者主要用于背景场统计特性估计,目前国际上常见的公开使用的大气廓线样本库有ECMWF(31L-SD、50L-SD、60L-SD、91L)、TIGR(ThermodynamicInitialGuessRetrievaldatabase)(43/like)、NESS-35、NOAA88等[3],各个样本库包含的大气廓线数据源、样本量和大气参数不尽相同。而标准大气廓线主要用于遥感器、辐射传输和大气反演方法模型的应用性能评价与比较分析,它是典型的大气模型,此模型提供了气压、温度、湿度、气体组分及其廓线分布等常规气象参数[4]。标准大气廓线按覆盖区域分为全球大气(如ISO2533、GRAM1999、USSA-1976等)、区域大气(GJB5601-2006),按高度分为低层大气(ICAO7488)、中层大气(AFGL)和高层大气(JacchiaJ70/NRL等)[5]。在大气辐射传输计算方面,若要客观评价模拟效果,对模式参数设置进行对比分析,需要输入统一的能反映全球或区域平均大气状态的标准大气模型,从而对地球大气有概括的评价。每个大气辐射传输软件均需要嵌入大气参数廓线,如国内外流行的MODTRAN[6]、LBLRTM[7-8]和FASCODE[9]等辐射传输软件中设置的廓线为1972年美国空军地球物理实验室(AFGL)建立的5种标准大气模式[10],分别为热带大气(15°N)、中纬度夏季大气(45°N,7月)、中纬度冬季大气(45°N,1月)、副极地夏季大气(60°N,7月)、副极地冬季大气(60°N,1月)及1976年美国标准大气(USStandardAtmosphere)[11],这些标准大气廓线包含了气温、水汽比湿、气压、空气密度、气体组分的含量等。利用不同季节和地理位置的标准大气廓线作为输入参数,可以得到不同时空条件下的模拟值,以分析大气温度、水汽和气体浓度等参数对模拟值的影响。此外,采用六种标准大气作为辐射传输模式的重要输入因子,魏合理等[12-13]进行了大气透过率的正演模拟计算;戴铁等[14]仿真分析了卫星传感器的光谱通道特性;郭杨等[15]将标准大气温湿状况作为VDISORT模式的输入,进行微波温湿探测仪各通道上行辐射亮温的模拟计算和敏感性分析;李云艳等[16]利用辐射传输模式和中纬度夏季标准大气廓线,提出了晴天地表太阳辐射的参数化方案。因此,标准大气廓线在大气遥感领域应用广泛,意义重大。AFGL的标准大气模式和1976年美国标准大气这6种模式是基于对实测资料的统计和理论分析获得[17],其考虑了大气参数随纬度和季节的变化,但更新频次低,在全球气候变暖的大背景下,标准大气模式的滞后必将带来一定的误差;其次,现有标准大气廓线时空分布仅以某个纬度的夏季和冬季为代表,且未区分海洋和陆地,因此时空分布等细节特征体现不够完整;另外,标准大气模型是一种平均状态,未反映其数据波动特性,而方差和标准差在参数的离散度和稳定性分析时尤为重要;此外,用户通常只简单套用标准大气模式,但对其时空特征不甚了解,例如为何AFGL标准廓线需要区分纬度?其热带大气廓线为何不分季节?而中纬度和副极地为何只区分夏季和冬季?作者曾利用ERA-Interim再分析资料分析了风云四号A星观测区域大气温度平均值廓线的时空分布特征[18],本文将在此基础上,以全球为研究区域,除了分析温度廓线的平均值分布特征外,还进一步分析温度廓线的标准差时空分布情况,并与国内外常用的AFGL标准大气廓线进行定性和定量对比,从根源处详细解释全球大气温度廓线平均值和标准差随纬度、海陆和季节的时空分布特征,为辐射传输模拟计算提供数据支撑。

