陳逸智，鄭艷萍，張春燕，王沛東，侯 靈，鄧若釗

(1.廣東省氣象數(shù)據(jù)中心，廣州 510000；2.廣東省遂溪縣氣象局，廣東 遂溪 524300)

1 概述

近年來，為解決地面觀測站點(diǎn)分布密度逐漸無法滿足精細(xì)化預(yù)報(bào)需求的問題，將地面觀測降水量與雷達(dá)衛(wèi)星等多種產(chǎn)品融合逐漸成為了國際社會在高質(zhì)量降水產(chǎn)品研制中的主流趨勢[1]，而國內(nèi)外學(xué)者也對融合后空間分辨率更高的格點(diǎn)降水產(chǎn)品的可靠性進(jìn)行了各方面評估和訂正[2-7]。我國多源融合降水?dāng)?shù)據(jù)的研究以國際先進(jìn)的融合技術(shù)為基礎(chǔ)，消化吸收并自主創(chuàng)新，逐步形成了自己的數(shù)據(jù)同化和數(shù)據(jù)融合體系。國家氣象信息中心師春香團(tuán)隊(duì)經(jīng)過對融合技術(shù)的發(fā)展和完善，2009年來發(fā)布了基于中國氣象局多源融合降水分析系統(tǒng)(CMPAS)的二源(地面、雷達(dá))和三源(地面、雷達(dá)、衛(wèi)星)融合降水產(chǎn)品[8-10]。此外，也有不少學(xué)者針對本地特點(diǎn)及不同插值方法做出了各種特色的融合產(chǎn)品，豐富了國內(nèi)對多源融合的研究[11-16]。

為了提升實(shí)況產(chǎn)品基礎(chǔ)服務(wù)能力，國家氣象局定制實(shí)況業(yè)務(wù)建設(shè)實(shí)施方案，要求加強(qiáng)實(shí)況檢驗(yàn)評估，以指導(dǎo)用戶正確使用數(shù)據(jù)。在下發(fā)產(chǎn)品后，多省對產(chǎn)品在本地的適用性進(jìn)行了評估，曠蘭等[17]對重慶復(fù)雜地形下的多源融合分析產(chǎn)品做了檢驗(yàn)評估，結(jié)果顯示隨著降水等級增大，產(chǎn)品的誤差、相關(guān)性以及TS等級評分的分布越離散；李超等[18]基于2018—2020年云南省126個國家地面觀測站逐小時降水資料，客觀定量評估了CMPAS二源和三源產(chǎn)品在云南地區(qū)的適用性，結(jié)果表明兩套融合降水產(chǎn)品均能較好地反映云南區(qū)域小時降水的時空變化特征，但都低估了實(shí)際降水量，且三源融合降水產(chǎn)品在云南的適用性更強(qiáng)；黃勤等[19]的研究也證明多源融合產(chǎn)品在陜西區(qū)域存在一定低估，但總體上與實(shí)測降水相關(guān)性較好。

廣東省歷來強(qiáng)降水多發(fā)，降水過程豐富多樣，且地形復(fù)雜多變，實(shí)況融合降水產(chǎn)品能否真實(shí)反應(yīng)區(qū)域降水分布，在預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)應(yīng)用之前亟待論證。本文將檢驗(yàn)源數(shù)據(jù)站點(diǎn)氣象要素觀測數(shù)據(jù)作為“真值”，采用自然臨近的插值方法，選擇距離站點(diǎn)最近的網(wǎng)格實(shí)況值插值到觀測點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)比較一段時間內(nèi)兩者的誤差或相關(guān)關(guān)系，以期為實(shí)況融合的業(yè)務(wù)應(yīng)用能力提供數(shù)據(jù)支撐。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)據(jù)描述

