利用雷達(dá)資料對自動雨量計實時質(zhì)量控制的方法研究

王紅艷 王改利 劉黎平 江源 王丹 李豐

?

利用雷達(dá)資料對自動雨量計實時質(zhì)量控制的方法研究

王紅艷1, 2王改利1劉黎平1江源3王丹3李豐1

1中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點實驗室，北京100081;2南京信息工程大學(xué)，南京210044;3中國氣象局國家氣象中心，北京100081

自動雨量計資料是對降水的直接測量，在流域面雨量計算、氣候研究、氣象服務(wù)等方面具有重要意義。但是，由于風(fēng)力、蒸發(fā)、灌溉、校準(zhǔn)、漏斗堵塞、機械故障、信號傳輸?shù)仍蛲斐善浯嬖诓煌愋偷南到y(tǒng)誤差和隨機誤差, 自動雨量計數(shù)據(jù)在定量使用前需要進行質(zhì)量控制。目前，天氣雷達(dá)以其高時空分辨率的優(yōu)勢已經(jīng)成為監(jiān)測降水的重要手段，本文首先采用兩步校準(zhǔn)法改善雷達(dá)估測降水，然后對雷達(dá)—雨量計對之間的差異進行統(tǒng)計學(xué)的分析，確定自動雨量計質(zhì)量控制的一些標(biāo)準(zhǔn)，從而對雨量計進行質(zhì)量控制。最后用兩個降水過程對自動雨量計質(zhì)量控制的結(jié)果進行了檢驗，結(jié)果表明：兩步校準(zhǔn)法改善了雷達(dá)估測降水的系統(tǒng)性偏差，并減小了雨量計站點上的相對誤差；可以利用雷達(dá)估測降水實現(xiàn)對自動雨量計的實時質(zhì)量控制，就整個數(shù)據(jù)集而言，約0.1%的數(shù)據(jù)被懷疑為誤判，誤判的自動雨量計主要位于雨帶的邊緣。但該質(zhì)量控制算法同時也存在一定的局限性：在雨帶的邊緣或沒有天氣雷達(dá)覆蓋的區(qū)域，以及雷達(dá)資料存在數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的情況下，往往會造成對雨量計的誤判。

雷達(dá)估測降水 兩步校準(zhǔn)法 雨量計 質(zhì)量控制

1 引言

隨著氣象現(xiàn)代化的快速發(fā)展，為了加強對中小尺度天氣系統(tǒng)的監(jiān)測和預(yù)警能力，2009年底，氣象部門已經(jīng)在全國建成國家級自動站和區(qū)域自動站30000左右（任芝花等，2010）。降水資料在流域面雨量計算、氣候研究、氣象服務(wù)等方面具有重要意義，隨著我國新一代天氣雷達(dá)網(wǎng)的布設(shè)，及氣象衛(wèi)星資料的應(yīng)用，這些遙感數(shù)據(jù)融合了雨量計觀測數(shù)據(jù)形成的格點化降水資料，也已經(jīng)越來越廣泛地應(yīng)用于氣象服務(wù)、精細(xì)化農(nóng)業(yè)、模式驗證、水利和城市管理等方面。但是，自動雨量計由于風(fēng)力、蒸發(fā)、灌溉、校準(zhǔn)、機械故障、信號傳輸?shù)仍蛲斐善浯嬖诓煌愋偷南到y(tǒng)誤差和隨機誤差（Habib et al., 2001；Yeung et al., 2010）。因此，在定量使用自動雨量計測量的降水?dāng)?shù)據(jù)之前，需要對其進行質(zhì)量控制。一直以來，國際上針對地面日或月氣候統(tǒng)計資料質(zhì)量控制方法的研究及其應(yīng)用相對比較廣泛（Feng et al., 2004；任芝花等，2010；Sciuto et al., 2009），而針對小時觀測資料尤其是降水資料質(zhì)量控制方法的研究比較有限。目前，應(yīng)用到的逐小時降水資料質(zhì)量控制方法主要為氣候?qū)W界限值檢查，其他檢查方法的研究與應(yīng)用還較少（任芝花等，2010），但在雨量計的隨機誤差中，由于機械故障、信號傳輸或雨量計堵塞造成的被污染數(shù) 據(jù)，往往在氣候極值以內(nèi)，很難利用氣候極值法對其進行質(zhì)量控制，從而在強降水的監(jiān)測和評估中帶來嚴(yán)重的影響?；跇O值法的局限性，岳艷霞等（2009）根據(jù)翻斗式雨量計在測量地面降雨時出現(xiàn)誤差的原因，利用均值與范圍值對雨量計觀測值進行檢查，并在空間一致性檢查過程中采用了時間一致性和內(nèi)部一致性，來對雨量計數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制。任芝花等（2010）利用降水的界限值及時空一致性對全國區(qū)域自動站和國家級自動站實時上傳的逐小時降水資料進行了質(zhì)量控制?；跇O值法和時空一致性的檢查方法相對于單純的極值法是一種進步，但如果雨量計比較稀疏或者相鄰的幾個雨量計都存在測量儀器故障或雨量計漏斗部分堵塞的情況，則顯得有點無能為力。

