徐全倩 ， 李志鵬 ， 周曉香 ， 劉冬梅 ， 賴 亮

江西省氣象信息中心， 江西 南昌 330096

0 引 言

降水量作為氣象要素中最重要的因子之一，其時(shí)空分布對(duì)天氣、氣候、水文、生態(tài)和農(nóng)業(yè)等相關(guān)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)和研究都具有重要意義(吳芳榮等，2017；邵明陽等，2018)。目前，江西省已擁有國家級(jí)自動(dòng)氣象站(簡稱國家站，下同)95個(gè)，區(qū)域自動(dòng)氣象站(簡稱“區(qū)域站”，下同)2 480個(gè)。已實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)上傳的區(qū)域站逐小時(shí)降水資料，其站點(diǎn)分布密集，在氣象決策、預(yù)警發(fā)布、預(yù)報(bào)驗(yàn)證等日常業(yè)務(wù)中具有非常重要的作用。但由于降水資料具有時(shí)間上的突發(fā)性、空間局地性、數(shù)值趨勢非線性等特點(diǎn)，且區(qū)域站均為自動(dòng)觀測的無人值守站，受儀器傳輸或采集故障、降水量傳感器維護(hù)時(shí)效性等影響，對(duì)站點(diǎn)數(shù)量大的區(qū)域站降水量質(zhì)量控制(簡稱“質(zhì)控”，下同)一直處于探索之中。因此如何提升自動(dòng)站，特別是區(qū)域站降水?dāng)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)質(zhì)控效果，使其更加準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)服務(wù)用戶，是值得關(guān)注的問題。

國內(nèi)學(xué)者對(duì)自動(dòng)站小時(shí)降水資料的實(shí)時(shí)質(zhì)控方法已有一定研究，基于研究完成了質(zhì)控軟件并投入日常業(yè)務(wù)運(yùn)行之中(任芝花等，2010，2015)。目前實(shí)時(shí)資料質(zhì)控技術(shù)的基本思路主要包括界限值檢查、時(shí)間一致性檢查、內(nèi)部一致性檢查和空間一致性檢查(王海軍等，2007；何志軍等，2010)，但仍存在一些未檢測出的自動(dòng)站降水異常值，因此還需要探討其他手段優(yōu)化自動(dòng)站降水資料的質(zhì)控。

由于雷達(dá)回波強(qiáng)度與降水量之間存在冪指數(shù)正相關(guān)經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，即Z-I關(guān)系(Marshall et al, 1948；梁建茵等，2011)，前人展開了利用雷達(dá)回波數(shù)據(jù)估測降水量、對(duì)降水質(zhì)控等相關(guān)研究。韓文宇(2016)等利用雷達(dá)回波定量估計(jì)強(qiáng)降水過程中的降水量，結(jié)果表明不同降水類型采用不同Z-I關(guān)系估計(jì)的降水效果明顯優(yōu)于雷達(dá)默認(rèn)的Z-I關(guān)系；張志強(qiáng)等(2017)引入天氣雷達(dá)定量估測降水技術(shù)對(duì)自動(dòng)站降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控評(píng)估；宋林燁等(2019)利用雷達(dá)本地化定量氣候校準(zhǔn)算法對(duì)1 h雷達(dá)定量降水估測進(jìn)行氣候尺度上的約束訂正。目前針對(duì)江西本地化的利用雷達(dá)回波強(qiáng)度對(duì)自動(dòng)站強(qiáng)降水實(shí)時(shí)質(zhì)控的研究幾乎沒有，且由于2 000多個(gè)區(qū)域站均為無人值守，存在降水量傳感器故障不能得到及時(shí)修復(fù)的情況，其降水資料經(jīng)過省級(jí)現(xiàn)有質(zhì)控軟件的快速常規(guī)質(zhì)控和人工的實(shí)時(shí)質(zhì)控，可能仍存在一些降水量異常大值漏識(shí)別。因此，文中將利用江西省雷達(dá)回波反射率與降水量的規(guī)律，在現(xiàn)有質(zhì)控技術(shù)基礎(chǔ)上對(duì)自動(dòng)站降水量的質(zhì)控過程進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)一步提升對(duì)異常強(qiáng)降水?dāng)?shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別能力，提高實(shí)時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)可靠性。

