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    基于快速融合技術(shù)在武漢定量降水預(yù)報的檢驗與誤差分析

    2022-10-29 05:22:48劉佩廷諶偉徐迎春劉火勝龐晶張麗王瑞麗
    湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年18期
    關(guān)鍵詞:晴雨光流法點對點

    劉佩廷,諶偉,徐迎春,劉火勝,龐晶,張麗,王瑞麗

    (1.武漢市氣象局,武漢 430040;2.中國氣象局武漢暴雨研究所暴雨監(jiān)測預(yù)警湖北重點實驗室,武漢 430205)

    近些年來,隨著觀測系統(tǒng)和預(yù)報技術(shù)的發(fā)展,定量降水業(yè)務(wù)預(yù)報(QPF)取得長足的進展,主要表現(xiàn)在:以集合預(yù)報為基礎(chǔ)的概率QPF(PQPF)提供了一種更為科學(xué)的天氣預(yù)報形式;短時臨近QPF技術(shù)的發(fā)展,支撐了極端降水事件的預(yù)報預(yù)警[1,2]。雷達外推與數(shù)值模式技術(shù)在短臨預(yù)報(0?6 h)上各有所長,數(shù)值模式存在的“spin-up”等問題導(dǎo)致最初2?3 h內(nèi)預(yù)報結(jié)果不太理想,而雷達外推技術(shù)對2 h內(nèi)的強降水有較好的把握能力,且具有高精度的時空分辨率[3,4]。

    因此,中國氣象局2008年啟動了業(yè)務(wù)建設(shè)項目“災(zāi)害天氣短時臨近預(yù)報預(yù)警業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)與改進”,開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的災(zāi)害天氣短時臨近預(yù)報 系 統(tǒng)(SWAN)。SWAN系 統(tǒng) 中QPF利 用3 km CAPPI拼圖數(shù)據(jù)、COTREC矢量場和區(qū)域加密自動站雨量等資料,根據(jù)1 h雷達回波外推技術(shù),逐小時更新生成未來30 min、1 h、2 h和3 h的QPF產(chǎn)品[5]。

    武漢地處長江中游,強降水事件頻發(fā),同時武漢作為國家特大中心城市,每年需要舉辦各類大型活動,例如一年一度的“漢馬節(jié)”“渡江節(jié)”,兩年一次的“航空節(jié)”以及2019年“世界軍人運動會”,社會和民眾對氣象部門精細化氣象要素,特別是降水預(yù)報的精確性要求越來越高。但是,短時強降水具有突發(fā)性、短歷時特征,如何有效地監(jiān)測并及時預(yù)警短時強降水仍是當(dāng)前天氣預(yù)報面臨的難點問題[6]。武漢新一代S波段天氣雷達連續(xù)觀測模式的時間間隔為6 min,空間分辨率達1 km,可連續(xù)監(jiān)測降水系統(tǒng)中小尺度空間結(jié)構(gòu)和演變過程,雷達外推和自動站雨量融合QPF產(chǎn)品對其捕捉能力與更新頻次呈正相關(guān),更新頻次越快越容易捕捉到強對流雨團。所以,有必要研究基于武漢雷達外推和自動雨量站融合技術(shù)的短臨(2h)QPF,建立滿足武漢精細化氣象預(yù)報服務(wù)需求的網(wǎng)格降水預(yù)報產(chǎn)品。

    雷達定量降水反演是現(xiàn)代天氣業(yè)務(wù)的重要組成部分,同樣也是短時強降水短臨預(yù)報預(yù)警業(yè)務(wù)的基礎(chǔ),對山洪地質(zhì)災(zāi)害和大城市精細化預(yù)報預(yù)警起著重要的支撐作用[7]。對于0?2 h定量降水短臨預(yù)報預(yù)警業(yè)務(wù)而言,及時、準確的高時空分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)十分重要[8]。地面加密自動站降水觀測資料具有較高的單點測量精度,多普勒天氣雷達組網(wǎng)拼圖資料具有較高的時空分辨率,這些都為實時監(jiān)測預(yù)警中小尺度天氣系統(tǒng),特別是極端強降水天氣事件提供了基礎(chǔ)觀測資料。但如何將地面加密自動站降水觀測資料與雷達資料進行有效融合,構(gòu)建高時空分辨率的定量降水反演數(shù)據(jù)產(chǎn)品,長期以來一直是廣大氣象工作者的研究重點[9-11]。

