吳 薇 ，黃曉龍 ，徐曉莉 ，杜 冰 ，李施穎

（1.四川省氣象探測數(shù)據(jù)中心，四川 成都610072；2.高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都610072）

降水是水循環(huán)過程中的重要組成環(huán)節(jié)，是天氣、氣候變化研究的重點(diǎn)問題[1-2]。目前降水的觀測方式主要有3 種：地面站點(diǎn)雨量計(jì)觀測、天氣雷達(dá)估測和衛(wèi)星反演，這3 種方式所獲取的降水資料如果單獨(dú)應(yīng)用各有其優(yōu)缺點(diǎn)：地面站點(diǎn)觀測是目前單點(diǎn)降水的最真實(shí)反映，但受自然環(huán)境和人為因素影響，地面站點(diǎn)分布不均；天氣雷達(dá)能實(shí)時(shí)獲取雷達(dá)掃描范圍內(nèi)各點(diǎn)的定量降水?dāng)?shù)據(jù)，但由于受地物雜波、超折射回波等多方面因素影響而降低了其準(zhǔn)確性[3]；衛(wèi)星反演能實(shí)現(xiàn)全球尺度的降水觀測，但其對(duì)冬季弱降水及固態(tài)降水的反演能力有限[4]。如果能將這幾種不同的降水?dāng)?shù)據(jù)信息進(jìn)行綜合，吸取不同觀測數(shù)據(jù)源的優(yōu)點(diǎn)，然后從中提取出統(tǒng)一的、比單一數(shù)據(jù)更好的降水?dāng)?shù)據(jù)，必將為天氣氣候研究、防災(zāi)減災(zāi)等應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

為滿足精細(xì)化氣象格點(diǎn)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)對(duì)實(shí)況產(chǎn)品的迫切需求，國家氣象信息中心經(jīng)過數(shù)年研究，不斷發(fā)展完善多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)[5-10]，采用多重網(wǎng)格變分同化、最優(yōu)插值方法、概率密度匹配法等技術(shù)[11-14]，融合地面觀測、衛(wèi)星、天氣雷達(dá)多源降水，研制出多源降水融合實(shí)況分析產(chǎn)品，并于2018 年6 月通過業(yè)務(wù)準(zhǔn)入，實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)下發(fā)供各級(jí)氣象部門使用。

宇婧婧等[15]通過與國際降水產(chǎn)品的對(duì)比分析表明，國家信息中心研制的中國區(qū)域0.25°×0.25°分辨率的逐日融合降水產(chǎn)品精度更高。沈艷、江志紅、張蒙蒙、俞琳飛等[16-19]對(duì)地面和衛(wèi)星資料融合的1 h、0.1°×0.1°分辨率的降水融合產(chǎn)品的質(zhì)量評(píng)估表明，融合降水充分有效利用了地面觀測降水和衛(wèi)星反演降水各自的優(yōu)勢，融合效果明顯。李顯風(fēng)等[20]通過在江西省的質(zhì)量評(píng)估表明，0.05°×0.05°分辨率的降水融合產(chǎn)品相比0.1°×0.1°分辨率的降水融合產(chǎn)品數(shù)據(jù)質(zhì)量更高。俞劍蔚等[21]在江蘇地區(qū)的適用性評(píng)估分析表明，0.05°×0.05°分辨率的格點(diǎn)實(shí)況分析產(chǎn)品具有較高的準(zhǔn)確性。但在地理環(huán)境復(fù)雜、自然災(zāi)害頻發(fā)的四川地區(qū)，融合降水實(shí)況分析產(chǎn)品表現(xiàn)如何，哪些區(qū)域存在誤差，誤差有多大，造成誤差的原因有哪些，都有待進(jìn)一步研究。雖然之前利用四川省2018年156 個(gè)國家站降水資料對(duì)融合降水實(shí)況分析產(chǎn)品進(jìn)行了評(píng)估[22]，但由于2018 年上半年實(shí)況分析產(chǎn)品尚未業(yè)務(wù)準(zhǔn)入，產(chǎn)品持續(xù)完善中，同時(shí)156 個(gè)國家站數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源融入了實(shí)況分析產(chǎn)品中，其在一定程度上無法真實(shí)反映融合降水實(shí)況分析產(chǎn)品的質(zhì)量情況。為更客觀精確評(píng)價(jià)融合降水實(shí)況分析產(chǎn)品，本文加入未融合的四川區(qū)域非考核站數(shù)據(jù)對(duì)國家氣象信息中心研制的基于地面—衛(wèi)星—雷達(dá)的實(shí)時(shí)融合降水實(shí)況分析產(chǎn)品在四川地區(qū)的適用性進(jìn)行細(xì)致評(píng)估，以期為該產(chǎn)品在四川乃至全國的應(yīng)用提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料來源及方法

