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。     

基于江西省水文资料对中国融合降水产品的质量评估

利用江西省2015年4月至2016年3月水文站观测降水数据,在小时尺度上,对中国国家气象信息中心研制的5和10 km融合降水产品进行质量评估,同时与美国国家海洋大气局(NOAA)气候预测中心卫星反演降水产品(CMORPH)、中国国家气象信息中心研制的东亚区域多卫星集成降水产品(EMSIP)两套卫星降水产品进行对比评估。研究分析各类降水产品的数据误差及其时空变化规律,验证融合降水产品在特征区域的适用性。研究结果表明:融合降水和卫星降水均能较好地反映年内小时降水的变化趋势,与水文站观测降水相比,四套降水资料均存在一定程度低估,其中卫星降水产品低估较大。融合降水产品的数据质量较高,其中5 km融合降水产品的数据精度(R=0.81,RMSE=2.12 mm·h~(-1),RE=-5.4%)基本优于10 km融合降水产品(R=0.78,RMSE=2.3 mm·h~(-1),RE=-5.1%),卫星降水产品与水文站观测降水存在较大的偏差,CMORPH和EMSIP的相关系数分别仅为0.19和0.24。各降水产品误差具有相同的月变化趋势,融合降水产品的误差变化幅度明显要小于卫星降水产品。四套降水产品的相关性随着降水量级增大而增加,融合降水产品能够准确反映降水的空间结构和中心位置,5 km融合降水产品对强降水的监测能力更具有优势。     

基于机器学习算法的多源月尺度融合降水产品在中国区域的检验评估

栅格格式降水产品相对于地面气象站观测资料有更好的空间监测能力,但是不同产品性能存在显著差异。本文评估了9种月尺度格栅降水产品TRMM、GPM、CMORPH、CHIRPS、ERA5、ERA5-Land、PERSIANN、PERSIANN-CDR、PERSIANN-CCS在中国的精度,从中择优选取5种较好的降水产品,利用XGBoost、随机森林和多元线性回归3种机器学习算法分别进行数据融合。研究发现,TRMM、GPM、CMORPH、CHIRPS、PERSIANN-CDR 5种产品具有相对较好的精度;在高海拔与干旱区域,降水产品的误差均明显增大。经过机器学习算法融合后,最优的XGBoost算法模型产品相关系数明显提升,均方根误差和偏差明显降低。3种算法各月均表现较高精度,其中XGBoost算法模型产品在夏季表现较好,而随机森林算法模型产品在冬季表现较好,且3种算法模型产品在不同区域均表现较高精度。和融合之前的5种原始产品比较,3种算法模型产品的精度均有提升。经过XGBoost算法融合后的产品在空间上相比较最优的原始GPM产品与气象站点插值产品具有更多的变化和局部降水细节信息。     

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...     

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.     

三源融合降水产品在陕西省的适用性评估

基于陕西省391个自动站逐小时降水量观测数据对国家级格点实况三源融合降水产品的适用性进行检验评估,结果表明:融合降水产品与站点观测之间的误差小、相关性高,但融合降水产品的标准差和极大值明显小于站点观测;相关系数较低的站点以区域站为主,国家气象观测站的效果明显优于区域站;误差时空分布和降水特征关系密切,在降水频次增多和强度增大时,融合降水产品相比站点观测的误差增大。将融合降水产品视为一种“预报”,站点观测资料作为“真值”进行分级检验,结果显示:融合降水产品可以较好反映有无降水,随降水量级增大空报率变化平稳,漏报率增长明显,导致TS评分逐渐下降。对典型个例的误差成因分析显示:融合降水产品可以较好地体现降水起止时间及性质、强弱演变趋势,但对雨强较大的区域性降水、分散性局地强降水表现欠佳。多种指标综合显示:融合降水产品小量级降水准确率高,对大雨以上量级降水强度有一定程度削弱;陕南秦巴山地的融合降水产品与站点观测偏差较大,应用中需特别关注。     

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。      

多种降水再分析数据在长江流域的适用性对比

栅格格式降水产品相对于地面气象站观测资料有更好的空间监测能力,但是不同产品性能存在显著差异。本文评估了9种月尺度格栅降水产品TRMM、GPM、CMORPH、CHIRPS、ERA5、ERA5-Land、PERSIANN、PERSIANN-CDR、PERSIANN-CCS在中国的精度,从中择优选取5种较好的降水产品,利用XGBoost、随机森林和多元线性回归3种机器学习算法分别进行数据融合。研究发现,TRMM、GPM、CMORPH、CHIRPS、PERSIANN-CDR 5种产品具有相对较好的精度;在高海拔与干旱区域,降水产品的误差均明显增大。经过机器学习算法融合后,最优的XGBoost算法模型产品相关系数明显提升,均方根误差和偏差明显降低。3种算法各月均表现较高精度,其中XGBoost算法模型产品在夏季表现较好,而随机森林算法模型产品在冬季表现较好,且3种算法模型产品在不同区域均表现较高精度。和融合之前的5种原始产品比较,3种算法模型产品的精度均有提升。经过XGBoost算法融合后的产品在空间上相比较最优的原始GPM产品与气象站点插值产品具有更多的变化和局部降水细节信息。

