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    湖南省雨滴譜儀與常規(guī)降水觀測(cè)對(duì)比分析

    2022-02-10 08:27:52羅林艷周建君張思睿
    中低緯山地氣象 2022年6期
    關(guān)鍵詞:雨量計(jì)降水強(qiáng)度譜儀

    羅林艷,羅 宇,周建君,王 亞,張思睿

    (1.湖南省氣象信息中心,湖南 長(zhǎng)沙 410118;2.湖南省氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 長(zhǎng)沙 410118;3.中國(guó)氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院湖南分院,湖南 長(zhǎng)沙 410125)

    0 引言

    降水觀測(cè)是氣象觀測(cè)的重要內(nèi)容,主要包括降水強(qiáng)度、降水量和降水類天氣現(xiàn)象(雨、雪和冰雹)等。隨著我國(guó)地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)自動(dòng)化的推進(jìn),根據(jù)中國(guó)氣象局《綜合氣象觀測(cè)系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃(2014—2020年)》要求,雨滴譜儀(降水類天氣現(xiàn)象儀)廣泛應(yīng)用于氣象業(yè)務(wù)中[1]。雨滴譜儀的安裝和使用對(duì)環(huán)境要求相對(duì)較低,維護(hù)周期長(zhǎng),可用于高山、海島及其他偏遠(yuǎn)地區(qū);同時(shí)可24h不間斷對(duì)降水滴譜進(jìn)行精細(xì)化觀測(cè)。典型代表儀器有德國(guó)的OTT Parsivel雨滴譜儀[2]、瑞士的Joss-Waldvogel雨滴譜儀[3]和奧地利的二維視頻雨滴譜儀[4]等。這些儀器在災(zāi)害性天氣短臨預(yù)警、衛(wèi)星及雷達(dá)定量估測(cè)降水和水土流失等方面具有較好的應(yīng)用價(jià)值[5-9]。

    近年來,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)激光雨滴譜探測(cè)降水能力開展了廣泛的研究。濮江平等[10]利用架設(shè)在解放軍理工大學(xué)觀測(cè)場(chǎng)的激光雨滴譜對(duì)南京的降水進(jìn)行分析。溫龍等[11]利用二維雨滴譜儀對(duì)南京地區(qū)的2次降水過程進(jìn)行了研究。祝偉等[12]對(duì)比了武漢國(guó)家基本氣象站激光雨滴譜儀估測(cè)降水量與該站人工定時(shí)觀測(cè)降水量,發(fā)現(xiàn)二者總體較為接近。杜波等[13]對(duì)布設(shè)在北京市觀象臺(tái)、廬山氣象局的3 種類型、每種類型3 套天氣現(xiàn)象儀進(jìn)行對(duì)比觀測(cè)實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示,各儀器觀測(cè)降水現(xiàn)象的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性均大于90%。王俊等[14]分析表明,Thies激光雨滴譜儀觀測(cè)資料經(jīng)過質(zhì)控后,短時(shí)強(qiáng)降水的分鐘雨強(qiáng)和過程累積雨量與自動(dòng)站符合較好。劉振等[15]對(duì)7個(gè)典型站點(diǎn)進(jìn)行雨滴譜特征分析,發(fā)現(xiàn)基于分鐘雨滴譜數(shù)據(jù)計(jì)算的小時(shí)雨強(qiáng)與臺(tái)站觀測(cè)雨強(qiáng)的相關(guān)系數(shù)均超過0.92。井高飛等[16]發(fā)現(xiàn)雷達(dá)的反射率因子同雨滴譜儀獲取的反射率因子具有較好的一致性,訂正后的反射率因子能提高雷達(dá)定量降水估測(cè)的精度。馮婉悅等[17]利用雨滴譜儀對(duì)“溫比亞”臺(tái)風(fēng)降水進(jìn)行觀測(cè),發(fā)現(xiàn)雨滴譜儀測(cè)得的降水強(qiáng)度整體精度較高,但在部分區(qū)域與翻斗雨量計(jì)降水強(qiáng)度存在較明顯差異。

