GPM日降水产品在中国大陆的准确性评估

以中国2423个地面气象站点的降水传感器观测数据为基准,采用定量统计指标（相关系数R、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、相对误差RE）以及分类统计指标（探测率POD、误报率FAR、虚报漏报率Bias、风险评分ETS）,从不同空间尺度、不同时间尺度和不同降水强度三个维度,分析了GPM降水产品的观测准确性,以探究GPM卫星降水产品在中国大陆的适用性。结果表明：从不同空间尺度特征看,GPM降水在全国范围均呈现较高的观测准确性,72%的站点R值超过0.7,在华东地区最好,西北区相对较差;全国大部分区域都为正的相对误差,各区RE集中分布在0～20%。不同高程带内的准确性显示,GPM产品对降水的高估情况在低海拔（＜2000 m）、高海拔（＞4000 m）地区较为明显,在中海拔地区（2000~4000 m）GPM降水数据适用性相对较好。从不同时间尺度特征看,GPM降水产品与降水传感器实测降水年总量分布上较为一致,两者的R为0.75,但在量值上存在一定程度的偏差,RMSE为6.15 mm·d-1。从逐月结果看,GPM降水产品与地面降水传感器的一致性在1—10月表现较好,R均在0.7以上,11、12月略低,夏季误差值比冬季大。从不同降水强度特征看,POD随着降水强度的增加而降低,GPM降水产品对“中雨”强度降水事件的整体探测能力较优,而在“小雨”和“暴雨”的探测能力稍弱。     

干旱典型山区CFSR降水数据的偏差校正方法研究——以新疆开孔河流域为例

CFSR降水数据在西北干旱半干旱区存在较大偏差,需要寻求合适的偏差校正方法。基于新疆开孔河流域内4个不同海拔高度的雨量站1981—2010年日观测数据,与同期CFSR降水数据对比分析后,分别采用LOCI法、Gamma分布映射法以及这2种方法的耦合(gamLOCI法)对CFSR降水数据进行偏差校正和检验。结果表明:新疆开孔河流域内原始CFSR降水数据表现出低估强降水、高估弱降水的特征,且春秋两季与观测值的相关性优于夏冬两季,高海拔山区的相关性优于平原地区,夏秋两季的偏差小于春冬两季,山区和低海拔平原区的偏差大于较低海拔平原区;gamLOCI法综合了LOCI法和Gamma分布映射法的优点,既能校正CFSR降水数据的湿日频率和湿日降水强度,又能保留降水序列中的极值;在平原区,3种校正方法的效果均较好,无显著差别,而在高海拔山区,gamLOCI法校正效果最优。     

TRMM 3B42降水产品在洮河中上游的精度评估分析

基于洮河中上游2006-2016年气象站实测降水数据,在不同时间尺度上评估了TRMM 3B42 V7卫星产品在该区域的精度。结果表明:(1)研究区超过60%的降雨事件能被TRMM卫星探测到,综合评价指标ETS平均达到0. 31,体现了TRMM卫星在洮河中上游具备较好的降雨事件探测能力;TRMM产品在中雨和暴雨的尺度上探测能力表现最好。(2)TRMM数据和实测数据在日尺度的相关系数平均为0. 64,在降水量对比中,两者相差较小,精度较好;月尺度的精度比日尺度高,相关系数平均为0. 94;在月份差异上,温暖湿润的季节效果优于寒冷干燥的季节。(3)在年均和夏秋季节降水空间分布上,TRMM数据与站点实测降水的对应较好,两者均表现出洮河中上游降水西南多、东北少的趋势,且TRMM轻微高估了实测降水。以上结果表明了TRMM 3B42 V7降水产品在洮河中上游精度较高,对站点稀缺区具有重要的应用价值。     

GPM/IMERG产品在鲁南地区的精度评估

为了评估GPM/IMERG产品在鲁南地区的精度,利用2016年1—12月鲁南地区35个国家气象站的降水观测数据,采用定量和分类评分指标的方法,从时间、空间和降雨强度等方面对GPM/IMERG产品在鲁南地区的适用性进行评估。结果表明:IMERG数据在鲁南地区具有较高的精度,IMERG与站点观测数据相关系数为0.8,均方根误差为5.47mm/d,相对偏差为2.27%;从时间上来看,IMERG与站点观测区域平均日降水和月降水总体变化趋势是一致的,夏季的估算精度高于其他季节;从空间上来看,年降水量偏多的台站,IMERG数据会低估,年降水量偏少的台站,IMERG数据会高估,IMERG对中纬度山地和丘陵的估测精度优于平原;IMERG产品的估计精度与降雨强度有关,当降水量级为微量降水(小于1mm/d)时,卫星估测能力较弱,当降水强度为小雨及以上量级时,卫星估测降水产品与实际观测概率密度差异较小;IMERG估算稳定性降水的能力较强,在降水较多月份,IMERG的探测准确率较高、空报率较低、临界成功指数较好。     