1.1 實(shí)況分析產(chǎn)品

國家氣象信息中心研制的我國高時(shí)空分辨率多源降水融合分析產(chǎn)品，是由CMA 多源融合降水分析 系 統(tǒng) （CMPAS：CMA Multi -source merged Precipitation Analysis System），利用地面降水觀測資料、雷達(dá)定量估測降水?dāng)?shù)據(jù)和衛(wèi)星反演降水?dāng)?shù)據(jù)，采用偏差訂正、融合分析等關(guān)鍵技術(shù)研制而成。本文評(píng)估對(duì)象為2018 年6 月—2019 年5 月降水實(shí)時(shí)融合實(shí)況分析產(chǎn)品，該產(chǎn)品首先利用概率密度匹配訂正5 km/h 分辨率的雷達(dá)和衛(wèi)星降水的系統(tǒng)偏差，之后采用貝葉斯模式平均法生成雷達(dá)和衛(wèi)星聯(lián)合降水場，最后采用最優(yōu)插值方法實(shí)現(xiàn)雷達(dá)和衛(wèi)星聯(lián)合降水場與站點(diǎn)降水觀測數(shù)據(jù)的融合，生成地面—衛(wèi)星—雷達(dá)三源融合的“CMPAS 中國逐小時(shí)降水實(shí)時(shí)融合實(shí)況分析產(chǎn)品”（以下簡稱“融合降水產(chǎn)品”），其空間分辨率為 0.05°×0.05°，時(shí)間分辨率為 1 h。

評(píng)估時(shí)段內(nèi)，應(yīng)獲取產(chǎn)品數(shù)為8 760 個(gè)時(shí)次，實(shí)獲數(shù)為8 758 個(gè)時(shí)次，缺2 個(gè)時(shí)次，缺測時(shí)間為2018 年 11 月 9 日 15 時(shí)和 2019 年 1 月 28 日 21 時(shí)（北京時(shí)BT，下同）。

1.2 地面站點(diǎn)資料

觀測資料為同期的四川省156 個(gè)國家地面自動(dòng)氣象觀測站（以下簡稱“國家站”）和5 128 個(gè)區(qū)域自動(dòng)氣象觀測站（以下簡稱“區(qū)域站”，其中，考核2 205 站，非考核 2 923 站）的降水?dāng)?shù)據(jù)。

降水?dāng)?shù)據(jù)經(jīng)過氣候?qū)W界限值、區(qū)域極值、時(shí)間一致性、內(nèi)部一致性、空間一致性等質(zhì)量控制和檢查[23-24]，質(zhì)量控制后，國家站的數(shù)據(jù)可用率為98.47%，缺測率為1.53%，缺測中2.91%是由于夏季雷暴、強(qiáng)降水導(dǎo)致雙套站采集器故障或者冬季降雪加蓋等原因造成，97.09%是因?yàn)槎爰荆?018 年11月—2019 年3 月）涼山州6 個(gè)站尚未安裝稱重降水儀器而降雪加蓋造成，從國家站的可用率分布（圖1）來看，這6 個(gè)站的可用率也因此偏低，而其余站的可用率都在99%以上。區(qū)域考核站的數(shù)據(jù)可用率為98.92%，區(qū)域非考核站的數(shù)據(jù)可用率為89.92%，可用率低的站主要分布在三州地區(qū)，與高原接壤的盆地西部地區(qū)以及川東北部分區(qū)域。為保證檢驗(yàn)的客觀性，評(píng)估前，對(duì)質(zhì)量較差的站進(jìn)行篩選，篩選后，2 193 個(gè)區(qū)域考核站和2 646 個(gè)區(qū)域非考核站參與檢驗(yàn)，篩選后的區(qū)域考核站可用率為99.23%，區(qū)域非考核站可用率為96.2%。

圖1 2018 年6 月—2019 年5 月可用率空間分布

1.3 檢驗(yàn)方法

將經(jīng)過質(zhì)量控制的四川省國家站及區(qū)域站逐小時(shí)觀測降水資料作為實(shí)況真值，在對(duì)鄰近插值和雙線性插值兩種插值方法對(duì)比評(píng)估的基礎(chǔ)上，選擇一種更優(yōu)的插值方法，將融合降水產(chǎn)品插值到對(duì)應(yīng)站點(diǎn)，對(duì)評(píng)估時(shí)段內(nèi)的晴雨準(zhǔn)確率、平均誤差（ME）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、相關(guān)系數(shù)（COR）、等級(jí)均方根誤差（RMSEK）、TS 評(píng)分等指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估分析[25-26]。

