CN111239856B - 一种探空温度辐射误差订正量计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种探空温度辐射误差订正量计算方法，对全球不同型号的探空仪的偏差特征进行分析；借助模式背景场资料和Vaisala RS92探空仪，求算其他类型探空仪的太阳辐射订正量；应用算法对再分析资料可能存在的系统误差进行检验；实现对来自不同型号的探空仪器辐射误差订正。通过仪器辐射误差在时间‑空间域内的相互转换，既消除了模式背景场自身偏差对观测温度准确性的影响，又借助了不同仪器对比评估的差异，较现有方法达到更好的订正效果，订正后的探空温度偏差的均值和标准差显著减小。可以节省大量的人力、财力，不需要开展很长时间试验，综合考虑，本算法更为经济有效。

Description

一种探空温度辐射误差订正量计算方法

技术领域

本发明涉及探空数据处理技术领域。具体地说是一种探空温度辐射误差订正量计算方法。

背景技术

所谓探空温度太阳辐射误差，是指传感器在高空气象探测时，通过吸收太阳辐射造成的温升，将叠加在传感器所测真实大气温度上，太阳辐射使温度升高产生的测量误差。已有研究结果表明，若没有进行有效的辐射误差订正，白天与夜间的100hPa高度处的两条探空温度时间序列将存在非常明显的差异。太阳辐射误差大小的决定因素主要是太阳高度角，而太阳高度角大小由太阳和地球上观测点的相对位置决定：观测地点的经纬度、观测时间、观测的海拔高度等等。此外，观测点不同温度传感器的响应性能、高空风速大小、云量多少等变化因素，都将会对太阳辐射误差大小产生影响。

可以说，太阳辐射对探空温度的影响是全方位的，这不仅表现在，对同一类型探空仪器而言，其垂直上升高度和观测站点分布引起的太阳辐射偏差变化，而且表现在，针对不同类型探空仪，其温度传感器受太阳辐射影响程度亦显著不同。欧洲中尺度数值预报中心(ECMWF)对2015-2016年期间分布于北半球20°N-50°N的主要探空仪器类型进行对比统计分析，可以非常明显地看出，在不同标准等压面高度(hPa)的探空温度观测值与模式背景场之差(O-B)。不同类型的探空仪器表现出不同的温度偏差，而且对于同一类型的探空仪器，其温度偏差的大小在不同的探空高度处亦显著不同。

然而，针对探空仪辐射误差的订正方法仍有待发展。已有方法主要有两种：一是，单独针对探空仪器，基于大气长波辐射传输计算等模型计算，或进行同球观测对比试验，但是这种方法严重依赖仪器性能，且由于试验成本较高，对比资料较少；该方法主要依靠观测温度的离散度，简单给出不同探空仪器的离散度，通过离散度大小可以定性检验出仪器的探测效果优劣，但难以给出定量的对比及订正结果。二是，单独基于探空温度与模式背景场的偏差，该方法很容易受到气象数值模式自身系统偏差的影响，从而很难对探空温度进行有效精准的订正。该方法并没有考虑不同探空仪器类型之间的对比分析，仅仅基于模式背景场偏差，往往存在订正量过大或过小的问题。

探空温度要素在气象领域的重要性不言而喻。一方面可以为数值预报模式提供重要初值场信息——垂直温度廓线，另一方面，又可以为其他资料如卫星、雷达等的校正提供非常重要的数值参考。然而，探空温度的精准性不仅一直受到太阳辐射的影响，而且持续受到不同厂家生产的探空仪温度传感器换型升级和太阳辐射误差订正算法逐渐改善的影响。因此，非常有必要研究新的数据处理技术算法，综合考虑如上两种已有方法的优点，对探空温度辐射误差订正量进行计算。

发明内容

为此，本发明所要解决的技术问题在于提供一种探空温度偏差的均值和标准差显著减小的一种探空温度辐射误差订正量计算方法，综合考虑已有的太阳辐射误差订正较好的国外探空仪(如Vaisala探空仪)，及数值模式背景场时空一致性较好的优势，来计算待检测探空仪(如中国、印度、俄罗斯等国探空仪)的辐射误差订正量，从而实现太阳辐射误差订正量的求算。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

