地面站点观测降水资料与CMORPH卫星反演降水产品融合的试验效果评估

选取2008年9月—2010年2月的中国2 400个国家级地面观测站降水资料和美国NOAA研发的CMORPH卫星反演降水产品,利用最优插值方法开展了两类降水资料的融合试验,并对试验效果进行评估。结果表明,利用OI方法形成的融合降水产品和地面观测降水分布特征基本一致,能反映西部台站稀疏地区的降水特征以及陆地与海洋之间降水系统的空间连续性。此外,该融合产品保留了高分辨率的卫星观测信息,在台站稀疏地区,一些通过地面观测无法反映出来的中尺度对流系统在融合产品中得到体现。交叉检验结果显示,融合结果和地面观测降水量、台站密度高度相关。样本网格分析结果显示,融合结果和地面降水的逐日时间序列具有较强的一致性。总的来说,OI方法在降水资料融合研究中具有较好的应用效果。      

基于贝叶斯融合方法的高分辨率地面-卫星-雷达三源降水融合试验

为了探讨一种适用于区域性的地面、雷达、卫星等多源降水资料融合的方法,一种曾用于高分辨雷达、卫星土壤湿度产品反演的贝叶斯融合(Bayesian Merging)方法被尝试应用于江淮地区1 h-0.05°×0.05°经纬度高分辨率的雷达估测降水、卫星反演降水与地面站点观测降水3种资料的融合。在应用该方法时,通过2009年8月样本统计分别估计卫星和雷达反演降水的误差关系,通过曲线拟合建立误差方程,并以卫星资料作为背景场,但在融合时将雷达估测降水作为新的观测信息与地面观测降水同时引入。融合试验检验结果表明:贝叶斯融合方法能够有效实现雷达、地面、卫星3种不同来源资料的融合,该方法生成的多源融合产品的精度均优于任何单一来源的降水产品。     

考虑降水时间相关性的地面观测-雷达-卫星遥感逐时降水融合方法研究

以广东省北部山区2018年汛期强降水时段4月23—28日龙舟水、5月7—11日龙舟水和9月16—17日台风“山竹”3次典型暴雨过程的逐时降水为研究对象,研究基于XGBoost算法与地统计学理论的地面观测-前两个时刻逐时降水-雷达-卫星遥感的多源逐时降水融合模型,充分考虑相邻时刻降水的时间相关性,得到空间分辨率为1 km的逐时降水融合数据。此外,分别利用XGBoost与随机森林(RF)算法进行不考虑降水时间相关性的地面观测-雷达-卫星遥感逐时降水融合对比试验,并对试验结果进行精度评价。结果表明：(1) 在3次暴雨过程中,三种融合模型的逐时降水融合结果具有类似的空间分布;(2) 与XGBoost和RF逐时降水融合结果相比,融合了降水时间相关性的逐时降水融合结果在不同暴雨过程的准确性均有明显改进,3次暴雨过程的决定系数(R2)平均提高了7.89%和23.27%;(3) XGBoost逐时降水融合模型的精度整体上优于RF逐时降水融合模型,3次暴雨过程的R2分别提高了7.1%、4.3%和31.4%。     

概率密度匹配法对中国区域卫星降水资料的改进

为考察概率密度匹配法 (PDF方法) 对中国区域卫星反演降水产品系统误差订正的适用性,基于逐日和逐时我国地面观测降水量资料,引入PDF方法,分别对逐日0.25°×0.25°水平分辨率和逐时0.1°×0.1°水平分辨率的CMORPH (Climate Prediction Center Morphing Technique) 卫星降水产品的系统误差进行订正。在分析CMORPH卫星降水产品误差特征的基础上,根据两种资料不同的时空分辨率和误差特点,调整概率密度匹配时选取样本的时间和空间范围,设计相应的订正方案。评估结果表明: PDF方法订正后, 两种分辨率卫星降水资料在中国区域系统误差均显著减小,达到了理想的订正效果。在我国站点稀疏的西部地区,订正后的CMORPH卫星降水产品仍保持卫星观测的降水空间分布,降水量也明显接近于地面观测降水量。可见,PDF方法是中国区域卫星反演降水产品系统误差订正的一种有效方法。     

