作者：张璐; 田向军; 刘宣飞; 师春香融合气温产品cressman插值multiscaleanalysis
摘要：将多重网格策略引入NLS-3DVar（Non-linear Least Squares-based on Three-dimensional Variational Data Assimilation，非线性最小二乘三维变分同化）方法，进而应用于2400多个部级气象观测站逐时气温数据和NCEP再分析气温数据的融合，得到中国区域空间分辨率1°×1°，时间分辨率为6小时的气温融合产品。分别从单重网格（分辨率1°×1°）和双重网格（分辨率由2°×2°到1°×1°）利用2014年1～12月（4、5月除外）的独立检验数据考察NLS-3DVar气温融合产品质量，验证基于多重网格策略的NLS-3DVar方法的优越性。在单重网格下，与广泛应用于气象行业的Cressman插值产品（均方根误差和相关系数的年平均值分别为1．961℃d-1和0．924）相比，NLS-3DVar产品全年始终具有最小的均方根误差和最大的相关系数，年平均值分别为1．915℃d-1和0．929；站点间误差分析进一步表明，NLS-3DVar产品在大多数检验站点精度更高，在新疆、甘肃、云南、陕西等地区尤为突出；加入双重网格策略的NLS-3DVar产品与单重网格的NLS-3DVar产品误差对比显示，均方根误差年平均值分别为1．649℃d-1和1．711℃d-1，相关系数年平均值分别为0．970和0．968，二者在均方根误差和相关系数的表现上都极为相似，即双重网格NLS-3DVar气温产品尽管对观测数据采取了稀疏化处理，但依旧维持了原有的产品精度，并且在计算效率上提高了1倍多。而与同样在双重网格下基于多尺度的STMAS（Space-Time Multiscale Analysis System）算法相比，双重网格的NLS-3DVar产品在产品精度上同样占据优势，在计算效率上单位时次耗时与STMAS算法几乎相当。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