一种探空温度辐射误差订正量计算方法，包括如下步骤：

步骤P1：对全球不同型号的探空仪的偏差特征进行分析；

步骤P2：借助模式背景场资料和Vaisala RS92探空仪，求算其他类型探空仪的太阳辐射订正量；

步骤P3：应用算法对再分析资料可能存在的系统误差进行检验；

步骤P4：实现对来自不同型号的探空仪器辐射误差订正。

上述探空温度辐射误差订正量计算方法，在步骤P1中：

步骤P101：选取待求辐射误差订正量的探空仪器类型，并且以Vaisala RS92型号探空仪器作为对比参考研究；

步骤P102：选取一定的时间段，计算该时段内，每种待求辐射误差订正量的探空仪器观测的探空温度，在运用已有订正方法前后，探空仪器观测的原始观测、以及不同的已有订正方法与ERA-lnterim再分析背景场的逐个时次偏差分别为omb和omb′、omb″；其中omb′、omb″分别代表利用已有两种来源订正量订正后的偏差；omb和omb′、omb″的逐个时次偏差计算公式如式(1)、式(2)和式(3)所示：

omb＝o-b (1)

omb′＝o+cor1-b (2)

omb″＝o+cor2-b (3)

其中：o代表待求辐射误差订正量的探空仪的原始观测，b代表ERA-lnterim再分析资料，cor1和cor2分别代表两种来源的探空温度订正量；

步骤P103：计算步骤P102中逐个时次偏差omb和omb′、omb″的月平均值，计算公式如式(4)、式(5)和式(6)所示：

其中：n值代表特定月份内的观测数目，

和

分别为omb和omb′、omb″的月平均值；

步骤P104：将步骤P103得到的

和

的时间序列在一个坐标系中展示，分析待求辐射误差订正量的不同探空仪器在用已有订正量订正前后的偏差分布特征；

步骤P105：由步骤P104待求辐射误差订正量的不同探空仪器在用已有订正量订正前后的偏差分布特征可知：Vaisala RS92型号探空仪器的偏差分布最小，观测质量最好；待求辐射误差订正量的不同探空仪器的偏差分布最大，观测质量较差；

步骤P106：由得到的待求辐射误差订正量的不同探空仪器的偏差分布可知：存在明显的年循环特征。

上述探空温度辐射误差订正量计算方法，在步骤P2中：

步骤P201：计算观测Vaisala RS92型号探空仪器的探空温度与ERA-Interim再分析资料之间的温度偏差O₁MB，计算公式如下：

O₁-B＝O₁MB (7)

其中：O₁代表Vaisala RS92型号探空仪器的原始观测的探空温度，B代表ERA-Interim再分析资料的探空温度；

步骤P202：计算待求辐射误差订正量的探空仪的探空温度与ERA-Interim再分析资料之间的温度偏差O₂MB，计算公式如下：

O₂-B＝O₂MB (8)

其中：O₂代表待求辐射误差订正量的探空仪的原始观测的探空温度，B代表ERA-Interim再分析资料的探空温度；

步骤P203：计算两种探空仪原始观测的探空温度相对于ERA-Interim再分析资料之间温度偏差的差异ΔO，计算公式如下：

ΔO＝O₂MB-O₁MB (9)

步骤P204：计算一段时间内，相对于ERA-Interim再分析资料之间偏差的差异ΔO的均值

其中：

表示时空平均，相当于求得一段时间内两种探空仪器的探空温度的系统偏差；

步骤P205：计算某一固定时空点的温度偏差值，计算公式如下：

实现以时间换空间：将随时间变化的ΔO转换为固定空间的具体值

实现温度偏差量的求算；

步骤P206：计算每一固定时空点的太阳辐射订正量数值，计算公式如下：

Radcor_Value＝-C (11)。

上述探空温度辐射误差订正量计算方法，在步骤P3中：

步骤P301：在前面的步骤P1和P2中，已假定模式再分析资料具有较好的时空一致性，而不同的探空仪相对于再分析资料的偏差在大尺度年上是不变化的；若由于同化其他资料造成模式再分析资料出现系统误差，可以利用步骤P1和步骤P2提出的算法进行检验，其他资料为卫星、飞机资料；

