1、文章编号：1674 2184(2023)01 0104 07国家级多源融合温度产品在云南的适用性评估李超1,2,李影芝3,杨素雨1,2*,孙绩华1,2（1.云南省气象台,昆明650034；2.中国气象局横断山区(低纬高原)灾害性天气研究中心,昆明650034；3.云南农业大学新农村发展研究院,昆明650201）摘要：利用 2018 年 1 月 1 日 00 时2020 年 8 月 31 日 23 时国家级多源融合逐时温度产品和国家级地面气象观测站逐时温度资料，针对平均误差、均方根误差、相关系数、时间误差等指标，对融合温度产品在云南的适用性进行评估。结果表明：融合产品小时温度平均误差介于11，均
2、方根误差在 1.8 以下，相关系数在 0.95 以上；融合产品极值温度在滇西北误差均较大，最高温在 12 月误差大，最低温在 56 月误差最大；极值温度出现时间和实况极值出现时间误差为 0 h 的占比，最高温和最低温分别是 70%和 73%；在时间不一致样本中，时间误差在 2 h 内的占比，最高温和最低温分别是 86%和 41%，最低温时间误差超过 12 h 的占 40%。综合来看，融合温度产品在云南有较好的适用性，最高温的反演效果优于最低温。受降水、地形和海拔等因素的影响，融合温度产品在云南存在一定的系统性误差。关键词：融合温度产品；误差；云南；评估检验中图分类号：P457.6文献标识码：A
3、doi：10.3969/j.issn.1674-2184.2023.01.013 引言引言温度是重要的气象要素之一，随着社会经济不断发展，社会生产和生活对实况温度的实时监测技术水平要求越来越高。当前，主要通过地面气象站点对温度进行实时观测的方式，精度已远远无法满足现代气象业务要求。2018 年国家气象中心通过地面观测实况资料与背景场数据相融合研发了一套多源融合实况产品，该套产品可以对实况进行准确的反映1 5。针对多源数据资料中的温度产品，国内气象学者开展了大量的评估工作，多项研究6 10表明融合温度产品与实况观测较为一致，显示该产品具有较高的适用性。鲁奕岑等11研究发现在浙江融合温度产品绝对温
4、度误差 2 占比高。俞剑蔚等12、沈洁等13和陈玉玮等14的研究均反映融合温度产品最高温较最低温质量好。丛芳等15发现融合产品在四川对高温过程的反演效果较好。李依瞳等16在吉林省进行融合温度产品评估，发现在极端天气过程中最低温较为接近实况观测数据。云南省位于西南地区，地形以山地、高原为主，观测数据的连续性较差，对于地形复杂的偏远山区迫切需要多源融合实况产品准确反映实况。李超等17前期已对多源融合实况产品中的降水进行评估，显示三源融合降水产品在云南适用性更强，而多源实况温度产品在云南的适用性如何仍需进一步研究。本文利用云南省 125 个国家站逐时温度数据作为评估场，分析融合温度逐时产品误差的时空
5、分布，评估融合温度产品在最高、最低温数值和出现时间等方面的误差特征，以期为改进融合实况温度产品在云南的适用性提供科技支撑。11资料与方法资料与方法1.1数据资料实况融合温度资料：采用 2018 年 1 月 1 日 00 时2020 年 8 月 31 日 23 时（北京时，下同）国家气象信息中心研发 CLDAS 中的逐小时温度网格产品，空间分辨率为 0.050.05，评估区域为云南省，数据来源于国省统一的天擎系统。站点观测温度资料：采用与融合温度产品同时段的云南省 125 个国家站逐小时温度，日最高温度和日最低温度从 0808 时的逐小时数据中提取。1.2评估方法首先，进行数据质量控制，当站点观
