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    江蘇省太湖流域MSWEP數(shù)據(jù)與地表站網(wǎng)雨量資料融合研究

    2023-02-08 02:57:50云兆得胡慶芳王銀堂
    江蘇水利 2023年1期
    關(guān)鍵詞:太湖流域雨量柵格

    云兆得,杜 飛,胡慶芳,2,王銀堂,2

    (1.南京水利科學(xué)研究院水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點實驗室,江蘇 南京 210029;2.長江保護(hù)與綠色發(fā)展研究院,江蘇 南京 210098)

    1 概述

    降水是最基本的氣象水文要素,同時也是水循環(huán)和能量循環(huán)過程的關(guān)鍵要素,具有強烈的時空變異性[1]。然而基于現(xiàn)有觀測方式中所獲取的降水信息并不能完全準(zhǔn)確地展現(xiàn)降水時空分布特征,如地表雨量站網(wǎng)監(jiān)測,受限于雨量站空間分布和自身監(jiān)測情況等,無法表征降水空間的連續(xù)性和異質(zhì)性。天氣雷達(dá)、衛(wèi)星遙感反演等空間雨量監(jiān)測,盡管時空連續(xù)性更強,覆蓋范圍更廣,但局地誤差相對明顯,無法直接運用于流域尺度研究中[2]。因此,國際上廣泛開展了降水融合研究,將遙感反演降水與地表站網(wǎng)雨量信息相融合。

    目前,降水融合按照基本原理包括全局和局部融合2種方法。全局方法通常假定地表雨量與柵格降水之間的關(guān)系不隨空間位置的變化而改變,故其計算相對簡單,但融合結(jié)果較為平滑,在低時間尺度的降水融合中易丟失強降水信息,代表性方法主要有全局回歸法和平均偏差校正法[3]。然而受下墊面、降水類型等多重因素的影響,不同空間位置的遙感反演估計降水與地表雨量之間存在非平穩(wěn)空間關(guān)系,因此考慮空間非平穩(wěn)性的局部方法逐步發(fā)展成為主流融合技術(shù)。這類融合技術(shù)主要涉及了地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)[4]、最優(yōu)插值[5]等方法,通過考慮多元影響變量(經(jīng)緯度、高程等)對“真實”空間降水進(jìn)行估計[6]。

    江蘇省太湖流域受梅雨、臺風(fēng)和局地性強對流天氣影響,汛期暴雨多發(fā),獲取長時間序列高精度的空間降水信息有利于對流域降水過程的認(rèn)識。本文采用普通克里金法(Ordinary Kriging,OK)[7]空間降尺度處理后的MSWEP日降水?dāng)?shù)據(jù)作為背景場,開展了基于地理加權(quán)回歸(Geographically Weighted Regression,GWR)[8]方法的MSWEP與地表站網(wǎng)雨量資料的降水融合研究。解析降水融合數(shù)據(jù)相對于原始MSWEP數(shù)據(jù)的精度改善情況,分析降水融合數(shù)據(jù)對于降水空間變異性的刻畫能力。

    2 研究方法

    2.1 降水融合方法

    本文采用OK方法將MSWEP的1979—2019年日降水?dāng)?shù)據(jù)的空間分辨率由0.1°×0.1°降尺度至0.01°×0.01°。OK方法假定空間降尺度柵格估計降水量與原始柵格降水量滿足一定關(guān)系,通過擬合計算求解權(quán)重系數(shù),得到MSWEP降尺度雨量場。

    以降尺度雨量場作為背景場,基于GWR方法構(gòu)建“加法模式”,開展了MSWEP與52個雨量站實測資料的降水融合,即對降水誤差場進(jìn)行估計,本文中選取經(jīng)度和緯度作為影響變量。后續(xù)計算中,采用AIC信息準(zhǔn)則法(Akaike Information Criterion)對帶寬進(jìn)行優(yōu)選,并通過Gauss截尾函數(shù)作為自適應(yīng)空間權(quán)函數(shù)計算權(quán)重。

    2.2 精度評價方法

    以地表雨量站觀測數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),采用分類指標(biāo)和定量指標(biāo)評價降水融合數(shù)據(jù)的精度。分類指標(biāo)用于反映數(shù)據(jù)對日降水事件是否發(fā)生的判別能力,定量指標(biāo)用于反映數(shù)據(jù)對降水量值的準(zhǔn)確性。

