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        基于快速融合技術(shù)在武漢定量降水預(yù)報(bào)的檢驗(yàn)與誤差分析

        2022-10-29 05:22:48劉佩廷諶偉徐迎春劉火勝龐晶張麗王瑞麗
        湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年18期
        關(guān)鍵詞:晴雨光流法點(diǎn)對(duì)點(diǎn)

        劉佩廷,諶偉,徐迎春,劉火勝,龐晶,張麗,王瑞麗

        (1.武漢市氣象局,武漢 430040;2.中國(guó)氣象局武漢暴雨研究所暴雨監(jiān)測(cè)預(yù)警湖北重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,武漢 430205)

        近些年來,隨著觀測(cè)系統(tǒng)和預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展,定量降水業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)(QPF)取得長(zhǎng)足的進(jìn)展,主要表現(xiàn)在:以集合預(yù)報(bào)為基礎(chǔ)的概率QPF(PQPF)提供了一種更為科學(xué)的天氣預(yù)報(bào)形式;短時(shí)臨近QPF技術(shù)的發(fā)展,支撐了極端降水事件的預(yù)報(bào)預(yù)警[1,2]。雷達(dá)外推與數(shù)值模式技術(shù)在短臨預(yù)報(bào)(0?6 h)上各有所長(zhǎng),數(shù)值模式存在的“spin-up”等問題導(dǎo)致最初2?3 h內(nèi)預(yù)報(bào)結(jié)果不太理想,而雷達(dá)外推技術(shù)對(duì)2 h內(nèi)的強(qiáng)降水有較好的把握能力,且具有高精度的時(shí)空分辨率[3,4]。

        因此,中國(guó)氣象局2008年啟動(dòng)了業(yè)務(wù)建設(shè)項(xiàng)目“災(zāi)害天氣短時(shí)臨近預(yù)報(bào)預(yù)警業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)與改進(jìn)”,開發(fā)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的災(zāi)害天氣短時(shí)臨近預(yù)報(bào) 系 統(tǒng)(SWAN)。SWAN系 統(tǒng) 中QPF利 用3 km CAPPI拼圖數(shù)據(jù)、COTREC矢量場(chǎng)和區(qū)域加密自動(dòng)站雨量等資料,根據(jù)1 h雷達(dá)回波外推技術(shù),逐小時(shí)更新生成未來30 min、1 h、2 h和3 h的QPF產(chǎn)品[5]。

        武漢地處長(zhǎng)江中游,強(qiáng)降水事件頻發(fā),同時(shí)武漢作為國(guó)家特大中心城市,每年需要舉辦各類大型活動(dòng),例如一年一度的“漢馬節(jié)”“渡江節(jié)”,兩年一次的“航空節(jié)”以及2019年“世界軍人運(yùn)動(dòng)會(huì)”,社會(huì)和民眾對(duì)氣象部門精細(xì)化氣象要素,特別是降水預(yù)報(bào)的精確性要求越來越高。但是,短時(shí)強(qiáng)降水具有突發(fā)性、短歷時(shí)特征,如何有效地監(jiān)測(cè)并及時(shí)預(yù)警短時(shí)強(qiáng)降水仍是當(dāng)前天氣預(yù)報(bào)面臨的難點(diǎn)問題[6]。武漢新一代S波段天氣雷達(dá)連續(xù)觀測(cè)模式的時(shí)間間隔為6 min,空間分辨率達(dá)1 km,可連續(xù)監(jiān)測(cè)降水系統(tǒng)中小尺度空間結(jié)構(gòu)和演變過程,雷達(dá)外推和自動(dòng)站雨量融合QPF產(chǎn)品對(duì)其捕捉能力與更新頻次呈正相關(guān),更新頻次越快越容易捕捉到強(qiáng)對(duì)流雨團(tuán)。所以,有必要研究基于武漢雷達(dá)外推和自動(dòng)雨量站融合技術(shù)的短臨(2h)QPF,建立滿足武漢精細(xì)化氣象預(yù)報(bào)服務(wù)需求的網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品。

        雷達(dá)定量降水反演是現(xiàn)代天氣業(yè)務(wù)的重要組成部分,同樣也是短時(shí)強(qiáng)降水短臨預(yù)報(bào)預(yù)警業(yè)務(wù)的基礎(chǔ),對(duì)山洪地質(zhì)災(zāi)害和大城市精細(xì)化預(yù)報(bào)預(yù)警起著重要的支撐作用[7]。對(duì)于0?2 h定量降水短臨預(yù)報(bào)預(yù)警業(yè)務(wù)而言,及時(shí)、準(zhǔn)確的高時(shí)空分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)十分重要[8]。地面加密自動(dòng)站降水觀測(cè)資料具有較高的單點(diǎn)測(cè)量精度,多普勒天氣雷達(dá)組網(wǎng)拼圖資料具有較高的時(shí)空分辨率,這些都為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警中小尺度天氣系統(tǒng),特別是極端強(qiáng)降水天氣事件提供了基礎(chǔ)觀測(cè)資料。但如何將地面加密自動(dòng)站降水觀測(cè)資料與雷達(dá)資料進(jìn)行有效融合,構(gòu)建高時(shí)空分辨率的定量降水反演數(shù)據(jù)產(chǎn)品,長(zhǎng)期以來一直是廣大氣象工作者的研究重點(diǎn)[9-11]。