6、测值或实况融合产品任意一方缺测时，将这一组观测值和融合产品均剔除；其次，采用双线性插值方法将融合产品插 收稿日期：2022 02 15资助项目：中国气象局广东省区域数值天气预报重点实验室开放基金（J202004）；2021 年中国气象局创新发展专项（CXFZ2021J015）；国家重点研发计划（2018YFC1507603）；青藏高原综合科学考察研究项目（2019QZKK0105）；云南省气象局 2022 年自筹科研项目（YZ202201）作者简介：李超，高级工程师，主要从事气象数据处理及 GIS 应用研究。E-mail：通讯作者：杨素雨，正研级高级工程师，主要从事灾害性天气及数值模式订正方法
7、研究。E-mail： 第 43 卷 第 1 期高原山地气象研究Vol.43 No.12023 年 3 月Plateau and Mountain Meteorology ResearchMar.2023值到站点上；最后参考中国气象局实况分析产品质量评估规范（2019 版），分别计算融合产品与站点观测值的平均误差（ME）、均方根误差（RMSE）、相关系数（COR）和融合产品最高、最低温与实况最高、最低温出现时间的误差（TE）。ME=1NNi=1(GiOi)（1）RMSE=1NNi=1(GiOi)2（2）COR=Ni=1(GiG)(OiO)Ni=1(GiG)2Ni=1(OiO)2（3）TE=TGi
8、TOi（4）式中：Oi为站点观测值，Gi为实况融合产品插值到检验站点得到的数值，TOi为站点观测温度极值出现的时间，TGi为融合温度极值出现的时间，N 为参与检验的总样本数，以 0808 时为每日温度极值比较时段。22小时气温融合产品评估小时气温融合产品评估2.1误差的时间分布图 1 为融合温度与实况温度误差及相关系数的逐月变化。从图 1a 中可以看出，融合温度的平均误差在各月较稳定且均为负，最低为0.2416，说明全年融合温度都小于实况温度，6 月尤其明显。图 1b 显示均方根误差全年波动明显，介于 0.691.14，夏季68 月波动最大，其中 6 月最高，说明 6 月融合温度比实况温度偏低
9、，且偏低程度较大。融合产品与实况资料的相关系数除了夏季外均达到 0.98 以上，有较好的相关性。6 月融合温度在全年中误差最大，相关性较低，这与龙柯吉等9对全国站点的检验结果一致，但云南误差较全国更大。图 2 为融合温度与实况温度误差及相关系数的逐时变化。由图 2a 可以看出，融合温度的平均误差介于0.080.08，呈现出较大波动。从夜间到中午12 时，平均误差为负值，说明此时段内融合温度比实况温度低，而在 1320 时，平均误差为正值，此时段内融合温度比实况温度高。图 2b 所示的均方根误差从夜间至午后波动不大，均值为 1.4，从 14 时起至夜间，均方根误差呈现较大幅度的增加，结合平均误差
10、来看，说明此时段内融合温度比实况温度高，且偏高程度较大。融合产品相关系数（图 2c）均在 0.93 以上，结合云南各地区代表站的融合产品和实况逐时温度变化趋势分析（图略）可知，14 时至夜间融合产品逐时温度变化趋势与实况较吻合，但也存在明显的系统性误差，这可能是 14 时后误差增大而相关性较好的原因之一。2.2误差的空间分布从融合温度产品误差空间分布（图 3）可以看出，云南省平均误差呈现正负相间的特征，平均误差介于1.382.18，其中 1,1 区间内的样本占 95%，0.5,0.250.200.150.100.05012345678910 11 12平均误差()月份(a)0.960.970.
