融合降水實況分析產品在四川地區的適用性評估

吳 薇 ，黃曉龍 ，徐曉莉 ，杜 冰 ，李施穎

（1.四川省氣象探測數據中心，四川 成都610072；2.高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，四川 成都610072）

降水是水循環過程中的重要組成環節，是天氣、氣候變化研究的重點問題[1-2]。目前降水的觀測方式主要有3 種：地面站點雨量計觀測、天氣雷達估測和衛星反演，這3 種方式所獲取的降水資料如果單獨應用各有其優缺點：地面站點觀測是目前單點降水的最真實反映，但受自然環境和人為因素影響，地面站點分布不均；天氣雷達能實時獲取雷達掃描范圍內各點的定量降水數據，但由于受地物雜波、超折射回波等多方面因素影響而降低了其準確性[3]；衛星反演能實現全球尺度的降水觀測，但其對冬季弱降水及固態降水的反演能力有限[4]。如果能將這幾種不同的降水數據信息進行綜合，吸取不同觀測數據源的優點，然后從中提取出統一的、比單一數據更好的降水數據，必將為天氣氣候研究、防災減災等應用提供可靠的數據支撐。

為滿足精細化氣象格點預報業務對實況產品的迫切需求，國家氣象信息中心經過數年研究，不斷發展完善多源數據融合技術[5-10]，采用多重網格變分同化、最優插值方法、概率密度匹配法等技術[11-14]，融合地面觀測、衛星、天氣雷達多源降水，研制出多源降水融合實況分析產品，并于2018 年6 月通過業務準入，實時業務下發供各級氣象部門使用。

宇婧婧等[15]通過與國際降水產品的對比分析表明，國家信息中心研制的中國區域0.25°×0.25°分辨率的逐日融合降水產品精度更高。沈艷、江志紅、張蒙蒙、俞琳飛等[16-19]對地面和衛星資料融合的1 h、0.1°×0.1°分辨率的降水融合產品的質量評估表明，融合降水充分有效利用了地面觀測降水和衛星反演降水各自的優勢，融合效果明顯。李顯風等[20]通過在江西省的質量評估表明，0.05°×0.05°分辨率的降水融合產品相比0.1°×0.1°分辨率的降水融合產品數據質量更高。俞劍蔚等[21]在江蘇地區的適用性評估分析表明，0.05°×0.05°分辨率的格點實況分析產品具有較高的準確性。但在地理環境復雜、自然災害頻發的四川地區，融合降水實況分析產品表現如何，哪些區域存在誤差，誤差有多大，造成誤差的原因有哪些，都有待進一步研究。雖然之前利用四川省2018年156 個國家站降水資料對融合降水實況分析產品進行了評估[22]，但由于2018 年上半年實況分析產品尚未業務準入，產品持續完善中，同時156 個國家站數據作為數據源融入了實況分析產品中，其在一定程度上無法真實反映融合降水實況分析產品的質量情況。為更客觀精確評價融合降水實況分析產品，本文加入未融合的四川區域非考核站數據對國家氣象信息中心研制的基于地面—衛星—雷達的實時融合降水實況分析產品在四川地區的適用性進行細致評估，以期為該產品在四川乃至全國的應用提供科學依據。

1 資料來源及方法

1.1 實況分析產品

國家氣象信息中心研制的我國高時空分辨率多源降水融合分析產品，是由CMA 多源融合降水分析 系 統 （CMPAS：CMA Multi -source merged Precipitation Analysis System），利用地面降水觀測資料、雷達定量估測降水數據和衛星反演降水數據，采用偏差訂正、融合分析等關鍵技術研制而成。本文評估對象為2018 年6 月—2019 年5 月降水實時融合實況分析產品，該產品首先利用概率密度匹配訂正5 km/h 分辨率的雷達和衛星降水的系統偏差，之后采用貝葉斯模式平均法生成雷達和衛星聯合降水場，最后采用最優插值方法實現雷達和衛星聯合降水場與站點降水觀測數據的融合，生成地面—衛星—雷達三源融合的“CMPAS 中國逐小時降水實時融合實況分析產品”（以下簡稱“融合降水產品”），其空間分辨率為 0.05°×0.05°，時間分辨率為 1 h。

