烏江流域不同觀測站面雨量一致性檢驗和差異分析

邢博 姚智 趙魯強 龔淑娟

（1 中國氣象局華風氣象傳媒集團有限責任公司，北京 100081；2 中國地質環(huán)境監(jiān)測院，北京 100081；3 中國氣象局公共氣象服務中心，北京 100081）

0 引言

降水量是氣象部門和水文部門重要的觀測要素之一，存在較強的空間異質性[1]。面雨量是針對特定流域計算出來的降水量，為水文學上一個重要參量[2]。面雨量對于流域水資源管理、洪水預報以及防洪抗旱指揮工作至關重要，是緊密聯(lián)系氣象和水文兩大領域研究和應用的紐帶。對于面雨量的獲取一般有兩種方式：利用常規(guī)資料（站點觀測降水量）估算面雨量和利用非常規(guī)資料（衛(wèi)星、雷達）估算面雨量[3]。利用站點觀測降水量估算面雨量方法直觀簡單、計算量小、可自動化運行，目前廣泛應用在氣象、水文業(yè)務中。而利用衛(wèi)星、雷達等非常規(guī)資料估算面雨量是按一定的關系式換算的結果來間接估算面雨量，與站點觀測降水量相比有較大出入，因此在使用時仍要與傳統(tǒng)的常規(guī)觀測數(shù)據(jù)相結合并經(jīng)過校正后才能使用。

氣象部門對于降水量的觀測有國家級地面氣象觀測站和區(qū)域自動氣象觀測站。國家級地面氣象觀測站包括國家基準氣候站、國家基本氣象站和國家一般氣象站。區(qū)域自動氣象觀測站是在國家級觀測站布局的基礎上，根據(jù)中小尺度災害性天氣預警、大中城市、特殊地區(qū)和專屬經(jīng)濟區(qū)的氣象和環(huán)境預報服務的需要而建段的觀測站[4]。除氣象觀測站網(wǎng)以外，水利行業(yè)觀測站網(wǎng)也對降水量進行觀測，基本水文測站中的水文雨量站主要測降水量。

除了氣象觀測站和水文觀測站可以獲取降水量信息外，隨著航天技術和通信技術的發(fā)展，衛(wèi)星雷達的反演資料也被用來估算降水。所以，不同的數(shù)據(jù)源得到或計算出的降水量有所差異。近些年，已有學者對不同降水觀測源的降水資料差異進行分析。余敏[5]、趙洪巖等[6]、馬輝等[7]對稱重式雨量計、翻斗式雨量計、虹吸式雨量計等不同雨量設備所測降水量結果進行差異對比和誤差分析；李力等[8]對Parsivel降水粒子譜儀與觀測站雨量資料進行對比分析；李雁等[9]按不同降水量級，確立了天氣雷達組網(wǎng)與國家級氣象站兩類設備降水觀測差值的閾值參數(shù)，建立了天氣雷達與地面自動氣象站降水觀測結果的一致性實時校驗技術。羅布堅參等[10]和劉鵬等[11]分別對西藏高原測站降水、中國南部臺站雨量計觀測降水與TRMM上搭載的測雨雷達估測降水的一致性和氣候分布異同進行評估。劉濤等[12]通過SPSS軟件和數(shù)據(jù)極值延續(xù)性分析，將新舊型兩套自動氣象站的降水等氣象要素資料進行了數(shù)據(jù)的一致性研究。楊旭等[13]以國家氣象信息中心發(fā)布的日降水數(shù)據(jù)作為基準，采用評價衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)精度的方法，對三峽集團的遙測雨量站日降水數(shù)據(jù)進行評價。楊慶等[14]對比分析了新疆地區(qū)氣象站和水文站的降水資料。

為了了解由國家級地面氣象觀測站、區(qū)域自動氣象觀測站、水文觀測站網(wǎng)3種測站觀測的降水量數(shù)據(jù)計算得到的面雨量之間的差異，本文選取烏江流域為研究區(qū)域，從面雨量的日尺度和月尺度方面，分析不同面雨量等級的時間分布特征，最終建立了3種觀測站網(wǎng)降水觀測資料計算得到的面雨量差異閾值參數(shù)庫，為由不同觀測站網(wǎng)的降水觀測資料計算得到的面雨量的一致性研究和應用提供參考。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)資料

