龍美希 , 陳桂琴 , 張 勇* , 張亞萍 , 鄒 倩 , 黎中菊

（1.重慶市氣象臺(tái)，重慶 401147；2.中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081；3.重慶市忠縣氣象局，忠縣 404300）

引 言

雷達(dá)估測降水是短臨監(jiān)測預(yù)警業(yè)務(wù)中的主要支撐產(chǎn)品之一，具有非常高的空間分辨率，常用的業(yè)務(wù)天氣雷達(dá)水平分辨率可達(dá)1 km×1 km，大大高于雨量站的分辨率，尤其是在雨量站更加稀疏的山區(qū)。為提高降水估測效果，常常加入雨量站觀測值對(duì)雷達(dá)估測值進(jìn)行校準(zhǔn)[1-10]。短臨業(yè)務(wù)中另一個(gè)主要支撐產(chǎn)品是風(fēng)暴尺度模式的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品，風(fēng)暴尺度模式具有更高的分辨率。大量研究表明，高分辨率的風(fēng)暴尺度模式可以改善中、小尺度對(duì)流系統(tǒng)的預(yù)報(bào)效果[11-14]。重慶市氣象局與美國俄克拉荷馬大學(xué)風(fēng)暴分析預(yù)測中心合作建立了重慶風(fēng)暴尺度快速同化和預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Chong Qing Storm-Scale Rapid Assimilation and Forcast System，CQSSRAFS），并在業(yè)務(wù)中得到較好應(yīng)用，為重慶本地短臨業(yè)務(wù)起到重要支撐作用[15-18]。目前，對(duì)模式的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品檢驗(yàn)大多把區(qū)域自動(dòng)站觀測值作為“真”值，檢驗(yàn)時(shí)將站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)插值到模式格點(diǎn)或?qū)⒛Ｊ礁顸c(diǎn)值插值到站點(diǎn)[19-21]，而評(píng)估高時(shí)空分辨率的風(fēng)暴尺度模式降水產(chǎn)品的主要問題是空間上常常缺乏足夠的觀測，導(dǎo)致高分辨率模式評(píng)估檢驗(yàn)代表性不足[22-23]。業(yè)務(wù)上的風(fēng)暴尺度模式降水產(chǎn)品水平分辨率一般達(dá)到3 km×3 km，甚至1 km×1 km，時(shí)間分辨率達(dá)到1 h。在空間上，降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品水平分辨率已高于雨量站，雨量站觀測值代表的是“點(diǎn)”，相對(duì)于模式降水的“面”分布，其實(shí)質(zhì)是“點(diǎn)對(duì)面”的檢驗(yàn)，這種檢驗(yàn)一定程度上更看重“點(diǎn)”上的“真”值，而忽略“面”上的分布。在時(shí)間上，大多數(shù)對(duì)模式預(yù)報(bào)降水的檢驗(yàn)是累計(jì)時(shí)段的檢驗(yàn)，如6 h 或24 h。為進(jìn)一步客觀評(píng)估高時(shí)空分辨率的風(fēng)暴尺度降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品效果，對(duì)其進(jìn)行與之時(shí)空分辨率相匹配的檢驗(yàn)評(píng)估是十分必要的。

本文將局地分級(jí)平均校準(zhǔn)法移用到組網(wǎng)雷達(dá)，基于組網(wǎng)雷達(dá)產(chǎn)品SWAN-MCR 計(jì)算得到定量估測降水（Classified Quantitative Precipitation Estimation，CQPE）。CQPE 的水平分辨率達(dá)到0.01°×0.01°，高于業(yè)務(wù)上的風(fēng)暴尺度模式降水產(chǎn)品的3 km×3 km，時(shí)間分辨率為1 h，與其一致。因此，CQPE 可對(duì)CQSSRAFS 預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)全時(shí)空采樣檢驗(yàn)，在空間上既可以看作是“面對(duì)面”的檢驗(yàn)，也可以是特殊的“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”檢驗(yàn)，其定量評(píng)估結(jié)果更具代表性，這對(duì)進(jìn)一步認(rèn)識(shí)高分辨率模式降水預(yù)報(bào)性能有重要意義。研究選取了重慶地區(qū)6 次區(qū)域性暴雨天氣過程，在對(duì)CQPE 和SWAN小時(shí)定量降水估測產(chǎn)品（SWAN-QPE）進(jìn)行站點(diǎn)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，利用雨量站實(shí)測降水、CQPE 對(duì)風(fēng)暴尺度模式（CQSSRAFS）的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估，以期為進(jìn)一步認(rèn)識(shí)高分辨率模式降水預(yù)報(bào)性能提供科學(xué)參考。

