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SWAN定量降水估測和預報產品在貴州烏江流域的應用

2015-04-05 06:00:23唐延婧
中低緯山地氣象 2015年5期

宋 丹,熊 偉,唐延婧

(1.貴州省氣象服務中心,貴州 貴陽 550002;2.貴州省氣象信息中心,貴州 貴陽 550002)

SWAN定量降水估測和預報產品在貴州烏江流域的應用

宋 丹1,熊 偉2,唐延婧1

(1.貴州省氣象服務中心,貴州 貴陽 550002;2.貴州省氣象信息中心,貴州 貴陽 550002)

該文選取烏江流域范圍內出現(xiàn)區(qū)域性降水達到中雨以上量級的1 h降雨資料,再運用同期SWAN系統(tǒng)中定量降水估測(簡稱QPE,下同)和定量降水預報(簡稱QPF,下同)產品,計算貴州烏江流域范圍內面雨量,對其進行誤差訂正及檢驗分析。結果表明:定量降水估測和定量降水預報的效果不好,經過誤差訂正后的QPE和QPF更加接近于實況;訂正后的QPE的相對偏差在30%左右,而QPF多在40%~60%之間浮動;QPE和QPF經過二次訂正后,與實況基本一致,具有更高的估測與預報能力,可應用于實際業(yè)務中。

SWAN系統(tǒng);降水估測預報;相對偏差;訂正偏差;貴州烏江流域

1 引言

烏江是長江上游南岸最大支流,發(fā)源于貴州省威寧縣香爐山花魚洞,流經黔北及渝東南,在重慶市涪陵區(qū)注入長江,是貴州的第一大河。烏江水能蘊藏豐富,沿流域建有近10座水電站,發(fā)電量占貴州全網的70%左右。流域內降水偏多,可使水庫水位上漲,甚至引發(fā)洪澇,嚴重影響電站的安全發(fā)電和電網的正常運輸;降水偏少,水庫水位過低,會降低發(fā)電量水平,對西電東輸工程造成嚴重影響。

短時強降水因突發(fā)性、局地性強,其造成的災害和損失尤為嚴重。因此做好流域內短時臨近定量降水估測和預報,對開展流域氣象防災減災服務以及避免或減輕由短時強降水造成的經濟和生命財產損失具有特殊意義。災害天氣短時臨近預報預警業(yè)務系統(tǒng)(簡稱“SWAN”)是應用雷達、自動站、危險天氣報、模式等數(shù)據(jù),針對突發(fā)性強的短時強降水和強對流天氣,優(yōu)選全國各地開發(fā)的算法和研究成果,檢驗、集成并加以優(yōu)化優(yōu)選,基于MICAPS3平臺建設的一個快速反應、業(yè)務化、強降水和強對流天氣監(jiān)測預警和臨近預報為一體的災害性天氣綜合分析與臨近預報業(yè)務平臺[1]。隨著SWAN系統(tǒng)的業(yè)務化,國內學者針對SWAN系統(tǒng)的應用分析研究逐漸增多,基于雷達產品的特征及其在強對流天氣預報預警和分析中的應用[2-4];呂曉娜等[5]分析了SWAN系統(tǒng)中QPE和QPF產品在河南短時強降水過程中的誤差分布,并討論了二者在局地強降水過程中的差別及產生誤差的原因,表明了QPE和QPF對低于10 mm/h的降水有較好估測和預報能力。

貴州省對SWAN產品的應用檢驗分析幾乎沒有,烏江流域區(qū)域范圍內對降雨強度的敏感性較大,因此,本文將對SWAN的定量降水估測(雷達估測1 h降水量,QPE)和定量降水預報(QPF)產品在烏江流域的應用效果進行誤差訂正及檢驗,以改善估測和預報值偏低的問題,以期將SWAN產品的應用達到最佳效果,為更好地利用SWAN系統(tǒng)對貴州省災害性天氣進行短時臨近天氣預報服務提供參考。

2 資料和方法

2.1 資料說明

從區(qū)域自動站數(shù)據(jù)庫中提取2014年3—8月中雨以上量級的逐小時降雨量、經緯度信息,提取烏江流域范圍內的站點,作為實況雨量,烏江流域經緯度范圍在26~29°N、104~109°E之間。由于自動站為離散點,需進行插值處理。任意格點,取其半徑≤5 km的所有雨量站的平均值作為該點的雨量值。

在SWAN服務器端配置貴州Z—R關系(Z表示雷達反射因子,R表示降雨強度),輸出整點QPE和QPF產品,選取與實況相同時次資料,并提取烏江流域范圍內數(shù)據(jù),起點經緯度坐標為(29°N,104°E),終點坐標為(26°N,109°E),分辨率為0.01°×0.01°,約為1×1 km。