        目前業(yè)務(wù)上臨近預(yù)報(bào)方法仍以雷達(dá)回波的外推預(yù)報(bào)為主[12,13],主要包括單體質(zhì)心法、交叉相關(guān)法和光流法。本研究利用6 min頻次的湖北雷達(dá)組網(wǎng)拼圖數(shù)據(jù)和10 min級(jí)頻次的自動(dòng)站雨量數(shù)據(jù),通過構(gòu)建武漢本地化的雷達(dá)外推與自動(dòng)站雨量融合算法,包含業(yè)務(wù)常用光流法[14]和交叉相關(guān)法(Tracking radar echo by correlation,TREC)[15,16]2種方法,使用受地理邊界限制的Barnes插值方法[17]對(duì)武漢周邊及區(qū)域自動(dòng)站雨量處理,以及半拉格朗日外推算法線性外推[18]和動(dòng)態(tài)Z-I關(guān)系估測(cè)雷達(dá)降水[19]等融合技術(shù),生成武漢及周邊區(qū)域10 min更新頻次的1 km×1 km、間隔1 h的2 h QPF產(chǎn)品,并進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)與誤差分析,進(jìn)而得到具有業(yè)務(wù)應(yīng)用價(jià)值的高時(shí)空分辨率定量降水反演資料,開展強(qiáng)降雨精細(xì)化、定量化短臨預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)及強(qiáng)降雨風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供支撐。

        1 資料選取與檢驗(yàn)方案

        本研究采用的資料主要有:①2018年3—9月武漢及周邊區(qū)域自動(dòng)站逐10 min的降水資料,該資料從湖北省氣象局信息保障中心獲取,在程序中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制,將其中孤立的奇異點(diǎn)(如大值點(diǎn))去掉,同時(shí)為保障武漢及周邊區(qū)域整體的檢驗(yàn)效果,選取降水時(shí)次中連續(xù)的區(qū)域站資料應(yīng)超過95%,共計(jì)253站。其中武漢75站,孝感56站,黃岡43站,咸寧26站、黃石25站、鄂州15站、荊門6站、仙桃4站、隨州3站(圖1)。②利用快速融合等技術(shù)建立適合武漢本地化動(dòng)態(tài)Z-I關(guān)系的光流法、TREC方法,綜合計(jì)算武漢及周邊區(qū)域(113°30′—115°12′E,29°48′—31°54′N)2 h QPF 1 km×1 km格點(diǎn)2 h QPF數(shù)據(jù)。③對(duì)比檢驗(yàn)SWAN的1 km×1 km 1 h QPF產(chǎn)品數(shù)據(jù),最終共選出1 632次/10 min的降水時(shí)次資料,進(jìn)行降水預(yù)報(bào)效果總體評(píng)價(jià)。

        圖1 武漢及周邊253個(gè)區(qū)域自動(dòng)站空間分布

        短時(shí)強(qiáng)降水過程的標(biāo)準(zhǔn)。選出較強(qiáng)區(qū)域及局地短時(shí)強(qiáng)降水過程進(jìn)行評(píng)價(jià),由于2018年全年降水強(qiáng)度偏弱,多局地分散性強(qiáng)降水,因此,降低挑選標(biāo)準(zhǔn),分為3點(diǎn):①1 h雨量超過10 mm的區(qū)域站數(shù)達(dá)到5個(gè)且連成片;②強(qiáng)降水開始時(shí)其范圍跨越1?2個(gè)區(qū)(縣),加上移動(dòng)過程中所經(jīng)過的區(qū)域共達(dá)到或超過2個(gè)區(qū)(縣);③明顯的過程性降水,雨帶中包括若干小的短時(shí)強(qiáng)降水區(qū)域。

        滿足以上任一標(biāo)準(zhǔn)即為區(qū)域及局地短時(shí)強(qiáng)降水過程。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn),挑選出2018年4—8月武漢及周邊區(qū)域達(dá)到區(qū)域強(qiáng)降水標(biāo)準(zhǔn),且資料較為完備的過程共17個(gè),共計(jì)314頻次/10 min,見表1。

        表1 2018年4—8月武漢及周邊17次區(qū)域及局地短時(shí)降水過程

        目前,對(duì)降水預(yù)報(bào)或估測(cè)的檢驗(yàn)方法種類較多,但多數(shù)仍通過計(jì)算TS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率、漏報(bào)率、預(yù)報(bào)偏差等若干統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)。該方法與日常業(yè)務(wù)聯(lián)系更緊密,且更易理解。檢驗(yàn)內(nèi)容分晴雨預(yù)報(bào)檢驗(yàn)和降水分類預(yù)報(bào)檢驗(yàn)。其中根據(jù)降水強(qiáng)弱,參照壽紹文等[20]將小時(shí)降水類型劃分為5個(gè)等級(jí),分別為0.1? 1.9 mm(小雨)、2.0?4.9 mm(中雨)、5.0?9.9 mm(大雨)、10.0?19.9 mm(暴雨)、≥20.0 mm(大暴雨),對(duì)不同量級(jí)降水均分別統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)正確、漏報(bào)、空?qǐng)?bào)的站次,進(jìn)行2018年1 632時(shí)次總的降水檢驗(yàn)。

        對(duì)區(qū)域及局地短時(shí)強(qiáng)降水過程的對(duì)比分析檢驗(yàn)。計(jì)算3種不同方法QPF產(chǎn)品的相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差以及不同預(yù)報(bào)時(shí)效的QPF產(chǎn)品的晴雨準(zhǔn)確率、TS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率、漏報(bào)率、ETS評(píng)分、相對(duì)誤差Er和絕對(duì)誤差Ea。

        式(1)至(8)中,NA為預(yù)報(bào)正確站次數(shù),NB為空?qǐng)?bào)站次數(shù),NC為漏報(bào)站次數(shù);Xi為QPF的數(shù)值,Xi0為區(qū)域雨量站點(diǎn)實(shí)況雨量,n為相應(yīng)量級(jí)所有時(shí)次和站點(diǎn)的總和。檢驗(yàn)分為兩步。

