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杂志上的传感器/2020年/文章
特殊的问题

先进的传感器技术在2020年地理空间科学和工程

把这个特殊的问题

研究文章|开放获取

体积 2020年 |文章的ID 8825870 | https://doi.org/10.1155/2020/8825870

Noh-Hun Kyeong-Sang Minji Seo, Hyun-Cheol Kim Lee Seong, Eunkyung Lee Jinsoo Kim Kyung-Soo汉族, ”再分析和卫星地面净辐射数据的特点在北极”,杂志上的传感器, 卷。2020年, 文章的ID8825870, 13 页面, 2020年。 https://doi.org/10.1155/2020/8825870

再分析和卫星地面净辐射数据的特点在北极

Minji Seo,1 Hyun-Cheol金,2 Kyeong-Sang李,1 Noh-Hun Seong,1 Eunkyung李,3 Jinsoo金,1 和 Kyung-Soo汉1

1地球环境系统科学分工(空间信息工程专业),釜庆国立大学,48513年釜山,韩国

2北极海冰的预测单元,韩国极地研究所21990年仁川,韩国

3韩国海洋卫星中心,韩国海洋科学与技术学院,49111年釜山,韩国

学术编辑器:Lei张
收到了 2020年6月25日
修改后的 2020年8月18日
接受 2020年8月28日
发表 2020年9月17日

文摘

在这项研究中,我们比较四个净辐射产品:欧洲中期天气预报中心的第五代大气再分析全球气候(ERA5),国家环境预报中心(NCEP),云层和地球辐射能量系统能量平衡和填充(EBAF),和全球能源和水交流(GEWEX)基于地面观测数据和相互比较的数据。ERA5显示精度最高,其次是EBAF, GEWEX和摘要。在分析验证网格,ERA5显示最相似的数据分布地面观测数据。不同的特征观察之间的再分析数据和卫星数据。在卫星数据的情况下,净辐射值倾向于增加高纬度地区。相比之下,再分析数据,格陵兰和北极中央似乎高估了。所有数据是高度相关的,不同的6-21 W / m2在产品在本研究调查。错误主要是由于困难在预测长期的气候变化,并结合净辐射来自多个数据源的数据。本研究强调标准可能是有用的在选择本地区的数据对未来气候研究模型。

1。介绍

北极有一个复杂的气候系统atmosphere-ocean-land交互和低纬度迫使发生在不同时间和空间尺度上的1];因此,这一地区是特别容易受到气候变化(2,3]。表面辐射预算(SRB)是一个关键参数对理解极地地区,具有高反射率和辐射率(4- - - - - -7]。SRB可以用来描述净辐射,具体来说,平衡向下和向上的短波太阳辐射和大气中的长波热辐射和各种表面(8]。它是有效的其余部分地球表面的辐射能量。地表净辐射不仅扮演着一个重要的角色在能量循环生态系统和碳和水周期(8- - - - - -11]。遥感的辐射通量可以在全球范围内提供信息,以及点尺度从地面观测数据12]。由于这些优势,大量的辐射通量产品来源于卫星和多光谱传感器数据在过去的十年里(12]。最近,各种辐射通量产品北极从卫星数据和再分析数据可用。

卫星数据,如云层和地球辐射能量系统(CERES) [13),全球能源和水交流项目(GEWEX) SRB [14],叫做[15),和气候监测卫星应用设施云,反照率和表面辐射数据集先进的高分辨率辐射计(AVHRR) data-Edition 2 (CMSAF CLARA-A2) (16),提供的信息辐射通量和辐射表面交换过程。Reanalysis-based数据,提供吸收太阳辐射,包括欧洲中期天气预报中心(ECMWF)临时再分析(ERA-Interim) [17];第五代时代(ERA5) [18];国家环境预报中心/国家大气研究中心(NCEP / NCAR) [19];一回顾性分析研究和应用中,版本2 (MERRA-2) [20.,21];日本和日本气象厅的55年再分析(JRA-55) [22]。