步骤P302：在步骤P2中，已经得到两种探空仪原始观测的探空温度相对于ERA-Interim再分析资料之间温度偏差的差异ΔO，对相同位势高度处的ΔO的时间序列与再分析模式资料的时间序列B差异进行比较；

步骤P303：若ΔO的时间序列在某一时刻没有出现跳变，而ERA-Interim再分析背景场资料在该时刻出现了明显的跳变，即可说明在该时刻，ERA-Interim再分析资料可能存在明显的系统误差；也就是说，在确保两类观测资料的O₂MB-O₁MB的差值准确情况下，通过该差值与背景场资料差异的变化来检验背景场资料的系统误差。

上述探空温度辐射误差订正量计算方法，在步骤P4中：

步骤P401：研究样本选取：首先选择应用现有订正量订正后的探空温度序列，然后通过与Vaisala RS92探空仪进行结果对比，选取订正结果欠佳的样本；

步骤P402：针对选取的不同的样本，计算其探空温度订正前后相对于ERA-Interim再分析资料的模式背景场的偏差T-bias的月平均值；

步骤P403：对比Vaisala RS92型号探空仪温度偏差统计结果，通过上述公式(7)-(11)计算所选取样本探空温度的辐射误差订正量；

步骤P404：对步骤P403的辐射误差订正量，进行订正前后T-bias月平均值的均值和标准差；通过对比其数值大小，检验该技术方案对待求辐射误差订正量探空仪的辐射误差订正效果。

本发明的技术方案取得了如下有益的技术效果：

本申请考虑借助Vaisala RS92探空仪，并参考模式背景场，给出中国探空仪器太阳辐射误差订正量的一种计算方法。综合考虑Vaisala RS92探空仪观测值与模式背景场的值来标定待求辐射误差订正量的探空仪。本技术方案通过对比国外探空仪与中国探空仪器的辐射误差大小，确定Vaisala RS92探空仪器辐射误差订正效果较好，而中国及俄罗斯印度等国探空仪受太阳辐射影响较大。订正方案的实施，有利于更加精准地改善中国探空仪的探空温度观测效果，拓展了对中国探空仪温度观测性能分析的思路，从而推动国产探空仪水平进一步提高。

本发明的优点在于，通过仪器辐射误差在时间-空间域内的相互转换，既消除了模式背景场自身偏差对观测温度准确性的影响，又借助了不同仪器对比评估的差异，较现有方法达到更好的订正效果。

1.本发明实现了一种探空温度辐射误差计算方法的设计，相较于已有订正的结果，订正后的探空温度偏差的均值和标准差显著减小；

2.算法中综合考虑模式背景场具有较好的时空一致性，及Vaisala RS92探空仪的精准性，实现了不同来源探空仪观测探空温度中的辐射误差的有效订正；

3.算法有效排除了模式背景场资料某些的系统偏差对订正结果的影响；同时，为在气象数值模式资料同化中进行实时探空温度偏差订正提供了一种技术思路；

4.相较于开展同球观测试验进行探空温度偏差分析，本种探空温度辐射误差订正量计算方法可以节省大量的人力、财力，不需要开展很长时间试验，测试时间可缩短到一年之内。综合考虑，本算法更为经济有效。

附图说明

图1：国际四种型号探空仪温度在订正前后(-rad和-era5分别代表现有两种来源订正量)，相对于ERA-Interim再分析资料的偏差时间序列：(a)Vaisala RS92探空仪(b)中国生产探空仪(c)俄罗斯生产探空仪(d)印度生产探空仪；

图2：本发明探空温度辐射误差订正量计算方法的核心算法简图：B代表模式背景场时间序列，O₁代表质量较好探空仪器的温度观测序列，O₂代表待进行辐射误差订正的探空仪器的温度观测序列，Radcor代表辐射误差订正量，如图中虚线所示；

图3：1988-1998年中国长望探空仪100hPa探空温度在订正前后相对于ERA-Interim再分析资料的偏差时间序列，其中SH100-no和SH100-rab分别代表订正前后的结果，SH100-new代表应用本探空温度辐射误差订正量计算方法后的结果。它们的均值大小分别为0.926，0.222，0.003，标准差大小分别为0.128，0.138，0.098。

