浅析大气温度廓线统计特性.docx
塔克拉玛干沙漠北缘两种下垫面气象要素廓线特征分析 (1)
收稿日期：2013-04-16；修回日期：2013-05-16基金项目：中央级公益性科研院所基本科研业务费（IDM201001），国家自然科学基金（41175140，41175017），中国沙漠气象科学研究基金（Sqj2009002），新疆维吾尔自治区绿洲生态重点实验室开放课题（XJDX0206-2010-02）共同资助。
作者简介：顾军明（1987-），男，在读硕士，干旱区环境灾害与防治专业。
E-mail ：gjm219@通讯作者：何清（1965-），男，研究员，主要从事沙漠天气研究工作。
E-mail ：qinghe@塔克拉玛干沙漠北缘两种下垫面气象要素廓线特征分析顾军明1，2，3，霍文2，3，何清2，3*（1.新疆师范大学地理科学与旅游学院，新疆乌鲁木齐830054；2.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所，新疆乌鲁木齐830002；3.塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站，新疆塔中841000）摘要：利用沙漠北缘肖塘气象站的气象观测资料遴选不同天气型，截取哈德、肖塘10m 自动气象观测系统2011年7月的梯度资料，对沙漠—绿洲交错带内相距50km 的肖塘、哈德两种不同下垫面近地层风速、温度和相对湿度的日变化规律及其廓线进行对比分析，结论如下：（1）近地层0.5~10m 高度范围内风速随高度的增大而增大，晴天和雨天1、2m 处风速变化较大，发生沙尘暴时2m 为风速切变点，其中肖塘地区比哈德地区风速日变化明显；（2）肖塘地区温度变化也比哈德地区明显，升温快，降温也快，尤其是晴天，发生沙尘暴时2m 温度变化明显；（3）湿度变化与温度变化紧密相关，还与近地面风速的大小有关，晴天时2m 处湿度变化较明显，沙尘暴和降水过程时1m 是相对湿度变化的转折点，晴天和沙尘暴时哈德地区湿度变化大于肖塘地区，与降水过程情况相反。
关键词：塔克拉玛干沙漠；荒漠过渡带；廓线；对比分析中图分类号：P457文献标识码：B 文章编号：1002-0799（2014）02-0027-07顾军明，霍文，何清.塔克拉玛干沙漠北缘两种下垫面气象要素廓线特征分析[J].沙漠与绿洲气象，2014，8（2）：27-33.doi ：10.3969/j.issn.1002-0799.2014.02.004近地层是大气边界层中最靠近地面的气层，受下垫面动力作用和热力作用的影响最直接,近地面各种气象要素的日变化规律最为明显，能表现中小尺度天气系统的部分特征[1]。
大气工程中风速廓线的反演技术研究
大气工程中风速廓线的反演技术研究大气工程是一门研究大气层与人类活动相互作用的学科，其中风速廓线的反演技术是大气工程中的一个重要课题。
风速廓线反演技术在气象、空气质量评估、风能利用等方面都具有重要的应用价值。
本文将对大气工程中风速廓线的反演技术进行研究。
大气层中的风速廓线是描述风在各个高度上的分布情况，它对气象、环境和工程等方面都有重要的影响。
而风速廓线的准确测量对于气象预报、天气频率建模以及大气污染分析等方面都至关重要。
因此，研究如何反演大气层中的风速廓线成为了大气工程领域的热点问题。
现有的风速廓线反演技术主要包括测气球法、激光雷达法和微波辐射计法等。
测气球法通过将探测仪器搭载在气球上升至大气层中进行风速廓线的测量。
激光雷达法则是利用激光束探测大气中的气溶胶、水汽和云等信息，从而推断出风速廓线。
微波辐射计法则是利用微波辐射计探测微波信号在大气层中的衰减，进而反演出风速的分布情况。
这些方法各有优劣，可以根据不同的应用需求选择合适的方法。
风速廓线的反演技术中，数据处理和分析是非常关键的一步。