采取獨(dú)立和非獨(dú)立兩種檢驗(yàn)方式，對(duì)已參與融合的國家站和區(qū)域考核站采用非獨(dú)立樣本檢驗(yàn)，對(duì)未參與融合的區(qū)域非考核站采用獨(dú)立樣本檢驗(yàn)。

為保證評(píng)估的科學(xué)性，對(duì)數(shù)據(jù)做如下處理：（1）逐小時(shí)降水觀測數(shù)據(jù)如果是缺測值或疑誤值均不參與檢驗(yàn)評(píng)估；（2）若站點(diǎn)觀測值或融合降水產(chǎn)品任意一方缺測，則將該站點(diǎn)該時(shí)次對(duì)應(yīng)的觀測值和融合降水產(chǎn)品值均剔除，不參與檢驗(yàn)評(píng)估。

2 融合降水產(chǎn)品評(píng)估檢驗(yàn)

2.1 插值方法分析

評(píng)估時(shí)段內(nèi)融合降水產(chǎn)品的評(píng)估結(jié)果如表1 所示，兩種插值方法的差異非常小，非獨(dú)立檢驗(yàn)中，除MAE 有0.001 mm/h 的微小差異外，其他評(píng)估指標(biāo)的結(jié)果相當(dāng)；獨(dú)立檢驗(yàn)中，ME 和MAE 結(jié)果一致，COR 和RMSE 則是鄰近插值的評(píng)估結(jié)果略好于雙線性插值。為進(jìn)一步明確兩者的差異情況，將雙線性插值和鄰近插值的插值結(jié)果進(jìn)行相關(guān)系數(shù)和均方根誤差分析（圖 2），95%的站 COR 都在 0.97 以上，說明兩種插值方法的相關(guān)性非常好，92%的站RMSE在0.2 mm/h 以內(nèi)，從RMSE 的空間分布來看，誤差較大的站主要集中在高原與盆地交界地帶，其余為零散分布。從分析來看，兩種插值方法對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響較小，相對(duì)而言，鄰近插值的評(píng)估結(jié)果略優(yōu)于雙線性插值，加之降水局地性、分散性強(qiáng)的特點(diǎn)，所以評(píng)估采用鄰近插值。

圖2 雙線性和鄰近插值法的誤差分布（單位：mm/h）

表1 融合降水產(chǎn)品的評(píng)估結(jié)果

2.2 晴雨準(zhǔn)確率分析

首先對(duì)融合降水產(chǎn)品在四川區(qū)域降水有無的把握情況進(jìn)行評(píng)估。統(tǒng)計(jì)表明，四川平均晴雨準(zhǔn)確率為92.6%，其中，國家站的晴雨準(zhǔn)確率為86%～98%，平均準(zhǔn)確率為95.1%，低于90%的僅兩站；區(qū)域考核站的平均晴雨準(zhǔn)確率為93.1%，約89%的站晴雨準(zhǔn)確率達(dá)90%以上；區(qū)域非考核站的平均晴雨準(zhǔn)確率為92.1%，約80%的站晴雨準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。從四川省各區(qū)域的晴雨準(zhǔn)確率（圖3）來看，海拔高且地形復(fù)雜的川西高原晴雨準(zhǔn)確率相對(duì)較低，其次是攀西地區(qū)，而以低矮丘陵為主的四川盆地晴雨準(zhǔn)確率最高。

圖3 四川省各區(qū)域晴雨準(zhǔn)確率

2.3 降水日變化分析

為了評(píng)估融合降水產(chǎn)品對(duì)四川降水趨勢的表現(xiàn)，利用站點(diǎn)觀測有效降水（降水量在0.1 mm/h 以上），計(jì)算一天24 個(gè)時(shí)次的平均降水量，分析融合降水產(chǎn)品的日變化特征。從圖4 可以看出，融合降水產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測降水的日變化趨勢基本一致，都是從夜間21 時(shí)開始降水量逐步增加，在03—05 時(shí)達(dá)到峰值后逐漸減小，白天的降水量小于夜間。再通過融合降水產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測降水的差值來分析二者差異的日變化趨勢。圖5 表明，無論國家站、區(qū)域考核站還是區(qū)域非考核站，融合降水產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測降水的差值都為負(fù)值，說明站點(diǎn)觀測降水量大于融合降水產(chǎn)品，融合降水產(chǎn)品存在一定程度的低估，經(jīng)分析，站點(diǎn)值為其所在點(diǎn)的雨量筒觀測值，局地性較強(qiáng)，與格點(diǎn)5 km 分辨率范圍內(nèi)的降水情況存在一定偏差。從日變化趨勢來看，夜間（20—08 時(shí)）融合降水產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測降水的差值相對(duì)白天（08—20 時(shí)）更小，區(qū)域考核站和區(qū)域非考核站的差值峰值（最大值）都出現(xiàn)在15 時(shí)，區(qū)域非考核站相比國家站和區(qū)域考核站，融合降水產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測降水的差值更大。

