1 引言
探空资料是提供对流层至平流层底部（约25 km）真实大气中气压、 温度和湿度等要素连续变化的观测资料（He et al， 2009）， 能较为完整的反映大气的三维结构特征。因具有几十年观测记录和近乎全球覆盖等特点， 探空资料被广泛应用于数值预报模式及大气上部的气候研究（Zhang et al， 2019）。其中， 探空资料已成为业务数值天气预报中的重要基础资料， 对减小数值模式分析场和预报场的误差起重要作用（Zhang et al， 2018； 王丹等， 2019； 郝民等， 2020）。
随着数值天气预报的迅速发展， 通过对预报模式本身的改进和获取高精准的初值是改善模式预报效果的主要途径（徐同等， 2016）。这使得发展高分辨率、 高质量的观测资料尤为重要。研究指出， 探空资料的同化可以提高大气温、 湿、 风等要素的预报精度（曲晓波和Julian， 2006）， 优化对流天气预报效果（廖晓农等， 2007； 魏东等， 2011）。为了实现探空资料的加密观测， 常采用将部分站点单日2次的探空观测增加1次以弥补观测的时间分辨率不足， 同时， 中国高空探测业务全面升级为L波段探空系统， 实现了“秒级”垂直高分辨率数据的采样， 秒级探空在要素场特征分析、 模式预报初值改进方面都体现出显著的优势（郝民等， 2014）。
整体而言， 现阶段我国高空站网在空间分布上仍然存在稀疏、 不均匀等现象， 同站址的时间加密也因消耗较大而不能在日常业务工作中长期维持（郭启云等， 2018）。因此， 寻求一种兼顾观测资料数量在时空分布上的改善， 同时不受限于人力、 物力制约的新型观测方式是当务之急。中国气象局气象探测中心一直致力于对新型探空技术的探索， 在Vaisala RS41秒探空系统的启发下， 创新性地提出了往返平飘式探空观测技术（Return Radiosonde， RS）（王丹等， 2020； 王金成等， 2021）， 指在一次探空气球施放过程中完成“上升1 h—平飘4 h—下降1 h”三阶段观测， 构成总观测时长约6 h的往返平飘式探空观测系统（曹晓钟等， 2019）。
在提出这种新型探空技术的初期， 曹晓钟等（2019）对其探空运动的动力学理论模型进行了详细分析， 并选取长沙探空站开展了对比试验， 验证分析了理论模型的可行性。结果表明它的探测能力和经济效益较目前现行的L波段探空有明显的提升， 具备很好的应用前景。因其在一次施放中对大气进行了多段连续观测， 在时空分布中自动实现了观测加密、 数量加倍的需求， 并且平飘段观测可以对平流层大气进行长时间的连续观测， 这使大气上部观测资料的稀缺得到了有效补充。同时该技术也有效平衡了高空站网加密布设的成本投入， 具有十分显著的优势。
往返式探空观测目前仍处于初始发展阶段， 需要广泛开展新型观测资料的质量评估工作。在对往返式探空观测资料的质量评估中， 钱媛（2019）以FNL分析资料和现行业务气象探空数据作为参考标准， 发现新型探空观测的上升段和下降段中温度、 湿度、 气压数据均达到了业务指标， 但在平飘段中温度质量表现欠佳， 尤其在08:00（北京时， 下同）观测中平飘段温度受辐射影响较大、 偏差明显。王丹等（2020）提出了针对该新型探空资料的质量控制方案， 结果表明往返式探空观测精度整体达到了世界气象组织WMO规定的目标， 部分观测要素如风场可直接同化， 其他要素在同化前需要进行偏差订正， 以便充分发挥该资料在数值模式同化应用中的优势。上述研究对往返平飘式探空观测要素的质量进行了全面深入的讨论， 但仅采用了单一的模式分析场作为校验源， 然而数值预报背景场数据本身存在偏差且误差特征依赖于模式的预报性能， 这导致评估结果可能存在不确定性的偏差。为了更加精准地评估往返平飘式探空的质量， 需要联合更多高精度的观测资料对其进行交叉评估。本文拟采用掩星资料对往返平飘式探空进行更为细致的质量评估。