在数据处理方面，通常需要通过去除仪器本底噪声、校正探测器误差以及处理信号反射等干扰，以获得准确的风速廓线数据。
在数据分析方面，则需要运用数学和统计方法对数据进行处理和分析，以找出其中的规律和趋势。
近年来，随着计算机技术和数据处理能力的不断提高，风速廓线的反演技术也得到了进一步的发展。
人工智能、机器学习和深度学习等技术的应用，使得风速廓线的反演精度得到了显著提高。
通过对大量历史数据进行分析和学习，机器可以自动识别和预测风速廓线的分布情况，从而提高预测准确度和反演效率。
除了技术和方法的发展，风速廓线的反演技术也面临一些挑战和难题。
例如，大气层中存在着各种各样的干扰源，如气溶胶、云和雾等，这些干扰源会对风速廓线的反演精度造成影响。
此外，大气层的动态性和复杂性也增加了风速廓线反演的难度。
因此，如何校正和修正这些干扰源，提高反演精度，仍然是当前研究的重点和难点。
大气光学湍流廓线估算和预报方法研究的开题报告
大气光学湍流廓线估算和预报方法研究的开题报告一、选题背景大气光学湍流是影响光学成像和通信系统性能的重要因素。
它由于大气环境不断变化、温度、湿度等物理参数不同，在不同高度间形成湍流层，导致成像系统中的光线发生弯曲和扭曲。
因此，湍流效应对于理解和调节光学系统性能至关重要。
目前对于湍流效应的研究大多依赖于直接测量方法，但是这种方法的精度和时间分辨率均受到一定限制。
因此，基于大气光学湍流的廓线估算和预报方法研究是非常有必要和应用前景广泛的。
二、研究目的本项研究旨在开发和应用一种新的方法，通过分析大气光学湍流的物理模型和现有数据，建立一种基于光学廓线的湍流预测模型。
该模型将考虑多种环境因素，包括大气温度、湿度、风速及其相关统计特性等，以实现基于大气光学湍流的精确测量和预报。
三、研究内容和方法本研究将分为以下两个阶段：1. 理论建模阶段在该阶段，我们将开发一种基于物理原理的光学湍流模型，该模型将考虑不同物理参数的影响，包括大气温度、湿度、风速及其相关统计特性等。
2. 实验验证阶段在理论建模完成后，我们将应用现有大气光学湍流数据进行实验测试，验证该模型的准确性和可行性。
同时，我们将对已有数据进行分析，并使用结果优化和改进该模型。
四、预期结果和意义该研究的预期结果和意义包括：1. 建立一种基于光学廓线的湍流预测模型，该模型可以便于调整光学成像和通信系统设计，以解决由湍流效应造成的问题。
2. 为了解大气湍流行为提供一种新的方法，为相关领域的研究提供更多的数据支持。
3. 为了解决湍流效应引起的信号失真和通讯影响问题提供有力支持，为未来的科研和发展提供参考。
5、研究计划及时间安排项目时间：2021.9-2024.9年度任务计划第一年：1. 理论模型研究和初步测试；2. 采集和整理大气光学湍流数据；3. 论文撰写和发表。
第二年：1. 进一步改进和优化模型；2. 更多实验测试，以获得更准确的数据；3. 论文撰写和发表。
第三年：1. 计算模型的误差分析；2. 对模型进行改进和优化；3. 论文撰写和发表。
乌鲁木齐冬季大气边界层温度和风廓线观测研究
２ 疆大学资源与环境科学学院 ， ． 新 新疆 乌鲁木齐 ８０ ４ ） ３０ ６
摘
要 ：为了进一步认识鸟鲁木齐冬季大气边界层的结构特征及其对大气污染的影响 ， 为
改进 城 市空 气污 染预 报和 污染 治理提供 科 学依 据 ， 用 ２０ 利 ０ ８年 １月 ｌ一 ｌ １ ３日 系留 气艇 对 乌鲁
