引言

至今，全国业务探空站均已更新为L波段高空气象探测系统，总体性能优于59-701高空气象探测系统^[1]，国内许多学者对其探测的准确性和稳定性均做了很多对比分析研究^[2-7]。L波段高空气象探测系统的更新换代，提高了大气探测精度，特别是可以提供密集的“秒级”数据，极大地增加了资料的可用率，“秒级”数据为垂直高分辨率廓线探测信息的获取提供了气象要素再分析的基础平台。目前对L波段常规探测数据的使用大多数情况仅限于以往业务上使用的标准层与特性层资料形式，而对L波段探测“秒级”数据的开发应用分析仍存在很大的局限性。应用L波段探测“秒级”数据需要解决诸多技术问题，其中包括目前L波段探测获取的数据是以仰角、方位、距离的方式提供风参数和位置数据的(2010年起，给出了经过计算得到的风参数“秒级”数据)，必须要经过计算后才能获得风参数^[8]和位置数据；同时，L波段探测目前获取数据是以秒数据的方式提供的，必须要将其处理成按用户需求的特定高度或气压间隔分布的分层数据后，才能方便气象分析、绘图、科学计算或模式应用；另外，L波段气象探空“秒级”数据的动态变化范围大，尤其是测风数据变化更大，而且由于观测、计算、通信等环节还不可避免地引入误差，因此以某一个秒数据作为某一个相应高度或气压层次的值就会造成很大误差，需要以一定的窗区时间间隔做滑动平均，才能平滑动态变化和有效降低随机误差，使获得的层次气象要素数据更具有代表性；再者，探测气象要素的感应元件对周围环境变化存在大约滞后几秒的响应时间，在L波段探测目前获取的数据中没有标明这种因素的影响，需要在资料处理时予以纠正。

1 L波段探空垂直高分辨率廓线再分析技术

本文根据L波段探空垂直高分辨率廓线再分析技术方案对L波段探空“秒级”数据资料进行再分析，将该数据处理成每20 m间隔垂直高分辨率气象要素数据，并采用边界层塔观测系统顶层的10分钟间隔温、湿与气压要素与L波段探空垂直高分辨率廓线再分析25 m高度(第一层20 m加上天线的高度5 m)数据进行对比分析，并获取两者相关模型。再进一步验证L波段探空垂直高分辨率廓线再分析数据对大气边界层内近地层气象要素的可描述性，探讨L波段“秒级”数据描述大气边界层结构、大气高分辨垂直特征的可行性。图 1和图 2为用L波段探空推算近地层要素的计算流程框图与用于相关分析的L波段探空与近地层气象要素观测系统示意图。

2 L波段探空再分析边界层垂直高分辨率廓线

L波段高空气象探测系统的现状可用以下参数来描述：L波段频率范围为1671±1 MHz；其测量精度：温度在-80~40℃范围内小于0.2℃(RMS)；湿度在-25℃以上为5%(RMS)，在-25℃以下为10%(RMS)；气压在1050~10 hPa范围内500 hPa以下为2 hPa(RMS)，在500 hPa以上为1 hPa(RMS)；每一秒钟给出一组数据，涉及的要素有：采样时间、气温、气压、相对湿度、仰角、方位、距离、经度偏差和纬度偏差。

2.1 窗区时间间隔滑动平均

在气象探空观测中，探空气球施放要求平均升速为6~7 m·s^-1，但L波段实测资料显示一般平均升速在3~5 m·s^-1左右，因此按5秒左右的窗区时间间隔，就是以探空气球上升大约15~25 m的距离求平均比较合适。通常，窗区时间间隔值大易于减少动态起伏和有效降低随机误差，但是间隔值过大又会丧失动态信息，因此需要注意的是按照需求合理地设计窗区时间间隔值，以保证多个秒数据平均值仍然能够反映出气象业务和科研工作所需要的气象要素的动态变化情况。

2.2 感应元件的响应时间与秒数据平均选取

由于探测气象要素的感应元件对周围环境变化存在大约滞后几秒的响应时间，所以在计算某一个层次气象要素值时，需要根据不同感应元件的响应时间(temperature＜2 s, humidity＜1 s, pressure＜1 s)来选取合适的秒数据进行计算^[9]，以温度为例，如选取窗区间隔为5秒，求第t秒的温度平均值时，就选用第t秒至(t+4) 秒的5个秒级数据求平均，这就意味着在考虑了温度感应元件的响应时间后，实际上是选择了第t秒和其前后两个秒数据求平均。随着探测技术的不断进步，感应元件对周围环境变化的响应时间也会缩短，需要根据具体情况来区别对待。

