我院刘延安老师团队取得重要科研进展，长三角1公里逐小时高分辨率区域再分析数据集YRD1km成果正式发布。以下是关于成果的报道。
YRD1km：长三角1公里逐小时高分辨率区域再分析数据集——聚焦热力学结构
研究背景：公里级热力学数据的需求与缺口
长三角是全球城市化最为密集的区域之一，下垫面高度异质，城市热岛、湖泊水体、丘陵地形与海陆热力差异交织，形成了复杂的公里尺度局地热强迫。准确刻画这些精细三维热力学结构，是理解边界层过程、提升短时预报能力的关键。然而，当前主流全球再分析产品如ERA5水平分辨率仅约31公里，对地形梯度和城市尺度热异常的过度平滑已成为显著瓶颈。与此同时，基于AI的全球天气预测模型（如盘古、GraphCast）在局地尺度预报中受限于粗分辨率训练数据的代表性；下一代静止和极轨气象卫星的温湿廓线反演，也亟需高分辨率、物理一致的三维热力学参考场。在此背景下，华东师范大学、威斯康星大学、北航及国家卫星气象中心等机构联合开发了YRD1km数据集，首次为长三角地区构建了覆盖1公里分辨率、小时尺度、物理一致的热力学再分析框架。
技术架构：动力降尺度、同化约束与地表更新协同
YRD1km的核心技术链基于WRF-ARW v4.4.2模式，采用三层双向嵌套网格实现分辨率跃升：外层D01为9公里，覆盖华东广大区域；中层D02为3公里；内层D03为1公里，精准锁定长三角核心研究区。垂直方向设置61层地形追随坐标，模式顶至10 hPa，最低模式层距地面约20–30米，显著提升了边界层热力学过程的刻画能力。大尺度背景场由ERA5（0.25°，约31公里）提供初始和侧边界条件。
物理参数化方案经过针对性优选与敏感性试验：微物理采用Thompson方案，D01使用Kain-Fritsch对流参数化，辐射方案为Dudhia短波与RRTM长波组合，陆面过程使用Noah LSM。针对边界层方案，研究对比了MYJ、MYNN和YSU三种方案，最终选定YSU方案，因其在长三角夏季对流条件下的综合表现更优，且兼容GPU加速框架，利于长期高分辨率模拟。
为抑制长期动力降尺度中的模式漂移，并充分融合局地观测信息，研究创新性地采用"观测Nudging（ON）+分析Nudging（AN）"联合同化策略。观测Nudging直接同化NCEP ADP全球常规观测（含SYNOP、BUOY、SHIP、METAR、SOUND、SATOB等）以及中国气象局2169个自动气象站（AWS）的逐小时资料，其空间密度约为NCEP ADP地表站点的六倍；分析Nudging则以ERA5格点场约束大尺度环流。两者在三层嵌套域中同步实施，既保留了大尺度动力协调，又通过密集观测显著增强了对局地细尺度特征的刻画。观测Nudging采用3小时同化窗口、6分钟Nudging频率及30公里水平影响半径；分析Nudging每小时施加，持续约束背景场。
此外，研究利用ESA WorldCover 10米2020产品更新了WRF默认的MODIS 2001土地利用数据，更真实地反映了长三角近二十年快速城市化进程中的地表异质性，包括城市建成区扩展、农田与水体分布等关键信息。模式每6小时（00/06/12/18 UTC）进行一次冷启动，每轮积分6小时。为最小化冷启动调整效应，舍弃每轮首小时输出，仅保留1–6小时短临预报结果，由此构成的再分析数据集全部由短预报组成，在限制模式漂移的同时保持了时间连续性。
近地表验证：误差削减35%与气压跃升78%
研究利用超过300个AWS站点对2022年6月1–7日进行了逐小时和日平均双尺度检验。逐小时尺度上，YRD1km全面优于ERA5。对于2米温度，ERA5的MAE和RMSE分别为1.19 K和1.56 K，YRD1km降至0.79 K和1.06 K，误差削减约33%–35%，NSE从0.84提升至0.92，回归斜率从0.87优化至0.99。2米相对湿度方面，ERA5在多云降水条件下存在系统性干湿偏差，MAE为6.19%，RMSE为8.24%；YRD1km将MAE和RMSE分别压降至4.11%和5.57%，改善幅度约33%–35%，NSE达0.94。改进最为显著的是地表气压：ERA5因分辨率不足系统性低估气压，MAE高达6.54 hPa，RMSE达12.19 hPa，NSE为负值（-0.24）；YRD1km凭借高分辨率地形表征和物理约束，将MAE和RMSE分别降至1.44 hPa和2.35 hPa，误差削减近78%–80%，NSE跃升至0.95，回归斜率接近0.95。
