趙 靜,胡慶芳,王臘春,李伶杰,陳少穎

(1.南京大學(xué)地理科學(xué)與海洋學(xué)院,江蘇 南京 210023； 2.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(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210029； 3.江蘇省水利科學(xué)研究院,江蘇 南京 210017)

降水是最基本的也是具有強(qiáng)烈空間變異性的氣象、水文要素之一。獲取高質(zhì)量區(qū)域降水分布信息對(duì)于氣象、水文等眾多領(lǐng)域的研究和應(yīng)用均具有重要意義[1-4]。目前,區(qū)域降水信息的獲取方式主要有雨量站網(wǎng)觀測(cè)、天氣雷達(dá)反演、衛(wèi)星遙感反演和大氣數(shù)值模式模擬4種[5]。這4種方式在基本原理、計(jì)算方法和適用條件上各不相同,所得到的降水?dāng)?shù)據(jù)的時(shí)空分辨率和覆蓋范圍也存在明顯差異,但又具有一定互補(bǔ)性。近年來,充分利用不同降水信息獲取方式的優(yōu)勢(shì),融合不同來源的降水空間分布信息,已成為國際上區(qū)域性或全球性降水?dāng)?shù)據(jù)研制的重要發(fā)展方向。目前國際上已產(chǎn)生了TRMM(tropical rainfall measuring mission)[5]、CMORPH(climate prediction center morphing technique)[6]、ERA5(climate reanalysis produced by ECMWF)[7]、GPM IMERGE(integrated multi-satellite retrievals for global precipitation measurement)[8]等一系列代表性降水融合數(shù)據(jù)集。

2017年Beck等[9]集成了CPC Unified、GPCC、CMORPH、GSMaP-MVK、TMPA 3B42RT、ERA Interim、JRA-55等各類降水?dāng)?shù)據(jù),通過與全球雨量站觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比,確定每個(gè)柵格單元不同來源降水?dāng)?shù)據(jù)的權(quán)重,提出了一種基于權(quán)重集合的多源降水融合數(shù)據(jù)——MSWEP(multi-source weighted-ensemble precipitation)。MSWEP時(shí)間和空間分辨率分別達(dá)到了3 h和0.1°×0.1°,數(shù)據(jù)序列自1979年延展至今,下載網(wǎng)址為http://www.gloh2o.org/。MSWEP集成了雨量計(jì)、衛(wèi)星和大氣再分析等降水資料,相較于單一來源的TMPA、GPM IMERG和ERA5融合降水產(chǎn)品,獲取的降水信息更為全面、客觀,同時(shí)滿足高時(shí)空分辨率、長時(shí)間序列要求,數(shù)據(jù)自發(fā)布以來,就備受研究人員青睞。Alijanian等[10]評(píng)估了MSWEP在拉丁美洲的日降水精度,相較于TRMM 3B42V7, MSWEP精度高；Awange等[11]對(duì)澳大利亞MSWEP降水精度進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),除季節(jié)性強(qiáng)降水外,MSWEP與區(qū)域地面觀測(cè)降水高度一致；Akhilesh等[12]、Alijanian等[10]、鄧越等[13]分別在印度、伊朗和中國地區(qū)針對(duì)日、月、季等不同時(shí)間尺度降雨連續(xù)序列和不同等級(jí)降水事件下的MSWEP進(jìn)行了評(píng)價(jià),與地面觀測(cè)降水相比,MSWEP日降水精度總體較高,但對(duì)于強(qiáng)降水/極端降水的監(jiān)測(cè)能力稍弱,表明MSWEP適用于絕大多數(shù)區(qū)域,可用于極值降水以外的氣象、水文研究。MSWEP因同時(shí)具有高時(shí)空分辨率和高精度降水估算特征,在分析地面觀測(cè)資料稀少區(qū)域具有顯著優(yōu)勢(shì),可用于無資料區(qū)域、大型水面等特殊地形條件下的降水研究。目前,在精度評(píng)估基礎(chǔ)上,MSWEP數(shù)據(jù)已被應(yīng)用于全球及區(qū)域氣候變化評(píng)估[14-15]、洪澇干旱災(zāi)害監(jiān)測(cè)[16-17]等領(lǐng)域。

