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    多源融合降水產(chǎn)品在陜西的適用性評(píng)估

    2021-12-11 12:59:38龍亞星李亞麗
    氣象水文海洋儀器 2021年4期
    關(guān)鍵詞:站點(diǎn)降水評(píng)估

    黃 勤,龍亞星,李亞麗

    (1.秦嶺和黃土高原生態(tài)環(huán)境氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710014;2.陜西省氣象信息中心,西安 710014;3.陜西省大氣探測(cè)技術(shù)保障中心,西安 710014)

    0 引言

    降水作為重要的氣象要素,其時(shí)空分布和變化對(duì)氣象、氣候、水文和農(nóng)業(yè)等方面都有重要意義[1,2]。隨著觀測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展,利用地面雨量計(jì)、雷達(dá)和衛(wèi)星遙感等設(shè)備都可以監(jiān)測(cè)降水信息。地面雨量計(jì)觀測(cè)的降水資料相對(duì)準(zhǔn)確,但雨量計(jì)空間分布不均,很難獲得大范圍精細(xì)化降水信息;雷達(dá)觀測(cè)降水時(shí)空分辨率高,但雷達(dá)估測(cè)降水受Z-R關(guān)系、資料質(zhì)量、探測(cè)范圍和探測(cè)高度等因素影響,存在系統(tǒng)偏差;衛(wèi)星可實(shí)現(xiàn)大范圍、全天候連續(xù)觀測(cè),能反映降水的空間結(jié)構(gòu)特征,但由于降水的復(fù)雜性和反演算法的局限性,使得衛(wèi)星反演的降水精度較低??梢?jiàn),單一來(lái)源的降水資料各有優(yōu)勢(shì)和缺陷[3],有效結(jié)合不同來(lái)源降水資料的優(yōu)勢(shì),發(fā)展高質(zhì)量降水融合產(chǎn)品很有必要。

    隨著國(guó)內(nèi)外多源降水融合技術(shù)發(fā)展,先后出現(xiàn)了CMAP、GPCP、TRMM[4]和CMORPH Blended[5]等融合降水產(chǎn)品。分辨率從逐月(候)/2.5°到逐小時(shí)/0.01°,多源融合降水產(chǎn)品與單一降水資料相比,其精度有很大提升。但仍存在融合資料的時(shí)空分辨率和時(shí)間覆蓋難以兼得、固態(tài)降水和復(fù)雜地形情況下降水反演有難度的問(wèn)題。2010年,國(guó)家氣象信息中心引進(jìn)美國(guó)CPC研制的“PDF+OI”兩步融合技術(shù),研發(fā)了中國(guó)區(qū)域地面和衛(wèi)星二源融合降水產(chǎn)品[6-8]。在不影響降水精度的前提下,為進(jìn)一步提高融合降水產(chǎn)品的分辨率,引入氣象探測(cè)中心1 km雷達(dá)降水,研發(fā)了地面—衛(wèi)星—雷達(dá)三源融合降水產(chǎn)品[9]。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期檢驗(yàn)表明,三源融合降水的空間分布和量值精度均優(yōu)于任何單一來(lái)源的降水產(chǎn)品,也優(yōu)于地面-衛(wèi)星二源融合降水產(chǎn)品,且廣泛應(yīng)用于各種降水監(jiān)測(cè)。蘇傳程[10]等將三源融合降水產(chǎn)品應(yīng)用于“蘇迪羅”臺(tái)風(fēng),發(fā)現(xiàn)融合降水產(chǎn)品對(duì)臺(tái)風(fēng)的監(jiān)測(cè)效果較好,且在降水關(guān)鍵區(qū)內(nèi)較多衛(wèi)星集成降水產(chǎn)品更準(zhǔn)確。但融合降水產(chǎn)品在不同區(qū)域?qū)邓蹲叫阅苡忻黠@不同[11-13];張狄[14]等評(píng)估融合降水在太行山區(qū)的質(zhì)量后,得出融合降水在夏季質(zhì)量較好,且與地形存在密切關(guān)系;吳薇[15]等發(fā)現(xiàn),在四川區(qū)域融合降水產(chǎn)品存在低估,且隨降水量增大誤差也越大;許冠宇[16]等將融合降水產(chǎn)品應(yīng)用在長(zhǎng)江流域中發(fā)現(xiàn),在金沙江流域降水產(chǎn)品質(zhì)量較低。可見(jiàn),融合降水產(chǎn)品質(zhì)量與降水時(shí)間、降水發(fā)生地的地形相關(guān)。地形和站網(wǎng)密度是提高融合降水產(chǎn)品準(zhǔn)確性的難點(diǎn),因此融合降水產(chǎn)品在不同地區(qū)的準(zhǔn)確性有很大差別。