全球导航卫星系统（Global navigation satellite system， GNSS）掩星（Radio Occultation， RO）技术是一种临边遥感观测技术。GNSS发射的L波段信号穿越大气层后到达低轨道卫星接收器， 受到大气折射率梯度的影响， 电磁波的传播路径会发生偏折， 信号弯角与大气参数有密切联系（Liu et al， 2020）。基于掩星观测的几何原理， 在大气满足局地球对称假设的前提下， 利用Snell定律和Abel反演可以导出信号弯角的垂直廓线与大气折射率等信息（Zeng and Zou， 2006）。
不同掩星计划的相继发射完成， 使得这种观测技术不断壮大。2006年， 中国台湾与美国联合发射了由六颗卫星组成的COSMIC。这之后， Metop系列卫星发射成功。风云3系列卫星均搭载了我国自主研发的新一代用于探测中性大气与电离层中电磁波信号的掩星设备—GNOS（GNSS Occultation Sounder）， FY-3C分别于2013年、 FY-3D于2017年相继发射成功（Jin et al， 2019； Sun et al， 2018）。相较于以往的观测手段， 掩星观测技术具有诸多优势， 如全球覆盖、 高垂直分辨率、 高准确性、 不受云雨天气干扰、 长期稳定等（Zou et al， 2014； 孟恬等， 2021）。研究表明， 掩星观测在垂直方向8~30 km内对大气观测的精准性极高， 称为“核心区域”（Fan et al， 2015； 王金成等， 2015； Liu et al， 2020； Gong et al， 2020）。不管是各掩星间相互检验， 还是与再分析资料相互对比， “核心区域”的温度不确定性在全球范围均表现均为最小， 其年代际平均变化仅为0.05~0.15 K（Steiner et al， 2013， 2020； Gleisner et al， 2020）。这种在资料对比中展现出高一致性、 高稳定性的特征， 使得掩星资料常被作为校准资料， 可用于评估其他观测资料的质量情况（He et al， 2009； Gilpin et al， 2018； Ho et al， 2020）。
本文采用掩星资料与往返平飘式探空资料的温度要素进行对比， 分析往返平飘式探空资料的温度偏差在各观测阶段的特征表现， 并结合ERA-Interim再分析场进行交叉对比， 讨论不同资料间是否具备一致性。旨在通过本文的深入讨论为往返平飘式探空资料的同化定量应用以及新型探空观测的仪器设计和改进提供参考依据。
2 资料来源与方法介绍
2.1 资料来源
2018年6月10日至7月10日， 中国气象局大气探测中心在长江流域中下游地区的湖南、 湖北、 安徽、 江西四省选取了6个探空站作为气球施放点［图1 （a）］， 这是我国首个往返式探空观测的小规模组网野外试验（钱媛， 2019）。往返平飘式探空气球一日施放2次， 施放时间比业务探空时间滞后约30 min（王丹等， 2020）。以一次往返平飘式探空气球施放的运动轨迹为例［图1 （b）］， 包括上升-平飘-下降三个阶段。往返式探空观测资料的时间分辨率为2 s。王丹等（2020）对该试验中6个探空站点获得的所有观测资料进行统计， 其中上升段平均观测时长为1.43 h， 进入平飘阶段时的平均高度为26835 m。按照仪器研制指标中要求平飘段观测时长≥4 h的标准， 此次试验中各个站点平飘成功率约为45%， 平均观测时长为5.37 h。气球下投成功率总体达84%以上， 下降段平均观测时长为0.87 h。
图1 往返平飘式探空观测的试验站点分布（a， 灰点代表往返平飘式探空气球施放站点）， 以及武汉站2018年6月17日20:00一次探空观测轨迹示意图（b， 阴影为地形高度）Fig.1 Distribution of Return radiosonde stations（a， radiosonde stations are denoted by gray dots）， and an observed trajectory at Wuhan station at 20:00 on 17 June 2018 （b， the shadow is topographic height） |