1959-2014年古浪河流域降水变化特征及突变分析

利用1959-2014年间古浪河流域的实测地面降水资料,采用多种技术方法相结合,开展了古浪河流域56年降水变化研究工作。结果表明,该流域年降水量总体呈上升趋势,其中上、下游年降水量的变化速率分别为0. 13 mm·(10a)~(-1)和0. 03 mm·(10a)~(-1),年降水量的增加主要源自于月最小降水量增加的贡献;上游及下游地区春季和夏季降水相似,均表现为缓慢增加趋势,而上游地区秋季和冬季降水增加幅度明显高于下游的古浪盆地。年降水量存在5年、11年和27年左右的震荡期,以11年尺度为主周期,流域内降水周期变化季节差异显著。上游和下游降水季节周期变化趋势相似,但与上游相比,下游不同季节主周期能量较大,且呈现出显著的周期变化。对降水的突变分析表明,上游地区在1975年附近发生突变,而下游突变点发生在2005年左右,进一步证实了高海拔地区比低海拔地区对降水的反应更加敏感。     

鄱阳湖流域气候变化事实研究

基于江西79个气象站1961-2010年逐日气温和降水观测资料,采用滑动t检验和Mann-kendell法对鄱阳湖流域年平均气温进行突变检验分析,利用线性回归方法分别对鄱阳湖流域气温、降水量、降水日数、降水强度等要素的变化趋势进行了分析。结果表明：（1）1961-2010年鄱阳湖流域年平均气温为18.0℃,升温趋势明显,升温率达0.16℃/（10 a）,在1996年出现显著突变。冬季升温趋势最明显,夏季气温虽呈上升趋势,但不显著。（2）流域平均年降水量为1643 mm,呈略增多趋势。20世纪60-80年代和21世纪00年代降水量偏少,90年代降水量相对偏多。最大年降水量出现在1975年,为2149.6 mm;最小年降水量出现在1963年,为1111.6 mm。（3）流域年降水日数总体呈现下降趋势,下降率约为6.9 d/（10 a）。其中,小雨日数下降最为显著,下降率约为7.1 d/（10 a）;中雨日数呈略下降趋势;大雨和暴雨日数呈现略增加趋势。（4）流域年降水强度总体呈现上升趋势,每10 a上升约0.52 mm/d,说明流域降水集中度增大,强降水事件增多。     

GPM反演降水数据IMERG在浙江省的适用性研究

【目的】为了研究全球降水测量计划（GPM）综合多卫星检索降水产品（IMERG）在浙江省的适用性。【方法】以浙江省为研究区域,基于浙江省自动观测站降水数据,利用相关系数、均方根误差、相对偏差、分类指数统计法分别从年尺度、季尺度、月尺度、日尺度以及小时尺度GPM在浙江省的适用性。【结果】（1）春、秋、冬季的GPM和自动站对应效果远好于夏季,月尺度、日尺度、小时尺度下GPM和自动站降水数据对应效果较好,但整体上存在高值区略低估、低值区略高估现象;（2）年尺度与季尺度下GPM与自动站降水平均值的变化趋势一致,但GPM降水平均值较高,其中秋季表现最好;（3）年、月、日3个尺度下,尺度越精细化,相关系数越高、相对偏差越小,均方根误差越小;小时、日、月3个尺度下,降水阈值越低,产品尺度越粗糙,估测能力越高;降水阈值越低,产品尺度越精细,误报降水的比例越低;降水阈值越低,综合探测能力越高;（4）在小时尺度下,在0.5~1 mm·h-1区间,GPM虽然对降水事件略有高估,但拟合效果较好。【结论】综合来看,GPM日尺度降水数据产品精度在浙江省有较大应用潜力。     

