多个高时空分辨率降水产品在珠江三角洲地区的多尺度精度评估

基于2001—2012年珠江三角洲地区28个雨量站逐时实测降水数据,通过计算6个统计指标和研究不同降水事件的出现频率,分别在年、月和日3个尺度上评估了3种降水产品CMORPH、GPM和ERA5在珠江三角洲地区的精度。结果发现:①对比年、月、日3个时间尺度,3种降水产品在月尺度上均表现出与实测降水数据存在高度正线性关系,而在年和日尺度上的相关关系较弱;②日尺度下3种降水产品汛期的表现均比非汛期差,在干燥月份对降水事件的探测准确度较其他月份低,但误报率却是秋冬季较高,且沿海附近站点的误报率均较内陆站点高;③相较之下,GPM更能准确地反映出珠江三角洲地区降水量的时空变化趋势和空间分布特征;④CMORPH和GPM对各类型降水事件的估计能力均较好,能较好地反映实测降水数据对不同类型降水事件的贡献。总体而言,3种产品中,GPM最能反映珠江三角洲地区实际降水情况。

CMADS降水的时空分布评估及分布式水文模拟--以红河流域为例

无资料地区的水文模拟是水文学研究的难点,虽然再分析资料极大地丰富了无资料地区的气象数据,但其质量仍有待商榷。基于红河流域实测气象资料,利用相关系数、均方根误差、标准差比等指标评估了降水的时间一致性,结果表明中国大气同化驱动数据集(CMADS)与实测降水的年内分配规律一致,且CMADS与所有实测降水的相关系数高达0.89。总体上,CMADS对降水存在一定的低估,能反映大部分降雨情况,但在降水等级0~10 mm存在较大的误报率;空间上,从Kappa一致性、空间相关性、相对误差角度进行分析,结果表明CMADS基本能反映降水的空间分布规律。最后,基于校正后的CMADS数据与实测数据分别驱动SWAT水文模型,使用CMADS的模拟结果在大部分站点要明显优于实测数据驱动结果。故CMADS是红河流域的水文气象研究的重要基础数据,可以为红河流域水资源开发利用提供重要的数据支撑。

2022年夏季CMA区域模式东北冷涡降水预报检验评估

为了解夏季东北冷涡背景影响下高分辨率区域模式在吉林省的预报能力与误差特点,对中国气象局数值业务区域模式(CMA区域模式)中的国家局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)、华北区域数值业务模式(CMA-BJ)、华东区域数值模式(CMA-SH9)的降水预报产品进行了检验分析。结果表明:对于24 h降水,CMA-MESO在大雨及以上量级表现较好,特别是在暴雨及以上量级,TS评分最高,Bias评分最接近1,其误差主要由暴雨空报造成;CMA-MESO与CMA-BJ对降水极值预报偏小,CMA-SH9预报偏大;CMA-MESO与实况相关性最高,均方根误差最小,误差主要由吉林省中西部暴雨预报的偏差导致,但该模式在吉林省东部预报误差较小,对东部降水预报效果优于中西部。对于大于10 mm/h和20 mm/h的逐小时降水,CMA-MESO在命中率、空报率、不同预报时效的稳定性以及均方根误差的表现均优于其他两个区域模式。

CMA-BJ V2.0系统华北地区降水预报性能评估

利用CMA-BJ V2.0系统在2021年汛期(6—9月)华北地区预报的平均日降水量和24 h内逐时降水量,评估不同水平分辨率(3 km和9 km)在降水量、有效降水时次占比、降水强度、降水日变化等方面的预报性能。结果表明:9 km和3 km分辨率预报均可较好地反映降水量和落区,捕捉平均日降水量大于8 mm的降水区域分布特征,但降水量级的预报较观测偏大;对小时降水量和有效降水时次占比日变化的预报与观测基本一致,但对傍晚的峰值预报偏强,且多个时段空报,同时高估了小时降水量。与9 km分辨率预报相比,3 km分辨率预报对有效降水时次占比随累积降水量的变化趋势与观测更接近,对小时有效降水时次占比日变化、峰谷值出现时间的预报也与观测更接近。9 km分辨率预报对弱降水过程的预报能力更优,而3 km分辨率预报对强降水过程的预报能力更优。