1.1 研究區(qū)域

本文所選研究區(qū)域為長江上游南岸最大的支流、典型的山區(qū)流域——烏江流域[15]。烏江流域跨貴州省北部和西部、重慶東南部以及湖北西南部，以西安1980坐標系投影計算（下同），烏江流域面積87739 km2，約占貴州面積的1/3、 重慶面積的1/4以及湖北面積的不到1/10（圖1）。烏江中游至下游有3個主要支流，分別為龍河、芙蓉江和郁江。龍河發(fā)源于鄂渝交界處，集水面積為2842 km2；芙蓉江是烏江下游左岸的大支流，集水面積約8087 km2；郁江是烏江下游右岸最大的一級支流，集水面積約為4715 km2。由于烏江流域山區(qū)地形特殊，洪澇災害頻發(fā)，嚴重威脅著流域沿線電站電網(wǎng)的正常運行和人民群眾的生命財產(chǎn)安全。

圖1 烏江流域DEMFig. 1 DEM map of WuJiang River basin

1.2 數(shù)據(jù)資料

本文所使用的降水數(shù)據(jù)來自烏江流域內的以下觀測站網(wǎng)：國家級地面氣象觀測站（以下簡稱為“國家站”）46個、區(qū)域自動氣象觀測站（以下簡稱“自動站”）840個、水文觀測站網(wǎng)中的雨量站（以下簡稱“雨量站”）270個，3種觀測站網(wǎng)每個站的控制面積分別約為1907 km2、104 km2、325 km2，3種觀測站網(wǎng)在烏江流域的空間分布如圖2所示。烏江流域中游至下游3個子流域內各自分布的3種觀測站點數(shù)量如表1所示。選取時間段為2015—2017年汛期（5月1日—10月31日）。國家站的降水量為24 h降水觀測值；自動站的降水量采用逐小時降水觀測值累加成為24 h累計降水量；雨量站的降水量采用逐3 h降水觀測值累加成為24 h累計降水量。在3種觀測站網(wǎng)各觀測站24 h（每日08時至次日08時）累計降水量的基礎上，均采用泰森多邊形法[16-19]計算流域面雨量，面雨量等級劃分[20]如表2。

表1 子流域內3種觀測站點情況表Table 1 Sub-basin observation stations distribution

表2 江河流域面雨量等級劃分表Table 2 Area rainfall grades for river basin

圖2 烏江流域觀測站分布Fig. 2 Observation stations distribution in WuJiang River basin

1.3 評價方法

1.3.1 差異評價方法

采用定量指標評價方法評價流域面雨量的差異，計算方法如下：

其中：OBS1i和OBS2i分別表示流域第i日兩種觀測站的面雨量（以下簡稱為“XXX面雨量”，如：國家站面雨量），OBS2i站數(shù)據(jù)以OBS1i站數(shù)據(jù)為基準做比較；表示面雨量的均值。Ei是誤差（error，E），本研究中，3種數(shù)據(jù)均為實況觀測資料，在經(jīng)過質量控制的前提下，使用時不存在對錯與否，所以本研究中不以誤差來描述，均稱為差異，其他變量同理；AEi是絕對差異（absolute error，AE），ME是平均差異（mean error，ME），MAE是絕對平均差異（mean absolute error，MAE），R2是相關系數(shù)。其中，ME反映了兩種觀測站面雨量數(shù)據(jù)的差異大??；MAE反映了兩種觀測站面雨量數(shù)據(jù)的平均絕對差異大小；R2反映了兩種觀測站面雨量數(shù)據(jù)的相關程度。

1.3.2 閾值評價方法

李雁等[9]驗證了3倍標準差法對于檢驗降水觀測結果的準確性和可靠性，所以本研究采用3倍標準差法來建立3種觀測站面雨量之間差異的閾值參數(shù)庫。標準差s的計算方法如公式（6）。