        第一步,分析所有格點(diǎn)總的誤差及其空間分布。檢驗(yàn)以武漢及周邊區(qū)域加密自動(dòng)站點(diǎn)為基點(diǎn),分為3種情況:①用區(qū)域加密自動(dòng)站點(diǎn)雨量與QPF產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的數(shù)值作點(diǎn)對(duì)點(diǎn)誤差檢驗(yàn)分析;②采用站點(diǎn)雨量與QPF產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的周邊9點(diǎn)數(shù)值取平均值進(jìn)行誤差檢驗(yàn)分析(圖2a)。采用站點(diǎn)雨量與QPF產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的周邊25點(diǎn)取平均值進(jìn)行誤差檢驗(yàn)分析(圖2b)。相應(yīng)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)分辨率為1 km×1 km、9點(diǎn)為3 km×3 km、25點(diǎn)為5 km×5 km。

        圖2 武漢區(qū)域自動(dòng)站雨量值格點(diǎn)取平均示意圖

        第二步,網(wǎng)格降水鄰域檢驗(yàn),參照湖北省氣象局智能網(wǎng)格降水檢驗(yàn)方法,不把預(yù)報(bào)和觀測(cè)空間嚴(yán)格地匹配,如果在預(yù)報(bào)格點(diǎn)周圍的一個(gè)范圍內(nèi)出現(xiàn)評(píng)定的事件,則評(píng)定該格點(diǎn)預(yù)報(bào)正確,即“點(diǎn)對(duì)面檢驗(yàn)”。以10 km為半徑范圍,逐個(gè)格點(diǎn)依次判定檢驗(yàn)(圖3);并選取典型過程中的分級(jí)雨量個(gè)例檢驗(yàn)時(shí)次,多角度討論光流法、TREC的評(píng)分效果。

        圖3 10 km網(wǎng)格降水鄰域檢驗(yàn)示意圖

        2 結(jié)果與分析

        2.1 短時(shí)降水QPF總體檢驗(yàn)

        3種方法的未來1 h QPF檢驗(yàn)結(jié)果見圖4,不同預(yù)報(bào)時(shí)效的1 h QPF均對(duì)晴雨的預(yù)報(bào)較好,光流法、TREC和SWAN 3種方法的晴雨準(zhǔn)確率非常接近,分別為0.81、0.79和0.80。對(duì)降水的預(yù)報(bào),當(dāng)預(yù)報(bào)雨量量級(jí)為小雨時(shí),TS在0.10以上,分別為0.13、0.14和0.11,隨著閾值的增大,TS評(píng)分越低。整體來看,光流法大雨量級(jí)以下均在0.1以上,而≥20 mm的大暴雨量級(jí)也達(dá)到0.08,相比SWAN高2個(gè)百分點(diǎn)。因此,光流法總體檢驗(yàn)效果最好,SWAN次之,TREC相對(duì)較差。但在大雨以下量級(jí),SWAN均低于光流法和TREC法。在暴雨和大暴雨量級(jí)上,SWAN與光流法則較為接近,光流法評(píng)分略高。

        圖4 2018年3—9月短時(shí)降水1 h QPF檢驗(yàn)

        晴雨的空?qǐng)?bào)率在0.4附近,明顯低于降水分級(jí)空?qǐng)?bào)率。其中光流法相對(duì)最低,為0.43,SWAN和TREC分別為0.47和0.48。對(duì)于分級(jí)降水,小雨量級(jí)空?qǐng)?bào)率則高達(dá)0.8以上,三者較為一致,其中SWAN最高,為0.87,光流法和TREC相對(duì)較低,分別為0.83和0.82。中雨量級(jí),三者相差較大,SWAN為0.84,而光流法和TREC分別為0.70和0.77。大雨在所有雨量分級(jí)評(píng)分中空?qǐng)?bào)率最低,光流法最低,為0.62,TREC和SWAN相對(duì)較高,分別為0.73和0.72。暴雨和大暴雨空?qǐng)?bào)率則較為相似,光流法和TREC空?qǐng)?bào)率相對(duì)較高,TREC最高均在0.8以上,其次為光流法,SWAN最低,為0.57。

        晴雨的漏報(bào)率最低,3種方法均為0.3左右,且差異較小。大雨以下量級(jí),3種方法的差異也不大,其中小雨的漏報(bào)率最低,在0.6左右,中雨和大雨超過0.8。而暴雨和大暴雨的漏報(bào)率,光流法和TREC法相對(duì)SWAN大幅降低,暴雨量級(jí)在0.6左右,SWAN超過0.8,大暴雨上,光流法和TREC降至0.4,而SWAN超過0.7。

        結(jié)合ETS評(píng)分結(jié)果,晴雨的ETS降至0.2左右,因?yàn)?018年包含大量無雨的弱降水時(shí)次。而分級(jí)降水的演變趨勢(shì)總體與TS評(píng)分一致,隨著閾值的增大,ETS評(píng)分越低。但光流法在大雨量級(jí)評(píng)分最高,為0.09,SWAN較低,僅為0.04。暴雨和大暴雨量級(jí),光流法相對(duì)最高,SWAN次之,TREC法最低。