雨滴谱分布参数化对改进新疆强降水过程预报的评估

本文利用2018年7月3日至10月3日新疆乌鲁木齐的雨滴谱观测资料,改进了乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统中WRF模式的WSM6单参数方案,对新疆2021年6月15日12时(北京时,下同)至17日00时一次强降水过程的预报改进效果进行评估研究。结果表明:观测显示,乌鲁木齐地区雨滴平均直径(D0)、最大直径(D_(max))和质量加权平均直径(D_(m))分别为0.65 mm、1.60 mm和0.93 mm。引入新疆地区参数lgNw和D_(m)拟合关系的WSM6-new方案对降水强度和强中心范围的预报能力均有一定提高。从TS、BR、ETS和TSS四个指标的评分结果上看,随着降雨等级的增加,WSM6-new方案预报能力相比WSM6方案明显提高,对于大雨和暴雨的预报显示出明显的优势。不同雨滴谱分布参数化方案对降水云系结构特征、垂直速度、大气层结和散度场都有着一定的影响,对于云微物理过程的影响主要体现在雨水含量和分布上。WSM6-new方案引入了新疆雨滴谱统计特征,在模式中对雨滴谱分布的描述更接近实际。雨滴谱的大雨滴数浓度明显增加,雨滴下落末速度增加,拖曳作用增强,有利于零度层以下的下沉气流增强和维持。强下沉气流在近地层形成更强的辐散出流,加强了近地面对流区气流的辐合,有利于上升气流的发展加强,从而地面产生更强的降水,对暴雨的预报能力明显增强。

GRAPES_TYM模式对2012—2013年登陆华南TC的降水预报能力评估及降水释用方法初探

利用GRAPES_TYM模式对2012—2013年登陆华南的TC降水预报从模式匹配能力、平均降水量评估和极端降水量评估3方面进行综合评估。在此基础上,以海南岛为例,探讨该模式TC降水预报的释用方法,并进行释用检验。结果表明:与实况相比,GRAPES_TYM模式对登陆华南的TC降水预报的ETS评分和空间相关系数的综合评估指数为0.31,分值的高低依赖于模式对TC路径预报的偏差;平均降水量预报的综合评估指数为0.76,其中平均降水量预报误差指数反映了在TC影响范围内预报的格点降水量中位数比实况偏小3.6 mm,距离TC中心不同雨带的平均降水量预报均比实况偏小,且模式对外雨带的降水预报优于内雨带;对于极端降水量预报的评估,发现除了距离TC中心100 km以内的极端降水阈值较接近实况,其余雨带预报的极端降水阈值均比实况偏小。就海南岛而言,GRAPES_TYM模式TC降水预报释用方法由TC路径订正、雨带平移和地形订正3部分组成,经2012—2013年TC降水预报的释用分析,发现订正后的降水预报TS评分在中雨、大雨和暴雨量级都有明显提升,其中暴雨TS评分升幅最明显,较订正前提高了9.9%。

不同对流参数化方案对长江中下游梅雨锋暴雨降水预报的评估

选用不同的对流参数化方案对近几年典型的几次长江中下游梅雨锋暴雨过程进行数值模拟,利用量化的降水评估方法检验MM5模式中不同对流参数化方案对梅雨锋暴雨降水预报的能力,一方面作为实际预报的参考,另一方面也作为模式改进的依据,评估结果显示模式预报的降水往往偏大,对不同时段和不同量级的降水,没有普遍适用的对流参数化方案,可以将经验预报和数值模拟相结合。对暴雨中心的预报,认为采用Grell方案和Kuo方案较好,但时间上有滞后性。