1 資 料

文中使用的數(shù)據(jù)有江西省氣象信息中心提供的2019年3—8月、2020年4月江西省93個(gè)國家站和2020年4月2 480個(gè)區(qū)域站逐分鐘降水量數(shù)據(jù)，以及經(jīng)過傳統(tǒng)的臺(tái)站界限值、空間一致性等方法檢測后的質(zhì)控碼。逐分鐘降水量數(shù)據(jù)精度為0.1 mm，質(zhì)控碼0表示數(shù)據(jù)正確，質(zhì)控碼1表示數(shù)據(jù)可疑，質(zhì)控碼2表示數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。國家站降水資料經(jīng)過嚴(yán)格的計(jì)算機(jī)和臺(tái)站、省級(jí)人工實(shí)時(shí)質(zhì)控，數(shù)據(jù)質(zhì)量較高。文中還使用了2019年3—8月和2020年4月江西省雷達(dá)回波拼圖資料，時(shí)間分辨率為6 min。根據(jù)雷達(dá)反射率的色標(biāo)反算得到格點(diǎn)雷達(dá)反射率強(qiáng)度，其數(shù)值范圍為0—75 dBz，精度為5 dBz，空間分辨率為0.01°×0.01°。

2 自動(dòng)站降水量的質(zhì)控方法

2.1 技術(shù)思路

對(duì)自動(dòng)站小時(shí)降水量進(jìn)行質(zhì)控的目的是盡可能檢測出錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，保障用戶得到的自動(dòng)站降水資料正確可靠。通過對(duì)自動(dòng)站1 h降水量要素經(jīng)過現(xiàn)有臺(tái)站界限值、空間一致性等實(shí)時(shí)質(zhì)控算法后的結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)檢測出的疑誤信息主要為未通過降水空間一致性檢查的孤站大降水，但實(shí)際還存在一些自動(dòng)站小時(shí)降水量異常偏大值未被檢測出，針對(duì)這一情況，可通過雷達(dá)回波是否達(dá)到對(duì)應(yīng)強(qiáng)度來判斷降水量數(shù)據(jù)的正確性，優(yōu)化的質(zhì)控流程見圖1。

圖1 優(yōu)化的自動(dòng)站小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)控技術(shù)路線

2.2 利用雷達(dá)資料對(duì)自動(dòng)站降水量質(zhì)控

選取2019年3—8月逐6 min格點(diǎn)雷達(dá)反射率強(qiáng)度和93個(gè)國家站逐分鐘降水資料。由于雷達(dá)回波拼圖的時(shí)間間隔為6 min，因此將逐分鐘降水量處理成與雷達(dá)回波拼圖時(shí)間間隔對(duì)應(yīng)的逐6 min累計(jì)降水量(簡稱“6 min降水”，下同)，精度為0.1 mm，挑取6 min降水大于等于0.1 mm的降水作為樣本，共挑取264 234個(gè)降水樣本?？紤]到站點(diǎn)經(jīng)緯坐標(biāo)并不總是對(duì)應(yīng)雷達(dá)拼圖網(wǎng)格坐標(biāo)，部分站點(diǎn)位置精度與實(shí)際存在偏差，以及降水發(fā)生的突發(fā)性、空間非線性強(qiáng)，因此以每個(gè)樣本個(gè)例的站點(diǎn)為中心查找與其距離最近的格點(diǎn)，取以該格點(diǎn)為中心±0.03°范圍內(nèi)的雷達(dá)反射率最大值作為回波空間值，然后取前后18 min內(nèi)共計(jì)7個(gè)回波空間值中的最大值作為該樣本的雷達(dá)綜合反射率值。

對(duì)6 min降水和對(duì)應(yīng)的雷達(dá)綜合反射率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到圖2。彩色陰影代表了絕大多數(shù)降水樣本，紅色方框內(nèi)除去彩色陰影的部分代表了少部分極端強(qiáng)降水樣本。分析可見，強(qiáng)的雷達(dá)綜合反射率既可能對(duì)應(yīng)強(qiáng)降水，也可能對(duì)應(yīng)弱降水，但隨著6 min降水的增大，對(duì)應(yīng)的雷達(dá)綜合反射率最低強(qiáng)度也在上升，即6 min降水較大時(shí)必對(duì)應(yīng)一定強(qiáng)度的雷達(dá)綜合反射率。因此根據(jù)雷達(dá)綜合反射率對(duì)應(yīng)的6 min降水最大值分布，設(shè)定不同等級(jí)的6 min降水對(duì)應(yīng)的雷達(dá)綜合反射率最低閾值(表1)。若自動(dòng)站6 min降水對(duì)應(yīng)的雷達(dá)綜合反射率未達(dá)到最低閾值，則該6 min降水可能偏大，那么對(duì)應(yīng)的小時(shí)降水也可能在一定程度上偏大，對(duì)分鐘和小時(shí)數(shù)據(jù)存在可疑或錯(cuò)誤的交由人工進(jìn)一步核查。