    目前業(yè)務(wù)上臨近預(yù)報方法仍以雷達回波的外推預(yù)報為主[12,13],主要包括單體質(zhì)心法、交叉相關(guān)法和光流法。本研究利用6 min頻次的湖北雷達組網(wǎng)拼圖數(shù)據(jù)和10 min級頻次的自動站雨量數(shù)據(jù),通過構(gòu)建武漢本地化的雷達外推與自動站雨量融合算法,包含業(yè)務(wù)常用光流法[14]和交叉相關(guān)法(Tracking radar echo by correlation,TREC)[15,16]2種方法,使用受地理邊界限制的Barnes插值方法[17]對武漢周邊及區(qū)域自動站雨量處理,以及半拉格朗日外推算法線性外推[18]和動態(tài)Z-I關(guān)系估測雷達降水[19]等融合技術(shù),生成武漢及周邊區(qū)域10 min更新頻次的1 km×1 km、間隔1 h的2 h QPF產(chǎn)品,并進行對比檢驗與誤差分析,進而得到具有業(yè)務(wù)應(yīng)用價值的高時空分辨率定量降水反演資料,開展強降雨精細化、定量化短臨預(yù)報預(yù)警服務(wù)及強降雨風(fēng)險評估提供支撐。

    1 資料選取與檢驗方案

    本研究采用的資料主要有:①2018年3—9月武漢及周邊區(qū)域自動站逐10 min的降水資料,該資料從湖北省氣象局信息保障中心獲取,在程序中對數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制,將其中孤立的奇異點(如大值點)去掉,同時為保障武漢及周邊區(qū)域整體的檢驗效果,選取降水時次中連續(xù)的區(qū)域站資料應(yīng)超過95%,共計253站。其中武漢75站,孝感56站,黃岡43站,咸寧26站、黃石25站、鄂州15站、荊門6站、仙桃4站、隨州3站(圖1)。②利用快速融合等技術(shù)建立適合武漢本地化動態(tài)Z-I關(guān)系的光流法、TREC方法,綜合計算武漢及周邊區(qū)域(113°30′—115°12′E,29°48′—31°54′N)2 h QPF 1 km×1 km格點2 h QPF數(shù)據(jù)。③對比檢驗SWAN的1 km×1 km 1 h QPF產(chǎn)品數(shù)據(jù),最終共選出1 632次/10 min的降水時次資料,進行降水預(yù)報效果總體評價。

    圖1 武漢及周邊253個區(qū)域自動站空間分布

    短時強降水過程的標準。選出較強區(qū)域及局地短時強降水過程進行評價,由于2018年全年降水強度偏弱,多局地分散性強降水,因此,降低挑選標準,分為3點:①1 h雨量超過10 mm的區(qū)域站數(shù)達到5個且連成片;②強降水開始時其范圍跨越1?2個區(qū)(縣),加上移動過程中所經(jīng)過的區(qū)域共達到或超過2個區(qū)(縣);③明顯的過程性降水,雨帶中包括若干小的短時強降水區(qū)域。

    滿足以上任一標準即為區(qū)域及局地短時強降水過程。根據(jù)上述標準,挑選出2018年4—8月武漢及周邊區(qū)域達到區(qū)域強降水標準,且資料較為完備的過程共17個,共計314頻次/10 min,見表1。

    表1 2018年4—8月武漢及周邊17次區(qū)域及局地短時降水過程

    目前,對降水預(yù)報或估測的檢驗方法種類較多,但多數(shù)仍通過計算TS評分、空報率、漏報率、預(yù)報偏差等若干統(tǒng)計量來檢驗。該方法與日常業(yè)務(wù)聯(lián)系更緊密,且更易理解。檢驗內(nèi)容分晴雨預(yù)報檢驗和降水分類預(yù)報檢驗。其中根據(jù)降水強弱,參照壽紹文等[20]將小時降水類型劃分為5個等級,分別為0.1? 1.9 mm(小雨)、2.0?4.9 mm(中雨)、5.0?9.9 mm(大雨)、10.0?19.9 mm(暴雨)、≥20.0 mm(大暴雨),對不同量級降水均分別統(tǒng)計預(yù)報正確、漏報、空報的站次,進行2018年1 632時次總的降水檢驗。

    對區(qū)域及局地短時強降水過程的對比分析檢驗。計算3種不同方法QPF產(chǎn)品的相對誤差和絕對誤差以及不同預(yù)報時效的QPF產(chǎn)品的晴雨準確率、TS評分、空報率、漏報率、ETS評分、相對誤差Er和絕對誤差Ea。