ｔ ｔ ｅ ｓ ｎ ｅ ｏ ｓ ｒ ａ ｉ ｎ ｎ Ｕ ｍｑ ， ｅ ｔ ｍｐ ｒ ｔ ｒ ， ｎ ｒ ｆ ｅ ｎ ｘ ｄ ｌ ｙ ｒ ｈ ｉ ｈ ｆ ｔ ｅ ｅｈ ｒｏ ｄ ｂ ｅｖ ｔ ｓ ｉ ｒ ｏ ｕ ｉ ｈ ｅ ｅ ａｕ ｅ ｗｉ ｄ ｐ ｏ ｌ ｓ ａ ｄ ｍｉｅ ａ ｅ ｅ ｇ ｔ ｏ ｈ ｔ ｉ ｂ ｕ ｄ ｒ ａ ｅ ｖ Ｆ Ｕｒ ｍｑ ｕ ｎ ｈ ｂ ｅ ｖ ｔ ｎ ｅ ｏ ｒ ｓ ｄ ｅ ．Ｍｏ ｅ ｖ ｒ ｔ ｅ ｉ ａ ｔ ｏ ｎ ａｙ ｌｙ ｒ ｏ ｅ ｕ ｉ ｄ ｒ ｇ ｔ ｅ ｏ ｓ ｒ ａｉ ｐ ｒ ｄ ｗｅ ｅ ｔ ｉｄ ｉ ｏ ｉ ｕ ｒ ｏ ｅ ． ｍｐ ｃ ｓ ｈ ｂ ｏ ｇ ｔｂ ｏ ｎ ａ ａ ｅ ｔ ｃ ｕ ｅ ｏ ｈ ｉ ｏｌ ｔ ｎ ｉ ｕ ｉ ｒ ｉｃ ｓ ｅ ． ｔｆｕ ｄ ｔ ａ ｈ ｒ ｕ ｈ ｙ ｂ ｕ ｄ ｒ ｌｙ ｒｓ ｙ ｕ ｒ ｔ ｒ ｎ ｔ ｅ ａｒｐ ｌ ｉ ｎ Ｕｒ ｍｑ ｅ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ Ｉ ｏ ｎ ｈ ｔｔ ｅ ｕ ｏ ｗｅ
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研究论文
薯 。
沙 漠 与 绿 洲 气 象
Ｄｅ ｅ ｔａ ｄ Ｏａ ｉ ｅｅ ｒ ｌ ｇ ｓ ｒ ｎ ｓｓＭ ｔｏ ｏ ｏ ｙ
第４ 卷 第 １ 期 ２１ 年 ２ ００ 月
降水过程的风廓线雷达资料特征统计分析
本反 射 率 和 组 合 反 射 率 图上 能 清 晰 的 看 到 出 流 边 （ 区） 预 报技术 经 验交 流会论 文 汇编 ， ２ ０ ０ ８ ： ２ ４ ６ — ２ ４ ８ ． ４ １ 张沛源 等． 雷达 气象 学． １ ９ ９ ８ ： １ ８ ２ ～ １ ９ ２ ． 界． 对 于 回波 的移 向提 供 了有利 判据 。 从 回波 剖 面图 『 ５ １ 俞小鼎 ， 姚秀萍 ， 熊 廷南 等 ． 多 普 勒 天气 雷 达 原理 上 可判断降水性质 和强度 ． 对预 报有一定 的指示 意义 。 『
》
夭 乏 乏 候
的时 空分 辨率 非 常高 ， 能对 每一个 过 程 （ 特别 是 降水
是天 气预报 和气 象保 障 的重 要手段 。
进行 全 程 细致 监 测 ， 若 只 对 强 降水 进 行 分 析 ， 关 于风廓 线 雷达在 天气 预报 业务 中的应用 已有 过程 ） 很 多研 究 ， 张 朝林 『 ｌ ＿ 认为 ， 大气 风场 随 高度 的垂 直 分 感觉 略有 遗憾 。因此 ， 本文 统计 了宜 春地 区 ２ ０ １ ２年
２ ０ ０ ６ ： １ ８ ２ ～ １ ９ ２ ． ④风场上有切变 ， 风随高度逆转有冷平流 ， 不利 与 业 务 应 用 ．
６ １ 黄小玉 ， 姚蓉 ， 叶成 志 等 ． 梅 雨 锋 引发 的 “ ｏ ３ ． ７ ” 特 于系 统继续 发 展加 强 。 冷 平 流进 一 步入 侵 ， 层 结逐 渐 ｆ
布 和变化 ， 对 天气过程 有 明显 的作 用 ， 在 较短 时 期就 降 水过 程 的风廓 线 数据 ， 从 降水 量 级 、 季节 、 降水 类 可对 大气 的空 间特 征 形成 深 厚 的影 响。 天 气 系统 对 型 等方 面分 析风 廓线 特征 ，期 望找 出 可应用 于 宜春
塔中春季阴天近地层风速_温度和湿度廓线特征分析
10 a平均 4月份 10 a平均
平均风 /m· s-1 2.3 3.2
平均气温 /℃ 12.0 16.7
平均水汽压 /hPa 4.6 3.4
平均气压 /hPa 891.3 888.8
注 :除了温度为 1996 ～ 2005 年 10 a平均之外 , 其余要素值为 1996 ～ 2004年的平均 。