目前有關(guān)MSWEP數(shù)據(jù)的相關(guān)研究正不斷深入,但已有研究以全球或大尺度區(qū)域?yàn)橹?在中小尺度區(qū)域的研究尚較少見。有些MSWEP降水資料精度評(píng)價(jià)的研究還存在地表基準(zhǔn)資料質(zhì)量不高的問題,影響了評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。本文擬開展MSWEP日降水資料在太湖流域降水特性分析中的研究，太湖流域具有長系列、高密度的地表降水觀測(cè)記錄,以此為基礎(chǔ)對(duì)MSWEP精度進(jìn)行全面評(píng)估,并分析該數(shù)據(jù)對(duì)于流域特征降水要素的反映能力,一方面有助于全面深入認(rèn)識(shí)太湖流域降水時(shí)空分布規(guī)律，另一方面能夠更加客觀地了解MSWEP數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域降水要素的反映能力，可為今后在無資料或少資料地區(qū)合理應(yīng)用該數(shù)據(jù)提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

太湖流域位于我國長江三角洲地區(qū)(圖1),北抵長江,南瀕錢塘江,東臨大海,西以天目山、茅山為界,地跨江蘇、浙江、安徽和上海三省一市,流域總面積36 869 km2。多年平均降水量1 185 mm,其中汛期(5—9月)降水量為726 mm[18]。境內(nèi)河網(wǎng)密布、湖泊眾多，太湖是我國第三大淡水湖泊,水域面積接近2 338 km2。地勢(shì)中間低、四周高,洪水易漲難消。太湖流域人口密集,大中城市眾多,是我國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一。

圖1 太湖流域位置及雨量站點(diǎn)分布Fig.1 Site of Taihu Basin and distribution of rainfall stations

根據(jù)流域地形地貌和河湖水系結(jié)構(gòu),太湖流域(THB)可分為湖西區(qū)(HX)、杭嘉湖區(qū)(HJH)、太湖湖區(qū)(HQ)、武澄錫虞區(qū)(WCXY)、陽澄淀泖區(qū)(YCDM)、浦東浦西區(qū)(PDPX)、浙西區(qū)(ZX)7個(gè)水利分區(qū)。浙西區(qū)(ZX)、湖西區(qū)(HX)位于太湖流域上游,年平均降水分別為1 131 mm和1 439 mm。太湖湖區(qū)(HQ)位于流域中心,連接其他各水利分區(qū),多年平均降水1 161 mm。武澄錫虞區(qū)(WCXY)、陽澄淀泖區(qū)(YCDM)分布在流域北部,北抵長江，南與太湖為鄰,多年平均降水分別為1 075 mm和 1 096 mm。杭嘉湖區(qū)(HJH)和浦東浦西區(qū)(PDPX)東鄰大海,年降水總量分別為1 228 mm和1 106 mm[16]。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

太湖流域MSWEP降水資料采用歐盟聯(lián)合研究中心(EU/JRC)最新發(fā)布的第2版數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率分別為3 h和0.1°×0.1°。本文研究時(shí)段為1979—2016年,根據(jù)3 h時(shí)次的降水量,累加得到同期5—9月逐日降水量。

太湖流域地表日降水觀測(cè)資料主要來源于流域水文年鑒,相關(guān)資料經(jīng)過了整編和質(zhì)量控制。太湖流域雨量站網(wǎng)密度較高,站點(diǎn)的空間分布如圖1所示。1979—2016年不同年份可用的雨量站點(diǎn)數(shù)量有所不同，其中1979—1988年為175個(gè)站點(diǎn)，1989—2005年為139個(gè)站點(diǎn)，2006—2016為196個(gè)站點(diǎn)。

