学文网【摘 要】对ECMWF与NCEP两种常用的再分析资料提供的地表温度、气压、可降水量这三种常用的气象格网数据，选取全球661个探空站数据作为标的，进行了精度比较与分析，结果显示全球范围内ECMWF精度比NCEP高。
【关键词】ECMWF；NCEP；温度；气压；可降水量；精度对比
0 引言
目前国内外已经有许多学者利用各种再分析资料做了很多的相关科学研究。在国内，赵天保[1]等人利用中国区域实际观测资料来比较分析ERA-40和NCEP-2两种再分析资料的精度；陈钦明、宋淑丽等[2]分别利用ECMWF和NCEP再分析资料在亚洲地区的数据推算出ZTD并比较了两者的精度；在国外，2005年Ruiz-Barradas和Nigam[3]利用NCEP与ERA-40再分析资料分析了美国大平原暖季降雨变化；2012年，Decker和Brunke等[4]学者利用33个通量塔的数据作为真值比较了GSFC，NCEP以及ECMWF三种再分析资料的精度。
现阶段研究基本都是在局部区域对各种再分析资料进行精度评估，因而在全球范围内比较并评估ECMWF与NCEP再分析气象数据精度是很有必要的，本章选取了2013年的ECMWF再分析资料（ERA-Interim）和NCEP2再分析资料并详细比较了两种再分析资料提供的地表温度Ts、地表气压P以及可降水量PWV的格网数据，为读者使用两种再分析资料提供详尽参考与误差分析等依据。
1 数据处理方法
由于ERA-Interim[5]和NCEP-2[6]两种再分析资料提供的气象数据都是格网化形式的，而无线电探空数据却是离散的散点，因此为了对比的两者地表温度、气压以及可降水量格网数据的精度，本文将格网数据首先在高程面上进行归算，分别利用自己的高程改正系数将各格网点的数值都拟合到零高程面上，当然无线电探空站的数据也同样归算到零高程面[7]，高程改正系数通过分层数据拟合得到，这样处理后的三种数据就都处于同一平面（即零高程面），再用双线性内插法[8]分别将两种再分析资料的气象数据内插到无线电探空站位置处，最后分别与无线电探空站数据进行比较分析，通过比较各自与无线电探空站的差值来评定两种再分析资料的气象资料的精度。
2 实验结果与分析
2.1 地表气温
下面给出两者的地表温度与探空站数据对比的总体结果（其中探空站有661个站的数据），如表1所示：
从上表可以看出，ECMWF与探空站地表温度比较之后的Bias最大值接近12 K，略微比NCEP的大一点，而最小值为-7.926 K，则比NCEP小，并且其平均值仅为NCEP的一半。Bias的平均值都比较小，说明两种再分析资料的地表温度数据均不存在明显的系统性偏差。而前者RMS的平均值为2.173 K，后者为2.815 K，这也说明两者的地表温度数据都具有较高的精度。而且相比于NCEP，ECMWF精度更高。
2.2 地表气压
两者的地表气压与探空站数据对比的总体结果如表2所示：
从表2可以看出，ECMWF与探空站地表气压差异的Bias最大值为16.818 hPa，略微比NCEP的大一点，而最小值约为-11 hPa，也比NCEP大，但其平均值却比NCEP小一点。并且Bias的平均值都比较小，说明两种再分析资料的地表气压数据也均不存在明显的系统性偏差。而前者RMS的平均值为1.870 hPa，后者为2.166 hPa，这也说明两者的地表气压数据都具有较高的精度。而且相比于NCEP，ECMWF精度也要高一点。
2.3 可降水量PWV
两者的可降水量与探空站数据全球分布***分别如***1和***2所示：
仅从色彩上就能直观的看出ECMWF的PWV比NCEP在低纬度地区精度要高许多，这与ECMWF同化系y优于NCEP不无关系。其中ECMWF的Bias在全球范围内主要处于-4mm～4mm之间，RMS则在4mm以内，而NCEP的Bias在-6mm～6mm，RMS在6mm以内，并且两者RMS较大的值的分布情况大致相当，这也从侧面说明了ECMWF可降水量数据精度也要高于NCEP。
3 结论
本文主要对两种再分析资料ECMWF与NCEP-2提供的的地表温度、气压以及可降水量的格网数据，以无线电探空站数据作为标的，进行了精度比较。
首先给出了两种再分析资料的比较方法，由于再分析资料是格网数据而探空站数据是散点，而且两者之间的点的高程也存在差异，因此先对数据进行高程归化是很有必要的，接着就可以在平面上对数据进行双线性内插对数据进行精度评定。通过依次分析NCEP和 ECMWF再分析资料地表温度、气压以及可降水量数据间的相关性，可以得到两者的气象数据在全球范围内均具有很好的线性相关，仅在少数部分区域存在较大差异。最后利用661个探空站的数据对三种气象数据进行了精度评定，结果显示两种再分析资料的气象数据在全球范围精度都比较高，而ECMWF提供的数据精度更高。
【参考文献】
[1]赵天保，符淙斌.中国区域 ERA-40，NCEP-2 再分析资料与观测资料的初步比较与分析[J].气候与环境研究，2006，11（1）：14-32.
[2]陈钦明，宋淑丽，朱文耀.亚洲地区ECMWF/NCEP资料计算ZTD的精度分析[J].地球物理学报，2012，55（5）：1541-1548.
[3]Ruiz-Barradas A，Nigam S.Warm season rainfall variabilityover the US Great Plains in observations，NCEP and ERA-40 reanalyses，and NCAR and NASA atmospheric model simulations[J].Journal of Climate，2005，18（11）：1808-1830.
[4]Decker M，Brunke M A，Wang Z，et al.Evaluation of the reanalysis products from GSFC，NCEP，and ECMWF using flux tower observations[J].Journal of Climate，2012， 25（6）：1916-1944.
[5]Gibson，J.K.，P.Kallberg，S.Uppala，A.Hernandez，A.Nomura，and E.Serrano，1997： ERA description.ECMWF Re-Analysis Project Rep.Series，Vol.1，ECMWF，89 pp.
[6]Kalnay，E.，and Coauthors，1996：The NCEP/NCAR 40-Year Reanalysis Project. Bull.Amer.Meteor.Soc.，77，437-471.
[7]Lagler K，Schindelegger M，B？ihm J，et al.GPT2：Empirical slant delay model for radio space geodetic techniques[J].Geophysical Research Letters，2013，40（6）：1069-1073.
[8]邓兴升，郭云开，花向红.似大地水准面格网双二次多项式插值方法[J].测绘学报，2009，38（1）：35-40.
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