2数据源与数据分析方法

2.1数据源

全球再分析资料有多种,发展时间较长的有美国的NCEP[19]、日本的JRA[20]以及欧洲的ERA[21]等。欧洲中期天气预报中心(EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecasts,ECMWF)的再分析数据由地面观测、航海观测、飞机观测、高空探测以及卫星遥感资料等多源观测数据同化构成[22]。ERA-Interim是欧洲数值预报中心发布的第三代全球大气再分析产品,该数据实现了再分析资料质量的提升[23]。目前已有众多研究人员对ERA-Interim再分析资料进行了应用,并对其可信度和适用性进行了评估,其数值预报产品的性能已经得到公认[24-28],并被广泛用于气温、降水、海洋参数等物理量的多年变化特征分析[29-31]。ERA-Interim提供了自1979年1月1日至今覆盖全球大气的再分析资料,自2017年10月25日开始,数据的批量下载需要安装ECMWFKEY,并使用Python脚本才可保存至本地。ERA-Interim数据分为每天四个时次(00、06、12、18UTC)的逐日资料和月平均格点资料,空间分辨率从最高0.125°×0.125°至3.0°×3.0°共11种。除地面观测外,还提供气压层(37层)和模式层(60层)的垂直廓线资料,包含温度、比湿、臭氧混合比、涡度、散度等多个物理量。用户可根据需要选择所需区域地理范围、物理量和数据的时空分辨率,下载的数据格式有GRIB和NetCDF两种。本文分析所使用的资料是1979—2016年共38年的ERA-Interim月平均温度格点数据(单位:K),空间分辨率是2.5°×2.5°,垂直高度上从1000hPa到数值模式层顶(一般为10hPa)共32层。具体分层方法为:1000~775hPa间隔25hPa取一层,750~300hPa间隔50hPa取一层,250~100hPa间隔25hPa取一层,再往上按照70hPa、50hPa、30hPa、20hPa、10hPa分层。

2.2数据分析方法

本文将从全球四百多万条大气温度廓线样本的总体特征入手,分析北半球和南半球大气温度廓线在高中低纬、海洋陆地、春夏秋冬的时空变化差异。由于南、北半球海陆覆盖、人类活动以及大气环境存在明显差异,因此需将两半球温度廓线分开统计。按纬度划分,0~30°N/S为低纬、30~60°N/S为中纬、60~90°N/S为高纬;用相同空间分辨率的ERA-Interim海陆掩膜文件(该文件中0代表海洋,1代表陆地)进行海洋和陆地判识(图1),红色为陆地,蓝色为海洋。南、北半球各纬度带的海洋和陆地像元个数统计如表1所示。其中,北半球海洋像元总共有2960个点,陆地像元累计1792个点;南半球海洋和陆地像元分别为3317和1435个统计点。由于南半球中纬度以海洋覆盖为主,因此陆地像元仅71个采样点。对于季节的划分则采用传统的标准:北半球(南半球)3月、4月、5月为春季(秋季),6月、7月、8月为夏季(冬季),9月、10月、11月为秋季(春季),12月、翌年1月和2月为冬季(夏季)。本文涉及的统计量包括平均值和标准差,以了解多年大气温度垂直廓线的平均特征和离散度,计算公式如下所示。其中k是垂直分层;t是时间,38年月平均资料共计456个元素;i是经度范围,按照2.5°×2.5°分辨率,全球从西经到东经共144个元素;j是纬度范围,根据需要从90°S~90°N范围内取值。

