冰川冻土, 2020, 42(3): 1046-1056 doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2020.0077

冰冻圈与可持续发展

4种再分析气温资料在羌塘国家级自然保护区的适用性研究

丁敏,1, 杜军,2, 肖天贵1

1.成都信息工程大学，四川 成都 210044

2.西藏高原大气环境科学研究所，西藏 拉萨 850001

Applicability of the four reanalysis temperature data in Chang Tang Nature Reserve

DING Min,1, DU Jun,2, XIAO Tiangui1

1.Chengdu University of Information Technology，Chengdu 210044，China

2.Tibet Institute of Plateau Atmospheric and Environmental Science Research，Lhasa 850001，China

通讯作者: 杜军， 正研级高级工程师， 从事青藏高原气候变化和农业气候研究. E-mail： dujun0891@163.com.

编委: 周成林

收稿日期: 2019-09-08   修回日期: 2020-06-05  

基金资助: 国家自然科学基金项目.  41765011

Received: 2019-09-08   Revised: 2020-06-05  

作者简介 About authors

丁敏（1994-），女，山西忻州人，2018年在南京信息工程大学获学士学位，现为成都信息工程大学在读硕士研究生，从事高原气象研究.E-mail：827830023@qq.com , E-mail：827830023@qq.com

摘要

利用1979 - 2018年羌塘国家级自然保护区边缘的3个气象站点狮泉河（西部）、 申扎（中部）和安多（东部）的观测气温（OT）， 与ERA-Interim（ET）、 NCEP/NCAR（NT1）、 NCEP/DOE（NT2）和JRA-55（JT）4种再分析气温资料， 从年际变化和年变化两方面采用多年气温变化趋势、 均方差、 相关性等参数方法在羌塘自然保护区进行了适用性研究。结果表明： 从多年平均气温年际变化来看， 4种再分析资料在狮泉河（西部）的适用性较差， JRA-55资料在安多（东部）和申扎（中部）的适用性较好， 且冬季再分析气温资料与观测气温的相关性好于夏季； 从多年平均气温年变化来看， 均表现为冬季（1月或12月）最低， 夏季（7月或8月）最高的“单峰型”变化。综合来看， JRA-55资料在羌塘自然保护区的适用性较好， ERA-Interim对多年气温趋势变化表现不准确， NCEP/NCAR和NCEP/DOE与观测气温相比显著偏低。

关键词： 羌塘国家级自然保护区 ; 观测气温 ; 再分析气温 ; 气温年际变化 ; 气温年变化

Abstract

Using the observation temperature （OT） in Shiquanhe （west）， Shenzha （middle part） and Anduo （east） in the edge of the Chang Tang Nature Reserve from 1979 to 2018， together with the ERA-Interim （ET）， NCEP/NCAR （NT1）， NCEP/DOE（NT2） and JRA-55（JT） reanalyzed temperature data， an applicability study was carried out from two aspects of annual and monthly mean variations using the parameters， such as perennial temperature variation， mean square deviation and correlation. The results show that from the perspective of annual and monthly variations， the four kinds of reanalysis data have poor applicability in Shiquanhe （west）， and JRA-55 data have good applicability in Anduo （east） and Shenzha （middle）； the correlation between the reanalysis temperature data and the observed temperature in winter is better than that in summer. In terms of monthly mean temperature， one can see a minimum in winter （January or December） and a maximum in summer （July or August）. On the whole， the JRA-55 data has a good applicability in Chang Tang Nature Reserve. According to the studies on the annual temperature change and monthly temperature change， JRA-55 has the best correlation with the observed temperature， while ERA-Interim temperature trend is not accurate and NCEP/NCAR and NCEP/DOE are significantly lower.