2.3 气象要素组的海拔高度或气压层次定位

在气象探空观测中，探空气球施放后会随风漂流而偏离探空站点的位置。若将观测要素值当成在测站点上空来定位，则可能导致探空气球“飘移”的位置偏差，尤其对于中、小尺度天气系统来说，误差影响是不可忽略的。目前L波段气象探空秒数据资料提供了较精确的定位信息，所以保留相关信息在其资料处理时十分重要，这为未来在业务和科研应用软件系统改进和完善中提供了需要的定位信息，2010年新版本的L波段探空数据处理软件已直接给出位势高度。本文由于处理的L波段探空数据为2008年数据，根据L波段秒数据中的仰角、方位和斜距可计算出相应的海拔高度，根据垂直高分辨率廓线分层的需求，获取各高度层定位及其气象要素组信息。

2.4 高度层次划分

在大气边界层研究中，所关注的高度范围是从测站地面到2000 m之间，并要求提供每间隔20 m一层的气象要素探测数据，这些要求就是我们确定分层间隔和资料处理范围的依据。根据设定的分层值，从通过计算得到的目标物海拔几何高度的秒数据值中查找与其最接近而且小于间隔值的秒数据位置，再选取该位置前后若干个秒数据求各个探测要素的平均值，以此作为在大气边界层研究中的各要素分层值。

3 L波段探空再分析垂直高分辨率廓线与边界层近地层大气结构观测对比 3.1 资料介绍

考虑到用于对比分析的其他观测系统获取“秒级”“高时间密度”同步观测数据的设备条件，本文选取中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室“JICA中日气象灾害合作研究中心”项目数据集^[10]中2008年三个观测试验阶段中的温江站的L波段探空再分析垂直高分辨率廓线25 m高度的温、湿、气压数据(下面简称L波段探空再分析数据)，以最靠近该时间段的PBL铁塔梯度观测系统的第4层(18.25 m)10分钟平均温、湿数据以及涡动相关系统观测的地面气压(5 m)(下面简称PBL铁塔观测数据)为基准，来进行对比分析。L波段探空为1天两次，球到达20 m高度的时间大致为7时15分(世界时，下同)左右与19时15分左右。三个试验阶段分别为2008年3月7—16日，2008年5月7—16日和2008年6月20至7月19日。

3.2 天气背景

2008年3月7—16日：降水日比例为4/10，4天均为小雨，有低云即算一低云日，低云日比例为4/10，低云量均小于2.5成；5月7—16日：降水日比例为3/10，3天均为中雨，低云日比例为6/10，低云量均小于3成；6月20日至7月19日：降水日比例为12/30，其中7月14和15日有大到暴雨，其他均为小雨，低云日比例为17/30，低云量均小于2.5成。

3.3 误差对比分析

计算平均误差ME、相对误差RE、均方根误差RMSE、离散系数CV、相关系数CC，分别采用如下公式：

$ME = \frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{x_i} - {y_i}} \right)} $

(1)

$RE = \frac{{\left| {ME} \right|}}{{\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{y_i}} }}$

(2)

$RESE = {\left[ {\frac{1}{n}{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{x_i} - {y_i}} \right)} }^2}} \right]^{\frac{1}{2}}}$

(3)

$CV = \frac{{RESE}}{{\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{y_i}} }}$

(4)

$CC = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{x_i} - \bar x} \right)\left( {{y_i} - \bar y} \right)} }}{{\sqrt {\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{x_i} - \bar x} \right)}^2}} } \sqrt {\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{y_i} - \bar y} \right)}^2}} } }}$

(5)

式中，x_i为L波段探空再分析数据, y_i为PBL铁塔观测数据。

3.4 误差检验

为了保证样本的数量，由第一、二阶段(2008年3月7—16日和2008年5月7—16日20天共40个样本)的L波段探空再分析数据与准同步的PBL铁塔观测数据组合和第三阶段(2008年6月20日至7月19日30天共60个样本)的L波段探空再分析数据与准同步的PBL铁塔观测数据作为两组样本(下面分别称之为第一组样本和第二组样本)分别来对比分析L波段探空再分析垂直高分辨率廓线近地层数据与PBL边界层铁塔近地层观测10分钟间隔数据。图 3a~3c分别为第一组样本(3月7—16日和5月7—16日)L波段探空再分析与PBL铁塔观测的气压、气温、相对湿度对照图，第二组样本的(6月20日至7月19日)L波段探空再分析与PBL铁塔观测对照图略。

由图 3可以看出，第一组样本的L波段探空再分析近地层数据与PBL铁塔观测数据的温、压、湿的趋势一致，第二阶段(5月)比第一阶段(3月)效果更好一些。分析说明L波段探空再分析数据能够较好地描述大气边界层近地层的温、压、湿气象要素信息, 但其中铁塔观测数据地面气压值与L波段再分析数据25 m高度气压值存在一定差异。