目前，隨著我國天氣雷達(dá)網(wǎng)的建成，天氣雷達(dá)以其高時空分辨率的優(yōu)勢已經(jīng)成為監(jiān)測降水的重要手段，雷達(dá)定量估測降水一直伴隨著天氣雷達(dá)的發(fā)展，國內(nèi)外也已經(jīng)在此方面進行了大量的研究（林炳干等，1997；李建通等，2005，2009；Xu et al., 2008；Wang et al., 2012；Qi et al., 2013）。因此，本研究利用雷達(dá)定量估測的降水，對雷達(dá)—雨量計對之間的差異進行統(tǒng)計學(xué)的分析，確定雨量計質(zhì)量控制的一些標(biāo)準(zhǔn)，從而實時地對雨量計進行質(zhì)量控制。

本文結(jié)構(gòu)如下：第二部分介紹了研究中用到的資料，第三部分介紹了雷達(dá)雨量計聯(lián)合估測降水方法，雷達(dá)—雨量計對之間的殘差統(tǒng)計特征在第四部分介紹，第五部分介紹了雨量計質(zhì)量控制的標(biāo)準(zhǔn)及過程，性能評估及結(jié)論在第六和第七部分介紹。

2 資料

本研究的區(qū)域為江淮流域，考慮到雷達(dá)覆蓋范圍以及自動雨量站的布設(shè)情況，選擇的矩形研究區(qū)域為（31°N～36°N，115°E～120°E）。雷達(dá)資料由我國氣象部門業(yè)務(wù)布點的新一代天氣雷達(dá)提供，采用了鄭州、合肥、蚌埠、南京、上海、杭州、徐州、連云港八部雷達(dá)站的基數(shù)據(jù)，雷達(dá)站位置如圖1所示，這八部雷達(dá)均為S波段多普勒天氣雷達(dá)，資料格式、探測模式等參數(shù)均采用標(biāo)準(zhǔn)的VCP21降水觀測模式。體掃時間間隔為6分鐘。

圖1 研究區(qū)域（矩形區(qū)域）及多普勒雷達(dá)位置（三角形）

研究中采用的雷達(dá)數(shù)據(jù)是笛卡爾坐標(biāo)下的混合掃描反射率因子拼圖數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是由中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點實驗室開發(fā)的多普勒天氣雷達(dá)三維數(shù)字組網(wǎng)系統(tǒng)及每個格點的高度信息生成，主要過程如下：在單站雷達(dá)資料質(zhì)量控制（去除地物雜波、孤立回波點、電磁干擾等）的基礎(chǔ)上，完成區(qū)域的多普勒天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)組網(wǎng)，提供經(jīng)、緯度及海拔高度網(wǎng)格的三維回波強度資料，數(shù)據(jù)的水平分辨率為0.01°×0.01°，垂直分辨率在低層為0.5 km，中層為1 km，高層為2 km，時間分辨率為6 min（王紅艷等，2009）?；谶@種三維回波強度資料，再根據(jù)等射束高度拼圖，得到每個格點的高度信息，生成混合掃描反射率因子拼圖數(shù)據(jù)?；旌蠏呙璺瓷渎室蜃悠磮D數(shù)據(jù)用于雷達(dá)定量估測降水。