1 資料與方法

1.1 資料與研究區(qū)域

本文使用資料共三類：一是SWAN 小時(shí)定量降水估測產(chǎn)品（SWAN-QPE）與組合反射率因子拼圖產(chǎn)品（SWAN-MCR）；二是雨量站小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)；三是重慶本地業(yè)務(wù)運(yùn)行的風(fēng)暴尺度快速同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CQSSRAFS）逐小時(shí)降水控制預(yù)報(bào)產(chǎn)品。時(shí)間分辨率上，SWAN-QPE、雨量站降水?dāng)?shù)據(jù)、CQSSRAFS 降水產(chǎn)品及計(jì)算得到CQPE 均為1 h，SWAN-MCR 是6 min。水平分辨率上，SWAN-QPE、SWAN-MCR、CQPE 均為0.01°×0.01°（約1 km×1 km），雨 量 站 降 水 數(shù) 據(jù) 約 為8 km×8 km（平均約每64 km2一個(gè)站），CQSSRAFS 降水產(chǎn)品為3 km×3 km?？梢?，SWAN-QPE 與CQPE 的空間分辨率具有明顯優(yōu)勢。

研究區(qū)域及資料站點(diǎn)分布如圖1 所示，其經(jīng)緯度范圍是105.28°～110.20°E、28.16°～32.21°N，包括重慶全域及周邊四川、貴州、湖南、湖北、陜西的部分區(qū)域。據(jù)統(tǒng)計(jì)，研究區(qū)域內(nèi)雨量站共有3110 個(gè)：重慶范圍內(nèi)共有2019 個(gè)，其中加密站1979 個(gè)，國家站40 個(gè)；其周邊范圍內(nèi)共有1091 個(gè)，其中加密站1037 個(gè)，國家站54 個(gè)。參與SWAN 拼圖雷達(dá)共13 部，包括重慶本地4 部及周邊省份9 部，雷達(dá)觀測能完全覆蓋整個(gè)研究區(qū)域。

圖1 SWAN 拼圖雷達(dá)及雨量站點(diǎn)分布（圖中紅色虛線框內(nèi)為研究區(qū)域，黑色實(shí)點(diǎn)代表雨量站，紫色五角星代表雷達(dá)站，黑色細(xì)線表示雷達(dá)探測半徑200 km 覆蓋范圍）

1.2 研究個(gè)例

選取了主要發(fā)生在重慶的6 次區(qū)域性暴雨過程作為研究對(duì)象。6 次暴雨過程基本信息見表1（本文統(tǒng)一使用北京時(shí)），6 次暴雨均發(fā)生在主汛期，研究時(shí)長均為24 h，最大累計(jì)雨量均達(dá)到大暴雨級(jí)別，其中個(gè)例四累計(jì)雨量最大（249.1 mm），個(gè)例三累計(jì)雨量最?。?29.2 mm）。

表1 6 次暴雨過程基本信息

1.3 CQPE 計(jì)算方法

研究采用局地分級(jí)平均校準(zhǔn)法計(jì)算得到CQPE，該方法是在局地平均校準(zhǔn)法基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展而成，其核心是對(duì)雨量站實(shí)測降水進(jìn)行分級(jí)，再對(duì)各個(gè)分級(jí)進(jìn)行平均校準(zhǔn)，檢驗(yàn)評(píng)估顯示該方法對(duì)強(qiáng)降水具有較好的效果[8-9]。局地平均校準(zhǔn)因子計(jì)算公式為[24]:

式中：N為用于校準(zhǔn)的雨量站數(shù)，Ri和Gi為第i個(gè)雷達(dá)-雨量站對(duì)應(yīng)的雷達(dá)初估值和雨量站測值。將平均校準(zhǔn)因子乘以雷達(dá)初估小時(shí)降水場，就得到局地平均校準(zhǔn)后的QPE。本文將單雷達(dá)移用到組網(wǎng)雷達(dá)，主要參數(shù)設(shè)置為：雷達(dá)資料時(shí)次最少為6 個(gè)，雷達(dá)初估值或雨量站小時(shí)雨量最小值為0.1 mm，雷達(dá)初估值或雨量站小時(shí)雨量最大值為200 mm，局地半徑為20 km，局地分級(jí)雷達(dá)-雨量站對(duì)數(shù)最小值為5 對(duì)。計(jì)算得到CQPE 產(chǎn)品的時(shí)間分辨率為1 h，水平分辨率為0.01°×0.01°。

