基于分布式时变增益水文模型和CN05.1降水数据的赣江流域径流模拟研究

水文模型是径流模拟的重要手段,降水是水文循环的重要组成部分,模型的选择和降水数据的质量对流域径流模拟都具有重要意义。以赣江流域为研究区域,通过对比CN05.1降水数据与站点线性插值降水数据,分析CN05.1降水数据的可靠性,评估基于分布式时变增益水文模型(DTVGM)和CN05.1降水数据在赣江流域径流模拟的适用性。研究表明:(1)CN05.1降水和站点插值降水多年月平均降水年内变化过程类似,空间分布相关性很高,R均值为0.90,CN05.1日降水与站点插值日降水相关性较高,RMSE均小于等于7.52 mm,R均大于等于0.81;(2)基于CN05.1降水和站点插值降水数据模拟了赣江流域新田等6个水文站1961—2009年的流量,模拟流量在多数大流量处大于实测流量,表明模型对于大流量的模拟存在高估现象;(3)无论是日径流还是月径流,基于CN05.1降水数据的径流模拟精度均较高,且月径流模拟要优于日径流。因此,基于DTVGM模型和CN05.1降水数据在赣江流域径流模拟具有较高的适用性。

基于多种降水数据产品的黄河源区径流模拟研究

黄河源区位于青藏高原的东北部,该流域气象站点分布稀疏,水文过程研究存在很大的局限性,研究多种降水数据产品在流域的适用性对水文模型研究具有重要的推动作用。本文以黄河源区作为研究区域,基于中国气象同化驱动数据集(China Meteorological Assimilation Datasets for SWAT model Version1.1,CMADS V1.1)、热带降雨测量卫星(Tropical Rainfall Measurement Mission,TRMM)降水数据集(3B42 Version7)和气象站观测降水数据分别驱动土壤水文评估工具分布式水文模型(Soil and Water Assessment Tool,SWAT),同时利用SWAT-CUP(SWAT Calibration and Uncertainty Program)和SUFI-2(Sequential Uncertainty Fitting2)算法对27个敏感性参数进行率定,模拟黄河源区多年月平均径流量的变化规律,并将模拟结果与观测值进行对比分析,评估了CMADS和TRMM 3B42降水数据产品在该流域的精度以及SWAT模型在黄河源区的适用性。结果表明:(1)由3种降水数据获得的降水空间分布为由西向东递增的趋势,TRMM 3B42与实测降水在年和月变化上一致性好于CMADS数据集。(2)参数敏感性分析结果表明:SCS(Soil Conservation Service)径流曲线数、地下水滞后系数、土壤蒸发补偿系数对径流模拟的敏感性程度较强。(3)利用CMADS和TRMM 3B42降水数据集模拟的径流结果均优于实测降水数据,流域内3个水文站在率定期的相关系数R分别是0.93,0.92和0.88;TRMM 3B42模拟结果次之,率定期和验证期的相关系数R均在0.80以上,纳什系数(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE)在0.50以上。本研究证明了CMADS数据集和SWAT模型在地貌类型复杂、气候变化敏感的高海拔地区的径流模拟方面具有较好的适用性,为气象站点稀缺的地区提供了建立水文模型的替换方案。

基于日值和小时降水数据诊断中国暴雨时空变化差异的研究(1991-2010)

日值和小时观测降水数据在反映中国暴雨时空格局方面的差异还未有明确结论,因此,亟需通过不同时间分辨率的降水观测数据来深入研究中国暴雨的时空变化特征。该文采用观测的长时间序列(1991-2010年)的小时降水数据和日值降水数据对中国暴雨雨量和暴雨雨日的年际和年代际时空变化特征进行研究。结果表明,在时间变化上,1991-2010年期间小时降水数据和日值降水数据计算的暴雨雨量和暴雨雨日在逐年变化上没有本质上的差异,暴雨雨量和暴雨雨日的年累计值在波动中呈现出明显的增加趋势,但日值降水数据所反映的暴雨雨量和暴雨雨日的波动要大于小时降水数据。在空间格局上,小时降水数据和日值降水数据所反映的中国暴雨雨量和暴雨雨日的空间分布格局没有较大差别,但小时降雨数据反映的更详细,空间分布格局的破碎程度更高。在年代际小时暴雨和日值暴雨两者之间的对比方面,小时降水数据和日值降水数据有较大差异,小时降水数据反映的暴雨雨量和暴雨雨日在长江流域偏少,而在其它地区有不同程度的偏高。在小时暴雨和日值暴雨的各自年代际变化方面,小时降水数据和日值降水数据反映的年代际暴雨空间变化表现出相同的变化趋势,但小时降水数据反映的空间分布特点更加破碎。因此,小时降水数据和日值降水数据在反映中国年代际暴雨时空高低分布方面具有一致性,但量级在不同地区具有不同程度的差异,且在揭示中国年代际暴雨变动方面具有一致性,应根据研究目的选择适当数据。

