2025, Vol. 51 
2. 中国气象局气象探测中心, 北京 100081
2. CMA Meteorological Observation Centre, Beijing 100081
高空气象观测作为大气科学和综合气象观测的重要组成部分，可以提供及时、准确的高空气象资料，为认识大气及其演变规律、预测其变化趋势提供重要依据(曹晓钟，2021)。高空气象观测数据常用作描述大气状态的相对真值(张旭鹏等，2021)，在数值预报产品(Naakka et al，2019；姚乐宝等，2024)和再分析资料(赵天保和符淙斌，2009；韦芬芬等，2015)的评估检验中发挥了重要作用，也常被用作风廓线雷达(张智华和刘建忠，2020)、GNSS水汽(Vaquero-Martínez et al，2019)、卫星(Carminati et al，2019；郭启云等，2020b)等大气遥感探测产品真实性检验和校准的基准，并广泛应用于数值预报(Yamazaki and Miura, 2021；李秋阳等，2022；王金成等，2024)及气象科研和各类气象服务(苏爱芳等，2022；龚玺等，2023)。
目前，我国常规高空气象观测业务中使用无线电数字探空仪与L波段探空雷达相配合，可综合观测地面至高空的大气温度、气压、相对湿度、风等气象要素(姚雯和马颖，2015)。探空仪在20世纪20年代后得到快速发展(黄炳勋，1994)，80年代后世界各国相继改用数字探空仪，而我国一直继续使用机械式59型探空仪，直到2002年才逐步开始59型探空仪到L波段雷达-数字探空仪的换型(黄炳勋等，2003；马颖等，2010)，并持续到2011年才完成全国所有高空气象观测站的换型(王英和熊安元，2015)。有学者通过对我国部分高空气象观测站59型探空仪与L波段雷达-数字探空仪观测数据进行了对比研究，指出L波段雷达-数字探空仪系统自动化水平和探测精度较59型探空仪系统均有所提高，两者保持了探测数据的一致性(李伟等，2008)，两者测定的温度、位势高度、风向、风速无显著性差异，但L波段雷达-数字探空仪测定的相对湿度显著小于59型探空仪(陶士伟等，2006；张立功等，2007；伊里哈木等，2013)。郝民等(2015)、王英和熊安元(2015)、姚雯等(2017)对全国高空气象观测站相对湿度观测资料的分析研究，也指出了L波段雷达-数字探空仪相对湿度观测存在偏干的问题。
因此，L波段雷达-数字探空仪的相对湿度观测性能有待进一步改进，并且国产数字探空仪的传感器性能相较于国际上较为先进的探空仪还是存在一定差距(李伟等，2009)。L波段雷达-数字探空仪在中国气象局高空气象观测站使用已超过10年，其技术略显滞后，迫切需要技术改进，为进一步提升我国高空气象观测水平，中国气象局致力于国产数字探空仪的技术改进，并于2020年组织开展了全国常规高空气象观测业务探空仪的换型升级工作。本次探空仪换型涉及3个不同厂家生产的3种不同型号的探空仪，分别是GTS1型、GTS1-1型、GTS1-2型探空仪换型为GTS12型、GTS13型、GTS11型探空仪。换型后探空仪相对于换型前探空仪的工作方式、数据格式等未改变，气压传感器进行了小型化处理；将温度传感器由涂白漆棒状热敏电阻改进为对短波反射率更高的真空溅射镀铝珠状热敏电阻，增强了防辐射和防水性能，体积较小的珠状热敏电阻基本上可以不考虑大气长波辐射的影响；将湿度传感器由湿敏电阻改进为湿敏电容，解决了湿敏电阻反复使用性能差、响应速度慢、滞后误差大等问题(郭启云等，2013)。
探空仪换型前后的平行对比观测是确定新老仪器换型引起的观测数据差异最直接有效的方法(姚雯等，2017)。为了对比分析不同探空仪观测数据的差异，全国高空气象观测站分别在2020年1月和7月进行了换型探空仪的平行对比观测，对比观测每天1次，08:00和20:00(北京时，下同)交替进行，1月和7月3种不同型号的探空仪各进行不少于10次的有效对比观测，为了降低施放误差，对比观测采用同球串联施放的方式进行。已有学者对此次探空仪换型开展了研究，周雪松和田泓(2022)指出新型探空仪传感器技术的改进，有效提高了测量精度、稳定性和环境适应能力，提升了我国高空气象观测水平，满足世界气象组织对全球气候观测系统探空的要求。贾秋兰等(2020)通过对河北邢台市高空气象观测站探空仪换型平行观测数据进行对比分析，指出不同探空仪系统差异随高度增加而增大，并且08:00差异明显大于20:00。杨国彬等(2022)基于ECMWF模式预报场数据对云南高空气象观测站探空仪换型平行观测数据进行了对比分析，指出新、旧探空仪观测数据一致性较好，新探空仪观测数据离散性相对较小，并且与模式数据更为一致。总体来说，换型后探空仪整体上测得较低的温度值和较高的相对湿度值，两种探空仪测得的位势高度一致性较好(梁正鹏等，2020；王蕊等，2021)。