基于TIGGE资料的流域概率性降水预报评估

利用2008年7月1日至8月6日TIGGE-CMA资料存储中心的ECMWF、NCEP和CMA等业务中心1～10天的集合预报降水结果,结合淮河流域上游大坡岭—王家坝流域内19个站点的降水观测资料,对流域内的日降水预报效果进行了基于降水等级划分的确定性TS评分、概率性Brier评分以及考虑所有降水强度概率的百分位降水评估,并对2008年7月22—23日的强降水过程的预报效果进行了重点评估分析,探索了多模式概率预报降水面向流域的评估方法。结果表明,超级集合的TS评分和Brier评分优于单个中心的集合预报平均,集合平均由于平滑作用削弱了对长预报时效较强降水的预报能力;三套集合预报都体现部分成员具有捕捉实际降水的多种可能性;流域面雨量和单站百分位的分析表明:随着预报时效的延长,强降水的预报能力逐渐减弱,而超级集合由于考虑了更多的降水可能性,预报强降水的量级和空间分布同观测更为接近。

千米尺度数值预报模式对泰山地区暖季降水预报性能的评估

为深入认识对流可分辨模式对小尺度孤立地形区降水的预报性能,使用2017年暖季(5—9月)台站逐时降水观测数据,以小时尺度降水特征为指标,细致评估了千米尺度分辨率(3 km)的北京“睿图”短期数值预报子系统(RMAPS-ST)对泰山及其周边地区降水特征的预报能力,并对比了不同起报时次(北京时08时和20时)的预报差异。评估发现,RMAPS-ST可以再现泰山站的局地降水中心,但区域西南侧降水预报小于观测,而泰山站及其东北侧则相反。清晨和午后时段的降水预报与观测相比存在较大偏差。以泰山站为例,RMAPS-ST易于低估夜间至清晨时段的降水频率,这可能与模式对降水系统发展演变过程的预报偏差以及清晨泰山站弱降水事件的漏报有关;清晨泰山站降水强度的预报在不同起报时次的结果中存在差异,20时起报存在大幅度高估的问题,进而导致其暖季平均降水量预报大于观测,而08时起报对于清晨降水强度的高估不明显;08时起报易高估泰山站午后的降水频率,这与其午后短历时降水事件数预报偏多有关,模式对山区热动力场的预报偏差是午后降水空报的可能原因。小时尺度降水特征已应用于中国气象局区域数值预报模式的业务评估体系中,本研究结果也表明,此类评估有助于深入认识千米尺度数值预报模式对降水日内变化的预报能力,从而为精细化降水产品的订正提供更详实的科学依据。

千米尺度分辨率下GRAPES-Meso4.0模式定量降水预报性能评估

应用覆盖中国东南部的3 km分辨率GRAPES-Meso4.0模式(GRAPES-Meso4.0_3 km)2015年夏季实时预报试验结果、同区域1600多个中国国家地面气象观测站每日08:00—08:00BT的24 h累积降水量和逐时降水量观测资料,从降水累积量、降水频率、降水强度、日循环特征等多个角度,对千米尺度分辨率下GRAPES-Meso4.0模式的降水预报性能进行细致评估,并与同版本10 km分辨率业务模式(GRAPES-Meso4.0_10 km)同期结果在相同区域进行类同对比分析和讨论。结果表明:(1)GRAPES-Meso4.0_3 km很好地捕捉到了2015年夏季观测的日均降水量和降水频率的大小及地域分布特征,其一般性降水(中雨及以下)频率平均低于实况约3个百分点,强降水(大雨及以上量级)频率与实况近乎吻合,纠正了GRAPESMeso4.0_10 km在这两方面存在的显著预报正偏差,均方根误差(RMSE)减小了40%—50%;(2)GRAPES-Meso4.0_3 km在降水强度预报上的优势主要表现为:对降水强度的地域分布细致特征和对短时强降水(雨强≥10 mm/h)的频数和分布等把握比较准确,但对强降水(一般性降水)的强度预报偏强(偏弱);(3)GRAPES-Meso4.0_3 km小时降水量和降水频率的日循环预报可反映出研究区域观测的双峰总体特征以及雨量和频率在日循环中的紧密联系,明显优于GRAPES-Meso4.0_10 km的表现,尽管下午(16时,北京时)峰的预报还存在偏弱现象;(4)模式分辨率提高到千米尺度和模式显式描述云和降水过程,是GRAPES-Meso4.0_3 km降水预报性能较GRAPES-Meso4.0_10 km提高的关键原因,模式初值差异也是不可忽视的影响因素。

