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在西非，观测数据的局限影响了水文研究与气候评估。研究人员针对此开展 ERA5 和 ERA5-Land 再分析数据研究。结果显示二者在年、月尺度表现良好，日、时尺度欠佳。该研究为水文研究和气候评估提供参考，助力改进再分析数据。
在地球的气候舞台上，降水的变化总是充满神秘色彩。在非洲大陆，极端降水事件不断增加，给农业带来了沉重打击，无数家庭的财产也因此受损。而西非地区，自 20 世纪中期以来，干旱愈发严重，降水的极端变化对当地经济发展产生了深远影响。然而，想要深入了解这些降水变化，却困难重重。传统的观测数据，由于空间和时间覆盖不足，以及数据质量欠佳，难以全面描述气候的真实情况，无法满足研究需求。于是，寻找新的替代方法迫在眉睫，这也促使研究人员将目光投向了再分析数据。
在这样的背景下，国外研究人员针对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的第五代再分析数据，即 ERA5（分辨率为 0.25°×0.25°）和 ERA5-Land（分辨率为 0.1°×0.1°），展开了一项深入研究。该研究成果发表在《Environmental Advances》上，为我们揭示了这些数据在描述西非降水方面的优势与不足。
为了评估这些再分析数据的可靠性，研究人员采用了多种技术方法。在数据处理上，他们从不同渠道获取观测数据，包括各国气象机构和 AMMA-CATCH 观测站的数据，并对其进行筛选和清洗。对于再分析数据，从哥白尼网站下载 ERA5 和 ERA5-Land 数据，并进行预处理，剔除异常值和无效数据。在分析方法上，运用克里金法对观测数据进行空间插值，与再分析数据进行对比；采用选择最邻近像素（SNP）和反距离加权（IDW）两种方法获取再分析时间序列，并通过皮尔逊相关系数（c）和相对平均绝对误差（RMAE）与观测数据进行对比，利用曼 - 肯德尔趋势检验（Mann-Kendall trend test）检测趋势，还评估了极端降水指数 RX1day。
研究结果表明：
- 年际变化表现：在年际变化方面，ERA5 和 ERA5-Land 再分析数据与观测数据在一些年份存在差异。例如在 20 世纪 50 年代，象牙海岸和加纳的站点，再分析数据低估了年降水量，趋势也与观测数据不同。不过，总体上二者相关性较好（平均 c = 0.60），偏差相似（RMAE = 22%）。多数站点观测数据年降水量呈下降趋势，再分析数据也大多如此，但部分站点趋势值存在显著差异。
- 年周期表现：对于年周期，再分析数据能较好模拟多数站点的雨季峰值，但部分站点存在峰值偏移的情况。整体而言，再分析数据能正确反映年降水周期，平均相关性达 0.82，平均 RMAE 为 40% ，不过毛里塔尼亚的 KIFFA 站偏差较高。
- 日尺度表现：日尺度上，再分析数据表现较差。在一些站点，对小降雨事件高估，对大降雨事件低估，相关性低（平均 c = 0.21），RMAE 高（128%）。在极端降水指数 RX1day 方面，与观测数据有时呈负相关，相关性低（平均 ERA5 = 0.07，ERA5-Land = -0.01），偏差相似（RMAE = 52%）。
- 小时尺度表现：小时尺度上，再分析数据对小时降雨的分布模拟不佳。在一些站点，观测到大量超过 20mm/hr 的降雨，而再分析数据显示的平均降雨一般低于 15mm/hr。在日周期上，不同站点存在不同程度的延迟。
- 空间变异性表现：在空间变异性方面，ERA5 和 ERA5-Land 再分析数据都显示出南部降水多于北部，且与观测数据趋势相符，但在部分地区存在差异。例如在尼日利亚中部，再分析数据与观测数据差异较大。此外，ERA5 在空间相关性和偏差方面表现略好于 ERA5-Land，IDW 方法在两种再分析数据中的表现似乎更好。
研究结论和讨论部分指出，ERA5 和 ERA5-Land 在月尺度和年尺度上能较好捕捉降雨变化，但在日尺度和小时尺度上表现不佳，这可能与数据处理过程中未包含部分降水形式有关。在空间上，地形对再分析数据的准确性有影响，复杂地形区域的数据模拟存在困难。综合来看，两种再分析数据和两种选择方法的表现各有优劣，研究结果为 C3S 监测活动提供了参考，有助于改进降水数据，也激励科学界开发更有效的数据校正技术，提升再分析数据在描述降水细节方面的性能，为西非地区的水文研究和气候评估提供更可靠的依据。