关于本次探空仪换型观测数据的已有研究都是基于单站或某一地区的数据进行的，未见有全国范围的对比研究，为了较为全面地分析探空仪换型前后观测数据的差异，系统地分析探空仪换型对数据一致性的影响以及换型前后的系统偏差，本文利用全国高空气象观测站探空仪换型的平行观测数据进行直接对比分析。此外，随着数值模式数据准确性的不断提高，使用客观定量化的数值模式数据对探空观测数据进行评估已经成为评价探空观测数据质量的重要手段(姚雯等，2012；钱媛等，2019；郭启云等，2020a；杨国彬等, 2021)，但由于平行观测期间的换型后探空仪的观测数据作为业务探空数据已经进入了数值模式同化系统，而换型前探空仪的观测数据只是作为平行对比观测数据，未进入同化系统，因此，模式分析场数据与换型后探空仪观测数据的关联性大于换型前探空仪观测数据，如果使用模式分析场数据进行平行对比观测数据的质量评估，其客观性略差于模式预报场数据，此外，考虑到探空业务中对实时观测数据质量评估的时效需求，选择模式预报场数据对观测数据进行质量评估更为切实可行。因此，本文在不同探空仪观测数据直接对比分析的基础上，进一步使用模式预报场数据对不同探空仪观测数据进行定量评估，以期能够通过对换型前后不同探空仪观测数据进行全面深入的对比分析和评估，为探空仪更新换代、探空系统升级、探空技术发展和探测数据应用提供一定的参考。
1 数据与方法 1.1 数据由于不同厂家生产的探空仪在原材料和制作工艺上都有不同程度的差异(马颖等，2010)，在探空仪换型前，各高空气象观测站一般都是使用同一型号的探空仪，我国的120个高空气象观测站中有90个站使用的是GTS1探空仪(郝民等，2018)，使用范围最广。因此，平行观测资料选取我国大陆上2020年1月和7月平行观测期间原探空仪型号为GTS1，换型后探空仪型号为GTS12的89个高空气象观测站19层标准等压面(1000、925、850、700、600、500、400、300、250、200、150、100、70、50、40、30、20、15、10 hPa)上的观测数据。这89个高空气象观测站遍布全国(图 1)，具有很好的代表性。由于两种探空仪测风体制均采用L波段雷达二次测风，故本文不进行比较分析，仅对比分析温度、位势高度和相对湿度观测数据。
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图 1 全国高空气象观测站点分布 Fig. 1 Distribution of high altitude meteorological observation stations in China |
需要说明的是，由于相对湿度是根据空气中的水汽压与空气温度所对应的水面饱和水汽压的比值求得，而计算水面饱和水汽压的公式适用温度范围为-50~100℃，因此当温度在-50℃及以下时，计算出来的相对湿度可能存在较大误差，在探空业务中，将温度低于-60℃时的相对湿度设置为恒定值2%，并且当温度低于-60℃后，湿度传感器恢复能力较差(Bian et al，2011)，当气压小于200 hPa后，低温导致相对湿度数据可靠性较低，因此，相对湿度仅选用1000~200 hPa各标准等压面上的数据。
考虑到我国探空实际业务的需求，同时考虑到评估结果与ECMWF等国际上其他机构评估结果的可比较性，模式数据选择中国气象局全球数值预报系统(CMA Global Forecast System，CMA-GFS)的东北半球区域预报产品作为预报场数据(张进等，2023)。预报场数据的空间分辨率为0.25°×0.25°，垂直方向相对于观测数据少了40 hPa和15 hPa两个标准等压面，为了与探空观测08:00和20:00间隔时间保持一致，在时间上选择每个观测时次前一时次的12小时预报产品。