雨量計數(shù)據(jù)為我國氣象部門上傳的逐時降水?dāng)?shù)據(jù)，研究區(qū)域范圍內(nèi)的雨量計數(shù)據(jù)達(dá)到了2000多個，平均空間間隔在10 km左右，雨量計的靈敏度為0.1 mm。

研究中選取了2009年6～8月的6次降水過程為基礎(chǔ)來發(fā)展雨量計的質(zhì)量控制算法，采用2次降水過程進行算法的評估，表1給出了這8次降水過程的發(fā)生時間、持續(xù)時間及降水面積的一些信息。

表1 研究中的降水過程

3 雷達(dá)定量估測降水方法

由于雨量計是對降水的直接測量，通常被認(rèn)為是降水的真值，從上世紀(jì)70年代開始，先后發(fā)展出許多不同的雷達(dá)—雨量計聯(lián)合估測降水方法，用來校準(zhǔn)雷達(dá)估測降水（Ahnert et al., 1986；Bhargava and Danard，1994；Seo，1998；Anagnostou and Krajewski，1999；Ware，2005；李建通等，2005，2009；Wan et al., 2010）。本文采用兩步校準(zhǔn)法來改善雷達(dá)定量估測降水，即先采用雷達(dá)反射率因子和地面雨量計觀測數(shù)據(jù)實時擬合出反射率因子和雨強（）關(guān)系，在時間域上對雷達(dá)—雨量計的平均偏差場進行校準(zhǔn)，然后再利用反距離插值校準(zhǔn)法在空間上做第二次校準(zhǔn)，實現(xiàn)對雷達(dá)—雨量計觀測誤差的二次校準(zhǔn)，最大限度地減小雷達(dá)—雨量計之間的觀測誤差，達(dá)到更好的校準(zhǔn)效果，下面簡單地介紹兩步校準(zhǔn)法。

3.1 實時擬合關(guān)系

關(guān)系的一般表達(dá)式可以表示為=AR，對兩邊取對數(shù)得

10log=10log+10log,（1）

其中，為雷達(dá)反射率因子，單位為mm6m?3；為雨強，單位為mm h?1，研究中采用雨量計的小時累計降水量G。對雷達(dá)資料和雨量計資料經(jīng)過簡單的質(zhì)量控制，形成雷達(dá)—雨量計對。利用雷達(dá)—雨量計對，實時擬合關(guān)系的流程圖如圖2所示。通過最小二乘擬合得到關(guān)系的，值。如果相關(guān)系數(shù)（）大于0.7，則輸出，值，否則，將大于2倍標(biāo)準(zhǔn)差的雷達(dá)—雨量計對去除，重新擬合關(guān)系的，值。由于不同大小的雨滴下落速度不同，以及數(shù)據(jù)上傳會有些延時，因此每小時擬合一次關(guān)系。

3.2 反距離插值校準(zhǔn)法

雷達(dá)通過關(guān)系在雨量計位置估測的降水與雨量計觀測的誤差可以表示為

e=GiRi, （2）

其中，e為在第個雨量站的誤差，Ri為雷達(dá)在第個雨量站的估測值，Gi為第個雨量站的雨量值。通過公式（3）將這些誤差插值到每個雷達(dá)格點。

其中，R為雷達(dá)格點插值得到的校準(zhǔn)因子，e為在第個雨量站的誤差，w為第個雨量站的權(quán)重，為匹配的雷達(dá)—雨量計對數(shù)目，通過R對每個格點的雷達(dá)估測降水值進行校準(zhǔn)。反距離加權(quán)法被用來計算校準(zhǔn)權(quán)重，公式如下：

其中，w為第個雨量站的權(quán)重，d為雷達(dá)格點到第個雨量站的距離（單位為經(jīng)緯度），為指數(shù)。d和可以通過交叉驗證的方法得到（Ware，2005）。