CFSR、ERA-Interim再分析降水数据在高寒山区径流模拟中的适用性

为能更好地在严重稀缺资料地区开展水文水资源相关方面的工作,以天山西部山区的喀什河流域为典型研究区,基于1990~2000年现有的实测水文气象站点资料、CFSR与ERA-Interim数据,通过对比流域内两再分析降水数据空间分布情况、水文站点处实测与两再分析数据的降水时间序列变化及两再分析降水数据经过一定处理后驱动VIC模型所得的径流过程与实测径流过程三个方面,并评价了各再分析降水数据在喀什河流域的适用性。结果表明,两再分析降水分布符合山区大于平原、东部多于西部的规律,符合实际地理分布特点。流域内ERA-Interim年降水范围较为合理,而CFSR年降水范围则不太符合现实情况;两再分析降水数据春夏秋三季降水分布较为一致,其中ERA-Interim降水在流域内的高值区随季节变化较为明显,CFSR降水可能由于数据集本身或分辨率较低的缘故导致变化不为明显。冬季降水可能由于所针对的对象并非高寒区及冬季固液态降水的转化关系未深究这两个因素而较为反常。此外,CFSR降水高估了ERAInterim弱降水区,低估了其强降水区;研究区内CFSR降水存在高估实际降水的现象,而ERA-Interim降水存在低估强降水的现象;ERA-Interim在两套水文参数下均具有较为良好的模拟效果,且ERA-Interim数据在喀什河流域具有更好的适用性。

GPM和FY2G卫星降水数据在金沙江石鼓以上流域的适用性评价

为评估GPM卫星(Early、Late和Final)及FY-2G卫星逐日降水产品在金沙江石鼓以上区域的精度,基于流域内12个国家级气象站日降水数据为基准,用相关系数(CC)、相对误差(RB)等指标,从多时间尺度精度表现、日降水探测能力、极端降水监测能力等方面进行了对比分析。结果表明:GPM卫星降水产品在金沙江石鼓水文站以上流域精度较好且优于FY-2G,且GPM Final产品精度较GPM Late和GPM Early有显著提升,能够更准确地反映流域内降水的时空分布,在业务运行中可以作为缺少实测降水地区的重要补充数据。

称重式雨量计与虹吸雨量计降水数据的对比分析

降水观测作为气象学、水资源管理和环境保护等领域的基础工作之一,在各个领域都具有重要意义。准确地监测降水量对于预测天气变化、评估水资源供应以及管理自然灾害等方面至关重要,它们是确保数据准确性和可靠性的关键。通过比较和分析称重式雨量计与虹吸雨量计在降水数据采集方面的性能表现,以期深入了解其在不同环境条件下的适用性、准确性和可靠性。

基于多源数据融合的降水数据质量控制技术研究

【目的】降水为非连续性观测要素,利用常规的质量控制方法无法很好地检查降水观测数据的正确性,因此需要开展自动气象站降水观测数据质量控制技术研究。【方法】提出一种基于雷达、卫星等多源数据融合的地面自动观测降水数据质量控制方法,研究基于标准Z-R关系的雷达定量降水估测产品加工算法,生成宁夏全区地面自动观测站1 h雷达定量估测降水量,建立基于雷达、卫星估测降水产品的自动气象站降水观测数据质量控制技术流程,开展自动气象站降水观测数据质量控制,并对质量控量结果进行分析评估。【结果】(1)对于国家级站,多源数据融合的地面自动观测降水数据质控方法与MDOS对降水量数据的质控均为“正确”的一致率较高,平均达到94.88%;对于区域站,均为“正确”的一致率明显比国家级站低,平均达到51.57%;(2)多源数据融合的地面自动观测降水数据质控方法质控出“可疑”和“错误”数据明显比MDOS多,对“可疑”和“错误”数据的检出率更高;(3)多源数据融合的地面自动观测降水数据质控方法对错误降水数据的质量控制较MDOS质量控制更符合实际。【结论】多源数据融合的地面自动观测降水数据质控方法可以较好地解决宁夏降水要素自动观测数据的质量问题,为降水数据质量控制提供技术和理论支撑。