1.2 观测数据质量控制由于电磁干扰、仪器变性、信号突失、下沉气流和仪器故障等情况会造成探空观测数据异常，这将会直接影响到数据应用的效果，因此，在数据使用前需对其进行必要的质量控制(中国气象局，2010)。本文研究所用的观测数据经过了业务软件中常规的质量控制，如格式检查、缺测值检查、界限值检查、主要变化范围检查、时间一致性检查、内部一致性检查等(中国气象局，2011)；在此基础上本文采用标准差法对观测数据再进行一次基本质量控制，首先计算各高空气象观测站各标准等压面上的标准差σ，当观测数据距平值Xi- X>3σ时，认为观测数据错误，当2σ < Xi- X≤3σ时，认为观测数据可疑(钱媛等，2019)。
由两种探空仪观测数据质量控制结果(图略)可知，GTS12探空仪温度和位势高度观测数据距平值明显小于GTS1探空仪，异常离群错误数据相对较少；相对湿度观测数据距平值在100 hPa以下两种探空仪差异不大，在100 hPa以上GTS12探空仪距平值明显小于GTS1探空仪。
在本文的研究中剔除根据标准差法质量控制为错误和可疑数据后得到研究所用观测数据，具体观测数据样本量如表 1所示。从表中可以看出，GTS12探空仪各要素样本总量均大于GTS1探空仪，除600 hPa附近个别等压面外，GTS12探空仪样本量均大于GTS1探空仪，100 hPa以上等压面差异更为明显；GTS12探空仪的有效观测样本量整体大于GTS1探空仪，反映出GTS12探空仪的整体观测性能优于GTS1探空仪。
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表 1 各标准等压面上GTS12探空仪和GTS1探空仪平行观测数据样本量(单位：个) Table 1 Sample size of parallel observation data of GTS12 and GTS1 radiosondes on each mandatory level (unit: number) |
(1) 偏差(Bias)：某一高空气象观测站某一标准等压面上平行观测时段内GTS12探空仪和GTS1探空仪观测数据的平均值分别为X12和X1，则GTS12探空仪相对于GTS1探空仪观测数据的偏差为：
| $ \text { Bias }_1=X_{12}-X_1 $ | (1) |
(2) 标准偏差(SD)：表征随机误差大小的代表值，可以有效反映观测数据的稳定性，标准偏差越小，观测数据稳定性越好。某一高空气象观测站某一标准等压面共有N个观测数据，则标准偏差计算公式为：
| $ \mathrm{SD}=\sqrt{\frac{1}{N-1} \sum\limits_{i=1}^N\left(X_i-\bar{X}\right)^2} $ | (2) |
式中: Xi为某一观测数据，X为N个观测数据的平均值。
1.3.2 基于模式数据的评估指标首先通过双线性内插法(谭桂容等，2017)将格点上的模式数据插值到站点，再通过分别计算GTS12探空仪和GTS1探空仪观测数据与模式数据的偏差、均方根误差和相关系数对两种探空仪观测数据进行评估分析。
(1) 偏差：某一高空气象观测站某一标准等压面上的观测数据为O，插值后的模式预报场数据为B，则观测数据相对于模式数据的偏差为：
| $ \mathrm{Bias}_2=O-B $ | (3) |
(2) 均方根误差(RMSE)：描述观测数据与模式数据之间离散程度的统计量，均方根误差越小，观测数据与模式数据的一致性越高。均方根误差计算公式为：
| $ \mathrm{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{M} \sum\limits_{i=1}^M \mathrm{Bias}_{2 i}^2} $ | (4) |
式中M为某一标准等压面上所有站点的观测数据总量。
(3) 相关系数(R)：衡量观测数据与模式数据之间关系密切程度的统计量，相关系数越大，观测数据与模式数据的相关程度越高。相关系数计算公式为：
| $ R=\frac{\sum\limits_{i=1}^M\left(O_i-\bar{O}\right)\left(B_i-\bar{B}\right)}{\sqrt{\sum\limits_{i=1}^M\left(O_i-\bar{O}\right)^2} \sqrt{\sum\limits_{i=1}^M\left(B_i-\bar{B}\right)^2}} $ | (5) |
式中: O和B分别为某一标准等压面上所有站点观测数据和模式数据的平均值。
相关系数是否显著需要作统计检验(黄嘉佑，2004)，R的概率密度函数遵从自由度为M-2的t分布，因此，可以用t检验法来检验R的显著性，即:
| $ t=\frac{R}{\sqrt{1-R^2}} \sqrt{M-2} $ | (6) |