    式(1)至(8)中,NA為預(yù)報正確站次數(shù),NB為空報站次數(shù),NC為漏報站次數(shù);Xi為QPF的數(shù)值,Xi0為區(qū)域雨量站點實況雨量,n為相應(yīng)量級所有時次和站點的總和。檢驗分為兩步。

    第一步,分析所有格點總的誤差及其空間分布。檢驗以武漢及周邊區(qū)域加密自動站點為基點,分為3種情況:①用區(qū)域加密自動站點雨量與QPF產(chǎn)品對應(yīng)的數(shù)值作點對點誤差檢驗分析;②采用站點雨量與QPF產(chǎn)品對應(yīng)的周邊9點數(shù)值取平均值進行誤差檢驗分析(圖2a)。采用站點雨量與QPF產(chǎn)品對應(yīng)的周邊25點取平均值進行誤差檢驗分析(圖2b)。相應(yīng)的點對點分辨率為1 km×1 km、9點為3 km×3 km、25點為5 km×5 km。

    圖2 武漢區(qū)域自動站雨量值格點取平均示意圖

    第二步,網(wǎng)格降水鄰域檢驗,參照湖北省氣象局智能網(wǎng)格降水檢驗方法,不把預(yù)報和觀測空間嚴格地匹配,如果在預(yù)報格點周圍的一個范圍內(nèi)出現(xiàn)評定的事件,則評定該格點預(yù)報正確,即“點對面檢驗”。以10 km為半徑范圍,逐個格點依次判定檢驗(圖3);并選取典型過程中的分級雨量個例檢驗時次,多角度討論光流法、TREC的評分效果。

    圖3 10 km網(wǎng)格降水鄰域檢驗示意圖

    2 結(jié)果與分析

    2.1 短時降水QPF總體檢驗

    3種方法的未來1 h QPF檢驗結(jié)果見圖4,不同預(yù)報時效的1 h QPF均對晴雨的預(yù)報較好,光流法、TREC和SWAN 3種方法的晴雨準確率非常接近,分別為0.81、0.79和0.80。對降水的預(yù)報,當(dāng)預(yù)報雨量量級為小雨時,TS在0.10以上,分別為0.13、0.14和0.11,隨著閾值的增大,TS評分越低。整體來看,光流法大雨量級以下均在0.1以上,而≥20 mm的大暴雨量級也達到0.08,相比SWAN高2個百分點。因此,光流法總體檢驗效果最好,SWAN次之,TREC相對較差。但在大雨以下量級,SWAN均低于光流法和TREC法。在暴雨和大暴雨量級上,SWAN與光流法則較為接近,光流法評分略高。

    圖4 2018年3—9月短時降水1 h QPF檢驗

    晴雨的空報率在0.4附近,明顯低于降水分級空報率。其中光流法相對最低,為0.43,SWAN和TREC分別為0.47和0.48。對于分級降水,小雨量級空報率則高達0.8以上,三者較為一致,其中SWAN最高,為0.87,光流法和TREC相對較低,分別為0.83和0.82。中雨量級,三者相差較大,SWAN為0.84,而光流法和TREC分別為0.70和0.77。大雨在所有雨量分級評分中空報率最低,光流法最低,為0.62,TREC和SWAN相對較高,分別為0.73和0.72。暴雨和大暴雨空報率則較為相似,光流法和TREC空報率相對較高,TREC最高均在0.8以上,其次為光流法,SWAN最低,為0.57。

    晴雨的漏報率最低,3種方法均為0.3左右,且差異較小。大雨以下量級,3種方法的差異也不大,其中小雨的漏報率最低,在0.6左右,中雨和大雨超過0.8。而暴雨和大暴雨的漏報率,光流法和TREC法相對SWAN大幅降低,暴雨量級在0.6左右,SWAN超過0.8,大暴雨上,光流法和TREC降至0.4,而SWAN超過0.7。

    結(jié)合ETS評分結(jié)果,晴雨的ETS降至0.2左右,因為2018年包含大量無雨的弱降水時次。而分級降水的演變趨勢總體與TS評分一致,隨著閾值的增大,ETS評分越低。但光流法在大雨量級評分最高,為0.09,SWAN較低,僅為0.04。暴雨和大暴雨量級,光流法相對最高,SWAN次之,TREC法最低。