4 雷達(dá)—雨量計對的殘差特性

為了定量描述雷達(dá)估測降水和雨量計之間的一致性和不一致性，研究中計算了雷達(dá)—雨量計對之間的殘差，計算公式如下：

研究中以分貝（dB）來研究殘差的分布特征，G為雨量計的小時累計降水，R為對應(yīng)的采用兩步校準(zhǔn)法得到的雷達(dá)定量估測降水。研究中同時考慮了雷達(dá)—雨量計的線性誤差，計算公式如下：

為了使能夠反映所有可能的雨量計觀測和雷達(dá)估測的降水，如果雷達(dá)—雨量計對中有一個降水為零，則增加一個小于雨量計靈敏度（0.1 mm）的偏移量（0.05 mm）。研究中計算了2009年6～8月6次降水過程的殘差和線性誤差，統(tǒng)計結(jié)果如圖3所示?？梢钥吹皆诰€性誤差分布圖的尾部41 mm處出現(xiàn)了峰值，就雷達(dá)估測的小時降水量而言，雨量計出現(xiàn)了不合理的大值，這個峰值可以作為雨量計質(zhì)量控制的標(biāo)準(zhǔn)之一。對于錯誤的零觀測值或者不合理的較小的雨量計觀測值，這種異常往往隱藏在偏差分布的中間峰值處，很難被檢測出來。為了發(fā)掘這些隱藏的錯誤值，需要剔除那些估測誤差較小的數(shù)據(jù)。因此，用雷達(dá)估測降水的方差對雷達(dá)—雨量計對之間的絕對誤差進行標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)定義為

可以采用公式（7）來選擇樣本，當(dāng)雷達(dá)估測的降水遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于趨于零的雨量計觀測時，如果方差比較小，那么則特別大。圖3c和d為剔除掉≤2和≤3樣本后的殘差分布。從圖3c可以看出，在殘差分布的尾部兩側(cè)大約＋17 dB和―17 dB處出現(xiàn)了峰值，這意味著雷達(dá)估測降水和雨量計觀測之間存在一些不合理的值，在雨量計觀測到較強降水的一些地方，雷達(dá)估測降水的值為零或者較小，而在雨量計觀測降水為零的一些地方，雷達(dá)估測降水則較大。當(dāng)進一步減少樣本（＞3）時，殘差分布尾部的峰值依然存在。

5 雨量計質(zhì)量控制方法

基于以上的討論和結(jié)果，提出了雨量計小時雨量的質(zhì)量控制過程：

（i）對于超過區(qū)域界限值的數(shù)據(jù)，則認(rèn)為雨量計錯誤；

（ii）空間的連續(xù)性檢查

首先用兩步校準(zhǔn)法計算參考的雨量值，然后計算雷達(dá)—雨量計對之間的殘差、線性誤差和標(biāo)準(zhǔn)差，與設(shè)定的閾值（c，，）進行對比；

根據(jù)上一節(jié)的統(tǒng)計結(jié)果，對于小時雨量來說，c=41 mm，，，分別代表殘差分布尾部的正、負(fù)峰值，，―17dB。由于這些參數(shù)對于不太敏感，也可以采用高一點的數(shù)值（Yeung et al., 2010）。先檢查數(shù)據(jù)是否超過界限值是必要的，否則的話，一些不合常理的雨量計數(shù)據(jù)會影響雨量計對雷達(dá)估測降水的校準(zhǔn)，從而影響雨量計質(zhì)量控制的結(jié)果。界限值范圍的上限參數(shù)設(shè)置是否合理直接決定了界限值檢查的效果。設(shè)置太低，則個別極端大的正確數(shù)據(jù)可能會被作為錯誤數(shù)據(jù)處理, 而這部分?jǐn)?shù)據(jù)對于氣象預(yù)警、極端天氣研究非常關(guān)鍵；設(shè)置太高，則錯誤數(shù)據(jù)又可能被當(dāng)作正確數(shù)據(jù)處理，這種大的錯誤數(shù)據(jù)在應(yīng)用中起明顯的誤導(dǎo)作用。根據(jù)任芝花等（2010）提到氣候?qū)W界限值范圍和區(qū)域界限值范圍，將本研究區(qū)域的界限值設(shè)為0～140 mm h?1。

