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        多種降水實況融合產(chǎn)品在四川一次強降水過程中的評估

        2020-08-18 05:55:52龍柯吉谷軍霞師春香黃曉龍
        高原山地氣象研究 2020年2期
        關(guān)鍵詞:實況強降水降水量

        龍柯吉,谷軍霞,師春香,潘 旸,黃曉龍

        (1.四川省氣象臺,成都 610072;2.高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點實驗室,成都 610072;3.國家氣象信息中心,北京 100081;4.四川省氣象探測數(shù)據(jù)中心,成都 610072)

        引言

        我國的多源氣象數(shù)據(jù)融合研究起步相對較晚,依托各項創(chuàng)新工程,國家氣象信息中心在引進國際先進融合技術(shù)的基礎(chǔ)上,消化吸收并自主創(chuàng)新,逐步建成了自己的數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)和融合分析系統(tǒng)[1]。近年來,為了滿足智能網(wǎng)格預(yù)報業(yè)務(wù)需求,獲得高精度、高質(zhì)量、時空連續(xù)的多源數(shù)據(jù)融合氣象格點產(chǎn)品,國家氣象信息中心師春香團隊[1-15]始終不斷發(fā)展和完善多源數(shù)據(jù)融合技術(shù),優(yōu)化升級評估分析方法,創(chuàng)新發(fā)布了多種融合產(chǎn)品。將常規(guī)觀測、天氣雷達、衛(wèi)星等多種資料進行融合,相繼完成了地面要素(降水、氣溫、風(fēng)、濕度、能見度、總云量等)、土壤溫濕度、海溫海風(fēng)、三維云等多種實況融合產(chǎn)品的研發(fā)評估和業(yè)務(wù)發(fā)布。

        此外,潘旸等[2-6]通過利用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)和多種插值方法,實現(xiàn)了多種空間分辨率、多種時間尺度的降水實況融合產(chǎn)品的評估分析和業(yè)務(wù)發(fā)布,其中就包括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)和三源(地面、雷達、衛(wèi)星)融合降水產(chǎn)品。這些產(chǎn)品的空間范圍為全國陸地區(qū)域(70°~140°E,0°~60°N),空間分辨率分為0.05°×0.05°(5km)和0.01°×0.01°(1km)兩種,包括逐10min、逐1h、3h、24h等多種時間分辨率,根據(jù)產(chǎn)品生成時間,又分為實時產(chǎn)品和近實時產(chǎn)品。

        由于下發(fā)的產(chǎn)品較為豐富多樣,有必要對這些產(chǎn)品在四川強降水過程中的適用性、產(chǎn)品一致性等進行評估和研究,從而為預(yù)報員使用這些產(chǎn)品提供參考。本文將對四種24h時間分辨率、四種1h時間分辨率和一種10min時間分辨率的降水實況融合產(chǎn)品在四川一次強降水過程中的表現(xiàn)進行評估,以期為預(yù)報員使用該產(chǎn)品提供參考。

        1 數(shù)據(jù)和方法

        通過CIMISS接口獲取的四川地面小時、分鐘降水資料作為評估“真值”,將九種評估產(chǎn)品,具體包括:5km/24h的三源融合實時產(chǎn)品和近實時產(chǎn)品(簡稱為CMPAS_24h_RT05、CMPAS_24h_NRT05)、1km/24h的三源融合實時產(chǎn)品和近實時產(chǎn)品(簡稱為CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT01)、5km/1h的三源融合實時產(chǎn)品和近實時產(chǎn)品(簡稱為CMPAS_RT05、CMPAS_NRT05)、1km/1h的三源融合實時產(chǎn)品和近實時產(chǎn)品(簡稱為CMPAS_RT01、CMPAS_NRT01)、5km/10min的二源融合產(chǎn)品(簡稱為CMPAS_10MIN05),分別采用鄰近插值方法插值到站點上,利用多種統(tǒng)計指標(biāo)進行評估,評估站點為四川地區(qū)降水?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)控碼為0(正確)的所有國家站和區(qū)域站。評估指標(biāo)及計算方法參考中國氣象局《實況分析產(chǎn)品質(zhì)量評估規(guī)范(2019版)》。

        評估指標(biāo)包括:相關(guān)系數(shù)COR、平均值誤差ME、平均絕對誤差MAE、均方根誤差RMSE、偏差BIAS、晴雨準(zhǔn)確率PC、TS評分、空報率FAR和漏報率PO。

        相關(guān)系數(shù)(COR):

        (1)

        平均值誤差(ME):

        (2)

        平均絕對誤差(MAE):

        (3)

