Page 229 - 《高原气象》2025年第6期

6 期 张 翔等：黄土高原典型塬区边界层高度反演方法对比研究 1637
Flamant、 三大负梯度评估和最大负梯度法反
演的边界层高度与探空反演结果相关性较高， 平均
绝对偏差较小。Flamant 法在白天效果较好， 但夜
间易对应残留层高度（图 5）； 最大负梯度和三大负
梯度评估法易受高空噪声影响； 拐点法与探空反演
结果的平均绝对偏差较大； 百分比波动法与探空反
演结果呈负相关， 绝对偏差也较大。数据平滑方案
对反演结果也有一定影响。正如前文提及， 对于梯
度法， 适当平滑能有效抑制噪声引起的局部最大负
梯度， 随着平滑窗口变大， 这种抑制能力增强， 当
达到一定平滑尺度后， 受过度平滑影响， 导致边界
层高度无法识别。表 3 的对比分析结果表明， Fla‐
图4 2023年7月15 -24日不同方法和人工判定得到的边界
mant法与探空反演结果相关性最好， 其中， 12 min/
层高度及不同方法识别的正确度
圆圈代表平均值， 圆圈大小代表识别正确度 130 m 和 SG 25/25 平滑方案下相关性较高， 分别为
Fig. 4 The mean boundary layer heights determined using dif‐ 0. 35 和 0. 37， 平均绝对偏差也相对较小， 分别为
ferent methods and determined manually for 15 -24 July 2023. 579 m和570 m。
The circles represent the mean values， and the size of the 综上， 受夜间残留层的影响， Flamant法往往无
circles indicates the accuracy of the identifications 法正确识别夜间稳定边界层的高度， 而最大负梯
3. 2 利用后向散射廓线反演的边界层高度 度、 三大负梯度评估和拐点法受高空噪声影响较
本节利用 CL51 输出的后向散射廓线， 采用不 大。因此， 采用混合算法确定边界层高度， 即白天
同的平滑方案和边界层高度识别算法得到边界层 采用 Flamant 法， 将检索范围限制在 4. 5 km， 夜间
采用表 2 中除 Flamant 法外的其他算法， 并将检索
高度（h ）， 与 3. 1节的热力边界层高度（h）对比， 确
i
m
范围限制在 1 km， 通过 Flamant 法与其他算法的组
定合适的平滑方案和边界层高度识别算法。首先
合获得一天中不同时刻的边界层高度， 本文将这种
剔除降水时次结果， 再将不同平滑方案、 不同算法
方法称为混合算法。不同混合方案的对比结果见
的反演结果在对应的探空观测时间范围内进行平
表 4。其中， Flamant_最大负梯度和 Flamant_三大
均， 得到与探空时次对应的边界层高度， 然后与 负梯度混合算法的反演结果与用位温廓线确定的
3. 1 节的边界层高度结果进行相关分析， 并计算平 边界层高度相关性最高， 为 0. 56， Flamant_最大负
均绝对偏差， 结果见表3。 梯度混合算法平均绝对偏差最小， 约为 406 m。云

表3 不同平滑方案、 不同算法反演的大气边界层高度与位温廓线确定的边界层高度的对比
Table 3 Comparison of the atmospheric boundary layer heights derived from different smoothing
schemes and algorithms with that determined from potential temperature profiles

平滑方案
算法
12 min/90 m 12 min/130 m 12 min/150 m 12 min/360 m Caicedo SG25/25
最大负梯度法 相关系数 0. 11 0. 15 0. 15 0. 11 -0. 16 0. 16
平均绝对偏差/m 707 703 695 741 701 724
三大负梯度评估法 相关系数 0. 24 0. 30 * 0. 30 * 0. 24 0. 08 0. 30 *
平均绝对偏差/m 634 643 655 741 600 609
百分比波动法 相关系数 -0. 17 -0. 17 -0. 18 -0. 20 -0. 10 -0. 22
平均绝对偏差/m 884 942 979 1113 1048 849
拐点法 相关系数 0. 01 0. 01 0. 06 0. 11 -0. 10 -0. 16
平均绝对偏差/m 900 917 859 761 606 982

Flamant法 相关系数 0. 34 ** 0. 35 ** 0. 36 ** 0. 24 * 0. 12 0. 37 **
平均绝对偏差/m 633 579 592 674 580 570
*代表P<0. 05； **代表P<0. 01 ［Asterisks denote statistical significance （*P<0. 05； **P<0. 01）］