    湖南省97個(gè)國(guó)家站自2017年開始陸續(xù)安裝了雨滴譜儀,2018年1月1日起進(jìn)行平行觀測(cè)。本文對(duì)湖南省12個(gè)國(guó)家氣象站雨滴譜儀降水?dāng)?shù)據(jù)和自動(dòng)站觀測(cè)降水資料進(jìn)行對(duì)比分析,研究不同降水強(qiáng)度下雨滴譜儀數(shù)據(jù)的偏差情況,以便其更好地應(yīng)用到氣象業(yè)務(wù)中,為湖南省氣象防災(zāi)減災(zāi)提供更好的支撐。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 資料選取

    湖南省氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)中使用的雨滴譜儀為DSG1和DSG3 2種類型,即OTT Parsivel2和Thies LPM,對(duì)應(yīng)直徑通道分別為32個(gè)和22個(gè),對(duì)應(yīng)速度通道分別為32個(gè)和20個(gè)。本文選取2018年湖南省12個(gè)地面氣象觀測(cè)站的雨滴譜儀數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)時(shí)段的自動(dòng)站翻斗雨量計(jì)觀測(cè)資料,從儀器測(cè)量原理出發(fā),結(jié)合Atlas-Ulbrich曲線和萊伊特準(zhǔn)則對(duì)降水粒子譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,判別并消除異常數(shù)據(jù)(粗大誤差)。在此基礎(chǔ)上,計(jì)算雨滴譜降水強(qiáng)度、降水量,與翻斗雨量計(jì)降水強(qiáng)度、降水量等進(jìn)行對(duì)比分析,研究雨滴譜儀觀測(cè)誤差分布情況。

    1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    依據(jù)雨滴直徑與其下落末速度之間存在較好對(duì)應(yīng)關(guān)系(Atlas-Ulbrich曲線),采用萊伊特準(zhǔn)則(3σ準(zhǔn)則)分別對(duì)同一直徑通道測(cè)得的速度值,即同一直徑通道對(duì)應(yīng)的有降水粒子的不同速度級(jí)進(jìn)行檢驗(yàn)[18],判別其是否含有粗大誤差,方法如下:

    ①將整個(gè)降水過程的樣本按不同的直徑通道累積,得到各直徑通道分別對(duì)應(yīng)的測(cè)量列,測(cè)量列是同一直徑通道所對(duì)應(yīng)的不同速度的粒子個(gè)數(shù),將其轉(zhuǎn)換為測(cè)得的不同速度值。

    ②對(duì)于每一個(gè)直徑通道對(duì)應(yīng)的測(cè)量列,若各測(cè)得的速度值只含有隨機(jī)誤差,則根據(jù)隨機(jī)誤差的正態(tài)分布規(guī)律特征,中間是出現(xiàn)概率最多的峰值,再向高、低2個(gè)方向慢慢下降。依據(jù)概率統(tǒng)計(jì)的理論,可求得數(shù)學(xué)期望值和均方差σ,則隨機(jī)誤差出現(xiàn)的概率基本都落在 (-3σ,+3σ) 區(qū)間內(nèi),其殘余誤差落在±3σ以外的概率約為0.3%。如果在測(cè)量列中,發(fā)現(xiàn)有大于3σ的殘余誤差的測(cè)得值,則認(rèn)為它含有粗大誤差,予以刪除。再將測(cè)量列剩下的測(cè)得值重新計(jì)算,依次循環(huán),直到不再含有粗大誤差。

    ③依次對(duì)雨滴譜所有直徑通道所對(duì)應(yīng)的測(cè)量列進(jìn)行粗大誤差判別與刪除,無降水粒子或只有極個(gè)別粒子的直徑通道對(duì)應(yīng)的測(cè)量列不進(jìn)行處理。

