三峽庫區(qū)CMFD降水數(shù)據(jù)適用性評估

崔豪 王賀佳 肖偉華 高斌

摘要： 為研究再分析數(shù)據(jù)集CMFD（China Meteorological Forcing Dataset）中降水數(shù)據(jù)在三峽庫區(qū)的應(yīng)用精度，為地貌特征復(fù)雜地區(qū)的水文模擬提供數(shù)據(jù)驅(qū)動支撐，結(jié)合三峽庫區(qū)范圍內(nèi)27個氣象站點降水數(shù)據(jù)，對降水產(chǎn)品CMFD進行多尺度精度評估，并以此驅(qū)動SWAT模型對庫區(qū)范圍內(nèi)典型流域進行徑流模擬。結(jié)果表明：① 研究區(qū)內(nèi)1979～2015年氣象站點與CMFD數(shù)據(jù)集的降水數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)較高，均在0.85以上;② 1979～2015年庫區(qū)內(nèi)CMFD年均面降水量能夠較好地反映三峽庫區(qū)內(nèi)降水空間分布特征，其總體相對誤差為3%;③ CMFD日降水事件探測能力POD為0.89～0.99，ACC為0.55～0.65，CSI為0.44～0.56;④ 在徑流模擬效果上，CMFD降水數(shù)據(jù)率定期和驗證期內(nèi)的納什效率系數(shù)和相關(guān)系數(shù)分別為0.90和0.89（率定期）、0.91和0.88（驗證期）。CMFD數(shù)據(jù)在庫區(qū)范圍日降水探測能力較好，庫區(qū)上中下游典型站點降水月尺度相關(guān)性均較高，在典型流域水文模擬中效果較優(yōu)，可以為庫區(qū)范圍降水時空演變特征分析及水循環(huán)精細化模擬提供支撐。

關(guān) 鍵 詞： 降水產(chǎn)品; CMFD數(shù)據(jù)集; 降水精度; SWAT模型; 三峽庫區(qū)

中圖法分類號： ?TV11

文獻標志碼： ?A

DOI： 10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.08.015

0 引 言

降水數(shù)據(jù)是區(qū)域/流域水循環(huán)模擬過程的重要輸入數(shù)據(jù)[1]。降水數(shù)據(jù)可以通過地面氣象觀測站監(jiān)測、氣象雷達監(jiān)測、衛(wèi)星遙感反演等手段獲取，但卻存在著各自的局限性。由于地面氣象觀測站數(shù)據(jù)起始年份不同以及數(shù)據(jù)的缺失，使得降水觀測數(shù)據(jù)序列往往缺少一致的數(shù)據(jù)支持，亦或站點架設(shè)的密度不足導(dǎo)致空間分辨率不夠，在流域水循環(huán)的模擬過程中，由降水輸入的誤差導(dǎo)致對徑流、蒸發(fā)等要素的模擬存在較大的不確定性[2]。地面雷達提供的高時空降水觀測信息有助于監(jiān)測降水分布及降水強度，但受到架設(shè)位置限制，在復(fù)雜環(huán)境下有一定的不確定性[3];衛(wèi)星反演降水數(shù)據(jù)可以獲取空間尺度上的連續(xù)數(shù)據(jù)，但其較地面觀測站有一定的偏差[4]。近年來，隨著科學技術(shù)的迅速發(fā)展，借助衛(wèi)星反演、模式運算以及站點數(shù)據(jù)插補等數(shù)據(jù)融合方法，生成了大量不同時空分辨率的再分析降水產(chǎn)品[5-6]。由于數(shù)據(jù)時空尺度的不同、模式運算及數(shù)據(jù)插值等會產(chǎn)生不確定性誤差，所以有必要對數(shù)據(jù)資料在研究區(qū)范圍進行精度評估，分析其在流域及區(qū)域的適用性。