2.2 誤差訂正方法

誤差訂正主要采取點面結合的方式,利用烏江區(qū)域內所有自動站每小時雨量資料(離散點),對QPE/QPF值進行誤差訂正。首先將自動站雨量插值到格點,得到一個格點場,然后利用此格點場去訂正QPE/QPF值。離散點的插值技術是采用Cressman客觀分析方法[8],最后利用變分校準法對QPE/QPF進行訂正。

在網格點(i,j)上,QPE/QPF值為PSr(i,j),自動站雨量經過Cressman插值到格點的雨量為PSg(i,j)(QPE對應同一時次,QPF對應前一時次),訂正因子為自動站雨量減去QPE/QPF值,公式:

(1)

在每一網格點(i,j)上,訂正因子的實測值CR(i,j)和分析值(i,j)之差的平方和為

(2)

經相關數(shù)學分析推導最后得到歐拉方程:

(3)

式中α稱為觀測權重,λ也像觀測權重α一樣,是事先給定的,稱為約束權重。采用超松弛跌代法解式(3),得到訂正因子場CR(i,j),可知經變分校準后,網格點(i,j)上QPE/QPF值為:

PS(i,j)=PSr(i,j)+CR(i,j)

(4)

利用(4)式即可得到訂正后的QPE/QPF值。

2.3 檢驗方案

通過計算流域面雨量對SWAN系統(tǒng)中QPE/QPF產品進行檢驗分析。定義3類面雨量:

①估測面雨量Re:在500×300的格點中,有40 000個格點在烏江流域范圍內,將流域內的格點雨量求平均值,得到估測流域面雨量。

②預報面雨量Rf:計算方法同Re。

③訂正后面雨量Rc:將經過誤差訂正后的格點降水量,計算流域面雨量。

④實況面雨量R:流域內所有自動站雨量的平均值。

利用相對偏差和訂正偏差來對Re/Rf和Rc進行檢驗。相對偏差σr為面雨量估測/預報值的絕對偏差占實況值的百分比,用來衡量單次估測值對實況值的偏離程度,公式(式中Re可替換成Rf和Rc):

(5)

訂正偏差(σc)為訂正后面雨量的絕對偏差占訂正后面雨量的百分比,公式:

(6)

3 QPE誤差訂正和檢驗分析

3.1QPE訂正前后與實況對比3.1.1 單次降雨過程區(qū)域對比 圖1為2014年3月19日21時QPE產品訂正前后與實況雨量對比區(qū)域圖。從圖1中可以看出,QPE訂正前與實況有一定差異,雖然降水落區(qū)比較接近,但對此次過程烏江流域上出現(xiàn)的10mm以上降水未能估測出;經過訂正后的QPE與實況不僅落區(qū)一致,并且也能估測出降水區(qū)南部的10mm以上降水。因此,這種點面結合的方式得到的面上的降水還是較為合適的。

圖1 QPE訂正前后與實況雨量對比(a.訂正前;b.訂正后;c.實況)

3.1.2 降雨過程序列對比 圖2為所選取的272個例的估測面雨量、訂正后面雨量和實況面雨量的序列對比圖,88.6%的個例Re比R和Rc小,96.3%的個例訂正前后面雨量比實況面雨量都要小。從面雨量的個例變化形態(tài)來看,其波峰和波谷的位置較為一致,說明估測面雨量有較好的指示意義,而經過訂正后的面雨量不僅趨勢一致,且比估測面雨量更接近于實況。

圖2 估測面雨量、訂正后面雨量和實況面雨量對比序列

3.2QPE相對偏差

為更進一步了解訂正前后的面雨量跟實況之間的誤差,將R分為3個等級:R<1mm,量級定義為中雨,112個例;1mm≤R<2mm,量級定義為大雨,99個例;R≥2mm,量級定義為暴雨,61個例。根據(jù)公式(5)分別計算不同等級下訂正前后面雨量的相對偏差。從圖3看出,訂正后面雨量和估測面雨量的相對偏差多為正值,說明比實況值小,但是訂正后的相對偏差明顯比訂正前的小,說明訂正后面雨量偏離實況的程度較訂正前小。不同等級訂正后面雨量的相對偏差變化起伏不大,基本在30%附近上下浮動,而估測面雨量變化起伏明顯,且偏差較大。從表1可知,3個等級訂正后的相對偏差平均值為28%左右,而訂正前的平均值在54%~60%之間;中雨等級訂正前后的最大振幅大于其它2個等級的,暴雨等級的相對偏差的振幅反而最小,說明降雨量級越大,訂正前后的相對偏差變幅范圍越窄,越穩(wěn)定。

圖3 不同等級訂正后和估測面雨量的相對偏差

表1 不同等級訂正后和估測面雨量的相對偏差的平均值及最大振幅 (單位:%)