图4：1988-1998年俄罗斯某型号探空仪300hPa探空温度在订正前后相对于ERA-Interim再分析资料的偏差时间序列，其中RUS300-no代表订正前的结果，RUS300-rab和RUS300-era5分别代表应用已有两个来源订正量进行订正后的结果，RUS300-new代表应用本本探空温度辐射误差订正量计算方法后的结果。它们的均值分别为0.644，0.212，0.248，0.001，标准差分别为0.227，0.140，0.135，0.115。

图5：针对不同的试验样本(不同厂家的探空仪器，在不同的探空高度观测的温度时间序列)，得到的订正前后相对于ERA-Interim再分析资料的温度偏差T-bias的均值和标准差。其中origin代表订正前的结果，rab代表应用已有来源订正量进行订正后的结果，new代表应用本技术方案后的结果。

具体实施方式

本发明中的研究资料为：

再分析产品在很大程度上弥补了台站资料时空分布不均等缺陷，为深入理解大气环流及其作用提供了长期连续的、覆盖全球的四维数据集，因此，本发明中利用再分析资料对订正效果进行检验评估。本发明应用到的探空数据源，主要来自美国国家环境预报中心(NCEP)气候预测系统再分析计划(NCEP/CFSR，简称CFSR)的探空输入数据源；并利用欧洲中期数值预报中心(ECMWF)释放的全球大气再分析资料(ERA-lnterim)，对订正前后的探空温度偏差进行了对比评估。

本发明应用了维也纳大学的Haimberger等人的探空温度订正量数据集RAOBCORE的订正结果(-rab)，该数据集以ERA-40和ERA-lnterim的模式背景场作为参考序列进行探空温度序列的断点监测和均一性订正。同时，另一个探空温度订正量数据集是应用在欧洲中期数值预报中心ECMWF新一代全球大气再分析ERA5中的订正量(-era5)。

本实施例中的探空温度辐射误差订正量计算方法，具体如下：

步骤P1：对全球不同型号探空仪器的偏差特征分析。

步骤P101：选取待求辐射误差订正量的探空仪器类型，如国际通用探空仪类型码为129的某俄罗斯厂家生产的探空仪，以及以Vaisala RS92型号探空仪器作为对比参考研究。

步骤P102：选取一定的时间段，计算该时段内，每种类型仪器观测的探空温度，在运用已有订正方法前后，其与ERA-lnterim再分析背景场的逐个时次偏差omb和omb′、omb″。其中omb′、omb″分别代表利用已有两种来源订正量订正后的偏差；omb和omb′、omb″的逐个时次偏差计算公式如式(1)、式(2)和式(3)所示：

omb＝o-b (1)

omb′＝o+cor1-b (2)

omb″＝o+cor2-b (3)

其中：o代表待求辐射误差订正量的探空仪的原始观测，b代表ERA-lnterim再分析资料，cor1和cor2分别代表两种来源的探空温度订正量。

步骤P103：计算上述偏差omb和omb′、omb″的月平均值，计算公式如式(4)、式(5)和式(6)所示：

其中：n值代表特定月份内的观测数目，

和

分别为omb和omb′、omb″的月平均值。

步骤P104：将上述计算量所得

和

的时间序列在一个坐标系中展示，如图1所示。分析各个不同探空仪器在用已有订正量订正前后的偏差分布特征，图1(a)为Vaisala RS92型号探空仪器，图1(b)为中国生产探空仪，图1(c)为俄罗斯生产探空仪，图1(d)为印度生产探空仪。

步骤P105：分析图1所示的四种探空仪器偏差特征：可以看出，四种探空仪器的温度观测质量差异很大，很明显，图1(a)所示的欧洲广为使用的Vaisala RS92型号探空仪器的质量最好，而其他三个国家，图1(b)中国某一型号探空仪、1(c)俄罗斯某一型号探空仪、1(d)印度某一型号探空仪的温度观测质量较差。

步骤P106：进一步分析发现，尽管上述图1在订正前后(图中标注-rab和-era5代表两种已有订正量来源)的

均绝对值减小，但是，其间存在明显的年循环特征，由于一个探空观测点的辐射误差，在月尺度上主要随太阳高度角影响，表现出明显的年循环特征。因此在本发明涉及的算法方案中，考虑借助模式背景场资料和Vaisala RS92型号探空仪，来对其他类型探空仪温度观测量进行订正。