1.4 檢驗(yàn)方法

地面小時(shí)雨量觀測值作為“真值”，并通過氣候閾值、空間一致性檢驗(yàn)，以剔除異常值[25]。首先以地面雨量觀測值作為“真值”，對(duì)SWAN-QPE 與CQPE進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估，評(píng)估量為比率偏差（BIAS）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、相對(duì)誤差（RAE）、均方根誤差（RMSE）、相關(guān)系數(shù)（CC）。再用雨量站觀測值及定量降水估測值分別對(duì)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，并對(duì)比分析其對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果的影響，檢驗(yàn)參數(shù)是臨界成功指數(shù)（CSI）、命中率（POD）、虛警率（FAR）及相關(guān)系數(shù)（CC），結(jié)果均按四舍五入保留兩位小數(shù)。各檢驗(yàn)指標(biāo)計(jì)算公式如下[10,26]：

式中：N表示檢驗(yàn)評(píng)估所用的數(shù)據(jù)對(duì)樣本量，O表示實(shí)況值，F(xiàn)表示檢驗(yàn)評(píng)估量（CQPE、SWAN-QPE 及CQSSRAFS 降水產(chǎn)品），Oˉ 、Fˉ分別表示實(shí)況值及檢驗(yàn)評(píng)估量的平均值。NA、NB、NC的關(guān)系見表2。

表2 檢驗(yàn)評(píng)估量與觀測量列聯(lián)表

2 站點(diǎn)觀測降水對(duì)CQPE 與SWAN-QPE檢驗(yàn)分析

圖2 給出了個(gè)例一09 時(shí)觀測與估測雨量空間分布。如圖所示，整體上看估測雨量在形態(tài)、范圍、強(qiáng)度上與觀測雨量一致，其中SWAN-QPE 在紅色橢圓處較實(shí)況明顯偏弱而在藍(lán)色橢圓處偏強(qiáng)，CQPE 則在紅色橢圓處向增強(qiáng)調(diào)整而在藍(lán)色橢圓處向減弱調(diào)整。通過對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，在水平分辨率約1 km×1 km 雷達(dá)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，經(jīng)過融合雨量站觀測值校準(zhǔn)后得到的CQPE 能更為細(xì)致地表征出整個(gè)降水場結(jié)構(gòu)，使其更接近降水實(shí)況分布?？梢?，CQPE 在空間分布特征上比SWAN-QPE 更接近于站點(diǎn)觀測降水，同時(shí)又具有比站點(diǎn)觀測降水更高分辨率的優(yōu)勢。

圖2 個(gè)例一09 時(shí)觀測與估測雨量空間分布（a.站點(diǎn)觀測降水，b.CQPE，c.SWAN-QPE）

采用最鄰近的方式分別對(duì)CQPE 與SWAN-QPE小時(shí)雨量估測值進(jìn)行站點(diǎn)檢驗(yàn)。圖3 給出了6 次暴雨過程BIAS、MAE、RAE、RMSE、CC 共5 個(gè)檢驗(yàn)評(píng)估量的時(shí)間序列。對(duì)于BIAS（圖3a），CQPE 多優(yōu)于SWAN-QPE，SWAN-QPE 變化幅度較大，CQPE 則非常平穩(wěn)，總體上比實(shí)況略偏弱，而SWAN-QPE 比實(shí)況偏強(qiáng)。同樣，從圖3b～e 中也可以看出，CQPE 在MAE、RAE、RMSE 及CC 上 每 個(gè) 時(shí) 次 均 優(yōu) 于SWAN-QPE，且評(píng)估量表現(xiàn)得非常穩(wěn)定，上下波動(dòng)幅度很小。從表3 中的6 次暴雨過程評(píng)估參數(shù)平均值也能明顯看出，CQPE 效果優(yōu)于SWAN-QPE。因此，從5 個(gè)檢驗(yàn)評(píng)估量來看，這6 次區(qū)域性暴雨過程的CQPE 效果全面優(yōu)于SWAN-QPE。