11、980.991.00123456789101112相关系数月份(c)0.60.70.80.91.01.11.212345678910 11 12均方根误差()月份(b)图 1 融合产品温度与地面实况温度误差及相关系数的逐月变化（a.平均误差，b.均方根误差，c.相关系数）第 1 期李超，等：国家级多源融合温度产品在云南的适用性评估1050.5 区间内的样本占 75%。平均误差显著负值区主要分布在滇西北和滇东北，最低值为1.38；平均误差的较大正值出现在滇中地区，最大值为 2.18。均方根误差介于 0.542.46，76.8%的站点均方根误差在 1 以下，97.6%的站点均方根误差在 2 以下，
12、均方根误差的较大值出现迪庆、怒江等西北部地区，最大值出现怒江地区（2.46），可见融合温度受海拔的影响较大。融合温度与地面实况温度相关性较高，98.4%站点的相关系数在 0.99 以上，但仍存在局部的空间异质性，高海拔、地形复杂的滇西北误差较大且相关系数较低。33融合产品最高、最低温度的评估融合产品最高、最低温度的评估3.1误差的一般检验通过对国家级站点的最高、最低温检验可知，最高温平均误差介于1.971.91，平均误差在 1,1区间内的样本占 94%，均方根误差低于 1 的样本占82%；最低温平均误差在 1,1 区间内的样本占 94%，均方根误差低于 1 的样本占 86%；最低温和最高温的相
13、关系数均在 0.99 以上，融合产品总体上对实况温度的极值反演效果较好。从逐月平均误差（图 4a）来看，最高温的平均误差为负值，最低温的平均误差为正值，且二者的最大绝对值误差都出现在 5 月和 6 月，说明这一时段内融合产品对最高温反演偏低，对最低温反演偏高。从均方根误差（图 4b）来看，最高温的均方根误差介于 0.691.14，最低温的均方根误差介于 0.661.27，二者差异不明显；但在 38 月，最低温的均方根误差明显增大，尤其是 5 月最为显著。从相关系数（图 4c）来看，最高温的相关系数总体大于最低温，在 38 月最低温的相关性较低，最高温的融合质量总体好于最低温。3.2空间误差分布
14、综合考虑云南不同区域气温差异及实际业务中传统的气候分区经验，将云南省划分滇东北、滇西北、1.01.21.41.61.82.0均方根误差()(b)0.090.060.0300.030.06000102030405060708091011121314151617181920212223平均误差()时次000102030405060708091011121314151617181920212223时次000102030405060708091011121314151617181920212223时次(a)0.920.930.940.950.960.970.980.991.00相关系数(c)图 2 融
15、合温度与地面实况温度误差及相关系数的逐时变化（a.平均误差，b.均方根误差，c.相关系数）1.040.770.550.380.2400.170.380.650.991.411.940.730.830.931.031.161.321.481.611.741.882.052.23(a)(b)平均误差()均方根误差()图 3 融合产品误差空间分布（a.平均误差，b.均方根误差）106高原山地气象研究第 43 卷滇西南、滇东南和滇中共五个区域，分别对融合产品的最高、最低温进行检验（图 5）。在最高温方面，五个区域的平均误差均为负值，滇东北地区误差值最小，在滇西北误差值较大，最大值为0.36；均方根误差
16、各区域差异不明显，在滇西北误差稍大（1.26），其他地区介于 0.70.95，相关系数均在 0.98 以上。在最低温方面，平均误差在滇中地区为正值，其余四个区域均为负值，滇西北误差最大（0.19）；均方根误差在滇东北和滇中地区较大；相关系数总体都在 0.90 以上，滇西北相关系数最大。综合来看，最高温误差较小，相关性好，最高温的反演效果优于最低温。五个区域中，滇西北的最高温和最低温误差都较大但相关性好，这可能是由于滇西北海拔高，融合产品对高寒山区温度反演效果不佳导致了系统性误差的存在。3.3时间误差检验根据公式（4）统计所有样本融合产品最高、最低温与实况最高、最低温出现时间的误差（TE），结果表明：最高温 TE 为 0 的样本数占总样本的 70%，最低温TE 为 0 的样本数占 73%，二者相差不大。计算云南省 125 个站点最高、最低温 TE 为 0 的比例并插值，可以看出最高温的时间一致率（图 6a）由西北向东南呈递减趋势，文山东部时间一致率最低，临沧地区最高（0.83）。最低温的时间一致率（图 6b）除迪庆、怒江和昭通北部较低外，其余地区均在 0.6 以上，特别是在临沧和普洱，时