大量研究试图评估这些辐射产品;然而,大多数在情理之中,只有少数低关注北极(23- - - - - -29日]。Riihela等人进行相互比对辐射组件在北极的春天和夏天200729日]。Seo等人相比谷神星综观TOA和表面通量和云(SYN)和GEWEX SRB北极数据从2003年3月至2007年12月30.]。这些研究只分析了卫星数据。研究开发北极进行观察和再分析集成系统(ArORIS)相结合的卫星,再分析和原位产品在北极28]。研究评估北极的净辐射大多是短期的3年或更少,或者是基于单一数据(卫星、再分析或模型数据)。尽管许多辐射产品,比较分析缺乏数据类型或进行了从过去积累的数据。最近更新的数据分析仍在进行中。

在这项研究中,我们使用数据从北极,经常被使用在过去的研究最近更新的辐射产品。在几个再分析数据、ERA5和NCEP资料被用于这项研究。NCEP是传统的再分析资料在1990年代开发的,剩下的再分析数据2000年代后发展起来。ERA5被选中,因为它是最近生产的使用各种基于产品作为输入数据和计算数据相比,过去的再分析数据。

本研究的目的是评估在北极的净辐射产品使用验证和比对分析。本文分为两个部分进行验证和比对分析。使用的相互比较分析四个净辐射产品:两个再分析产品,ERA5和NCEP / NCAR和两个卫星产品,谷神星和GEWEX多样性。ERA5和CERES能源平衡和填充(EBAF)版本4.0最近更新;NCEP / NCAR和GEWEX用于更长一段时间。这项研究将提供一些关于净辐射产品的准确性和清晰产品特点和比较数据之间的关系从北极未来的建模。

2。材料和方法

2.1。数据
2.1.1。ERA5

ERA5是第五代ECMWF大气再分析全球气候的产物。ERA5数据是由哥白尼气候变化服务(c3),并提供最新的大气ECMWF再分析。ERA5是基于新的数值天气产品(IFS周期41 r2, 2016版)(18]。ERA-Interim相比,ERA5提供更好的空间分辨率,从79公里到31公里,和更高的输出频率,每6小时(h)从1979年(每小时取样31日]。因此,ERA5是一个高分辨率模型,代替ERA-Interim [32,33]。大气数据同化已经升级到12小时4 d-var合奏,和先进的气候数据用于模型输入(33]。观察数据,如卫星数据、气象站、浮标,和无线电探空仪已经在075万年平均每天使用1979年,当数据同化的开始,和2400万年近年来。

c3作物提供ERA5产品的空间分辨率 在球坐标。我们使用了每月平均EAR5辐射通量数据匹配EBAF提供的时间分辨率。月平均数据指的是整个月,每小时产生的所有数据。ERA5提供了焦耳每平方米,而不是在一个共同的单位;有必要转换单元与其它辐射产品进行比较。在月度平均数据的情况下,转换成瓦特每平方米除以86400秒(24小时)。

2.1.2。摘要

NCEP / NCAR再分析产品(19]。摘要由T62高斯网格的空间分辨率(~ 1.91°),和时间分辨率可在几个级别,例如,每日和每月(34]。我们选择月度平均数据匹配的时间分辨率EBAF数据比较。辐射传输方案是基于方网眼花边和汉森的方法35在短波范围和施瓦茨科普夫和费尔斯36)在长波范围内(37]。