祁连山春季一次层状云降水的雨滴谱分布及地形影响特征

祁连山是青藏高原东北部重要的生态屏障和冰川与水源涵养生态功能区,是黄河流域重要水源产流地,但针对该地区的云和降水过程研究很少。本文利用祁连山地区11个Parsivel2雨滴谱仪的观测数据,研究了祁连山地区春季一次层状云降水过程的雨滴谱分布及地形影响特征。此次降水过程主要受短波槽影响,降水时空差异较大。雨滴谱观测数据表明,此次降水过程的雨滴等效直径（D_m）较小,雨滴谱数浓度（N_T）与D_m随海拔高度升高分别呈增加和减小的趋势,低海拔站点logN_w（N_w为雨滴谱截断参数）和D_m分布有着明显的层状云降水特征,而整个祁连山地区在同样D_m下有着更低的N_w。低海拔站点由于碰并和小雨滴的蒸发,有着更少的小雨滴（＜1 mm）和更多的大雨滴,而高海拔站点由于距离云底较近或位于云内,云滴尺度小且浓度大,D_m随R（R为降水强度）增大变化趋势不明显。M-P分布和Gamma分布在低海拔站点的拟合效果要优于高海拔站点,相较于Gamma分布,M-P分布对高海拔站点的小雨滴和大雨滴浓度有一定的高估和低估,因此更适用于高海拔站点雨滴谱的描述。对比于低海拔站点,高海拔站点的μ–Λ（μ、Λ分别为Gamma分布的形状参数和斜率参数）关系与相关研究的结果较为接近,但在Λ较小（＜40 mm?1）时拟合结果较为接近。受海拔高度与云底的相对位置和地形的影响,祁连山地区的Z–R（Z为雷达反射率因子）关系与其他地区或研究有着较大的区别。     

1981～2010年北京地区极端降水变化特征

采用北京地区20个常规气象站1981~2010年逐日降水数据,对北京地区极端降水的空间分布特征进行了分析。得到以下主要结论:1981~2010年,北京地区极端降水百分位数(第90、95和99个百分位数)阈值表现出较一致的空间分布特征,以第95个百分位数阈值计算的极端降水日数与降水阈值和降水量的分布有较大差异,极端降水量对总降水量的贡献可达30%~37%,极端降水强度分布与极端降水阈值分布相似。近30年,北京地区多数站点的极端降水量、降水日数和降水强度呈下降趋势,极端降水量以上甸子、怀柔、平谷和观象台下降较为明显,可达到40 mm(10 a)–1以上,极端降水强度以顺义、海淀、观象台、大兴和上甸子等站下降较为显著,每10 a降水强度减小趋势可达4 mm d–1,极端降水日数变化分布与极端降水量变化分布类似,极端降水强度变化与降水量和降水日数变化的分布有明显不同。     

基于阈值方法原理的江淮地区降水特性研究

利用江淮地区20个代表站点雨量计连续30年(1980—2009年)的逐日降水资料,基于阈值方法原理对该地区降水特性进行了研究,主要讨论了月平均日降水量与阈值为0.1,1.0,5.0,10.0,24.0,48.0mm/d时降水日数占该月天数比例之间的关系。研究结果表明:各站点及江淮整体月平均日降水量与超过某一阈值降水日数占该月天数的比例之间存在着高度的线性相关关系,相关性随着阈值的不同而变化,在阈值为24.0mm/d时相关性最好,相关系数普遍超过0.97。低阈值时存在着非线性相关。阈值方法具有很多方面的应用,例如能更好地理解降水的形成机制;寻求更好的估测降水的算法;发展更优的数值预报模式的参数化方案;检验各种数值预报模式降水产品等。     

Evaluation of TRMM multi-satellite precipitation analysis (TMPA) against terrestrial measurement over a humid sub-tropical basin,India

To support the GPM mission which is homologous to its predecessor, the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), this study has been undertaken to evaluate the accuracy of Tropical Rainfall Measuring Mission multi-satellite precipitation analysis (TMPA) daily-accumulated precipitation products for 5 years (2008–2012) using the statistical methods and contingency table method. The analysis was performed on daily, monthly, seasonal and yearly basis. The TMPA precipitation estimates were also evaluated for each grid point i.e. 0.25° × 0.25° and for 18 rain gauge stations of the Betwa River basin, India. Results indicated that TMPA precipitation overestimates the daily and monthly precipitation in general, particularly for the middle sub-basin in the non-monsoon season. Furthermore, precision of TMPA precipitation estimates declines with the decrease of altitude at both grid and sub-basin scale. The study also revealed that TMPA precipitation estimates provide better accuracy in the upstream of the basin compared to downstream basin. Nevertheless, the detection capability of daily TMPA precipitation improves with increase in altitude for drizzle rain events. However, the detection capability decreases during non-monsoon and monsoon seasons when capturing moderate and heavy rain events, respectively. The veracity of TMPA precipitation estimates was improved during the rainy season than during the dry season at all scenarios investigated. The analyses suggest that there is a need for better precipitation estimation algorithm and extensive accuracy verification against terrestrial precipitation measurement to capture the different types of rain events more reliably over the sub-humid tropical regions of India.     