劉少華等[2]對中國范圍內(nèi)TRMM數(shù)據(jù)進行分析，得出珠江片區(qū)和東南片區(qū)TRMM數(shù)據(jù)日降水準確性最高，西南片區(qū)和長江流域次之。劉瑜等[7]對CMORPH降水數(shù)據(jù)在中國區(qū)域的極端降雨效果進行了評估，得出對海拔較低區(qū)域降水量存在高估現(xiàn)象;聞新宇等[8]通過分析CRU資料，得出CRU降雨量與中國東部四季降水量十分一致。吳倩鑫[9]對CMFD再分析降雨數(shù)據(jù)在疏勒河流域的適用性進行分析，得出CMFD與地面觀測降水和年際變化趨勢最為接近。王留杰等[10]選用CMFD數(shù)據(jù)中降水、氣溫要素對其在長江上游的適用性進行評估，得出氣溫具有很好的一致性，而降水在不同子流域數(shù)據(jù)質(zhì)量不同。Guo等[11]運用CMADS、IMERG、TRMM降水數(shù)據(jù)驅(qū)動SWAT模型，探討其在金沙江流域的適用性，得出3種降水數(shù)據(jù)在流域尺度上相關(guān)系數(shù)均達到0.8以上，其中以CMADS驅(qū)動SWAT模型的徑流模擬精度最高。Liu等[12]運用CLDAS及GLDAS大氣近地面強迫資料驅(qū)動Offline Land Surface Model（LSM）模型，在中國八大流域以CLDAS驅(qū)動的水文模型徑流模擬效果均較GLDAS驅(qū)動的有所改善。盡管多數(shù)研究指出基于衛(wèi)星反演和模式運算的降水資料與實際站點監(jiān)測雨量存在偏差，但高時空分辨率的再分析降雨資料對氣候變化背景下的水文模擬和驗證具有十分重要的意義，尤其是可以為資料匱乏區(qū)域以及地貌特征復(fù)雜區(qū)域的水循環(huán)分析和水資源管理方面提供支撐。

三峽庫區(qū)受復(fù)雜地理地貌環(huán)境的影響，其氣候要素在庫區(qū)范圍內(nèi)差異顯著，特別是水庫開始蓄水后，庫區(qū)水位明顯提高，下墊面水域面積的擴大對庫區(qū)范圍內(nèi)水循環(huán)要素也產(chǎn)生一定的影響[13]。本次研究選取三峽庫區(qū)，對CMFD降水數(shù)據(jù)和地面站點觀測降水數(shù)據(jù)進行對比檢驗和分析，并在研究區(qū)典型流域選用SWAT（Soil & Water Assessment Tool）模型對徑流模擬精度進行分析，探討其在水文模擬中的適用性，為該產(chǎn)品在三峽庫區(qū)內(nèi)水循環(huán)演變規(guī)律及水資源管理領(lǐng)域的應(yīng)用提供參考依據(jù)，并為庫區(qū)范圍災(zāi)害監(jiān)測及水庫的科學防洪調(diào)度提供支撐。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)方法

1.1 研究區(qū)概況

三峽庫區(qū)位于長江上游尾段，即長江中下游和四川盆地之間（105°25′49″E～111°7′39″E，28°15′43″N～31°43′41″N）。從地形上看，庫區(qū)主要位于大巴山、巫山和武陵山等山區(qū)以及渝西平行嶺谷低山丘陵區(qū)，地形高低不平、地勢起伏較大，溝壑分布稠密（見圖1）。三峽庫區(qū)內(nèi)有27個氣象觀測站點，多年平均降水量為1 125.3 mm。庫區(qū)內(nèi)土壤類型以雛形土和淋溶土兩大類為主，分別占32.14%和26.10%，合計占58.24%。其次，強酸土和人為土所占面積比例為17.16%和14.05%，其他土壤類型均零星分布，所占面積比例較小。土地利用類型中林地所占比例為43.00%，耕地（含水田、旱地）所占比例為43.00%，草地所占比例為12.00%。

1.2 研究數(shù)據(jù)