2.1.3。EBAF

CERES EBAF是全天表面通量的产品。月度数据作为每月的意思是,空间分辨率1°均匀网格。EBAF数据用于本研究获得的保险期间从2000年3月至2018年3月,使用表面辐射版4.0数据产品(2017年5月发布)。EBAF产品计算使用EBAF top-of-atmosphere (TOA)通量、温度/湿度概要文件基于谷神星SYN1deg-Month / SYN1deg-3hour,和云垂直配置文件从卡利普索/叫做[38]。EBAF产品包括月度表面向上/向下短波和长波辐照度受到CERES-derived TOA辐照度(39]。CERES EBAF TOA Edition 4.0计算了罗卜et al。40]。加藤et al。39)确定的不确定性在向下和向上的短波辐照度的北极14和16 W / m2分别使用本产品;向下和向上长波辐照度都12 W / m2。

2.1.4。GEWEX

GEWEX SRB数据提供若干决议时间1小时,3小时,每日,每月的意思。我们使用月度平均数据,以更好地配合的时间分辨率EBAF比较。空间分辨率是1°为统一的网格数据。覆盖率的数据从1983年7月到2007年12月。卫星数据计算获得的读数的AVHRR卫星传感器安装在国家海洋和大气管理局(41]。辐射传输方案使用平克和Laszlo [42傅)方法在短波范围和et al。43在长波范围。常用的云从国际卫星云气候学项目获得的信息(29日]。GEWEX每月平均短波辐照度数据显示了均方根(RMS)精度为23.34 W / m2和偏见−5.22 W / m2。在长波范围,RMS精度为11.1 W / m2偏差为0.9 W / m2从1998年到2007年(44,45]。在全球范围内所有精度值计算。

表1总结了空间辐射通量数据用于这项研究。
数据集 报道 时间分辨率 空间分辨率 基于 版本
ERA5 1979.01 - -2019.03 每月的意思是 再分析 月平均再分析
摘要 1948.01 - -2018.12 每月的意思是 T62高斯网格 再分析 月平均NMC再分析
GEWEX 1983.07 - -2007.12 每月的意思是 卫星 LW: rel3.1
西南:rel3.0
EBAF 2000.03 - -2018.03 每月的意思是 卫星 表面Ed4.0
表1
总结的辐射通量产品用于本研究。
2.1.5节讨论。地面观测数据

数据从6地面观测站点监控三个机构选择在这项研究中,我们将在下面进行讨论。这些数据由国家航空和宇宙航行局用于验证谷神星表面4.0版提供数据和“EBAF表面Ed4.0验证构造子集和浏览”和“谷神星/手臂验证实验(洞穴)”(46]。我们使用最低的月度平均数据时间分辨率。山洞里提供的数据数据平均1分钟到15分钟数据;如果有任何差距,然后通过插值的差距都是15分钟的数据。每小时、每天、每月平均使用插值数据执行。

地面观测数据的来源包括以下机构:基线表面辐射网络(BSRN),瑞士联邦理工学院和美国能源部大气研究测量(ARM)计划。网站(图6地面数据位置1)如下:啤酒,那环境,酒吧,SMT,国家安全局。BSRN提供警报(ALE),新奥勒松(那),Tiksi(环境)和巴罗(BAR)数据。BSRN, 1992年开始通过世界气候研究计划(塑),目的是在2004年的全球基准网络表面辐射能对全球气候观测系统(GCOS)。它还有助于全球大气看计划通过提供高质量的数据从各种各样的气候区域47- - - - - -49]。瑞士联邦技术研究所(ETH)乙/格陵兰峰会(SMT)数据来源,属于能源的综合表征,云、大气状态和降水在峰会(冰盖)项目。乙维护数据,包括宽带辐射通量测量在峰会站50]。阿拉斯加北坡(NSA)北极大气的物理条件数据提供部门(51]。表2显示了六个地面观测站点的详细信息。