    計算2種方法未來2 h QPF總的檢驗結(jié)果。從圖5可以看出,相比1 h QPF,晴雨準確率有一定程度的下降,光流法為0.74,TREC降幅更明顯,僅為0.68。分級降水檢驗顯示,所有分級降水TS均在0.1以下。小雨量級光流法和TREC均為0.08,相對1 h QPF分別下降了5、6個百分點,大雨量級降幅更為顯著,光流法為0.04,相對1 h QPF下降了7個百分點,TREC法為0.03,相對1 h QPF下降4個百分點。同樣暴雨和大暴雨量級下降顯著,暴雨量級光流法僅為0.02,TREC為0.01,大暴雨量級,光流法0.01,TREC為0??傮w來看,2 h暴雨以上的預(yù)報幾乎喪失了預(yù)報能力。這是由于大多數(shù)對流降水變化較快,往往幾十分鐘到1 h內(nèi)就改變,所以采用2 h外推的預(yù)報能力大大減弱。

    圖5 2018年3—9月短時降水2 h QPF檢驗

    晴雨空報率光流法和TREC法分別為0.59和0.70,相對1 h預(yù)報上升了16個百分點和22個百分點。降水分級空報率,除了大雨量級光流法為0.75,低于0.8,相對1 h預(yù)報上升了13個百分點,其余均大于0.8。從漏報率看,光流法和TREC法晴雨的漏報率分別為0.41和0.49,相對1 h預(yù)報分別上升13、17個百分點。漏報率中雨量級最高,其次為大雨量級,均超過0.8。大暴雨最低,約為0.4。ETS評分結(jié)果顯示,晴雨的評分光流法已降至0.14,TREC僅為0.07。其余分級降水檢驗均在0.03以下,暴雨和大暴雨量級評分甚至為0,整體2 h QPF預(yù)報能力差。

    綜上所述,光流法、TREC和SWAN 3種方法對1 h的晴雨準確率非常接近,有很好的預(yù)報效果,2 h后晴雨準確率明顯降低,但光流法仍有0.74。由于降水中包含大量弱降水以及細化的分級雨量檢驗,TS總體評分不高。總體而言,光流法效果最好,相比業(yè)務(wù)系統(tǒng)SWAN QPF的TS評分高2?5個百分點,其中比小雨量級高約2個百分點,比中雨量級高約4個百分點,比大雨量級高約5個百分點,比暴雨和大暴雨量級高約2個百分點,綜合平均比SWAN高出約3個百分點,由于TREC存在在暴雨以上量級的預(yù)報劣勢,因此效果相對最差。預(yù)報1 h降水空報率,光流法和TREC法在大雨以下量級空報率相對SWAN較低,而在暴雨和大暴雨量級上相對較高。但暴雨和大暴雨量級上SWAN漏報率更大。2 h的光流法和TREC法的空報率和漏報率大幅上升,預(yù)報能力明顯降低。ETS評分上與TS較為類似,總體而言,光流法效果最好,其次SWAN,TREC法效果相對最差。

    2.2 短時強降水QPF區(qū)域及局地過程點對點檢驗

    2018年4—8月短時降水區(qū)域及局地過程點對點檢驗結(jié)果(圖6、圖7),過程的晴雨準確率相對總的降水檢驗而言,下降至0.6,3種方法評分比較接近,SWAN略高于光流法。分級降水TS檢驗結(jié)果,光流法和TREC法在大雨以下量級高于SWAN,但在暴雨和大暴雨量級上相對低于SWAN,光流法更接近于SWAN??請舐是缬晗鄬^低,其值為0.5,分級降水的空報率幾乎均超過0.8,大雨以下量級,光流法和TREC法的空報率相對SWAN較小,暴雨和大暴雨量級則相反。大暴雨量級的漏報率SWAN最高,為0.92,而特大暴雨量級的光流法僅為0.63,暴雨以下量級總體而言,光流法也略低于SWAN,差異較小。ETS評分晴雨降至0.07以下,分級降水降至0.02以下。

    圖6 2018年4—8月短時強降水區(qū)域及局地過程1 h QPF點對點檢驗

    圖7 2018年4—8月短時強降水區(qū)域及局地過程2 h QPF點對點檢驗

    從2 h QPF短時降水過程來看,晴雨準確率略低于1 h,分級降水TS評分檢驗與1 h QPF類似,但在暴雨以上量級迅速下降。對比ETS評分結(jié)果,晴雨降至0.03以下,分散性的局地降水導(dǎo)致晴雨中雨以上量級評分均為0。光流法的晴雨空報率和漏報率均略低于TREC法。分級降水檢驗,空報率均超過0.8,漏報率除小雨、大暴雨量級低于0.8外,中到暴雨量級也均超過0.8??傮w而言,光流法略優(yōu)于TREC法。