基于以上特征,為得到更接近于實況的Re,以訂正后面雨量上浮實況面雨量的30%作為估測面雨量結果。

3.3QPE訂正偏差

在實況面雨量未知的情況下,引入訂正偏差。根據(jù)公式(6)分別計算272個例的訂正偏差,計算其平均值和最大振幅(見表2)。從表2可看出,不同等級的訂正偏差約在40%左右,且雨量越大,偏差越大,而其最大振幅表現(xiàn)為雨量越大,偏差變化幅度越小;對比表1中的數(shù)據(jù)來看,訂正偏差的平均值與振幅均大于相對偏差的。

表2 不同等級訂正后面雨量的訂正偏差的平均值及其最大振幅 (單位:%)

將訂正后的面雨量上浮40%后得到接近于實況的面雨量,并與實況面雨量進行對比分析(見圖4),訂正上浮后面雨量與實況面雨量基本重合,說明對估測面雨量的二次訂正方法可行并且效果很好。

4 QPF誤差訂正與檢驗分析

4.1 預報與實況對比

圖5為所選取的245個例QPF的預報面雨量、誤差訂正后的預報面雨量和實況面雨量的對比序列。從圖5看出,Rf較R和Rc明顯偏小,幾乎都接近于0,說明未經過訂正的預報面雨量無法預測中雨以上量級的降水。經過誤差訂正后的面雨量預報更接近于實況,但仍小于實況值,并且當實況出現(xiàn)2mm以上的面雨量時,絕對誤差明顯增大。

圖4 訂正上浮估測面雨量和實況面雨量的序列對比

圖5 預報面雨量、訂正后預報面雨量和實況面雨量對比序列

4.2QPF相對偏差和訂正偏差

通過計算訂正后預報面雨量的相對偏差和訂正偏差可以看出(圖6),相對偏差變化幅度多在40%~60%之間,平均為50%左右,說明實況為訂正后預報面雨量的兩倍。從訂正偏差的分布來看(已去掉4個異常極大值),其浮動很大,多在50%~200%之間,計算低于250%的訂正偏差的平均值約為105%。將訂正后預報面雨量上浮1.05倍后與實況值進行對比分析(圖7),可看出訂正上浮后的面雨量預報與實況基本接近,尤其是在實況面雨量相對較大時,其趨勢和值幾乎重合,而面雨量相對較小時,其變化并不完全一致,但差異也不算大,對預報效果影響不大。實際上也可以通過相對偏差來進行訂正,將訂正后預報面雨量乘以2,結果相差不大。因此,對上浮后的訂正預報面雨量基本能反映實況值,對業(yè)務服務也具有較高的指示意義。

5 小結與討論

本文就烏江流域范圍內的SWAN中定量降水估測和定量降水預報進行誤差訂正及檢驗分析,得到如下結論:

圖7 訂正上浮面雨量預報與實況對比序列

①對于中雨以上量級的降水,定量降水估測和定量降水預報的效果不理想,不能直接應用到實際業(yè)務中,經過誤差訂正后的QPE和QPF更加接近于實況。

②經過誤差訂正后的QPE的相對偏差在30%左右,訂正偏差約為40%,將訂正后的QPE進行2次訂正上浮40%后,與實況基本一致。

③經過誤差訂正后的QPF的相對偏差多在40%~60%之間浮動,訂正偏差波動更大,平均約為105%,將訂正后的QPF進行2次訂正上浮1.05倍后,與實況基本一致。

④QPE和QPF的2次訂正效果較好,可應用于實際業(yè)務工作中。

[1] 胡勝,羅聰,黃曉梅,等.基于雷達外推和中尺度數(shù)值模式的定量降水預報的對比分析[J].氣象,2012,38(3):274-280.

[2] 吳濤,萬玉發(fā),沃偉鋒,等.SWAN系統(tǒng)中雷達反射率因子質量控制算法及其應用[J].氣象科技,2013,41(5):809-817.

[3] 傅朝,閆晗,劉維成,等.SWAN雷達產品在甘肅河東地區(qū)冰雹短臨預報中的應用[J].干旱氣象,2013,31(1):199-205.

[4] 陳永仁,李躍清.基于SWAN產品的短時強降水雷達特征及預警分析[J].高原山地氣象研究,2013,33(1):72-79.

[5] 呂曉娜,牛淑貞,袁春風,等.SWAN中定量降水估測和預報產品的檢驗與誤差分析[J].暴雨災害,2013,32(2):142-150.

2015-01-07

公益性行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY201306059)資助。

宋丹(1982—),女,工程師,主要從事天氣預報及相關研究工作。

1003-6598(2015)05-0024-04

P457.6

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