    1.3 利用雨滴譜數(shù)據(jù)計(jì)算降水強(qiáng)度

    利用雨滴譜儀可測(cè)得降水粒子的尺度譜分布,通過時(shí)間積分和空間積分計(jì)算降水強(qiáng)度,并進(jìn)一步獲得累積降水量[19-20],降水強(qiáng)度R的計(jì)算公式如下:

    (1)

    式中,ni表示直徑為第i個(gè)通道的所有粒子數(shù),Di表示第i個(gè)直徑通道對(duì)應(yīng)直徑值,S為采樣面積,T為采樣時(shí)間。本研究利用質(zhì)控后的雨滴譜32個(gè)或20個(gè)直徑通道各通道的粒子數(shù)、粒子直徑數(shù)據(jù),結(jié)合采樣面積(5400 mm2或4560 mm2)和采樣時(shí)間(60 s),通過式(1)計(jì)算分鐘降水強(qiáng)度,再累加求和得到小時(shí)降水量和累積降水量。

    為評(píng)價(jià)雨滴譜儀與常規(guī)降水觀測(cè)的差異,選用決定系數(shù)(R2)、平均誤差(ME)、平均絕對(duì)誤差(MAE)和平均相對(duì)誤差(MRE)作為指標(biāo),對(duì)二者的偏離程度進(jìn)行度量,計(jì)算公式如式(2)~(5)所示:

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    2 結(jié)果與分析

    2.1 總體誤差分析

    基于2018年1月1日—12月31日湖南省12個(gè)地面氣象觀測(cè)站的雨滴譜儀數(shù)據(jù),利用公式(1)計(jì)算雨滴譜儀分鐘降水強(qiáng)度,累加得到小時(shí)降水量,并與翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量作對(duì)比分析。除株洲站樣本數(shù)為998外,各站點(diǎn)對(duì)比樣本數(shù)均大于1100。結(jié)果如表1所示。雨滴譜儀小時(shí)降水量和翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量存在顯著的相關(guān)性,決定系數(shù)平均為0.94,其中南岳站決定系數(shù)最低為0.90,瀏陽站決定系數(shù)最高為0.98。除南岳站外,雨滴譜儀小時(shí)降水較翻斗雨量小時(shí)降水平均偏大0.12 mm,其中婁底站平均偏差最高為0.29 mm,永州站平均偏差最低為0.02 mm。12個(gè)站的小時(shí)降水量絕對(duì)偏差均值為0.34 mm,其中桑植站平均絕對(duì)偏差最高為0.49 mm,瀏陽站平均絕對(duì)偏差最低為0.24 mm。除南岳站小時(shí)降水相對(duì)偏差為-46.61%外,其他11個(gè)站相對(duì)偏差均為30%左右,其中瀏陽站最低為20.50%,株洲站最高為37.83%。

    表1 湖南省12站雨滴譜儀小時(shí)降水量和翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量總體誤差

    圖1為各站雨滴譜儀小時(shí)降水量和翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量散點(diǎn)圖。由圖可知存在個(gè)別時(shí)次雨滴譜儀有降水而翻斗雨量計(jì)無降水,或翻斗雨量計(jì)有降水雨滴譜儀無降水。造成這種誤差的原因可能有以下幾個(gè):一是雨滴譜儀的靈敏度較高,而翻斗雨量計(jì)以0.1 mm為基礎(chǔ)測(cè)量,觀測(cè)存在滯后性;二是雨滴經(jīng)過翻斗雨量計(jì)的承水器、多個(gè)翻斗和漏斗,殘留在儀器壁內(nèi)的降水量也會(huì)造成二者降水量的誤差;三是由于2種設(shè)備取樣面積均較小,遇到強(qiáng)對(duì)流降水時(shí)雨滴分布不均,會(huì)造成一個(gè)設(shè)備有降水量而另一個(gè)設(shè)備沒有降水量或降水量較小的情況。相較于其他站雨滴譜儀小時(shí)降水量總體偏大,由于南岳站2018年有200多個(gè)時(shí)次翻斗雨量計(jì)有降水量而雨滴譜儀無降水量,使得該站雨滴譜儀小時(shí)降水量明顯偏小。

