張亞萍 黎中菊 翟丹華 張勇 邱鵬 黎春蕾

（1 重慶市氣象臺(tái)，重慶 401147；2 重慶市水文監(jiān)測(cè)總站，重慶 401120）

0 引言

三峽庫(kù)區(qū)地形復(fù)雜，河網(wǎng)密布，強(qiáng)降水誘發(fā)的中小河流洪水、山洪和滑坡等災(zāi)害易發(fā)頻發(fā)，防災(zāi)減災(zāi)對(duì)山洪等災(zāi)害的氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警精準(zhǔn)度要求日益提升。中小河流洪水和山洪氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警涉及局地強(qiáng)降水形成機(jī)制分析、強(qiáng)降水監(jiān)測(cè)、降水的短時(shí)臨近預(yù)報(bào)、洪水（山洪）氣象風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)報(bào)的面雨量閾值確定及水文氣象耦合模型建立等水文氣象技術(shù)。其中，流域?qū)邓乃捻憫?yīng)與強(qiáng)降水監(jiān)測(cè)精度有關(guān)，高時(shí)空分辨率的降水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是開展降水與流域水文響應(yīng)復(fù)雜關(guān)系研究的基礎(chǔ)。

最基本的流域面雨量計(jì)算基于雨量計(jì)監(jiān)測(cè)。通過將雨量計(jì)測(cè)值插值到流域內(nèi)一定空間分辨率的網(wǎng)格上，然后對(duì)所有網(wǎng)格的雨量值求平均，相當(dāng)于求取該流域內(nèi)雨量的面積平均值，因此得到的結(jié)果稱為流域面雨量。由于雨量計(jì)站網(wǎng)相對(duì)稀疏，其監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)往往不足以代表風(fēng)暴的空間變化。Michaud等研究發(fā)現(xiàn)，如果雨量計(jì)相對(duì)于尺度較小的強(qiáng)降水風(fēng)暴是“稀疏”的，由于風(fēng)暴單體的降雨梯度很陡，雨量計(jì)只能監(jiān)測(cè)其所在位置的降水，當(dāng)風(fēng)暴在雨量站之間穿過時(shí)，會(huì)導(dǎo)致強(qiáng)降水中心的漏測(cè)，得到的面雨量作為水文模型的輸入時(shí)，在一定程度上會(huì)導(dǎo)致峰值流量模擬存在誤差。

天氣雷達(dá)能夠以較高的時(shí)空分辨率監(jiān)測(cè)面上降水，在強(qiáng)降水中心監(jiān)測(cè)方面具有較大優(yōu)勢(shì)。但是，由于雷達(dá)反射率因子與雨強(qiáng)的關(guān)系跟雨滴譜分布有關(guān)，雨滴譜分布在不同的降水系統(tǒng)中差別很大，使得雷達(dá)定量降水估計(jì)并不穩(wěn)定。同時(shí)，雷達(dá)定量降水估計(jì)的誤差還與回波采樣時(shí)的天氣條件、冰雹回波和亮帶回波的影響、回波與雷達(dá)的距離、雷達(dá)掃描方式、雷達(dá)掃描距離庫(kù)大小、地形、數(shù)據(jù)處理以及雷達(dá)維護(hù)情況等有關(guān)。雷達(dá)聯(lián)合地面雨量計(jì)估計(jì)降水，可以綜合利用雨量計(jì)和雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)對(duì)雨量進(jìn)行點(diǎn)面結(jié)合監(jiān)測(cè)。

本文針對(duì)三峽庫(kù)區(qū)長(zhǎng)江左岸小江流域內(nèi)的花林子流域的兩次洪峰過程，基于雨量計(jì)監(jiān)測(cè)降水分析場(chǎng)（下文將“降水分析場(chǎng)”簡(jiǎn)稱為“降水場(chǎng)”）和雷達(dá)聯(lián)合雨量計(jì)估計(jì)降水場(chǎng)分別計(jì)算該子流域面雨量并進(jìn)行對(duì)比分析，研究造成不同來源降水場(chǎng)計(jì)算流域面雨量差別的原因，為雨量計(jì)布設(shè)和預(yù)報(bào)員對(duì)多源降水產(chǎn)品的應(yīng)用提供參考。