氣象站點觀測資料采用中國氣象局國家氣象信息中心提供的研究區(qū)內(nèi)27個站點1979～2015年逐日降水數(shù)據(jù)。模擬數(shù)據(jù)來源于陽坤等開發(fā)的中國區(qū)域高時空分辨率地面氣象要素驅(qū)動數(shù)據(jù)集（CMFD）[14]，該數(shù)據(jù)集降水數(shù)據(jù)是以Princeton 再分析資料、GLDAS 資料，以及TRMM 降水資料為背景場，由中國氣象局站點降水數(shù)據(jù)融合而成，其時間分辨率為 3 h，空間分辨率為0.1°。降水數(shù)據(jù)作為流域水文模擬的重要輸入項目，直接影響著水文模擬的精度，故本研究通過NCAR Command Language（NCL）提取了CMFD庫區(qū)內(nèi)1979～2015年的日降水格網(wǎng)數(shù)據(jù)進行適用性分析，并通過WGN Parameters Estimation Tool處理日氣象數(shù)據(jù)作為SWAT輸入格式。

徑流模擬數(shù)據(jù)站點位置如表1所列，其中氣象站點輸入模型選用巫溪流域周邊3個氣象站點數(shù)據(jù);CMFD輸入模型選用巫溪流域內(nèi)按照格網(wǎng)提取的22個站點數(shù)據(jù)。

1.3 降水事件的探測能力評估方法

根據(jù)27個氣象站點提取的CMFD降水數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象站點觀測資料對1979～2015年CMFD日降水數(shù)據(jù)準確性進行評價。表2為CMFD對于三峽庫區(qū)日降水事件的探測能力結(jié)果，根據(jù)CMFD日降水事件探測結(jié)果，采用命中率（Probability of Detection，POD）、誤報率（False Alarm Ratio，F(xiàn)AR）、精度指數(shù)（Accuracy，ACC）、臨界成功指數(shù)（Critical Success Index，CSI）4項指標對CMFD降水準確性進行綜合評價：

POD= H H+M? （1）

FAR= F F+H? （2）

ACC= H+C H+M+C+F? （3）

CSI= H H+M+F? （4）

式中：4項指標取值均介于[0，1]之間，POD、ACC、CSI越接近于1，F(xiàn)AR越接近于0，降水探測精度越高。

1.4 徑流模擬能力評估方法

SWAT模型是基于物理機制的半分布式水文模型，其能較好地模擬和分析流域內(nèi)水文過程、泥沙演變規(guī)律以及流域內(nèi)點面源污染等[15-17]。在研究中，由于氣象站點布設(shè)密度的原因，導(dǎo)致某些研究區(qū)流域范圍內(nèi)無氣象站點，使得流域范圍內(nèi)降水的空間分布精度有限。故本文選取氣象站點降水數(shù)據(jù)及CMFD降水數(shù)據(jù)輸入SWAT模型進一步分析其在徑流演變中的適用性。

本文采用確定系數(shù)（R2）來評價模擬徑流數(shù)據(jù)與實測徑流數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，用納什效率系數(shù)（NSE）來描述模型預(yù)測能力。

R2=? ??n i=1? Qo-Q o? Qm-Q m?? ??n i=1? Qo-Q o 2 ?n i=1? Qm-Q m 2 2 （5）

NSE=1- ??n i=1? Qo-Q m 2 ??n i=1? Qo-Q o 2? （6）

式中：Qo為觀測值，Qm為模型模擬值，Q o為觀測平均值，Q m為模擬平均值，n為時間序列長度。R2和NSE的值越接近于1，說明模型的模擬效果越好。

2 ?結(jié)果與分析

2.1 站點尺度降水一致性評價

選取庫區(qū)內(nèi)上、中、下游6個氣象站點（見表3）實測逐月降水量與CMFD數(shù)據(jù)集進行相關(guān)性分析，相關(guān)關(guān)系如圖2所示，可以看出，各個氣象站點與CMFD數(shù)據(jù)集的降水相關(guān)系數(shù)均較高，均在 0.850以上。其中，奉節(jié)站和巴東站實測逐月降水量與CMFD的相關(guān)關(guān)系最好，相關(guān)系數(shù)為 0.987，而合川站的相關(guān)系數(shù)最低，為 0.854。從空間分布來看，CMFD數(shù)據(jù)集降水數(shù)據(jù)在庫首的相關(guān)性最好，庫尾降水數(shù)據(jù)與站點實測數(shù)據(jù)相關(guān)性稍低，但整體來看，CMFD數(shù)據(jù)集在三峽庫區(qū)降水相關(guān)性較高，有較好的適用性。