圖3 雷達(dá)—雨量計對的殘差分布：（a）所有樣本的殘差分布；（b）所有樣本的線性誤差分布；（c）δ＞2的樣本的殘差分布；（d）δ＞3的樣本的殘差分布

6 性能評估

為了對兩步校準(zhǔn)法的性能進行簡單地評估，研究中將所有的雨量計樣本間隔地分成兩個樣本組，即序數(shù)為奇數(shù)的雨量計為校準(zhǔn)組，序數(shù)為偶數(shù)的雨量計為評估組。同時為了避免錯誤的雨量計數(shù)據(jù)在校準(zhǔn)雷達(dá)估測降水時引起錯誤地訂正，在采用反距離加權(quán)校準(zhǔn)的過程中，對于地面雨量觀測值與雷達(dá)估測降水的相對誤差值大于200%的數(shù)據(jù)，作為不可信數(shù)據(jù)而沒有參加校準(zhǔn)（李建通等，2009）。圖4給出了2009年7月10日23:00（UTC）兩步校準(zhǔn)法和傳統(tǒng)的2001.6估測的小時累計降水分布及與雨量計對比的散點圖。從圖4可以看出，采用傳統(tǒng)的2001.6估測的降水在降水較強時存在嚴(yán)重的低估現(xiàn)象，偏差（s）為0.69，相關(guān)系數(shù)（CC）為0.80，均方根誤差（RMSE）為3.74，相對誤差（）為43%。兩步校準(zhǔn)法改善了低估問題，區(qū)域降水量與雨量計觀測相當(dāng)，偏差（s）為1.0，消除了系統(tǒng)性的平均偏差，離散度和相對誤差也明顯減?。≧MSE=3.37 mm，=31%），改善了空間上的誤差分布。

圖4 2009年7月10日22:00～23:00（UTC）雷達(dá)定量估測降水分布及與雨量計對比。（a）和（b）為兩步校準(zhǔn)法估測降水分布及與雨量計的散點圖；（c）和（d）為采用Z=200R1.6估測的降水分布及與雨量計的散點圖

為了檢驗雨量計質(zhì)量控制的效果，研究中首先采用2009年6月19日的降水過程來檢驗，主要的降水發(fā)生在02:00～18:00（UTC）時間段，質(zhì)量控制過程應(yīng)用于35740個逐小時降水記錄數(shù)據(jù)。29543個降水?dāng)?shù)據(jù)為0.0 mm，6197個小時雨量記錄大于等于0.1 mm，在29543個降水為零的記錄中，質(zhì)量控制算法拒絕了190個降水記錄（0.6%），通過眼睛檢查和時間、空間連續(xù)性檢查，其中有9個雨量計應(yīng)該保留下來，這些雨量計處于雨帶邊緣或者移過來雨帶的前方。在6197個非零的降水記錄中，質(zhì)量控制算法拒絕了63個降水記錄（1.0%），用眼睛檢查和時間、空間連續(xù)性檢查保留了17個雨量計，同樣的，這些雨量計大多處于雨帶邊緣或者移過來雨帶的后方?？偟膩碚f，拒絕率為0.7% （253/35740），在這些被拒絕的雨量計數(shù)據(jù)中，通過人工檢查，10%（26/253）可能是被錯誤拒絕的數(shù)據(jù)。就整個數(shù)據(jù)集而言，0.1%（26/35740）的數(shù)據(jù)被懷疑是質(zhì)量控制程序弄錯了。圖5給出了2009年6月19日08:00 （UTC）、10:00 （UTC）和15:00 （UTC）三個時次經(jīng)過質(zhì)量控制后被拒絕的雨量計與雷達(dá)估測降水的疊加圖，從圖5a、b和c可以看出，在一些雷達(dá)估測降水較強的地方，自動雨量計的測量值為零或者幾乎為零，排除位于雨帶邊緣可能被誤判的雨量計之外，其余的雨量計有理由認(rèn)為存在數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。另一方面，在一些站點，雨量計測量值相對于雷達(dá)估測降水明顯偏大，例如圖5b中有兩個雨量計的小時累計降水量分別為34.5 mm和35.8 mm，而雷達(dá)估測的小時累計降水卻只有0.4 mm和0.2 mm，經(jīng)過與其周圍雨量計的數(shù)值進行空間連續(xù)性檢查（圖5d），可以認(rèn)為這兩個雨量計測量值明顯偏大，應(yīng)被剔除。