        計(jì)算2種方法未來2 h QPF總的檢驗(yàn)結(jié)果。從圖5可以看出,相比1 h QPF,晴雨準(zhǔn)確率有一定程度的下降,光流法為0.74,TREC降幅更明顯,僅為0.68。分級(jí)降水檢驗(yàn)顯示,所有分級(jí)降水TS均在0.1以下。小雨量級(jí)光流法和TREC均為0.08,相對(duì)1 h QPF分別下降了5、6個(gè)百分點(diǎn),大雨量級(jí)降幅更為顯著,光流法為0.04,相對(duì)1 h QPF下降了7個(gè)百分點(diǎn),TREC法為0.03,相對(duì)1 h QPF下降4個(gè)百分點(diǎn)。同樣暴雨和大暴雨量級(jí)下降顯著,暴雨量級(jí)光流法僅為0.02,TREC為0.01,大暴雨量級(jí),光流法0.01,TREC為0。總體來看,2 h暴雨以上的預(yù)報(bào)幾乎喪失了預(yù)報(bào)能力。這是由于大多數(shù)對(duì)流降水變化較快,往往幾十分鐘到1 h內(nèi)就改變,所以采用2 h外推的預(yù)報(bào)能力大大減弱。

        圖5 2018年3—9月短時(shí)降水2 h QPF檢驗(yàn)

        晴雨空?qǐng)?bào)率光流法和TREC法分別為0.59和0.70,相對(duì)1 h預(yù)報(bào)上升了16個(gè)百分點(diǎn)和22個(gè)百分點(diǎn)。降水分級(jí)空?qǐng)?bào)率,除了大雨量級(jí)光流法為0.75,低于0.8,相對(duì)1 h預(yù)報(bào)上升了13個(gè)百分點(diǎn),其余均大于0.8。從漏報(bào)率看,光流法和TREC法晴雨的漏報(bào)率分別為0.41和0.49,相對(duì)1 h預(yù)報(bào)分別上升13、17個(gè)百分點(diǎn)。漏報(bào)率中雨量級(jí)最高,其次為大雨量級(jí),均超過0.8。大暴雨最低,約為0.4。ETS評(píng)分結(jié)果顯示,晴雨的評(píng)分光流法已降至0.14,TREC僅為0.07。其余分級(jí)降水檢驗(yàn)均在0.03以下,暴雨和大暴雨量級(jí)評(píng)分甚至為0,整體2 h QPF預(yù)報(bào)能力差。

        綜上所述,光流法、TREC和SWAN 3種方法對(duì)1 h的晴雨準(zhǔn)確率非常接近,有很好的預(yù)報(bào)效果,2 h后晴雨準(zhǔn)確率明顯降低,但光流法仍有0.74。由于降水中包含大量弱降水以及細(xì)化的分級(jí)雨量檢驗(yàn),TS總體評(píng)分不高??傮w而言,光流法效果最好,相比業(yè)務(wù)系統(tǒng)SWAN QPF的TS評(píng)分高2?5個(gè)百分點(diǎn),其中比小雨量級(jí)高約2個(gè)百分點(diǎn),比中雨量級(jí)高約4個(gè)百分點(diǎn),比大雨量級(jí)高約5個(gè)百分點(diǎn),比暴雨和大暴雨量級(jí)高約2個(gè)百分點(diǎn),綜合平均比SWAN高出約3個(gè)百分點(diǎn),由于TREC存在在暴雨以上量級(jí)的預(yù)報(bào)劣勢(shì),因此效果相對(duì)最差。預(yù)報(bào)1 h降水空?qǐng)?bào)率,光流法和TREC法在大雨以下量級(jí)空?qǐng)?bào)率相對(duì)SWAN較低,而在暴雨和大暴雨量級(jí)上相對(duì)較高。但暴雨和大暴雨量級(jí)上SWAN漏報(bào)率更大。2 h的光流法和TREC法的空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率大幅上升,預(yù)報(bào)能力明顯降低。ETS評(píng)分上與TS較為類似,總體而言,光流法效果最好,其次SWAN,TREC法效果相對(duì)最差。

        2.2 短時(shí)強(qiáng)降水QPF區(qū)域及局地過程點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)

        2018年4—8月短時(shí)降水區(qū)域及局地過程點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果(圖6、圖7),過程的晴雨準(zhǔn)確率相對(duì)總的降水檢驗(yàn)而言,下降至0.6,3種方法評(píng)分比較接近,SWAN略高于光流法。分級(jí)降水TS檢驗(yàn)結(jié)果,光流法和TREC法在大雨以下量級(jí)高于SWAN,但在暴雨和大暴雨量級(jí)上相對(duì)低于SWAN,光流法更接近于SWAN。空?qǐng)?bào)率晴雨相對(duì)較低,其值為0.5,分級(jí)降水的空?qǐng)?bào)率幾乎均超過0.8,大雨以下量級(jí),光流法和TREC法的空?qǐng)?bào)率相對(duì)SWAN較小,暴雨和大暴雨量級(jí)則相反。大暴雨量級(jí)的漏報(bào)率SWAN最高,為0.92,而特大暴雨量級(jí)的光流法僅為0.63,暴雨以下量級(jí)總體而言,光流法也略低于SWAN,差異較小。ETS評(píng)分晴雨降至0.07以下,分級(jí)降水降至0.02以下。

        圖6 2018年4—8月短時(shí)強(qiáng)降水區(qū)域及局地過程1 h QPF點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)

        圖7 2018年4—8月短時(shí)強(qiáng)降水區(qū)域及局地過程2 h QPF點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)

        從2 h QPF短時(shí)降水過程來看,晴雨準(zhǔn)確率略低于1 h,分級(jí)降水TS評(píng)分檢驗(yàn)與1 h QPF類似,但在暴雨以上量級(jí)迅速下降。對(duì)比ETS評(píng)分結(jié)果,晴雨降至0.03以下,分散性的局地降水導(dǎo)致晴雨中雨以上量級(jí)評(píng)分均為0。光流法的晴雨空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率均略低于TREC法。分級(jí)降水檢驗(yàn),空?qǐng)?bào)率均超過0.8,漏報(bào)率除小雨、大暴雨量級(jí)低于0.8外,中到暴雨量級(jí)也均超過0.8。總體而言,光流法略優(yōu)于TREC法。