集合KALMAN滤波和最优插值方法在不同观测分布的比较理想试验

目前一种比较流行并且可行的同化方法-集合Kalman滤波(EnKF)能够计算依赖于流的误差统计量。理论上,EnKF能够比最优插值、三维变分等更准确地计算误差统计量,能更好地融合背景场和观测场的信息。作者利用二维平流扩散方程经过10天的同化循环,比较不同观测分布的情况下EnKF和最优插值(OI)的模拟能力。理想试验结果显示,随着观测分布密度的减小,尤其是当观测的分辨率大于OI估计的相关尺度时,集合Kalman滤波的结果比最优插值有更明显的改进。     

基于Shepard和OI方法对雨量计逐时资料的分析

引入地形影响效应的日降水量气候分析场,分别运用Shepard和最优插值(OI)两种插值方法对广东和广西2007年5月20日—8月30日汛期小时雨量计降水量进行插值,得到0.125°×0.125°分辨率的规范化网格资料。结果表明:无论是直接插值还是用降水比率(地形影响效应的日降水量气候分析场)插值,两种方法均能很好地体现广东和广西雨量计站点观测降水的季内变化和日变化特征。虽然用直接插值方法比用降水比率插值方法得到的降水空间分布更为平滑,但估值精度没有用降水比率插值方法高。通过交叉检验进一步表明,总体上OI方法优于Shepard方法,而考虑地形影响效应的降水比率OI方法为最优,能有效提高相关性,并减少均方根误差和系统误差。     

中国区域高分辨率多源降水观测产品的融合方法试验

高质量、高分辨率降水产品研制对于数值天气模式检验、水文陆面模拟、山洪地质灾害监测有着重要意义。利用中国近4万自动气象站逐时降水资料、中国雷达定量降水估计和CMORPH卫星反演降水产品,开展0.05°×0.05°和0.01°×0.01°两种高分辨率下的三源降水融合方法研究试验,探讨如何有效引入雷达高分辨率信息来提高降水产品质量。一方面,在0.05°分辨率上,先以自动气象站观测降水数据为基准,采用概率密度函数（PDF）匹配法订正雷达和卫星估测降水产品的系统偏差,将雷达降水产品的偏差从-0.05 mm/h降至-0.008 mm/h;再采用贝叶斯模型平均（BMA）方法融合雷达和卫星降水产品,形成0.05°分辨率的中国区域覆盖完整且最优的联合降水背景场。此外,在0.01°分辨率上,以0.05°分辨率的卫星-雷达贝叶斯模型平均联合降水产品为背景,采用1 km雷达估测降水的空间结构信息进行降尺度,亦能有效提高0.01°分辨率背景场的质量。然后,分别以不同分辨率的卫星-雷达联合降水产品为背景,采用统计方法量化误差估计,再采用最优插值方法融入地面观测。通过2419个中国国家级气象台站的独立样本检验,评估了多种类型的降水资料及融合试验产品在中国地区的质量。结果表明,两种分辨率的三源融合试验产品的精度均优于任何单一来源的降水产品,特别是在站点稀疏地区,降水精度均较融合前有显著提高,达到了较好的融合效果,其中在0.05°分辨率上采用“概率密度函数+贝叶斯模型平均+最优插值”方法的三源融合降水产品整体质量最好,而0.01°分辨率上基于“概率密度函数+贝叶斯模型平均+降尺度+最优插值”方法的三源融合降水产品在强降水监测上更有优势。      

基于最优插值的雷达定量降水估测订正及应用——以广元市为例

采用基于自适应相关函数的最优插值法对四川广元的雷达定量降水估测进行实时订正并评估其效果。结果表明,该方法有效改善了雷达定量降水估测对弱降雨高估、对强降雨低估的问题,提高了降水估测精度,同时可以更好地模拟降水空间分布特征和时空变化;研究建立的自适应相关函数模型可以根据测站分布情况动态计算最优权重因子,降低了雷达-雨量计联合校准法对测站分布的要求,便于在不同地区开展实际业务应用。      

FY2C/D卫星反演云特性参数与地面雨滴谱降水观测初步分析

针对2008年4月11-12日一次北方层状云降水过程,将FY2C/D静止卫星反演的云参数和地面同时段的雨滴谱仪的观测资料进行联合分析,发现反演得到的一些特征云参数对地面降水有一定的指示意义:一般降水发生前,云系发展,云顶抬升,云顶温度和云黑体亮温都降低,云光学厚度增大,云参数先于地面降水变化,两者大概相差2小时。其中,云光学厚度与地面降水量和降水粒子数关系密切,其相关性比云顶高度、云顶温度和云黑体亮温的相关性都好;一般地面降水强,光学厚度一定大,若云层光学厚度较小,即便云顶发展得很高,地面几乎无降水或降水较小,但云光学厚度大时,地面降水强度并不一定都大,可能降水粒子数浓度大,地面多降毛毛雨。     