    分 類指標(biāo)[9]包括 探 測 率POD(Probability of Detection)、誤報率FAR(False Alarm Ratio)和Heidke技巧評分HSS(Heidke Skill Score),取0.1 mm/d作為有雨或無雨的判斷閾值。定量指標(biāo)包括平均誤差ME(Mean Error)、平均絕對誤差MAE(Mean Absolute Error)、相對偏差RBIAS(Relative Bias)、絕對偏差A(yù)RBIAS(Absolute Relative Bias)、均方根誤差RMSE(Root Mean Square Error)和相關(guān)系數(shù)CC(Correlation Coefficient)。

    3 研究區(qū)概況

    3.1 研究區(qū)域

    太湖流域位于長三角核心地帶,是著名的江南水鄉(xiāng),地勢低洼,受梅雨、臺風(fēng)和局地性強對流天氣影響,汛期暴雨多發(fā)。本文研究區(qū)域為太湖流域的江蘇省部分,即“江蘇省太湖流域”。研究范圍包括蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江市全部及南京市部分區(qū)域,面積約19 399 km2,約占整個太湖流域面積的52.6%。研究區(qū)域內(nèi)地形以平原為主,山丘區(qū)主要分布在茅山和宜溧山區(qū)一帶。根據(jù)地形和水系特征,研究區(qū)域又分為湖西區(qū)、武澄錫虞區(qū)、陽澄淀泖區(qū)和太湖區(qū)4個水利分區(qū)。

    3.2 數(shù)據(jù)資料

    (1)站點雨量。為保證地表逐日雨量資料的數(shù)據(jù)質(zhì)量,對數(shù)據(jù)連續(xù)性較差或日降水資料缺測較多的站點予以剔除,最后篩選了1979—2019年期間具有比較完整的日降水量記錄的52個雨量站點,單站平均控制面積約373 km2。

    (2)MSWEP雨量。本文采用的MSWEP數(shù)據(jù)為2.0版本[10]。該數(shù)據(jù)時間分辨率為3 h,空間分辨率為0.1°×0.1°。由于地表站網(wǎng)觀測資料為日降水?dāng)?shù)據(jù),先將MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)累加為日降水資料,然后再通過江蘇省太湖流域的流域邊界進(jìn)行掩膜提取得到。

    4 結(jié)果分析

    4.1 點尺度精度

    為便于表述,本文將空間分辨率為0.1°×0.1°的MSWEP原始數(shù)據(jù)記作MSWEPOrigin,將降水融合數(shù)據(jù)記作MSWEPOK-GWR。首先從點尺度開展了MSWEPOrigin和MSWEPOK-GWR的精度評價。圖1和圖2分別為1979—2019年江蘇省太湖流域52個雨量站實測日降水量與其相應(yīng)空間位置的MSWEPOrigin和MSWEPOK-GWR柵格降水量及誤差散點圖。

    由圖1(a)可知,MSWEPOrigin在江蘇省太湖流域顯著低估了降水,平均誤差、平均絕對誤差、均方根誤差分別為-0.2 mm、2.3 mm、7.0 mm,相對偏差和絕對偏差分別為-7.0%、71.0%。且MSWEPOrigin和站點雨量相關(guān)關(guān)系一般,方差解釋相對能力較弱,相關(guān)系數(shù)為0.7,R2僅為0.5。由圖2(a)可知,當(dāng)雨量站實測日降水量超過一定幅度時,MSWEPOrigin誤差與日降水量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。而當(dāng)?shù)乇砣战邓繛榱銜r,由于MSWEPOrigin存在一定誤報,其誤差值可能也較大。故在江蘇省太湖流域,MSWEPOrigin對地表降水具備一定的解釋能力,但其誤差較為明顯,可能源于數(shù)據(jù)自身精度有限,也可能源于MSWEP柵格單元降水量和站點雨量空間尺度的不匹配性。

    圖1 MSWEPOrigin和MSWEPOK-GWR與地表雨量的日降水量散點分布

    圖2 MSWEPOrigin和MSWEPOK-GWR與地表雨量的日降水量誤差散點分布

    相 較 于 圖1(a),圖1(b)中 經(jīng) 融 合 后 的MSWEPOK-GWR的定量精度得到了明顯的提升,總體上降低了對日降水量的低估程度,其中平均誤差、平均絕對誤差和均方根誤差指標(biāo)分別改善了0.2 mm、1.0 mm、2.7 mm,相對偏差和絕對偏差分別改善了8.0%、31.5%。可見隨著柵格和站點降水的匹配性增強,MSWEPOK-GWR的誤差削減顯著,同時MSWEPOrigin和實測日降水量的相關(guān)性和方差解釋能力也進(jìn)一步提升,相關(guān)系數(shù)和R2均達(dá)到0.80以上。盡管圖2(b)中兩者的負(fù)相關(guān)關(guān)系已不甚明顯,但是降水事件的誤報仍然存在。