2.2 研究方法

2.2.1基準(zhǔn)降水量生成方法

基于地表雨量站觀測(cè)資料,采用空間插值方法生成0.1°×0.1°空間分辨率的地表基準(zhǔn)降水量,作為在柵格尺度上評(píng)價(jià)MSWEP數(shù)據(jù)精度的依據(jù)。浙西區(qū)主要為山丘區(qū),而其他分區(qū)主要為平原區(qū)或湖區(qū)。為合理考慮地形對(duì)降水的影響,對(duì)浙西區(qū)，日降水量空間插值算法以經(jīng)緯度和高程為自變量采用地理加權(quán)回歸(geographically weighted regression, GWR)。GWR是Brunsdone等[19]在空間變系數(shù)回歸模型基礎(chǔ)上利用局部光滑思想提出的一種空間回歸模型,該模型適用于變量間非平穩(wěn)性空間關(guān)系的定量模擬。對(duì)除浙西區(qū)以外的其他區(qū)域,降水空間插值采用距離反比平方方法(inverse distance weighted, IDW)。IDW是一種加權(quán)平均插值方法[20],以待估點(diǎn)與觀測(cè)樣點(diǎn)間的距離倒數(shù)為權(quán)重進(jìn)行插值,離插值點(diǎn)越近的樣本點(diǎn)賦予的權(quán)重越大。

2.2.2降水精度評(píng)價(jià)方法

采用分類指標(biāo)、體積分類指標(biāo)和定量指標(biāo)評(píng)價(jià)1979—2016年5—9月MSWEP日降水?dāng)?shù)據(jù)的精度。分類指標(biāo)主要反映MSWEP對(duì)日降水事件發(fā)生情況的辨識(shí)能力(即判斷降水事件的有和無,而不考慮降水事件強(qiáng)度)。本文采用了探測(cè)率(probability of detection, POD)、空?qǐng)?bào)率(false alarm ratio, FAR)、Heidke技巧評(píng)分指數(shù)(Heidke’s skill score, HSS)3項(xiàng)分類指標(biāo)。POD用于判斷MSWEP對(duì)日降水事件的漏報(bào)程度；FAR用于衡量MSWEP誤報(bào)降水事件的概率；HSS則綜合表達(dá)MSWEP對(duì)降水事件發(fā)生情況的估計(jì)能力[21]。POD和HSS屬于越高越優(yōu)型指標(biāo),FAR屬于越低越優(yōu)型指標(biāo)，計(jì)算公式分別為

(1)

(2)

(3)

式中:IPOD為POD值；IFAR為FAR值；IHSS為HSS值；n11為基準(zhǔn)降水?dāng)?shù)據(jù)和MSWEP均探測(cè)到日降水事件的頻次;n01為基準(zhǔn)降水?dāng)?shù)據(jù)探測(cè)到而MSWEP未探測(cè)到日降水事件的頻次;n10為基準(zhǔn)降水?dāng)?shù)據(jù)未探測(cè)到而MSWEP探測(cè)到日降水的事件頻次；n00為基準(zhǔn)降水?dāng)?shù)據(jù)和MSWEP均探測(cè)為無降水事件的頻次。

體積分類指標(biāo)是分類指標(biāo)的拓展。該類指標(biāo)不僅判斷降水事件的有和無,而且考慮降水事件強(qiáng)度的影響。對(duì)于同樣的降水事件,降水事件強(qiáng)度越大,則在指標(biāo)計(jì)算中所占的權(quán)重越大。因此,體積分類指標(biāo)強(qiáng)化了對(duì)強(qiáng)降水事件的辨識(shí)能力,在一定程度上克服了傳統(tǒng)分類指標(biāo)的不足。本文采用的兩項(xiàng)體積分類指標(biāo)為體積探測(cè)指數(shù)(VHI)和體積誤報(bào)指數(shù)(VFAR),分別是POD和FAR的拓展,其值介于[0,1]。VHI屬于越大越優(yōu)型指標(biāo),而VFAR屬于越小越優(yōu)型指標(biāo)。VHI和VFAR的計(jì)算公式為