1 研究區(qū)域及流域面雨量算法

1.1 研究區(qū)域

圖1 花林流域河網(wǎng)分布（綠色實(shí)線，藍(lán)色圓點(diǎn)為花林水文站位置）和距流域出口距離（陰影，a）及三維視圖（b）Fig.1 Hualin Catchment. (a) river network (green solid lines, the blue dot: the Hualin Catchment outlet) and distance to watershed outlet (shaded), (b) three dimensional view

花林流域?yàn)槿龒{庫(kù)區(qū)長(zhǎng)江左岸小江流域內(nèi)的子流域，流域面積為561 km?；炙恼臼切〗野吨Я髌绽锖拥目刂普?。普里河發(fā)源于重慶市梁平區(qū)城東鄉(xiāng)，向東北流，于開州渠口鎮(zhèn)匯入長(zhǎng)江左岸支流小江。河長(zhǎng)為116 km，流域面積為1178 km。普里河在南門鎮(zhèn)以上為上游，河長(zhǎng)約74 km。上游稱蓼葉河。自河源西流，過蓼葉水庫(kù)，折北又轉(zhuǎn)東北流，入萬州區(qū)境。至余家鎮(zhèn)，此處原有余家水文站，2003年該站下遷至花林。繼入開州境，經(jīng)跳蹬場(chǎng)，過花林水文站（圖1），至南門鎮(zhèn)，右納岳溪。南門鎮(zhèn)以下為下游，經(jīng)趙家鎮(zhèn)，于渠口鎮(zhèn)匯入小江。普里河流域地處四川盆地東部平行嶺谷區(qū)的寬谷之中，多呈低山丘陵地貌。河道蜿蜒，多有急灘，兩岸有眾多短小的支溝溪流。普里河是典型的山溪性河流，流量極不穩(wěn)定，水位變幅大，是典型的災(zāi)害性河流。

1.2 資料和方法

2011年9月14日08：18和2014年8月11日13：30，花林水文站分別出現(xiàn)超警戒水位0.9 m和超保證水位2.52 m的洪峰水位。兩次洪峰分別導(dǎo)致距離花林水文站3 km的南門鎮(zhèn)進(jìn)水和南門鎮(zhèn)遭遇水深達(dá)2～3 m的洪水。針對(duì)以上2次洪峰過程，分別計(jì)算基于雨量計(jì)監(jiān)測(cè)的降水場(chǎng)（

P

）和基于雷達(dá)聯(lián)合雨量計(jì)估計(jì)的降水場(chǎng)（

P

），計(jì)算

P

與

P

的差值場(chǎng)（

P

），分析

P

與復(fù)雜地形下雨量計(jì)布設(shè)的關(guān)系以及流域?qū)τ诓煌邓植伎赡墚a(chǎn)生的水文響應(yīng)差異。基于流域內(nèi)及流域周邊的雨量計(jì)監(jiān)測(cè)值，利用奧地利INCA（the Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis）系統(tǒng)中采用的距離平方反比法計(jì)算得到時(shí)間分辨率為1 h，空間分辨率為l km×1 km的

P

降水場(chǎng)。2011年花林流域內(nèi)布設(shè)有5個(gè)雨量計(jì)，密度約112 km一個(gè)雨量計(jì)，插值時(shí)用到了周邊雨量計(jì)，但雨量計(jì)密度也只有大約100 km一個(gè)雨量計(jì)。2014年花林流域內(nèi)布設(shè)有16個(gè)雨量計(jì)，密度約35 km一個(gè)雨量計(jì)，但在流域內(nèi)分布不均勻，加上周邊雨量計(jì)后密度大約為60 km一個(gè)雨量計(jì)。時(shí)空分辨率與

P

降水場(chǎng)相同的

P

降水場(chǎng)的計(jì)算方法如下。利用優(yōu)先校準(zhǔn)強(qiáng)降水的雷達(dá)聯(lián)合地面雨量計(jì)估計(jì)降水局地分級(jí)平均校準(zhǔn)方法得到初步的雷達(dá)聯(lián)合雨量計(jì)估計(jì)降水場(chǎng)