     

CMORPH和TRMM 3B42降水估计产品的评估检验

文章利用2007-2010年中国2447个站点的逐小时降水观测数据对同期CMORPH和TRMM 3B42卫星降水估计产品进行了检验和评估。经过对比分析得出:CMORPH和TRMM 3B42卫星降水资料与地面台站资料的日平均降水量空间分布具有较好的相似性,3 h降水量的相关系数在大部分地区分别在0.5和0.4以上;偏差均在±0.25 mm之间,但CMORPH存在显著的南北差异;平均绝对误差、相对误差和均方根误差均存在明显的季节周期性变化;两种卫星资料能够较好反映我国大部分区域夏季降水日变化特征,但在部分地区存在大的偏差;CMORPH和TRMM 3B42总空演率分别为7.23%和2.63%,总漏演率分别为3.25%和5.50%。     

四种降水融合产品在四川持续性强降水过程中的对比评估

利用四川省地面降水观测资料,针对2020年8月发生在四川的一次持续性强降水过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的四种降水融合产品（FAST_5KM、FRT_5KM、RT_1KM、NRT_1KM）进行对比评估。结果表明：对于过程累计降水量,四种融合产品均能很好地反映此次降水过程,1km产品对降水落区的刻画更为细致,和实况有较高一致性,NRT_1KM偏差最小,FAST_5KM差别最大。四种产品的降水中心与实况都略有偏差,1km产品降水中心更接近实况。四种产品小时降水量走势与实况一致,但峰值均低于实况小时降水峰值,1km产品小时雨量更接近实况。对于24h累计降水量,四种降水融合产品均能表征出逐日降水落区的移动,且落区、走向和雨带形态均与实况较为一致,1km产品的雨强和落区更接近实况。对于晴雨准确率,四种产品无雨站点较实况均偏少,1km产品最为接近实况,准确率基本维持在95%。降水融合产品的小时最大雨强与实况均有较好的对应关系,1km产品优于5km产品,FRT_5KM优于FAST_5KM,NRT_1KM最优。综合来看,1km产品优于5km产品,1km近实时产品优于实时产品,5km三源产品优于二源产品。     

基于PR和VIRS融合资料的东亚台风和非台风降水结构分析

利用热带测雨卫星TRMM搭载的测雨雷达（PR）1998-2012年的观测资料,研究了合肥地区夏季（6、7、8月）不同类型降水的降水强度和频次的水平空间分布、降水垂直结构、日变化特征以及气候变化等特征,揭示了城市化效应造成城市及其周边区域降水特征在时空上的分布差异。研究结果表明,（1）主城区对流和层云降水强度低于周边区域,对流降水频次也低于周边区域,但层云降水频次则相反。可见城市化发展是改变降水的空间分布的因素之一,且对不同的降水类型空间分布影响不同。（2）主城区降水回波信号高度高于周边区域,而降水强度低于周边区域,表明城市效应促进降水云发展而未造成降水强度增强。（3）合肥地区对流和层云降水的强度和频次日循环存在时空分布不均匀性,其中城区的对流降水强度和频次日循环与城市热岛效应日循环具有一致性。总体来看,城市化对局地降水强度影响较大,而对局地降水频次的总体影响不是很明显。（4）通过降水气候变化分析表明,城区两种类型降水强度和频次均呈逐年下降趋势,周边区域降水强度呈不显著上升趋势,降水频次呈逐年下降趋势,其中层云降水频次下降趋势较显著。城市化进程使得城市及其周边区域降水不均匀性逐年增强。极端降水空间分布特征分析表明,城市周边区域强降水频次高于主城区,尤其在城市的下风区高出主城区75%;而周边区域弱降水发生的频次低于主城区,城市下风区最低,低于主城区约18%。     

Validation of Daily Precipitation from Two High-Resolution Satellite Precipitation Datasets over the Tibetan Plateau and the Regions to Its East

