由于大气实际探测方式较多，观测时间不统一，空间分辨率不均匀，不利于历史资料统计分析。20世纪90年代之后，美国、欧洲和日本等推出了自己的“再分析资料”，较好地解决了常规观测资料历史反演的困难。随着当前探测方式和探测资料的不断增多，资料同化技术的迅速提升，计算机性能的高速发展，给“再分析资料”注入了新的活力，使其在时间分辨率和空间分辨率上有了质的提升。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）是较早开展再分析资料研发的机构，最新的4D-Var方法也是最早投入业务运用。时至今日，ECMWF推出了五代再分析资料产品，分别为：第一代再分析产品（FGGE）[1]、第二代再分析产品（ERA-15）[2]、第三代再分析产品（ERA-40）[3]、第四代再分析产品（ERA-Interim）[4]和第五代再分析产品（ERA-5）[5]。第五代再分析产品从数据量、时空分辨率以及同化方法上都有了较大的提高。再分析资料质量如何，能否反映历史真实的大ERA5再分析资料在辽宁省的适用性分析与订正孙虹雨1，2，王迪3，刘成瀚2，张燕4，王式功1，5*（1.成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室，四川成都610225；2.辽宁省气象台，辽宁沈阳110166；3.河南省气象台，河南郑州450003；4.凉山州气象局，四川凉山彝族自治州615000；5.成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站，四川成都610225）摘要：基于2009—2018年辽宁省62个地面站和9个探空站（省内4部，省外5部）资料，提取了温度、湿度、气压、风场等常用物理量，采用统计分析方法对ERA5资料在辽宁省的适用性进行了分析，并尝试使用机器学习的方法订正ERA5资料的偏差。结果表明：在地面观测要素分析中，2m温度相关系数普遍较高，均方根误差普遍偏低，辽河流域及其西侧地区效果好于其他地区；10m风速对比结果总体稍差，U分量相关系数总体低于V分量；ERA5资料质量有明显的月变化特征，相关系数总体呈现春秋季高于夏冬季，且相关系数总体较高的季节，均方根误差也普遍偏高。在高空观测要素分析中，辽宁中部地区的数据质量高于东西部，温度的平均相关系数最高，相对湿度相关系数平均较低，均方根误差总体较大；相对湿度的相关系数在春夏之交时最低，夏季上升较快，夏秋之交时达到最高，相关系数快速上升的月，均方根误差也呈现出快速上升的趋势；高空U风场和V风场的均方根误差总体相差不大，且均方根误差月变化一致，总体经向风（V风场）质量低于纬向风（U风场）。通过机器学习的订正方法有效提升了地面温...