    圖1 湖南省12站雨滴譜儀小時(shí)降水量和翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量散點(diǎn)圖

    2.2 不同降水量級(jí)下誤差分析

    以自動(dòng)氣象站降水量為參考,將小時(shí)降水量劃分為小雨(0.1~0.9 mm;1.0~2.5 mm)、中雨(2.6~4.9 mm;5.0~7.9 mm)、大雨(8.0~15.9 mm)和暴雨及以上(≥16 mm)等不同量級(jí)[6],其中小雨和中雨又各分為2個(gè)等級(jí),對(duì)比分析不同降水量級(jí)下雨滴譜儀與翻斗雨量計(jì)降水量差值,結(jié)果如表2所示。

    表2 不同降水量級(jí)下雨滴譜儀小時(shí)降水量和翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量對(duì)比

    由表2可知,當(dāng)Rh<1.0 mm時(shí),各站雨滴譜儀降水量較翻斗雨量計(jì)降水量平均偏大0.05 mm,且平均差值絕對(duì)值均在0.2 mm以下,除南岳站雨滴譜儀降水量明顯偏小外,其他各站均大于或與翻斗雨量計(jì)降水量相當(dāng)。當(dāng)1.0 mm≤Rh<2.6 mm時(shí),汨羅和南岳站雨滴譜降水量較翻斗雨量計(jì)降水量明顯偏小,分別偏小0.162 mm和0.364 mm,其它各站雨滴譜降水量均大于或與翻斗雨量計(jì)降水量相當(dāng),其中婁底、株洲和安化站偏大0.2 mm以上,分別為0.207 mm、0.246 mm和0.262 mm。當(dāng)2.6 mm≤Rh<5.0 mm時(shí),株洲和南岳站雨滴譜降水量較翻斗雨量計(jì)降水量明顯偏小,分別偏小0.365 mm和0.686 mm,武岡和婁底站雨滴譜儀降水量則明顯偏大,其中婁底站偏大0.661 mm。當(dāng)5.0 mm≤Rh<8.0 mm時(shí),漢壽、安仁和婁底站雨滴譜儀降水量明顯高于翻斗雨量計(jì)降水量,分別偏大0.438 mm、0.628 mm和1.442 mm,而株洲和南岳站雨滴譜儀降水則分別偏小1.268 mm和1.530 mm。當(dāng)Rh達(dá)到大雨量級(jí)時(shí),除株洲和南岳站雨滴譜儀降水量分別偏小1.594 mm和2.078 mm外,其他各站雨滴譜儀降水量均較翻斗雨量計(jì)降水量偏大,其中通道、漢壽和婁底分別偏大1.200 mm、1.564 mm和3.076 mm。當(dāng)Rh達(dá)到暴雨量級(jí)時(shí),雨滴譜儀降水量偏差明顯變大,平均偏差絕對(duì)值達(dá)到3.570 mm,其中株洲和安化平均偏小4.968 mm和5.752 mm,瀏陽、婁底平均偏大4.007 mm、11.751 mm。

    2.3 累積降水量誤差分析

    為了解雨滴譜儀與翻斗雨量計(jì)降水量整體變化趨勢(shì)和差異,將湖南省12個(gè)地面氣象觀測(cè)站降水量逐時(shí)累加作對(duì)比分析,結(jié)果如圖2所示。由圖2可知,湖南省12個(gè)地面站的雨滴譜儀累計(jì)降水量和翻斗雨量計(jì)累計(jì)降水量變化趨勢(shì)基本一致,除汨羅和南岳站外,雨滴譜儀累計(jì)降水量常表現(xiàn)為偏多。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),小雨時(shí),雨滴譜儀和翻斗雨量計(jì)兩者降水量不斷累加,曲線呈緩慢上升趨勢(shì);大雨或暴雨發(fā)生時(shí),二者差值呈轉(zhuǎn)折性變化,并逐步累積增大。