Daily precipitation amounts and frequencies from the CMORPH (Climate Prediction Center Morphing Technique) and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) 3B42 precipitation products are validated against warm season in-situ precipitation observations from 2003 to 2008 over the Tibetan Plateau and the regions to its east. The results indicate that these two satellite datasets can better detect daily precipitation frequency than daily precipitation amount. The ability of CMORPH and TRMM 3B42 to accurately detect daily precipitation amount is dependent on the underlying terrain. Both datasets are more reliable over the relatively flat terrain of the northeastern Tibetan Plateau, the Sichuan basin, and the mid-lower reaches of the Yangtze River than over the complex terrain of the Tibetan Plateau. Both satellite products are able to detect the occurrence of daily rainfall events; however, their performance is worse in regions of complex topography, such as the Tibetan Plateau. Regional distributions of precipitation amount by precipitation intensity based on TRMM 3B42 are close to those based on rain gauge data. By contrast, similar distributions based on CMORPH differ substantially. CMORPH overestimates the amount of rain associated with the most intense precipitation events over the mid-lower reaches of the Yangtze River while underestimating the amount of rain associated with lighter precipitation events. CMORPH underestimates the amount of intense precipitation and overestimates the amount of lighter precipitation over the other analyzed regions. TRMM 3B42 underestimates the frequency of light precipitation over the Sichuan basin and the mid-lower reaches of the Yangtze River. CMORPH overestimates the frequencies of weak and intense precipitation over the mid-lower reaches of the Yangtze River, and underestimates the frequencies of moderate and heavy precipitation. CMORPH also overestimates the frequency of light precipitation and underestimates the frequency of intense precipitation over the other three regions. The TRMM 3B42 product provides better characterizations of the regional gamma distributions of daily precipitation amount than the CMORPH product, for which the cumulative distribution functions are biased toward lighter precipitation events.     

Observed Diurnal Cycle of Summer Precipitation over South Asia and East Asia Based on CMORPH and TRMM Satellite Data

The characteristics of the summer precipitation diurnal cycle over South Asia and East Asia during 2001–13 are investigated based on the high spatiotemporal resolution estimates of the CPC(Climate Prediction Center) Morphing(CMORPH) technique. The results show that summer precipitation over South Asia and East Asia possesses a remarkable diurnal cycle, with obvious regional differences. Over the coastal areas, plateau, and high mountains, summer precipitation peaks in the late afternoon; while over low altitude areas, such as valleys, basins, and inshore seas, it peaks during midnight to early morning. In addition to these general features consistent with previous studies, the high resolution CMORPH technique can depict finer regional details, such as the less coherent phase pattern over a few regions. Besides, through comparative analysis of the diurnal cycle strength and precipitation fields, the authors find that for humid areas the summer precipitation diurnal cycle is especially significant over Southeast China, the Sichuan Basin, Hainan Province, Taiwan Province, the Philippines, and Indonesia. And it is relatively weak over the south of Northeast China, central East China, Yunnan Province, the central Indian Peninsula, and most oceanic areas. Comparisons between two satellite datasets—those of the CMORPH and Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) 3B42 products—are also presented. For summer precipitation and the main diurnal cycle features, the results from both products agree over most regions, except a few areas, e.g., the Tibetan Plateau.     

北京地区夏季极端降水变化特征及城市化影响

利用1981-2016年京津冀地区174个国家站逐日降水资料,采用百分位方法和线性倾向估计方法对京津冀地区极端降水的时空分布特征及演变趋势进行了分析。结果表明：（1）对于京津冀地区极端降水空间分布,不同百分位降水阈值表现为一致的分布特征,年平均极端降水量、平均极端降水强度与百分位极端降水阈值分布大体一致,而年平均极端降水日数的分布则与其相反。（2）年平均极端降水量在103.6~259.1 mm之间,年平均极端降水日数在3.0~4.0 d之间,平均极端降水强度在大雨到暴雨之间,极端降水量对总降水量贡献达28%以上。（3）极端降水总站次和极端降水日数年变化趋势一致,7月、8月和10月是极端降水较活跃月份。（4）在36 a期间,年平均极端降水量、年平均极端降水日数、平均极端降水强度以及极端降水量对总降水量贡献的变化趋势分布情况基本一致,呈减少趋势的站点均相对较多,年平均极端降水量增减幅度较大,年平均极端降水日数变化在1 d·（10 a）^-1以内,平均极端降水强度和极端降水量对总降水量贡献减少趋势相对明显。

     