另外，研究中采用了2009年8月16～17日的降水過程來檢驗雨量計質(zhì)量控制的效果，質(zhì)量控制過程應(yīng)用于44558個逐小時的降水記錄數(shù)據(jù)。33950個降水?dāng)?shù)據(jù)為0.0 mm，10608個雨量記錄大于等于0.1 mm，在33950個降水為零的記錄中，質(zhì)量控制算法拒絕了128個降水記錄（0.4%），通過眼睛檢查和時間、空間連續(xù)性檢查，其中有11個雨量計應(yīng)該保留下來。在10608個非零的降水記錄中，質(zhì)量控制算法拒絕了55個降水記錄（0.5%），用眼睛檢查和時間連續(xù)性檢查保留了14個雨量計?？偟膩碚f，拒絕率為0.4%（183/44558），在這些被拒絕的雨量計數(shù)據(jù)中，通過人工檢查，9%（25/283）是可能被錯誤拒絕的數(shù)據(jù)。就整個數(shù)據(jù)集而言，0.06% （25/44558）的數(shù)據(jù)被懷疑是質(zhì)量控制程序弄錯了。圖6給出了2009年8月17日15:00（UTC）和17:00（UTC）兩個時次經(jīng)過質(zhì)量控制后被拒絕的雨量計與雷達(dá)估測降水的疊加圖。

圖5 2009年6月19日（a）08:00（UTC）、（b）10:00（UTC）、（c）15:00（UTC）經(jīng)質(zhì)量控制后被拒絕的雨量計與雷達(dá)估測降水量的疊加，（d）為（b）中被拒絕的兩個測值明顯偏大的雨量計（測值為35.8和34.5的雨量計）及其周圍雨量計與雷達(dá)估測降水量的疊加

圖6 2009年8月17日（a）15:00（UTC）、（b）17:00（UTC）經(jīng)質(zhì)量控制后被拒絕的雨量計與雷達(dá)估測降水量的疊加

7 結(jié)論與討論

本文利用雷達(dá)資料對雨量計進行實時質(zhì)量控制，主要包括兩步：第一步利用兩步校準(zhǔn)法改善雷達(dá)估測降水，第二步是基于雷達(dá)估測降水而設(shè)計的雨量計實時質(zhì)量控制算法。通過上述分析，得到以下結(jié)論：

（1）兩步校準(zhǔn)法改善了雷達(dá)估測降水的系統(tǒng)性誤差，同時減小了在雨量計站點上的相對誤差。

（2）利用雷達(dá)估測降水可以實時對雨量計數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制，通過眼睛檢查及時間、空間連續(xù)性檢查，就整個數(shù)據(jù)集而言，約0.1%的數(shù)據(jù)被懷疑 為誤判，被錯誤拒絕的雨量計大多處于雨帶的邊緣。

（3）在被拒絕的雨量計中，觀測數(shù)據(jù)為零的記錄多于觀測數(shù)據(jù)不為零的記錄，說明雨量計漏斗堵塞、機械故障、信號傳輸?shù)仁窃斐捎炅坑嫯惓５闹饕颉?/p>

利用雷達(dá)估測降水對雨量計進行實時質(zhì)量控制，可以提醒設(shè)備維護人員對雨量計進行及時檢查及維護，以提高雨量計逐時資料在流域面雨量計算、氣候研究、氣象服務(wù)等方面的應(yīng)用水平。需要說明的是，研究中的數(shù)據(jù)集還需要進一步擴展。另外，采用雷達(dá)定量估測降水對雨量計數(shù)據(jù)進行實時質(zhì)量控制也存在一定的局限性：首先，還不能確 定位于降水邊緣的雨量計，因此對處于雨帶邊緣的雨量計有時會存在誤判現(xiàn)象；其次，本研究選擇的區(qū)域為江淮流域，雷達(dá)覆蓋比較好，同時雷達(dá)資料經(jīng)過了質(zhì)量控制。如果在雷達(dá)波束被遮擋的山區(qū)或者不能被雷達(dá)覆蓋的地區(qū)以及雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量 存在問題的情況下，將會導(dǎo)致對雨量計數(shù)據(jù)的誤判。因此，反過來，也可以利用雨量計數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，從而完善雷達(dá)資料的質(zhì)量控制。