式中t为显著性统计检验值，若显著性水平为α时的界限值为tα，当|t|≥tα，则认为R在显著性水平α下是显著的，反之则不显著。
2 观测数据直接对比分析结果通过计算GTS12探空仪和GTS1探空仪观测数据偏差和标准偏差对1000~10 hPa各标准等压面上的温度、位势高度和1000~200 hPa各标准等压面上的相对湿度平行观测数据进行直接对比分析。
2.1 偏差首先计算各高空气象观测站各标准等压面上GTS12探空仪相对于GTS1探空仪观测数据的偏差，再求平均得出所有站点的偏差，结果如图 2所示。由图 2a可知，温度偏差绝对值除1月08:00的100 hPa(0.55℃)和7月20:00的10 hPa (1.08℃)外均小于0.5℃，在200 hPa以下均为负偏差，200 hPa以上08:00以负偏差为主，20:00以正偏差为主。08:00的250 hPa、150~15 hPa和20:00的200 hPa、150 hPa等压面1月温度偏差绝对值大于7月，其他等压面则相反。1月除500、200、10 hPa外08:00温度偏差绝对值大于20:00，200 hPa以下两个时次差异小于0.1℃，100~50 hPa两个时次差异大于0.3℃；7月除925、200、150、70 hPa外08:00温度偏差绝对值小于20:00，300 hPa以下两个时次差异小于0.1℃，20~10 hPa两个时次差异大于0.3℃。
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图 2 020年1月、7月08:00和20：00各标准等压面GTS12探空仪相对于GTS1探空仪(a)温度，(b)位势高度和(c)相对湿度观测数据偏差 Fig. 2 Bias of (a) temperature, (b) geopotential height and (c) relative humidity observation data of GTS12 radiosonde relative to GTS1 radiosonde on different mandatory levels at 08:00 BT and 20:00 BT in January and July 2020 |
由图 2b可知，位势高度偏差绝对值除7月20:00的10 hPa(35.9 gpm)外均小于30.0 gpm，除底层和高层极少部分等压面外均为负偏差。08:00的1000 hPa、40~15 hPa和20:00的1000、20、15 hPa等压面1月位势高度偏差绝对值大于7月，其他等压面则相反。1月除300、100、10 hPa外08:00位势高度偏差绝对值大于20:00，40~15 hPa两个时次差异大于10.0 gpm，其中20 hPa最大为20.2 gpm；7月400~70 hPa、10 hPa等压面08:00位势高度偏差绝对值小于20:00，其他等压面则相反，除20~10 hPa外两个时次差异小于5.0 gpm，10 hPa两个时次差异最大为11.8 gpm。
由图 2c可知，相对湿度偏差绝对值除7月20:00的250 hPa(10.4%)外均小于10%，除1月200 hPa和7月1000~925 hPa部分时次外均为正偏差，平均偏大约4.6%，在300 hPa以下1月偏大更为明显，300 hPa以上则相反。08:00的925~400 hPa和20:00的1000~500 hPa等压面1月相对湿度偏差绝对值大于7月，其他等压面则相反。1月850~400 hPa和7月1000 hPa、925 hPa等压面08:00相对湿度偏差绝对值大于20:00，其他等压面则相反，1月500 hPa、400 hPa和7月1000 hPa两个时次差异大于2%，其中1月500 hPa最大为2.5%，7月1000 hPa最大为3.6%。
总体来看，除200 hPa以上部分等压面外，GTS12探空仪测得的温度低于GTS1探空仪，1月较7月偏低更为明显，08:00较20:00偏低更为明显，这主要可能是由于GTS12探空仪相较于GTS1探空仪将温度传感器由涂白漆棒状热敏电阻改进为对短波反射率更高的真空溅射镀铝珠状热敏电阻，大气长波辐射对体积较小的珠状热敏电阻的影响较小，从而有效增强了防辐射性能，减小了辐射增温的影响，因此，在冬季和白天测得的温度较GTS1探空仪偏低更为明显。GTS12探空仪测得的相对湿度明显高于GTS1探空仪，在7月高层的低温高湿情况下更为明显，主要可能是由于GTS12探空仪相较于GTS1探空仪将湿度传感器由湿敏电阻改进为湿敏电容，反应更加灵敏，具有更好的湿度测量性能。