图1
六个地面观测站点的位置:警报(ALE),新奥勒松(那),Tiksi(环境),巴罗(BAR),乙/格陵兰峰会(SMT)和阿拉斯加北坡(NSA)。红色圆圈表示北极圈(向南极的65°N)。
网站 位置(经度、纬度) 观测站点数据来源 数据时间
了下来 71.59,128.92,海拔高度:48 m 塑膜/ GEWEX基线表面辐射网络(BSRN) 2011.04 - -2016.12
SMT 72.60,321.58,海拔高度:3216米 瑞士联邦理工学院,ETH宽带辐射计测量 2011.01 - -2014.06
那 78.93,11.93,海拔高度:11米 塑膜/ GEWEX基线表面辐射网络(BSRN) 2000.03 - -2018.03
国家安全局 71.32,203.39,海拔高度:8米 能源部大气研究测量(ARM)计划 2000.03 - -2018.03
啤酒 82.45,297.49,海拔高度:200米 塑膜/ GEWEX基线表面辐射网络(BSRN) 2004.07 - -2014.03
酒吧 71.32,203.39,海拔高度:8米 塑膜/ GEWEX基线表面辐射网络(BSRN) 2000.03 - -2017.08
表2
地面观测数据的概述。
2.2。方法

本研究分为两个部分:(1)验证的净辐射产品使用地面观测数据和(2)一个相互比较的产品,以更好地理解数据的特征(图2)。研究流程图,黄色正方形盒子是验证部分和绿色的盒子是相互比较的部分。验证通过后三分析搭配使用空间数据与测量数据。和分析的特征差异的每个数据通过五道相互比较分析。


图2
流程图分析北极净辐射的特点。

在验证研究的一部分,四个净辐射产品使用地面观测数据比较。搭配的空间数据使用最小距离方法进行。最小距离的方法发现使用大圆距离最近的位置。每个点之间的距离是通过

是指地面观测数据之间的距离和空间的产品。寻找和比较的这段距离是最小值。 指的是球面的半径, 是指中央角, 和 指纬度在地面观测和净辐射产品比较。经度和纬度之间的绝对差两点之间是用 和 。

三种常见的统计方法被用于验证(11,52):相关系数( ),均方根误差(RMSE / RMSD) /区别,和平均偏移误差(MBE)。的 - - - - - -值表明观测数据和空间数据之间的相关性的净辐射产品:接近1(−1)表示强烈的正(负)与地面观测或比较数据之间的关系。 表明存在正相关, 表明一个负相关, 0表示数据相比较是不相关的。RMSE与体重相关的最大误差53];这是有时被称为RMSD建模之间的值。显示系统的差异(MBE52]。正(负)代表了MBE过高(低估)。地面观测数据的统计特性进行了分析。此外,净辐射数据的验证网格使用箱线图,分析了由于不同的空间分辨率。情节代表的信息作为一个单变量分布近似的优势范围和能力以适应更大的可变性。

研究的第二部分涉及空间的相互比较净辐射产品在北极圈,分析差异产品用于实际研究。研究期间被指定为2000年3月至2007年12月,在所有四个数据集存在,因此在一个大约8年期间。相互比较的研究是进一步分为四个部分。首先,整个北极圈比较和分析作为一个大型区域从65°N向极。第二,产品之间的相关性进行了分析。第三, - - - - - -价值,,MBE和RMSD计算。最后,结果中配置矩阵形式直观地分析之间的相关关系为北极圈地区的辐射产品。单个数据点比较使用的平均净辐射北极圈。

在第二部分中,经向分布和季节性周期部分分别进行了分析。经向分布的分析,我们计算了纬向平均在2°的间隔,这对应于空间分辨率的摘要(分辨率大于1°)。净辐射的分布,分析了每个数据平均每2°从60°N 90°N。我们也检查了季节性周期。在第三部分,分析了实际像素值的分布使用直方图数据和分散密度北极圈地区的情节。直方图进行分析确认数据分布比较期间通过分析最大和最小峰值分布和值的范围。散点密度图分析与精度高,与验证有关的部分。最后,我们分析了矩阵形式的空间分布的差异来识别产品的特点对北极地区。