步骤P2：借助模式背景场资料和Vaisala RS92型号探空仪，求算其他类型探空仪太阳辐射订正量。

步骤P201：计算Vaisala RS92型号探空温度与ERA-Interim再分析资料之间的偏差O₁MB，计算公式如下：

O₁-B＝O₁MB (7)

其中：O₁代表Vaisala RS92型号探空仪的原始观测，B代表ERA-Interim再分析资料的探空温度。

步骤P202：计算质量较差的探空仪温度与ERA-Interim再分析资料之间的偏差O₂MB，计算公式如下：

O₂-B＝O₂MB (8)

其中O₂代表质量较差的探空仪原始观测，B代表ERA-Interim再分析资料。

步骤P203：计算两种探空仪观测的温度相对于ERA-Inter im再分析资料之间偏差的差异ΔO，计算公式如下：

ΔO＝O₂MB-O₁MB (9)

步骤P204：计算一段时间内(如10年)，相对于ERA-Interim再分析资料之间偏差的差异ΔO的均值

其中物理量上面标记的横线代表时空平均，相当于求得一段时间内两个探空仪器温度的系统偏差。这是因为进行了长时间平均，ΔO的在均值

上下的差值相互抵消掉，如图1所示。

步骤P205：计算某一固定时空点的温度偏差值，计算公式如下：

通过如上两步实现了以时间换空间；将随时间变化的ΔO转换为固定空间的具体值

实现了温度偏差量的求算。

步骤P206：计算每一固定时空点的太阳辐射订正量数值，计算公式如下：

Radcor_Value＝-C (11)。

步骤P3：算法的应用检验-对再分析资料可能存在的系统误差做出预判

步骤P301：在前面的步骤P1和P2中，已假定模式再分析资料具有较好的时空一致性，而不同的探空仪相对于再分析资料的偏差在大尺度(年)上是不变化的。若由于各种原因，如同化其他资料(卫星、飞机报等)造成模式再分析资料出现系统误差，可以利用本方案提出的算法进行检验。

步骤P302：在步骤P2中，已经得到两种探空仪观测的温度相对于ERA-Interim再分析资料之间温度偏差的差异ΔO，对相同位势高度处的ΔO的时间序列与时间序列B(再分析模式资料)的差异进行比较。

步骤P303：若ΔO的时间序列在某一时刻没有出现跳变，而ERA-Interim再分析背景场资料在该时刻出现了明显的跳变，即可说明在该时刻，再分析资料可能存在明显的系统误差。也就是说，在确保两类观测资料的O₂MB-O₁MB的差值准确情况下，通过该差值与背景场资料差异的变化来检验背景场资料的系统误差。

步骤P4：实现对来自不同型号的探空仪器辐射误差订正。

步骤P401：研究样本选取：首先选择应用现有订正量订正后的探空温度序列。然后通过与Vaisala RS92探空仪进行结果对比，选取订正结果欠佳的样本。例如，选择俄罗斯某种型号的探空仪在300hPa处的探空温度，如图4所示。

步骤P402：针对选取的不同的样本，通过公式(1)-(6)计算其探空温度订正前后相对于模式背景场(ERA-Interim资料)的偏差，计算T-bias的月平均值(

和

)。

步骤P403：对比Vaisala探空仪温度偏差统计结果，通过上述公式(7)-(11)计算所选取样本探空温度的辐射误差订正量。

步骤P404：针对选取的不同的样本，计算上述样本在应用步骤P403种辐射误差订正量进行订正前后T-bias月平均值的均值和标准差；通过对比其数值大小，检验该技术方案对俄罗斯印度等站点的探空仪辐射误差订正效果。