        均方根誤差(RMSE):

        (4)

        偏差(BIAS):

        (5)

        晴雨準(zhǔn)確率(PC):

        (6)

        TS評分:

        (7)

        空報率(FAR):

        (8)

        漏報率(PO):

        (9)

        其中,NA表示預(yù)報與實況均發(fā)生的站點數(shù),NB表示預(yù)報發(fā)生而實況不發(fā)生的站點數(shù),NC表示預(yù)報不發(fā)生而實況發(fā)生的站點數(shù),ND表示預(yù)報和實況均不發(fā)生的站點數(shù)。

        2 24小時累計雨量評估

        受高空槽和地面冷空氣共同影響,2019年6月4日12時~5日12時(世界時),四川盆地出現(xiàn)了2019年首場區(qū)域性暴雨過程,從24h累計降水量可以看到(圖1),此次過程中,廣元、巴中、達州、南充、廣安、遂寧、資陽、內(nèi)江出現(xiàn)大到暴雨,局地大暴雨,降雨量50~100mm的有455站,>100mm的有20站,有兩個降水中心,分別為廣安華鎣山天池的141.9mm和內(nèi)江市中區(qū)鳳鳴天臺村的129.8mm,此次過程具有范圍廣、歷時短、移動快的特點。

        圖2為四種降水融合產(chǎn)品的24h累計降水量,與實況相比較,降水融合產(chǎn)品的降水落區(qū)和走向均與實況較為一致,能很好的反映出盆地的強降水,相較而言,1km產(chǎn)品的大暴雨點較5km更多,更接近實況,兩種分辨率產(chǎn)品主要差別在于阿壩州北部,兩種近實時產(chǎn)品減少了對該地區(qū)小雨的空報,且對甘孜州中部的小雨有所反映。此次過程有兩個降水中心點,廣安華鎣山天池24h降水量為141.9mm,CMPAS_24h_NRT01、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT05對應(yīng)的值分別為103.9mm、103.8mm、91.8mm和91.9mm,另一個中心點為內(nèi)江市中區(qū)鳳鳴天臺村,降水量為129.8mm,CMPAS_24h_NRT01、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT05對應(yīng)的值分別為85mm、84.4mm、83.8mm和83.5mm,可見CMPAS_24h_NRT01產(chǎn)品更接近實況,但仍偏小40mm左右,由此可見,幾種產(chǎn)品的極大值都較實況偏小,1km產(chǎn)品更接近實況,近實時產(chǎn)品最優(yōu)。

        3 小時雨量評估

        為了解各產(chǎn)品對小時降水情況的把握能力,選取強降水時段的小時降水進行對比,在降水開始時刻(13時,圖略),幾種產(chǎn)品均能反映出在綿陽西部、成都西南部、雅安北部有強降水的出現(xiàn),之后雨帶東移,并逐漸合并形成南北線狀,16時降水強度與范圍達到最大(圖3),幾種融合產(chǎn)品能反應(yīng)出落區(qū)的變化,且強度與實況基本一致,根據(jù)16時的降水偏差分布圖(圖4)也可以看出,幾種產(chǎn)品的總降水量較實況略偏強,偏強站點數(shù)也多于偏弱站點數(shù),但對于強降水,其強度大多較實況偏弱,偏弱的站點主要位于強降水區(qū)域,小時降水最大偏弱30mm以上。

        選取兩個強降水中心點制作24h內(nèi)的逐小時雨量變化圖(圖5),可以看出,廣安華鎣山天池強降水出現(xiàn)在4日20時~5日00時,最大小時雨強達66.3mm,內(nèi)江市中區(qū)鳳鳴天臺村出現(xiàn)在4日16~20時,最大小時雨強為74.8mm,幾種產(chǎn)品都能反映出強降水的時段,趨勢與實況則一致,但降水強度略低于實況,最大小時降水差別達到30mm。

        對此次過程的評估結(jié)果(圖6),幾種小時降水融合產(chǎn)品都較實況略偏大,相關(guān)系數(shù)都達到0.92以上,CMPAS的1km產(chǎn)品達到0.937,平均絕對誤差和均方根誤差也更小,相對而言,CMPAS的1km產(chǎn)品略優(yōu)于5km產(chǎn)品,近實時產(chǎn)品略優(yōu)于實時產(chǎn)品。分級TS評分結(jié)果表明,對于0.1mm以上降水,幾個融合產(chǎn)品的評分相當(dāng),隨著評分量級的增大,1km逐漸優(yōu)于5km產(chǎn)品,且量級越大,評分越優(yōu)。綜合而言,兩種1km產(chǎn)品評分相當(dāng),兩種5km產(chǎn)品評分相當(dāng),1km產(chǎn)品在各量級的評分都高于5km產(chǎn)品,其空報率和漏報率都小于5km產(chǎn)品。幾種融合產(chǎn)品對晴雨的把握較好,準(zhǔn)確率都在94.4%以上,其中CMPAS_RT01略優(yōu)。