    進(jìn)一步研究雨量站相應(yīng)MSWEPOrigin和MSWEPOK-GWR柵格時序降水的分類和定量精度指標(biāo),從中可知除異常值外,MSWEPOrigin相應(yīng)柵格的探測率為0.9~1.0,誤報率為0.3~0.4,技巧評分為0.5~0.7,可見MSWEPOrigin在江蘇省太湖流域?qū)τ杏晔录穆﹫舐瘦^小,然而對有雨事件的誤報率相對較高。相對于MSWEPOrigin,MSWEPOK-GWR相應(yīng)柵格的3種分類指標(biāo)并未得到明顯改善,其3種分類指標(biāo)分別介于0.9~1.0、0.2~0.5、0.4~0.8之間,說明采用這一降水融合方法可能無法有效改善降水分類指標(biāo)的精度。

    定量精度指標(biāo)則恰恰相反,MSWEPOrigin的平均誤差、平均絕對誤差、均方根誤差分別為-0.4~0.0 mm、1.8~2.3 mm、5.5~7.7 mm,而MSWEPOK-GWR的3種指標(biāo)分別介于-0.2~0.2 mm、0.7~1.7 mm、2.7~4.6 mm,可見相較于前者,后者相應(yīng)柵格降水的定量誤差得到了不同程度的削減,整體水平提高較為顯著。MSWEPOrigin的相對偏差和絕對偏差分別為-12.9%~1.3%、57.4%~71.3%,而MSWEPOK-GWR分別為-5.5%~7.7%、21.6%~54.6%,且MSWEPOK-GWR的相對偏差和絕對偏差和中位數(shù)相較前者更接近于0,可見后者相應(yīng)柵格降水的偏差也得到一定的糾正。同時,相較于MSWEPOrigin,MSWEPOK-GWR的相關(guān)系數(shù)也由原始的0.70以上提升至0.87,相關(guān)程度進(jìn)一步增強。綜上,盡管MSWEPOK-GWR的分類指標(biāo)精度并未顯著提升,但實現(xiàn)了定量誤差的大幅削減和相關(guān)性提升。

    4.2 雨量場對比

    本文進(jìn)一步以1987年汛期單日降水的降水空間分布為例,解析降水融合數(shù)據(jù)對降水空間變異性的刻畫效果。由分析可知,1987年6月1日江蘇省太湖流域總體呈現(xiàn)降水由中部湖西區(qū)、武澄錫虞區(qū)和太湖區(qū)交界地區(qū)向四周遞減的空間格局。然而由于丟失部分強降水信息,降水空間分布無法表征這一特性,反而呈現(xiàn)了降水由西部湖西區(qū)到東部陽澄淀泖區(qū)逐漸降低的空間格局,這說明MSWEPOrigin對雨量場空間變異性的刻畫能力嚴(yán)重不足。在對站網(wǎng)雨量資料進(jìn)行融合過程中發(fā)現(xiàn),MSWEPOK-GWR可有效融合兩者的信息,所刻畫的雨量場更加接近真實情況,突顯了降水空間分布特性,并且相對于MSWEPOrigin,MSWEPOK-GWR的雨量場更為連續(xù)和細(xì)化。

    5 結(jié)語

    通過開展1979—2019年江蘇省太湖流域的MSWEP與地表站網(wǎng)日降水資料的融合研究,解析了降水融合數(shù)據(jù)較MSWEP原始數(shù)據(jù)的精度改善情況。

    (1)MSWEP對江蘇省太湖流域日降水量總體上存在低估現(xiàn)象,雨量場空間變異性的刻畫能力嚴(yán)重不足,平均絕對誤差、相關(guān)系數(shù)等各項定量精度指標(biāo)較差,方差解釋能力相對較弱。

    (2)MSWEP日降水與站網(wǎng)降水融合后,雨量場更為連續(xù)和細(xì)化,空間變異性刻畫能力明顯增強,誤差大幅減小,與地表雨量的相關(guān)性也顯著增強,各項定量指標(biāo)精度均得到顯著提升。

    (3)降水融合數(shù)據(jù)的探測率和誤報率等分類精度指標(biāo),特別是日降水事件的誤報率情況還需進(jìn)一步改善。

    本文僅開展考慮經(jīng)度和緯度2種影響變量的非連續(xù)性日降水融合研究,今后有必要在此基礎(chǔ)上繼續(xù)開展考慮下墊面等影響要素的單日及小時以下尺度的連續(xù)性降水融合研究,以進(jìn)一步提升降水融合數(shù)據(jù)的精度水平。

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