國家級多源融合降水產(chǎn)品在云南的適用性評估

李 超 ,李華宏 ,楊素雨 ,許迎杰 ,米瑞芝

（1.云南省氣象臺，昆明 650034；2.中國氣象局橫斷山區(qū)（低緯高原）災(zāi)害性天氣研究中心，昆明 650034）

引言

云南地處我國西南地區(qū)，地形復(fù)雜多樣，高山河谷眾多，干濕季明顯。汛期突發(fā)性局地短時暴雨常導(dǎo)致泥石流、山體滑坡等自然災(zāi)害。山區(qū)降水受眾多因素的影響，具有大量的不確定現(xiàn)象和強烈的時空異質(zhì)性[1?2]。目前云南雖已建成3100多個自動站點，但是由于山區(qū)人口、城鎮(zhèn)、農(nóng)田分布分散，地形錯綜復(fù)雜且氣候類型多樣，使得山區(qū)雨量站的設(shè)立受到一定的限制，其觀測范圍也受到較大的影響，站點分布總體上呈河谷多、山坡少的特點，觀測數(shù)據(jù)的空間連續(xù)性較差，難以全面真實地反映山區(qū)降水的時空變化特征[3?4]。

高時空分辨率和高精度的多源融合實況產(chǎn)品利用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將觀測場（多源地面站點觀測資料）與背景場（衛(wèi)星、雷達）數(shù)據(jù)相融合[5]，可準(zhǔn)確合理地反映降水的時空分布，實現(xiàn)山區(qū)網(wǎng)格數(shù)據(jù)連續(xù)性覆蓋。CMPAS是國家氣象信息中心研發(fā)的一套降水融合實況分析產(chǎn)品，在2018年正式準(zhǔn)入全國范圍業(yè)務(wù)運行[6?9]。近年來，針對此套產(chǎn)品在不同地區(qū)的適用性研究已陸續(xù)開展。沈艷等[10]利用全國自動站觀測降水、衛(wèi)星反演降水和融合降水資料進行對比分析，發(fā)現(xiàn)小時降水融合產(chǎn)品質(zhì)量與站網(wǎng)密度有關(guān)，站點越多融合效果越好，越能準(zhǔn)確抓住強降水過程，定量監(jiān)測降水過程更具優(yōu)勢。許冠宇等[11]研究表明多源融合降水在嘉陵江、岷沱江和長江中游干流區(qū)域估測降水效果較好，多源融合降水比二源融合降水誤差絕對值偏小2～3mm，誤差率偏小約10%。李顯風(fēng)等[12]研究發(fā)現(xiàn)融合降水產(chǎn)品在江西地區(qū)的誤差變化幅度明顯小于衛(wèi)星降水產(chǎn)品，5km融合降水產(chǎn)品對強降水監(jiān)測優(yōu)勢明顯。于浩慧等[13]、龍柯吉等[14]研究表明各種融合產(chǎn)品在西南地區(qū)均能較好地反映強降水落區(qū)的時空變化趨勢，但對降水極大值有一定的低估。吳薇等[15]研究發(fā)現(xiàn)四川盆地汛期大部分時段實況融合降水的空間評分較穩(wěn)定，盆地西北側(cè)及南部邊緣地區(qū)時間評分優(yōu)于其他地區(qū)。

綜上所述，融合降水產(chǎn)品在強降水過程的定量檢測中有明顯優(yōu)勢，但以往研究多著眼于全國范圍、平原地區(qū)及四川盆地，而云南地區(qū)的相關(guān)研究較為欠缺。針對這一薄弱環(huán)節(jié)，本文擬將云南省126個國家站降水資料作為觀測場，CMPAS的二源融合和三源融合降水作為評估場，分析融合降水產(chǎn)品在云南地區(qū)的時空誤差分布特征，評估其對強降水過程的監(jiān)測能力，為準(zhǔn)確掌握該產(chǎn)品在云南的適用情況和進一步改進多源融合技術(shù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

實況融合降水資料：采用2018年1月1日00時～2020年12月31日23時（北京時）國家氣象信息中心研發(fā)的二源融合和三源融合逐小時網(wǎng)格降水產(chǎn)品（以下簡稱實況融合降水產(chǎn)品），空間分辨率為0.05°×0.05°，評估區(qū)域為云南省，數(shù)據(jù)來源于國省統(tǒng)一數(shù)據(jù)環(huán)境CIMISS系統(tǒng)。