2.2 标准偏差首先分别计算各高空气象观测站各标准等压面上GTS12探空仪和GTS1探空仪观测数据的标准偏差，再求平均得出所有站点的标准偏差，结果如图 3所示。由图 3a和3b可知，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪温度标准偏差分别在1.1~4.32℃和1.0~4.33℃，7月分别为1.22~2.11℃和1.24~ 2.16℃；除1月1000、400、100、70、10 hPa外GTS12探空仪温度标准偏差小于GTS1探空仪，200 hPa以下两种探空仪标准偏差差异小于0.1℃。由图 3c和3d可知，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪位势高度标准偏差分别在16.39~94.67 gpm和16.86~97.39 gpm，7月分别为8.10~48.79 gpm和8.24~61.18 gpm；除1月1000 hPa外GTS12探空仪位势高度标准偏差小于GTS1探空仪，两种探空仪标准偏差差异基本随气压减小而增大。由图 3e和3f可知，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪相对湿度标准偏差分别在6.30%~28.17%和4.69%~28.36%，7月分别为6.44%~27.92%和5.76%~28.96%；除1月1000、850、600 hPa和7月850、700、600、400 hPa外GTS12探空仪相对湿度标准偏差大于GTS1探空仪，1月600 hPa以下和7月400 hPa以下两种探空仪标准偏差差异小于1%。
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图 3 2020年1月、7月08：00和20：00各标准等压面GTS12探空仪和GTS1探空仪(a，b)温度，(c，d)位势高度和(e，f)相对湿度观测数据标准偏差和它们标准偏差差异(GTS12-GTS1, 红线) Fig. 3 Standard deviation and their SD difference (GTS12-GTS1, red line) of (a, b) temperature, (c, d) geopotential height and (e, f) relative humidity observation data of GTS12 and GTS1 radiosondes on different mandatory levels at 08:00 BT and 20:00 BT in January and July 2020 |
由上述分析可知，除个别等压面外两种探空仪温度和位势高度观测数据差异较小，GTS12探空仪相对湿度观测数据显著大于GTS1探空仪；两种探空仪观测数据标准偏差随气压变化形势基本一致。为进一步对比两种探空仪观测数据，通过计算观测数据与CMA-GFS模式预报场数据的偏差、均方根误差和相关系数对两种探空仪观测数据进行评估分析。
3.1 偏差首先计算各高空气象观测站各标准等压面上观测数据相对于模式数据的偏差，再求平均得出所有站点的偏差。通过计算可得，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪温度、位势高度、相对湿度观测数据相对于模式数据的偏差绝对平均值分别为0.30℃和0.36℃、11.38 gpm和12.85 gpm、4.69%和6.57%；7月分别为0.37℃和0.52℃、10.72 gpm和17.09 gpm、5.83%和10.61%；GTS12探空仪温度、位势高度、相对湿度较GTS1探空仪分别减小约0.1℃、3.9 gpm、3.3%。各标准等压面上观测数据相对于模式数据的偏差如图 4所示。由图可知，同一月份、同一时次两种探空仪偏差随气压变化形式基本一致，温度100 hPa以上20:00以负偏差为主，其他基本以正偏差为主；位势高度1月200 hPa以下和7月500 hPa以下以负偏差为主，以上则以正偏差为主；相对湿度除500 hPa以下部分时次外均为负偏差。