3所示。结果与讨论

3.1。验证与地面观测数据
3.1.1。验证的概述

图3显示柱状图块地面观测数据之间的差异和个人净辐射产品。ERA5数据比其他产品更准确,确定系数( )0.88,19.02的RMSE W / m2,MBE和低−0.26 W / m2。与其他产品相比,不同的是集中在0,表明低方差。相比之下,NCEP被观察到的最低精度之间的产品,一个 RMSE值为0.64,45.49 W / m2−8.14 W / m,英帝国勋章2;在这种情况下,数据似乎很分散,就是明证MBE高和方差(标准差:44.76 W / m2)。EBAF显示 0.86,23.96的RMSE W / m2−2.37 W / m,英帝国勋章2,标准偏差为23.81 W / m2第二最精确的产品。GEWEX直到2007年才可用。因此,样本很小的数量相比其他数据。唯一的均值差异在GEWEX观察,一个 RMSE值为0.78,32.01 W / m210.92 W / m,英帝国勋章2,标准偏差为30.09 W / m2。ERA5总体而言,最准确的模型,其次是EBAF, GEWEX和摘要。

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图3
直方图显示地面观测数据之间的差异和净辐射的数据(a)的第五代欧洲中期天气预报中心的大气再分析全球气候(ERA5), (b)国家环境预报中心(NCEP), (c)地球辐射能量系统能量平衡和填充(EBAF)和(d)全球能源和水交流(GEWEX)产品。

地面观测数据的验证结果如表所示3。环境和SMT位置数据回到2007年,防止与GEWEX进行比较。在SMT EBAF呈显著降低相关比其他网站。ERA5表示精度高有很强的相关性,RMSE低,接近0,英帝国勋章。
网站 ERA5 摘要 EBAF GEWEX
了下来 0.96 0.86 0.97 - - - - - -
RMSE (W / m2) 14.92 36.77 22.22 - - - - - -
MBE (W / m2) 5.22 5.05 −4.41 - - - - - -
SMT 0.94 0.88 0.63 - - - - - -
RMSE (W / m2) 8.45 23.25 20.78 - - - - - -
MBE (W / m2) −5.76 −10.47 18.61 - - - - - -
那 0.94 0.91 0.93 0.91
RMSE (W / m2) 26.95 65.62 35.99 46.64
MBE (W / m2) −18.52 −4.03 −7.11 12.27
国家安全局 0.97 0.83 0.96 0.94
RMSE (W / m2) 14.39 37.59 16.30 22.21
MBE (W / m2) 6.61 −10.15 −2.51 10.73
啤酒 0.94 0.84 0.96 0.92
RMSE (W / m2) 21.41 28.94 17.64 21.63
MBE (W / m2) 13.79 −9.34 4.79 10.09
酒吧 0.97 0.81 0.96 0.93
RMSE (W / m2) 14.52 41.29 19.1 25.07
MBE (W / m2) 2.83 −13.59 −6.13 10.10
表3
验证的四个产品的净辐射地面观测站点(共6个地点)。
3.1.2。净辐射分布的分析

分析了每个数据点的验证像素由于不同网格大小的每个产品。网格的统计分布用于验证确认,如图4;观测数据图中表示为一个黑盒。总的来说,比NCEP ERA5显示密度分布,分布的分散。然而,四分位范围(差),这两种产品是相似的。因此,净辐射也同样的值分布。此外,所有的数据都表现出一个负偏态分布,均高于中间值。根据观察数据分布的不同表面条件。在SMT表面均匀,大部分数据被观察到的位差小。然而,在那异构表面状况的情况下,差是决定根据网格验证。最低的NCEP空间分辨率观察最大的差,差的ERA5高空间分辨率观察小。


图4
验证网格在地面观测站点的分布;x标记表明平均。ERA5和NCEP再分析资料是由蓝色和绿色表示,分别和卫星数据EBAF和GEWEX由红色和黄色表示,分别与个别观察显示为一个黑点。