圖2 2019年3—8月江西省93個(gè)國家氣象站6 min降水與對(duì)應(yīng)雷達(dá)綜合反射率散點(diǎn)分布(黑色實(shí)心圓點(diǎn))(紅色方框代表6 min降水最大值)Fig. 2 Scatter distribution of 6-minute accumulated precipitation and corresponding radar comprehensive reflectivity for 93 national stations from March to August in 2019 (represented by black solid dots)(the red box represents the maximum 6-minute accumulated precipitation)

表1 6 min降水對(duì)應(yīng)的雷達(dá)綜合反射率最低閾值

3 評(píng)估與應(yīng)用

基于以上分析，利用實(shí)時(shí)獲取的雷達(dá)綜合反射率值，可對(duì)自動(dòng)站逐小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢查。試驗(yàn)數(shù)據(jù)取2020年3月31日21時(shí)—4月30日20時(shí)93個(gè)國家站和2 480個(gè)區(qū)域站逐6 min降水?dāng)?shù)據(jù)，挑取6 min降水大于等于0.1 mm的國家站樣本37 988個(gè)，區(qū)域站樣本924 749個(gè)，分別對(duì)國家站和區(qū)域站降水樣本進(jìn)行雷達(dá)綜合反射率最低閾值檢測。圖3a為國家站6 min降水與對(duì)應(yīng)雷達(dá)綜合反射率散點(diǎn)分布，可見國家站所有樣本均處于最低閾值范圍內(nèi)。此外，對(duì)國家站所有樣本進(jìn)行傳統(tǒng)檢測，所得質(zhì)控碼均為0，即所有國家站樣本數(shù)據(jù)均正確，可見國家站數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，與雷達(dá)綜合反射率最低閾值質(zhì)控方案檢測結(jié)果一致。說明該質(zhì)控方案適用于江西自動(dòng)站降水?dāng)?shù)據(jù)的質(zhì)控。

圖3b為區(qū)域站6 min降水與對(duì)應(yīng)雷達(dá)綜合反射率散點(diǎn)分布，可見區(qū)域站存在未通過雷達(dá)綜合反射率最低閾值檢測的降水樣本，即部分樣本未處于綠色陰影內(nèi)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)各量級(jí)降水量未通過檢測率總和為0.052%，高于國家站未通過檢測率，這與區(qū)域站降水?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量低于國家站情況相符。區(qū)域站未通過檢測的樣本中，越遠(yuǎn)離檢測正確值范圍的降水樣本，數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的可能性越大。因此根據(jù)區(qū)域站試驗(yàn)數(shù)據(jù)情況，考慮判定“錯(cuò)誤”類型數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，設(shè)定了判定6 min降水?dāng)?shù)據(jù)“可疑”、“錯(cuò)誤”的雷達(dá)綜合反射率最低閾值(表2)，即判定各級(jí)降水量“可疑”類型數(shù)據(jù)的最低閾值同表1中的最低閾值，判定各級(jí)降水量“錯(cuò)誤”類型數(shù)據(jù)的最低閾值為對(duì)應(yīng)表1中低兩個(gè)等級(jí)6 min降水對(duì)應(yīng)的最低閾值。若6 min降水判定“可疑”(“錯(cuò)誤”)，則對(duì)應(yīng)小時(shí)降水量存在相應(yīng)程度的“可疑”(“錯(cuò)誤”)?；诒?，將圖3b中處于玫紅色陰影區(qū)內(nèi)的區(qū)域站降水樣本數(shù)據(jù)判定為“可疑”，處于紅色陰影區(qū)內(nèi)的區(qū)域站降水樣本數(shù)據(jù)判定為“錯(cuò)誤”。

圖3 2020年4月江西省93個(gè)國家站(a)和2 480個(gè)區(qū)域站(b)6 min降水與對(duì)應(yīng)雷達(dá)綜合反射率(圓點(diǎn))散點(diǎn)分布(綠色陰影：雷達(dá)綜合反射率最低閾值檢測方案的正確值范圍；玫紅色陰影：可疑值范圍；紅色陰影：錯(cuò)誤值范圍)Fig. 3 Scatter distribution of 6-minute accumulated precipitation and corresponding radar comprehensive reflectivity for 93 national stations (a) and 2 480 regional stations (b)(represented by black solid dots) in April 2020 (the green shadow: the range of correct values for the radar comprehensive reflectivity lowest threshold detection scheme; the rose red shadow: the range of suspicious values; the red shadow: the range of error values)

