多源加權集成降水數據集在中山市的適用性分析

摘 要：以廣東省中山市作為研究區，利用雨量站實測降水資料對0.1°×0.1°空間分辨率的MSWEP降水產品區域適用性進行了分析。結果表明：MSWEP降水產品精度較高，且能較為準確地反映季節降水空間分布規律，在中山市有較高的適用性，可作為降水數據來源使用。

關鍵詞： 降水；中山市；災害預警；水資源管理

中圖分類號：P407 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）11–0-03

降水是水文循環的重要組成環節之一，準確的長序列降水數據有助于分析未來降水趨勢和地區降水特性，可以提前預測因降水因素引起的自然災害，為水資源管理、節水灌溉、引水調水等農業保障措施提供數據支撐[1-5]。當前，全國已建成7.6萬余個地面自動氣象觀測站，在災害預警中起到了關鍵作用，但所觀測數據并未完全開源，致使其應用范圍受到一定限制[6-10]。以MSWEP（Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation）為代表的系列降水數據集，融合了地面站點觀測降水數據、多種衛星監測降水數據、再分析降水數據等數據，并使用地表或地下徑流數據及潛在蒸散發數據進行校正，具有歷史序列長，空間覆蓋面廣，數據精度高等優點，為研究人員提供了有效的降水數據補充。國內研究人員已對MSWEP數據在國內的適用性進行了初步評估，但其研究往往側重于大面積流域的適用性，而MSWEP數據在小尺度上的適用性差異被忽略[11]。因此，選取廣東省中山市作為研究區，分析MSWEP數據在中山市月、季節尺度上的精度表現，以更精確的評價數據在小空間尺度上的適用性。

1 研究區概況

研究區域位于廣東省中南部，地處珠江出海口、

粵港澳大灣區幾何中心的中山市。地理坐標為113°

09′02″～113°46′E，22°11′12″～22°46′35″N。行政轄區面積為1 899 km2，其中陸域面積1 781 km2，海域面積118 km2，是粵港澳大灣區中重要的節點城市，起著“東承西接”的重要作用，東與深圳市、香港隔海相望，中山港至香港94.45 km；東南與珠海市接壤，毗鄰澳門，石岐至澳門60 km；西面和西南面與江門市、新會市和斗門縣相鄰；北面和西北面與廣州市南沙區和佛山市相接；馬鞍和大茅等海島分布在市境東西的珠江口沿岸。

中山市屬亞熱帶季風氣候，光熱充足，雨量充沛。1991—2020年年平均氣溫為23.0 ℃。雨量充沛，年平均降水量為1 927.9 mm，日照時長1 755.0 h。年平均雷暴日數為66.9 d。災害天氣主要有臺風、暴雨等強對流天氣。

2 數據與方法

2.1 數據來源

所使用的數據來源包括兩類，分別是1981—2010年中山市實測降雨數據、多源加權集成降水數據集降水資料。實測數據獲取自中國氣象數據網，區站號59485氣象站點的逐日降雨數據。

所使用的MSWEP降水產品數據空間分辨率為0.1°×0.1°，空間覆蓋范圍為全球；時間分辨率為1 d，

時間覆蓋范圍為1981—2010年。MSWEP產品的主要生產方法如下：

（1）將全世界67 000多個氣象站點的降水數據和6種遙感或者再分析數據的三日降水量平均值序列之間的決定系數作為權重，進行空間加權插值計算，以得到6種數據來源的世界權重圖。

（2）基于經實測河道流量及估算潛在蒸散發數據校正后的WorldClim數據集計算地表長期降水均值，對遙感/再分析數據進行頻率校正。

（3）基于全球權重圖，分別對不同數據源組合逐柵格進行加權平均融合，獲取多組融合降水估算數據。

（4）選擇與參考降水累積分布函數最為匹配的數據源組合進行融合，并校正該組合融合數據的累計分布函數及時間變異性后，得到最終MSWEP數據[12]。

2.2 研究方法

整理出位于中山市區站號59485氣象站點的實測降水數據，提取站點所在柵格的MSWEP對應的衛星降水數據。以氣象站點實測數據為基準，整體、逐月對MSWEP數據精度進行精度檢驗評價。

評價方法采用相關系數（CC）驗證衛星降水數據與實測站點數據的一致性，采用相對偏差（BIAS）、均方根誤差（RMSE）量化衛星降水數據與實測站點數據的誤差，采用納什效率系數（NSE）評價衛星降水數據與實測站點數據的匹配程度。評價指標計算方法見表1。

3 結果與分析

3.1 MSWEP衛星降水數據質量整體評估

使用淮河流域1980—2010年氣象站實測降雨數據，評價MSWEP產品的月降水精度，CHIRPS降水數據由站點坐標所在柵格對應提取。由圖1可知，MSWEP降水數據精度較高，經過計算其估算的月降水數據與站點實測數據CC達0.90，相關性較高；RMSE為75.73 mm，誤差值較小；BIAS為0.032 5，表明MSWEP數據對中山市降水有所高估；NSE為0.76，表明MSWEP降水數據與中山市實測降水匹配程度較高。