2 結果分析

2.1 日尺度面雨量相關性

在日尺度上，3種觀測站面雨量總體變化趨勢一致（圖3），但年均值大小具有年際差異（表3）：2015年，面雨量年均值最大為國家站（4.20 mm），最小為雨量站（3.68 mm）；2016年，面雨量年均值最大為雨量站（5.00 mm），最小為國家站（4.35 mm）；2017年，面雨量年均值最大為雨量站（4.82 mm），國家站和自動站面雨量年均值相差甚?。ǚ謩e為4.29 mm和4.30 mm）。日尺度面雨量相關關系中（圖4），3種觀測站面雨量之間的相關性相差不大，呈現(xiàn)自動站與國家站的相關性（R2=0.7725）＞雨量站與國家站的相關性（R2=0.7685）＞自動站與雨量站的相關性（R2=0.7613）。自動站與國家站的平均差異（ME=0.15）居中，平均絕對差異（MAE=1.79）最?。挥炅空九c國家站的平均差異（ME=0.23）最大，平均絕對差異（MAE=1.87）居中。自動站與雨量站的平均差異（ME=-0.08）最小，平均絕對差異（MAE=1.89）最大。

圖4 不同觀測站日尺度面雨量相關關系Fig. 4 Relationship among daily area rainfall from different observation stations

表3 不同觀測站逐年日均面雨量（單位：mm）Table 3 Daily mean area rainfall for different observation stations year by year (unit: mm)

圖3 2015—2017年汛期面雨量日變化Fig. 3 Daily area rainfall during flood season from 2015 to 2017

對于平均差異的月變化，5—6月，自動站與雨量站平均差異較小，8—10月，自動站與國家站平均差異較?。▓D5a）。對于平均絕對差異的月變化，任何兩種觀測站的平均絕對差異最大值均出現(xiàn)在6月，最小值出現(xiàn)在10月，次小值出現(xiàn)在7月（圖5b）。任何兩種觀測站平均絕對差異在5月、7月和10月較為接近，在9月差別略大。從整個汛期來看，5—7月，自動站與國家站的平均絕對差異、自動站與雨量站的平均絕對差異二者較為接近；7—10月，自動站與國家站的平均絕對差異、雨量站與國家站的平均絕對差異二者較為接近（表4）。

表4 面雨量差異值的月變化Table 4 Monthly change of area rainfall variation

不同測站間面雨量的相關性具有區(qū)域差異，對比日尺度自動站面雨量和國家站面雨量的相關性（圖6）可以發(fā)現(xiàn)，芙蓉江子流域自動站和國家站相關性（R2=0.8109）要高于全流域自動站和國家站的相關性(R2=0.7725)，平均差異 （ME=0.39）和平均絕對差異（MAE=2.31）高于全流域（ME=0.15,MAE=1.79）；對于龍河子流域（R2=0.7381）和郁江子流域（R2=0.6574），自動站和國家站的相關性低于全流域的自動站和國家站的相關性；龍河子流域自動站和國家站的平均差異（ME=0.07）低于全流域，平均絕對差異（MAE=2.80）高于全流域；郁江子流域自動站和國家站的平均差異（ME=0.77）和平均絕對差異（MAE=3.29）均高于全流域。

2.2 月尺度面雨量相關性

在月尺度上，3種觀測站面雨量總體變化趨勢一致且數(shù)值接近（圖7），每年汛期的月累計面雨量最大值均出現(xiàn)在6月，2015年和2017年月累計面雨量最小值均出現(xiàn)在10月，2016年出現(xiàn)在9月。年均值有所差異：2015年汛期，國家站平均月累計面雨量最大（125.42），自動站次之（122.52），雨量站最?。?09.90）；2016年和2017年汛期，雨量站平均月累計面雨量最大（分別為153.20和147.86），自動站次之（分別為148.95和132.00），國家站最?。ǚ謩e為133.27和131.55）。3種觀測站月累計面雨量之間的相關性相差不大（圖8），相比較而言，雨量站與國家站的相關性最高（R2=0.8992），自動站與國家站的相關性次之（R2=0.8822），自動站與雨量站的相關性略低（R2=0.8222）。差異性上，自動站與國家站的平均差異（ME=6.91）最大，平均絕對差異（MAE=18.32）居中；雨量站與國家站的平均差異（ME=4.41）居中，平均絕對差異（MAE=17.39）最?。蛔詣诱九c雨量站的平均差異（ME=-2.50）最小，平均絕對差異（MAE=22.00）最大。