P

。雷達(dá)資料來源于位于重慶東北部的萬州新一代天氣雷達(dá)（CINRAD/SB），花林流域位于雷達(dá)以西偏北，距離雷達(dá)約35～65 km。計(jì)算

P

時(shí)已考慮雷達(dá)波束遮擋。局地分級(jí)平均校準(zhǔn)方法針對(duì)強(qiáng)降水監(jiān)測(cè)預(yù)警和山洪氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等對(duì)強(qiáng)降水監(jiān)測(cè)精度的需求，在雷達(dá)聯(lián)合地面雨量計(jì)估計(jì)降水的平均校準(zhǔn)法、局地校準(zhǔn)法和動(dòng)態(tài)分級(jí)

Z

-

I

關(guān)系估算方法的基礎(chǔ)上研發(fā)，在局地范圍內(nèi)選擇一定數(shù)量雨量計(jì)進(jìn)行分級(jí)平均校準(zhǔn)，其主要特點(diǎn)是將雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)按照雨量計(jì)測(cè)值分組，然后先計(jì)算雨量計(jì)測(cè)值較大組的平均校準(zhǔn)因子，首先對(duì)強(qiáng)降水進(jìn)行校準(zhǔn)，目的是盡量減少對(duì)強(qiáng)降水的估計(jì)誤差。檢驗(yàn)表明，利用優(yōu)先校準(zhǔn)強(qiáng)降水的局地分級(jí)平均校準(zhǔn)法能夠更好地表征預(yù)警區(qū)域的強(qiáng)降水強(qiáng)度及分布。計(jì)算平均校準(zhǔn)因子時(shí)的平滑作用可能造成

P

中雨量計(jì)所在格點(diǎn)的降水估計(jì)值與雨量計(jì)測(cè)值有偏差，需要將

P

與

P

進(jìn)行融合得到最終的雷達(dá)聯(lián)合雨量計(jì)估計(jì)降水場(chǎng)

P

。本文借鑒Haiden等提出的將雨量計(jì)插值場(chǎng)與雷達(dá)定量降水估計(jì)場(chǎng)融合的方法，在融合時(shí)從

P

中取出有雨量計(jì)觀測(cè)的所有格點(diǎn)的值，利用距離平方反比法得到一個(gè)參考場(chǎng)

P

。由于本文計(jì)算時(shí)已經(jīng)考慮了雷達(dá)波束遮擋問題，因此將該方法中考慮波束遮擋因素的系數(shù)去除，按照公式（1）和（2）依次計(jì)算每個(gè)格點(diǎn)的

P

：

從式（1）可見，在有雨量計(jì)觀測(cè)值的格點(diǎn)，

P

接近于0，從而保證了由式（2）計(jì)算的這些格點(diǎn)上的值與雨量計(jì)測(cè)值基本保持一致。對(duì)于無雨量計(jì)測(cè)值的格點(diǎn)，若該格點(diǎn)雷達(dá)估計(jì)值

P

遠(yuǎn)大于周邊，則

P

也會(huì)較大，使得強(qiáng)降水中心得到保留。反之亦然。同時(shí)，由于

P

=

P

-

P

，本文用

P

表征雷達(dá)估計(jì)降水場(chǎng)與雨量計(jì)插值場(chǎng)存在主要差異的區(qū)域。

將流域內(nèi)所有格點(diǎn)某一時(shí)次的降水求平均，計(jì)算得到該時(shí)次的流域面雨量。

2 流域面雨量及水文響應(yīng)

