第七届青年地学论坛

由于南极气候恶劣，观测站分布十分稀疏，因此再分析数据为研究南极气候变化提供了高分辨率的数据保障。然而由于同化方法、预报模式和分辨率等方面的差异，导致不同再分析数据质量在不同的研究问题上也大不相同。这里，我们利用READER和AWS的气象站观测数据，对1979-2019年7种再分析数据（CFSR，ERA-Interim，ERA5，JRA55，MERRA，MERRA2，NCEP2）的近地表温度（T_2m）进行评估，评估内容侧重于偏差、相关系数以及趋势等方面。
我们发现，再分析数据在东南极沿海地区普遍温度偏低，内陆地区温度偏高，半岛区域则偏差相对较小。在相关性方面，再分析数据几乎在所有站点与观测数据的相关系数均达到0.9以上，具有良好的相关性。此外，在相同分辨率下，东南极地区NCEP2的偏差最小，而其他地区则是ERA-Interim和ERA5偏差相对较小。在季节性方面，南半球夏季（DJF）各再分析的偏差普遍较小，相关性则差异不大。
将再分析数据得到的南极表面温度趋势与站点数据对比，发现再分析数据中存在严重的虚假趋势的现象，尤其是MERRA和MERRA2，在除了南半球夏季之外的所有季节均明显低估了大部分站点位置的趋势。而ERA-Interim和ERA5的趋势结果与观测对比更加吻合，其中ERA-Interim和ERA5分别在南半球夏秋两季以及冬春两季最为吻合。
 

再分析数据,站点观测,南极,偏差,相关系数,趋势,近地表温度