        計(jì)算QPF點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差,通過平均得出所選過程總的誤差分布,其結(jié)果見表2。3種方法計(jì)算1 h QPF晴雨的相對(duì)誤差Er,光流法和TREC法分別為-0.69、-0.98 mm,SWAN為1.96 mm。光流法和TREC法的絕對(duì)誤差Ea均為4.04 mm,而SWAN相對(duì)更大為5.81 mm。晴雨光流法相對(duì)誤差最小,TREC法次之。2 h QPF光流法相對(duì)誤差相對(duì)1 h QPF偏小0.15 mm,而TREC法偏小0.24 mm。

        表2 2018年短時(shí)強(qiáng)降水過程QPF點(diǎn)對(duì)點(diǎn)誤差檢驗(yàn)及其對(duì)比結(jié)果

        分級(jí)小時(shí)雨量來看,小雨量級(jí)1 h QPF相對(duì)誤差Er為0.25 mm,TREC法為-0.84 mm,SWAN則為2.92 mm;光流法和TREC法的絕對(duì)誤差Ea較為接近,分別為3.84 mm、3.82 mm,SWAN的絕對(duì)誤差較高為5.52 mm,因此,光流法和TREC法對(duì)該量級(jí)降水具有較好的估測(cè)能力,光流法相對(duì)更好。2 h QPF光流法相對(duì)誤差Er為0.60 mm,TREC法相對(duì)誤差為0.25 mm,光流法和TREC法的絕對(duì)誤差分別為3.68、3.35 mm,TREC法比光流法略好。中雨量級(jí)1 h QPF光流法的相對(duì)誤差僅為0.05 mm,TREC法為-0.12 mm,SWAN為2.12 mm,光流法與TREC法的絕對(duì)誤差接近,小于SWAN的6.19 mm。2 h QPF光流法和TREC法相對(duì)誤差分別為0.22、-0.28 mm,均比1 h QPF偏大。光流法的絕對(duì)誤差略大于TREC法。

        大雨量級(jí)1 h QPF光流法的相對(duì)誤差為0.12 mm,TREC法為-0.25 mm,SWAN為2.60 mm,光流法和TREC法絕對(duì)誤差接近,均低于SWAN。2 h QPF光流法和TREC法相對(duì)誤差相比1 h QPF略有增大,絕對(duì)誤差則較為接近。暴雨以上量級(jí)相對(duì)誤差,光流法為-3.17 mm,TREC法為-3.65 mm,明顯偏小,SWAN為4.72 mm,相對(duì)誤差明顯偏大,預(yù)報(bào)估測(cè)效果明顯下降。3種方法的絕對(duì)誤差相差不大。2 h QPF相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差與1 h QPF基本一致。

        大暴雨量級(jí)SWAN的相對(duì)誤差為10.63 mm,明顯偏大,光流法和TREC法分別為-15.81 mm和-18.99 mm,明顯偏小,這可能是由于光流法和TREC法空?qǐng)?bào)率更高所致,從絕對(duì)誤差來看,SWAN也相對(duì)更小。2 h QPF光流法和TREC法與1 h QPF結(jié)果較為類似。

        綜上所述,1 h QPF除了大暴雨量級(jí),光流法和TREC法的相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差相比SWAN偏小一些,預(yù)報(bào)估測(cè)效果更好,尤其是光流法誤差相對(duì)更小。小時(shí)雨量大雨以下量級(jí)估測(cè)能力最好,暴雨以上量級(jí)誤差有所增大。大暴雨量級(jí)相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差SWAN相對(duì)較好,光流法的空?qǐng)?bào)率更高,但相對(duì)TREC法,光流法的預(yù)報(bào)估測(cè)能力更接近SWAN。

        分別取3種方法實(shí)際鄉(xiāng)鎮(zhèn)雨量站點(diǎn)周圍3 km×3 km(9點(diǎn))和5 km×5 km(25點(diǎn))范圍內(nèi)未來1 h和2 h的QPF平均值與觀測(cè)雨量計(jì)算誤差,并與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的結(jié)果進(jìn)行比較(表3)。對(duì)1 h QPF采用9點(diǎn)和25點(diǎn)平均后,不同降水量級(jí)變化不同。晴雨的平均TS略有增大,光流法和TREC法的9點(diǎn)和25點(diǎn)平均偏差分別為0.002、0.003,SWAN分別為0.003、0.005。1 h QPF 9點(diǎn)和25點(diǎn)的小雨量級(jí)光流法分別為0.026、0.035,TREC法分別為0.020、0.029。SWAN分別為0.020、0.030,3種方法的上升幅度均較大。中雨量級(jí)光流法均無變化,TREC法分別為0.001、0.003,SWAN 9點(diǎn)無變化、25點(diǎn)僅為0.001,3種方法9點(diǎn)和25點(diǎn)平均后幾乎無提升。大雨量級(jí)與中雨量級(jí)較為類似,也幾乎無變化。暴雨量級(jí)9點(diǎn)和25點(diǎn)平均光流法均為0.002,TREC法均為0.003,SWAN均為0.001,3種方法上升幅度均很小。大暴雨量級(jí)光流法9點(diǎn)為-0.003,25點(diǎn)為-0.005,TREC法分別為-0.003、-0.002,SWAN均為0.001,3種方法幾乎無貢獻(xiàn)。ETS評(píng)分結(jié)果大體與TS一致,只是小雨量級(jí)光流法和TREC法下降到0.006以下,SWAN也下降至0.010。3種方法空?qǐng)?bào)率9點(diǎn)和25點(diǎn)平均偏差大部分為負(fù)值,其中暴雨量級(jí)均在-0.006以下。3種方法漏報(bào)率也幾乎無貢獻(xiàn)。

