四川区域融合降水产品的质量评估

本文利用四川省156个国家地面气象观测自动站2018年逐小时降水资料,从降水产品与观测值的对比、降水产品误差空间特征、降水产品误差月变化、不同降水量级的误差特征等方面,对国家气象信息中心研制的中国区域1h、0.05° × 0.05°分辨率的地面-卫星-雷达三源融合实时降水产品和地面-卫星二源融合快速降水产品在四川区域的适用性进行对比评估。研究结果表明,两套融合降水产品能较好的反映四川区域年内小时降水的时空变化特征,与站点观测降水相比,两套融合降水产品均存在一定程度的低估,且随着降水量级的增大,均方根误差值也相应增大。两套融合降水产品相比,融合了雷达资料的三源融合降水产品各项指标均优于二源融合降水产品,数据质量更高。      

ERA5-Land降水再分析资料在中国西南地区的适用性评估

为了探究欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析ERA5-Land(ERA5L)降水资料在中国西南的四川、重庆、贵州、云南及西藏5省(区、市)的适用性。以2018-2020年中国气象局441个国家级地面站雨量器自动观测数据为参考基准,使用Pearson相关系数、平均相对误差、均方根误差、命中率、空报率以及临界成功指数评分,对ERA5L降水资料在评估时段内各区域和站点的整体精度、不同海拔、不同时间尺度(月、季),以及不同量级降水的特征和偏差进行分析。结果表明：(1)ERA5L降水资料能较好反映西南区域的降水变化特征,但相对站点观测存在不同程度的偏高,以西藏地区最为明显。(2)在四川盆地,ERA5L降水与站点观测相关性高、误差较小,在西藏、云南、贵州及四川西部的地形复杂山区,误差相对较大。(3)ERA5L降水的误差存在明显的月变化特征,从7月开始到次年的2月,平均相对误差随降水总量的降低而增加,命中率减小、空报率增大,随后从2-7月,平均相对误差又随着降水量的增大而减小,命中率增加、空报率减少;各省(区、市)在不同季节质量表现不一,春季和秋季重庆相对表现最优,夏季贵州最优,冬季四川最优。(4)...     

近35年云贵高原暴雨特征分析

利用云南和贵州188个气象台站1980~2014年的逐日降水资料,得到了云贵高原的年平均总降水量、年平均暴雨量、暴雨频率、暴雨贡献率和暴雨的月分布情况,探讨了近35年云贵高原暴雨的分布特征和年际变化特征。结果表明:云贵高原的年降水量分布大体上呈南多北少,整体上由南向北递减。暴雨的贡献率占16%左右,云贵高原最早1月就会出现暴雨,最晚6月出现暴雨天气,暴雨集中出现在4~11月,夏季平均暴雨日数2.5天。1980~2014年暴雨降水量偏多年与暴雨降水量偏少年差别不大,暴雨量在近35年内未出现明显的变化趋势。通过小波分析得出云贵高原的年降水,年暴雨都存在多时间尺度特征,不同的时间尺度表现出不同的循环交替。至今暴雨增多的等值线未出现闭合,降水还有增加的趋势。      

四川CLDAS 5 km小时能见度实况产品与能见度观测站资料质量对比评估

利用四川省CLDAS 5km小时能见度实况产品和能见度观测站资料,将智能网格小时能见度产品按双线性和邻近插值的方法插值到四川省156个国家级能见度观测站上,比较两者的相关系数、均方根误差、平均值误差、平均绝对误差等参数,对CLDAS 5km小时能见度实况产品进行质量评估并对数据的可用性做了分析,结果显示:小时能见度产品在四川盆地及攀西地区中部的相关系数较高,普遍在0.7以上,误差值较小,平均值误差普遍为负值,表明有小的低估值,数据可用性较好;而川西高原及攀西地区南部的相关系数小,误差值大,平均值误差普遍为正值,表明多为高估值,数据可用性一般。分级评估表明:随着能见度等级的降低,高原地区的缺测数据越来越多,盆地内的高估值也明显增加,能见度等级为“优”与“良”时的数据可用性较好。      