中国60城市站1901—2019年日降水数据集的构建

近年来中国区域降水的极端化问题得到学术界的广泛关注,有关研究也获得了大量成果。但是,目前国内外常用的高分辨率降水资料序列多从1951年左右开始,普遍缺少20世纪早期中国的逐日降水资料,对于近一百多年中国极端降水变化特征及其机理,目前还不清楚。基于多来源的1901—1950年原始观测报表数字化逐日降水资料,补充先前未录入的“无降水”和缺测数据,研发质量控制方案并开展质量控制,补充录入检出的缺失和错误数据并再次质控,结合1951年以来的现代降水日值资料,建立中国60个城市站1901—2019年降水日值数据集。数据集评估结果显示,早期中国东部地区的台站较为密集,数据完整性和正确性较好,但中国西部的台站数量少且完整性和正确性偏低。本数据集构建的年总降水量累积值序列与已有的月降水量数据基本一致。基于该数据集,研究发现重庆站近百年来的降水未出现显著的趋势性变化。该数据集使后续分析研究中国极端降水的百年尺度长期变化特征成为可能。     

基于热带测雨卫星探测的东亚降水云结构特征的研究

利用2000—2013年5—10月浙江省70个常规站逐小时降水观测资料来检验同期TRMM卫星3B42RT降水产品,尤其针对台风降水进行了评估。对比分析得出,2000—2013年5—10月3B42RT资料与台站观测资料在3 h、6 h、12 h和24 h 4个时间尺度上降水总量接近,两组数据呈显著正相关,相关系数随时间尺度的增大而加强,相关系数大值区位于浙江西部地区;无论是5—10月还是台风降水期间,3B42RT测雨资料的日变化特征与台站观测资料均较为一致,3B42RT能够准确抓到峰值出现的时间;台风期间3B42RT数据表征的全省降水普遍偏低,但与台站观测数据的相关性明显好于5—10月全时段,且相关系数大值区位于浙江东部沿海地区,台风前后时刻的3B42RT逐3 h降水量差值序列与台站观测降水量差值序列呈显著正相关,两组资料表征的降水量变化随时间的演变趋势较为一致。另外,选取2004年0414号台风“云娜”进行相关分析和基于目标诊断技术检验,发现3B42RT资料对降水的结构预报和实况相似度较高。

     

Connections between surface sensible heat net flux and regional summer precipitation over China

Using the observed monthly precipitation and NCEP (National Centers for Environmental Prediction)reanalysis surface flux data from 1951-2000, the connections between the seasonal SSHNF (Surface Sensible Heat Net Flux) over the Asian continent and the regional summer precipitation of China were examined.The patterns of collective and individual correlations were identified. The results indicate that the responseof the regional summer precipitation of China to the seasonal SSHNF over the study area varies according to region and season. The interannual variability of summer precipitation anomalies over Xinjiang, the northernmost Northeast China, and the North China Plain are most sensitive to the anomaly of the seasonal SSHNF. There are significant collective correlations between the interannual anomalies of the seasonal SSHNF and summer precipitation over these regions. In contrast, the Southeast Tibetan Plateau,Huaihe River Valley, and surrounding areas exhibit the least significant correlation. Significant individual correlations exist between the summer precipitation over the southernmost Northeast China, East Inner Mongolia, South of the Yangtze River and South China and the seasonal SSHNF in certain seasons over the following areas: near Lake Baikal and Lake Balkhash, near Da Hinggan Mountains and Xiao Hinggan Mountains, as well as the Tibetan Plateau.     

基于时空结构指标的中国融合降水资料质量评估

引入空间、时间技巧评分以及结构函数3种指标,通过对比中国国家气象信息中心研制的逐日融合降水资料和美国国家海洋大气局(NOAA)气候预测中心卫星反演降水资料(CMORPH)、热带测雨卫星反演降水资料(TRMM)在中国区域的适用性和误差分布,着重考察融合降水资料的质量。结果表明,中国区域平均的融合降水资料时空精度远高于CMORPH和TRMM卫星降水资料,且融合资料和卫星资料在夏季的质量优于冬季;在中国东南区域的模拟精度普遍好于西部地区,融合降水质量最高的两个区域为江淮和华南,较差的区域则在青藏高原和西北地区。融合后降水资料比融合前CMORPH卫星降水在空间及时间技巧评分均有较大提高,其提高幅度冬季大于夏季。通过计算结构函数,发现在中国江淮、华南、华北和东北等地区,随着网格区域内任意两点距离的增大,融合产品与观测降水的结构函数曲线始终十分接近。在西北、青藏高原等区域,融合产品与观测降水的结构函数则偏离较大。西南地区地形复杂,卫星资料无法精确反映实际降水情况,高密度观测资料尤为重要。江淮、华南、华北地区的融合降水结构函数曲线增长率大于东北,也从侧面反映江淮、华南、华北地区降水分布的非均一性比东北强,降水可能受中小尺度天气系统影响较大。