圖7 2015—2017汛期月累計面雨量變化Fig. 7 Monthly area rainfall during flood season from 2015 to 2017

圖8 不同觀測站月尺度面雨量相關關系Fig. 8 Relationship among monthly area rainfall from different observation stations

由日尺度擴展到月尺度時，3種觀測站面雨量相互之間的相關性均有所提高：相比較而言，雨量站與國家站相關性提高幅度最大（0.1307），自動站與國家站相關性提高幅度次之（0.1097），自動站與雨量站相關性提高幅度略?。?.0609）。自動站和雨量站的平均差異在日尺度和月尺度上均為最小，二者的平均絕對差異在日尺度和月尺度上均為最大。

不同測站間月累計面雨量的相關性也具有區(qū)域差異（圖9）。3個子流域自動站和國家站相關性均低于全流域自動站和國家站相關性。平均差異上，芙蓉江子流域的自動站和國家站平均差異（ME=1.86）小于全流域（ME=6.91）；龍河子流域（ME=－10.18）和郁江子流域（ME=12.28）自動站和國家站平均差異高于全流域。絕對平均差異上，3個子流域的自動站和國家站均高于全流域。

圖9 不同子流域自動站和國家站月尺度面雨量相關關系Fig. 9 Relationship between monthly area rainfall from national weather observation stations and automatic observation stations in different basins

由日尺度擴展到月尺度時，3個子流域自動站和國家站的相關性均有所提高。相比較而言，月尺度上，郁江子流域自動站與國家站相關性提高幅度最大（0.1497），龍河子流域自動站與國家站相關性提高幅度次之（0.0832），芙蓉江子流域自動站與國家站相關性提高幅度略?。?.0250）。

2.3 面雨量量級分析

對于無降水和小雨量級，國家站和雨量站相當；與國家站和雨量站相比，自動站觀測得到的無降水較少（2.93%），而小雨相對較多（74.41%）。對于中雨和大雨量級，自動站和雨量站相當，國家站在中雨量級上相對較多，在大雨量級上相對較少。在暴雨量級上，國家站相對較少、自動站居中，雨量站相對較多（圖10）。換言之，對于無降水和小雨量級，自動站更傾向于出現(xiàn)小雨。對于中雨和大雨量級，國家站更傾向于出現(xiàn)中雨。

圖10 不同觀測站面雨量量級分布Fig. 10 Distribution graph of area rainfall grades from different observation stations

2.4 不同面雨量量級在各月的占比分布

對于無降水量級，國家站和雨量站在各月份的占比分布基本一致，自動站與上述二者差異較大。對于小雨量級，3種觀測站在各月份的占比基本一致，均為6月出現(xiàn)小雨量級最少，5月次少；但出現(xiàn)小雨量級最多的月份略有差異，國家站8月出現(xiàn)小雨量級最多，自動站7月出現(xiàn)小雨量級最多，雨量站10月出現(xiàn)小雨量級最多。對于中雨量級，3種觀測站在各月份的占比基本一致，均為6月出現(xiàn)中雨量級最多，5月次多（自動站5月和6月持平），9月或10月最少。對于大雨量級，3種觀測站在各月的占比分布較為一致，均為6月出現(xiàn)大雨量級最多，8月或9月次多（雨量站8月和9月持平），10月出現(xiàn)大雨量級最少（雨量站7月和10月持平，均為最少）；對于暴雨量級，3種觀測站在各月的占比分布有所差異：國家站暴雨量級出現(xiàn)在6月和7月，其中7月最多；自動站面雨量暴雨量級6—8月，6月最多，8月最少；雨量站暴雨量級出現(xiàn)在5—7月，其中6月最多，5月和7月持平；3種觀測站的暴雨量級均未出現(xiàn)在9月和10月（圖11）。

圖11 不同觀測站各面雨量量級在各月的占比分布Fig. 11 The respective proportion of area rainfall grades from different observation stations in each month