2.1.1被檢驗(yàn)產(chǎn)品描述

此次降水網(wǎng)格產(chǎn)品真實(shí)性評估的對象是業(yè)務(wù)準(zhǔn)入的多源融合實(shí)況分析產(chǎn)品(CMPAS_1km)中的降水產(chǎn)品，空間范圍為109.30～117.50°E，19.91～25.69°N(格點(diǎn)數(shù)：821×579)，時間跨度為2019—2021年5—10月，2022年5—8月，空間分辨率為0.01°×0.01°，時間分辨率為逐小時，所使用的融合資料包括地面、衛(wèi)星、雷達(dá)等多源數(shù)據(jù)。

2.1.2檢驗(yàn)源數(shù)據(jù)描述

檢驗(yàn)源數(shù)據(jù)包括獨(dú)立檢驗(yàn)源和非獨(dú)立檢驗(yàn)源。非獨(dú)立檢驗(yàn)源包括86個國家站和2 999個上行國家氣象信息中心的考核與非考核區(qū)域自動站。

所使用的非獨(dú)立檢驗(yàn)源進(jìn)行了省級本地化質(zhì)量控制：在MDOS質(zhì)控[20]的基礎(chǔ)上，廣東省氣象數(shù)據(jù)中心分析了省內(nèi)多區(qū)域雨量時空分布特征[21]，結(jié)合自動觀測雨量站站網(wǎng)分布特征，設(shè)計(jì)適用于廣東降水量的空間一致性質(zhì)量控制方法，采用臨近站“配合”法與Madsen-Allerupt 方法結(jié)合的質(zhì)控方法針對偏大雨量進(jìn)行質(zhì)控，采用二次多項(xiàng)式擬合法對偏小雨量進(jìn)行檢查，對空間一致性判斷為疑誤的數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)S波段雙偏振雷達(dá)組合反射率協(xié)同檢查方案，大大減少了疑誤數(shù)據(jù)漏檢、誤檢問題。

獨(dú)立檢驗(yàn)源數(shù)據(jù)為經(jīng)質(zhì)量控制后的2019年廣東省范圍內(nèi)共計(jì)4 449個地面雨量站數(shù)據(jù)，包括2 431個未上行非考核區(qū)域自動站(見圖1)和2018個水文雨量站(見圖2)，逐時的降水量要素質(zhì)控方法與非獨(dú)立檢驗(yàn)源數(shù)據(jù)質(zhì)控方式相同。

圖1 2019年廣東省未上行區(qū)域站分布示意

圖2 2019年廣東省水文站分布示意

2.2 檢驗(yàn)方法

2.2.1誤差指標(biāo)

平均值誤差(ME)：

(1)

均方根誤差(RMSE)：

(2)

平均絕對誤差(MAE)：

(3)

相關(guān)系數(shù)(COR)：

(4)

平均相對誤差(MRE)：

(5)

式中：

Oi——站點(diǎn)觀測值；

Gi——實(shí)況分析產(chǎn)品插值到檢驗(yàn)站點(diǎn)得到的數(shù)值；

N——參與檢驗(yàn)的總樣本數(shù)(站次數(shù))。

降水分級檢驗(yàn)的逐小時降水量等級劃分見表1所示。

表1 逐小時降水量等級劃分

各個降水級別的誤差指標(biāo)計(jì)算，其樣本為觀測降水量在該級別內(nèi)的實(shí)況和觀測樣本，其計(jì)算方法參照公式(1)～(5)。

2.2.2傳統(tǒng)檢驗(yàn)評分

技巧評分(TS)：反映預(yù)測正樣本與觀測正樣本的對應(yīng)程度如何，其計(jì)算公式為：

(6)

相當(dāng)技巧評分(ETS)：反映預(yù)測正樣本與觀測正樣本的對應(yīng)程度如何，其中扣除了隨機(jī)預(yù)報(bào)產(chǎn)生的命中數(shù)量，其計(jì)算公式為：

(7)

命中率(POD)：反映觀測的正樣本中多少被預(yù)報(bào)，其計(jì)算公式為：

(8)