表3 6 次暴雨過程CQPE 及SWAN-QPE 評(píng)估參數(shù)平均值

3 站 點(diǎn) 觀 測 降 水、CQPE 對(duì)CQSSRAFS 逐時(shí)降水產(chǎn)品檢驗(yàn)評(píng)估

3.1 CQSSRAFS 降水產(chǎn)品預(yù)處理

在時(shí)間分辨率上，CQSSRAFS 逐3 h 更新同化雷達(dá)資料在1 h 內(nèi)完成更新同化，并輸出24 h 內(nèi)逐小時(shí)降水產(chǎn)品。在時(shí)間分辨率上，CQSSRAFS 降水產(chǎn)品與CQPE 均為1 h，不需要再處理。在空間分辨率上，二者并不一致，研究采用雙線性插值法將CQSSRAFS降水產(chǎn)品水平分辨率由原來的3 km×3 km 處理為與CQPE 一致的0.01°×0.01°。圖4 給出了個(gè)例一10 時(shí)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品（08 時(shí)起報(bào)）處理前后的效果對(duì)比。圖4a 為處理前效果，即3 km×3 km 水平分辨率降水產(chǎn)品；圖4b 為處理后效果，即0.01°×0.01°水平分辨率降水產(chǎn)品。如圖所示，采用線性插值處理后的CQSSRAFS 降水產(chǎn)品與其原產(chǎn)品空間分布特征一致。下面，采用同樣方法將6 次暴雨過程CQSSRAFS 的24 個(gè)逐時(shí)預(yù)報(bào)降水處理為與CQPE 空間分辨率一致的數(shù)據(jù)。

圖4 個(gè)例一10 時(shí)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品處理前后的效果對(duì)比（a.處理前，b.處理后）

3.2 站點(diǎn)觀測降水、CQPE 及CQSSRAFS 降水產(chǎn)品比較

圖5 是個(gè)例一11 時(shí)站點(diǎn)觀測降水、CQPE 及預(yù)處理后的CQSSRAFS 降水產(chǎn)品對(duì)比。圖5b 中CQPE 分布與圖5a 中站點(diǎn)觀測降水分布基本一致，且表現(xiàn)出更細(xì)致的分布特征，但站點(diǎn)觀測降水因?yàn)椴逯刀植几交２捎肅QPE 作為實(shí)測值來檢驗(yàn)CQSSRAFS降水產(chǎn)品在一定程度上保留了降水場更細(xì)致的空間分布特征，不僅包括“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”的離散檢驗(yàn)，同樣也是“面對(duì)面”的連續(xù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)“點(diǎn)”從3000 余個(gè)增加到近200000 個(gè)，是站點(diǎn)檢驗(yàn)樣本量的60 余倍，而且CQPE與CQSSRAFS 降水產(chǎn)品具有同樣的時(shí)空分辨率，檢驗(yàn)樣本即是總體樣本，能更加真實(shí)地評(píng)估CQSSRAFS降水產(chǎn)品的預(yù)報(bào)效果。從宏觀上看，CQSSRAFS 的降水預(yù)報(bào)在形態(tài)上與站點(diǎn)實(shí)況及CQPE 較為類似，但降水范圍偏大且中心也有所偏離（圖5）。

圖5 個(gè)例一11 時(shí)站點(diǎn)觀測降水（a）、CQPE（b）及預(yù)處理后的CQSSRAFS 降水產(chǎn)品（c）對(duì)比

3.3 站點(diǎn)觀測降水、CQPE 對(duì)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品檢驗(yàn)分析