Keywords： Chang Tang Nature Reserve ; observed temperature ; reanalysis temperature ; annual variation ; monthly variation

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本文引用格式

丁敏, 杜军, 肖天贵. 4种再分析气温资料在羌塘国家级自然保护区的适用性研究[J]. 冰川冻土, 2020, 42(3): 1046-1056 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2020.0077

DING Min, DU Jun, XIAO Tiangui. Applicability of the four reanalysis temperature data in Chang Tang Nature Reserve[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2020, 42(3): 1046-1056 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2020.0077

0 引言

为了满足当代对气候的研究， 美国、 欧盟以及日本等国家和地区的相关研究机构陆续组织和实施了一系列的大气再分析资料计划来完善气候变化的历史记录， 这些再分析资料计划主要有NCEP/NCAR［1-2］（美国国家环境预测中心和大气研究中心）， 时间长度为1948年至今； NCEP/DOE［3］（美国国家环境预测中心和美国能源部）， 时间长度为1979年至今； NCEP再分析资料采用T62L28的大气模式分辨率， 3DVar同化方案， ECMWF（欧洲中心天气预报中心）提供ERA-40［4-5］（1957年8月 - 2002年9月）； ERA-Interim（1979年1月至今）， 采用T159L60的大气模式分辨率， 改进的3DVar同化方案； JRA-55［6-7］是日本气象厅和电力中央研究所合作实施的， 时间长度为1958年1月至今， 其中JRA-55在之前的JRA-25［8］做了许多改善， 旨在提供一个适用于气候变化的综合大气数据集， 生成比JRA-25更长时间的数据集， JRA-55提出一种新的辐射预测方案模型与四维变分数据同化（4D-Var）。

羌塘国家级自然保护区（以下简称羌塘）位于西藏自治区西北部， 昆仑山、 可可西里山以南， 冈底斯山和念青唐古拉山以北， 面积约29.8×104 km2， 约占西藏地区的四分之一， 于1993年成立， 2000年晋升为国家级自然保护区， 是我国第二大自然保护区。由于保护区的地理位置特殊， 无法进行实地气象观测， 无法获得准确的科学依据， 不能满足对区域气候变化了解的需求， 给政府应对和减缓气候变化决策带来极大困难， 国内研究多用卫星反演与模式模拟、 边缘气象站点、 融合产品来研究羌塘保护区。目前关于再分析资料适用性研究已经做了很多， 例如， 孙玉婷等［9］分析了5种再分析资料与西藏地区的观测气温认为在西藏东部ERA-40、 ERA-Interim和JRA-25在气温年际变率方面好于NCEP/NCAR， 在中西部， 四者相当， NCEP/DOE的估计较差。何冬燕等［10］分析了3种再分析气温资料在青藏高原区域认为ERA-Interim在青藏高原区域适用性最好， NCEP/NCAR和NCEP/DOE不佳。李瑞青等［11］认为ERA和JRA资料在高原东部的质量相对较高。高庆九等［12-13］认为ERA-40、 NCEP/NCAR均能反映出我国气温的时空变化， 但ERA-40更准确。赵天保等［14-17］认为在中国区域ERA-40和JRA-25再分析气温资料的适用性要高于NCEP/NCAR和NCEP/DOE， 其中JRA-25在均值、 年际变化和变率特征上具有更高的可靠性， 而ERA-40在长期气候变化趋势所反映出来的适用性要明显优于NCEP/NCAR再分析产品。

上述文章均缺乏具体对西藏西北部地区（羌塘保护区）的研究， 大多数的关注点都在西藏东南部地区［18-19］， 由于羌塘自然保护区也一直备受关注［20-23］， 因此在缺乏观测资料的条件下利用再分析资料研究羌塘自然保护区气候等的变化具有重要意义。

1 资料与方法

1.1　资料选取

（1）本文所选的再分析资料包括ERA-Interim（简称ET）、 NCEP/NCAR（简称NT1）、 NCEP/DOE（简称NT2）和JRA-55（简称JT）的1979 - 2018年2 m月平均气温数据（目前关于再分析资料的研究大多来自欧洲天气预报中心（ECMEF）、 美国环境预测中心（NCEP）和大气研究中心（NCAR）、 日本气象厅（JMA）， 本文从1979年开始研究为了便于比较选取来自其中较全的4种再分析资料进行分析， 其中， NT1和NT2资料为T62高斯格点数据， 水平分辨率大约为1.875°×1.875°； ET为1.5°×1.5°， JT为1.25°×1.25°的均匀网格资料。