在对比掩星和往返平飘式探空资料前， 需要先对它们进行时间、 空间匹配。但由于此次往返平飘式探空野外试验的观测数据量有限， 为了获得较多的对比样本， 本文采用了多种掩星任务组成的观测数据集。其中， COSMIC、 Metop-A/B的GRAS掩星数据均来源于CDAAC（http： //cdaac-www.cosmic.ucar.edu）， FY3C、 FY3D的GNOS掩星数据来源于风云卫星遥感数据服务网（http： //satellite.nsmc.org.cn）。由于各掩星任务的观测资料间呈现高精度、 高一致性， 可将数据合并为多任务记录（Gleisner et al， 2020； Jin et al， 2019； Wei et al， 2019）。在与往返平飘探空资料上升、 下降段的对比中， COSMIC、 Metop使用的数据产品为Level2中的wetPrf， 取该资料中温湿度T wet廓线与往返平飘式探空的温度廓线进行对比分析。考虑到平流层中水汽含量相对较低， 因此， 在平飘段中COSMIC、 Metop使用Level2中的atmPrf， 取干温度T dry廓线进行比对分析。wetPrf与atmPrf垂直分辨率分别为0.1 km、 0.02 km。FY3C与FY3D的GNOS产品中使用大气温度廓线ATP， 该资料中温度没有干、 湿项的区分， 均为湿温度。FY3C、 FY3D（GNOS）的ATP垂直分辨率分别为1 km、 0.1 km。
除了上述两个资料， 本文还采用了欧洲中期数值预报中心提供的ERA-Interim逐6 h再分析温度场资料， 选取时间段为2018年6月1日至7月31日， 时间间隔为6 h， 包括00:00， 06:00， 12:00和18:00四个时次， 空间分辨率为0.125°×0.125°， 垂直方向上包含37个固定气压层。
2.2 掩星与往返平飘式探空的时空匹配
本文对掩星、 往返平飘式探空资料采用的时空匹配标准为时间差≤2 h、 空间距离≤200 km。因为一次往返平飘式探空观测的时长可持续6 h以上， 空间飘移距离尤其在平飘段往往可达300~400 km。所以在与掩星观测进行时空匹配时， 以时间间隔30 min对往返平飘式探空观测中观测点的空间位置进行提取。图2 展示了掩星资料与单次往返平飘式探空观测进行匹配的结果， 其中位于探空观测运动轨迹线上的圆圈代表所提取观测点的空间位置分布。从图2 中可知， 上升段共匹配到有效廓线39对， 平飘段67对、 下降段26对。图3 为两种资料匹配结果的分布情况， 对于往返观测中平飘高度未达到20 km、 平飘时长不足1 h的匹配结果标记为灰色虚线， 进行剔除， 不参与讨论分析。
图2 掩星观测与往返平飘式探空观测的时空匹配示意图灰色实线为往返平飘式探空观测轨迹， 线上圆点为时间间隔30 min探空观测点的空间位置， 阴影为地形高度（单位： km） Fig.2 An example of the collocation of return radiosonde and GNSS RO. The gray line represents the observed trajectory of radiosonde and the dots on it are the spatial locations of observing points that time interval is 30 min， the shadow is topographic height （unit： km） |
2.3 往返平飘式探空平飘段的资料处理