為定量檢驗(yàn)評(píng)估CQSSRAFS 在不同降水強(qiáng)度上的預(yù)報(bào)效果，將降水分為≥0.1 mm、≥1 mm、≥5 mm及≥10 mm 共4 個(gè)等級(jí)，分別進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估。以站點(diǎn)觀測降水、CQPE 作為實(shí)況，按照公式（6）～（9）計(jì)算了逐時(shí)次的CC、CSI、POD、FAR，分別從“點(diǎn)對(duì)面”、“面對(duì)面”上對(duì)4 個(gè)等級(jí)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估。圖6 給出了4 個(gè)檢驗(yàn)參數(shù)在小時(shí)雨量≥0.1 mm時(shí)6 次暴雨過程平均的24 h 變化序列。如圖所示，站點(diǎn)觀測降水與CQPE 對(duì)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品的檢驗(yàn)結(jié)果呈一致的變化特征，檢驗(yàn)評(píng)估參數(shù)在前9 個(gè)時(shí)次表現(xiàn)較好，此后CQSSRAFS 降水預(yù)報(bào)能力隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加而變差，這表明利用CQPE 來檢驗(yàn)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品是可行的。進(jìn)一步對(duì)比站點(diǎn)觀測降水與CQPE 對(duì)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品的檢驗(yàn)評(píng)估結(jié)果可知：在檢驗(yàn)的24 個(gè)時(shí)次中，多數(shù)時(shí)次都是CQPE 占優(yōu)，尤其是前9 個(gè)時(shí)次，說明利用CQPE 對(duì)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品進(jìn)行“面對(duì)面”的檢驗(yàn)更具有代表性；這是因?yàn)镃QPE 具有更高的分辨率，還有更多的檢驗(yàn)樣本，對(duì)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品的“面對(duì)面”檢驗(yàn)實(shí)質(zhì)是對(duì)其總體樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。

圖6 4 個(gè)檢驗(yàn)參數(shù)在小時(shí)雨量≥0.1 mm 時(shí)6 次暴雨過程平均的24 h 變化序列（a.CC，b.CSI，c.POD，d.FAR）

具體來看，對(duì)于CQPE 檢驗(yàn)評(píng)估，CC 最大值（0.34）出現(xiàn)在第1 個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)次，從第9 個(gè)時(shí)次之后CC 迅速減小，說明在第9 個(gè)時(shí)次之后，CQSSRAFS 降水產(chǎn)品與CQPE 相關(guān)性變得更差。再從CSI、POD 及FAR 的逐時(shí)次變化來看，具有與CC 一致性的變化特征，前9個(gè)時(shí)次具有較高的CSI、POD 和較低的FAR，CQPE對(duì)CQSSRAFS 降水產(chǎn)品的CSI 大多在0.5 左右，POD大多在0.7 左右，F(xiàn)AR 在0.4 附近，相比之下站點(diǎn)觀測降水對(duì)CQSSRAFS 降水的CSI、POD 明顯偏低，F(xiàn)AR明顯偏高。其余時(shí)次，CQPE 與站點(diǎn)觀測降水的檢驗(yàn)效果均有不同程度的下降，實(shí)際是反映了CQPE 與CQSSRAFS 預(yù)報(bào)降水在面上的重疊區(qū)進(jìn)一步變小，如果單從落區(qū)范圍上來評(píng)估CQSSRAFS 降水產(chǎn)品的效果顯然較差，必須對(duì)落區(qū)位置進(jìn)行訂正。圖7 是個(gè)例一第22 個(gè)時(shí)次（2018 年6 月19 日06 時(shí)）的CQSSRAFS降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品及對(duì)應(yīng)時(shí)次的CQPE。對(duì)于該時(shí)次，CQPE 對(duì)CQSSRAFS 預(yù)報(bào)小時(shí)降水≥0.1 mm 進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估的CC、CSI、POD 及FAR 分別為-0.02、0.26、0.41、0.59，站點(diǎn)觀測降水對(duì)應(yīng)的各檢驗(yàn)評(píng)估量分別為-0.03、0.27、0.39、0.52，二者的檢驗(yàn)評(píng)估量值很接近。從圖7 也可以看出，CQSSRAFS 降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品與CQPE在降雨落區(qū)上存在較大的差異，雨區(qū)的重疊部分很??；但從形態(tài)上看，又存在一定的相似之處，整個(gè)雨帶均呈西南-東北向的分布特征，且主要降水分布在雨帶的兩端。可見，CQSSRAFS 在該時(shí)次的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品盡管在定量評(píng)估上表現(xiàn)較差，但在雨帶形態(tài)上具有一定的參考價(jià)值，此時(shí)業(yè)務(wù)人員應(yīng)該更多地考慮訂正雨帶的位置。這一現(xiàn)象在高分辨率風(fēng)暴尺度模式中是常見的，主要是由于對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣認(rèn)識(shí)不足，參數(shù)化方案不能很好地表達(dá)相應(yīng)的物理過程[27]，導(dǎo)致模式產(chǎn)品常常會(huì)產(chǎn)生一些位移誤差。