中国区域小时降水量融合产品的质量评估

基于全国自动站观测降水量和CMORPH(CPC MORPHing technique)卫星反演降水资料,采用PDF(probability density function)和OI(optimal interpolation)两步融合方法生成了中国区域1h、0.1°×0.1°分辨率的降水量融合产品.本文分别从产品误差的时空分布特征、不同降水量级和不同累积时间下的产品质量、三种站网密度下的融合效果以及对强降水过程监测能力等方面对比评估了融合降水产品质量.结果表明,融合降水产品有效利用了地面观测和卫星反演降水各自的优势,在降水量值和空间分布上均更为合理;融合产品平均偏差和均方根误差均减小,随时间的变化幅度不大且区域性分布特征减弱;融合产品与融合前的卫星反演降水产品相比在中雨(1.0～2.5 mm/h)、中到大雨(1.0～8.0 mm/h)、暴雨及以上(≥8.0 mm/h)的相对误差分别为-1.675％、小于15.0％、30.0％左右,且随着累积时间的增加,产品质量进一步提高;该产品能准确抓住强降水过程,在定量监测强降水中具有优势.     

基于GWR模型的中国中东部降水与海拔高度关系特征分析

利用中国国家级地面气象站逐时降水资料,采用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型系统分析了中国中东部暖季降水与海拔高度的关系,并将二者关系作为一种客观标准,评估了ECMWF-IFS模式对2017年暖季降水的预报能力。主要结论如下:(1)总体来看,中国中东部降水频率(强度)随海拔高度升高而增加(减小),二者在不同地区的贡献程度不同导致降水量与海拔高度关系的区域差异显著。(2)通过对比午后短时和夜间长时降水事件与海拔高度关系的差异,发现午后短时降水事件的降水量主要随海拔高度升高而增加,且以降水频率与海拔高度关系的贡献为主。而夜间长时降水事件的降水量与海拔高度关系的区域一致性较差。相较于午后短时降水事件,夜间长时降水事件中有更多站点表现出降水量随海拔高度升高而减小的特征,在大地形周边陡峭地形处的站点所表现出的此种差异较东部孤立地形处更加显著。(3)根据ECMWF-IFS模式的评估结果,模式能够较好地刻画出中国中东部2017年暖季降水气候态的空间分布特征,且与观测具有较大的空间相关系数。但从降水与海拔高度关系来看,观测与模式的空间相关性偏弱。此外,模式能够表现出降水强度(频率)主要随海拔高度升高而减小(增加)的特征,但绝大多数站点在模式中的降水强度(频率)与海拔高度的负(正)回归关系要弱(强)于观测结果。     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

基于区域自动站数据的兰州地区降水精细化特征

基于2012—2019年兰州地区146个区域自动气象站小时降水数据,从不同时间尺度分析兰州地区近8 a降水精细化特征。结论如下:(1)2012—2019年,兰州地区年均降水量总体呈"北少南多、外多内少"的空间分布特征;年降水量具有明显的年际变化,2018年降水异常偏多46%,而2015、2017年降水异常偏少,尤其2015年偏少30%。(2)兰州地区降水主要集中在7—8月,受环流形势影响,7—8月南部降水明显多于北部,其余月份南北降水差异不明显。(3)兰州地区降水量和降水范围分别表现为"朝少夕多"、"夜大日小"的日变化特征;受海拔高度影响,城区降水量总体比山区小,且因热岛效应,城区降水主要集中在午后至傍晚前后,多为对流性降水,而山区降水日分布较为均匀,整体日波动较小。(4)安宁区短时强降水发生频次最高,但短时强降水频发的站点出现在皋兰县六合站和永登县徐家磨村站,永登县是兰州地区短时强降水预报需重点关注的地区。     

基于雷达回波的自动站小时异常强降水量质控算法研究

目前江西省自动气象站数据质控软件仅依靠降水数据本身的时间、空间相关性进行质控,存在部分异常强降水量漏识别问题.文中利用江西省气象信息中心提供的雷达回波资料和国家站降水观测资料,设计了雷达综合反射率质控参数,并对逐6 min累计降水量和雷达综合反射率值进行统计分析,建立了江西本地化的不同等级6 min累计降水量对应的雷达综合反射率最低阈值质控方案.该方案能较好地检测出江西省自动站降水资料中与雷达回波强度不匹配的小时异常强降水数据.目前该方案已应用于江西省自动站逐小时降水量数据实时自动质控业务中,有效提高了自动站异常强降水的质控效果.     