多种卫星降水产品在中国的精度评估

高时空分辨率的卫星降水产品对于研究区域降水时空分布特点起着非常重要的作用,但卫星降水遥感产品精度仍有待系统评估。以2008—2015年中国地面站点实测降水量数据为参考,采用四种统计指标分别对TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星降水产品、CMORPH(CPC MORPHing Technique)卫星降水产品以及GPCP(Global Precipitation Climatology Project)降水产品在四季和九大流域尺度上进行对比评估。结果表明在季节尺度上,春夏秋三季TRMM产品和CMORPH产品降水Threat Score (TS)评分较高,但冬季GPCP产品TS评分最高,在东南部地区TS评分达到0.3~0.4。CMORPH产品在春秋冬三季的相关系数最高,均能接近或超过0.4。TRMM产品在春夏秋三季的结果相比CMORPH稍逊,两种产品在冬季均出现降水总量异常高估的情况(Bias分别为57.3%和32.76%)。GPCP在春夏秋三季的一致性低于前两种产品,但冬季精度和一致性较高(相关系数为0.38,均方根误差为15.93mm/d)。从九大流域尺度上看,TRMM产品和CMORPH产品对中到大雨的反演在珠江、东南、长江流域较为准确,部分地区的TS评分甚至达到了0.5,但小雨监测可靠性较差,特别在东南部,流域TS评分不足0.2。GPCP产品虽然在小雨情况下的监测可靠性和前两种相近,但中到大雨事件监测可靠性差,在九大流域整体上TS评分不到0.2。从降水评估的精度和相关性来看,CMORPH产品的在三种产品中表现最佳,TRMM产品稍逊,而GPCP产品的精度和相关性明显落后于前两种产品。

五种降水数据产品在元江—红河流域的适应性评估

红河作为重要的国际河流,研究不同降水产品在红河流域的适用性,对于丰富区域水资源数据有重要意义。基于红河流域及其附近的29个气象站点实测降水数据,从时间和空间两个角度评估CRU、GPCC、GPCP、PREC/L、APHRO五种产品的降水数据。结果表明,总体上来看,这五种产品均能较好地反映红河流域降水的时空分布特征,综合分析GPCP表现最佳。从年降水量的对比来看,CRU、GPCC、PREC/L、APHRO存在对降水的低估,GPCP存在对降水高估;五种降水数据在旱季的降水精度比雨季表现好,夏季表现最差。在年降水量的空间分布上,五种降水数据整体上均表现出较为一致的空间分布特征;通过计算五种降水数据的降水空间分布图与实测降水空间分布图的Kappa系数,GPCC与实测降水空间分布表现为显著一致,其他降水产品表现为基本一致,且多数格点数据的降水精度与实测气象站点的高程呈正比。评估红河流域多源降水数据集的适用性,极大地丰富了红河流域的降水资料,为资料匮乏地区水资源研究提供了更多可能。