圖4 站點(diǎn)觀測降水和融合降水產(chǎn)品的日變化

圖5 融合降水產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測降水差值的日變化

2.4 降水誤差空間特征分析

為定量評(píng)價(jià)融合降水產(chǎn)品的精度，分析了融合降水產(chǎn)品與站點(diǎn)降水在小時(shí)尺度上的站點(diǎn)誤差空間分布（圖6～9）以及全省各地區(qū)的誤差情況（表2）。結(jié)果表明，89%的國家站、61%的區(qū)域考核站和50%的區(qū)域非考核站的 COR 在 0.8 以上；COR＜0.8 的區(qū)域，從國家站空間分布來看，主要是盆地與高原交界區(qū)域；從區(qū)域站空間分布來看，范圍更廣，除盆地與高原交界的宜賓、綿陽、廣元、成都等地區(qū)，還有川西高原和攀西地區(qū)。從ME 的評(píng)估結(jié)果來看，國家站的ME 在-0.07～0.03 mm/h，區(qū)域考核站的 ME 在-0.11～0.18 mm/h，區(qū)域非考核站的 ME 在-0.30～0.20 mm/h；空間分布圖中，ME 主要集中在-0.05～0.05 mm/h，盆地內(nèi)ME<0 的站明顯多于＞0 的站，表明盆地內(nèi)以低估為主，在川西高原，甘孜州西部主要以低估為主，東部則以高估為主；阿壩州與之相反，高估的站主要集中在西部，低估的站集中在東部，而涼山州雖然整體ME＜0，但在涼山州中部，區(qū)域非考核站的高估明顯。從MAE 空間分布來看，MAE 大都在0.2 mm/h以內(nèi)，誤差較大的地區(qū)為雅安、涼山州、阿壩州、成都、樂山，也是集中在盆地到高原的過渡地帶，國家站中MAE＞0.2 mm/h 的僅有一站，為峨眉山站，從其他評(píng)估指標(biāo)來看，該站的誤差也較大，這與其獨(dú)特的地理位置（四川省唯一的高山站）有關(guān)。RMSE 大都在0.8 mm/h 以下，誤差較大的站點(diǎn)分布與MAE 基本相似，都在盆地與高原相接壤的成都、德陽、樂山、廣元、雅安、綿陽等區(qū)域。從分析來看，盆地區(qū)域的評(píng)估結(jié)果優(yōu)于高原和山區(qū)，非獨(dú)立檢驗(yàn)的國家站和區(qū)域考核站評(píng)估結(jié)果優(yōu)于獨(dú)立檢驗(yàn)的區(qū)域非考核站，這主要與地面觀測站點(diǎn)的值守方式、設(shè)備保障優(yōu)先級(jí)及難易程度、站點(diǎn)分布以及地形復(fù)雜地區(qū)的站點(diǎn)代表性、空間匹配方法等多因素有關(guān)。

圖6 COR空間分布

表2 四川省各地區(qū)融合降水產(chǎn)品評(píng)估

圖7 ME空間分布（單位：mm/h）

圖8 MAE 空間分布（單位：mm/h）

圖9 RMSE 空間分布（單位：mm/h）

2.5 降水分量級(jí)評(píng)估

為了分析誤差來源，首先對(duì)逐月融合降水和站點(diǎn)觀測降水的誤差進(jìn)行定量評(píng)估。從圖10 可以看出，各統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的季節(jié)變化明顯。國家站、區(qū)域考核站、區(qū)域非考核站的COR 變化趨勢基本一致，國家站各月的COR 在0.74～0.91，各月的變化幅度最小，區(qū)域非考核站的變化幅度最大，12 月—次年2 月COR 呈現(xiàn)全年最低，這與冬季高原地區(qū)的固態(tài)降水有關(guān)。國家站、區(qū)域考核站、區(qū)域非考核站的RMSE變化趨勢完全一致，均是從4 月開始增大，7 月達(dá)到峰值后逐漸減小，11 月—次年2 月趨近于0，這與四川省降水的季節(jié)變化特征（夏季降水多，冬季降水少）具有高度的一致性。從ME 來看，除區(qū)域站7、8月的 ME＞0 外，其余均＜0，7、8 月為四川省主汛期，強(qiáng)對(duì)流天氣過程頻發(fā)，降水量為全年最多的月份，表明在強(qiáng)降水的情況下存在高估的可能。