对比往返平飘式探空平飘段与掩星资料干温度时， 采用的方法是Cressman插值算法。因为平飘段探空观测主要为水平观测， 漂移距离常超过300 km， 但其运行轨迹的垂直高度范围变化较小（≤10 km）。而掩星观测以垂直廓线为主， 这意味着在垂直方向上， 掩星观测的单个温度记录将对应于同高度层内平飘观测的多个温度记录［图4 （a）］。Cressman插值算法广泛应用于对气象数据的拟合内插处理。本文将往返平飘式探空平飘段观测按照掩星资料的垂直分辨率进行分层， 在某一高度层内以掩星观测值的空间位置为插值点， 以200 km为半径， 将半径范围内的平飘段观测数据通过Cressman算法拟合到插值点上， 然后对比分析两者的偏差特征。以安庆站6月29日08:00往返平飘式探空平飘段为例， 图4 （b）为在26.96~26.98 km高度层内探空观测的水平分布， 图中黑色实线为平飘段探空观测的轨迹， 红色点为该高度层内的探空观测， 五角星代表该层内掩星观测的位置和高度， 取该点为插值点， 对满足条件的探空观测使用Cressman插值算法进行拟合。图中该点插值结果为 -10.7 ℃， 明显偏高， 这是由于原始观测资料中包含了错误数据。
图4 安庆站6月29日08:00往返平飘式探空平飘段（彩色圆点）与掩星观测（五角星）的温度分布（a）以及往返平飘式探空温度观测的Cressman插值结果（b， 高度层： 26.96~26.98 km）Fig.4 The observing temperature of return radiosonde at Anqing station at 08:00 on 29 June 2018 and its collocated RO data （a）， and the interpolation value of Cressman analysis of RO temperature at 26.96~26.98 km （b） |
在对平飘段观测资料进行Cressman插值算法前， 应先对其做质量控制。在往返平飘式探空平飘段的观测中， 当温度传感器飞升进入较冷空气时， 若传感器上粘附的降水未能及时排干， 冻结释放的潜热会使其升温至0 ℃附近， 从而产生虚假的“0 ℃等温层”（王丹等， 2020）。这种在探测过程中出现探测要素值恒定不变的异常情况也被称为“僵值现象”（刘雨佳等， 2014）。
本文对单个往返平飘式探空观测廓线的僵值检验方法为： 以60 s为时间间隔， 连续计算观测资料的标准差， 若整分钟内温度观测值均在0 ℃附近， 且其标准差也近于0 ℃， 则表明该分钟内的观测记录为不随时间变化的0 ℃， 即出现了虚假“0 ℃等温层”僵值现象。仍以上述安庆站平飘段观测为例（图5 ）， 观测时间在第140~150 min、 200~230 min内均出现了虚假“0 ℃等温层”， 同时其标准差为0 ℃， 表明这些时段为“僵值”观测记录， 需要将其剔除， 再进行Cressman插值算法。图6 显示在未剔除僵值记录时， 27.3 km以下温度拟合结果受虚假0 ℃的影响而明显偏高， 剔除“僵值”数据后拟合结果趋于正常。
图5 安庆站6月29日08:00往返平飘式探空平飘观测中虚假0 ℃等温层“僵值”现象虚线代表僵值现象 Fig.5 Rigid temperature of the drift-stage in return radiosonde at Anqing station at 08:00 on 29 June 2018. The dotted lines represent rigid temperature |
2.4 ERA-Interim插值方法
ERA-Interim分别与掩星、 往返平飘式探空资料进行对比时， 由于ERA-Interim资料仅位于固定气压层上， 需要将其转化到对应的掩星观测或往返平飘式探空观测的气压面上， 计算公式为：