Probability Distribution of Summer Daily Precipitation in the Huaihe Basin of China Based on Gamma Distribution

The probability distribution of precipitation in the Huaihe basin (HB) is analyzed with the shape and scale parameters of a Gamma distribution.The summer daily precipitation records of 158 meteorologic...     

近50 a来中国不同流域降水的变化趋势分析

利用我国612个气象站1961—2010年逐日降水量资料,借助地理信息系统Arc GIS,分析了我国十大流域的年、季节降水量的时空变化趋势特征。结果表明,我国降水主要集中在珠江、东南诸河和长江流域,西北诸河流域降水最少;四季降水量与年降水量的空间分布特征高度相似;降水量均为夏季最多,冬季最少。就年降水量而言,西北诸河流域有变湿趋势,海河流域和黄河流域有变干趋势。就降水季节而言,西南诸河、松花江、西北诸河流域春季有变湿趋势;东南诸河流域和长江流域夏季有变湿趋势,海河流域和西南诸河流域夏季有变干趋势;西北诸河流域秋季有变湿趋势,长江流域、黄河流域和淮河流域秋季有变干趋势;松花江流域、西北诸河流域和长江流域冬季有变湿趋势。     

Precipitation–altitude relationships on different timescales and at different precipitation magnitudes in the Qilian Mountains

It is generally accepted that altitude is the main variable governing the spatial distribution of precipitation in the mountains. This study mainly discusses the precipitation–altitude relationships on different timescales and at different individual precipitation magnitudes in the entire study period (April 2012 to September 2015), wet season (May to September), and dry season (October to April), and tries to find a threshold to determine whether the correlation between precipitation and altitude is significant. In this study, the half-hourly data, including precipitation, wind speed, and air temperature, from April 2012 to September 2015 are obtained by six automatic meteorological stations located on the north slope of Qilian Mountains, which range from 2980 to 4484 m a.s.l., and horizontal distance is approximately 7000 m. Results indicate that (i) if all samples in the entire study period are to be investigated, the individual precipitation had to reach about 30 or 40 mm, then the sample may pass the significance test at p < 0.05 or at p < 0.01, respectively. The thresholds in wet season are same as that during entire study period. The thresholds in dry season are about 10 and 15 mm (ii) with increasing timescale, the percentage of samples that pass the test increases. However, it is until the monthly scale whether it is wet or dry season or the entire study period, the precipitation–altitude relationships have statistical significance and using the monthly or yearly scale as the time unit can be better applied to the research, which is based on the precipitation–altitude relationships.     

Estimation of the monthly precipitation predictability limit in China using the nonlinear local Lyapunov exponent

By using the nonlinear local Lyapunov exponent and nonlinear error growth dynamics, the predictability limit of monthly precipitation is quantitatively estimated based on daily observations collected from approximately 500 stations in China for the period 1960–2012. As daily precipitation data are not continuous in space and time, a transformation is first applied and a monthly standardized precipitation index (SPI) with Gaussian distribution is constructed. The monthly SPI predictability limit (MSPL) is quantitatively calculated for SPI dry, wet, and neutral phases. The results show that the annual mean MSPL varies regionally for both wet and dry phases: the MSPL in the wet (dry) phase is relatively higher (lower) in southern China than in other regions. Further, the pattern of the MSPL for the wet phase is almost opposite to that for the dry phase in both autumn and winter. The MSPL in the dry phase is higher in winter and lower in spring and autumn in southern China, while the MSPL values in the wet phase are higher in summer and winter than those in spring and autumn in southern China. The spatial distribution of the MSPL resembles that of the prediction skill of monthly precipitation from a dynamic extended-range forecast system.     