        表3 2018年短時(shí)強(qiáng)降水過程中1 h QPF的9點(diǎn)、25點(diǎn)平均與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)偏差對(duì)比

        3種方法晴雨相對(duì)誤差9點(diǎn)和25點(diǎn)平均偏差幾乎無變化,小雨量級(jí)光流法相對(duì)誤差分別為-0.114 mm和-0.266 mm,有一定的改善作用。TREC法相對(duì)誤差分別為0.016 mm和-0.142 mm,25點(diǎn)平均偏差也有一定的改善。SWAN 9點(diǎn)和25點(diǎn)分別為-0.440 mm和-0.730 mm,也有一定的改善。中雨量級(jí)光流法9點(diǎn)和25點(diǎn)平均偏差分別為-0.048 mm和-0.041 mm,改善明顯。TREC法9點(diǎn)平均偏差為0.001 mm,幾乎無變化,25點(diǎn)平均偏差為-0.054 mm,也有一定的改善。SWAN分別為0.001、-0.009 mm,幾乎無變化。大雨量級(jí)光流法分別為0.103 mm和0.081 mm,相對(duì)誤差偏大,有較明顯的負(fù)貢獻(xiàn)。TREC法和SWAN均有一定的負(fù)貢獻(xiàn)。3種方法暴雨量級(jí)相對(duì)誤差的改善作用均較小。3種方法大暴雨量級(jí)相對(duì)誤差9點(diǎn)和25點(diǎn)還有一定程度的下降,25點(diǎn)相對(duì)9點(diǎn)下降幅度更大。絕對(duì)誤差暴雨以下量級(jí)相對(duì)較小,大暴雨量級(jí)也只是有一定的改善。

        2 h QPF的9點(diǎn)、25點(diǎn)平均與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)偏差對(duì)比(表4)與1 h QPF類似,光流法和TREC法僅在小雨量級(jí)有較為明顯的改善作用。FAR和PO的改善作用較小。ETS評(píng)分結(jié)果顯示,小雨量級(jí)改善不明顯。相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差與1 h QPF類似,但大暴雨量級(jí)相對(duì)誤差和絕對(duì)誤差的改善作用更大一些。

        表4 2018年短時(shí)強(qiáng)降水過程中2 h QPF的9點(diǎn)、25點(diǎn)平均與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)偏差對(duì)比

        總之,對(duì)QPF采用9點(diǎn)或25點(diǎn)平均后,雖然有利于相對(duì)誤差的改善,且在大暴雨量級(jí)絕對(duì)誤差也有一定的改善,但對(duì)提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率貢獻(xiàn)較小。

        2.3 短時(shí)強(qiáng)降水QPF區(qū)域及局地過程鄰域法檢驗(yàn)

        參照湖北省氣象局智能網(wǎng)格降水檢驗(yàn)方法,不把預(yù)報(bào)和觀測(cè)空間嚴(yán)格地匹配,如果在預(yù)報(bào)格點(diǎn)周圍的一個(gè)范圍內(nèi)出現(xiàn)評(píng)定的事件,則評(píng)定該格點(diǎn)預(yù)報(bào)正確,“點(diǎn)對(duì)面檢驗(yàn)”(即鄰域法檢驗(yàn))。以10 km為半徑范圍,逐個(gè)格點(diǎn)依次判定檢驗(yàn)(圖8、圖9)。

        2018年4—8月短時(shí)強(qiáng)降水區(qū)域及局地過程3種方法1 h QPF鄰域法檢驗(yàn)(圖8),同點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)(圖6)對(duì)比,晴雨準(zhǔn)確率相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)有較大程度的提升,3種方法均升至0.80附近,相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)上升13?17個(gè)百分點(diǎn)。分級(jí)降水TS檢驗(yàn)結(jié)果顯示也均有較大程度的上升,小雨量級(jí)相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)上升5?6個(gè)百分點(diǎn),其中大雨量級(jí)相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)光流法上升幅度最為明顯,上升了11個(gè)百分點(diǎn),TREC法次之,上升8個(gè)百分點(diǎn),SWAN僅上升4個(gè)百分點(diǎn),該量級(jí)雨量3種方法的TS結(jié)果差異最大。在暴雨和大暴雨量級(jí)SWAN均為0.16,相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)上升11?12個(gè)百分點(diǎn),光流法分別為0.12和0.10,均上升8個(gè)百分點(diǎn),TREC法分別為0.07和0.03,僅上升2?4個(gè)百分點(diǎn),上升幅度最小。ETS評(píng)分結(jié)果與TS類似,晴雨提升幅度較大,均在0.3以上,相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)上升了26?37個(gè)百分點(diǎn)。分級(jí)降水上升幅度最大,為大雨量級(jí),其中光流法上升幅度最大,為0.11,相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)上升了9個(gè)百分點(diǎn)。暴雨和大暴雨量級(jí),光流法和SWAN比較接近,上升至0.1左右,相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)上升了7?11個(gè)百分點(diǎn)。從空?qǐng)?bào)率來看,晴雨的空?qǐng)?bào)率降至0.2左右,分級(jí)降水3種方法大部分降至0.8以下,小雨的空?qǐng)?bào)率在0.6左右。大暴雨量級(jí)光流法和TREC法的空?qǐng)?bào)率分別為0.37、0.44,下降幅度較大,SWAN仍相對(duì)較高,為0.70。3種方法晴雨的漏報(bào)率分別為0.31、0.35、0.26,也有一定的降幅,分級(jí)降水大雨以下量級(jí)均有一定程度的下降,暴雨和大暴雨量級(jí)光流法和TREC法有一定程度的上升,其中SWAN漏報(bào)率下降的幅度較大。