圖10 各統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的月變化

為進(jìn)一步確定誤差原因，對(duì)降水進(jìn)行分量級(jí)檢驗(yàn)。根據(jù)降水強(qiáng)弱，將小時(shí)觀測降水量分為5 個(gè)等級(jí)，即 0.1～1.9、2.0～4.9、5.0～9.9、10.0～19.9、20 mm 及以上，分別計(jì)算不同降水量級(jí)下融合降水產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測降水的RMSE 和TS 評(píng)分。由表3 可知，RMSE 與降水強(qiáng)度成正比，TS 評(píng)分與降水強(qiáng)度成反比，在 0.1～1.9 mm 時(shí)誤差最小、TS 評(píng)分最高，隨著小時(shí)降水強(qiáng)度的增大，RMSE 從不足1 mm/h 逐漸增大到15 mm/h 及以上，TS 評(píng)分從0.6 逐步下降到不足0.4。國家站的評(píng)估結(jié)果好于區(qū)域站，區(qū)域考核站的評(píng)估結(jié)果好于區(qū)域非考核站，說明站點(diǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)于降水評(píng)估存在一定影響。

表3 不同降水等級(jí)的RMSE和TS 評(píng)分

3 結(jié)論與討論

利用經(jīng)過質(zhì)量控制的四川地區(qū)國家站和區(qū)域站2018 年6 月—2019 年5 月降水資料，在小時(shí)尺度上，從插值方法的對(duì)比評(píng)估、晴雨準(zhǔn)確率、降水時(shí)空變化特征、降水分量級(jí)檢驗(yàn)等多個(gè)方面，對(duì)國家氣象信息中心研制的中國區(qū)域1 h、0.05°×0.05°分辨率的地面—衛(wèi)星—雷達(dá)三源實(shí)時(shí)融合實(shí)況降水分析產(chǎn)品在四川區(qū)域的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估分析，得到以下結(jié)論：

（1）鄰近插值和雙線性插值方法對(duì)該融合實(shí)況降水分析產(chǎn)品評(píng)估結(jié)果的影響差異非常小。

（2）國家站平均晴雨準(zhǔn)確率為95.1%，區(qū)域考核站和非考核站分別為93.1%和92.1%，說明融合降水產(chǎn)品對(duì)于有無降水的探測準(zhǔn)確性好。

（3）融合降水產(chǎn)品具有與觀測降水比較一致的日變化趨勢，從誤差分析來看，非獨(dú)立檢驗(yàn)結(jié)果好于獨(dú)立檢驗(yàn)，融合降水產(chǎn)品在四川盆地內(nèi)與站點(diǎn)觀測值更接近，且盆地內(nèi)主要以低估為主，高原地區(qū)高估的范圍更大。

（4）由于四川省全年降水充沛且季節(jié)性分布不均，融合降水產(chǎn)品誤差隨季節(jié)變化明顯，夏季由于強(qiáng)對(duì)流天氣過程頻發(fā)，降水量明顯增多，均方根誤差隨之明顯增大，而相關(guān)系數(shù)相對(duì)較好，在冬季隨著降水的減少，降水以低估為主，均方根誤差值趨近于0，但相關(guān)系數(shù)處于低值區(qū)。

（5）從降水量級(jí)的檢驗(yàn)評(píng)估來看，隨著降水量級(jí)的增大，融合降水產(chǎn)品的均方根誤差隨之增大，TS評(píng)分隨之降低，說明在小雨量級(jí)時(shí)融合降水產(chǎn)品與觀測值更接近。

融合降水實(shí)況分析產(chǎn)品能較好地反映四川區(qū)域內(nèi)的降水時(shí)空變化特征，特別是在盆地內(nèi)適用性更好，但也存在一些問題：（1）從各個(gè)評(píng)估指標(biāo)看，誤差較大的區(qū)域主要集中在高原以及盆地與高原交界的區(qū)域，這些地區(qū)本身地理環(huán)境復(fù)雜，大多為高山河谷、山谷等復(fù)雜地形，在這些區(qū)域的站點(diǎn)代表性、空間匹配方法都有待進(jìn)一步研究。（2）本文主要是對(duì)整個(gè)四川地區(qū)的總體評(píng)估，如需將融合降水產(chǎn)品應(yīng)用于特定區(qū)域或者特定過程，還需進(jìn)一步進(jìn)行個(gè)例評(píng)估。