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研究作者及机构

该研究由Emily Gleeson、Eoin Whelan和John Hanley共同完成，他们均来自爱尔兰气象局（Met Éireann）的研究、环境与应用部门。研究于2017年3月29日发表在《Adv. Sci. Res.》期刊上。

学术背景

该研究的主要科学领域是气象学和气候学，特别是区域气候再分析（regional climate reanalysis）。气候再分析是监测气候、验证和校准数值天气预报模型（Numerical Weather Prediction, NWP）的重要工具，并且在气象学和气候学之外的领域也有广泛应用。由于气候再分析使用固定版本的预报模型和数据同化系统，结合历史观测数据，能够生成物理上一致的参数，这些参数通常无法通过常规观测获得。因此，气候再分析可以扩展当前观测网络所获得的知识。

爱尔兰气象局（Met Éireann）进行了一项为期35年的高分辨率（水平网格2.5公里）区域气候再分析，称为MÉRA（Met Éireann Reanalysis）。该研究旨在通过使用ALADIN-HIRLAM数值天气预报系统，改进对爱尔兰地表参数和极端天气事件的理解。研究的目标是评估再分析的质量，并初步分析地表参数，包括屏幕温度、10米风速、平均海平面气压（Mean Sea-Level Pressure, MSLP）、土壤温度、土壤湿度和24小时降雨累积量。

研究流程

1. 模型配置与模拟细节
   研究使用了ALADIN-HIRLAM系统的HARMONIE-AROME模型版本38h1.2，水平网格间距为2.5公里，垂直层数为65层，模型顶部为10百帕。数据同化系统包括表面参数的最优插值（Optimal Interpolation, OI）和上层空气参数的三维变分数据同化（3D-Variational Data Assimilation, 3D-Var）。研究还使用了SURFEX外部化表面方案进行表面数据同化和表面过程建模。

2. 数据同化
   数据同化系统用于估计HARMONIE-AROME预报模型的初始条件，结合气象观测数据和短期预报提供的背景场。表面数据同化使用最优插值方法，而三维变分数据同化则通过最小化成本函数来生成最可能的大气状态。研究使用了常规观测数据（如地面站、船舶、浮标、无线电探空仪和飞机观测数据），这些数据与ECMWF的ERA-Interim再分析使用的观测数据相同。

3. 模拟设置
   研究设置了七个独立的模拟，每个模拟运行五年，并包含一年的spin-up（预热）期。spin-up期用于使深层土壤参数达到平衡。模拟使用了ERA-Interim的模型级分析和预报数据作为边界条件。研究还进行了spin-up过程的评估，发现深层土壤湿度需要近一年时间才能达到平衡。

4. 验证与分析
   研究对MÉRA的输出进行了初步验证，包括对spin-up期、地表参数、上层空气参数和24小时降雨累积量的分析。研究将MÉRA的输出与观测数据进行了比较，并与ERA-Interim再分析进行了对比。结果表明，MÉRA在屏幕温度、10米风速和MSLP的偏差和标准差方面表现优于ERA-Interim。

主要结果

1. spin-up过程
   研究发现，20厘米深度的土壤湿度需要大约三个月达到平衡，而300厘米深度的土壤湿度需要近一年时间。土壤温度的平衡则更快，通常在几天内完成。

2. 地表参数验证
   MÉRA在屏幕温度、10米风速和MSLP的偏差和标准差方面表现优于ERA-Interim。特别是在10米风速的捕捉上，MÉRA表现显著优于ERA-Interim，这归因于其更高的分辨率和更好的地形表示。

3. 上层空气参数验证
   MÉRA的温度、风速、湿度和位势高度预报在300百帕以上和850百帕以下的表现优于ERA-Interim。在850百帕至300百帕之间，MÉRA的预报质量也显著优于ERA-Interim。

4. 24小时降雨累积量验证
   MÉRA的降水预报在大多数季节显示出较小的正偏差（约1毫米/天），但在山区显示出负偏差，这是由于模型地形与区域地理不匹配所致。MÉRA的降水预报在极端降雨事件中表现尤为出色，例如1986年8月的飓风Charley和1997年8月的暴雨事件。

结论

该研究展示了HARMONIE-AROME模型在生成爱尔兰气候再分析数据集MÉRA中的良好表现。MÉRA在屏幕温度、10米风速和降水预报方面的表现优于ERA-Interim，特别是在极端天气事件的捕捉上表现出色。MÉRA是爱尔兰首个高分辨率、公开可用的再分析数据集，将在研究、农业、可再生能源、生态学、规划、经济学和水文学等领域具有广泛应用。

研究亮点

1. 高分辨率再分析
   MÉRA是爱尔兰首个2.5公里水平网格的高分辨率再分析数据集，能够更好地捕捉地表参数和极端天气事件。

2. 数据同化系统的改进
   研究使用了三维变分数据同化系统，结合了常规观测数据，显著提高了再分析的质量。

3. 极端天气事件的捕捉
   MÉRA在极端降雨事件中的表现尤为出色，能够准确捕捉到飓风Charley和1997年暴雨事件的降水分布。

其他有价值的内容

研究还提到，未来的区域再分析可以通过使用最新版本的HARMONIE-AROME模型、更大的域、更多类型的观测数据以及生成集合再分析来进一步改进。此外，使用ERA-5作为边界条件以及耦合海洋-大气系统也将有助于生成更高质量的再分析数据集。

该研究为爱尔兰气象局的操作数值天气预报系统提供了改进依据，并为设计高分辨率集合预报系统提供了重要参考。