因太平洋及南中國海洋氣候影響，中山市每年降水多集中于4—9月。并且，降水量在汛期前后的區別明顯，在4—6月的前汛期，降水多為西南低空急流暴雨和鋒面雨；在7—10月，降水多為臺風雨。逐月分析MSWEP降水數據精度可進一步驗證其在中山適用性，MSWEP降水產品逐月精度表現見表2。

由表2可知，從整體上看，MSWEP降水數據在1—12月均有較好的精度表現，與實測數據在各月的CC均＞0.6，且僅有5月的CC＜0.8。CC較高的月份集中于11月至翌年4月，表明MSWEP降水數據在非汛期與實際降水的相關性較好。與實測數據在各月的RMSE為15.88～130.55 mm，在5—8月的誤差較大，均超過100 mm，這是由于5—8月處于主汛期，降水總量大且暴雨和強對流天氣多發。

與實測數據在各月的BIAS范圍為-0.09～0.33，其中，10月至翌年4月BIAS為正數，表明MSWEP降水數據對實際降水有所高估；5—9月，BIAS為負數，表明MSWEP降水數據對實際降水有所低估。

3.2 基于MSWEP降水數據的中山降水空間分析

為進一步驗證MSWEP降水產品在中山市的適用性，將中山市市域范圍的MSWEP降水數據柵格進行提取，并分別計算各柵格季節降水量，以分析中山市降水季節分布特征，結果見圖2。

由圖2可知，MSWEP降水數據能較為準確地反映出中山市降水空間分布及季節間差異。在春、夏、秋三季，中山市降水空間分布地區變化較大，整體呈明顯南多北少趨勢，該結論與薛建強[13]利用中山市13個實測降水代表站點的分析結果相一致。冬季，中山北部地區鶯歌咀、南頭代表站冬季多年平均降水量分別為70.8、79.6 mm，大于南部地區大涌口冬季多年平均降水量43.6 mm。MSWEP降水數據反映出的中山市降水空間分布趨勢并不明顯，但降水量高值區域位于市域北部，與實測降水數據表明的空間趨勢高度一致，在空間尺度上同樣表現出了較好的適用性。

4 結論

本研究以廣東省中山市作為研究區，利用雨量站實測降水資料對0.1°×0.1°空間分辨率的MSWEP降水產品區域適用性進行分析，得出以下結論：

（1）MSWEP月降水數據與站點實測數據CC為0.90，RMSE為75.73 mm，BIAS為0.032 5，整體精度較高。

（2）MSWEP降水數據與站點實測數據各月CC為0.6～0.95，RMSE為15.88～130.55 mm，BIAS為-0.22～0.33，精度表現較好。

（3）MSWEP降水數據能較為準確地反映出中山市降水空間分布的季節差異，與站點實測結果相一致。

參考文獻

[1] 陳宇.基于水文頻率分析的降水特性分析[J].陜西水利，2024（8）：43-45.

[2] 彭曉媛，祁正乾，梁捷，等.石羊河流域降水時空分布特性分析[J].甘肅水利水電技術，2024，60（4）：1-6.

[3] 徐佳偉，蔣瑋.地震及降雨作用下路堤邊坡變形破壞特性研究[J].中國公路學報，2024，37（6）：76-86.

[4] 許昊麗，李春光，李超超，等.固原市隆德縣降水特性分析[J].寧夏工程技術，2023，22（4）：289-294.

[5] 周麗，肖世蘭.沱江流域雨季降水特性指標分析[J].農業災害研究，2024，14（1）：188-190.

[6] 楊家亮，崔璨，李淑雅，等.湖南省多尺度降水序列混沌特性空間分異[J].水利規劃與設計，2022（8）：33-37.

[7] 王聰聰.離石區2010—2019年大氣降水化學特性分析[J].山西水利科技，2021（3）：48-50.

[8] 董甲平，冶運濤，顧晶晶，等.灤河流域遙感降水降尺度多時間特性分析[J].水力發電學報，2022，41（8）：77-91.

[9] 張海寧，周旗，毛雨唯，等.渭河流域極端降水特性指標分析[J].水土保持研究，2022，29（3）：128-134.

[10] 李耀孫，原韋華，孫績華，等.云南雨季和干季小時降水的時空特性分析[J].高原山地氣象研究，2021，41（3）：24-32.

[11] 黃琦，覃光華，王瑞敏，等.基于MSWEP的祁連山地區降水空間分布特性解析[J].水利學報，2020，51（2）：232-244.

[12] 董曉華，張慶玉，張特，等.三種長期定量降水產品在淮河流域干旱監測中的潛力[J].農業工程學報，2021，37（11）：

93-103.

[13] 薛建強.中山地區降水特性分析[J].廣東水利水電，2013 （12）：25-27，33.