每个观测站点的统计特征如下。SMT显示平均净辐射−12.45 W / m2(标准偏差:11.73 (25.72%)W / m2)。这个网站有一个短期的报道只是3年。SMT位于格陵兰岛的中心,它有一个均匀的表面比其他网站。数据变化也在SMT与其他网站相比较小。栏显示平均净辐射为21.58 W / m2(标准偏差:60.72 (25.57%)W / m2)。因此,数据变化比其他地区更大。其他地面观测站点,环境,那,国家安全局,啤酒,显示平均净辐射值为19.34,5.41,16.16,和−1.99 W / m2分别标准差为51.58(30.09%),48.28(26.38%),56.87(24.29%),和46.53 (25.43%)W / m2。

3.2。净辐射产品的相互比较
3.2.1之上。北极圈的比较矩阵

在四个净辐射产品的相互比较,混淆矩阵被用来强调差异数据表示的 - - - - - -值,表示时,MBE(图5)。所有产品与其他三个产品,表现出强烈的关系,相关系数超过0.9。是积极的,MBE基于 - - - - - -轴数据。GEWEX似乎高估了净辐射与其它产品相比。表示变化的范围广泛,从6.16到21.19 W / m2。最低RMSD对应比较EBAF ERA5但最高GEWES和NCEP之间。再分析数据,辅助低RMSD为9.60 W / m2;从最大到最小的区别是按照以下顺序:EBAF / NCEP GEWEX / EBAF, GEWEX / ERA5。GEWEX显示与采用卫星数据相比最大的区别,比如EBAF。因此,所有数据显示高度相关;然而,MBE和RMSD表示高变异,尽管相似的数据。因此,差异与变化相关的数据和观测值的范围似乎强烈影响辐射产品之间的协议。

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(c)
图5
混淆矩阵相互比较的所有网格平均值从四个辐射产品在北极圈:(a)相关系数( ),(b)意味着偏移误差(MBE)和(c)均方差(RMSD)。
3.2.2。经向分布和季节性周期的比较

理解为纬度净辐射数据的特点,我们分析了2°地带性意味着四种产品;这是选择基于NCEP数据的空间分辨率。在先前的研究中,同样的方法被用来分析子午特征(54]。图6(一)根据纬度显示了净辐射分布。GEWEX数据5 ~ 10 W / m2高于其他数据。净辐射最高GEWEX的顺序,EBAF, ERA5和摘要。纬度之间的所有数据显示减少模式60°N和78°N。然而,高于78°N,差异分布出现了。ERA5显示向极净减少辐射。在NCEP净辐射资料,减少观察模式最初接近60°;然而,越来越在纬度80°N模式发展。纬度是EBAF的净辐射分布数据分为三个范围。在第一次从60°N 78°N,净辐射EBAF显示一个下降的趋势,类似于ERA5和摘要。然而,EBAF分布从纬度78°N上升到86°N。 Above 86°N, the EBAF net radiation pattern again showed a reduction. Similarly, the GEWEX net radiation exhibited a decreasing pattern up to latitude 78°N. From 78°N to 84°N, the net radiation for GEWEX remained relatively the same, regardless of latitude.

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(一)
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(b)
图6
2摄氏度地带性意味着在北极和季节性周期:(一)分布的2°纬度地带性意味着;(b)季节性周期的平均净辐射在北极圈。在这两个图表(a, b), ERA5和NCEP再分析资料由蓝色和绿色线表示,分别和卫星数据作为EBAF GEWEX由红色和黄色线表示,分别。