評估時段內，應獲取產品數為8 760 個時次，實獲數為8 758 個時次，缺2 個時次，缺測時間為2018 年 11 月 9 日 15 時和 2019 年 1 月 28 日 21 時（北京時BT，下同）。

1.2 地面站點資料

觀測資料為同期的四川省156 個國家地面自動氣象觀測站（以下簡稱“國家站”）和5 128 個區域自動氣象觀測站（以下簡稱“區域站”，其中，考核2 205 站，非考核 2 923 站）的降水數據。

降水數據經過氣候學界限值、區域極值、時間一致性、內部一致性、空間一致性等質量控制和檢查[23-24]，質量控制后，國家站的數據可用率為98.47%，缺測率為1.53%，缺測中2.91%是由于夏季雷暴、強降水導致雙套站采集器故障或者冬季降雪加蓋等原因造成，97.09%是因為冬半季（2018 年11月—2019 年3 月）涼山州6 個站尚未安裝稱重降水儀器而降雪加蓋造成，從國家站的可用率分布（圖1）來看，這6 個站的可用率也因此偏低，而其余站的可用率都在99%以上。區域考核站的數據可用率為98.92%，區域非考核站的數據可用率為89.92%，可用率低的站主要分布在三州地區，與高原接壤的盆地西部地區以及川東北部分區域。為保證檢驗的客觀性，評估前，對質量較差的站進行篩選，篩選后，2 193 個區域考核站和2 646 個區域非考核站參與檢驗，篩選后的區域考核站可用率為99.23%，區域非考核站可用率為96.2%。

圖1 2018 年6 月—2019 年5 月可用率空間分布

1.3 檢驗方法

將經過質量控制的四川省國家站及區域站逐小時觀測降水資料作為實況真值，在對鄰近插值和雙線性插值兩種插值方法對比評估的基礎上，選擇一種更優的插值方法，將融合降水產品插值到對應站點，對評估時段內的晴雨準確率、平均誤差（ME）、平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、相關系數（COR）、等級均方根誤差（RMSEK）、TS 評分等指標的統計結果進行評估分析[25-26]。

采取獨立和非獨立兩種檢驗方式，對已參與融合的國家站和區域考核站采用非獨立樣本檢驗，對未參與融合的區域非考核站采用獨立樣本檢驗。

為保證評估的科學性，對數據做如下處理：（1）逐小時降水觀測數據如果是缺測值或疑誤值均不參與檢驗評估；（2）若站點觀測值或融合降水產品任意一方缺測，則將該站點該時次對應的觀測值和融合降水產品值均剔除，不參與檢驗評估。

2 融合降水產品評估檢驗

2.1 插值方法分析

評估時段內融合降水產品的評估結果如表1 所示，兩種插值方法的差異非常小，非獨立檢驗中，除MAE 有0.001 mm/h 的微小差異外，其他評估指標的結果相當；獨立檢驗中，ME 和MAE 結果一致，COR 和RMSE 則是鄰近插值的評估結果略好于雙線性插值。為進一步明確兩者的差異情況，將雙線性插值和鄰近插值的插值結果進行相關系數和均方根誤差分析（圖 2），95%的站 COR 都在 0.97 以上，說明兩種插值方法的相關性非常好，92%的站RMSE在0.2 mm/h 以內，從RMSE 的空間分布來看，誤差較大的站主要集中在高原與盆地交界地帶，其余為零散分布。從分析來看，兩種插值方法對評估結果的影響較小，相對而言，鄰近插值的評估結果略優于雙線性插值，加之降水局地性、分散性強的特點，所以評估采用鄰近插值。