尼尔基水库上游格点降水数据适用性评估

以尼尔基水库上游流域为研究对象,评估了国家气象信息中心空间分辨率为0.5°x 0.5°格点的逐日降水产品数据在该流域的适用性。基于格点降水产品提供的逐日降水f l资料和该流域17个雨量站的相应资料,应用相关系数/?、相对误差/«:和均方根误差3个指标分别对应用格点降雨产品数据的流域面雨M值及旬径流预报值进行精度分析。结果表明:基于格点数据的面雨量值与实测面雨量间相关系数K为0.70,相对误差/为16.64%,均方根误差为4.09 mm,精度满足检验标准,可以用于描述该流域的面雨量值;基于格点面雨量值预报旬径流量时,预报径流值与实测径流值间高度相关;拟合期、检验期径流预报值略微偏大,而外推期存在低估的现象,误差相对较大,但与应用实测面雨量得到的预报径流值误差相差仅3%,该格点降水数据可以替代实测站点的雨量数据用于研究流域。

多卫星遥感降水数据精度评价

利用中国650个台站降水数据,在日、月、年尺度上,分析了多卫星降水分析数据(TMPA 3B42)在中国大陆50°N以南地区的适用性,并利用MODIS逐日积雪数据评估了冬季TMPA数据在以青藏高原为主体区的精度。结果表明:TMPA日降水数据精度存在时空不稳定性,且随着时间尺度的增加,TMPA降水数据的精度提高;在同一时间尺度上,TMPA数据精度在降水量大的地区要明显好于降水稀少地区,但年尺度降水大于2500 mm地区存在明显低估;TMPA数据冬季区域降水空间误差平均水平在15%,当只考虑积雪区时的降水空间误差平均水平在40%,这说明TMPA对冬季降水空间量较差,但同时这也意味着可以利用MODIS积雪数据修正TMPA冬季降水数据。

多源卫星降水数据在瓯江流域的适用性分析

为利用卫星降水数据开展流域水文模拟预报,基于瓯江流域内94个雨量站1998~2013年逐日降雨量数据,分析了多源卫星降水数据（TMPA、RT、CMORPH和PERSIANN）在该地区的适用性。结果表明,PERSIANN数据精度最低,其次为CMORPH和RT,TMPA数据精度最高,其中PERSIANN和CMORPH数据低估了实际降水量,而RT和TMPA略高估了降水量;梅汛期和非汛期的精度高于台汛期,月时间尺度降水量的精度高于日时间尺度。各卫星降水数据中,TMPA和RT数据在中雨级别下精度最高,对小雨和大雨级别的降水分别存在低估和高估现象,而PERSIANN和CMORPH数据对所有量级下的降水均存在低估现象;随着雨量的增加,卫星降水的误报率均有不同程度的增加。

基于机器学习模型的青藏高原日降水数据的订正研究

选择了5种机器学习模型,即k最近邻方法(KNN)、多元自回归样条方法(MARS)、支持向量机(SVM)、多项对数线性模型(MLM)和人工神经网络(ANN),利用海拔、相对湿度、坡向、植被、风速、气温和坡度等因子订正ITPCAS和CMORPH两种常用的青藏高原日降水数据集。五折交叉验证表明,KNN的订正精度最高。在三个验证站点(唐古拉、西大滩和五道梁)的误差分析,以及对青藏高原年降水量的空间分析均表明,KNN对CMORPH的订正效果显著,对ITPCAS在局部区域有一定订正效果,ITPCAS及其订正值的降水空间分布准确度高于CMORPH的订正值。主成分分析法表明降水订正是气象和环境因子综合作用的结果。