        圖8 2018年4—8月短時(shí)強(qiáng)降水區(qū)域過程1 h QPF鄰域法檢驗(yàn)

        2 h QPF鄰域檢驗(yàn)結(jié)果(圖9),與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)對(duì)比,TS評(píng)分也具有一定程度的提升,其中晴雨準(zhǔn)確率光流法上升到0.72,TREC法為0.65,相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)分別上升12、9個(gè)百分點(diǎn)。分級(jí)降水TS檢驗(yàn)大雨以下量級(jí)上升為0.1以上,相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)上升2?6個(gè)百分點(diǎn)。暴雨和大暴雨量級(jí)上也有一定的提升,約2個(gè)百分點(diǎn)。ETS評(píng)分晴雨上也有較大的提升,相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)分別上升21、15個(gè)百分點(diǎn)。分級(jí)降水上ETS也均有一定的提升,其中光流法大雨量級(jí)相對(duì)提升較大,約5個(gè)百分點(diǎn)。

        圖9 2018年4—8月短時(shí)強(qiáng)降水區(qū)域過程2 h QPF鄰域法檢驗(yàn)

        晴雨的空?qǐng)?bào)率下降至0.2附近,相對(duì)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)下降幅度較大,分級(jí)降水的空?qǐng)?bào)率下降幅度也較大,大部分降至0.8左右,其中大暴雨量級(jí)空?qǐng)?bào)率降幅最大,光流法和TREC法分別下降為0.49、0.44。晴雨的漏報(bào)率較小,光流法和TREC法分別為0.40、0.53,分級(jí)降水漏報(bào)率均超過0.7。

        鄰域法檢驗(yàn)與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)檢驗(yàn)差異最大為1 h QPF中的大雨量級(jí),因此,本研究選取2018年4月5日局地分散性過程大雨量級(jí)作為典型個(gè)例代表,來進(jìn)一步對(duì)比分析。

        2018年4月5日大雨量級(jí)過程逐10 min時(shí)間演變(圖10)可知,3種方法中SWAN的TS評(píng)分明顯最低,單點(diǎn)TS評(píng)分04:40以前光流法相對(duì)較高,04:40—05:40分TREC法相對(duì)較高,采用鄰域法后,光流法和TREC法,總體的變化趨勢(shì)較為一致,2種方法都得到了明顯的提升,其中光流法的提升幅度最為明顯,各時(shí)次的評(píng)分結(jié)果幾乎均高于TREC法,而光流法在大雨量級(jí)上不僅無明顯提升,還在部分時(shí)次略有下降。大雨量級(jí)單點(diǎn)的空?qǐng)?bào)率,SWAN波動(dòng)幅度較大,而光流法和TREC法整體較為接近,空?qǐng)?bào)率大部分在0.5?0.8,2種方法空?qǐng)?bào)率差異較小。采用鄰域法后,大雨空?qǐng)?bào)率迅速下降,04:00降至0.4,而SWAN空?qǐng)?bào)率卻大幅上升至0.8以上。SWAN的漏報(bào)率也明顯高于光流法和TREC法,光流法和TREC法漏報(bào)率較為相似,有時(shí)光流法低,有時(shí)TREC低,采用鄰域法之后,整體而言,光流法更低。個(gè)例分析也表明,采用鄰域法對(duì)提升準(zhǔn)確率有較大的貢獻(xiàn),同時(shí)也能夠明顯降低空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率。

        圖10 2018年4月5日過程1 h QPF單點(diǎn)和鄰域法檢驗(yàn)結(jié)果時(shí)間演變

        總的說來,采用鄰域法檢驗(yàn)評(píng)價(jià)能夠較大幅度提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,同時(shí)也在一定程度上減小了空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率。

        2.4 短時(shí)強(qiáng)降水QPF在區(qū)域和局地過程中的對(duì)比

        QPF除整體上具有上述特征外,不同類型的強(qiáng)降水過程亦有差異。從上述2018年4—8月武漢17次區(qū)域及局地短時(shí)強(qiáng)降水過程中選取4次區(qū)域短時(shí)強(qiáng)降水過程(對(duì)應(yīng)編號(hào)為5、6、9、14)、4次局地短時(shí)強(qiáng)降水過程(對(duì)應(yīng)編號(hào)為7、13、15、16)。計(jì)算每一次過程不同量級(jí)的未來1 h QPF領(lǐng)域法的TS評(píng)分和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的絕對(duì)誤差Ea,來分析QPF在不同類型分級(jí)降水過程中的差異。

        從鄰域法TS評(píng)分結(jié)果(圖11)可知,小雨量級(jí)TS評(píng)分平均值無論區(qū)域還是局地短時(shí)強(qiáng)降水過程,3種方法都較為接近,區(qū)域過程除5月20日SWAN表現(xiàn)較好外,其余均為光流法相對(duì)較好,局地短時(shí)過程仍是光流法相對(duì)好。整體而言,光流法在小雨量級(jí)上略優(yōu)于SWAN,TREC法與光流法差異不大。絕對(duì)誤差來看,區(qū)域過程SWAN的絕對(duì)誤差明顯高于光流法和TREC法,但在局地短時(shí)過程差異有所縮小。