為更直觀體現(xiàn)CMFD降水數(shù)據(jù)精度，選取庫區(qū)內(nèi)CMFD降水數(shù)據(jù)及實測降水數(shù)據(jù)通過泰勒圖進行說明。如圖3所示，圖中模式CMFD點到原點的距離代表數(shù)據(jù)的標準差;CMFD點與觀測點的距離為CMFD數(shù)據(jù)相對于觀測結(jié)果的均方根誤差數(shù)值;而原點與模式點的延長線與1/4圓周的交點為觀測與模擬之間的相關(guān)系數(shù);CMFD點與觀測點距離越近，對數(shù)據(jù)空間分布特征捕捉越精準。從圖3可以看出：CMFD數(shù)據(jù)模式的歸一化標準差略大于1，相關(guān)系數(shù)為0.76。通過氣象站點年降水量與CMFD數(shù)據(jù)的泰勒圖可以看出CMFD點距離觀測點距離較近，CMFD數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)能較好地捕捉降水的空間分布特征。

對比三峽庫區(qū)月均降水量與CMFD月均面降水量可知（見圖4），各月CMFD面降水量均大于氣象站點面降水量。相對誤差均較小，均在10%以內(nèi)，僅有11月相對誤差達到了6%。研究區(qū)內(nèi)各月CMFD降水量與氣象站點面降水量具有季節(jié)性差異，呈“單峰”趨勢。

2.2 區(qū)域尺度降水精度評價

從空間分布來看，對比庫區(qū)內(nèi)氣象站點和CMFD多年平均面降水量（見圖5）可知：庫區(qū)內(nèi)CMFD年均面降水量均在不同程度上高于氣象站點面降水量，尤其是庫區(qū)庫首范圍東南片區(qū);局部地區(qū)站點年均面降水量略高出CMFD年均面降水量。表4為氣象站點與CMFD年平均降水數(shù)據(jù)及相對偏差。其中，在銅梁站和神農(nóng)架站CMFD年均面降水量相對誤差分別達到了18.0%和27.3%，CMFD對此區(qū)域面降水量值存在高估。但總體而言，CMFD降水量能夠較好地反映三峽庫區(qū)內(nèi)降水空間分布特征，其總體相對誤差為2.6%。

分析產(chǎn)生降雨空間分布誤差的原因如下：CMFD數(shù)據(jù)對于三峽庫區(qū)內(nèi)東南地區(qū)降水有所高估，這與研究區(qū)地處四川盆地與長江中下游平原的結(jié)合之處，跨越鄂中山區(qū)峽谷及川東嶺谷地帶縱橫交錯有密切關(guān)系。因為CMFD是基于TRMM降雨場，并融合了再分析資料等研制的全球降水數(shù)據(jù)，而衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)對于下墊面復(fù)雜區(qū)域，如地形坡度、植被覆蓋率等變化較大的山區(qū)探測會受到干擾，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)集對局部降水量的高估。

2.3 降水準確性評價

各氣象站點CMFD日降水的準確性評價結(jié)果如圖6所示。整體而言，三峽庫區(qū)CMFD日降水準確性較高。由圖6可以看出：三峽庫區(qū)CMFD日降水精度指數(shù)（ACC）由庫首至庫尾遞減，日降水事件命中率（POD）從庫尾至庫首遞減。三峽庫區(qū)地處長江流域上游，地形復(fù)雜，山區(qū)內(nèi)氣象站點分布較少，對再分析資料CMFD降水誤差影響較大。CMFD日降水準確性空間分布具有顯著空間差異，因為CMFD日降水數(shù)據(jù)對日降水量精度為0.1 mm，而氣象站降水量數(shù)據(jù)無法記錄日降水量小于0.1 mm的降水數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致錯誤預(yù)報數(shù)量偏高，使得再分析數(shù)據(jù)的降水準確性偏低。