3大气温度廓线时空分布特征分析

3.1总体特征

大气的温度是大气与环境的重要参数,获得连续的大气温度廓线数据对认识各种尺度的天气演变过程和做好临近天气预报具有重要意义[32]。已有研究分析了从对流层中部到平流层温度廓线多年变化趋势,再现了平流层降温和对流层升温的变化特征[33],本文主要是对多年大气温度廓线进行平均分析。首先针对南、北半球分别统计研究区域内所有大气温度廓线样本的频数分布。以0.5K为间隔,将温度分为281个等分点,统计180~320K各个区间内温度值出现的次数,即得到样本频数分布图(如图2)。图中颜色越红表征的是各个高度层上出现次数越多的温度区间,颜色越蓝表示的是各个高度层上出现次数越少的温度区间。由图2色标可知,样本频数最多可达104量级,最少是103量级。同时,对多年温度廓线进行逐层统计,得到垂直方向各高度层上的温度平均值,用黑色虚线表示。北半球与南半球的各高度层温度平均值、频数最多的区间垂直分布特征类似,均为先随高度减小至某一百帕后增加,拐点均出现在100hPa左右(约16km)。此外,平均值和频数最多区间的交点出现在200hPa(约12km)处,此高度以下,频数最多区间分布在平均数右侧。南、北半球最小值垂直变化有所差异,但最大值垂直分布特征类似,均为随高度减小至250hPa附近然后增加。利用38年的ERA-Interim月平均格点数据计算南、北半球大气温度廓线标准差垂直分布,发现其与每日4个时次逐日资料计算结果一致。由图3可知,在大气底层,多年的温度波动较大,南、北半球1000hPa处温度标准差约为17K,200hPa处波动达到最小,此处北半球温度标准差约为5K,南半球标准差约为7K,随后往上又有所增加,100hPa处标准差约为12K。因此,在100hPa以下,南、北半球温度标准差(即温度波动)总体上随高度呈先减小后增大的“V”型变化趋势。此外,同一高度处,南半球标准差比北半球略大。

3.2季节特征

利用ERA-Interim多年资料分别统计南、北半球春、夏、秋、冬各季节大气温度廓线的分布情况。由图4a、4b可知,不论是南半球,还是北半球,在各高度层,夏季温度最高,冬季温度最低,春秋季介于两者之间。且对于南、北半球的四个季节,从1000~100hPa垂直方向上,温度随高度递减,这是由于在大气低层,地面吸收太阳短波辐射后放出的长波辐射加热大气,离地面越远时,温度加热逐渐减少,到达对流层顶部,温度降至最低。需要说明的是,对于对流层顶的确定有多种方法[34],本文通过最小温度法选取温度数据的最小值作为对流层顶温度,对应的高度作为对流层顶高度(下同)。对于北半球而言,对流层内,夏季温度垂直变化最大,从大气底层到对流层顶温度降低约80K,冬季减小最慢(表2)。这主要是因为四个季节下垫面吸收的热量不同,以及对流层内的大气质量和能量垂直交换不同,使得各季节的温度变化率有所差异。平流层内,温度随高度增加,且增温速率比对流层降温速率高一个量级,相比较而言,夏季增温最快,春季次之。南半球大气低层各季节温度差异比北半球略小,且对流层温度变化率相差不大,四季均为0.08K/hPa左右(表2),平流层温度垂直变化率从大到小依次为春、夏、秋、冬。统计南、北半球各季节大气温度标准差的垂直分布(图4c、4d),在200hPa高度以下,夏季标准差最小,冬季标准差最大,春秋季介于两者之间。对北半球而言,大气底层气温变化较大,垂直向上逐渐减小,特别是400~200hPa迅速减小;对南半球而言,1000~400hPa波动减小,400~200hPa同样迅速减小。南、北半球大气温度廓线标准差在200hPa处达到极小值,向上至100hPa有所增加。因此200hPa是南、北半球大气温度廓线标准差的重要拐点。以下进一步剖析南、北半球各纬度大气温度廓线的季节特征。由图5可知,不论是北半球,还是南半球,低纬度温度垂直廓线的季节性差异不大,差异主要集中在700hPa对流层低层大气;中纬度次之,季节差异主要体现在对流层内,且南半球比北半球中纬度季节性差异小;高纬度季节差异尤为明显,从低层到高空的整层大气均存在四季区别。对于中、高纬度,对流层顶以下,大气温度夏季最高,冬季最低,春秋季居中。此外,300hPa以上中高层大气,冬、夏两季温度差较大。以上结论与风云卫星观测区域大气温度平均值廓线的季节分布特征一致[18]。此外,还进一步分析了北半球和南半球的海洋、陆地大气温度廓线的季节特征,结果表明,海洋和陆地特征类似(图略)。