式中： 、 分别代表ERA-Interim再分析资料中相邻两层固定等压面的气压； 、 为其对应的温度； 为掩星或往返平飘式探空资料中的观测气压； 即为该观测气压面所对应的ERA-Interim再分析资料的温度。 与相对应的掩星观测温度或往返平飘式探空观测温度进行对比。
2.5 往返平飘式探空上升（下降）段与掩星资料的对比方法
在对比往返平飘式探空上升（下降）段与掩星观测之前， 先对两资料在垂直方向进行三次样条内插处理， 将其插值到垂直分辨率为0.1 km的固定垂直坐标上， 再讨论温度偏差 随高度的变化情况。这里对温度偏差 的估计方法采用双权重算法， 避免离群资料对统计结果的影响。传统方法在分析样本数据的统计特征时， 离群值或异常点会对样本总体的均值、 标准差产生较大影响， 使得这些统计结果不能较好反映原始资料真实特性。而双权重判别算法可以避免上述问题（Zou et al， 2006）。计算双权重平均值 和双权重标准差 的公式为
式中： 为样本的中位数； 为权重系数， 定义为
式中： 代表 的中位数。当 时， 取 。选取 为往返平飘式探空上升段（下降段）与掩星湿温度偏差 序列。
3 结果分析
3.1 往返平飘式探空平飘段、 掩星资料与ERA-Interim再分析资料的交叉对比
钱媛（2019）在对往返平飘式探空平飘段资料的质量评估中指出， 平飘阶段的温度在日间由于太阳辐射和探测过程中通风量过小的原因， 存在10~20 ℃（甚至更多）的偏差。这主要归因于探空仪器的缺陷， 探空仪器的温度感应原件受太阳辐射的加热作用而使测温数值偏高， 且随着观测高度升高， 辐射加热的影响越明显。图7 为往返平飘式探空平飘段与掩星资料干温度对比。从图7 中可以看出， 在日间， 平飘段温度较掩星观测而言整体呈现偏高趋势， 且主要偏高在10 ℃范围内。而在夜间， 两者温度偏差较小， 主要表现为平飘段温度略偏低于掩星观测的温度。
ERA-Interim再分析资料分别与往返平飘式探空平飘段、 掩星观测进行对比分析， 结果表明， ERA-Interim与掩星干温度一致性较好（图8 ）， 尤其在日间， 两者温度差异极小， 夜间两者温度偏差略有增大。这可能是由于两者以气压为坐标系进行对比， 而傍晚至夜间大气经过太阳辐射充分加热后稳定性减弱， 温度扰动性增强， 导致两者温度的一致性下降。与上述两资料的观测特征相反， 往返平飘式探空平飘段资料与ERA-Interim存在显著的温度差异（图9 ）， 且在日间表现得更加明显。值得注意的是， 平飘段温度与ERA-Interim的对比结果同它与掩星对比结果非常相似。这也对上述结果进行了进一步验证， 表明掩星资料可以作为参考标准对其他观测资料进行质量检验和评估。
各站点间往返平飘式探空平飘段与掩星的干温度偏差 随地方时的变化情况表现为［图10 （a）~（f）］， 在日间除赣州站出现了小部分 负偏差， 其余均表现为 正偏差， 正偏差范围以10~20 ℃为主。与日间的温度正偏差现象相反， 夜间各站点 以温度负偏差为主， 偏差幅度明显减小。图10 （g）给出了所有站点温度偏差 的平均值和标准差随地方时的分布， 从图10 中可以看出， 在日间温度偏差的平均范围为7~10 ℃， 夜间为-4~0 ℃。WMO对于温度不确定度的理想目标范围为0.6~1 ℃， 突破目标为1.8~2.8 ℃， 边界目标为6 ℃（王丹等， 2020）。对比平飘段温度偏差的标准差可知， 日间温度观测接近边界目标6 ℃， 夜间则符合突破目标。上述结果表明， 由于受温度传感器的滞后误差和太阳辐射的显著影响， 往返平飘式探空平飘段的温度存在明显的正偏差， 这导致该时段往返平飘式探空观测的温度资料质量欠佳。夜间虽然没有辐射加热的影响， 但两者温度仍存在较弱差异， 表现为往返平飘式探空温度略偏低于掩星， 这一现象有待进一步讨论。
3.2 往返平飘式探空上升（下降）段温度与掩星湿温度的对比