空報(bào)率(FAR)：反映預(yù)報(bào)的正樣本中實(shí)際未發(fā)生的比例，其計(jì)算公式為：

(9)

漏報(bào)率(MR)：反映觀測正樣本被預(yù)報(bào)為負(fù)樣本的比例，其計(jì)算公式為：

(10)

頻率偏差(BIAS)：反映預(yù)報(bào)的正樣本數(shù)和觀測的正樣本數(shù)的比值，其計(jì)算公式為：

(11)

式中：

NA——產(chǎn)品與站點(diǎn)均有降水的數(shù)量；

NB——產(chǎn)品有降水，但站點(diǎn)無降水的數(shù)量；

NC——產(chǎn)品無降水，但站點(diǎn)有降水的數(shù)量；

ND——產(chǎn)品與站點(diǎn)均無降水的數(shù)量；

R(a)——隨機(jī)預(yù)報(bào)產(chǎn)生的命中數(shù)量。

3 產(chǎn)品質(zhì)量評估

3.1 過程總體評估

第7號臺風(fēng)“韋帕”是2019年登陸廣東省的首個臺風(fēng)，具有“近海生成、強(qiáng)度較弱，路徑曲折、移速多變，降水明顯、風(fēng)力較小”的特點(diǎn)。受“韋帕”影響，廣東省中南部市縣普遍出現(xiàn)了暴雨到大暴雨，其中湛江、茂名、云浮、陽江、江門、珠海等市出現(xiàn)了局地特大暴雨，湛江雷州市龍門鎮(zhèn)錄得全省最大累計(jì)雨量396 mm；廣東省沿海市縣和海面出現(xiàn)了8～9級、陣風(fēng)10～12級的大風(fēng)。7月31日到8月2日白天，廣東省中南部市縣普遍出現(xiàn)了暴雨到大暴雨，其中湛江、茂名、云浮、陽江、江門、珠海等市出現(xiàn)了局地特大暴雨。7月31日08：00到8月02日17：00，全省平均雨量為78.3 mm，降雨量超過25 mm的站點(diǎn)占全省總站數(shù)的68.5%，有119個站錄得超過250 mm的累計(jì)雨量，有1 579個站錄得100～250 mm的累計(jì)雨量，有1 066個站錄得50～100 mm的累計(jì)雨量。

圖3中格點(diǎn)和站點(diǎn)的累計(jì)降水分布顯示，格點(diǎn)產(chǎn)品和站點(diǎn)降水集中區(qū)域有較大差別，格點(diǎn)產(chǎn)品在部分區(qū)域的降水量級表現(xiàn)出不同程度的偏小和偏大。在降雨較小的粵中地區(qū)(清遠(yuǎn)、河源、韶關(guān)等地)，格點(diǎn)產(chǎn)品普遍顯示降雨超過50 mm，而站點(diǎn)真值大部分處于50 mm以下；在降水大值地區(qū)(江門、陽江、茂名、湛江)，格點(diǎn)產(chǎn)品的降水又明顯偏小，未能復(fù)現(xiàn)出站點(diǎn)真值，在陽江和江門地區(qū)超過400 mm的降水極值區(qū)，且對于累計(jì)降水處于250～400 mm的次極值地區(qū)復(fù)現(xiàn)效果也不佳。

a 格點(diǎn)累計(jì)降水

各個降雨量級的頻率分布(見圖4c～d)顯示，CMPA1km出現(xiàn)無降水(小于0.1 mm)的頻率相比未上行區(qū)域站和水文站要低一些，出現(xiàn)1級降水的頻率則比未上行區(qū)域站和水文站高一些，尤其是水文站，這種現(xiàn)象更明顯。這表明，站點(diǎn)實(shí)測無降水的某些時候，CMPA 1 km會出現(xiàn)弱降水，但這種情形較少。其他等級降水的出現(xiàn)頻率，CMPA 1 km和實(shí)際觀測差不多。從散點(diǎn)圖上看，該個例中，未上行區(qū)域站、水文站的CMPA 1 km與觀測逐時降水在20 mm以下時相對更接近，在20 mm以上差距更大，表明CMPA 1 km降水產(chǎn)品在強(qiáng)降水情況下存在更大偏差。而散點(diǎn)圖中(見圖4a～b)，越接近紅色直線的點(diǎn)表示格點(diǎn)值距離站點(diǎn)真值的偏移越小，可以看出非上行區(qū)域站和水文站的格點(diǎn)值距離真值的偏移在整個過程中沒有明顯區(qū)別。