站點觀測降水資料：采用與實況融合降水產(chǎn)品同時段的云南省126個國家站逐小時降水觀測數(shù)據(jù)。

1.2 評估方法

首先進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，因小時降水量為0的降水事件約占總樣本數(shù)的90%，為了更嚴格地評估產(chǎn)品質(zhì)量，統(tǒng)計時去除站點觀測降水和實況融合降水同時為0的情況。當(dāng)站點觀測值或?qū)崨r融合產(chǎn)品任意一方缺測時，將這一組觀測值和網(wǎng)格分析產(chǎn)品剔除；此后，采用雙線性插值方法將實況融合降水資料插值到站點上；最后參考中國氣象局《實況分析產(chǎn)品質(zhì)量評估規(guī)范（2019版）》，分別計算實況融合降水與站點觀測值的偏差（BIAS）、平均誤差（ME）、均方根誤差（RMSE）和相關(guān)系數(shù)（COR），通過各項統(tǒng)計指標(biāo)定量評估實況融合降水。具體公式如下：

其中，Oi為站點觀測值，Gi為實況網(wǎng)格分析產(chǎn)品插值到檢驗站點得到的數(shù)值，N為參與檢驗的總樣本數(shù)。

2 小時降水檢驗

2.1 兩種融合降水誤差的時間分布

圖1是融合降水與實測降水間誤差及相關(guān)系數(shù)的逐月變化。如圖1a所示，兩種融合降水的平均誤差隨著時間大幅波動，總體表現(xiàn)為負，其中二源融合降水的最大平均誤差超過了?0.24mm/h。如圖1b所示，兩種融合降水均方根誤差呈正態(tài)分布，4～9月誤差較大，1～3月和11～12月誤差較小。如圖1c所示，三源融合降水的偏差更接近于1，且相關(guān)系數(shù)大多在0.8以上（圖1d），比二源融合降水質(zhì)量高。如圖1d所示，兩種融合降水與實測降水的相關(guān)系數(shù)在1～9月逐漸降低，汛期之后的10～12月逐漸升高。這是因為6～9月是云南的主汛期，多發(fā)生全省性強降水過程，降雨量約占全年的55%～65%，隨著降水量的增加，融合降水的誤差增大，相關(guān)性降低。

圖1 融合降水與實測降水間誤差及相關(guān)系數(shù)的逐月變化（a.平均誤差，b.均方根誤差，c.偏差，d.相關(guān)系數(shù)）

圖2是融合降水與實測降水間誤差及相關(guān)系數(shù)的日內(nèi)逐時變化。如圖2a所示，兩種融合降水的平均誤差從夜間到中午的逐時變化幅度不大，總體表現(xiàn)為負，三源融合降水的平均誤差最大值為?0.02mm/h，二源融合降水的為?0.04mm/h，三源融合降水產(chǎn)品更接近實況。在云南午后對流降水明顯的15～20時，兩種融合降水的平均誤差呈正值，均方根誤差大幅上升，說明此時段內(nèi)融合降水大于實測降水，但三源融合降水的均方根誤差明顯小于二源融合降水，最大偏小值達0.52mm/h（圖2b）。兩種融合降水與實測降水的偏差呈正態(tài)分布，偏差值均<1，檢驗樣本降水量總體小于實況值，但三源融合降水的偏差值更接近于1，效果更優(yōu)（圖2c）。兩種融合降水與實測降水皆有較強的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均在0.9以上（圖2d）。

圖2 融合降水與實測降水間誤差及相關(guān)系數(shù)的日內(nèi)逐時變化（a.平均誤差，b.均方根誤差，c.偏差，d.相關(guān)系數(shù)）

2.2 兩種融合降水誤差的空間分布

兩種融合降水的平均誤差呈現(xiàn)明顯的空間異質(zhì)性（圖3），其分布特征差異顯著。二源融合降水平均誤差的顯著正值在滇東南的文山地區(qū)，數(shù)值達到0.24mm/h以上；其余地區(qū)除個別零星點外，均為負誤差，平均數(shù)值達到?0.22mm/h及以上；統(tǒng)計表明，約75%樣本的平均誤差在[?0.1，0.1]區(qū)間內(nèi)。三源融合降水平均誤差的顯著正值區(qū)為楚雄北部往南至臨滄、普洱等地，數(shù)值在0.2mm/h以上，其他區(qū)域呈現(xiàn)零散的正負相間分布；平均誤差在[?0.1，0.1]區(qū)間內(nèi)的樣本占97%，僅有3%的樣本平均誤差在此區(qū)間之外，明顯優(yōu)于二源融合降水。