(4)

(5)

式中：IVHI為VHI值；IVFAR為VFAR值；Si、Gi分別為第i天基準(zhǔn)數(shù)據(jù)日降水量和MSWEP數(shù)據(jù)日降水量；Pt為日降水事件閾值,本文以0.1 mm作為劃分有雨無雨的閾值

定量精度指標(biāo)用于反映MSWEP對(duì)日降水量描述的準(zhǔn)確性。本文同時(shí)采用平均偏差(mean bias, MB)、相對(duì)偏差(relative bias, RB)、均方根誤差(root mean square error, RMSE)和標(biāo)準(zhǔn)均方根誤差(standardized root mean square error, SRMSE)和相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient, CC)定量評(píng)估MSWEP數(shù)據(jù)在柵格尺度上的精度。

3 MSWEP日降水?dāng)?shù)據(jù)精度評(píng)價(jià)

圖2為1979—2016年柵格單元上太湖流域及各水利分區(qū)MSWEP日降水量與基準(zhǔn)值散點(diǎn)圖。由圖2可知,在日時(shí)間尺度上,盡管MSWEP資料總體上存在低估,但MSWEP日降水與基準(zhǔn)降水的變化趨勢(shì)一致。全流域和各水利分區(qū)R2介于0.69～0.74,說明MSWEP數(shù)據(jù)對(duì)地表日降水量變化具有較強(qiáng)解釋能力。

(a) 太湖流域

(b) 杭嘉湖區(qū)

(c) 太湖區(qū)

d) 湖西區(qū)

(e) 浦東浦西區(qū)

(f) 武澄錫虞區(qū)

(h) 浙西區(qū)

圖2 柵格尺度上基準(zhǔn)降水與MSWEP散點(diǎn)圖Fig.2 Scatter map of reference precipitation and MSWEP on grid scale

(a) POD

(b) FAR

(c) HSS

(d) VHI

(e) VFAR

(f) RB(單位:%)

(g) MB(單位:mm)

(h) CC

(i) RMSE(單位:mm)

(j) SRMSE圖3 柵格尺度上MSWEP日降水精度指標(biāo)空間分布Fig.3 Spatial distribution of daily precipitation precision index of MSWEP on grid scale

圖3為柵格尺度上MSWEP日降水精度指標(biāo)的空間分布,各精度指標(biāo)顯示MSWEP降水量與基準(zhǔn)降水在時(shí)序變化上具有較強(qiáng)同步性。柵格單元MB和RB值均為負(fù)值,平均MB值低于1 mm,RB值介于-11%～-20%,這說明在多年平均意義上,流域MSWEP數(shù)據(jù)對(duì)于地表降水量存在一定程度的低估。各柵格單元HSS值均高于0.6,最高接近0.7,表明MSWEP數(shù)據(jù)對(duì)于太湖流域日降水事件已具有較強(qiáng)分類辨識(shí)能力。分類指標(biāo)POD值介于0.75～0.88,FAR值介于0.11～0.29,MSWEP數(shù)據(jù)仍具有一定漏報(bào)和誤報(bào),但VHI值介于0.95～0.98,VFAR值低于0.06,說明若考慮日降水強(qiáng)度的差異,MSWEP數(shù)據(jù)的分類探測(cè)能力將進(jìn)一步提高。綜合各項(xiàng)指標(biāo)可知,MSWEP在太湖流域?qū)τ谌战邓录谋孀R(shí)能力總體較高。MSWEP數(shù)據(jù)在不同水利分區(qū)精度有所不同。HSS、RB、MB表現(xiàn)為浙西、湖西區(qū)南部及太湖湖區(qū)降水精度低于其他區(qū)域,POD、VHI也顯示湖區(qū)、湖西區(qū)降水探測(cè)率低,但這兩個(gè)區(qū)域的SRMSE不突出。浙西區(qū)和湖西區(qū)南部為山丘區(qū),降水探測(cè)難度較高,這是諸多全球性降水?dāng)?shù)據(jù)的共同特點(diǎn)；而湖區(qū)地表雨量站網(wǎng)分布較為稀疏,可能也是造成該區(qū)域基準(zhǔn)降水與MSWEP降水匹配性相對(duì)較低的原因之一。