    計算QPF點對點檢驗相對誤差和絕對誤差,通過平均得出所選過程總的誤差分布,其結(jié)果見表2。3種方法計算1 h QPF晴雨的相對誤差Er,光流法和TREC法分別為-0.69、-0.98 mm,SWAN為1.96 mm。光流法和TREC法的絕對誤差Ea均為4.04 mm,而SWAN相對更大為5.81 mm。晴雨光流法相對誤差最小,TREC法次之。2 h QPF光流法相對誤差相對1 h QPF偏小0.15 mm,而TREC法偏小0.24 mm。

    表2 2018年短時強降水過程QPF點對點誤差檢驗及其對比結(jié)果

    分級小時雨量來看,小雨量級1 h QPF相對誤差Er為0.25 mm,TREC法為-0.84 mm,SWAN則為2.92 mm;光流法和TREC法的絕對誤差Ea較為接近,分別為3.84 mm、3.82 mm,SWAN的絕對誤差較高為5.52 mm,因此,光流法和TREC法對該量級降水具有較好的估測能力,光流法相對更好。2 h QPF光流法相對誤差Er為0.60 mm,TREC法相對誤差為0.25 mm,光流法和TREC法的絕對誤差分別為3.68、3.35 mm,TREC法比光流法略好。中雨量級1 h QPF光流法的相對誤差僅為0.05 mm,TREC法為-0.12 mm,SWAN為2.12 mm,光流法與TREC法的絕對誤差接近,小于SWAN的6.19 mm。2 h QPF光流法和TREC法相對誤差分別為0.22、-0.28 mm,均比1 h QPF偏大。光流法的絕對誤差略大于TREC法。

    大雨量級1 h QPF光流法的相對誤差為0.12 mm,TREC法為-0.25 mm,SWAN為2.60 mm,光流法和TREC法絕對誤差接近,均低于SWAN。2 h QPF光流法和TREC法相對誤差相比1 h QPF略有增大,絕對誤差則較為接近。暴雨以上量級相對誤差,光流法為-3.17 mm,TREC法為-3.65 mm,明顯偏小,SWAN為4.72 mm,相對誤差明顯偏大,預(yù)報估測效果明顯下降。3種方法的絕對誤差相差不大。2 h QPF相對誤差和絕對誤差與1 h QPF基本一致。

    大暴雨量級SWAN的相對誤差為10.63 mm,明顯偏大,光流法和TREC法分別為-15.81 mm和-18.99 mm,明顯偏小,這可能是由于光流法和TREC法空報率更高所致,從絕對誤差來看,SWAN也相對更小。2 h QPF光流法和TREC法與1 h QPF結(jié)果較為類似。

    綜上所述,1 h QPF除了大暴雨量級,光流法和TREC法的相對誤差和絕對誤差相比SWAN偏小一些,預(yù)報估測效果更好,尤其是光流法誤差相對更小。小時雨量大雨以下量級估測能力最好,暴雨以上量級誤差有所增大。大暴雨量級相對誤差和絕對誤差SWAN相對較好,光流法的空報率更高,但相對TREC法,光流法的預(yù)報估測能力更接近SWAN。

    分別取3種方法實際鄉(xiāng)鎮(zhèn)雨量站點周圍3 km×3 km(9點)和5 km×5 km(25點)范圍內(nèi)未來1 h和2 h的QPF平均值與觀測雨量計算誤差,并與點對點的結(jié)果進行比較(表3)。對1 h QPF采用9點和25點平均后,不同降水量級變化不同。晴雨的平均TS略有增大,光流法和TREC法的9點和25點平均偏差分別為0.002、0.003,SWAN分別為0.003、0.005。1 h QPF 9點和25點的小雨量級光流法分別為0.026、0.035,TREC法分別為0.020、0.029。SWAN分別為0.020、0.030,3種方法的上升幅度均較大。中雨量級光流法均無變化,TREC法分別為0.001、0.003,SWAN 9點無變化、25點僅為0.001,3種方法9點和25點平均后幾乎無提升。大雨量級與中雨量級較為類似,也幾乎無變化。暴雨量級9點和25點平均光流法均為0.002,TREC法均為0.003,SWAN均為0.001,3種方法上升幅度均很小。大暴雨量級光流法9點為-0.003,25點為-0.005,TREC法分別為-0.003、-0.002,SWAN均為0.001,3種方法幾乎無貢獻。ETS評分結(jié)果大體與TS一致,只是小雨量級光流法和TREC法下降到0.006以下,SWAN也下降至0.010。3種方法空報率9點和25點平均偏差大部分為負值,其中暴雨量級均在-0.006以下。3種方法漏報率也幾乎無貢獻。