地面和卫星降水产品对台风莫拉克 降水监测能力的对比分析

本文以2009年台风莫拉克为例,利用分布密集的自动站观测降水资料比较分析了国家气象信息中心研发的地面降水分析产品CPAP和卫星反演降水产品CMORPH、FY2C等对强天气过程降水的监测能力.结果表明:CPAP准确地把握了这次台风登陆过程中降水的空间分布和强度,但由于海洋区域无站点分布,CPAP无法展现一个完整的台风降水空间结构;CMORPH能够合理地描述完整的台风降水空间结构及其演变特征,但与地面观测相比,其降水中心的位置差异较大,且量值普遍偏低;FY2C的降水在陆地与海洋出现了严重的结构不连续的现象,对台风降水空间结构的描述不如CMORPH合理.由此可见,选择对降水空间结构描述完整且合理的卫星降水产品与精度较高的地面观测降水融合,结合两者的优势,是发展高质量降水分析产品的一种有效途径.     

基于WRF的积云对流参数化方案对中国夏季降水预报的影响研究

为了研究WRF(Weather Research and Forecasting)中尺度模式中积云对流参数化方案对夏季降水预报的影响,基于水平分辨率为9 km的WRF模式,采用Kain-Fritsch(KF)、尺度适应的KF、Tiedtke、new Tiedtke和尺度适应的new Tiedtke方案等5种积云对流参数...     

The contribution of mesoscale convective systems to intense hourly precipitation events during the warm seasons over central East China

Central East China is an area where both intense hourly precipitation(IHP) events and mesoscale convection systems(MCSs) occur frequently in the warm seasons. Based on mosaics of composite Doppler radar reflectivity and hourly precipitation data during the warm seasons(May to September) from 1 July 2007 to 30 June 2011, the contribution of MCSs to IHP events exceeding 20 mm h~(-1) over central East China was evaluated. An MCS was defined as a continuous or quasicontinuous band of 40d BZ reflectivity that extended for at least 100 km in at least one direction and lasted for at least 3h. It was found that the contribution of MCSs to IHP events was 45% on average over central East China. The largest contribution,more than 80%, was observed along the lower reaches of the Yellow River and in the Yangtze River–Huaihe River valleys.These regions were the source regions of MCSs, or along the frequent tracks of MCSs. There were two daily peaks in the numbers of IHP events: one in the late afternoon and one in the early morning. These peaks were more pronounced in July than in other months. MCSs contributed more to the early-morning IHP event peaks than to the late-afternoon peaks. The contributions of MCSs to IHP events with different intensities exhibited no significant difference, which fluctuated around 50% on average over central East China.     

应用CGDPA评估中国大陆地区IMERG的降水估计精度

应用国家气象信息中心基于地面雨量计的逐日降水分析产品CGDPA (China Gauge-Based Daily Precipitation Analysis)为基准数据,采用定量和分类评分指标分析了2014年9月—2015年8月中国大陆地区全球降水观测GPM (Global Precipitation M easurement)多星集成降水产品IM ERG (Integrated M ulti-satellite Retrievals for GPM)的精度。结果表明:1) IMERG日平均降水量能够较好地反映我国降水量的空间分布特点(局部地区偏低),季节平均降水强度的空间分布与CGDPA具有较好的一致性(尤其中东部和南部)。2) IMERG与CGDPA日平均降水量的相关系数在大部分地区介于0. 2～0. 5,只有少数地区超过0. 6,局部地区甚至出现负相关。3) IM ERG在中国大陆东部的降水估计精度明显优于西部,但东部绝大部分地区IMERG日降水量比CGDPA偏低10%～30%,甚至更低。4) IMERG与CGDPA降水概率密度相差最大的是微量降雨,其次是中雨,其他降水强度则相差很小。5)各季节IMERG探测降水的准确率POD都比较低,空报率FAR则比较高,临界成功指数CSI也比较低。