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图 4 2020年1月、7月08：00和20：00各标准等压面GTS12探空仪和GTS1探空仪(a，b)温度，(c，d)位势高度和(e，f)相对湿度观测数据相对于模式数据偏差和它们偏差绝对值差异(|GTS12|-|GTS1|，红线) Fig. 4 Bias and their Bias difference (|GTS12|-|GTS1|, red line) of (a, b) temperature, (c, d) geopotential height and (e, f) relative humidity observation data of GTS12 radiosonde and GTS1 radiosonde relative to CMA-GFS model data on different mandatory levels at 08:00 BT and 20:00 BT in January and July 2020 |
由图 4a和4b可知，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪温度偏差分别在-0.82~ 2.11℃和-0.91~2.06℃，7月分别在-0.85~2.74℃和-1.29~3.11℃；除1月08:00的10 hPa和7月50~10 hPa部分等压面外温度偏差绝对值均小于1℃；除1月850、700、400、300、10 hPa和7月850、700、600、200、100 hPa外GTS12探空仪温度偏差绝对值小于GTS1探空仪。由图 4c和4d可知，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪位势高度偏差分别在-14.96~84.93 gpm和-15.06~77.51 gpm，7月分别在-12.77~91.39 gpm和-12.72~110.37 gpm；除1月08:00的20 hPa、10 hPa和7月150~10 hPa部分等压面外位势高度偏差绝对值小于20 gpm；除1月925~400、250、200、10 hPa和7月925~700 hPa外GTS12探空仪拉势高度偏差绝对值小于GTS1探空仪。由图 4e和4f可知，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪相对湿度偏差分别在-8.82%~7.44%和-14.33%~2.91%，7月分别在-20.29%~1.42%和-28.64%~1.81%；GTS12探空仪除7月300~200 hPa外相对湿度偏差绝对值均小于10%，GTS1探空仪1月500~250 hPa和7月400~200 hPa相对湿度偏差绝对值大于10%；除1月1000~850 hPa、200 hPa和7月1000 hPa外GTS12探空仪相对湿度偏差绝对值小于GTS1探空仪。
3.2 均方根误差首先计算各高空气象观测站各标准等压面上观测数据相对于模式数据的均方根误差，再求平均得出所有站点的均方根误差。通过计算可得，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪温度、位势高度、相对湿度平均均方根误差分别为1.30℃和1.34℃、17.79 gpm和23.03 gpm、15.93%和17.36%；7月分别为1.15℃和1.29℃、19.73 gpm和27.29 gpm、16.44%和19.52%。GTS12探空仪温度、位势高度、相对湿度较GTS1探空仪分别减小约0.1℃、6.4 gpm、2.3%。各标准等压面上观测数据相对于模式数据的均方根误差如图 5所示。总体来看，两种探空仪均方根误差随气压变化形势基本一致，温度均方根误差随气压减小而波动，位势高度均方根误差基本随气压减小而增大，相对湿度均方根误差1月随气压减小先增大后减小，7月基本随气压减小而增大。