本文计算了第一、二组样本的压、温、湿的平均误差、相对误差、均方根误差、离散系数以及相关系数(见表 1和表 2)，样本数为除去缺测后的样本数。第一组样本，L波段探空再分析的气压与PBL铁塔观测数据的均方根误差为2.81 hPa，平均误差为-2.7034 hPa，相对误差为0.3%，离散系数为0.003，相关系数为0.983；气温的均方根误差为0.67℃，平均误差为0.5492℃，相对误差为3.3%，离散系数为0.0405，相关系数为0.9974；相对湿度的均方根误差为6.53%, 平均误差为-4.3058%，相对误差为5.5%，离散系数为0.0829，相关系数为0.965。第二组样本可见，L波段探空再分析的气压与PBL铁塔观测数据的误差在2.34 hPa，平均误差为-2.1639 hPa，相对误差为0.23%，离散系数为0.0025，相关系数为0.8894；气温的均方根误差为0.71℃，平均误差为0.5806℃，相对误差为2.4%，离散系数为0.029，相关系数为0.9927；相对湿度的均方根误差为5.56%，平均误差为-3.0559%，相对误差为4.0%，离散系数为0.0724，相关系数为0.9732。

4 L波段探空再分析数据与边界层铁塔观测数据的相关模型

相关分析：相关分析是用相关系数(r)来表示2个变量间相互的直线关系，为了更好地确立L波段探空再分析数据与PBL铁塔观测数据的关系，由于第一组样本的相关性比第二组好，本文用第一组样本(3月7—16日和5月7—16日)建立线性相关模型，用相关分析方法来对比分析。

经显著性检验，第一组样本L波段探空再分析25 m数据与铁塔观测系统第四层(18.25 m)观测数据建立的压、温、湿模型相关系数(见表 1)，均超过了α=0.05的显著性水平检验。表明，L波段探空再分析25 m数据与铁塔18.25 m观测的压、温、湿存在显著的正相关关系，可以建立两者的模型。

所建立的模型如下：图 4a~4c为以第一样本L波段探空再分析与PBL铁塔观测的压、温、湿相关散点图，图中的公式为各要素的模型公式。

5 模型检验

为了检验模型的稳定度，把第二样本(6月20日至7月19日)的L波段探空再分析25 m压、温、湿数据代入上面构造的模型，将统计模型推算的PBL压、温、湿数据与同时刻的PBL观测压、温、湿数据作对比分析。图 5a~5c为代入模型的推算的PBL压、温、湿数据与同时段的PBL铁塔观测的10分钟压、温、湿数据对照图及相关图。由图 5可以看出，模型推算的PBL压、温、湿与PBL实际观测值的趋势还是很一致的。

表 3为把第二样本(6月20日至7月19日)的L波段探空再分析25 m压、温、湿数据代入统计模型推算得到的PBL压、温、湿数据与同时刻的PBL铁塔观测压、温、湿数据的平均误差、均方根误差、除去缺测的样本数与相关系数。两者压、温、湿的平均误差分别为0.5067 hPa、0.0968℃和1.2537%，相对误差分别为0.05%、3.9%和1.63%，均方根误差分别为1.02 hPa、0.43℃和4.76%，离散系数分别为0.0011、0.0173和0.062，相关系数分别为0.8894、0.9927和0.9732，压、温、湿的相关系数均超过了α=0.05的显著性水平检验。

6 结论

本文采用JICA项目中3个观测试验阶段(分别为2008年3月7—16日，2008年5月7—16日和2008年6月20日至7月19日)温江站的L波段探空垂直高分辨率廓线再分析25 m高度压、温、湿要素与准同步的边界层铁塔观测系统顶层的压、温、湿要素进行对比分析，获取了两者压、温、湿的相关模型，并进行了模型检验，得到了以下结论。

(1) L波段探空再分析垂直高分辨率廓线近地层数据与PBL边界层铁塔近地层数据对比分析结果表明，第一组样本(2008年3月7—16日和5月7—16日)与第二组样本(2008年6月20至7月19日)的气压、温度、相对湿度，两者相关系数均超过了α=0.05的显著性水平检验。整体看来，L波段探空再分析近地层的气压相对误差小于0.5%，温度相对误差小于3.5%，而相对湿度的相对误差小于6%，由此可见，L波段探空再分析近地层的压、温、湿已经能够较好地描述大气边界层的压、温、湿。

(2) 本文用前期样本(2008年3月7—16日和5月7—16日)建立了L波段探空再分析近地层数据与PBL边界层铁塔近地层10分钟数据的相关模型，并采用模型对后期L波段探空资料(2008年6月20日至7月19日)推算获取PBL气象要素数据，推算值与PBL观测实测值的相关系数均超过了α=0.05的显著性水平检验，其气压、气温、相对湿度的相对误差均低于2%。说明模型具有推算PBL近地层塔顶高度的压、温、湿要素的可行性。

(3) 通过本文上述相关模型的检验，为边界层通量塔观测与L波段垂直高分辨率廓线建立相关模型提供了重要科学依据。

研究结论可为L波段高分辨率垂直廓线再分析平台及其对大气结构描述可行性提出了具有应用价值的技术基础。本文研究表明，基于L波段高分辨率垂直廓线再分析信息平台的构造，将有助于开发全国L波段探空在数值模式应用的潜力，推进探空垂直高分辨信息在数值模式同化系统中新技术的发展。