圖7 個(gè)例一06 時(shí)降水分布（a.CQPE，b.CQSSRAFS）

對(duì)于小時(shí)雨量≥1 mm 的6 次暴雨過程CQSSRAFS平均預(yù)報(bào)降水效果，站點(diǎn)觀測降水與CQPE 對(duì)其的檢驗(yàn)評(píng)估與小時(shí)雨量≥0.1 mm 時(shí)具有較為類似的特征（圖略），且CQSSRAFS 降水預(yù)報(bào)能力進(jìn)一步減弱，CQPE 與站點(diǎn)觀測降水之間的差距也進(jìn)一步減小。當(dāng)小時(shí)雨量≥5 mm 和≥10 mm 時(shí)，二者對(duì)CQSSRAFS降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品的定量評(píng)估值在整體上非常接近（圖略），這主要是因?yàn)閷?duì)于更強(qiáng)的降水，預(yù)報(bào)降水與實(shí)況降水在空間的重疊區(qū)更小甚至完全沒有重疊區(qū)，此時(shí)樣本數(shù)量對(duì)檢驗(yàn)評(píng)估數(shù)值的影響也會(huì)變得非常小。

4 結(jié)論與討論

本文選取6 次區(qū)域性暴雨天氣過程，利用SWAN組網(wǎng)雷達(dá)組合反射率因子產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測降水?dāng)?shù)據(jù)，采用局地分級(jí)平均校準(zhǔn)方法計(jì)算了CQPE，并對(duì)CQPE與SWAN-QPE 進(jìn)行了檢驗(yàn)評(píng)估，再分別用站點(diǎn)觀測降水、CQPE 對(duì)CQSSRAFS 預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估，得到以下主要結(jié)論：

（1）通過站點(diǎn)觀測降水分別對(duì)CQPE 與SWANQPE 進(jìn)行“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”的逐時(shí)檢驗(yàn)評(píng)估發(fā)現(xiàn)，CQPE 總體略偏弱，SWAN-QPE 總體偏強(qiáng)，CQPE 的各項(xiàng)檢驗(yàn)參數(shù)均優(yōu)于SWAN-QPE。

（2）站點(diǎn)觀測降水與CQPE 對(duì)CQSSRAFS 降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品的檢驗(yàn)結(jié)果一致。在時(shí)效上，CQSSRAFS 預(yù)報(bào)能力隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加而減弱，尤其是第9 個(gè)小時(shí)之后減弱更明顯。在降水量級(jí)上，CQSSRAFS 預(yù)報(bào)能力隨著降水量級(jí)的增大而減弱。相比于站點(diǎn)觀測降水對(duì)CQSSRAFS 降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品的“點(diǎn)對(duì)面”檢驗(yàn)，CQPE對(duì)其“面對(duì)面”的總體樣本檢驗(yàn)更具有代表性，具有更高的相關(guān)系數(shù)、臨界成功指數(shù)、命中率及更低的虛警率，但隨著降水量級(jí)的增大或預(yù)報(bào)時(shí)效的增加，二者總體上趨于一致。

需要指出的是，CQPE 依賴于計(jì)算參數(shù)，不同的計(jì)算參數(shù)會(huì)導(dǎo)致CQPE 效果出現(xiàn)差異，本文中選取的是常用參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。但從理論上講，CQPE 結(jié)合了點(diǎn)與面的觀測優(yōu)勢，一是融合了雨量站觀測數(shù)據(jù)，二是進(jìn)行了分級(jí)訂正，檢驗(yàn)評(píng)估也證實(shí)了CQPE 具有更好的效果。采用CQPE 對(duì)CQSSRAFS 降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估，二者均是規(guī)則的格點(diǎn)場，且CQPE 具有更高的空間分辨率，對(duì)CQSSRAFS 降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品的檢驗(yàn)是總體樣本檢驗(yàn)，既是“面對(duì)面”檢驗(yàn)又是特殊的“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”檢驗(yàn)，相較于傳統(tǒng)站點(diǎn)的“點(diǎn)對(duì)面”檢驗(yàn)，其結(jié)果更具代表性且有合理性。但文中的檢驗(yàn)方法仍然具有一定局限性，盡管CQSSRAFS 預(yù)報(bào)雨帶形態(tài)與實(shí)況具有相似性，但從定量檢驗(yàn)評(píng)估值上看效果很差，在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中還需要更多考慮雨帶位置的訂正。