二、结果与分析

由图1可以看出，相对于Vaisala RS92探空仪而言，其他三个国家的探空仪观测温度与ERA-Interim再分析模式背景场资料的偏差很大，即便是应用了当前国际上已有的维也纳大学Haimberger等人研发的探空温度订正数据集后，其订正后的上述偏差仅仅平均值发生了改变，而其间仍存在明显的年循环变化特征。例如，图1(b)中，中国探空仪在订正前的100hPa探空温度偏差1988-1998年间的平均值大小约为0.9℃，利用RAOBCORE数据集订正后的平均值减小到约为0.2℃，而利用ERA5中探空订正量订正后的平均值减小到约为-0.3℃，尽管偏差的绝对值较订正前都明显减小，但是从图中明显看出，较图1(a)而言，偏差序列中的年循环变化特征明显。而在所有影响探空温度偏差的因素中，如太阳辐射、仪器传感性性能、探空仪出云与否，唯有太阳辐射偏差因太阳高度角随季节变化，表现出明显的年循环的特征。

本发明的设计灵感来自图1的对比结果，Vaisala RS92探空仪器因为辐射误差订正较好，偏差序列的年循环变化特征近似没有，可以作为参考，从而对其他类型的探空仪器进行相应的订正。应用本技术方案可以实现，借助Vaisala RS92探空仪和背景场信息，计算得出辐射误差订正量，从而使得订正后的探空温度偏差序列的变化特征与图1(a)相似。

现有的探空仪温度辐射偏差订正量方法，或者单独依靠不同厂家生产的探空仪之间的对比评估，或者单独依靠探空仪器观测资料自身与气象数值模式背景场的偏差。与这些已有方法相比，如算法简图2中所示，本技术方案综合考虑了模式背景场偏差的时空一致性，以及质量较好探空仪器的观测精准性，实现待进行订正的探空仪器的的辐射偏差计算。其优点在于，通过仪器辐射误差在时间-空间域内的相互转换，既消除了模式背景场自身偏差对观测温度准确性的影响，又借助了不同仪器对比评估的差异，较现有方法达到更好的订正效果。

如图3所示，1988-1998年中国长望探空仪100hPa探空温度在订正前后相对于ERA-Interim再分析资料的偏差时间序列，其后SH100-no和SH100-rab分别代表订正前后的结果，SH100-new代表应用本技术方案后的结果。它们的均值大小分别为0.926，0.222，0.03，标准差大小分别为0.128，0.138，0.098。可以得出，采用本技术方案后的探空温度偏差的均值和标准差都明显减小。

上述结论对于国际上同类探空仪同样适用。如下图4所示1988-1998年俄罗斯某型号探空仪300hPa探空温度在订正前后相对于ERA-Interim再分析资料的偏差时间序列，其中RUS300-no代表订正前的结果，RUS300-rab和RUS300-era5分别代表应用已有两个来源订正量进行订正后的结果，RUS300-new代表应用本技术方案后的结果。它们的均值分别为0.644，0.212，0.248，0.01，标准差分别为0.227，0.140，0.135，0.115。同样可以得出，采用本技术方案后的探空温度偏差的均值和标准差都明显减小。说明本技术方案具有较好的普适性。

图5针对不同的试验样本(不同厂家的探空仪器，在不同的探空高度观测的温度时间序列)，得到的订正前后相对于ERA-Interim再分析资料的温度偏差T-bias的均值和标准差。其中origin代表订正前的结果，rab代表应用已有来源订正量进行订正后的结果，new代表应用本技术方案后的结果。可以看出，对于选取的样本而言，订正前的温度偏差在1℃上下，应用已有订正量进行订正后温度偏差大约为0.2℃，而应用本技术方案后得到的温度偏差均小于0.05℃。而且，从图中可以看出，该温度偏差的标准差显著减小。本技术方案对原来T-bias时间序列中因季节变化引起的辐射误差影响，进行了有效的订正。