    表3 2018年短時強降水過程中1 h QPF的9點、25點平均與點對點偏差對比

    3種方法晴雨相對誤差9點和25點平均偏差幾乎無變化,小雨量級光流法相對誤差分別為-0.114 mm和-0.266 mm,有一定的改善作用。TREC法相對誤差分別為0.016 mm和-0.142 mm,25點平均偏差也有一定的改善。SWAN 9點和25點分別為-0.440 mm和-0.730 mm,也有一定的改善。中雨量級光流法9點和25點平均偏差分別為-0.048 mm和-0.041 mm,改善明顯。TREC法9點平均偏差為0.001 mm,幾乎無變化,25點平均偏差為-0.054 mm,也有一定的改善。SWAN分別為0.001、-0.009 mm,幾乎無變化。大雨量級光流法分別為0.103 mm和0.081 mm,相對誤差偏大,有較明顯的負貢獻。TREC法和SWAN均有一定的負貢獻。3種方法暴雨量級相對誤差的改善作用均較小。3種方法大暴雨量級相對誤差9點和25點還有一定程度的下降,25點相對9點下降幅度更大。絕對誤差暴雨以下量級相對較小,大暴雨量級也只是有一定的改善。

    2 h QPF的9點、25點平均與點對點偏差對比(表4)與1 h QPF類似,光流法和TREC法僅在小雨量級有較為明顯的改善作用。FAR和PO的改善作用較小。ETS評分結(jié)果顯示,小雨量級改善不明顯。相對誤差和絕對誤差與1 h QPF類似,但大暴雨量級相對誤差和絕對誤差的改善作用更大一些。

    表4 2018年短時強降水過程中2 h QPF的9點、25點平均與點對點偏差對比

    總之,對QPF采用9點或25點平均后,雖然有利于相對誤差的改善,且在大暴雨量級絕對誤差也有一定的改善,但對提高預(yù)報準確率貢獻較小。

    2.3 短時強降水QPF區(qū)域及局地過程鄰域法檢驗

    參照湖北省氣象局智能網(wǎng)格降水檢驗方法,不把預(yù)報和觀測空間嚴格地匹配,如果在預(yù)報格點周圍的一個范圍內(nèi)出現(xiàn)評定的事件,則評定該格點預(yù)報正確,“點對面檢驗”(即鄰域法檢驗)。以10 km為半徑范圍,逐個格點依次判定檢驗(圖8、圖9)。

    2018年4—8月短時強降水區(qū)域及局地過程3種方法1 h QPF鄰域法檢驗(圖8),同點對點檢驗(圖6)對比,晴雨準確率相對點對點檢驗有較大程度的提升,3種方法均升至0.80附近,相對點對點檢驗上升13?17個百分點。分級降水TS檢驗結(jié)果顯示也均有較大程度的上升,小雨量級相對點對點檢驗上升5?6個百分點,其中大雨量級相對點對點檢驗光流法上升幅度最為明顯,上升了11個百分點,TREC法次之,上升8個百分點,SWAN僅上升4個百分點,該量級雨量3種方法的TS結(jié)果差異最大。在暴雨和大暴雨量級SWAN均為0.16,相對點對點檢驗上升11?12個百分點,光流法分別為0.12和0.10,均上升8個百分點,TREC法分別為0.07和0.03,僅上升2?4個百分點,上升幅度最小。ETS評分結(jié)果與TS類似,晴雨提升幅度較大,均在0.3以上,相對點對點檢驗上升了26?37個百分點。分級降水上升幅度最大,為大雨量級,其中光流法上升幅度最大,為0.11,相對點對點檢驗上升了9個百分點。暴雨和大暴雨量級,光流法和SWAN比較接近,上升至0.1左右,相對點對點檢驗上升了7?11個百分點。從空報率來看,晴雨的空報率降至0.2左右,分級降水3種方法大部分降至0.8以下,小雨的空報率在0.6左右。大暴雨量級光流法和TREC法的空報率分別為0.37、0.44,下降幅度較大,SWAN仍相對較高,為0.70。3種方法晴雨的漏報率分別為0.31、0.35、0.26,也有一定的降幅,分級降水大雨以下量級均有一定程度的下降,暴雨和大暴雨量級光流法和TREC法有一定程度的上升,其中SWAN漏報率下降的幅度較大。