2.4 徑流模擬能力

對CMFD降水精度評估后，利用SWAT模型進一步分析其水文徑流效應(yīng)。在模型構(gòu)建中選取統(tǒng)一的DEM數(shù)據(jù)、下墊面及土壤屬性設(shè)定，將研究區(qū)劃分為73個子流域，采用流域內(nèi)站點降水數(shù)據(jù)及格點降水數(shù)據(jù)分別輸入模型進行敏感性分析及率定。通過SWAT-CUP中的SUFI2算法對21個參數(shù)的敏感性進行分析及對參數(shù)自動率定，確定敏感性最高的10個參數(shù)并率定了參數(shù)值范圍（見表5）。

模型設(shè)定2005年為預(yù)熱期，2006～2010年為率定期、2011～2015年為驗證期。通過氣象站點降水數(shù)據(jù)和CMFD降水數(shù)據(jù)分別驅(qū)動模型模擬三峽庫區(qū)內(nèi)大寧河流域徑流，選取巫溪水文站進行徑流模擬，對月徑流模擬效果進行分析。由表6可知：氣象站點數(shù)據(jù)和CMFD數(shù)據(jù)驅(qū)動模型模擬徑流與實測徑流在率定期的NSE分別為0.83和0.90，R2分別為0.85和0.91;驗證期NSE分別為0.79和0.89，R2為0.82和0.88。模擬徑流精度方面在率定期和驗證期再分析CMFD數(shù)據(jù)均高于氣象站點數(shù)據(jù)。由圖7徑流模擬可以看出，氣象站點降水數(shù)據(jù)和再分析降水數(shù)據(jù)CMFD基本能較好地對徑流過程進行模擬，但由于氣象站點空間分布的差異性，有時無法準確反映流域內(nèi)真實的降雨情況，在流域內(nèi)模擬精度有所下降;CMFD再分析數(shù)據(jù)能更好地刻畫洪峰過程，但是對于流域內(nèi)流量有一定的高估。

3 討 論

在對降水數(shù)據(jù)進行精度評估時，通常選用地面站點降水量作為參考真值。本文以觀測站點降水數(shù)據(jù)和站點所在網(wǎng)格CMFD降水數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，在空間尺度分析會受到地面站點布設(shè)數(shù)量、位置的限制，且無法直觀反映誤差指標的連續(xù)空間分布情況。通過插值庫區(qū)37 a平均降水量的空間分布，可以看出CMFD和氣象站點較為接近，本次研究收集到流域內(nèi)27個站點降水資料進行面雨量插值。由于氣象站點的分布不均且三峽區(qū)間本身存在左岸大巴山暴雨區(qū)和右岸鄂西南暴雨區(qū)，氣象站點數(shù)據(jù)插值結(jié)果可能無法反映真實的面雨量，而CMFD降水數(shù)據(jù)融合了TRMM衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)，遙感監(jiān)測能夠更好地探測復(fù)雜地形的三峽區(qū)間降水量，更能準確反映庫區(qū)降水實際分布情況。

在對水文效應(yīng)的評估中，由于不同水文模型結(jié)構(gòu)算法、輸入數(shù)據(jù)及參數(shù)的不確定性都可能會使得徑流模擬產(chǎn)生偏差。對不同氣象數(shù)據(jù)輸入模型進行參數(shù)敏感性分析，可能會得到多套不同的適用參數(shù)值范圍。有研究顯示，在模擬徑流中使用不同的大氣強迫數(shù)據(jù)各自分別率定得到的最佳參數(shù)范圍進行徑流模擬，比利用別的大氣強迫數(shù)據(jù)率定得到的最佳參數(shù)范圍模擬的效果精度更高。故本文在構(gòu)建SWAT模型時分別選用各自最佳參數(shù)集范圍進行徑流模擬能力評估。在流域徑流模擬時，某些流域內(nèi)由于氣象站點空間分布有限，往往僅存在極少數(shù)氣象監(jiān)測站點需要流域周圍氣象數(shù)據(jù)進行插值。融合衛(wèi)星降水產(chǎn)品和地面站點降水插值結(jié)果能夠更好地反映流域降水實際分布情況，能夠更精確地反映流域內(nèi)水循環(huán)變化，更好對徑流進行模擬。