3.3纬度和海陆特征

图6是高、中、低纬度的海洋和陆地上空多年平均大气温度垂直分布情况。各纬度带用不同颜色区分,海洋和陆地分别用空心圆圈和实心点表示。从图6a可以看到,北半球不论海洋还是陆地,各纬度带温度廓线的差异情况类似,200hPa以下,在同一高度处温度特征是低纬>中纬>高纬;200hPa以上,同一高度处低纬度温度小于中、高纬度温度。低纬度温度廓线在100hPa(16km左右)存在明显的转折,对流层顶清晰可见,而中高纬度对流层顶分别在100~200hPa和200~300hPa(9~12km)之间,这与我们所知的大气物理学原理也是一致的,随着纬度增加,对流层顶高度降低[35]。南半球可以得到类似结论。此外,南、北半球海陆差异有所不同,北半球海陆差异主要分布在中、低纬度大气低层,且陆地大于海洋;而南半球海陆差异低纬度类似,中纬度和高纬度海陆差异较北半球大。统计各纬度和海陆大气温度标准差垂直分布(图6c、6d)可知,低纬度标准差最小,北半球在6K以内,而南半球在4K以内,且海陆差异不大;200hPa以上,高纬度标准差明显增大,南半球尤为明显。前面提到,季节平均状况下,不论对于海洋还是陆地,南、北半球纬度特征类似,以下将详细分析各个季节和海陆大气温度廓线的纬度特征,北半球统计结果如图7(见下页)所示。罗双等[18]曾统计风云四号A星观测区域的北半球大气温度廓线的纬度特征(文献[18]图3),如果扩展区域至北半球,结论与区域分析一致。对于各季节的海陆而言,北半球温度廓线具有典型的纬度差异:200hPa以下,在同一高度处,温度分布低纬最高,高纬最低;200hPa以上,除冬季中纬度温度偏高外,其他季节特征相似。同样从图7可以看到,对于春、夏、秋、冬四个季节,北半球各纬度带的海洋、陆地上大气温度廓线差异有所区别。低纬度的海陆差异主要体现在大气低层(700hPa以下),陆地略大于海洋;对于中纬度,春、夏季大气低层陆地大于海洋,冬季高层海洋大于陆地;高纬度春、秋季海陆差异不大,夏季大气低层陆地略大于海洋,冬季大气低层海洋大于陆地。因此,北半球温度廓线存在部分海陆差异,除冬季中纬度大气廓线外,温度廓线的海陆差异主要集中在大气低层。对于南半球(图8,见下页),各季节海陆差异与平均状况较一致,中、低纬度主要集中在大气低层,且陆地大于海洋;高纬度海陆差异较大,从1000hPa至数值预报模式层顶10hPa均为海洋大于陆地。