（2）地形高度资料选取西藏自治区气象局提供的实际测站海拔以及NCEP/NCAR、 NCEP/DOE、 ERA-Interim和JRA-55均匀网格下的模式地形高度， 分辨率均为2.5°×2.5°。

（3）观测资料来自西藏自治区气象局提供的站点数据资料， 由于羌塘自然保护区内没有气象站点， 仅有5个国家气象站位于羌塘自然保护区边缘， 本文选取羌塘自然保护区边缘的狮泉河（西部）、 申扎（中部）和安多（东部）3个气象站点1979 - 2018年的月平均气温数据。图1为羌塘自然保护区位置及3个气象站点分布。本文中冬季为12月 - 翌年2月， 夏季为6 - 8月。

图1

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图1   羌塘国家级自然保护区及其边缘3个气象站点

Fig.1   Map showing the Chang Tang Nature Reserve， together with the three surrounding stations


1.2　方法介绍

模式地形高度与实际的测站海拔的差异可能会造成再分析资料与观测资料有明显差异， 故本文对再分析资料的气温用高度差进行订正：

T=t+γdz

式中： T是经过订正后的地面气温； t是经过双线性插值得到的气温； γ为气温直减率， 参考孙从建等［24］、 汤懋苍等［25］和江灏等［26］对于气温直减率的研究， 综合考虑后γ取0.65 ℃⋅（100m）-1； dz是插值后得到的模式地形高度与对应测站实际地形高度的差值。

具体方法是： 采用双线性内插方法［27］将不同分辨率的再分析资料插值到对应测站上， 然后用插值后的模式地形高度减去测站实际海拔高度， 再将此差值乘以气温直减率， 所得值与插值到测站上的再分析气温求和， 最后得到订正后的气温值。

2 结果与分析

2.1　多年平均气温年际变化

图2为经过订正的狮泉河站的平均气温年际变化曲线、 气温年际变化距平曲线、 夏季及冬季气温年际变化曲线（1979 - 2018年， 下同）。从气温的年际变化来看， 4种再分析气温除ET的个别年份较高外其余均低于观测气温OT， 夏季ET气温年际变化特征与OT较接近， 冬季4种再分析气温与OT均较接近， 明显优于夏季。从年际变化气温距平值来看， 气温变化基本表现为在2003年之前偏低于平均值， 之后高于平均值， 呈升高趋势。

图2

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图2   狮泉河与4种再分析资料气温的年际变化曲线（a）、 距平值（b）、 夏季（c）和冬季（d）的差异变化

Fig.2   Annual variations of temperature observed in Shiquanhe Meteorological Station （OT） and from the four reanalysis data： temperature （a）， temperature anomaly （b）， summer temperature （c） and winter temperature （d）


结合表1可知， 狮泉河站中ET、 JT与观测气温的偏差基本稳定， 其中ET夏季、 冬季、 全年气温平均值与OT差值分别为0.37、 1.08、 0.56 ℃， JT分别为2.47、 1.62、 1.94 ℃， 可知ET的气温偏差最小； NT1偏差值不稳定， 分别为2.27、 0.18、 0.56 ℃， NT2偏离观测气温最大， 分别为-4.60、 0.51、 2.59 ℃。从1979 - 2018年狮泉河站点在夏季、 冬季、 全年平均气温均呈升温趋势， NT2和JT均与OT气温变化一致， 但升温趋势均低于OT， ET和NT1在夏季为降温趋势。从相关系数可以看出， NT1、 NT2、 JT在冬季相关性都通过了0.01的显著性水平检验， 仅有NT2在夏季通过了检验， 说明冬季再分析气温资料与观测气温的相关性好于夏季， 其中， JT与OT的相关性最好； 对于全年平均气温变化来说， NT1、 JT、 NT2与OT的相关系数均较好， ET最差， 相关性很弱， 主要由于ET对多年气温趋势变化表现不准确。