    陜西地域狹長(zhǎng),地勢(shì)南北高、中間低,有高原、山地、平原和盆地等多種地形,海拔落差較大,且秦巴山區(qū)站網(wǎng)稀疏。因此評(píng)估三源融合降水產(chǎn)品在陜西區(qū)域的適用性,為降水產(chǎn)品在陜西區(qū)域使用和質(zhì)量進(jìn)一步提升提供科學(xué)參考。

    1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    文章評(píng)估使用的資料包括:多源融合降水產(chǎn)品和地面逐小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)。多源融合降水產(chǎn)品為2018年國(guó)家氣象信息中心采用“PDF+BMA+OI”融合方法研發(fā)的地面—衛(wèi)星—雷達(dá)三源逐小時(shí)融合降水產(chǎn)品。空間覆蓋區(qū)域?yàn)椋?°N~60°N、70°E~140°E,空間分辨率為0.05°×0.05°,GRIB2格式。參與檢驗(yàn)數(shù)據(jù)資料為2018年陜西省99個(gè)國(guó)家級(jí)自動(dòng)氣象站質(zhì)控后1 h累計(jì)降水?dāng)?shù)據(jù)[17,18]。

    2 評(píng)估方法

    陜西區(qū)域年降水量具有南多北少,由南向北遞減的特征。夏季降水最多,以陜南地區(qū)最為集中,冬季降水稀少。降水具有明顯的時(shí)空變異性,不同地形對(duì)降水的發(fā)生有影響,因此文章從時(shí)間、空間和地形3個(gè)方面對(duì)多源融合降水產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估。時(shí)間尺度上,分別按年、季節(jié)和月對(duì)降水進(jìn)行評(píng)估。在利用逐小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)方面的質(zhì)量評(píng)估時(shí),將不同季節(jié)的時(shí)間范圍劃分為冬季(12月至次年2月)、春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)??臻g尺度上,分析降水在陜西區(qū)域內(nèi)以及不同站點(diǎn)降水的空間分布特征。地形上,主要分析海拔、坡度和坡向?qū)邓a(chǎn)品的影響。具體檢驗(yàn)步驟:先采用自然鄰點(diǎn)插值方法將多源融合降水產(chǎn)品插值到99個(gè)國(guó)家級(jí)自動(dòng)氣象站點(diǎn),然后將質(zhì)控后國(guó)家級(jí)自動(dòng)氣象站1 h累計(jì)降水?dāng)?shù)據(jù)作為參考值與站點(diǎn)的多源融合降水產(chǎn)品值進(jìn)行評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算,最后按時(shí)間、空間和地形進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估。檢驗(yàn)評(píng)估的指標(biāo)包括相關(guān)系數(shù)(COR)、均方根誤差(RMSE/mm)、平均誤差(ME/mm)、偏差(BIAS/mm)、漏判率、誤判率和命中率。各評(píng)估指標(biāo)公式如下:

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    命中率=100%-誤判率-漏判率

    (7)

    式中,Oi為站點(diǎn)觀測(cè)值;Gi為實(shí)況分析產(chǎn)品插值到觀測(cè)站點(diǎn)的數(shù)值;Na為Oi有降水時(shí)Gi無(wú)降水的樣本數(shù);Nu為Oi無(wú)降水時(shí)Gi有降水的樣本數(shù);N為參與檢驗(yàn)的總樣本數(shù)。