    圖2 湖南省12站雨滴譜儀累計(jì)降水和翻斗累計(jì)降水對(duì)比

    3 結(jié)論

    本文從雨滴譜儀觀測(cè)原理出發(fā),結(jié)合Atlas-Ulbrich曲線和萊伊特準(zhǔn)則對(duì)雨滴譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,識(shí)別消除粗大誤差。在此基礎(chǔ)上計(jì)算雨滴譜降水量,與翻斗雨量計(jì)降水量等進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)論如下:

    ①依據(jù)雨滴直徑與其下落末速度之間存在較好對(duì)應(yīng)關(guān)系,采用萊伊特準(zhǔn)則識(shí)別并消除雨滴譜數(shù)據(jù)粗大誤差,對(duì)雨滴譜儀數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制。利用質(zhì)控后的雨滴譜儀數(shù)據(jù)計(jì)算得到各站的小時(shí)降水量與翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量存在較好對(duì)應(yīng)關(guān)系,可知該質(zhì)控算法能較好處理雨滴譜儀數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)。

    ②利用2018年湖南省12個(gè)地面氣象觀測(cè)站的雨滴譜儀數(shù)據(jù)計(jì)算小時(shí)降水量,并與翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量作對(duì)比。結(jié)果表明:雨滴譜儀小時(shí)降水量和翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量存在顯著的相關(guān)性,決定系數(shù)平均為0.94,其中南岳站決定系數(shù)最低為0.90,瀏陽站決定系數(shù)最高為0.98;除南岳站外,翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水較雨滴譜儀小時(shí)雨量平均偏小0.12 mm;12個(gè)站的小時(shí)降水量絕對(duì)偏差均值為0.34 mm。

    ③以自動(dòng)氣象站降水量為參考,對(duì)比不同降水量級(jí)下雨滴譜儀小時(shí)降水量與翻斗雨量計(jì)小時(shí)降水量的差異,結(jié)果顯示當(dāng)Rh<1.0 mm時(shí),各站雨滴譜儀降水量較翻斗雨量計(jì)降水量平均偏大0.05 mm,且平均差值絕對(duì)值均在0.2 mm以下;當(dāng)1.0 mm≤Rh<2.6 mm時(shí),除汨羅和南岳站雨滴譜降水量較翻斗雨量計(jì)降水量明顯偏小外,其它各站雨滴譜降水量均大于或與翻斗雨量計(jì)降水量相當(dāng);當(dāng)2.6 mm≤Rh<5.0 mm時(shí),株洲和南岳站雨滴譜降水量較翻斗雨量計(jì)降水量明顯偏小,武岡和婁底站雨滴譜儀降水量則明顯偏大,其中婁底站偏大0.661 mm;當(dāng)5.0 mm≤Rh<8.0 mm時(shí),除株洲和南岳站外,其它各站雨滴譜降水量均大于或與翻斗雨量計(jì)降水量相當(dāng);當(dāng)Rh達(dá)到大雨量級(jí)時(shí),除株洲和南岳站雨滴譜儀降水量分別偏小1.594 mm和2.078 mm外,其他各站雨滴譜儀降水量均較翻斗雨量計(jì)降水量偏大;當(dāng)Rh達(dá)到暴雨量級(jí)時(shí),雨滴譜儀降水量偏差明顯變大,平均偏差絕對(duì)值達(dá)到3.570 mm。

    ④對(duì)比湖南省12個(gè)地面氣象觀測(cè)站累積降水量,結(jié)果表明雨滴譜儀累計(jì)降水量和翻斗雨量計(jì)累計(jì)降水量變化趨勢(shì)基本一致,除汨羅和南岳站外,雨滴譜儀累計(jì)降水量常表現(xiàn)為偏多。小雨時(shí),雨滴譜儀和翻斗雨量計(jì)兩者降水量不斷累加,曲線呈緩慢上升趨勢(shì),大雨或暴雨發(fā)生時(shí),二者差值呈轉(zhuǎn)折性變化,并逐步累積增大。

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