表1   4种再分析资料和气象站点观测值的平均气温、 气候倾向率及相关系数

Table 1  The mean temperature， climate trend rate and correlation coefficient from the four reanalysis data and meteorological observation （OT）

站点资料平均气温/℃气候倾向率/［℃⋅（10a）-1］相关系数
夏季冬季全年夏季冬季全年夏季冬季全年
狮泉河OT13.09-10.321.180.530.810.67
ET12.72-11.400.62-0.050.150.030.2690.3160.143
NT110.82-10.50-0.38-0.060.61*0.04*0.0880.610*0.720*
NT28.49-10.83-1.410.69*0.270.36*0.600*0.522*0.674*
JT10.62-11.94-0.760.030.520.27*0.3370.705*0.691*
安多OT7.50-12.45-2.260.360.830.52
ET7.77-12.49-2.45-0.08-0.10-0.140.2020.086-0.142
NT16.24-16.52-5.450.061.07*0.58*0.657*0.814*0.872*
NT26.75-16.96-5.140.090.84*0.24*0.648*0.747*0.730
JT8.44-12.13-1.610.37*0.63*0.43*0.962*0.888*0.961*
申扎OT9.38-8.470.440.280.530.37
ET9.94-9.460.09-0.13-0.03-0.100.3240.0420.009
NT17.85-14.08-3.480.020.85*0.55*0.4010.707*0.821*
NT27.50-13.70-3.160.21*0.54*0.25*0.534*0.641*0.730*
JT9.24-9.530.020.180.53*0.30*0.901*0.838*0.921*

注：*表示通过0.01的显著性水平检验。

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综上， 对于狮泉河站的气温来说， 4种再分析资料均偏低于观测资料气温， 可能与狮泉河站与4种再分析资料的插值后得到的模式地形高度与对应测站实际地形高度的差值较大， 海拔差值最低为494.5 m， 最大达到665.7 m（表略）， 在进行高度差订正时产生较大误差， 导致再分析资料气温偏低。冬季再分析气温资料与观测气温的相关性好于夏季。综合来看OT的相关性， JT最好， NT1与NT2次之， ET较差。

图3是经过订正的安多气象站的气温年际变化曲线、 气温年际变化距平曲线、 夏季及冬季的气温年际变化曲线。从气温的年际变化来看JT与观测气温OT的变化特征基本一致［图3（a）］， 但JT整体偏高于OT， ET在1999年之前偏高于OT， 之后偏低， NT1和NT2均偏低于OT。夏季JT基本偏高于OT， ET在1998年之前偏高于OT， 此后基本偏低［图3（c）］， 冬季在2004年之前ET和JT基本都接近于OT， 2004年之后JT更接近于OT， NT1和NT2偏离OT较大［图3（d）］。从年际变化气温距平值来看［图3（b）］， JT与OT的变化一致性优于其他3种。

图3

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图3   安多与4种再分析资料气温的年际变化曲线（a）、 距平值（b）、 夏季（c）和冬季（d）的差异变化

Fig.3   Annual variations of temperature observed in Anduo Meteorological Station （OT） and from the four reanalysis data： temperature （a）， temperature anomaly （b）， summer temperature （c） and winter temperature （d）


再结合表1可知， 对于安多站ET、 JT与观测气温的偏差基本稳定， ET夏季、 冬季、 全年气温平均值与OT差值分别为0.27、 0.04、 0.19 ℃， JT分别为0.94、 0.32、 0.65 ℃， 可知ET的气温偏差最小； NT1、 NT2偏差值不稳定， 且偏离OT较大。由气候倾向率可知， 从1979-2018年安多站点在夏季、 冬季、 全年平均气温呈升温趋势， NT2、 NT1和JT均与OT气温变化一致， 但ET为降温趋势。从相关系数可以看出， NT1、 NT2、 JT在夏季、 冬季相关性都通过了0.01的显著性水平检验， 只有ET均未通过检验， 冬季相关性基本好于夏季， 说明冬季再分析气温资料与观测气温的相关性好于夏季， 其中， JT在冬夏季均与OT的相关性最好； 对于全年平均气温变化来说， JT与OT的相关系数最好， NT1、 NT2次之， ET最差， 相关性很弱。