圖2 雙線性和鄰近插值法的誤差分布（單位：mm/h）

表1 融合降水產品的評估結果

2.2 晴雨準確率分析

首先對融合降水產品在四川區域降水有無的把握情況進行評估。統計表明，四川平均晴雨準確率為92.6%，其中，國家站的晴雨準確率為86%～98%，平均準確率為95.1%，低于90%的僅兩站；區域考核站的平均晴雨準確率為93.1%，約89%的站晴雨準確率達90%以上；區域非考核站的平均晴雨準確率為92.1%，約80%的站晴雨準確率達90%以上。從四川省各區域的晴雨準確率（圖3）來看，海拔高且地形復雜的川西高原晴雨準確率相對較低，其次是攀西地區，而以低矮丘陵為主的四川盆地晴雨準確率最高。

圖3 四川省各區域晴雨準確率

2.3 降水日變化分析

為了評估融合降水產品對四川降水趨勢的表現，利用站點觀測有效降水（降水量在0.1 mm/h 以上），計算一天24 個時次的平均降水量，分析融合降水產品的日變化特征。從圖4 可以看出，融合降水產品與站點觀測降水的日變化趨勢基本一致，都是從夜間21 時開始降水量逐步增加，在03—05 時達到峰值后逐漸減小，白天的降水量小于夜間。再通過融合降水產品與站點觀測降水的差值來分析二者差異的日變化趨勢。圖5 表明，無論國家站、區域考核站還是區域非考核站，融合降水產品與站點觀測降水的差值都為負值，說明站點觀測降水量大于融合降水產品，融合降水產品存在一定程度的低估，經分析，站點值為其所在點的雨量筒觀測值，局地性較強，與格點5 km 分辨率范圍內的降水情況存在一定偏差。從日變化趨勢來看，夜間（20—08 時）融合降水產品與站點觀測降水的差值相對白天（08—20 時）更小，區域考核站和區域非考核站的差值峰值（最大值）都出現在15 時，區域非考核站相比國家站和區域考核站，融合降水產品與站點觀測降水的差值更大。

圖4 站點觀測降水和融合降水產品的日變化

圖5 融合降水產品與站點觀測降水差值的日變化

2.4 降水誤差空間特征分析

為定量評價融合降水產品的精度，分析了融合降水產品與站點降水在小時尺度上的站點誤差空間分布（圖6～9）以及全省各地區的誤差情況（表2）。結果表明，89%的國家站、61%的區域考核站和50%的區域非考核站的 COR 在 0.8 以上；COR＜0.8 的區域，從國家站空間分布來看，主要是盆地與高原交界區域；從區域站空間分布來看，范圍更廣，除盆地與高原交界的宜賓、綿陽、廣元、成都等地區，還有川西高原和攀西地區。從ME 的評估結果來看，國家站的ME 在-0.07～0.03 mm/h，區域考核站的 ME 在-0.11～0.18 mm/h，區域非考核站的 ME 在-0.30～0.20 mm/h；空間分布圖中，ME 主要集中在-0.05～0.05 mm/h，盆地內ME<0 的站明顯多于＞0 的站，表明盆地內以低估為主，在川西高原，甘孜州西部主要以低估為主，東部則以高估為主；阿壩州與之相反，高估的站主要集中在西部，低估的站集中在東部，而涼山州雖然整體ME＜0，但在涼山州中部，區域非考核站的高估明顯。從MAE 空間分布來看，MAE 大都在0.2 mm/h以內，誤差較大的地區為雅安、涼山州、阿壩州、成都、樂山，也是集中在盆地到高原的過渡地帶，國家站中MAE＞0.2 mm/h 的僅有一站，為峨眉山站，從其他評估指標來看，該站的誤差也較大，這與其獨特的地理位置（四川省唯一的高山站）有關。RMSE 大都在0.8 mm/h 以下，誤差較大的站點分布與MAE 基本相似，都在盆地與高原相接壤的成都、德陽、樂山、廣元、雅安、綿陽等區域。從分析來看，盆地區域的評估結果優于高原和山區，非獨立檢驗的國家站和區域考核站評估結果優于獨立檢驗的區域非考核站，這主要與地面觀測站點的值守方式、設備保障優先級及難易程度、站點分布以及地形復雜地區的站點代表性、空間匹配方法等多因素有關。

