多源融合降水实况分析产品在海河流域的适用性评估

基于逐小时地面站点降水观测数据和国家气象信息中心研发的5 km多源融合降水实况分析产品,采用算术平均法对2021年6~9月海河流域面雨量进行估算。通过相关系数、平均误差和均方根误差等多种评估指标,客观定量评估多源融合降水实况分析产品在海河流域的适用性。结果表明:多源融合降水实况分析产品与地面观测资料估算的面雨量结果基本一致,能较好地反映2021年6~9月海河流域面雨量的时空变化特征,但在量值上存在高估且随着降水量增加,估算误差也越大。分区对比,融合实况分析产品和站点的误差与子流域的平均降水量、海拔高度和面积密切相关。对于各量级面雨量出现的频次,融合实况分析产品与站点整体相差不大,准确率可以达到90%及以上。总体而言,5 km多源融合降水实况分析产品的质量较高,可进一步应用于海河流域精细化面雨量监测业务中。

多源融合实况降水分析产品在大渡河流域的适用性评估

为进一步提高大渡河流域水文预报水平,基于2019~2022年5~10月大渡河流域气象观测降水量和多源融合实况降水分析产品ART_1KM,采用相关分析、晴雨预报正确率、TS评分等方法评估了该降水产品在大渡河流域的适用性,并采用2020年8月14日四川盆地持续性强降雨事件进行检验。结果表明:ART_1KM在大渡河流域具有较高的参考价值,相关系数均大于0.99,平均值误差为-0.54~-0.13 mm,均方根误差为0.57~1.24 mm,平均绝对误差为0.32~0.75 mm,平均相对误差为-0.10~0.03,晴雨正确率均达到0.96以上。TS评分总体较高,尤其是下游各量级降雨TS评分可达0.95,空报率较低,全流域各量级降雨空报率在3%以内。漏报率随降雨量级增大而增大,上游和下游漏报率整体比中游低。在2020年8月14日降雨事件中,ART_1KM融合格点降雨产品的小时面雨量变化趋势与实况面雨量一致,峰值出现时间与实况匹配度高。

多源融合降水产品在陕西的适用性评估

为评估多源融合降水产品在陕西区域质量,文章利用陕西省99个国家级自动气象站质控后逐小时累计实测降水数据,对2018年国家气象信息中心研发的三源融合逐小时降水产品进行检验评估。结果表明:1)多源融合降水产品存在一定程度低估现象,但总体上与实测降水相关性较好,降水命中率较高,尤其在秋季质量较好;2)多源融合降水产品质量与海拔、坡度无显著相关性,在所选区域东南坡表现较好;3)受复杂地形影响,多源融合降水产品在延安北部和榆林东南部地区质量较好。

多源融合降水实况分析产品在山东一次强降水过程中的质量评估

利用山东省地面观测小时降水数据,针对2021年发生在山东地区的一次强降水过程,从降水时空特征、降水分量级检验等多个方面,评估分析了1 km逐小时降水实时多源融合实况分析产品的数据质量。结果表明:1) 融合降水产品质量较高,能较好地反映降水落区与降水变化趋势,整个降水过程的平均绝对误差为0.21 mm,均方根误差为1.04 mm,相对偏差为3.12%,相关系数达0.97。2) 在降水发生初期和末期,融合降水产品与观测降水的相对偏差较大、相关性较差,在降水较强的时段降水产品与观测降水更接近。3) 融合降水产品在弱降水量级的技巧评分和命中率最好,但对弱降水存在明显的高估;对于大值降水,降水产品的命中率较低,并存在低估大值降水的现象。