塔中 80 m观测塔梯度探测系统共有 10个层次 观测平台 , 高度分别为 0.5 m, 1 m, 2 m, 4 m, 10 m, 20 m, 32 m, 47 m, 63 m, 80 m。 在梯度铁塔的 1 m, 2 m, 4 m, 10 m, 20 m, 32 m, 47 m, 63 m, 80 m横臂左侧 (西北 向 )离横臂边缘 5 cm处安装了风 向风速探 头 , 在横臂右侧 (东南向 )离横臂 115 cm处安装了 温湿度探头 。风向风速探头感应部分的实际高度高 出铁塔横臂 46 cm, 因此安装在 1 m横臂上的风向 风速探头的 实际高度 为 1.46 m, 其它层 次依次类 推 。温湿度探头感应部分的实际高度高出铁塔横臂 24 cm(即安装在 1 m横臂上的温湿度探头的实际安 装高度为 1.24 m, 其它层次也依次类推 )。 在 0.5 m 横臂上的风 速探头 感应部分 (没有 安装风 向传感 器 )实际高度为 0.75 m, 温湿度探头感应部分高度 为 0.53 m。 另外在 9.5 m高度上安装有一套三维 超声风速仪和 CO2 /H2 O分析仪 。
沙漠大气边界层研究是大气边界层研究面临的 复杂下垫面边界层主要问题之一 [ 4] , 但由于受到常 规观测手段和地面气象资料的限制 , 目前对沙漠地 区的研究主要集中在沙尘气溶胶及太阳辐射能量平 衡[ 5 -10] 、 沙漠源区沙尘暴个例的气象要素分析研究 等[ 6, 11] , 而对于流动沙漠腹地大气结构和廓线的研 究很少 , 有针对性的对沙漠腹地 , 如晴天 、阴天等典 型天气近地层气象要素的垂直分布的个例分析几乎
大气风速频率分布特征的统计分析
大气风速频率分布特征的统计分析引言：大气风速频率分布特征的统计分析是气象学中的重要研究内容。
了解风速的分布特征可以在许多领域如城市规划、建筑设计和风能利用等方面提供重要的参考依据。
本文将通过统计分析方法，探讨大气风速的频率分布特征。
一、数据收集为了进行风速频率分布特征的统计分析，首先需要收集相关的风速数据。
可以通过气象台站、气象卫星等渠道获取相应的风速数据。
在数据收集阶段，应确保数据的完整性和准确性，以提高分析结果的可靠性。
二、风速频率分布的图形表示在风速频率分布的统计分析中，常用的图形表示方法有直方图和频率多边形。
直方图可以直观地反映不同风速区间的频数，而频率多边形则可以更清晰地表示风速的频率分布特征。
通过这些图形表示方法，可以对风速的分布状况进行初步了解。
三、统计量的计算为了更深入地分析风速频率分布的特征，我们需要计算一些常用的统计量。
其中，平均风速是衡量风速分布中心位置的指标，用于描述平均风速水平。
最大风速和最小风速则可以反映风速的变化范围。
标准差和变异系数则可以描述风速分布的离散程度，高标准差和变异系数表明风速分布更不均匀。
此外，还可以计算出风向频率分布特征，以获取更全面的风资源信息。
四、频率分布模型根据实际的风速数据，也可以使用一些经验模型进行拟合和预测。
常用的频率分布模型有正态分布、韦布尔分布和魏布尔分布等。
通过拟合频率分布模型，可以进一步探究风速的概率分布特征，为风能利用和风险评估提供依据。
五、应用案例通过大气风速频率分布特征的统计分析，可以为城市规划和建筑设计等提供指导意见。
比如，在城市规划中，了解风速的分布特征可以帮助确定高风速区域，从而避免建筑物的风险。
在建筑设计中，通过分析风速分布特征，可以合理地设计建筑物的抗风能力和通风性能。
此外，风能利用也是一个重要的应用领域，通过对风速频率分布特征的研究，可以选择合适的风电场址，并评估风能的开发潜力。
结论：大气风速频率分布特征的统计分析对于多个领域都具有重要的意义。
塔中春季阴天近地层风速、温度和湿度廓线特征分析
作者简介 ： 李祥余 （９１ ， ， １８ 一）男 湖北阳新 县人 ， 新疆大学资源与环境 科学学 院在读硕 士研究 生 ， 主要从事 气候与环境 方面研究． Ｅ—ｍ ｉ ａ： ｌ
ｌ ａ ｇ ｕ ０ ０ ＠ ｙ ｈ ｏ ｃ ｒ．ｎ ｉ ｎ ｙ ｌ ８１ ８ ｉ ｆ ａｏ．ｏ ｃ ｎ
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这 里年 平 均 出现 浮 尘 天 气 ８ ， 沙 漠 周 边 ０ｄ 而