综上， 对于安多站的气温来说， JT与观测资料的年际变化基本一致， 但JT整体偏高于OT， 其余基本偏低于OT。JT与OT的气温变化趋势一致性优于其他3种， 可能与JRA-55资料同化了更多地表观测资料有关。冬季再分析气温资料与观测气温的相关性好于夏季。综合来看与OT的相关性， JT最好， NT1与NT2次之， ET较差。

图4是经过订正的申扎气象站的气温年际变化曲线、 气温年际变化距平曲线、 夏季及冬季的气温年际变化曲线。从气温的年际变化来看JT基本接近于OT［图4（a）］， 但略偏低于OT， ET在1997年之前偏高于OT， 在1997年之后偏低于OT， NT1和NT2均偏低于OT。夏季JT基本接近于OT， ET、 NT1、 NT2偏离OT较大［图4（c）］， 冬季JT基本接近于OT， ET在2002年之前接近于OT， 之后开始偏低， NT1和NT2偏离OT最大［图4（d）］。从年际变化气温距平值来看［图4（b）］， JT与OT的变化一致性优于其他3种。

图4

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图4   申扎与4种再分析资料气温的年际变化曲线（a）、 距平值（b）、 夏季（c）和冬季（d）的差异变化

Fig.4   Annual variations of temperature observed in Shenzha Meteorological Station （OT） and from the four reanalysis data： temperature （a）， temperature anomaly （b）， summer temperature （c） and winter temperature （d）


再结合表1可知， 对于申扎站ET、 JT与观测气温的偏差基本稳定， ET夏季、 冬季、 全年气温平均值与OT差值分别为0.56、 0.99、 0.35 ℃， JT分别为0.14、 1.06、 0.42 ℃， 可知ET的气温偏差最小； NT1、 NT2偏差值不稳定， 且偏离OT较大。由气候倾向率可知， 从1979 - 2018年申扎站点在夏季、 冬季、 全年平均气温呈升温趋势， NT2、 NT1和JT均与OT气温变化一致， ET表现出了降温趋势。从相关系数可以看出， NT2、 JT在夏季、 冬季相关性都通过了0.01的显著性水平检验， NT1在冬季通过了检验， 夏季未通过， 只有ET均未通过检验， 说明冬季再分析气温资料与观测气温的相关性好于夏季， 其中， JT在冬夏季均与OT的相关性最好； 对于全年平均气温变化来说， JT与OT的相关性最好， NT1、 NT2次之， ET最差。

综上， 对于申扎站的气温来说， JT与观测资料的年际变化基本一致， 但略偏低于OT。JT与OT的气温变化趋势一致性优于其他3种。冬季再分析气温资料与观测气温的相关性好于夏季。综合来看与OT的相关性， JT最好， NT1与NT2次之， ET较差。

综合狮泉河、 安多、 申扎3个气象站点的年际气温变化来看， 对于狮泉河站的气温来说， 4种再分析资料均偏低于观测资料气温。对于安多站的气温来说， JT与观测资料的年际变化基本一致， 但JT整体偏高于OT， 其余基本偏低于OT。对于申扎站的气温来说， JT与观测资料的年际变化基本一致， 但略偏低于OT。可以得出4种再分析资料在狮泉河（西部）的适用性较差， JRA-55在安多（东部）和申扎（中部）的适用性较好。冬季再分析气温资料与观测气温的相关性好于夏季， 与OT的相关系数， JT最好， NT1与NT2次之， ET较差。这与何冬燕等［2］认为ET能较好反映青藏高原地表气温不符， 可能原因： （1）何冬燕等［2］的时间范围为1989 - 2004年， 时间跨度较小； （2）研究没有选取JRA-55资料； （3）文章是针对青藏高原地区进行论述， 选取地区范围比本文大。对于3个气象站点的年际气温变化中观测资料的气温基本上高于4种再分析资料的气温， 朱智等［28］认为， 地表气温观测的是裸土的地表气温， 造成了再分析地表气温产品所使用的地表覆盖类型与实际观测存在一定的差异。而由于植被覆盖可以通过吸收和转化太阳辐射， 可以降低地表气温， 可能是再分析地表气温产品出现低估的原因之一。