圖2 為花林流域兩次洪峰過程最強(qiáng)降水時(shí)段流域面雨量演變。2011年9月14日（圖2a）洪峰發(fā)生前約6 h（02：00），流域小時(shí)面雨量達(dá)到最大，雨量計(jì)插值小時(shí)面雨量為23.3 mm，雷達(dá)估計(jì)小時(shí)面雨量為33.5 mm，比雨量計(jì)插值結(jié)果高43.8%。整個(gè)強(qiáng)降水時(shí)段雷達(dá)估計(jì)5 h累計(jì)面雨量（94.2 mm） 比雨量計(jì)插值結(jié)果（75.6 mm）高24.6%。2014年8月11日（圖2b）洪峰發(fā)生前約8.5 h（05：00），雷達(dá)估計(jì)小時(shí)面雨量達(dá)到最大（20.7 mm），洪峰發(fā)生前約7.5 h（06：00）雨量計(jì)插值小時(shí)面雨量達(dá)到最大（21.8 mm），但2 h最大累計(jì)面雨量?jī)烧呦嗖畈淮螅ㄓ炅坑?jì)插值為39.9 mm，雷達(dá)估計(jì)為41.4 mm），整個(gè)強(qiáng)降水時(shí)段雷達(dá)估計(jì)9 h累積面雨量（134.6 mm）比雨量計(jì)插值結(jié)果（138.3）偏低2.7%。

圖2 花林流域1 h面雨量（a）2011年9月14日00：00—04：00，（b）2014年8月11日04：00—12：00Fig.2 1 h areal rainfall of Hualin Catchment(a) 00:00—04:00 BT on 14 September 2011,(b) 04:00—12:00 BT on 11 August 2014

Michaud等評(píng)估了雨量計(jì)布設(shè)密度對(duì)分布式水文模擬的影響，在面積150 km的流域較均勻地布設(shè)了58個(gè)雨量計(jì)，雨量計(jì)密度約為2.5 km一個(gè)雨量計(jì)，流域中劃分出58個(gè)子流域（注意這些子流域并不是根據(jù)雨量計(jì)位置劃分的，是根據(jù)地形劃分的），將58個(gè)雨量計(jì)測(cè)值插值到各子流域，作為水文模型降水輸入，將模擬的流量作為利用雨量“真值”模擬的流量；在58個(gè)雨量計(jì)中提取出8個(gè)分布較均勻的雨量計(jì)作為“稀疏雨量計(jì)網(wǎng)”（約20 km一個(gè)雨量計(jì)），也插值到各個(gè)子流域作為水文模擬的雨量輸入；結(jié)果表明，觀測(cè)峰值和模擬峰值之間的差異約有一半是由于雨量計(jì)密度不足造成的。圖3為2011年9月14日02:00基于雨量計(jì)和雷達(dá)資料的花林流域及周邊1 h降水分析。對(duì)比流域河網(wǎng)分布（圖1a）可知，在雷達(dá)估計(jì)降水場(chǎng)上（圖3a），雨帶呈西南—東北向，該時(shí)次強(qiáng)降水主要發(fā)生在右岸和河道周邊，以山脊為界，發(fā)生在流域內(nèi)的20 mm/h以上的強(qiáng)降水約占2/3，其余強(qiáng)降水位于流域以外；在雨量計(jì)插值降水場(chǎng)上（圖3b），發(fā)生在流域內(nèi)的20 mm/h以上的強(qiáng)降水約占1/2，但強(qiáng)度遠(yuǎn)低于雷達(dá)估計(jì)，受到流域外一個(gè)強(qiáng)降水測(cè)值的影響，強(qiáng)降水重心偏在流域外面一側(cè)。通過差值場(chǎng)（圖3c）可以看出，由于2011年花林流域內(nèi)雨量計(jì)布設(shè)較為稀疏，使得雨量計(jì)插值降水場(chǎng)漏測(cè)了大范圍的強(qiáng)降水區(qū)域。預(yù)報(bào)員通過差值場(chǎng)產(chǎn)品可以迅速直觀地了解無雨量計(jì)地區(qū)是否發(fā)生了強(qiáng)降水，由于這些區(qū)域往往是山區(qū)雨量計(jì)布設(shè)難度大的地區(qū)，有時(shí)還是上游易發(fā)山洪的小流域，因此關(guān)注該產(chǎn)品有利于開展山洪地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)。

圖3 2011年9月14日02：00基于雨量計(jì)和雷達(dá)資料的1h降水分析和比較（a）雷達(dá)聯(lián)合雨量計(jì)估計(jì)降水場(chǎng)Pr，（b）雨量計(jì)插值降水場(chǎng)Ps，（c）Pr-Ps（黑色實(shí)線為花林流域邊界，黑色實(shí)心三角為雨量計(jì)位置，單位：mm)Fig.3 1 h precipitation analysis and comparison based on rain gauge and radar data (02:00 BT 14 September 2011)(a) final precipitation analysis Pr, (b) pure rain gauge interpolation Ps, (c) Pr-Ps(black solid: the boundary for Hualin Catchment, black solid triangle: rain gauge locations, unit: mm)