（References：）

Ahnert P R, Krajewskiand W F, Johnson E R. 1986. Kalman filter estimation of radar-rainfall field bias [C]// Preprints, 23rd Conf. of Radar Meteorology and the Conference on Cloud Physics, Boston, Mass, Amer. Meteor. Soc., 33–37.

Anagnostou E N, Krajewski W F. 1999. Real-time radar rainfall estimation. Part II: Case study [J]. J. Atmos. Oceanic Technol., 16 (2): 198–205.

Bhargava M, Danard M. 1994. Application of optimum interpolation to the analysis of precipitation in complex terrain [J]. J. Appl. Meteor., 33 (4): 508–518.

Feng S, Hu Q, Qian W H. 2004. Quality control of daily meteorological data in China, 1951–2000: A new dataset [J]. Int. J. Climatol., 24 (7): 853– 870.

Habib E, Krajewski W F, Kruger A. 2001. Sampling errors of Tipping-Bucket rain gauge measurements [J]. J. Hydrol. Eng., 6 (2): 159–166.

李建通, 郭林, 楊洪平. 2005. 雷達(dá)—雨量計聯(lián)合估測降水初值場形成方法探討 [J]. 大氣科學(xué), 29 (6): 1010–1020. Li Jiantong, Guo Lin, Yang Hongping. 2005. A study of the formation of initial radar field in estimating areal rainfall using radar and rain-gauge [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 29 (6):1010-1020.

李建通, 高守亭, 郭林, 等. 2009. 基于分步校準(zhǔn)的區(qū)域降水量估測方法研究 [J]. 大氣科學(xué), 33 (3): 501–512. Li Jiantong, Gao Shouting, Guo Lin, et al. 2009. The two-step calibration technique of estimating areal rainfall [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 33 (3): 501–512.

林炳干, 張培昌, 顧松山. 1997. 天氣雷達(dá)測定區(qū)域降水量方法的改進與比較[J]. 南京氣象學(xué)院學(xué)報, 20 (3): 334–340. Lin Binggan, Zhang Peichang, Gu Songshan. 1997. Improvement of weather radar-measured regional rainfall with comparison to other techniques [J]. Journal of Nanjing Institute of Meteorology (in Chinese), 20 (3): 334–340.

Qi Y C, Zhang J, Zhang P F. 2013. A real-time automated convective and stratiform precipitation segregation algorithm in native radar coordinates [J]. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 139 (677): 2233–2240.

任芝花, 趙平, 張強, 等. 2010. 適用于全國自動站小時降水資料的質(zhì)量控制方法 [J]. 氣象, 36 (7): 123–132. Ren Zhihua, Zhao Ping, Zhang Qiang, et al. 2010.Quality control procedures for hourly precipitation data from automatic weather stations in China [J]. Meteorological Monthly (in Chinese), 36 (7): 123-132.

Sciuto G, Bonaccoorso B, Cabcellicre A, et al. 2009. Quality control of daily rainfall data with neural networks [J]. J. Hydrol., 364 (1–2): 13–22.

Seo D J. 1998. Real-time estimation of rainfall fields using rain gage data under fractional coverage conditions [J]. J. Hydrol., 208 (1–2): 25–36.

Wan Y F, Wu C H, Jin H X. 2010. Real-time synchronously integrated technique for radar and raingauge based on concept of quasisame rain volume sample [J]. Acta Meteorologica Sinica, 66 (2): 262–273.

Wang G L, Liu L P, Ding Y Y. 2012. Improvement of radar quantitative precipitation estimation based on real-time adjustments to?relationships and inverse distance weighting correction schemes [J]. Adv. Atmos. Sci., 29 (3): 575–584.