2.2　多年平均气温年变化

2.2.1　平均气温年变化

图5为狮泉河、 申扎、 安多气象站点与4种再分析资料气温的年变化曲线， 3个站点均为4种再分析资料的气温变化与观测气温变化一致， 呈现“单峰型”变化， JT和ET的气温值与OT接近， NT1和NT2对气温的估计值较差， 可能原因是JRA-55和ERA-Interim比NCEP/NCAR和NCEP/DOE同化了更多的观测数据资料。

图5

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图5   气象站点的观测气温与4种再分析资料气温的年变化曲线

Fig.5   The annual variation curves of temperature observed at meteorological stations and from the four kinds of reanalysis data for the meteorological stations： Shiquanhe （a）， Shenzha （b） and Anduo （c）


2.2.2　平均气温均方差的年变化

为方便看到观测气温与4种再分析资料气温在各个月份异常气温变化的情况， 本文比较了它们的均方差变化。

从狮泉河站点的观测气温与4种再分析资料气温的均方差年变化曲线来看［图6（a）］， 从狮泉河站点观测气温OT值来看， 在1、 2和12月的均方差较大， 8月均方差较小， 其余月份相差不大， 可知狮泉河站在不同年份春秋季气温差异不大， 冬夏季气温差异较明显。从4种再分析资料曲线来看， JT在6、 7、 8、 9月份均方差偏小； ET在3月份均方差较大， 其余月份较平缓； NT2的均方差在一年中几乎没有异常的月份； NT1在10、 11月的均方差较大， 其余月份相对来说较平缓。与观测气温对比来看， JT在1、 2、 6、 7、 12月， ET在1、 2、 3、 11月， NT1在1、 2、 5、 6、 10月， NT2在1、 2、 3、 7、 12月都与观测气温偏差较大， 综合来看， 4种再分析资料的均方差年变化观测气温均有不同程度的偏差， 再分析资料的效果并不好， 均存在过高或过低的估计趋势， 可能还是与狮泉河站与4种再分析资料的插值后得到的模式地形高度与对应测站实际地形高度的差值较大有关。

图6

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图6   气象站点的观测气温与4种再分析资料气温的均方差年变化曲线

Fig.6   The annual variation curves of square error of observed temperature and the four kinds of reanalysis data for the meteorological stations： Shiquanhe （a）， Shenzha （b） and Anduo （c）


申扎站点的观测气温与4种再分析资料气温的均方差年变化［图6（b）］， 从申扎站点观测气温OT值来看， 在1、 2、 11、 12月的均方差较大， 4、 7、 8、 9月均方差较小， 说明申扎站点气温在不同年份的夏季气温差异不大， 春秋冬季差异较明显。从4种再分析资料曲线来看， JT在1、 2、 11、 12月的均方差较大， 7、 8、 9月均方差较小， 相比来看， JT的均方差年变化与申扎站点观测气温基本接近， 基本能反映OT的气温变化情况， 但是在1、 6、 11、 12月JT气温均比OT偏低， 说明在这些月份JT在反映OT变化情况还有不足之处。ET在1、 2、 5、 6月份均方差较大， NT1在1、 2、 3、 10、 11月份均方差较大， 在6、 7、 8、 9月均方差较小， NT2在1、 2、 3、 11月份均方差较大， 在4、 5、 6、 7、 8月均方差较小， 与观测气温对比来看， ET除1、 11、 12月的均方差偏低于OT之外， 其余月份均方差都比OT偏高； NT1均方差在10、 11月偏离OT程度较明显； NT2在1、 2、 3、 11、 12月份偏高于OT， 在5、 6、 7、 9、 10月份偏低于OT。综合来看， 4种再分析资料气温具有春冬季均方差较大， 夏秋季较小的特点， 这与申扎站点观测气温是一致的， 其中JT各月均方差与OT最为接近， 其他3种再分析资料对申扎站点观测气温都有过高或过低估计的趋势。