圖6 COR空間分布

表2 四川省各地區融合降水產品評估

圖7 ME空間分布（單位：mm/h）

圖8 MAE 空間分布（單位：mm/h）

圖9 RMSE 空間分布（單位：mm/h）

2.5 降水分量級評估

為了分析誤差來源，首先對逐月融合降水和站點觀測降水的誤差進行定量評估。從圖10 可以看出，各統計指標的季節變化明顯。國家站、區域考核站、區域非考核站的COR 變化趨勢基本一致，國家站各月的COR 在0.74～0.91，各月的變化幅度最小，區域非考核站的變化幅度最大，12 月—次年2 月COR 呈現全年最低，這與冬季高原地區的固態降水有關。國家站、區域考核站、區域非考核站的RMSE變化趨勢完全一致，均是從4 月開始增大，7 月達到峰值后逐漸減小，11 月—次年2 月趨近于0，這與四川省降水的季節變化特征（夏季降水多，冬季降水少）具有高度的一致性。從ME 來看，除區域站7、8月的 ME＞0 外，其余均＜0，7、8 月為四川省主汛期，強對流天氣過程頻發，降水量為全年最多的月份，表明在強降水的情況下存在高估的可能。

圖10 各統計指標的月變化

為進一步確定誤差原因，對降水進行分量級檢驗。根據降水強弱，將小時觀測降水量分為5 個等級，即 0.1～1.9、2.0～4.9、5.0～9.9、10.0～19.9、20 mm 及以上，分別計算不同降水量級下融合降水產品與站點觀測降水的RMSE 和TS 評分。由表3 可知，RMSE 與降水強度成正比，TS 評分與降水強度成反比，在 0.1～1.9 mm 時誤差最小、TS 評分最高，隨著小時降水強度的增大，RMSE 從不足1 mm/h 逐漸增大到15 mm/h 及以上，TS 評分從0.6 逐步下降到不足0.4。國家站的評估結果好于區域站，區域考核站的評估結果好于區域非考核站，說明站點數據質量對于降水評估存在一定影響。

表3 不同降水等級的RMSE和TS 評分

3 結論與討論

利用經過質量控制的四川地區國家站和區域站2018 年6 月—2019 年5 月降水資料，在小時尺度上，從插值方法的對比評估、晴雨準確率、降水時空變化特征、降水分量級檢驗等多個方面，對國家氣象信息中心研制的中國區域1 h、0.05°×0.05°分辨率的地面—衛星—雷達三源實時融合實況降水分析產品在四川區域的質量進行評估分析，得到以下結論：

（1）鄰近插值和雙線性插值方法對該融合實況降水分析產品評估結果的影響差異非常小。

（2）國家站平均晴雨準確率為95.1%，區域考核站和非考核站分別為93.1%和92.1%，說明融合降水產品對于有無降水的探測準確性好。

（3）融合降水產品具有與觀測降水比較一致的日變化趨勢，從誤差分析來看，非獨立檢驗結果好于獨立檢驗，融合降水產品在四川盆地內與站點觀測值更接近，且盆地內主要以低估為主，高原地區高估的范圍更大。

（4）由于四川省全年降水充沛且季節性分布不均，融合降水產品誤差隨季節變化明顯，夏季由于強對流天氣過程頻發，降水量明顯增多，均方根誤差隨之明顯增大，而相關系數相對較好，在冬季隨著降水的減少，降水以低估為主，均方根誤差值趨近于0，但相關系數處于低值區。

（5）從降水量級的檢驗評估來看，隨著降水量級的增大，融合降水產品的均方根誤差隨之增大，TS評分隨之降低，說明在小雨量級時融合降水產品與觀測值更接近。

融合降水實況分析產品能較好地反映四川區域內的降水時空變化特征，特別是在盆地內適用性更好，但也存在一些問題：（1）從各個評估指標看，誤差較大的區域主要集中在高原以及盆地與高原交界的區域，這些地區本身地理環境復雜，大多為高山河谷、山谷等復雜地形，在這些區域的站點代表性、空間匹配方法都有待進一步研究。（2）本文主要是對整個四川地區的總體評估，如需將融合降水產品應用于特定區域或者特定過程，還需進一步進行個例評估。