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图 5 2020年1月、7月08：00和20：00各标准等压面GTS12探空仪和GTS1探空仪(a，b)温度，(c，d)位势高度和(e，f)相对湿度观测数据相对于模式数据均方根误差和它们均方根误差差异(GTS12-GTS1，红线) Fig. 5 RMSE and their RMSE difference (GTS12-GTS1, red line) of (a, b) temperature, (c, d) geopotential height and (e, f) relative humidity observation data of GTS12 radiosonde and GTS1 radiosonde relative to CMA-GFS model data on different mandatory levels at 08:00 BT and 20:00 BT in January and July 2020 |
由图 5a和5b可知，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪温度均方根误差分别在0.89~2.46℃和0.90~2.43℃，7月分别在0.83~2.90℃和0.89~ 3.07℃；除08:00的10 hPa外温度均方根误差均小于2.0℃；除1月850、400、300、100~50 hPa和7月1000 hPa外GTS12探空仪温度均方根误差小于GTS1探空仪。由图 5c和5d可知，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪位势高度均方根误差分别在9.74~67.48 gpm和9.56~81.85 gpm，7月分别在6.72~100.30 gpm和6.53~115.43 gpm；除20~10 hPa个别时次外位势高度均方根误差均小于60.0 gpm；除1月925~700 hPa和7月1000~700 hPa外GTS12探空仪位势高度均方根误差小于GTS1探空仪。由图 5e和5f可知，1月GTS12探空仪和GTS1探空仪相对湿度均方根误差分别在11.07%~19.11%和10.85%~21.63%，7月分别在6.75%~27.54%和7.26%~32.93%；除1月GTS1探空仪500~250 hPa和7月500~200 hPa外相对湿度均方根误差均小于20.0%；除1月925 hPa、850 hPa外GTS12探空仪相对湿度均方根误差小于GTS1探空仪。
3.3 相关系数所有高空气象观测站各标准等压面上观测数据与模式数据的相关系数如表 2~表 4所示，由表可知，除GTS1探空仪1月200 hPa的相对湿度外，各等压面温度、位势高度和相对湿度观测数据与模式数据显著正相关；温度和位势高度同一时次、同一探空仪相关系数在50 hPa以下除个别等压面外1月大于7月，50 hPa以上则相反；相对湿度同一探空仪相关系数08:00除个别等压面外1月大于7月，20:00在500 hPa以下除个别等压面外1月大于7月，500 hPa以上则相反。
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表 2 2020年1月、7月08：00和20：00各标准等压面温度观测数据与模式数据相关系数 Table 2 Correlation coefficient of temperature observation data and model data on different mandatory levels at 08:00 BT and 20:00 BT in January and July 2020 |
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表 3 2020年1月、7月08：00和20：00各标准等压面位势高度观测数据与模式数据相关系数 Table 3 Correlation coefficient of geopotential height observation data and model data on different mandatory levels at 08:00 BT and 20:00 BT in January and July 2020 |
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表 4 2020年1月、7月08：00和20：00各标准等压面相对湿度观测数据与模式数据相关系数 Table 4 Correlation coefficient of relative humidity observation data and model data on different mandatory levels at 08:00 BT and 20:00 BT in January and July 2020 |