    3 結(jié)果分析

    3.1 時(shí)間尺度

    3.1.1 年降水

    表1為2018年全年利用觀測(cè)站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水與多源融合降水產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估的結(jié)果。實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)與多源融合降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)有較好的相關(guān)性(COR=0.85),均方根誤差和平均誤差均較小。平均誤差值大于0,偏差大于1,多源融合降水產(chǎn)品值低于實(shí)測(cè)降水值,呈低估態(tài)。命中率較高,為96.31%,漏判率略高于誤判率,總體上多源融合降水產(chǎn)品捕捉降水能力較好。

    表1 多源融合降水產(chǎn)品的年降水評(píng)估

    3.1.2 季節(jié)降水

    將逐小時(shí)降水資料按季節(jié)劃分后,表2為不同季節(jié)的多源融合降水產(chǎn)品與實(shí)測(cè)降水檢驗(yàn)評(píng)估結(jié)果。在不同季節(jié),兩種降水?dāng)?shù)據(jù)具有較好的相關(guān)性,最高為0.92,冬季最低,秋季最高。均方根誤差夏季最大,為0.36 mm。平均誤差和偏差均表明多源融合降水產(chǎn)品存在低估,其中冬季低估最嚴(yán)重。從誤報(bào)率、漏判率和命中率可見(jiàn),夏季誤報(bào)最多,冬季漏報(bào)最多且命中率僅為42%,秋季命中率最高。在2018年冬季1月和2月,陜北地區(qū)固態(tài)稱(chēng)重降水設(shè)備尚未建成,固態(tài)降水量處于缺測(cè)狀態(tài)。同時(shí),冬季降水量少,且相態(tài)復(fù)雜,衛(wèi)星對(duì)固態(tài)降水的識(shí)別能力和反演精度還存在缺陷[19],影響融合降水產(chǎn)品質(zhì)量。綜合所有評(píng)估指標(biāo),多源融合降水產(chǎn)品在秋季質(zhì)量較好。

    3.1.3 月降水

    通過(guò)分析,利用逐小時(shí)數(shù)據(jù)按月對(duì)多源融合降水產(chǎn)品的評(píng)估結(jié)果可知,從相關(guān)性上,每個(gè)月的相關(guān)性均較好,相關(guān)系數(shù)均在0.8以上。全年9月相關(guān)性最好,8月最低。均方根誤差8月最大,且從4月逐漸增大,至9月又減小。每月偏差均大于1 mm,8月偏差最小,與實(shí)測(cè)降水對(duì)比,多源融合降水產(chǎn)品處于低估。6—8月誤報(bào)率較高,7月最高,為22%。相比誤報(bào)率,漏報(bào)率每月均在15%以上,12月、1月、2月較高,1月最高,為36%,7月最小,為14%。衛(wèi)星對(duì)降水的識(shí)別能力和雷達(dá)受波束遮擋均會(huì)造成融合降水產(chǎn)品漏報(bào)。命中率除1月為58%以外,其余均在60%以上,最高為4月和9月,為70%。綜合上述評(píng)價(jià)指標(biāo),9月多源融合降水產(chǎn)品質(zhì)量較好。

    表2 多源融合降水產(chǎn)品的季節(jié)降水評(píng)估

    3.2 地形對(duì)降水產(chǎn)品影響

    以相關(guān)系數(shù)、均方根誤差、偏差、誤報(bào)率、漏報(bào)率和命中率6個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)作為因變量,站點(diǎn)海拔和坡度分別作為自變量,進(jìn)行回歸分析。分析發(fā)現(xiàn),在國(guó)家級(jí)自動(dòng)氣象站的海拔和坡度數(shù)據(jù)中,高海拔站點(diǎn)主要集中在陜北和陜南地區(qū),氣候差異大,相同海拔上,影響陜南站點(diǎn)質(zhì)量的因素增加了秦巴山區(qū)復(fù)雜下墊面; 85%的站點(diǎn)坡度為平坦、平坡和緩坡,坡度數(shù)據(jù)分級(jí)不明顯。此種條件下,多源融合降水產(chǎn)品插值到觀測(cè)站點(diǎn)的6個(gè)指標(biāo)與海拔、坡度無(wú)顯著關(guān)系。