基于多种高分辨率卫星数据的TRMM降水数据降尺度研究——以内蒙古地区为例

利用内蒙古地区2001~2010年42个站点实测降水数据作为"真值",采用LOO(Leave-One-Out)交叉验证、多元逐步回归等方法,构建TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)降水数据与地形及气候等要素之间的多元回归关系,在此基础上,利用回归值+残差值的方法,获得空间分辨率为1 km×1 km的TRMM年降水数据,并对降尺度TRMM数据进行精度检验。研究表明:(1)TRMM数据可用于区域年降水量估计,且与实测年降水量呈显著线性关系;(2)通过建立不同年份、不同空间分辨率TRMM数据与其它遥感数据的多元统计模型,研究发现在中尺度下TRMM与观测年降水数据拟合效果较好,且在空间分辨率为0.50°×0.50°时的拟合效果最好;(3)降尺度分析提高了TRMM数据对研究区降水时空特征的描述能力,确定性系数、标准误差和偏差均有明显改善,表明降尺度算法在将TRMM降水数据空间分辨率提高到1 km×1 km的同时,并能提高降水数据的精度。

TRMM降水数据在复杂山地的精度评估——以重庆市为例

在地形复杂的重庆地区,利用研究区内34个气象站点实测数据,分别从年、季、月3个尺度,对2000—2011年间TRMM 3B43降水数据精度进行了验证,并分析了高程和坡度对月尺度验证结果的影响,同时利用主成分分析法比较了高程与坡度对TRMM 3B43降水数据的影响程度。研究表明:(1)年尺度上,TRMM 3B43年降水数据普遍高于气象站点的实测结果(平均偏高5.86%),渝西、渝南的结果比渝东北的准确。季尺度上,秋季拟合效果高于其它3个季节。月尺度上,相关系数R=0.85,两者之间存在显著相关性。(2)逐站点验证,研究区TRMM 3B43月降水数据具有较高精度(相关系数均大于0.80)。(3)随着海拔的升高,相关系数呈"增加—减少—增加"的变化趋势,绝对偏差呈减小趋势;随着坡度的升高,绝对偏差呈"增加—减少—增加"的变化趋势,绝对偏差呈线性增加的趋势。(4)利用主成分分析方法得出,高程对数据精度的影响大于坡度。

UHF风廓线雷达降水数据判别方法的比较与评价

给出了5种UHF风廓线雷达降水数据的判别方法,利用北京CFL-16型对流层风廓线雷达于2007年6—8月获取的部分观测数据,对5种判别方法进行对比分析。结果表明,这些方法在降水天气下判断正确率都在89%以上,其中,建立关于垂直径向速度和信噪比、垂直径向速度和谱宽的判别函数两种方法判断正确率均达99%以上。

CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在中国南方短时强降水分析中的应用

对比分析了国家级气象观测站逐时地面降水资料和CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在反映中国南方地区2008—2013年4—10月短时强降水时空分布特征上的差异,并在此基础上利用融合降水数据分析了短时强降水与暴雨的关系,结果表明:(1)融合降水数据所反映的短时强降水的大尺度特征与站点资料一致,并能更好地描述地形的影响;(2)短时强降水的季节变化与东亚夏季风进程和雨带的季节性位移密切相关;(3)短时强降水与暴雨日的空间分布特征和季节变化趋势相似,4月下半月—10月上半月,超过60%的短时强降水发生在暴雨日,同时短时强降水也是暴雨形成的重要因素,短时强降水暴雨日数占总暴雨日数的比例(68.6%)普遍高于非短时强降水暴雨日(31.4%),但是短时强降水暴雨日的发生具有显著的季节和区域差异。

基于GWR模型的陕西秦巴山区TRMM降水数据降尺度研究

应用TRMM降水数据,进行国内典型区域降尺度相关研究,可弥补应用气象站点数据研究带来的局限。以陕西秦巴山区为研究区,基于TRMM降水数据和NDVI数据,应用GWR模型和比例指数,获得GWR年、月降尺度数据并进行检验,最后分析地形对降尺度结果的影响。结果表明:获得的1 km分辨率的GWR降尺度降水数据,具有较强的细节表现能力;降尺度数据与实测降水数据年尺度上相关系数为0.88,月为0.93,相关性较好;与TRMM原始数据对比,降尺度结果降水值略小,整体低估降水;区内秦岭山地GWR降尺度结果精度变化幅度最小,相似地形条件下,海拔越高,GWR降尺度结果表现越好;采用GWR模型进行秦巴山区TRMM降水数据的降尺度研究,具有较强的适用性。