2.5 各測站面雨量差異閾值參數(shù)庫

表5顯示了自動站與國家站各月面雨量差值序列的標準差，利用3倍標準差法建立小雨、中雨、大雨、暴雨共4個面雨量量級逐月的閾值參數(shù)庫。同理表6、表7分別是雨量站與國家站、自動站與雨量站各月的面雨量差值序列的標準差以及據(jù)此建立的4個面雨量量級逐月的閾值參數(shù)庫。由于暴雨量級的面雨量出現(xiàn)次數(shù)有限，如若數(shù)據(jù)稀缺，暫不提供閾值參數(shù)，表中以缺省（/）表示。

表5 自動站-國家站面雨量差異閾值庫Table 5 Variation threshold database between automatic weather observation station and national weather observation station

表6 雨量站-國家站面雨量差異閾值庫Table 6 Variation threshold database between rainfall station and national weather observation station

表7 自動站-雨量站面雨量差異閾值庫Table 7 Variation threshold database between automatic weather observation station and rainfall station

3 結論與討論

本文將國家站、自動站、雨量站實況觀測降水按泰森多邊形法計算成面雨量，通過分析3種觀測站面雨量的一致性和差異可知：

1）無論是日尺度還是月尺度，3種觀測站面雨量總體變化趨勢基本一致，自動站與國家站相關性最高，雨量站與國家站相關性次之，自動站與雨量站相關性略差。自動站與雨量站的平均差異最小，平均絕對差異均為最大。不同觀測站面雨量之間存在差異，是因為不同觀測體系站點的稀疏程度不同和布設規(guī)律不同：氣象地面觀測站設在能較好地反映本地較大范圍的氣象要素特點的地方，避免局部地形的影響[4,21]。而水文測站多分布在山溝河網(wǎng)一帶的降水增幅地區(qū)，降水量觀測會出現(xiàn)偏大的現(xiàn)象，其布設反映流域雨情和水情的變化[22]，對洪水預報起到一定的預警作用[23]。

2）對于不同的流域，當流域的地勢較平緩時，自動站和國家站的相關性較好；當流域上下游落差較大時，自動站和國家站的相關性略差。烏江流域地形特殊，屬于山區(qū)流域，3個子流域中，龍河子流域和郁江子流域的上下游落差大，而芙蓉江子流域相對地勢平緩。有研究[24]發(fā)現(xiàn)，對于山區(qū)水系，當局地出現(xiàn)短時強降水時，國家站面雨量相對高密度站網(wǎng)面雨量的誤差高達10倍以上。這也正是芙蓉江子流域自動站和國家站相關性高于龍河子流域、郁江子流域、烏江全流域的重要原因。

3）對于無降水和小雨量級，自動站更傾向于出現(xiàn)小雨。對于中雨和大雨量級，國家站更傾向于出現(xiàn)中雨。對于小雨、中雨、大雨3個量級，3種觀測站面雨量在5—6月和9—10月占比較為一致，在資料的選取和應用上，可選擇性較大；在7—8月占比有所差異，在資料的選取和應用上要進行對比和校正。而在暴雨量級上，3種觀測站面雨量在9—10月的占比分布一致，在5—8月的占比有各自特征，在資料的選取和應用上需加以甄別和側重。

4）國家站建站較早，大部分可追溯到1951年，且降水觀測數(shù)據(jù)的時間間隔為1 h，更適合用于對長時間序列和高時間分辨率有嚴格要求的研究工作和業(yè)務運行，建議用于水動力學模型。但是國家站數(shù)量有限，自動站彌補了國家站空間分布稀疏的不足，更適合用于對氣象數(shù)據(jù)的空間分布有嚴格要求的研究工作和業(yè)務運行，建議用于分布式水文模型[25]。水文觀測站網(wǎng)的站點密度高[26]，但由于雨量站多采用“無人值守，有人看管”的運行模式[27]，所以使用前要進行嚴格的質量控制[28]以剔除異常值。本研究建立了烏江流域國家站、自動站、雨量站3種觀測站面雨量之間差異閾值庫，當數(shù)據(jù)使用者有至少兩套數(shù)據(jù)可供選擇時，可以比較兩套數(shù)據(jù)的差異，對應到差異閾值庫進行核查，如果兩套數(shù)據(jù)的差異大于閾值庫數(shù)值，要對數(shù)據(jù)的準確性進行核對。如若幾套數(shù)據(jù)差異較小，可多源數(shù)據(jù)融合使用相互補充，能夠更客觀反映流域降水的空間分布。