    根據(jù)國(guó)家級(jí)自動(dòng)氣象站的坡向數(shù)據(jù),從337.5°開(kāi)始,按順時(shí)針以每45°為間隔,將坡向分為北坡、東北坡、東坡、東南坡、南坡、西南坡、西坡和西北坡8個(gè)大方向,分別對(duì)應(yīng)N(337.5°~360°,0°~22.5°)、NE(22.5°~67.5°)、E(67.6°~112.5°)、SE(112.5°~157.5°)、S(157.5°~202.5°)、SW(202.5°~247.5°)、W(247.5°~292.5°)、NW(292.5°~337.5°)[20]。將同一區(qū)間坡向的站點(diǎn)歸到一類(lèi)計(jì)算相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)在南坡最低,SW、W、NW 3個(gè)坡向的相關(guān)系數(shù)略低于其他坡向。多源融合降水產(chǎn)品與實(shí)測(cè)降水在偏東和偏北坡向上相關(guān)性較好,偏南和偏西坡向上稍差。均方根誤差在南坡最高,西北坡次之。偏差在北坡最高,北坡的多源融合降水產(chǎn)品比其他坡向的低估程度更大。漏報(bào)率在西坡最高,西北坡最低;誤報(bào)率在西南坡最高,北坡最低;命中率在西坡最低,在東南坡最高。綜合以上6個(gè)指標(biāo),多源融合降水產(chǎn)品在東南坡質(zhì)量最好。

    3.3 空間尺度

    統(tǒng)計(jì)并分析2018年國(guó)家級(jí)自動(dòng)氣象站實(shí)測(cè)年總降水量、多源融合降水產(chǎn)品插值到國(guó)家站站點(diǎn)上年總降水量和兩者總降水量的差值可得,秦嶺以南降水較多,年降水量在800 mm以上主要集中在漢中和安康地區(qū),關(guān)中北部及陜北高原降水較少。多源融合降水產(chǎn)品年降水量總體小于國(guó)家站實(shí)測(cè)降水,800 mm以上降水量范圍明顯減少,榆林北部、關(guān)中和陜南部分區(qū)域600~800 mm的降水范圍減少,關(guān)中小于400 mm范圍較國(guó)家站實(shí)測(cè)增大,僅在延安北部和榆林中東部區(qū)域與觀測(cè)值較吻合。在咸陽(yáng)南部、銅川北部和榆林東北部小范圍區(qū)域,多源融合降水產(chǎn)品年降水量存在高估,高估值最大在300 mm以上。多源融合降水產(chǎn)品與實(shí)測(cè)降水的年降水量差值在秦嶺山區(qū)較大,該區(qū)域范圍,站點(diǎn)稀疏且地形復(fù)雜。寶雞太白山地區(qū)和西安與商洛相鄰區(qū)域,差值較大,均在150 mm以上。從融合資料來(lái)源方面分析差值較大可能有兩方面原因:一方面,西安和商洛雷達(dá)波束遮擋嚴(yán)重,雷達(dá)資料質(zhì)量較差。另一方面,秦嶺山區(qū)地形復(fù)雜,起伏較大,衛(wèi)星反演的降水準(zhǔn)確性與其他地區(qū)存在差異。延安北部和榆林東南部地勢(shì)較平坦區(qū)域范圍,差值小于100 mm,多源融合降水產(chǎn)品的質(zhì)量表現(xiàn)較好。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    總體上,多源融合降水產(chǎn)品在陜西區(qū)域降水捕捉能力較好,但仍存在因季節(jié)、地形和資料質(zhì)量等因素導(dǎo)致降水產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題,仍需進(jìn)一步提升改進(jìn)。

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