对比往返平飘式探空上升（下降）段与掩星湿温度（图12 ）可以看出， 两者一致性整体较好， 其中往返平飘式探空上升段温度与掩星湿温度偏差的均值范围为-1~1 ℃， 下降段温度与掩星湿温度偏差范围在13 km以下时也为-1~1 ℃， 13 km以上增加到1~3 ℃。往返平飘式探空下降段温度的双权重标准差比上升段略偏大。上述结果表明， 往返平飘式探空上升、 下降段温度与掩星湿温度整体较为一致， 存在约1 ℃偏差， 且上升段温度偏差的平均情况和稳定性均略好于下降段温度观测。钱媛（2019）在对往返平飘式探空与FNL对比中发现， 上升段两者温度偏差的均值、 标准差均较小， 数据质量较高， 下降段在15 km以上的温度平均偏差略大， 为2~6 ℃。这与本文结果基本相同。导致这种现象的可能原因为往返平飘式探空平飘段受太阳辐射的影响还未消除。下降段13 km以下温度偏差均值较小、 数据质量较好。整体来看， 往返平飘式探空数据质量表现为上升段优于下降段。
图11 往返平飘式探空上升段、 下降段的温度观测与掩星湿温度 对比Fig.11 Temperature comparison between the ascend-stage、 descend-stage in return radiosonde and RO |
4 结论
利用掩星资料对新型往返平飘式探空资料的温度进行了质量检验和评估， 针对往返平飘式探空观测包含上升段、 长时间平飘段、 下降段的多段连续观测， 采用不同处理方式对两类资料展开对比， 得到以下结论：
（1） 往返平飘式探空平飘段由于仪器设备的缺陷， 会导致观测的温度资料中含有虚假0 ℃等温层， 需要对原始观测资料进行“僵值”检验的质量控制。利用Cressman算法对平飘段观测的温度数据进行插值拟合时， 数据质量控制与否对数据插值结果具有重要影响。将质控后的往返平飘式探空观测温度与掩星温度进行对比， 发现两者温度差异较为明显， 尤其在日间， 往返平飘式探空平飘段的温度观测较掩星干温度偏高10~20 ℃（甚至更高）， 在夜间往返平飘式探空温度较掩星观测略偏低。
（2） 采用ERA-Interim再分析温度场资料与往返平飘式探空平飘段温度、 掩星干温度进行交叉对比， 结果表明ERA-Interim温度与掩星干温度资料具有较好的一致性， 两者与平飘段探空的对比结果具有很好的一致性。说明掩星资料具有较高精准性， 可作为参考标准对其他观测资料进行质量检验与评估。
（3） 分析平飘段与掩星资料干温度偏差 随地方时的变化情况， 发现在日间所有站点温度偏差的平均范围为7~10 ℃， 夜间为-4~0 ℃。参照WMO对于温度不确定度的规定， 温度偏差的标准差在日间接近边界目标6 ℃， 夜间则符合突破目标。往返平飘式探空平飘段的温度存在明显正偏差的原因主要是探空仪器受辐射加热的影响， 同事， 探空在平飘过程中受到通风不畅问题的影响， 导致该时段观测的温度资料质量欠佳。夜间虽然没有辐射加热的影响， 但两者温度仍存在较弱差异， 这一现象有待进一步讨论。
（4） 往返平飘式探空观测上升（下降）段与掩星湿温度的对比分析中， 两者温度的一致性整体较好， 其中上升段 的均值范围为-1~1 ℃， 下降段在13 km以下时也为-1~1 ℃， 13 km以上增加到1~3 ℃， 且下降段的双权重标准差较上升段略偏大。这可能是由于平飘段受太阳辐射的影响还未消除， 导致下降段13 km以上温度偏差略大、 波动较明显。整体而言， 往返平飘式探空上升（下降）段温度资料的质量较好， 且下降段作为短时间、 局地空间内的“逆上升”过程， 对探空观测起到了时空加密的作用。
上述评估结果表明往返平飘式探空上升段和下降段的温度观测精度相对较高， 满足资料同化的要求， 后续将利用GRAPES同化系统研究往返平飘式探空资料的同化方法及其同化对数值天气预报的影响。针对平飘段温度观测偏差过大的问题， 与往返平飘式探空仪器研发相关专家合作， 确认造成平飘段温度观测偏高的根本原因并寻找解决方案。