(a) 年最大1 d降水量

(b) 年最大3 d降水量

(c) 年最大7 d降水量

(d) 年最大15 d降水量

(e) 年最大30 d降水量

(f) 臺(tái)風(fēng)降水量

(g) 梅雨量

(h) 汛期降水量

(i) 基準(zhǔn)降水多年平均年最大1 d降水量

(j) 基準(zhǔn)降水多年平均年最大3 d降水量

(k) 基準(zhǔn)降水多年平均年最大7 d降水量

(l) 基準(zhǔn)降水多年平均年最大15 d降水量

(m) 基準(zhǔn)降水多年平均年最大30 d降水量

(n) 基準(zhǔn)降水多年平均臺(tái)風(fēng)降水

(o) 基準(zhǔn)降水多年平均梅雨量

(p) 基準(zhǔn)降水多年平均汛期降水圖4 太湖流域MSWEP多年平均特征降水要素空間分布(單位：mm)Fig.4 Spatial distribution of annual average of MSWEP characteristic precipitation elements in Taihu Basin (unit: mm)

4 太湖流域特征降水要素分析

在日降水長系列比對(duì)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析了MSWEP降水資料對(duì)太湖流域年最大1 d、3 d、7 d、15 d、30 d降水量、臺(tái)風(fēng)性降水量、梅雨量和汛期降水量8種特征降水要素的描述能力。其中,臺(tái)風(fēng)性降水量根據(jù)《太湖流域防汛防臺(tái)年報(bào)》《西北太平洋臺(tái)風(fēng)基本資料集》《熱帶氣旋年鑒》等資料和王詠梅[22]提出的臺(tái)風(fēng)降水分離客觀方法得到,梅雨量根據(jù)歷年太湖流域梅雨期起止時(shí)間計(jì)算得到。

圖4為太湖流域MSWEP多年平均特征降雨要素空間分布。從圖4可知,盡管在具體數(shù)值上有不同程度差異,但MSWEP與基準(zhǔn)降水?dāng)?shù)據(jù)反映的太湖流域各特征降水要素的空間分布格局基本吻合。一是流域西部,特別是浙西區(qū)降水強(qiáng)度高,這是由于浙西區(qū)屬于山丘區(qū),地形對(duì)降水具有強(qiáng)化作用；二是流域中部,特別是太湖湖區(qū)降水強(qiáng)度相對(duì)較低。已有研究表明[22-23]大型湖區(qū)降水在湖-陸溫差效應(yīng)下,夏季降水強(qiáng)度顯著低于周圍陸地降水強(qiáng)度。

值得注意的是,太湖流域年最大1 d降水量存在多個(gè)高值地帶,除浙西區(qū)和湖西區(qū)外,在平原區(qū)東部還存在一個(gè)高值地帶,這一情況從MSWEP數(shù)據(jù)體現(xiàn)尤其明顯。該高值地帶位于上海市西北部,是太湖流域人口密度最高、社會(huì)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū),其形成可能與城市化對(duì)降雨的影響機(jī)制有關(guān)。

表1 柵格尺度不同特征降水要素MSWEP精度統(tǒng)計(jì)Table 1 Precision statistics of MSWEP of different precipitation characteristic elements on grid scale