的 和 田地 区年 平 均 浮 尘 Ｅ数 高 达 ２２ｄ２， 生 期 ｔ ３ ＿ 发 Ｊ 可跨越 整 个 春 夏 季 节 Ｊ 因 而 ， 积 如 此 巨大 、 。 面 地 理环境 极其 复杂严 酷 的塔克 拉玛 干沙 漠对我 国 西北 干旱 区的气候 变化 和生态环 境有 着重要 影 响。
次 阴天天气时塔克拉玛干沙漠腹地近地 层风速 、 温度和湿度廓线演 变特征 ， 并与典型晴天廓线做 了对 比， 到以下结果 ：１ 阴天 ， 间风速廓 线风速值 随高度 增高 而增大 ， 得 （） 夜 但不是 以对数增 长 ， 而是 以比 对数关系更 快的速度增 长 ； 白天 ， 风速很小 ， 近地层 １ ０ｍ上 下廓线 分布规律 各异 ； ２ 温度廓 线有夜 （） 间辐射型 、 早上过渡型 、 白天 Ｅ射型及傍晚过渡型 ４种类型 ， ｌ 与晴天类似 ； ３ 比湿廓线存 在一个极小 （） 值 ， 出现高度 以上 比湿随高度增加而增加 ， 其 廓线呈逆湿 特征 ， 极小值 出现高度 漠腹地大气结构和廓线 的研 Ｊ 究很少 ， 有针对性的对沙漠腹地 ， 晴天、 如 阴天等典
型天 气近 地层气 象要 素 的垂 直分 布 的个 例分 析几 乎 没有 。 因而本研 究 正 是 利 用笔 者 ２０ ０６年 春 夏 季 在 塔 中调 研 时遇 到的 唯一 一 次 阴天 ， 析 了塔 克 拉 玛 分
大气温度廓线
大气温度廓线
大气温度廓线，也被称为大气温度垂直分布，是指大气温度在垂直方向上的变化曲线。
这条曲线对于气象学、气候学以及大气科学的研究具有极其重要的意义。
它揭示了大气中能量的分布和传输，影响天气系统的形成和演变，同时也为我们理解气候变化提供了基础数据。
大气温度廓线并不是一条简单的直线或者平滑的曲线，而是根据高度变化，温度有着显著的差异。
在近地面，由于太阳辐射的影响，温度通常较高。
随着高度的增加，大气压力逐渐降低，温度也随之下降。
然而，在某些高度，例如平流层，温度会随高度增加而增加，这是由于臭氧层吸收紫外线的结果。
大气温度廓线的形状和特征会受到许多因素的影响，包括地理位置、季节、天气条件以及大气成分等。
例如，赤道地区的大气温度廓线与极地地区就存在显著的差异。
此外，白天和夜晚的大气温度廓线也会有所不同，因为太阳辐射的影响在白天更为显著。
研究大气温度廓线对于预测天气和气候变化具有重要意义。
通过对大气温度廓线的长期观测和分析，科学家们可以了解大气中能量的传输和分布，从而预测未来的天气情况。
同时，大气温度廓线也为我们提供了评估气候变化趋势的重要依据，帮助我们了解地球大气系统的运行状况。
总的来说，大气温度廓线是大气科学研究的重要基础，它揭示了大气中能量的分布和传输，对于我们理解天气和气候变化具有关键作用。
大气边界层温度垂直剖面特征分析
大气边界层温度垂直剖面特征分析大气边界层是指大气和地表之间的相互作用层，在这个层次中，气象要素的分布和变化对于气候、天气以及污染物的扩散都有着重要影响。
其中，温度是大气边界层中最基本、最重要的气象要素之一。
温度垂直剖面特征的分析可以帮助我们更好地了解大气边界层的结构和变化规律。
大气边界层的温度垂直剖面主要受到以下几个因素的影响：1.日辐射和地表条件：白天，太阳辐射使得地表温度升高，导致边界层底部温度升高；夜间，地表冷却使得边界层底部温度降低。
2.湍流传输：由于边界层中的气流湍动，热量通过湍流传输导致温度的空间和时间变化。
3.大尺度气流：大气边界层受到上层气体的影响，而上层气体的温度分布受到地球自转和纬度的影响，因此大尺度气流也对温度垂直剖面产生影响。
根据这些影响因素，大气边界层温度垂直剖面通常呈现如下特征：1.日变化特征：白天，由于地表受到太阳辐射的加热，边界层底部温度逐渐升高，垂直温度梯度较小；夜间，地表冷却导致边界层底部温度逐渐降低，垂直温度梯度增大。