圖4 同圖3，但時(shí)間為2014年8月11日05：00Fig.4 Same as Fig. 3, but for 05:00 BT on 11 August 2014

圖5 同圖3，但時(shí)間為2014年8月11日06：00Fig.5 Same as Fig. 3, but for 06:00 BT on 11 August 2014

圖6 同圖3，但時(shí)間為2014年8月11日09:00Fig.6 Same as Fig. 3, but for 09:00 BT on 11 August 2014

圖4 —圖6分別為2014年8月11日05：00、06：00和09：00基于雨量計(jì)和雷達(dá)資料的花林流域及周邊1 h降水分析。與2011年9月14日的洪峰過程比較，流域內(nèi)雨量站網(wǎng)密度明顯增加。05：00時(shí)位于流域內(nèi)的雨量計(jì)最大測(cè)值（47.9 mm）靠近強(qiáng)降水中心，只在雨量計(jì)依然稀疏的流域東南部地形陡峭區(qū)域存在部分強(qiáng)降水漏測(cè)（圖4c）。06：00時(shí)，強(qiáng)降水中心位于流域中部偏北，有2個(gè)測(cè)站靠近其邊緣。09：00，強(qiáng)降水中心位于流域中部，正好位于測(cè)站之間，由于雨量計(jì)插值場(chǎng)只能通過周邊雨量計(jì)插值得到該區(qū)域降水量，使得其對(duì)降水中心雨量的監(jiān)測(cè)偏低大約20 mm。 因此，即使面雨量差別不大，但具體的雷達(dá)估計(jì)降水分布與雨量計(jì)插值場(chǎng)仍可能存在較大差別。對(duì)比

P

降水場(chǎng)（圖3a、4a、5a和6a）和相同時(shí)次的

P

降水場(chǎng)（圖3b、4b、5b和6b）可以看出，

P

降水場(chǎng)對(duì)降水空間分布的描繪更為細(xì)致。同時(shí)，從2014年的雨量計(jì)分布來看，在流域邊緣海拔較高的地區(qū)還存在雨量計(jì)較稀疏的情況，其降水監(jiān)測(cè)也將依賴于雷達(dá)。

Morin等從雷達(dá)回波中提取降水單體并與水文模型結(jié)合，發(fā)現(xiàn)強(qiáng)降水風(fēng)暴單體沿流域匯流方向移動(dòng)、相鄰風(fēng)暴單體觸發(fā)時(shí)間接近是導(dǎo)致流域出口流量增加的重要因素。翟丹華等對(duì)瓊江流域2次洪水過程的水文氣象分析表明，2次過程的強(qiáng)降水由多段強(qiáng)降水雨帶導(dǎo)致，對(duì)流系統(tǒng)多在右岸支流源頭新生，移向與河流流向一致，在干流產(chǎn)生洪水的疊加效應(yīng)。因此，影響一次洪峰過程的所有強(qiáng)降水風(fēng)暴的發(fā)生位置、演變和移動(dòng)情況，在很大程度上決定著流域的水文響應(yīng)。

綜上所述，雨量計(jì)密度、降水空間分布和時(shí)間演變都會(huì)影響流域面雨量監(jiān)測(cè)。對(duì)于2次降水過程的最強(qiáng)降水時(shí)次，2011年9月14日02：00（圖2a和圖3）的雷達(dá)估計(jì)面雨量（33.5 mm）遠(yuǎn)高于雨量計(jì)插值面雨量（23.3 mm），由圖3c差值場(chǎng)（