圖3 融合降水平均誤差的空間分布（a.二源融合，b.三源融合）

兩種融合降水的均方根誤差空間分布大體一致，均呈由南向北遞減的特征（圖4）。二源融合降水約88%的樣本均方根誤差<0.2mm/h；三源融合后，約有92%樣本的均方根誤差<0.2mm/h，融合效果得到提升。在降水量較大的云南東南邊緣，如西雙版納、紅河及文山一帶均方根誤差相對較大，兩種融合降水的均方根誤差達3.0mm/h以上，而在滇西北和滇東北均方根誤差較小。在滇西北、滇西橫斷山脈等復(fù)雜地形區(qū)，三源降水的均方根誤差平均值<1，與實況降水更為接近。

圖4 融合降水均方根誤差的空間分布（a.二源融合，b.三源融合）

綜合來看，三源融合降水平均誤差的區(qū)域特征更明顯，可根據(jù)這一系統(tǒng)性誤差在實際應(yīng)用中做訂正；二源融合降水的局地性特征太強，特別是滇東南邊緣的文山一帶，平均誤差和均方根誤差的空間局地異質(zhì)性較高，很難對局地性誤差進行訂正。

2.3 三源融合降水不同量級的誤差特征分析

通過2.1和2.2節(jié)的分析可知，三源融合降水在云南地區(qū)明顯優(yōu)于二源融合降水。為了進一步了解三源融合降水在云南的適用性，本節(jié)分析了三源融合降水在不同降水等級下逐小時誤差的變化特征。根據(jù)《全國智能網(wǎng)格氣象預(yù)報業(yè)務(wù)規(guī)定（試行）》，將小時降水量分為5個等級，即0.1～1.9mm、2～4.9mm、5～9.9mm、10～19.9mm和20mm及以上。由表1可知，隨著降水量的增加，三源融合降水的平均誤差由正變負，說明該融合降水產(chǎn)品總體偏小于實況，既高估了雨強<2mm/h的低值降水，也低估了雨強≥2mm/h的高值降水。從日變化來看，在0.1～1.9mm量級中，14～20時的均方根誤差達0.92mm/h以上，說明低量級的融合降水在此時段內(nèi)被明顯高估，由此也造成了三源融合降水平均誤差在14～20時表現(xiàn)為正值（圖2a），這可能與云南午后多對流性降水，導(dǎo)致在雷達和云圖上反映出的對流性特征不均一有關(guān)。另外，隨著降水量級的增大，三源融合降水的均方根誤差也增大，20mm以上量級的誤差在午后至夜間較大，而上午誤差波動明顯。究其原因，主要是云南20mm以上短時強降水多發(fā)生在午后到夜間，且空間分布較不均勻，致使實況觀測和雷達、衛(wèi)星監(jiān)測之間出現(xiàn)偏差。

表1 不同降水量級下各時次三源融合降水的誤差統(tǒng)計

3 三源融合降水個例檢驗

3.1 降水個例

分別挑選云南省強降水過程與局地性降水過程，計算實測降水和融合降水的單站逐時平均值，對比分析其日變化特征。圖5a是2019年1月7日18時～9日08時發(fā)生在滇中以北的一次局地性降水過程。如圖所示，三源融合降水在7日18時～8日03時與實況相差不大；8日11～19時實測降水偏大時融合降水低估更明顯，最大低估量出現(xiàn)在8日15時（0.62mm/h），且部分時段的降水峰值略有滯后；融合降水與實測降水分布趨勢一致，低估了局地性實際降水量。圖5b是2020年8月16日20時～20日08時發(fā)生的全省性強降水過程。如圖所示，三源融合產(chǎn)品在很大程度上準(zhǔn)確地抓住了這次降水過程，與地面實測降水的平均誤差為?0.2mm/h；但對降水極值的低估非常明顯，相對偏差在19日12～20時，即午后至傍晚最為顯著。綜合兩次過程來看，不論全省性還是局地性降水，三源融合產(chǎn)品均低估了實際降水量，實測降水量越大，低估越明顯。實測降水與融合降水的相對偏差大值出現(xiàn)在午后至傍晚，說明三源融合產(chǎn)品對云南午后短時強降水的低估非常明顯。

圖5 站點實測降水與三源融合降水的時間序列（a.2019年1月7日18時～9日08時滇中以北局地性降水過程，b.2020年8月16日20時～20日08時全省性強降水過程）