由表 2可知，温度相关系数在50 hPa以下同一月份各等压面间差异较小，且两种探空仪差异不大；50~10 hPa等压面1月同一时次GTS12小于GTS1，7月08:00除20 hPa外GTS12小于GTS1，20:00则GTS12大于GTS1。1月GTS12探空仪和GTS1探空仪温度平均相关系数分别约为0.911和0.927，7月分别约为0.905和0.904；同一探空仪温度相关系数除1月20 hPa和7月1000 hPa等压面08:00显著大于20:00外，同一月份08:00和20:00差异不大。
由表 3可知，位势高度相关系数在1月08:00的1000~50 hPa和20:00的1000~150 hPa以及7月的1000~100 hPa两种探空仪差异不大，其他等压面同一时次GTS12探空仪大于GTS1探空仪。1月GTS12探空仪和GTS1探空仪位势高度平均相关系数分别约为0.960和0.943，7月分别约为0.936和0.924。1月GTS12探空仪1000~50 hPa等压面08:00和20:00差异不大，30~10 hPa等压面08:00小于20:00；GTS1探空仪850~50 hPa等压面08:00大于20:00，其他等压面则相反；7月同一探空仪08:00和20:00差异不大。
由表 4可知，相对湿度相关系数除1月20:00的1000~925 hPa以及7月08:00的925 hPa和20:00的600 hPa外, 同一时次GTS12探空仪大于GTS1探空仪。1月GTS12探空仪和GTS1探空仪相对湿度平均相关系数分别约为0.653和0.575，7月分别为0.720和0.679。同一探空仪相对湿度相关系数在1月600~400 hPa等压面08:00大于20:00，其他等压面则相反，7月除GTS12探空仪925、850、200 hPa和GTS1探空仪1000、850、400、200 hPa等压面外08:00大于20:00。
4 结论与讨论基于2020年1月和7月探空仪换型期间GTS12探空仪和GTS1探空仪平行观测的各标准等压面上的温度、位势高度和相对湿度观测数据以及对应的CMA-GFS模式预报场数据，进行了观测数据的直接对比分析和基于模式数据的对比评估，得到以下主要结论：
(1) 由观测数据质量控制分析可知，GTS12探空仪异常离群错误数据相对较少，其各要素样本总量均大于GTS1探空仪，表明GTS12探空仪的整体观测性能优于GTS1探空仪。
(2) 由GTS12探空仪相对于GTS1探空仪观测数据的偏差可知，两种探空仪温度和位势高度观测数据一致性较好，两者温度偏差绝对值除个别等压面外均小于0.5℃，位势高度偏差绝对值除个别等压面外均小于30.0 gpm；GTS12探空仪测得的相对湿度显著大于GTS1探空仪，平均偏大约4.6%。
(3) 由仪器观测数据标准偏差可知，温度观测数据稳定性在200 hPa以下两种探空仪差异不大，200 hPa以上GTS12探空仪明显优于GTS1探空仪；GTS12探空仪位势高度观测数据稳定性明显优于GTS1探空仪；相对湿度观测数据稳定性在1月600 hPa以下和7月400 hPa以下两种探空仪差异不大，以上GTS12探空仪略差于GTS1探空仪。
(4) 由基于模式数据的对比评估可知，GTS12探空仪温度、位势高度和相对湿度观测数据相对于模式数据的偏差绝对平均值分别约为0.34℃、11.05 gpm、5.26%，均方根误差分别约为1.23℃、18.76 gpm、16.19%，相关系数分别约为0.908、0.948、0.687；GTS1探空仪对应的偏差绝对平均值为0.44℃、14.97 gpm、8.59%，均方根误差为1.31℃、25.16 gpm、18.44%，相关系数为0.916、0.934、0.627。表明GTS12探空仪各要素观测数据与模式数据一致性优于GTS1探空仪。
总之，GTS12探空仪传感器技术的改进，有效提高了探空仪的整体观测性能，提升了我国高空气象观测水平，特别是对GTS1探空仪相对湿度观测数据存在偏干的问题有了一定的改善。本文基于2020年1月和7月的平行观测数据采用相关指标进行了统计分析，相关结果具有一定的代表性，但也存在一定的局限性，尚需使用较长时间和较大范围的观测数据对统计结果进行深入分析和讨论。
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