P

-

P

）可見，由于流域內(nèi)雨量計(jì)布設(shè)稀疏，雨量計(jì)插值場(chǎng)漏測(cè)了大范圍強(qiáng)降水區(qū)域，對(duì)面雨量測(cè)值造成較大影響，2014年8月11日09：00（圖2b和圖6），隨著雨量計(jì)密度的增加，雖然不同來源降水場(chǎng)在具體的網(wǎng)格點(diǎn)上雨量仍會(huì)有差異，但雷達(dá)估計(jì)面雨量（21.6 mm）與雨量計(jì)插值面雨量（23.5 mm）已較為接近。兩次降水過程在降水空間分布方面也存在差異，2011年9月14日的降水主要分布在流域干流和右岸（圖3），2011年右岸只布設(shè)了1個(gè)雨量計(jì)，因此很難監(jiān)測(cè)到強(qiáng)降水中心，2014年8月11日的降水除05：00和08：00強(qiáng)降水中心主要分布在左岸以外，其他時(shí)次主要沿干流分布（圖7），同時(shí)流域內(nèi)雨量計(jì)密度較2011年增加，提高了對(duì)強(qiáng)降水中心的監(jiān)測(cè)能力。從降水的時(shí)間演變上看，2011年9月14日主要強(qiáng)降水時(shí)長(zhǎng)約5 h，為單峰型（圖2a），且強(qiáng)降水區(qū)西南—東北沿流域匯流向移動(dòng)，有利于前期降水匯流到下游時(shí)與后期降水疊加，2014年8月11日主要強(qiáng)降水時(shí)長(zhǎng)約9 h，為雙峰型（圖2b），2段降水的強(qiáng)降水區(qū)也是自西南向東北沿流域匯流方向移動(dòng)，在某種程度上相當(dāng)于連續(xù)發(fā)生2次2011年9月14日類似的洪水，產(chǎn)生的疊加效應(yīng)導(dǎo)致了很高的水位?？梢?，在實(shí)際業(yè)務(wù)工作中，需要了解雨量站布設(shè)情況，結(jié)合雷達(dá)估計(jì)降水場(chǎng)了解強(qiáng)降水的空間分布情況，并加強(qiáng)對(duì)強(qiáng)降水雨團(tuán)移動(dòng)情況的分析，利用雷達(dá)回波運(yùn)動(dòng)場(chǎng)跟蹤等業(yè)務(wù)產(chǎn)品估計(jì)雨團(tuán)未來移向，從而預(yù)判降水疊加的可能性。

3 結(jié)論與討論

1）雨量計(jì)稀疏或分布不均勻，可能會(huì)漏測(cè)強(qiáng)降水中心，導(dǎo)致不同降水場(chǎng)計(jì)算的面雨量存在較大偏差。在流域邊緣海拔較高的地區(qū)存在雨量計(jì)稀疏的情況，其降水監(jiān)測(cè)依賴于雷達(dá)。

2）不同來源降水分析場(chǎng)的差值場(chǎng)能夠直觀地顯示出無雨量計(jì)地區(qū)是否發(fā)生了強(qiáng)降水。由于這些區(qū)域往往是山區(qū)雨量計(jì)布設(shè)難度大的地區(qū)，有時(shí)還是上游易發(fā)山洪的小流域，因此關(guān)注該產(chǎn)品有助于判斷這些地區(qū)的山洪地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

3）導(dǎo)致1次洪峰的所有強(qiáng)降水風(fēng)暴的發(fā)生位置、演變和移動(dòng)情況，在很大程度上決定著流域的水文響應(yīng)。對(duì)強(qiáng)降水雨團(tuán)移動(dòng)情況的監(jiān)測(cè)有助于判斷降水疊加的可能性。需要結(jié)合雷達(dá)估計(jì)降水場(chǎng)了解強(qiáng)降水的空間分布情況，并加強(qiáng)對(duì)強(qiáng)降水雨團(tuán)移動(dòng)情況的分析，利用雷達(dá)回波運(yùn)動(dòng)場(chǎng)跟蹤等業(yè)務(wù)產(chǎn)品估計(jì)雨團(tuán)未來移向，從而預(yù)判降水疊加的可能性。

圖7 2014年8月11日04—12 BT（a～f）雷達(dá)聯(lián)合雨量計(jì)估計(jì)1 h的Pr降水場(chǎng)（黑色實(shí)線為花林流域邊界）Fig.7 1 h Pr precipitation analysis based on rain gauge and radar data from 04-12 BT (a-f) on 11 August 2014(black solid: the boundary for Hualin Catchment)