3.2 地質(zhì)災(zāi)害個例

2019年云南省氣象及其衍生災(zāi)害共造成直接經(jīng)濟損失105億元，其中以春夏季強對流天氣、汛期局地洪澇和地質(zhì)災(zāi)害最為突出。2019年7月24日，紅河和臨滄發(fā)生了滑坡泥石流災(zāi)害，受災(zāi)人數(shù)累計達17人，死亡3人（表2）。圖6給出了2019年7月24日00時～25日00時三源融合降水及災(zāi)情點的空間分布。結(jié)合圖表可知，紅河州金平縣金河鎮(zhèn)舊寨村的此次滑坡由前期累計降水及短時強降水誘發(fā)，受災(zāi)點鄰近區(qū)域站23日08時～24日08時24h累計降水量為145.5mm，最大雨強出現(xiàn)在24日02時（27.7mm/h）；融合降水最鄰近網(wǎng)格點累計降水為76.4mm，最大雨強出現(xiàn)在24日02時（18mm/h）；融合降水對累計降水和極大值有一定程度的低估，但極大值出現(xiàn)時間與實況降水一致，對災(zāi)害點的落區(qū)及強降水監(jiān)測作用明顯。臨滄兩處崩塌點精準(zhǔn)位于中雨落區(qū)，災(zāi)害發(fā)生前12h，最鄰近區(qū)域站累計降水量僅為36.7mm，融合降水最鄰近網(wǎng)格點累計降水量為29.3mm；從融合降水來看，崩塌前12d均有降水，其中僅有3d出現(xiàn)累計降水量在20m以上的降水，說明此次崩塌主要由前期持續(xù)性降水引起，融合降水較好地揭示了這次受災(zāi)過程[16]。

圖6 2019年7月24日00時～25日00時三源融合降水（填色，單位：mm）及災(zāi)情點（紅色三角形）的空間分布

表2 2019年7月24日地質(zhì)災(zāi)害個例

4 結(jié)論與討論

本文以云南省126個國家站降水資料作為觀測場，分析評估了CMPAS的二源融合和三源融合降水產(chǎn)品在云南地區(qū)的適用性。結(jié)論如下：

（1）從兩種融合降水誤差的逐月變化看，其平均誤差隨著時間大幅波動，總體表現(xiàn)為負；其均方根誤差呈正態(tài)分布，4～9月誤差較大，1～3月和11～12月誤差較?。蝗慈诤辖邓钠钶^二源融合更接近于1；融合降水與實測降水的相關(guān)系數(shù)在1～9月逐漸降低，汛期之后的10～12月逐漸升高。

（2）從兩種融合降水誤差的逐時變化看，其平均誤差從夜間到中午的變化幅度不大，總體表現(xiàn)為負；15～20時，其平均誤差呈正值，均方根誤差大幅上升，但三源融合降水的均方根誤差明顯偏小；兩種融合降水的偏差呈正態(tài)分布，偏差值均<1，三源融合降水的偏差值更接近于1；融合降水與實測降水皆有較強的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均在0.9以上。

（3）兩種融合降水平均誤差的空間分布特征差異顯著。二源融合降水的平均誤差在滇東南文山地區(qū)為正，其余地區(qū)總體表現(xiàn)為負。三源融合降水的平均誤差在楚雄北部往南至臨滄、普洱大部分區(qū)域均為正值，其他區(qū)域呈現(xiàn)零散的正負相間分布。兩種融合降水的均方根誤差空間分布特征類似，均呈現(xiàn)由南向北遞減的特征。

（4）從誤差的時空變化和相關(guān)系數(shù)來看，兩種融合降水產(chǎn)品均對實況有一定程度的低估，三源融合降水產(chǎn)品優(yōu)于二源融合降水產(chǎn)品。

（5）三源融合降水高估了雨強<2mm/h的低值降水，低估了雨強≥2mm/h的高值降水。在0.1～1.9mm小量級降水中，受云南午后對流性降水和雷達、云圖的不均一性影響，平均誤差為正，降水預(yù)估偏大，且均方根誤差較高。

（6）三源融合降水能較準(zhǔn)確地反映降水過程，在局地短時強降水及其誘發(fā)的滑坡泥石流監(jiān)測上具有一定優(yōu)勢。但云南地形復(fù)雜，各地的承載能力參差不齊，強降水尤其是局地強降水是主要誘因，前期持續(xù)性降水也是誘因之一。因此，利用三源融合降水構(gòu)建滑坡泥石流災(zāi)害模型，將是后續(xù)工作的研究重點。