同理分析了安多站点的观测气温与4种再分析资料气温的均方差年变化曲线［图6（c）］， 从安多站点观测气温OT值来看， 1、 2、 8、 10、 11、 12月的均方差较大， 其他月份相差不大， 说明在安多站的气温在不同年份春夏季气温差异不大， 秋冬季气温差异较明显。从4种再分析资料曲线来看， JT的均方差在1、 2、 12月均方差年变化较大， 7、 8、 9月均方差年变化较小， 其他月份较平缓， 相比来看， JT的均方差年变化与安多站点观测气温基本接近， 基本能反映OT的气温变化情况， 但是JT在1、 2、 10、 11、 12月份均方差年变化比观测气温偏低， 说明在这些月份JT在反映OT变化情况还有不足； ET在1、 2、 10、 11、 12月的均方差偏大， NT2在1、 2、 3、 10、 11、 12月份的均方差显著偏大， NT1在1、 2、 3、 11、 12月份的均方差偏大。与观测对比来看， ET在5、 6、 7、 8、 9月份都比观测气温偏低， 1、 2、 3、 4、 10、 11、 12月份偏高， NT1在2、 3、 10、 11月份比观测气温偏高， NT2在1、 2、 3、 11、 12月份比观测气温偏高。整体来看， 4种再分析资料气温具有在秋冬季均方差大， 春夏季小的特点， 与观测气温基本一致。其中JT各月均方差与OT最为接近， 其他3种再分析资料对安多站点观测气温都有过高或过低估计的趋势。

2.2.3　平均气温相关系数的年变化

由狮泉河站点的观测气温与4种再分析资料气温相关系数的年变化曲线可知［图7（a）］， 4种再分析资料气温与OT在8月份的相关系数较小， 均未通过0.05的显著性检验， JT的相关性最好， 除8月份外均通过了0.05的显著性检验， 5月份的相关性最好， 达到了0.9； ET在1、 8、 11、 12月份均未通过检验， NT1在5~8月均未通过检验， 11月份相关性最高， 达到0.86； NT2和JT均在8月份未通过0.05的检验， NT2的相关系数值都低于JT。

图7

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图7   气象站点的观测气温与4种再分析资料气温相关系数的年变化曲线

Fig.7   The annual variation curves of temperature correlation coefficients of observed temperature and for the four kinds of reanalysis data for the meteorological stations： Shiquanhe （a）， Shenzha （b） and Anduo （c）


从申扎站点的观测气温与4种再分析资料气温相关系数的年变化曲线可知［图7（b）］， JT与OT的相关系数最大， 相关系数基本大于0.9， 且都通过了0.05的显著性检验， NT1、 NT2与OT的相关系数没有JT高， 但也都通过了检验； ET与OT的相关系数在8、 11月未通过检验， 相关系数也并不大。

根据安多站点的观测气温与4种再分析资料气温相关系数的年变化来看［图7（c）］， JT与OT的相关系数最大， 除11月份外相关系数基本都在0.9以上， 且通过了0.05的显著性检验， NT1、 NT2与OT的相关系数虽然也都通过了0.05的显著性检验， 但相关系数均没有JT高， ET与OT的相关系数在7、 8、 11、 12月都未通过检验， 6月相关系数最大， 也只有0.67。