在日平均尺度上，温度MAE进一步降至0.443 K（较ERA5改善37.5%），湿度MAE降至2.456%（改善37.9%），气压MAE降至2.330 hPa（改善78.9%），NSE全面提升至0.94以上。独立交叉验证（随机保留10% AWS站点完全不参与同化）进一步证实，YRD1km的改进并非仅来自同化站点的直接约束，而是整体动力框架和分辨率提升带来的真实空间刻画能力增强。
空间特征与时间稳定性：抹平"同化跳变"
空间对比清晰揭示了两者的本质差异。ERA5的温度场相对均一，地形冷池、洪泽湖与高邮湖上的湿度增强、城市热岛等细尺度信号被严重抹平；YRD1km则呈现出随地形精细起伏的等温线、湖泊高湿区、沿海梯度及复杂地形区的气压精细结构，与观测的空间分布更为吻合。
时间稳定性分析基于2022年6月整月统计。ERA5在同化窗口转换时刻（约09–10 UTC和21–22 UTC）出现显著的误差尖峰，温度MAE可达2.5 K以上，湿度MAE超过10%，这是其12小时同化周期带来的分析场不连续所致。YRD1km通过连续的Nudging约束和短预报循环，有效抹平了这类非物理跃变，全月逐小时MAE和RMSE曲线显著平滑。月平均统计表明，YRD1km将温度MAE从1.195 K降至0.767 K（改善35.8%），湿度MAE从6.536%降至4.164%（改善36.3%），气压MAE从6.541 hPa降至1.429 hPa（改善78.2%）。
垂直结构：全对流层改进，湿度尤为突出
基于11个探空站的垂直评估（1000–175 hPa）表明，YRD1km的优势贯穿整个对流层。温度廓线在全层平均MAE降低约20.6%，RMSE降低19.4%，NSE提升33.9%；低层1000 hPa处MAE降幅达29.3%，RMSE降幅35.9%。相对湿度改进更为显著：ERA5在上对流层（400 hPa以上）湿度表征能力急剧退化，MAE和RMSE迅速增大，NSE跌至负值；而YRD1km在全对流层保持稳定的低误差状态。400 hPa以下湿度MAE降低约29.8%，RMSE降低28.2%，NSE提升48.3%；全层平均而言，湿度MAE改善37.0%，RMSE改善34.9%，NSE提升56.3%。这意味着YRD1km能够为边界层过程研究、对流触发环境分析和卫星反演验证提供更可靠的三维温湿参考。
强对流诊断：捕捉风暴前的多层热力学异常
研究选取2022年6月16日江苏北部盐城一次短时强降水过程进行案例检验，该过程最大小时雨强超过20 mm。ERA5在850、700、500 hPa的温度和湿度场均表现为大尺度平滑分布，几乎无法识别对流触发前的局地关键信号。YRD1km则在850 hPa清晰解析出盐城北部的冷暖空气交汇结构：北侧为冷空气主导，34.2°N、118.8°E附近存在显著暖核，其东侧伴有弧形冷区，这种低层冷暖配置有利于增强辐合抬升；同时在33.8°N、118.3°E附近存在次一级暖冷结构。这两处热力学异常与后续形成的双降水中心（一主一次）空间对应，揭示了对流启动前的环境先兆。
在700 hPa和500 hPa，YRD1km进一步解析出多个离散热扰动，部分与低层异常垂直耦合，形成动力一致的三维热力学结构。湿度场中，YRD1km捕捉到沿34°N的东西向湿舌，其东端直抵盐城北部，相对湿度局地超过90%，与主降水区高度重合；中高层亦存在多个局地湿度大值中心，整体构成深厚的湿润层，为对流爆发和垂直发展提供了持续的水汽与能量支撑。
应用前景与总结
YRD1km当前覆盖2021–2023年夏季（6–8月），正值长三角强对流频发、陆气相互作用最强烈的时段。该数据集不仅为高分辨率天气诊断、城市气候分析、边界层机理和灾害性天气研究提供了新的数据基础，也为下一代区域AI天气预报模型的训练、迁移学习和降尺度评估提供了物理一致的高分辨率参考。此外，其精细的三维温湿廓线对于风云气象卫星的温湿反演算法开发、仿真模拟和精度验证同样具有重要价值。未来，该框架有望向全年时段扩展，并推进准实时业务化更新。
Yan-An LIU, Zhengyan Zhang, Tianyue Zeng, Zhenglong Li, Pengbo Xu, Juan Zhang, Bo Li, Jun Li. 2026: YRD1km: A 1 km Hourly High-Resolution Regional Reanalysis Dataset over the Yangtze River Delta with Emphasis on Thermodynamic Structure. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-026-6095-4