大别山区地形降水特征分析

利用2012—2014年地面自动站与中国区域CMORPH(Climate Prediction Center Morphing)多卫星降水数据相融合的逐时降水量数据集,分析大别山区的降水时空分布特征。2012—2014年大别山区年平均降水量978.5mm,降水大值区出现在大别山主峰的东南侧,降水主要集中在5—7月,且呈现明显的地形降水特征。从时间变化情况看,降水量呈现单峰的特征,7月降水量最大。从空间分布情况看,大别山及其东部地区是强降水的频发区,出现暴雨日数最多的区域位于主峰及其东侧。降水中心表现出显著的季节变化特征,冬季降水中心位于大别山区的东南部,进入春季以后降水中心向西北方向移动,北抬至大别山主峰北侧,进入秋季(9月以后)以后降水中心逐渐向南回落。大别山区大气环流的季节性变化及其与地形的相互作用是造成大别山区出现明显地形降水(与降水随海拔先增加后减小)和降水季节性变化的主要原因。

安徽大别山区5—8月不同阶段降水时空分布特征

利用2008—2016年中国区域CMORPH(Climate Prediction Center Morphing)多卫星降水数据相融合的、分辨率为0.1°×0.1°的逐时降水量数据集,将每年5—8月分为梅雨前(5月1日至入梅前1日)、梅雨期(入梅当日至出梅当日)和梅雨后(出梅次日至8月31日),分析了大别山区梅雨季节降水的时间和空间演变趋势。大别山区梅雨期间年平均降水量360.3 mm,梅雨前平均降水量279.7 mm,梅雨后平均降水量287.0 mm。梅雨季节主要存在3个降水大值区:山区北侧中段、主峰东南侧和西南侧。从日变化情况来看,梅雨期降水日变化呈现双峰特征,出现峰值的时间分别是09:00、16:00。梅雨前、梅雨后降水日变化呈单峰特征。强降水出现频率的空间分布大值区也随着梅雨前—梅雨期—梅雨后的时间变化逐渐北抬。

基于2021年重庆市暴雨监测数据的CMPAS产品精度评估

针对2021年重庆市具有代表性的7次区域性暴雨天气过程,以经过质量控制后的重庆市35个国家气象站及1822个区域自动站逐小时降水资料为基准,评价了国家多源降水融合分析产品的精度。结果表明,对于不同时刻、地形、降水等级,0.01°空间分辨率的NRT、RT降水融合产品的精度均优于0.05°分辨率的FAST、FRT降水产品,T等级评分在前4个降水等级呈下降趋势,当降水等级≥20 mm/h时略有回升;FAST、FRT产品的相关系数C和偏差B的空间分布较一致,NRT、RT产品的分布较一致,但分布范围的形态和细节上略有区别,其中,FAST、FRT、NRT、RT产品的C_(COR)≥0.90的站点百分比分别为73.94%、78.36%、93.54%、93%,C_(COR)≥0.95的站点分别为34.73%、38.88%、77.98%、75.66%;|B_(COR)|≤0.1的站点百分比分别为60.04%、60.69%、78.19%、77.87%;FAST、FRT、NRT、RT产品与AWS的降水量空间分布范围和量级分布较吻合,但范围形态和细节处理上以NRT、RT产品最为接近,4种产品均以偏小为主;坡向上各产品精度变化并不明显,各产品在坡度、海拔、起伏度较大的情况下精度更高。

Evaluation of CMPAS precipitation products over Sichuan,China

High-quality and high-resolution precipitation data are the basis for mesoscale numerical weather forecasting,model verification,and hydrological monitoring,which play an important role in meteorological and hydrological disaster prevention and mitigation.In this study,high-density rain gauge data are used to evaluate the fusion accuracy of the China Meteorological Administration Multisource Precipitation Analysis System(CMPAS),and four CMPAS products with different spatial and temporal resolution and different data sources are compared,to derive the applicability of CMPAS.Results show that all the CMPAS products show high accuracy in the Sichuan Basin,followed by Panxi Area and the western Sichuan Plateau.The errors of the four products all rise with the increase in precipitation.CMPAS overestimates precipitation in summer and autumn and underestimates it in spring and winter.Overall,the applicability of these fused data in the Sichuan Basin is quite good.Due to the lack of observations and the influence of the terrain and meteorological conditions,the evaluation of CMPAS in the plateau area needs further analysis.