    圖8 2018年4—8月短時強降水區(qū)域過程1 h QPF鄰域法檢驗

    2 h QPF鄰域檢驗結(jié)果(圖9),與點對點檢驗對比,TS評分也具有一定程度的提升,其中晴雨準確率光流法上升到0.72,TREC法為0.65,相對點對點檢驗分別上升12、9個百分點。分級降水TS檢驗大雨以下量級上升為0.1以上,相對點對點檢驗上升2?6個百分點。暴雨和大暴雨量級上也有一定的提升,約2個百分點。ETS評分晴雨上也有較大的提升,相對點對點檢驗分別上升21、15個百分點。分級降水上ETS也均有一定的提升,其中光流法大雨量級相對提升較大,約5個百分點。

    圖9 2018年4—8月短時強降水區(qū)域過程2 h QPF鄰域法檢驗

    晴雨的空報率下降至0.2附近,相對點對點檢驗下降幅度較大,分級降水的空報率下降幅度也較大,大部分降至0.8左右,其中大暴雨量級空報率降幅最大,光流法和TREC法分別下降為0.49、0.44。晴雨的漏報率較小,光流法和TREC法分別為0.40、0.53,分級降水漏報率均超過0.7。

    鄰域法檢驗與點對點檢驗差異最大為1 h QPF中的大雨量級,因此,本研究選取2018年4月5日局地分散性過程大雨量級作為典型個例代表,來進一步對比分析。

    2018年4月5日大雨量級過程逐10 min時間演變(圖10)可知,3種方法中SWAN的TS評分明顯最低,單點TS評分04:40以前光流法相對較高,04:40—05:40分TREC法相對較高,采用鄰域法后,光流法和TREC法,總體的變化趨勢較為一致,2種方法都得到了明顯的提升,其中光流法的提升幅度最為明顯,各時次的評分結(jié)果幾乎均高于TREC法,而光流法在大雨量級上不僅無明顯提升,還在部分時次略有下降。大雨量級單點的空報率,SWAN波動幅度較大,而光流法和TREC法整體較為接近,空報率大部分在0.5?0.8,2種方法空報率差異較小。采用鄰域法后,大雨空報率迅速下降,04:00降至0.4,而SWAN空報率卻大幅上升至0.8以上。SWAN的漏報率也明顯高于光流法和TREC法,光流法和TREC法漏報率較為相似,有時光流法低,有時TREC低,采用鄰域法之后,整體而言,光流法更低。個例分析也表明,采用鄰域法對提升準確率有較大的貢獻,同時也能夠明顯降低空報率和漏報率。

    圖10 2018年4月5日過程1 h QPF單點和鄰域法檢驗結(jié)果時間演變

    總的說來,采用鄰域法檢驗評價能夠較大幅度提高預(yù)報準確率,同時也在一定程度上減小了空報率和漏報率。

    2.4 短時強降水QPF在區(qū)域和局地過程中的對比

    QPF除整體上具有上述特征外,不同類型的強降水過程亦有差異。從上述2018年4—8月武漢17次區(qū)域及局地短時強降水過程中選取4次區(qū)域短時強降水過程(對應(yīng)編號為5、6、9、14)、4次局地短時強降水過程(對應(yīng)編號為7、13、15、16)。計算每一次過程不同量級的未來1 h QPF領(lǐng)域法的TS評分和點對點的絕對誤差Ea,來分析QPF在不同類型分級降水過程中的差異。

    從鄰域法TS評分結(jié)果(圖11)可知,小雨量級TS評分平均值無論區(qū)域還是局地短時強降水過程,3種方法都較為接近,區(qū)域過程除5月20日SWAN表現(xiàn)較好外,其余均為光流法相對較好,局地短時過程仍是光流法相對好。整體而言,光流法在小雨量級上略優(yōu)于SWAN,TREC法與光流法差異不大。絕對誤差來看,區(qū)域過程SWAN的絕對誤差明顯高于光流法和TREC法,但在局地短時過程差異有所縮小。