表2 “可疑”和“錯(cuò)誤”類型的各級(jí)6 min降水對(duì)應(yīng)的雷達(dá)綜合反射率最低閾值

綜上所述，雷達(dá)綜合反射率最低閾值檢測方法能較好地檢測出與雷達(dá)回波強(qiáng)度不匹配的降水?dāng)?shù)據(jù)，特別適用于檢測降水量等級(jí)較強(qiáng)卻沒有對(duì)應(yīng)強(qiáng)度的雷達(dá)回波的情況。

圖4為經(jīng)過雷達(dá)綜合反射率最低閾值質(zhì)控方案和傳統(tǒng)方法檢測出的異常數(shù)據(jù)樣本數(shù)量統(tǒng)計(jì)?？梢?，該方案能有效檢測出傳統(tǒng)方法未檢測出的異常偏大降水，主要集中在1.1—7.0 mm量級(jí)的6 min降水樣本中；而7.0 mm量級(jí)以上的降水樣本總數(shù)相對(duì)較少，但該方案仍能檢測出傳統(tǒng)質(zhì)控方法未檢測出的異常偏大的降水量數(shù)據(jù)。

圖4 2020年4月2 480個(gè)區(qū)域站的6 min降水經(jīng)過雷達(dá)綜合反射率最低閾值檢測(黑色柱)和經(jīng)過傳統(tǒng)質(zhì)控方法檢測出的異常樣本數(shù)量(白色柱)Fig. 4 The number of abnormal samples of 6-minute accumulated precipitation from 2 480 regional stations detected by the radar comprehensive reflectivity lowest threshold detection scheme (black columns) and traditional quality control methods (white columns) in April 2020

綜合考慮自動(dòng)站分鐘降水量數(shù)據(jù)傳輸情況和質(zhì)控時(shí)效性，結(jié)合全省實(shí)時(shí)雷達(dá)回波拼圖數(shù)據(jù)，滯后0.5 h計(jì)算出前1 h內(nèi)6 min降水對(duì)應(yīng)的雷達(dá)綜合反射率，判斷其是否達(dá)到對(duì)應(yīng)等級(jí)降水量的雷達(dá)綜合反射率最低閾值。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2021年6月1—24日該方案檢測出傳統(tǒng)質(zhì)控方法未檢測出的異常小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)77條，異常6 min降水?dāng)?shù)據(jù)145條，有效提升了質(zhì)控效果。目前該質(zhì)控方案已應(yīng)用于江西省自動(dòng)站逐小時(shí)降水量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)自動(dòng)質(zhì)控業(yè)務(wù)中。

4 結(jié)論與討論

文中利用雷達(dá)反射率資料，研究了雷達(dá)回波與降水量之間的規(guī)律，針對(duì)自動(dòng)站降水?dāng)?shù)據(jù)提出了一種新的質(zhì)控方法。該方法設(shè)計(jì)了雷達(dá)綜合反射率質(zhì)控參數(shù)，統(tǒng)計(jì)分析了不同等級(jí)的6 min降水對(duì)應(yīng)的雷達(dá)綜合反射率最低閾值，若自動(dòng)站逐6 min降水對(duì)應(yīng)的雷達(dá)綜合反射率未達(dá)到設(shè)定的最低閾值，說明6 min降水異常偏大，則對(duì)應(yīng)的小時(shí)降水量也一定程度偏大，提示相關(guān)疑誤信息，交由人工審查。利用該方案對(duì)2020年4月國家站和區(qū)域站降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行了試驗(yàn)，結(jié)果表明該方案適用于江西自動(dòng)站降水?dāng)?shù)據(jù)的質(zhì)控，特別適用于沒有對(duì)應(yīng)強(qiáng)度雷達(dá)回波的自動(dòng)站小時(shí)異常強(qiáng)降水的檢測，能有效檢測出傳統(tǒng)質(zhì)控方法未檢測出的異常偏大降水。并利用區(qū)域站試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)質(zhì)控結(jié)果進(jìn)行分級(jí)，得到可進(jìn)一步判斷降水量數(shù)據(jù)異常程度的雷達(dá)綜合反射率最低閾值方案。

目前該質(zhì)控方案已應(yīng)用于江西省自動(dòng)站逐小時(shí)降水量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)自動(dòng)質(zhì)控業(yè)務(wù)中，相較于傳統(tǒng)質(zhì)控方法，有效提高了自動(dòng)站異常強(qiáng)降水量質(zhì)控效果。文中的質(zhì)控方法對(duì)與雷達(dá)回波強(qiáng)度不匹配的自動(dòng)站小時(shí)降水量異常大值進(jìn)行實(shí)時(shí)質(zhì)控效果明顯，但還存在其他降水量數(shù)據(jù)異常情況，如自動(dòng)站降水量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性偏差問題，有待進(jìn)一步研究。