图6 (b)显示了季节性周期分布。除了夏天,GEWEX表明高估与净辐射产品相比,,这是符合混淆矩阵和MBE 2°带状意思自由。在所有数据,最大值的净辐射与夏天的7月,和最小值恰逢冬季12月。这种模式类似于温度的变化和日光的小时数(55];因此,这个特点是由极夜,因为传入的太阳辐射较弱或不存在的秋冬季节。因此,净辐射的季节性变化可分为两个时期:从4月到9月和10月至3月。从4月到9月包括季和夏季融化。在这段时间里,不同的数据减少。值得注意的是,EBAF和ERA5分布是相同的。第二期从10月至3月包括冰冻季节和冬季。在此期间,辐射产品之间的差异增加,净辐射记录增加的顺序从最大到最小的GEWEX, EBAF, ERA5和摘要。

3.2.3。与每个网格分布的数据

混淆矩阵分析是由平均北极圈地区作为一个地区。北极有高度的季节性周期,在所有四个辐射产品。然而,使用2°带状的意思是,我们在纬度差异确认模式在北极圈内。图7显示了一个柱状图的四个净辐射产品。ERA5显示平均4.74 W / m2和标准偏差为51.39 W / m2总共13392000个样本。在这种情况下,标准偏差占总价值的14.68%。摘要采用平均为1.77 W / m2和标准偏差为58.58 W / m2总共214272个样本;在这里,标准差占总价值的14.44%。EBAF产生平均10.07 W / m2和标准偏差为50.51 W / m2总共837000个样本,标准差占总价值的14.68%。ERA5产生平均20.01 W / m2和标准偏差为51.08 W / m2总共837000个样本;在这种情况下,标准偏差占总价值的15.04%。NCEP产品最宽的数据分布,而GEWEX更集中。卫星数据也显示出更高的意思相比,再分析数据。

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图7
直方图的净辐射北极圈从2000年3月到2007年12月:(一)ERA5, (b)摘要,(c) EBAF, GEWEX (d)。

图8显示了摘要的月度密度净辐射的散射,EBAF,并根据ERA5 GEWEX;在这里, - - - - - -轴代表ERA5和 - - - - - -轴代表比较图中的数据。大部分的净辐射值是分布在一个较低的范围(< 30 W / m2)。所有的数据都有一个 与ERA5高于0.9,表明一个强有力的关系。关于ERA5, NCEP之间的差异,EBAF, GEWEX数据 , ,和 W / m2,分别。NCEP资料低于1:1线范围内,低于零分布值。此外,数据显示更广泛分布的净辐射。EBAF数据类似于ERA5数据,显示的回归线。的回归线GEWEX普遍高于1:1线;因此,倾向于显示值高于ERA5 GEWEX数据。分散的分布密度比NCEP EBAF GEWEX-ERA5更相似的数据。


图8
密度之间的散射ERA5和其他净辐射产品。的 - - - - - -轴代表ERA5数据, - - - - - -轴对应于(a)摘要,EBAF (b)和(c) GEWEX数据。
3.2.4。空间分布差异

我们分析了NCEP之间的净辐射的空间差异,EBAF, GEWEX北极圈,基于ERA5数据,如图9;红色阴影表示过高地估计相应的数据,和蓝色阴影表示低估。在摘要中,高估和低估图所示。净辐射差异较小的海洋比陆地,西部与东部的高估和低估。关于土地、加拿大和格陵兰岛北部显示,净辐射很强的低估,而南格陵兰岛是高估了。EBAF,少的差别是观察与另外两个数据集。因此,大量的辐射产品之间的差异很明显在格陵兰岛。同时,中央北极区展出净辐射的高估,这是符合2°纬度地带性意味着。EBAF数据显示净辐射的增加从78°N - 86°N,而在北极海洋的中央,一个小低估是显而易见的。对于GEWEX,整个地区被高估了,除了少数地区。 The north coastline of Greenland and East Greenland Sea showed an underestimation in net radiation. These areas were underestimated in all comparisons; thus, ERA5 always estimated a high net radiation value in the area. These regional characteristics should be noted when using ERA5 data. Different regional characteristics were observed in GEWEX and EBAF. The two products are the same satellite-based data, but there is a difference in the radiative transfer scheme between the two products. The difference in the net radiated energy of the two data may occur primarily due to the difference in the method of calculating the radiation data. There are also differences in the cloud data used. CERES EBAF uses MODIS data and SAR-based CALIPSO/CloudSat data, and GEWEX uses ISCCP DX data. In Figures9 (b)和9 (c)相比,EBAF和GEWEX数据都高估了ERA5数据在上面的面积大约80°N,即区域卡利普索/叫做观察人失踪。中的两个卫星数据显示相同的特征区域卡利普索/叫做数据排除在外。因此,基于卫星的净辐射的差异可能发生由于输入云数据的差异。

