ERA5再分析资料在辽宁省的适用性分析与订正

摘要

基于2009—2018年辽宁省62个地面站和9个探空站(省内4部,省外5部)资料,提取了温度、湿度、气压、风场等常用物理量,采用统计分析方法对ERA5资料在辽宁省的适用性进行了分析,并尝试使用机器学习的方法订正ERA5资料的偏差。结果表明:在地面观测要素分析中,2 m温度相关系数普遍较高,均方根误差普遍偏低,辽河流域及其西侧地区效果好于其他地区;10 m风速对比结果总体稍差,U分量相关系数总体低于V分量;ERA5资料质量有明显的月变化特征,相关系数总体呈现春秋季高于夏冬季,且相关系数总体较高的季节,均方根误差也普遍偏高。在高空观测要素分析中,辽宁中部地区的数据质量高于东西部,温度的平均相关系数最高,相对湿度相关系数平均较低,均方根误差总体较大;相对湿度的相关系数在春夏之交时最低,夏季上升较快,夏秋之交时达到最高,相关系数快速上升的月,均方根误差也呈现出快速上升的趋势;高空U风场和V风场的均方根误差总体相差不大,且均方根误差月变化一致,总体经向风(V风场)质量低于纬向风(U风场)。通过机器学习的订正方法有效提升了地面温度和相对湿度的应用能力,使ERA5地面温度资料的均方根误差缩小0.5~1.0℃,地面相对湿度资料的均方根误差缩小最高可达26%。