三、结果与讨论

值得一提的是，影响探空温度偏差大小的主要因素有：一方面是自然因素，太阳辐射对于任何类型的探空仪器都具有明显的影响，其影响程度的大小不仅与探空仪所处观测点的太阳高度角有关，而且与不同探空仪器温度传感器响应性能有关。而且，太阳辐射误差的大小不仅与太阳辐射加热量有关，还取决于观测时的风速及云量等因素，如风速越大，带走的热量越多，可降低太阳辐射的加热作用。另一方面是历史人为因素，不同厂家的探空仪温度传感器换型升级以及相应的太阳辐射误差订正算法改进，亦将显著影响探空温度偏差大小。可以说，以上两个因素是耦合在一起共同影响探空温度偏差大小，使得开展探空温度偏差订正工作变得非常复杂。具体来说，自然因素的影响是持续存在的，不同类型探空仪受太阳辐射影响的程度不同；而人为因素的影响尽管看起来是间断性的——某一历史时刻即完成换型或算法升级，但是它将通过自然因素的影响持续作用到整个探空温度时间序列——该间断点前后的太阳辐射影响的程度显著变化。而本申请涉及的探空温度辐射误差订正量计算，聚焦于上述第一个因素，即由于太阳高度角变化引起的辐射误差。因此在进行计算时，需要保证所选取的时段内，台站所用的上述探空仪器类型没有发生换型或者没有观测软件算法升级。

本申请涉及的算法，应用了Vaisala RS92探空仪的统计结果作为参考对比，并在一定区域、一定时间段内对多个观测站点的探空温度偏差求时空平均值。尽管上述做法可以在一定程度上消除空间差异，但是应该说，最理想的数据是基于一定时间段内的同球观测试验，即一个探空气球下系两个不同来源的探空仪器：一个是国际已有辐射误差订正较好的探空仪，如Vaisala RS92探空仪；另一个是待求太阳辐射误差订正量的探空仪。然后借助模式背景场资料，对后者进行有效地探空温度辐射误差订正。但是，同球观测试验的不利之处在于将耗费大量的人力、财力，而且需要试验很长一段时间，至少一年。综合考虑，还是本申请提供的做法更为经济有效。

本申请的创新之处在于：1.实现了一种探空温度辐射误差计算方法的设计，相较于已有订正的结果，订正后的探空温度偏差的均值和标准差显著减小；2.算法中综合考虑模式背景场具有较好的时空一致性，及国际Vaisala探空仪的精准性，实现了不同来源探空仪观测探空温度中的辐射误差的有效订正；3.算法有效排除了模式背景场资料某些的系统偏差对订正结果的影响；同时，为在气象数值模式资料同化中进行实时探空温度偏差订正提供了一种技术思路。4.相较于开展同球观测试验进行探空温度偏差分析，本方案可以节省大量的人力、财力，不需要开展很长时间试验(至少一年)。

本申请考虑借助Vaisala RS92探空仪，并参考模式背景场，给出中国探空仪器太阳辐射误差订正量的一种计算方法。综合考虑Vaisala RS92探空仪观测值与模式背景场的值来标定待求辐射误差订正量的探空仪。本技术方案通过对比国外探空仪与中国探空仪器的辐射误差大小，确定VaisalaRS92探空仪器辐射误差订正效果较好，而中国及俄罗斯印度等国探空仪受太阳辐射影响较大。订正方案的实施，有利于更加精准地改善中国探空仪的探空温度观测效果，拓展了对中国探空仪温度观测性能分析的思路，从而推动国产探空仪水平进一步提高。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本专利申请权利要求的保护范围之中。

Claims (3)

1.一种探空温度辐射误差订正量计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤P1：对全球不同型号的探空仪的偏差特征进行分析；

在步骤P1中：

步骤P101：选取待求辐射误差订正量的探空仪器类型，并且以Vaisala RS92型号探空仪器作为对比参考研究；

步骤P102：选取一定的时间段，计算该时段内，每种待求辐射误差订正量的探空仪器观测的探空温度，在运用已有订正方法前后，探空仪器观测的原始观测、以及不同的已有订正方法与ERA-Interim再分析背景场的逐个时次偏差分别为omb和omb′、omb″；其中omb′、omb″分别代表利用已有两种来源订正量订正后的偏差；omb和omb′、omb″的逐个时次偏差计算公式如式(1)、式(2)和式(3)所示：

omb＝o-b (1)

omb′＝o+cor1-b (2)

omb″＝o+cor2-b (3)