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(c)
图9
净辐射分布的空间差异基于ERA5从2000年3月到2007年12月。红色阴影表示一个高估的净辐射产品相比,和蓝色阴影表示低估。(一)NCEP-ERA5 EBAF-ERA5 (b)和(c) GEWEX-ERA5。

4所示。摘要和结论

在这项研究中,我们评估地表净辐射再分析(ERA5和NCEP)和卫星(EBAF和GEWEX)产品在北极地区。最大的验证周期是从2000年3月至2018年3月,和产品比较时期是2000年3月至2007年12月,在此期间所有的数据重叠。验证过程的整体结果表明ERA5具有最高精度的四个产品。定量精度的四个产品如下:ERA5, ;EBAF, ;GEWEX, ;摘要, W / m2。ERA5和EBAF显示类似的精度对谷神星EBAF (MBE RMSE: 20.93: 2.40),具有较高的不确定性在高纬度地区11]。精度的差异可能是由于空间分辨率。ERA5,最小的有效的网格,显示值的分布类似于观测数据。在那,这个特殊的观测站点位于一个岛屿(挪威斯瓦尔巴德岛);这里,网格尺寸更大,导致更大的差。精度比ERA5 EBAF低的原因可以归因于低精度的谷神星反演雪表面和比赛的不确定性沿海线附近由于低空间分辨率(56]。

专注于这些差异的原因是北极冰覆盖;因此,冰反照率效应是很重要的。特别是,净辐射与冰反射反馈机制,使这种反馈在北极气候变化的关键参数(6,57]。在分析气候变化时,不同模型的准确性和模式的变化是由于净辐射的差异。因此,它是必要的监控和提高表面能的评估预算,以更好地了解和预测气候变化28]。连续在这个领域的研究是至关重要的一个流程级模型和观测之间的联系(58]。

本研究的目的是为了更好地理解的准确性净辐射产品在高纬度地区和产品之间的差异。这有助于在选择一个产品对气候变化建模。基于本研究的结果,可以分析北极地区的长期能源变化通过选择优化的净辐射能量。

验证结果局限于地面观测站点覆盖着冰雪。从北极圈主要由海洋,验证在海冰是一个重要组成部分。因此,有必要添加净辐射海冰漂移数据的验证。在这项研究中,净辐射之间发生分歧的产品和不同的特点进行了分析。然而,它是不可能找出造成这些差异的因素。因此,未来的研究将需要考虑的因素负责创建不同的净辐射产品。有许多不同的事情导致净辐射差异。有必要研究哪些因素导致净辐射的差异从这项研究的结果。

辐射能源组件将发挥关键作用预测准确的表征和北极地区气候变化趋势。净辐射的变化可以帮助预测变量导致北极海冰物理过程等在北极。基于这项研究的结果,它可以扩展和利用长期能量变化观察,海冰预测模型,和气候变化建模。

需要分析哪些数据是最适合分析气候变化和辐射的产品之间的差异如何影响气候变化分析。辐射通量如净辐射可以用作关键参数来确定北极的能量平衡。这些结果将使准确的观察和预测北极气候,帮助确定最近的异常气候的原因与北极中间纬度地区。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究是由韩国极地研究所(KOPRI),格兰特PE20080数量。ARM数据是通过美国能源部大气辐射测量项目的一部分。

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