        圖11 2018年8次短時(shí)強(qiáng)降水過程不同量級(jí)1 h QPF TS評(píng)分平均值和絕對(duì)誤差

        中雨量級(jí)TS評(píng)分與小雨量級(jí)類似,區(qū)域過程光流法高于SWAN,且差異相對(duì)較大,局地過程中差異迅速縮小。整體而言,光流法在中雨量級(jí)上效果最好,其次為SWAN。絕對(duì)誤差也與小雨量級(jí)類似,區(qū)域過程SWAN相對(duì)光流法和TREC法偏大,局地過程有所減小。大雨量級(jí)TS評(píng)分SWAN、光流法和TREC法的差異最大,同樣主要也集中在區(qū)域性過程,以5月20日為例,光流法達(dá)0.25,TREC法次之,為0.2,而SWAN僅為0.1。局地過程光流法和SWAN各有優(yōu)劣,5月21日為光流法最好,7月3日SWAN最好。整體而言,光流法最好,其次為TREC法,SWAN最差。絕對(duì)誤差SWAN略高于光流法和TREC法,也主要集中在區(qū)域性過程。暴雨量級(jí)TS評(píng)分SWAN整體上高于光流法,主要也集中在區(qū)域性過程,局地過程中光流法2個(gè)個(gè)例TS評(píng)分高,另外1個(gè)個(gè)例差距較小。絕對(duì)誤差來看,3種方法差距不大。總體而言,SWAN更好,光流法次之,TREC法最差。

        大暴雨量級(jí)TS評(píng)分區(qū)域性過程與暴雨量級(jí)類似,SWAN仍高于光流法。局地過程光流法表現(xiàn)更為穩(wěn)定,尤其是在7月3日,光流法為0.12,SWAN僅為0.01,差異很大,因此,局地性過程光流法相對(duì)更好。絕對(duì)誤差SWAN相對(duì)光流法和TREC法低一些。

        綜上所述,通過對(duì)比分析區(qū)域性過程和局地分散性短時(shí)強(qiáng)降水過程。整體而言,在大雨以下量級(jí),均為光流法最好,TREC法次之,SWAN效果最差。差異最大的主要集中在區(qū)域性過程。暴雨和大暴雨量級(jí)盡管SWAN在區(qū)域性過程中具有較高的評(píng)分,但在局地過程中表現(xiàn)不穩(wěn)定,光流法卻相對(duì)穩(wěn)定,這也就能夠很好地解釋,為何在2018年降水總體偏弱即區(qū)域性降水過程偏少的情況下,光流法總體檢驗(yàn)結(jié)果在暴雨和大暴雨量級(jí)上要略好于SWAN。

        3 小結(jié)與討論

        本研究基于武漢雷達(dá)回波外推和自動(dòng)站雨量融合技術(shù)的光流法與TREC法以及SWAN 3類QPF產(chǎn)品在2018年3—9月短時(shí)降水過程的誤差檢驗(yàn)與分析,主要得出以下結(jié)論。

        1)總體而言,基于雷達(dá)外推與自動(dòng)站快速融合技術(shù)的光流法效果最好,TS評(píng)分平均值高出SWAN約3個(gè)百分點(diǎn),其次為SWAN,由于TREC存在在暴雨以上量級(jí)的預(yù)報(bào)劣勢(shì),因此預(yù)報(bào)效果相對(duì)最差。2 h QPF的光流法和TREC法的TS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率大幅上升,預(yù)報(bào)能力明顯降低。

        2)3種方法除了大暴雨量級(jí),光流法和TREC法點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的相對(duì)和絕對(duì)誤差相對(duì)SWAN偏小,預(yù)報(bào)估測(cè)效果更好,大雨以下量級(jí)估測(cè)能力最好,而暴雨和大暴雨量級(jí)誤差有所增大。在大暴雨量級(jí)上,光流法相對(duì)TREC法預(yù)報(bào)估測(cè)能力更接近SWAN。

        3)對(duì)QPF采用9點(diǎn)或25點(diǎn)平均后,雖然在一定程度上改善相對(duì)誤差,且在大暴雨量級(jí)上絕對(duì)誤差也有一定的改善,但對(duì)提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率貢獻(xiàn)較小??偟恼f來,采用鄰域法檢驗(yàn)評(píng)價(jià)能較大幅度提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,同時(shí)也一定程度減小了空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率。

        4)通過對(duì)比分析區(qū)域性過程和局地分散性短時(shí)強(qiáng)降水過程。整體上在大雨以下量級(jí),均為光流法最好,TREC次之,SWAN最差。差異最大的主要集中在區(qū)域性過程。在暴雨和大暴雨量級(jí)上,盡管SWAN在區(qū)域性過程中具有較高的評(píng)分,但在局地過程中表現(xiàn)不穩(wěn)定,而通過快速融合技術(shù)的光流法在局地過程相對(duì)更穩(wěn)定。

        本研究通過構(gòu)建武漢本地化的2 h QPF快速融合技術(shù)的有效嘗試,初步探討建立了2 h QPF降水的預(yù)報(bào)效果,光流法快速融合技術(shù)對(duì)于大雨以下的偏弱降水具有明顯的優(yōu)點(diǎn),暴雨以上的短時(shí)強(qiáng)降水,雖然光流法相對(duì)SWAN區(qū)域性強(qiáng)對(duì)流降水預(yù)報(bào)效果相對(duì)較差,但對(duì)突發(fā)性分散的強(qiáng)對(duì)流降水具有較好的指導(dǎo)意義,對(duì)后續(xù)短臨降水預(yù)報(bào)預(yù)警服務(wù)仍具有較好的參考作用。

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