这种日变化特征是大气边界层中温度垂直剖面最明显的特征之一。
2.反射性特征：在晴朗无风的夜晚，由于地表辐射冷却迅速，边界层底部的温度比上层冷，呈现出反射性温度递减特征。
这种反射性特征使得边界层中的温度剖面呈现出相对稳定的状态。
3.湍流混合特征：由于大气边界层中的气流湍动，温度会发生湍流混合，导致温度在垂直方向上的变化较为均匀。
这种湍流混合特征使得边界层中的温度垂直剖面呈现出一定的平滑性。
4.季节变化特征：随着季节的变化，大气边界层中的温度垂直剖面也发生相应的变化。
在夏季，边界层底部温度较高，湿度较大，形成较为稳定的大气条件；而在冬季，边界层底部温度较低，湿度较小，形成较为不稳定的大气条件。
这种季节变化特征对大气环流和天气变化都有一定的影响。
总之，大气边界层温度垂直剖面的特征分析可以帮助我们更好地了解大气层结构和变化规律。
而这些规律的研究不仅对于气候和天气预报具有重要意义，也对于环境污染物的扩散和控制有一定的指导作用。
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浅析大气温度廓线统计特性
2数据源与数据分析方法
2.1数据源
全球再分析资料有多种，发展时间较长的有美国的NCEP[19]、日本的JRA[20]以及欧洲的ERA[21]等。
欧洲中期天气预报中心（EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecasts，ECMWF）的再分析数据由地面观测、航海观测、飞机观测、高空探测以及卫星遥感资料等多源观测数据同化构成[22]。
ERA-Interim是欧洲数值预报中心发布的第三代全球大气再分析产品，该数据实现了再分析资料质量的提升[23]。
目前已有众多研究人员对ERA-Interim再分析资料进行了应用，并对其可信度和适用性进行了评估，其数值预报产品的性能已经得到公认[24-28]，并被广泛用于气温、降水、海洋参数等物理量的多年变化特征分析[29-31]。
ERA-Interim提供了自1979年1月1日至今覆盖全球大气的再分析资料，自20XX年10月25日开始，数据的批量下载需要安装ECMWFKEY，并使用Python脚本才可保存至本地。
ERA-Interim数据分为每天四个时次（00、06、12、18UTC）的逐日资料和月平均格点资料，空间分辨率从最高0.125°×0.125°至 3.0°×3.0°共11种。
除地面观测外，还提供气压层（37层）和模式层（60层）的垂直廓线资料，包含温度、比湿、臭氧混合比、涡度、散度等多个物理量。
用户可根据需要选择所需区域地理范围、物理量和数据的时空分辨率，下载的数据格式有GRIB和NetCDF两种。
本文分析所使用的资料是1979—20XX年共38年的ERA-Interim月平均温度格点数据
（单位：K），空间分辨率是2.5°×2.5°，垂直高度上从1000hPa到数值模式层顶（一般为10hPa）共32层。
具体分层方法为：1000~775hPa 间隔25hPa取一层，750~300hPa间隔50hPa取一层，250~100hPa间隔25hPa取一层，再往上按照70hPa、50hPa、30hPa、20hPa、10hPa 分层。
2.2数据分析方法
本文将从全球四百多万条大气温度廓线样本的总体特征入手，分析北半球和南半球大气温度廓线在高中低纬、海洋陆地、春夏秋冬的时空变化差异。
由于南、北半球海陆覆盖、人类活动以及大气环境存在明显差异，因此需将两半球温度廓线分开统计。
按纬度划分，0~30°N/S为低纬、30~60°N/S为中纬、60~90°N/S为高纬；用相同空间分辨率的ERA-Interim海陆掩膜文件（该文件中0代表海洋，1代表陆地）进行海洋和陆地判识（图1），红色为陆地，蓝色为海洋。
南、北半球各纬度带的海洋和陆地像元个数统计如表1所示。