    圖11 2018年8次短時強降水過程不同量級1 h QPF TS評分平均值和絕對誤差

    中雨量級TS評分與小雨量級類似,區(qū)域過程光流法高于SWAN,且差異相對較大,局地過程中差異迅速縮小。整體而言,光流法在中雨量級上效果最好,其次為SWAN。絕對誤差也與小雨量級類似,區(qū)域過程SWAN相對光流法和TREC法偏大,局地過程有所減小。大雨量級TS評分SWAN、光流法和TREC法的差異最大,同樣主要也集中在區(qū)域性過程,以5月20日為例,光流法達0.25,TREC法次之,為0.2,而SWAN僅為0.1。局地過程光流法和SWAN各有優(yōu)劣,5月21日為光流法最好,7月3日SWAN最好。整體而言,光流法最好,其次為TREC法,SWAN最差。絕對誤差SWAN略高于光流法和TREC法,也主要集中在區(qū)域性過程。暴雨量級TS評分SWAN整體上高于光流法,主要也集中在區(qū)域性過程,局地過程中光流法2個個例TS評分高,另外1個個例差距較小。絕對誤差來看,3種方法差距不大??傮w而言,SWAN更好,光流法次之,TREC法最差。

    大暴雨量級TS評分區(qū)域性過程與暴雨量級類似,SWAN仍高于光流法。局地過程光流法表現(xiàn)更為穩(wěn)定,尤其是在7月3日,光流法為0.12,SWAN僅為0.01,差異很大,因此,局地性過程光流法相對更好。絕對誤差SWAN相對光流法和TREC法低一些。

    綜上所述,通過對比分析區(qū)域性過程和局地分散性短時強降水過程。整體而言,在大雨以下量級,均為光流法最好,TREC法次之,SWAN效果最差。差異最大的主要集中在區(qū)域性過程。暴雨和大暴雨量級盡管SWAN在區(qū)域性過程中具有較高的評分,但在局地過程中表現(xiàn)不穩(wěn)定,光流法卻相對穩(wěn)定,這也就能夠很好地解釋,為何在2018年降水總體偏弱即區(qū)域性降水過程偏少的情況下,光流法總體檢驗結(jié)果在暴雨和大暴雨量級上要略好于SWAN。

    3 小結(jié)與討論

    本研究基于武漢雷達回波外推和自動站雨量融合技術(shù)的光流法與TREC法以及SWAN 3類QPF產(chǎn)品在2018年3—9月短時降水過程的誤差檢驗與分析,主要得出以下結(jié)論。

    1)總體而言,基于雷達外推與自動站快速融合技術(shù)的光流法效果最好,TS評分平均值高出SWAN約3個百分點,其次為SWAN,由于TREC存在在暴雨以上量級的預(yù)報劣勢,因此預(yù)報效果相對最差。2 h QPF的光流法和TREC法的TS評分、空報率和漏報率大幅上升,預(yù)報能力明顯降低。

    2)3種方法除了大暴雨量級,光流法和TREC法點對點的相對和絕對誤差相對SWAN偏小,預(yù)報估測效果更好,大雨以下量級估測能力最好,而暴雨和大暴雨量級誤差有所增大。在大暴雨量級上,光流法相對TREC法預(yù)報估測能力更接近SWAN。

    3)對QPF采用9點或25點平均后,雖然在一定程度上改善相對誤差,且在大暴雨量級上絕對誤差也有一定的改善,但對提高預(yù)報準確率貢獻較小??偟恼f來,采用鄰域法檢驗評價能較大幅度提高預(yù)報準確率,同時也一定程度減小了空報率和漏報率。

    4)通過對比分析區(qū)域性過程和局地分散性短時強降水過程。整體上在大雨以下量級,均為光流法最好,TREC次之,SWAN最差。差異最大的主要集中在區(qū)域性過程。在暴雨和大暴雨量級上,盡管SWAN在區(qū)域性過程中具有較高的評分,但在局地過程中表現(xiàn)不穩(wěn)定,而通過快速融合技術(shù)的光流法在局地過程相對更穩(wěn)定。

    本研究通過構(gòu)建武漢本地化的2 h QPF快速融合技術(shù)的有效嘗試,初步探討建立了2 h QPF降水的預(yù)報效果,光流法快速融合技術(shù)對于大雨以下的偏弱降水具有明顯的優(yōu)點,暴雨以上的短時強降水,雖然光流法相對SWAN區(qū)域性強對流降水預(yù)報效果相對較差,但對突發(fā)性分散的強對流降水具有較好的指導(dǎo)意義,對后續(xù)短臨降水預(yù)報預(yù)警服務(wù)仍具有較好的參考作用。

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