综上所述， 4种再分析资料的年变化气温与观测气温基本一致， 均表现为冬季（1月或12月）最低， 夏季（7月或8月）最高的“单峰型”变化， 对狮泉河、 申扎、 安多3个气象站点进行均方差年变化比较时， 4种再分析资料对狮泉河站点的估计效果不佳， 对于申扎和安多站点JT各月均方差变化与OT最为接近， 其他3种再分析资料对观测气温都有过高或过低的趋势。从相关性来看， JT与OT的相关性最好， NT2、 NT1次之， ET最差。

3 讨论

羌塘作为青藏高原主体部分， 平均海拔在4 600 m以上， 气候干旱、 寒冷， 且风大、 辐射强， 是我国气候条件最为恶劣、 生态环境极为脆弱的区域［29-31］， 本文选取羌塘边缘东中西部3个气象站点通过气温年际变化和年变化两方面采用多年气温变化趋势、 均方差、 相关性等参数方法来对比4种再分析资料适用性， 研究得出JT在羌塘自然保护区的适用性最好。其中， 再分析资料还可能受海拔高度的影响较大， 需要找到一种更合适的插值方法来处理再分析资料的模式地形高度。此外羌塘自然保护区边缘的观测气象站点较少、 青藏高原复杂的下垫面情况， 这些都会有一些误差， 陈涛［32］等指出， 由于再分析资料在数据同化过程中使用了大量卫星资料， 而卫星资料在山地起伏较大的山区当仰角较小时， 不能反映陡峭地形的地表真实情况而产生影响， 即卫星传感器扫描时， 部分山谷位于山脊的扫描阴影区， 卫星资料质量的降低会对再分析资料产生影响， 导致再分析资料与观测资料产生误差。最后文中出现的问题虽给出了可能的原因， 但缺少论证， 具体的原因需要进一步研究， 这些问题希望在今后的研究中得到改善。

4 结论

利用1979 - 2018年羌塘自然保护区边缘气象站点， 分3个不同区域来选取数据， 包括狮泉河（西部）、 申扎（中部）和安多（东部）进行再分析资料在羌塘自然保护区的适用性研究， 并讨论了出现差异的可能原因， 得到以下主要结论：

（1） 从狮泉河、 安多、 申扎3个气象站点的多年平均年际气温变化来看， 对于狮泉河站的气温来说， 4种再分析资料均偏低于观测资料气温。对于安多站的气温来说， JT与观测资料的年际变化基本一致， 但JT整体偏高于OT， 其余基本偏低于OT。对于申扎站的气温来说， JT与观测资料的年际变化基本一致， 但略偏低于OT。可以得出4种再分析资料在狮泉河（西部）的适用性较差， JRA-55在安多（东部）和申扎（中部）的适用性较好， 且冬季再分析气温资料与观测气温的相关性好于夏季。

（2） 从多年平均年变化来看， 4种再分析资料的年变化气温与观测气温基本一致， 均表现为冬季（1月或12月）最低， 夏季（7月或8月）最高的“单峰型”变化， 对狮泉河、 申扎、 安多3个气象站点比较均方差年变化（均方差可以看出观测气温与4种再分析资料气温在各个月份异常气温变化的情况）时， 4种再分析资料对狮泉河站点的估计效果均不佳， 对于申扎和安多站点JT各月均方差与OT最为接近， 其他3种再分析资料对观测气温都出现过高或过低的情况。从相关性来看， JT与OT的相关性最好， NT2、 NT1次之， ET最差， ET对于气温趋势的估计呈现相反趋势， 因ET与OT的年际气温偏差值不稳定， 有时偏大， 有时偏小， 导致相关系数较小。

（3） 综合4种再分析资料来看， JT在羌塘自然保护区的适用性最好， 相关性最好， JT对于冬夏季的气温表现也较好， 可以用做羌塘自然保护区的研究资料。ET、 NT1、 NT2相对来说较差， ET对气温年际变化的总平均值估计相对来说较准确， 可以拿来作为参考， NT1和NT2的气温值都表现为相对较小的趋势。总体来说， 4种再分析资料适用性为JT最好， 接着为NT2>NT1>ET。

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