a 非上行區(qū)域站

3.2 過程誤差分析

從各項(xiàng)誤差分布(見圖5)可以看出，非獨(dú)立檢驗(yàn)中(見圖5a～d)，各指標(biāo)的表現(xiàn)都很好，趨近于沒有誤差。而在獨(dú)立檢驗(yàn)中(見圖5e～l)，在茂名、江門、湛江這幾個降水集中區(qū)域，誤差相比周圍區(qū)域明顯偏高，尤其是MAE和MRE的分布偏高更加明顯，而這幾個區(qū)域?qū)?yīng)的是該過程累計(jì)降水的極值區(qū)，即從結(jié)果中可以看出，誤差量與降水量呈明顯的正相關(guān)。相關(guān)系數(shù)在降水大值區(qū)偏高，在水文站的相關(guān)系數(shù)分布圖(5h)中表現(xiàn)更為突出，但在降雨大值區(qū)和小值區(qū)的交界部分(粵中區(qū)域)，相關(guān)系數(shù)明顯偏低。

而誤差指標(biāo)(見表2)顯示，非獨(dú)立檢驗(yàn)的誤差明顯比獨(dú)立檢驗(yàn)小，差距在一個數(shù)量級以上，獨(dú)立檢驗(yàn)的誤差(包括MAE和RMSE)從20 mm量級開始迅速上升，誤差與降水量級呈正相關(guān)的趨勢，且通過ME可以看出，格點(diǎn)產(chǎn)品在大部分情況下均比站點(diǎn)值偏小，且偏小程度與降水量級成正比。相關(guān)系數(shù)則是在不分級的情況下表現(xiàn)較為良好，獨(dú)立檢驗(yàn)在0.8以上，但是在各降水量級情況下均表現(xiàn)不佳，在50 mm以上極端強(qiáng)降水表現(xiàn)最差。

表2 獨(dú)立檢驗(yàn)和非獨(dú)立檢驗(yàn)在各個降水等級(mm)上的MAE、ME、RMSE、COR分布

3.3 過程評分分析

綜合評分圖(見圖6)顯示，越靠近右上角的點(diǎn)評分越高，非獨(dú)立檢驗(yàn)的綜合評分均接近于滿分，而獨(dú)立檢驗(yàn)方面水文站的綜合評分略微優(yōu)于非上行區(qū)域站。在不同降雨量級上，20 mm以下量級的綜合評分與降水量呈負(fù)相關(guān)，即在0～20 mm范圍內(nèi)降水量越大，綜合評分越低；而當(dāng)降水量超過20 mm時，綜合評分有較為明顯的上升。

a 國家站

各雨量等級的評分分布(見表3)顯示，在獨(dú)立檢驗(yàn)中，各評分指標(biāo)幾乎都隨降雨量級的增加呈下降趨勢，TS評分和命中率的下降最為明顯，空報(bào)率在所有降水量級都很高，且在50 mm以上的降水區(qū)間最高；頻率偏差在10 mm以下的雨量沒有明顯變化，但超過10 mm后也出現(xiàn)明顯的下降。TS評分則明顯與降水量級呈負(fù)相關(guān)，非獨(dú)立檢驗(yàn)的各項(xiàng)評分顯著高于獨(dú)立檢驗(yàn)。