TRMM多卫星降水数据在黑河流域的验证与应用

利用黑河流域9个气象台站降水数据,在不同时间尺度和空间分布上分析了2008-2011年TRMM多卫星降水数据(TMPA 3B43)在黑河流域的适用性.结果表明:用TMPA估测的年降水量在黑河流域平均高估27.3%,对上游降水量大的山区估测相对好于降水稀少的黑河下游地区;TMPA与气象站降水量的拟合优度夏季(R2=0.851)高于冬季(R2=0.332);TMPA可以较好反映各测站降水量年变化、月变化趋势,用TMPA估测的黑河流域平均年降水量变化趋势为30mm.(10a)-1.黑河流域年降水量体现出随海拔高度的递增规律(11.1mm.(100m)-1)、从东向西降水量逐渐减少的分布以及最大降水高度带出现在上游偏东地区(海拔2 800～4 900m).

TMPA卫星降水数据质量评估及水文过程模拟

卫星降水资料在测站分布稀疏的复杂地形区域具有较大的优越性,但卫星与测站获取降水原理不同,需对卫星资料的可用性进行评估。以赣江上游为例,根据雨量站实测降水数据评估热带降雨观测计划(TRMM)多卫星分析降水数据资料(TMPA)的精度,并将该降水数据作为陆面水文模式Noah-LSM的输入,以评估TMPA降水数据在流域水文过程模拟的适用性。结果表明,TMPA日降水数据精度虽偏低,但在我国南方降水资料匮乏地区的水文过程模拟研究中具有一定的应用前景,TMPA月降水数据精度较高,可为无资料地区水资源计算和规划提供数据支持。

小时和日值降水数据对河南省暴雨日数和暴雨日变化特征的影响

利用1961—2018年河南省111个气象站逐日和逐小时降水数据,分析了暴雨日数的时空变化规律及暴雨日变化特征,并通过统计对比分析,评估了小时和日值降水数据对暴雨日数及暴雨日变化的影响。结果表明:(1)1961—2018年,河南省年平均暴雨日数变化呈显著上升趋势,速率为0.34 d·(10 a)^(-1);94.6%的气象站点年平均暴雨日数的气候倾向率为正,显著增加的站点数占总站数的73.0%;年平均暴雨日数为1.4 d,以7月最多,平均值为0.52 d,占年平均暴雨日数的37.1%。(2)1961—2018年,河南省暴雨总降水的日变化呈现单峰结构,主峰值出现在05时,为4.5 mm;暴雨日变化峰值呈波动下降趋势,速率为0.16 mm·(10 a)^(-1);日变化峰值大部分出现在00—08时,共42个年份,占79.3%;从空间分布看,各气象站点的暴雨日变化峰值大都出现在00—06时,占总站数的73.5%。(3)2014—2018年,河南省小时和日值降水数据吻合度为100%;吻合暴雨总降水的日变化的主峰值和次峰值出现在04时和17时,分别为4.3 mm和3.4 mm;日变化峰值出现在13—18时的气象站点最多,占总站数的33.9%。(4)小时和日值数据对暴雨日数及暴雨日变化造成了影响,主要表现在年平均暴雨日数及其变化趋势不一致和暴雨日变化的差异。

基于多源降水数据的洞庭湖流域夏季降水与西太平洋副热带高压的关系

基于中国气象科学数据共享服务网提供的1979～2012年夏季6～8月降水实测数据（CMD）和3种不同来源的再分析降水数据,研究和比较副高特征指数与洞庭湖流域夏季降水的关系及空间差异。结果表明：1 6、7月副热带高压（副高）脊线位置偏北,洞庭湖流域大部分区域降水偏多,8月偏少;6、7月北界位置偏北使流域东南降水偏少、西北降水偏多,8月大部分地区降水偏多;6～8月西伸脊点位置东移使降水偏多范围自东向西增大;6月份副高强度增强使东部和南部降水偏多、西部和北部降水偏少,7和8月大部分地区降水减少。2再分析降水数据大体上能反映出7月份脊线指数、6和7月北界指数、6～8月西伸脊点指数和副高强度指数对相应月份CMD降水的影响。3副高特征指数对CMD降水的拟合能力存在区域差异。