圖5為RB在太湖流域及各水利分區(qū)的統(tǒng)計(jì)分布,表1為基于MSWEP數(shù)據(jù)獲取的各特征降水要素的精度統(tǒng)計(jì)?？梢姡琈SWEP對(duì)太湖流域各特征降水要素總體上均表現(xiàn)為低估。MSWEP對(duì)年最大 1 d、3 d、7 d降水量的低估程度最大可超過30%,但多數(shù)柵格單元不超過20%。同時(shí),對(duì)于年最大 1 d、3 d、7 d降水量而言,MSWEP與基準(zhǔn)降水量之間的CC值總體上要低于逐日降水量,但在多數(shù)區(qū)域達(dá)到了0.9,僅在少數(shù)區(qū)域低于0.6。各特征降水要素對(duì)應(yīng)的SRMSE值較日降水量序列普遍低,最高不超過0.67。隨著特征降水要素時(shí)段的增加,CC值增大、SRMSE值相應(yīng)減小,因此MSWEP數(shù)據(jù)對(duì)最大15 d和30 d降水量的表征能力要優(yōu)于短時(shí)段的最大1 d、3 d、7 d降水量。采用MSWEP分析臺(tái)風(fēng)性降水量,特別是湖西、浙西區(qū)臺(tái)風(fēng)性降水量具有較大的誤差。MSWEP對(duì)臺(tái)風(fēng)性降水量的平均低估程度達(dá)到了20%以上,最多可能會(huì)超過50%。但從CC值來看,MSWEP能在相當(dāng)程度上反映臺(tái)風(fēng)性降水量的年際變化過程。對(duì)于年梅雨量和汛期降水量,MSWEP的最大低估程度在30%左右,平均低估程度低于15%；SRMSE值不超過0.35,CC值均在0.8以上。因此,在柵格尺度上,MSWEP對(duì)太湖流域梅雨量和汛期降水量具有較強(qiáng)表征能力。

(a) 太湖全流域及武澄錫虞、陽澄淀泖、浙西等分區(qū)

(b) 杭嘉湖、湖西、湖區(qū)及浦東浦西等分區(qū)圖5 柵格尺度MSWEP數(shù)據(jù)RB值箱線圖Fig.5 RB box chart of MSWEP data on grid scale

5 結(jié) 論

a. 在0.1°×0.1°柵格尺度上,MSWEP數(shù)據(jù)對(duì)1979—2016年太湖流域日降水總體上具有較強(qiáng)解釋能力。MSWEP數(shù)據(jù)雖在一定程度上低估日降水量,但其平均低估程度不超過20%,且其反映的日降水量變化過程與基準(zhǔn)降水量基本一致。

b. MSWEP日降水?dāng)?shù)據(jù)的精度存在區(qū)域差異。受地形地貌等因素影響,MSWEP日降水資料在山丘區(qū)的浙西區(qū)、湖西山區(qū)和大型水域的太湖湖區(qū)的綜合精度相對(duì)較低。

c. MSWEP對(duì)太湖流域各特征降水要素總體上均表現(xiàn)為低估,但仍具有辨識(shí)能力。隨著降水時(shí)段的增加,MSWEP的精度有所提高。采用MSWEP分析臺(tái)風(fēng)性降水量具有較大誤差,但仍能夠反映臺(tái)風(fēng)性降水量的年際變化過程。MSWEP資料對(duì)太湖流域梅雨量和汛期降水量具有較強(qiáng)表征能力。

d. MSWEP與基準(zhǔn)降水?dāng)?shù)據(jù)反映的太湖流域各特征降水要素的空間分布格局基本吻合。MSWEP降水?dāng)?shù)據(jù)反映出太湖流域西部特別是浙西區(qū)地形對(duì)于降水的強(qiáng)化作用和太湖湖區(qū)大型水域?qū)邓囊种谱饔?。此?MSWEP還檢測(cè)到太湖流域年最大 1 d 降水量在平原區(qū)東部還存在一個(gè)高值地帶,其形成可能與城市化對(duì)降雨的影響機(jī)制有關(guān)。