4 結(jié) 論

本文通過對庫區(qū)范圍CMFD數(shù)據(jù)集中降水數(shù)據(jù)進行精度評估，并以此驅(qū)動水文模型在庫區(qū)小流域進行徑流模擬，得到以下結(jié)論：

（1） 研究區(qū)內(nèi)1979～2015年氣象站點與CMFD數(shù)據(jù)集的降水相關(guān)系數(shù)均較高，均在 0.85以上。整體來看，CMFD數(shù)據(jù)集在三峽庫區(qū)降水相關(guān)性具有較高的值，有較好的適用性;1979～2015年研究區(qū)內(nèi)CMFD降水量與氣象站點面降水量演變趨勢基本一致。

（2） 1979～2015年庫區(qū)內(nèi)CMFD年均面降水量在不同程度上高于氣象站點面降水量，只有個別站點出現(xiàn)低于氣象站點降水量的情況?？傮w而言，CMFD降水量能夠較好地反映三峽庫區(qū)內(nèi)降水空間分布特征，其總體相對誤差為3%，且?guī)靺^(qū)內(nèi)CMFD年均面降水量相對誤差均不高于15%。

（3） 在評估徑流模擬中，對CMFD降水產(chǎn)品進行徑流模擬，率定期NSE為0.90、相關(guān)系數(shù)為0.91，驗證期NSE為0.89、相關(guān)系數(shù)為0.88。相比于率定期，驗證期各類指標均有所下降，但模擬效果均優(yōu)于氣象站點降水輸入數(shù)據(jù)模擬效果。

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（編輯：謝玲嫻）

引用本文：

崔豪，王賀佳，肖偉華，等.

三峽庫區(qū)CMFD降水數(shù)據(jù)適用性評估

[J].人民長江，2021，52（8）：98-104.

Evaluation on application accuracy of CMFD precipitation data in Three Gorges Reservoir Area

CUI Hao，WANG Hejia，XIAO Weihua，GAO Bin

（ State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin，China Institute of Water Resources and Hydropower Research，Beijing 100038，China ）

Abstract：

In order to analyze the application accuracy of CMFD （China Meteorological Forcing Dataset） precipitation data in the Three Gorges Reservoir area and provide data-driven support for hydrological simulation in areas of complex geomorphological features，the precipitation data of 27 meteorological stations was used to evaluate the accuracy of the precipitation product CMFD from multi-scale.And the result is used to drive the SWAT model to simulate the runoff of the typical basin.The results show that the correlation coefficients of precipitation between the meteorological stations and the CMFD for the study area from 1979 to 2015 are high and above 0.85.The CMFD annual average precipitation in the reservoir area from 1979 to 2015 can relatively properly reflect the spatial distribution of the precipitation in the Three Gorges Reservoir area，with an overall relative error of 3%.The daily precipitation event detection capability of CMFD is 0.89～0.99 for POD，0.55～0.65 for ACC，and 0.44～0.56 for CSI.In terms of the runoff simulation results，the Nash efficiency coefficient and the correlation coefficient of the CMFD precipitation data rate obtained at a regular internal and during the verification period are 0.90 and 0.89，0.91 and 0.88，respectively.CMFD data has a good ability to detect daily precipitation in the reservoir area，and the monthly scale correlation of precipitation at typical sites in the upper，middle and lower reaches of the reservoir area are relatively high and has a good effect in hydrological simulation of typical watersheds.It can provide support for the analysis of the temporal and spatial evolution characteristics of precipitation in the reservoir area and the refined simulation of the water cycle.

Key words：

precipitation product;CMFD;precipitation accuracy;SWAT model;Three Gorges Reservoir area