表3 獨(dú)立檢驗(yàn)和非獨(dú)立檢驗(yàn)在各個降水等級上的TS、ETS、POD、FAR、MR、BAIS分布

3.4 站點(diǎn)誤差分析

對于單站誤差，本次研究選取了過程中兩個格點(diǎn)值偏差最大的獨(dú)立檢驗(yàn)站點(diǎn)進(jìn)行分析，從這兩個站點(diǎn)的時序圖(見圖7)可以看出，格點(diǎn)產(chǎn)品正確反映出了降水極值出現(xiàn)的時間，但是在極值處格點(diǎn)值明顯小于站點(diǎn)值，而較小量級降雨時段的格點(diǎn)值與站點(diǎn)值基本持平，證明格點(diǎn)值的誤差主要出現(xiàn)在極值時段。

a 水文站

表4顯示，過程中偏差最大的獨(dú)立檢驗(yàn)站點(diǎn)me和mre均為負(fù)值，與圖7和表2的現(xiàn)象一致，再次證明了格點(diǎn)產(chǎn)品存在總體比站點(diǎn)真值偏小的情況，而相關(guān)系數(shù)雖然比非獨(dú)立檢驗(yàn)明顯偏小，但在獨(dú)立檢驗(yàn)中屬于較高水平。

表4 格點(diǎn)和站點(diǎn)值差距最大的水文站和非上行區(qū)域站的誤差分布

4 結(jié)語

本文基于國家氣象信息中心下發(fā)的實(shí)況分析降水融合產(chǎn)品(CMPAS)，使用質(zhì)量控制后的站點(diǎn)降水作為真值，評估了降水融合產(chǎn)品在“韋帕”臺風(fēng)過程中的融合效果。結(jié)果表明：

1)格點(diǎn)產(chǎn)品大體反映出了實(shí)際的降雨分布，但未能準(zhǔn)確反映出降水極值所在區(qū)域，且降雨大值區(qū)與誤差大值區(qū)基本重合；在獨(dú)立檢驗(yàn)中，格點(diǎn)產(chǎn)品與站點(diǎn)產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)總體較低，但在大雨量區(qū)域相關(guān)系數(shù)較高。獨(dú)立檢驗(yàn)的誤差從20 mm量級開始迅速上升，誤差與降水量級呈正相關(guān)的趨勢，格點(diǎn)產(chǎn)品在大部分情況下均比站點(diǎn)值偏小，且偏小程度也與降水量級成正比。

2)各評分指標(biāo)幾乎都隨降雨量級增加呈下降趨勢，TS評分和命中率的下降最為明顯，空報(bào)率在所有降水量級都很高，且在50 mm以上的降水區(qū)間最高；頻率偏差在10 mm以下的雨量沒有明顯變化，但超過10 mm后也出現(xiàn)明顯的下降；非獨(dú)立檢驗(yàn)的綜合評分顯著高于獨(dú)立檢驗(yàn)。

3)對誤差最大的單站評估顯示，格點(diǎn)值總體小于站點(diǎn)值，且在極值處偏離最明顯；該站點(diǎn)對應(yīng)的格點(diǎn)值正常反映出了降水極值出現(xiàn)的時間，與整個過程的趨勢一致。過程中偏差最大的獨(dú)立檢驗(yàn)站點(diǎn)相關(guān)系數(shù)不高，但是在獨(dú)立性檢驗(yàn)整體中屬于較高水平。

4)綜合評估結(jié)果，該實(shí)況融合產(chǎn)品對降水的空間分布、時間分布和大值區(qū)范圍有較好的刻畫能力，但對于極值大小和區(qū)域的刻畫不太精準(zhǔn)，同時表現(xiàn)出誤差隨降水量的增加而增大的趨勢。所以該產(chǎn)品可以用于較小量級降水的落區(qū)預(yù)報(bào)以及站點(diǎn)降水極值出現(xiàn)時間的預(yù)報(bào)，但是對于強(qiáng)降水過程的預(yù)報(bào)需慎用。