4与AFGL标准大气模式对比分析

美国空军地球物理实验室1972年发布的第三版大气光学特征说明给出了特定大气折射率、均匀混合气体和气溶胶分布情况下,从热带至亚极地五种大气模式的温度廓线,垂直高度从地面至100km(3×10-4hPa)。为便于对比,本文分析10hPa高度以下的AFGL标准大气廓线,总共包含28层。图9是AFGL五条大气廓线分布情况,不同廓线用颜色进行区分。由图9可知,除亚极地冬季低层存在逆温外,其余的温度廓线均先随高度减小至某一高度后增加或变化缓慢;200hPa以下,在同一高度处,温度自高到低依次为热带、中纬度夏季、亚极地夏季、中纬度冬季、亚极地冬季;在200hPa以上,亚极地夏季温度最高;热带地区对流层顶位于100hPa附近清晰可见。结合本文第三部分对ERA-Interim多年再分析资料进行全球大气温度廓线时空分布特征研究可知,南、北半球大气温度廓线具有纬度差异,其中低纬度季节差异不大,中高纬度存在明显季节差异,且各季节大气温度廓线的海陆差异不同,南半球海陆差异比北半球大。对比AFGL大气标准廓线和根据ECMWF再分析资料构建的温度廓线,由表3可知,ECMWF资料构建的廓线不仅具有AFGL廓线所体现的纬度和季节特征,还分别对南、北半球进行了分析,且区分了海洋和陆地,并包含标准差信息,因此具有更多的细节特征。为了定量分析两种廓线的差异,本文以中纬度夏季为例,对比分析各高度层AFGL标准大气廓线与利用ECMWF资料统计得到的平均温度的差异。由于两种廓线分层标准不完全一致,为保证对比的有效性,选取两者近似同一高度处(气压相差5hPa以内)的温度进行比较,统计结果见表4。通过对1000~10hPa共计10个高度的分析可知,两者温度略有差异,除175hPa和150hPa外,其余高度处AFGL温度值较ECMWF统计值偏高1~3K。温度差最大的是175hPa附近,AFGL比ECMWF统计结果低3.1K,而125hPa附近温度差最小,AFGL比ECMWF统计结果高0.9K。总体来说,利用ECMWF客观资料统计得到的平均温度与AFGL相差基本在3K以内;同时,新的廓线较AFGL有所调整,主要是由于AFGL中纬度夏季廓线仅以7月和45°N为代表,而ECMWF资料构建的大气温度廓线中纬度夏季包含了6—8月的信息,并且是30~60°N的平均。此外,1979—2016年ECMWF再分析资料统计的大气温度廓线客观上体现了近年来气候变化的贡献。需要说明的是,AFGL廓线由实测数据统计和理论分析建立,而本文根据ECMWF构建的大气廓线是基于再分析资料,两种廓线数据来源略有差异。

5主要结论

本文利用全球多年欧洲再分析资料,按照南、北半球不同纬度区域、海陆分布和季节变化的特点,统计分析了24条大气温度廓线平均值和标准差的时空分布特征,得到以下结论。(1)根据ECMWF多年再分析资料构建的大气温度廓线与国际通用标准大气廓线AFGL相比,不仅具有纬度和季节特征,还分别对南、北半球进行了分析,且区分了海洋和陆地,并包含标准差信息,因此具有更多的细节特征。(2)南、北半球各高度层温度的平均值、频数最多的温度区间和最大值垂直分布均为先随高度减小至某一百帕后增加。在大气低层,多年的温度波动较大,随着高度增加逐渐减小,200hPa处波动达到最小,随后至对流层顶时又有所增加,温度标准差廓线呈V型分布。(3)南、北半球大气温度平均值廓线具有典型的纬度差异,其中低纬度季节性差异较小,中纬度次之,高纬季节性差异最大,各季节大气温度廓线的海陆差异不同,这与风云卫星观测区域大气温度平均值廓线时空分布特征一致。(4)南、北半球大气温度标准差廓线也存在时空分布差异,200hPa以下,夏季温度标准差最小,冬季标准差较大,春秋季居中;低纬度标准差小于中高纬度;北半球陆地上温度廓线标准差略大于海洋。本文重点对全球大气温度廓线多年再分析资料进行统计,分析各高度层上温度平均值和标准差的时空分布特征,并与国际通用的AFGL标准大气模式进行定性和定量对比。研究对利用该资料构建最新的大气廓线样本数据库具有指导作用,从而为正演辐射传输模式提供更具区域性天气、气候等细节特征的输入参数。

参考文献

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作者:罗双 尹球 单位:上海市气象局

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