2022年8月四川盆地持续性极端高温特征及不同模式预报误差分析

本文基于2022年8月四川盆地104站逐时温度、降水数据和1971—2021年历史同期数据,及EC、CMA GFS、CMA MESO模式的2 m气温预报等数据,运用统计学相关方法分析了此次极端高温过程的特征及预报误差。结果表明：①2022年8月四川盆地极端高温过程范围大、强度强、持续时间长,有87.5%站最高气温超过该站历史同期极值,且高温最强盛时段较历史同期明显推后。②2022年8月最高气温分布为东高西低,最高气温与历史同期极值差分布则相反,其中最高气温随站点海拔增大而减小,而极值差则随站点海拔先增大再减小。另外,受热岛效应影响,极值差大值站点主要集中在龙泉山脉附近。③高温期间,最高、最低气温平均值高、距平大,且累计降水量和雨日数也明显低于历史同期。④相较而言,EC模式的预报优势主要在盆地低海拔地区。而CMA MESO模式在盆地周边陡峭地形区域的平均绝对误差则更小。另外,EC模式预报的最高气温峰值出现时间更接近于实况,而CMA MESO模式预报高温持续日数更接近实况。     

新型卫星降水产品在黄河源区的适用性分析——以SWAT模型为例

以黄河源区水文循环过程为主要研究对象,应用TRMM卫星和GPM卫星的日降水产品(TMPA 3B42和IMERG-Final)驱动流域分布式水文模型SWAT,将结果进行比较分析,评估了新型卫星降水在黄河源区的适用性及其模拟潜力.研究表明:(1)对于大尺度流域而言,同时对多个子流域进行参数的敏感性分析及率定的结果不适用于每...     

四川盆地大暴雨降水的日变化模拟偏差成因分析

利用WRF模式模拟了2011年6月16-17日四川盆地的一次大暴雨过程,首先根据24 h累积降水的位置、强度,选取了位于不同地形的3个强降水中心作为代表站,分析其降水日变化的模拟效果。结果表明:模式基本模拟出了位于川东北盆地边缘旺苍地区的降水峰值;而对位于盆中的荣昌站和位于川西高原的越西地区的模拟效果不理想。为了揭示影响逐时降水的因子,对3个代表站不同时刻的模拟效果进行对比分析,发现强降水的模拟效应与对流层中水汽、动力以及热力条件的模拟效果紧密相关。模式对水汽、位势高度、流场、垂直速度及大气层结状况这些物理量在各个时刻的不同模拟效果导致了逐时降水模拟的偏差,模式中盆地周围山地地形高度的偏差同样影响降水的模拟效果。     

帕米尔高原东部地区4-9月降水日变化特征研究

基于帕米尔高原东部100个气象站2013-2019年4-9月逐小时降水观测资料，分析了帕米尔高原东部降水量、降水频次和降水强度时空变化特征。结果表明：帕米尔高原东部年平均降水量呈南部少于北部，平原少于山区的特征。降水频次集中在西部山区，东南部最少。研究区北部和盆地边缘的降水强度大于西部和西南部的山区。逐月降水量呈北部和西北部高，盆地西部边缘地区最少，8月最多，4月最少。年平均降水频次逐月空间分布呈高值主要集中在研究区北部和西部，低值主要集中在盆地西部的边缘区域的特征。逐月降水强度的空间分布与降水量和频次也存在较大差异，降水强度在中间平原地区在4月最强。小时降水量峰值主要出现在12—23时，低值出现在00—10时。小时降水频次15时至次日 01时为强度高值时段，14—20时具有增长趋势。小时降水强度在日出前后达到最大值，其中00—09时为高值时段，10—23时为低值时段。帕米尔高原东部地区各月小时平均降水量主要集中在18时左右，降水频次主要集中在18—23时，夜间降水强度略微高于白天。年平均降水量，降水频次及降水强度与海拔高度之间存在明显的相关性，大概2500 m 以下降水量随着海拔高度的升高而增加，2500 m 以上降水量随着海拔高度的升高而降低。降水频次在3000 m 以下随着海拔高度的升高而增多，3000 m以上随着海拔高度的升高而减少。整体来讲，降水强度与海拔高度整体来呈负相关性，降水强度随着海拔高度的升高而减弱；大概2500 m 以下降水强度随着海拔高度而加强，2500 m 以上降水强度随着海拔高度的升高而减弱。     

两套土壤湿度再分析资料在黑河流域的对比分析

利用黑河流域少量观测台站的实测降水和土壤湿度资料, 对比分析了欧洲中心ERA40及美国NCEP R-1两套常用的土壤湿度再分析资料在黑河流域的空间分布、 年际变化和季节循环特征, 结果表明:两套资料在黑河流域均能表现出“南湿北干”的分布格局, 湿度高值中心位于祁连山区东南部\.以此为中心, 土壤湿度从上游山区向中下游递减。ERA40土壤湿度在祁连山区年际变化明显, 与降水的响应关系要好于NCEP资料, 在中下游站点, NCEP 10 cm层土壤湿度对降水的响应好于ERA40。祁连站ERA40土壤湿度在6~8月接近观测值, 在额济纳站两套资料对于土壤湿度的描述都不理想。