四川地区人工观测日照时数与自动观测对比分析

本文用2019年1～3月四川全省156个国家级地面观测站日照时数平行观测资料，对比评估了自动与人工观测日照时数的小时、日值一致性及分级一致性，分析空间分布规律和不同日照时长对一致性的影响，结果表明:大多数台站人工日照时数略> 自动观测，人工观测值较自动值偏小的台站、二者间均方根误差较大、小时相关系数较低的台站均多出现在盆地地区；攀枝花、甘孜、阿坝、凉山(以下简称“攀枝花、三州”)等日照充足的地区相较于多阴雨的盆地，人工与自动日照时数更接近；攀枝花、三州区域人工观测在日照时长较长的情况下更准确，盆地区域人工观测在日照时长较短的情况下更准确；日自动日照时数> 8h时，人工观测值较自动值易出现偏小，全省人工观测值与自动观测值之间的误差更小，相关性更高；日自动日照时数< 8h时，人工观测值较自动值易出现偏大，在2～8h时，全省人工与自动观测值之间的误差更大，相关性也更差。      

Correction of CMPAS Precipitation Products over Complex Terrain Areas with Machine Learning Models

Machine learning models were used to improve the accuracy of China Meteorological Administration Multisource Precipitation Analysis System (CMPAS) in complex terrain areas by combining rain gauge precipitation with topographic factors like altitude, slope, slope direction, slope variability, surface roughness, and meteorological factors like temperature and wind speed. The results of the correction demonstrated that the ensemble learning method has a considerably corrective effect and the three methods (Random Forest, AdaBoost, and Bagging) adopted in the study had similar results. The mean bias between CMPAS and 85% of automatic weather stations has dropped by more than 30%. The plateau region displays the largest accuracy increase, the winter season shows the greatest error reduction, and decreasing precipitation improves the correction outcome. Additionally, the heavy precipitation process’precision has improved to some degree. For individual stations, the revised CMPAS error fluctuation range is significantly reduced.     

四川省CLDAS和ECMWF再分析数据风速产品评估

利用2019年1月1日00时～12月31日23时(世界时)四川156个国家站和1768个区域站的观测数据,评估全国智能网格实况分析产品(CLDAS)和ECMWF再分析数据(ERA5-Land)的10m风产品。采用双线性插值方法,将两种分析产品插值到气象站点,与观测值对比,通过平均误差,平均绝对误差,均方根误差和相关系数等指标对以上两种产品进行评估比较。结果表明:两种分析产品对于四川省国家站和高原地区区域站风速都以低估为主,但盆地区域站高估。风速在高原地区所有评估指标都比盆地内差,高原地区需谨慎使用格点风产品。CLDAS对于国家站的各项评估指标都优于ERA5-Land。两种产品与区域站的平均误差,平均绝对误差,均方根误差结果整体相近,但CLDAS对非独立区域站的误差相对更小。ERA5-Land相关性较差,与四川地区实际观测的地面风速变化趋势相反, 不适用于四川。      

融合降水实况分析产品在四川地区的适用性评估

利用四川省地面自动站2018年6月—2019年5月的逐小时降水观测资料,在邻近插值和双线性插值对比分析的基础上,从晴雨准确率、降水时空特征、降水分量级检验等多个方面,对国家气象信息中心研制的融合降水实况分析产品在四川地区的适用性进行评估分析。评估结果表明:(1)邻近插值和双线性插值对评估结果影响小。(2)融合降水实况分析产品的完整性好,其平均晴雨准确率为92.6%,对探测降水有无存在较大可能。(3)融合降水实况分析产品的数据质量较高,能反映四川区域年内小时降水的时空变化特征,且随着降水量级的增大,误差相应增大,TS评分相应减小,说明在弱降水量级,融合降水实况分析产品与观测降水更接近。(4)非独立检验的效果好于独立检验,盆地的检验效果好于高原、山区等复杂地区,说明参与评估的站点分布、数据质量对评估结果存在一定影响。