本报记者 刘钊 通讯员 姜志伟
地面站、雷达、卫星……如今，多种观测手段、数以万计的站点共同提供着体量庞大的气象观测数据。这些数据单独运用，各有其优势与缺陷。在这个大数据时代，如果能将这些不同来源的数据融合在一起，集其优势于一身，必将成为数值预报的有力*器武**。
6月初业务化运行的中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS-V2.0），正是“集大成”的产品。其业务化运行标志着国家气象科技创新工程攻关任务“气象资料质量控制及多源数据融合与再分析”在科研向业务转化方面取得重要进展。
提供精细化实况格点数据服务
在气象行业内，格点化预报已经是一个为人所熟知的概念，智能网格预报也正在全国范围内推行。但如果从观测角度看，各类观测设备不可能依照完全匹配的格点进行布设。不过，我们可以将现有的各类观测数据融合起来，制作出格点化的实况数据。这便是CLDAS-V2.0所扮演的角色。
如果将CLDAS-V2.0比作一头牛，那么它吃进去的是地面、雷达、静止与极轨卫星的可见光与红外及微波等多种来源的观测资料，产出的是覆盖亚洲区域的地面气温、气压、湿度、风速、降水、短波辐射、土壤湿度和温度等要素的实况格点数据，而这一过程仅需15分钟（土壤要素产品需1.5小时）。
“除了时效性强，CLDAS-V2.0的时空分辨率和准确性也十分突出，相比美国GLDAS产品具有显著优势。”创新工程多源数据融合攻关方向首席专家、国家气象信息中心研究员师春香说，CLDAS-V2.0的时间分辨率为1小时，空间分辨率为6.25公里，远优于美国GLDAS产品的3小时/25公里。在准确性方面，在融合近5万中国区域地面站点观测信息得到的地面气象要素产品基础上，CLDAS-V2.0进一步将其输入多陆面模式，集合模拟分析得到土壤要素产品。由于其继承了高密度观测优势，该系统在中国的评估质量显著优于美国GLDAS产品。此外，CLDAS-V2.0嵌入了CIMISS业务平台，得到了7×24小时的高稳定性，这也保障了生产、评估、存档、分发、监控等各环节的安全稳定运行。
与1.0版本相比，此次业务化运行的CLDAS-V2.0也有了长足进步。空间覆盖范围由东亚区域扩展到亚洲区域；产品类型在原有地面气温、地面气压、地面比湿、10米风速、小时降水、短波辐射、土壤湿度等产品基础上，进一步研发了土壤相对湿度、土壤温度、地表温度等产品；产品时间分辨率不但有逐小时产品，还增加了日值产品；单一陆面模式也升级成为多陆面模式集合模拟分析。综合来看，CLDAS-V2.0产品与地面实际观测吻合度更高，特别是显著改进了土壤湿度偏高的问题。
服务于 40 余个业务和科研用户
产品好不好，用户说了算。这句商场上的流行语，放到气象产品中同样适用。在反复改进与试验的过程中，CLDAS-V2.0已向40余个业务和科研用户提供数据服务并获得理想的应用效果反馈，收获了一批忠实用户。
“CLDAS-V2.0为我们的干旱监测立了功。”内蒙古自治区生态与农业气象中心主任李云鹏说，与美国GLDAS和欧洲ERA-Interim同类产品相比，CLDAS-V2.0能够更好地再现内蒙古地区地面气象和土壤要素时空分布特征。特别是由于土壤湿度偏高问题得到改善，产品质量提升近50%。
目前，内蒙古自治区基于CLDAS-V2.0研发的土壤温湿度时空分布、干旱等级评估等专题产品，解决了人工站点观测成本高、空间覆盖率低等问题，为区域农作物春播春旱、作物区划、植树造林、草原干旱监测以及防灾救灾等“三农”气象服务提供决策支持，年间接经济效益近千万元。此外，该中心以CLDAS-V2.0土壤湿度资料为初始场，建立了内蒙古土壤温湿度预报系统，能够对未来一旬的土壤湿度进行预报，预报的土壤湿度空间分布与观测较为一致。
同样将CLDAS-V2.0用于干旱监测的还有青海。青海省气象科研所农牧业气象中心研究员、青海省干旱监测负责人李甫说，此前，青海用单点数据代表整个县的土壤墒情，精度低，服务针对性、数据时效性差，而借助CLDAS-V2.0制作的土壤干旱监测与评估专题产品，较为准确地反映了当地土壤干旱的发展和解除等过程，为干旱灾害频发的农牧业区生产活动提供了较好的监测数据。
中国气象局北京城市气象研究所博士黄诚诚用CLDAS-V2.0与美国GLDAS产品进行了对比试验，将两者分别应用于城市陆面模型（Noah），模拟北京地区城市近地面要素。结果表明，采用CLDAS-V2.0模拟得到的土壤温湿度与北京地区20个土壤温湿度观测站数据更为接近。
未来将与智能网格预报业务对接
2016年12月，中国气象局预报与网络司印发《气象数据产品业务化管理办法（试行）》，为气象数据产品业务化设定了严格标准：质量需要高于同类产品质量，或得到专家及用户认可；产品内容、质量、时效、稳定性等均能满足用户要求。管理办法印发半年来，CLDAS-V2.0成为首个业务化的气象数据产品。
正在全国范围内推行的中国气象局智能网格预报业务，目前正在加快推进与CLDAS-V2.0实况分析产品对接，将气温、相对湿度、风速、能见度、云量、降水、雾、霾、沙尘等实况格点数据融合分析产品作为天气预报模式的地面要素初始场，以此验证和调整当前时次的气象要素预报，确保下一时次预报结果的准确性。
师春香表示，业务化运行只是CLDAS的又一个新起点，进一步的改进已经在研究之中。举例来说，收集观测数据到系统中需要一定的时间成本，如果采用流传输技术，那么产品的时效性还将继续提高。此外，当下热门的深度学习，也可以应用到数据的分析处理中，有助于进一步提高数据的准确性。
（来源：中国气象报社）
责任编辑：小雨
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