        4 10min雨量評估

        再進一步分析10min雨量(圖7),10min融合產(chǎn)品對強降水時段強降水的落區(qū)及移動都把握較好,但15:50~16:00在實況中綿陽東部出現(xiàn)強降水的斷裂帶,但融合產(chǎn)品反映不明顯,其在這一帶仍然有較強降水,從各個時次強降水中心值來看,該產(chǎn)品同樣較實況略偏弱。

        從兩個24h降水中心站點的10min降水時序圖(圖8)

        可以看出,內(nèi)江境內(nèi)站點強降水主要發(fā)生在16~18時,廣安境內(nèi)站點則發(fā)生在20~23時,表明此次降水過程以短時強降水為主,四種融合產(chǎn)品均能反映出強降水時段,變化趨勢與實況基本一致,但降水強度較實況偏弱,10min雨強最大相差30mm。

        從此次降水過程的評估結(jié)果(表1)可以看到,10min融合產(chǎn)品較實況略偏小,相關(guān)系數(shù)達到0.85,平均絕對誤差為0.06mm/10min,均方根誤差為0.37mm/10min。

        表1 2019年6月4日12時~5日12時10min降水產(chǎn)品評估結(jié)果

        通過分級評分結(jié)果可以看出,隨著降水量級的增大,TS評分降低,0.1mm以上降水TS評分為0.7,之后逐漸下降,10mm以上降水TS評分為0.2,通過各量級的空報率可以看到,隨著量級的增加,空報率呈單峰形,2mm以上空報率最高,而從漏報率看,隨著量級的增加,漏報率也逐漸增加,導(dǎo)致評分降低,具體如圖9所示。

        5 產(chǎn)品一致性

        實況中10min、1h和24h累計降水具有很好的一致,通過對比降水融合產(chǎn)品可以發(fā)現(xiàn),四種24h分辨率降水融合產(chǎn)品與對應(yīng)的1h分辨率降水融合產(chǎn)品一致,但1h分辨率與10min分辨率降水融合產(chǎn)品有一定的不一致。表2給出在降水中心點五種1h、10min融合產(chǎn)品的24h累計降水量,對比而言,10min降水的24h累計降水量較幾個1h融合產(chǎn)品的24h降水量偏小,但差異不大。

        表2 降水中心點五種1h、10min融合產(chǎn)品與實況的24h累計降水量

        6 結(jié)論

        針對2019年發(fā)生在四川地區(qū)的首場區(qū)域性暴雨過程,對九種降水融合產(chǎn)品(CMPAS_24h_RT05、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT01、CMPAS_RT05、CMPAS_NRT05、CMPAS_RT01、CMPAS_NRT01、CMPAS_10MIN05)進行評估,結(jié)果表明:

        (1)四種24h分辨率和四種1h分辨率降水融合產(chǎn)品的落區(qū)和走向均與實況較為一致,但極大值都較實況偏小,對于降水中心,24h雨量最大相差40mm以上,1h雨量最大相差30mm以上。

        (2)對整個過程中1h降水進行評估發(fā)現(xiàn),四種1h降水融合產(chǎn)品與實況有較好的一致性,相關(guān)系數(shù)都達到0.92以上,晴雨準(zhǔn)確率在94.4%以上,分級TS評分隨著降水量級的增大,評分降低。對比而言,1km產(chǎn)品優(yōu)于5km產(chǎn)品,近實時產(chǎn)品優(yōu)于實時產(chǎn)品,其中CMPAS_NRT01最優(yōu)。

        (3)對于10min雨量,降水融合產(chǎn)品對強降水的落區(qū)及移動把握較好,但同樣存在降水強度偏弱,10min雨強最大差在30mm以上。由此可以看出,24h累計降水的偏差主要由最強1h雨強的偏差造成,而小時降水的偏差則主要由最強10min雨強的偏差造成。總體來看,10min融合產(chǎn)品較實況略偏小,相關(guān)系數(shù)達到0.85,隨著降水量級的增大,漏報率增加,TS評分降低。

        (4)融合產(chǎn)品的1h降水和24h降水具有較高一致性,但10min和1h降水有一定差異,10min降水的24h累計降水略低于1h降水的24h累計降水。

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