其中：o代表待求辐射误差订正量的探空仪的原始观测，b代表ERA-Interim再分析资料，cor1和cor2分别代表两种来源的探空温度订正量；

步骤P103：计算步骤P102中逐个时次偏差omb和omb′、omb″的月平均值，计算公式如式(4)、式(5)和式(6)所示：

其中：n值代表特定月份内的观测数目，

和

分别为omb和omb′、omb″的月平均值；

步骤P104：将步骤P103得到的

和

的时间序列在一个坐标系中展示，分析待求辐射误差订正量的不同探空仪器在用已有订正量订正前后的偏差分布特征；

步骤P105：由步骤P104待求辐射误差订正量的不同探空仪器在用已有订正量订正前后的偏差分布特征；

步骤P106：由得到的待求辐射误差订正量的不同探空仪器的偏差分布；

步骤P2：借助模式背景场资料和Vaisala RS92探空仪，求算其他类型探空仪的太阳辐射订正量；

在步骤P2中：

步骤P201：计算观测Vaisala RS92型号探空仪器的探空温度与ERA-Interim再分析资料之间的温度偏差O₁MB，计算公式如下：

O₁-B＝O₁MB (7)

其中：O₁代表Vaisala RS92型号探空仪器的原始观测的探空温度，B代表ERA-Interim再分析资料的探空温度；

步骤P202：计算待求辐射误差订正量的探空仪的探空温度与ERA-Interim再分析资料之间的温度偏差O₂MB，计算公式如下：

O₂-B＝O₂MB (8)

其中：O₂代表待求辐射误差订正量的探空仪的原始观测的探空温度，B代表ERA-Interim再分析资料的探空温度；

步骤P203：计算两种探空仪原始观测的探空温度相对于ERA-Interim再分析资料之间温度偏差的差异ΔO，计算公式如下：

ΔO＝O₂MB-O₁MB (9)

步骤P204：计算一段时间内，相对于ERA-Interim再分析资料之间偏差的差异ΔO的均值

其中：

表示时空平均，相当于求得一段时间内两种探空仪器的探空温度的系统偏差；

步骤P205：计算某一固定时空点的温度偏差值，计算公式如下：

实现以时间换空间：将随时间变化的ΔO转换为固定空间的具体值

实现温度偏差量的求算；

步骤P206：计算每一固定时空点的太阳辐射订正量数值，计算公式如下：

Radcor_Value＝-C (11)；

步骤P3：应用算法对再分析资料可能存在的系统误差进行检验；

步骤P4：实现对来自不同型号的探空仪器辐射误差订正。

2.根据权利要求1所述的探空温度辐射误差订正量计算方法，其特征在于，在步骤P3中：

步骤P301：在前面的步骤P1和P2中，已假定模式再分析资料具有较好的时空一致性，而不同的探空仪相对于再分析资料的偏差在大尺度年上是不变化的；若由于同化其他资料造成模式再分析资料出现系统误差，可以利用步骤P1和步骤P2提出的算法进行检验，其他资料为卫星、飞机资料；

步骤P302：在步骤P2中，已经得到两种探空仪原始观测的探空温度相对于ERA-Interim再分析资料之间温度偏差的差异ΔO，对相同位势高度处的ΔO的时间序列与再分析模式资料的时间序列B差异进行比较；

步骤P303：若ΔO的时间序列在某一时刻没有出现跳变，而ERA-Interim再分析背景场资料在该时刻出现了明显的跳变，即可说明在该时刻，ERA-Interim再分析资料可能存在明显的系统误差；也就是说，在确保两类观测资料的O₂MB-O₁MB的差值准确情况下，通过该差值与背景场资料差异的变化来检验背景场资料的系统误差。

3.根据权利要求1所述的探空温度辐射误差订正量计算方法，其特征在于，在步骤P4中：

步骤P401：研究样本选取：首先选择应用现有订正量订正后的探空温度序列，然后通过与Vaisala RS92探空仪进行结果对比，选取订正结果欠佳的样本；

步骤P402：针对选取的不同的样本，计算其探空温度订正前后相对于ERA-Interim再分析资料的模式背景场的偏差T-bias的月平均值；

步骤P403：对比Vaisala RS92型号探空仪温度偏差统计结果，通过上述公式(7)-(11)计算所选取样本探空温度的辐射误差订正量；

步骤P404：对步骤P403的辐射误差订正量，进行订正前后T-bias月平均值的均值和标准差；通过对比其数值大小，检验步骤P1-步骤P2技术方案对待求辐射误差订正量探空仪的辐射误差订正效果。

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