其中，北半球海洋像元总共有2960个点，陆地像元累计1792个点；南半球海洋和陆地像元分别为3317和1435个统计点。
由于南半球中纬度以海洋覆盖为主，因此陆地像元仅71个采样点。
对于季节的划分则采用传统的标准：北半球（南半球）3月、4月、5月为春季（秋季），6月、7月、8月为夏季（冬季），9月、10月、11月为秋季（春季），12月、翌年1月和2月为冬季（夏季）。
本文涉及的统计量包括平均值和标准差，以了解多年大气温度垂直廓线的平均特征和离散度，计算公式如下所示。
其中k是垂直分层；t是时间，38年月平均资料共计
456个元素；i是经度范围，按照2.5°×2.5°分辨率，全球从西经到东经共144个元素；j是纬度范围，根据需要从90°S~90°N范围内取值。
3大气温度廓线时空分布特征分析
3.1总体特征
大气的温度是大气与环境的重要参数，获得连续的大气温度廓线数据对认识各种尺度的天气演变过程和做好临近天气预报具有重要意义[32]。
已有研究分析了从对流层中部到平流层温度廓线多年变化趋势，再现了平流层降温和对流层升温的变化特征[33]，本文主要是对多年大气温度廓线进行平均分析。
首先针对南、北半球分别统计研究区域内所有大气温度廓线样本的频数分布。
以0.5K为间隔，将温度分为281个等分点，统计180~320K各个区间内温度值出现的次数，即得到样本频数分布图（如图2）。
图中颜色越红表征的是各个高度层上出现次数越多的温度区间，颜色越蓝表示的是各个高度层上出现次数越少的温度区间。
由图2色标可知，样本频数最多可达104量级，最少是103量级。
同时，对多年温度廓线进行逐层统计，得到垂直方向各高度层上的温度平均值，用黑色虚线表示。
北半球与南半球的各高度层温度平均值、频数最多的区间垂直分布特征类似，均为先随高度减小至某一百帕后增加，拐点均出现在100hPa左右（约16km）。
此外，平均值和频数最多区间的交点出现在20XX年的ERA-Interim月平均格点数据计算南、北半球大气温度廓线标准差垂直分布，发现其与每日4个时次逐日资料计算结果一致。
由图3可知，在大气底层，多年的温度波动较大，南、北半球1000hPa处温度标准差约为17K，
20XX年资料分别统计南、北半球春、夏、秋、冬各季节大气温度廓线的分布情况。
由图4a、4b可知，不论是南半球，还是北半球，在各高度层，夏季温度最高，冬季温度最低，春秋季介于两者之间。
且对于南、北半球的四个季节，从1000~100hPa垂直方向上，温度随高度递减，这是由于在大气低层，地面吸收太阳短波辐射后放出的长波辐射加热大气，离地面越远时，温度加热逐渐减少，到达对流层顶部，温度降至最低。
需要说明的是，对于对流层顶的确定有多种方法[34]，本文通过最小温度法选取温度数据的最小值作为对流层顶温度，对应的高度作为对流层顶高度（下同）。
对于北半球而言，对流层内，夏季温度垂直变化最大，从大气底层到对流层顶温度降低约80K，冬季减小最慢（表2）。
这主要是因为四个季节下垫面吸收的热量不同，以及对流层内的大气质量和能量垂直交换不同，使得各季节的温度变化率有所差异。
平流层内，温度随高度增加，且增温速率比对流层降温速率高一个量级，相比较而言，夏季增温最快，春季次之。
南半球大气低层各季节温度差异比北半球略小，且对流层温度变化率相差不大，四季均为0.08K/hPa左右（表2），平流层温度垂直变化率从大到小依次为春、夏、秋、冬。
统计南、北半球各季节大气温度标准差的垂直分布（图4c、4d），在20XX年平均大气温度垂直分布情况。
各纬度带用不同颜色区分，海洋和陆地分别用空心圆圈和实心点表示。
从图6a可以看到，北半球不论海洋还是陆地，各纬度带温度廓线的差异情况类似，20XX年发布的第三版大气光学特征说明给出了特定大气折射率、均匀混合气体和气溶胶分布情况下，从热带至亚极地五。