王紅艷, 劉黎平, 王改利, 等. 2009. 多普勒天氣雷達(dá)三維數(shù)字組網(wǎng)系統(tǒng)開發(fā)及應(yīng)用 [J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報, 20 (2): 214–224. Wang Hongyan, Liu Liping, Wang Gaili, et al. 2009. Development and application of the Doppler weather radar 3-D digital mosaic system [J]. Journal of Applied Meteorological Science (in Chinese), 20 (2): 241–224.

Ware E C. 2005. Corrections to radar-estimated precipitation using observed rain gauge data [D]. M.S. thesis, Cornell University, 87pp.

Xu X Y, Howard K, Zhang J. 2008. An automated radar technique for the identification of tropical precipitation [J]. J. Hydrol., 9 (5): 885–902.

Yeung H Y, Man C, Seed A, et al. 2010. Development of a localized radar-raingauge Co-Kriging QPE scheme for potential use in quality control of real-time rainfall data. The 3rd WMO International Conference on Quantitative Precipitation Estimation, Quantitative Precipitation Forecasting and Hydrology, 18–22 October 2010, Nanjing, China.

岳艷霞, 陳靜, 郭志斌. 2009. 區(qū)域自動站雨量資料質(zhì)量控制方法及應(yīng)用 [J]. 氣象科技, 37 (4): 452–456. Yue Yanxia, Chen Jing, Guo Zhibin. 2009. Techniques and application of regional rainfall data quality control [J]. Meteorological Science and Technology (in Chinese), 37 (4): 452-457.

王紅艷，王改利，劉黎平，等. 2015. 利用雷達(dá)資料對自動雨量計實時質(zhì)量控制的方法研究[J]. 大氣科學(xué), 39 (1): 59?67, doi:10.3878/j.issn.1006-9895. 1403.13295. Wang Hongyan, Wang Gaili, Liu Liping, et al. 2015.Development of a real-time quality control method for automatic rain gauge data using radar quantitative precipitation estimation [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 39 (1): 59?67.

Development of a Real-Time Quality Control Method for Automatic Rain Gauge Data Using Radar Quantitative Precipitation Estimation

WANG Hongyan1, 2, WANG Gaili1, LIU Liping1, JIANG Yuan3, WANG Dan3, and LI Feng1

1,,100081;2,, 210044;3,,100081

Automatic rain gauges measure precipitation directly and are important in areal rainfall calculation, climate research, and meteorological services. However, a system for quality control is required when using automatic rain gauge data quantitatively due to various types of systematic and random errors caused by wind, evaporation, splashing, calibration, funnel blockage, mechanical failure, finite sampling, signal transmission interference, power failure, and other factors. Doppler radar has become an important method for monitoring precipitation in recent decades due to its high spatial and temporal resolution. In this study, a two-step calibration method was used to improve radar quantitative precipitation estimation. Then, the differences between radar-gauge pairs were statistically analysed to determine an effective criterion for rain gauge quality control. Finally, two heavy rain events were studied to assess the proposed quality control procedure. The results showed that the two-step calibration method can improve radar quantitative precipitation estimations by removing systematic bias and eliminating relative errors in space. Thus, radar quantitative precipitation estimation can be applied in real-time automatic rain gauge quality control. With respect to the entire set of gauge data, the percentage of false quality control results was as suspected, approximately 0.1%, with the wrongly rejected gauges located mainly on the edges of rain bands. The real-time rain gauge dataquality control method, however, causes the incorrect rejection of gauges not only in regions where rain gauges are located on the edges of rain bands but also in regions where radar data are unavailable or are not under quality control.

Radar quantitative precipitation estimation, Two-step calibration method, Rain gauge, Quality control

1006?9895(2015)01?0059?09

P412

A

10.3878/j.issn.1006-9895.1403.13295

2013?10?30；網(wǎng)絡(luò)預(yù)出版日期 2014?03?19

公益性行業(yè)（氣象）科研專項GYHY201006042，中國氣象科學(xué)研究院基本科研業(yè)務(wù)費項目2011Y004

王紅艷，女，1974年出生，高級工程師，主要研究方向為雷達(dá)氣象應(yīng)用與研究。E-mail: whyan@cams.cma.gov.cn

王改利，E-mail: wgl3111@cams.cma.gov.cn