三套再分析降水资料在华南地区的适用性评估

利用1980-2017年观测站降水数据(OBS)为参照标准,对目前广泛应用的三套再分析资料,即ERAI资料、JRA-55资料和CFSR资料在华南地区降水空间分布和年际变化的再现能力进行分析与评估。结果表明,不同资料对不同季节降水的再现能力存在显著差异,三者对降水年际变化的刻画都较为优秀,但对降水空间分布描述偏差较大,且在夏季最为明显;三者之间对比,ERAI对春季和冬季降水时空变化表现能力较为优秀,但在秋季表现一般;CFSR降水与实测时空相关性较好,但都存在降水系统性高估,在夏季最为严重,偏差达到5 mm·d^-1;JRA-55对夏季和秋季降水刻画相对最佳,但对冬季降水存在高估。

CMA-SH9在川渝地区的降水日变化预报效果评估

利用CMA-SH9模式逐小时降水预报数据和地面自动站-CMORPH卫星融合降水数据,开展该模式对2020年暖季(5~9月)川渝地区降水日变化的预报效果评估。结果表明:CMA-SH9模式可以再现小时平均降水量在四川盆地偏小、盆地周边陡峭地形处偏大的空间分布特征;显著的预报正偏差分布于青藏高原东坡至四川盆地西南部一带和四川盆地以东地区,偏差来自降水频率和降水强度的共同贡献;预报负偏差分布于四川盆地,主要来自模式对降水强度的低估;降水日变化峰值时间自西向东呈午夜到上午的滞后,模式预报的降水日变化峰值时间超前于观测;模式能够较好地把握青藏高原东坡至四川盆地西南部一带和四川盆地的单峰型日变化位相,以及盆地以东地区的双峰型日变化位相,但预报的降水量值和观测存在一定偏差。

对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能分析

为深入认识对流尺度集合预报对川渝地区降水的预报性能,利用2020—2021年暖季(5—9月)川渝地区7 213个自动气象站逐日降水观测数据,综合评估对流尺度集合预报系统的控制预报(Control Forecast, CNTL)、集合平均(Ensemble Mean, MEAN)和概率匹配平均(Probability-matched Ensemble Mean, PM)对川渝地区降水的预报能力,并对比不同起报时次(08:00和20:00,北京时,下同)的预报差异。结果表明:(1)PM和MEAN的预报性能相对CNTL有所提高,MEAN对中雨和大雨量级降水预报具有指示意义,PM对大量级降水具有明显的预报优势。(2)模式预报的降水频率在小雨量级相比观测呈区域一致的正偏差,中雨及以上量级降水的预报正偏差集中在大巴山、华蓥山、武陵山脉等高海拔山区,预报负偏差主要位于四川盆地和丘陵区域,MEAN对小雨和中雨(大雨和暴雨)的预报正(负)偏差最明显。(3)08:00起报的36 h时效临界成功指数(Critical Success Index, CSI)和命中率(Probability of Detection, POD)整体高于20:00起报的48 h时效预报结果,但08:00起报的降水频率对高海拔山区的高估更明显。(4)PM和MEAN对四川盆地2021年9月4—7日强降水过程的降水落区预报优于CNTL,这是因为集合预报能够更好地把握天气系统的位置和形状特征。

中国融合降水产品在太行山区的质量评估

山区地形复杂,气象站点稀少导致降水实测资料匮乏,卫星降水产品是实测资料的有效补充。以太行山区为研究区,采用国家气象站点观测降水为基准数据,通过连续评价指标(R、RMSE、RB)和分类统计指标(POD、FAR、CSI)对国家气象信息中心研制的中国区融合降水产品进行质量评估,并探讨海拔、坡度和坡向与产品表现的关系。结果表明:融合降水产品与地面实测数据之间有着良好的相关性(R>0.7),但相比原始产品相对偏差和均方根误差仍较大。在降水探测能力上,融合产品提升明显,全序列站点日降水命中率达到0.65,误报率为0.33,特别是对夏季降水的探测精度更高(POD=0.76,FAR=0.32,CSI=0.56)。海拔对融合前后的产品精度有显著(p<0.05)的影响,回归分析显示,在20°~30°的坡度范围存在产品表现的拐点,融合前后降水产品均在南坡表现较差。融合降水产品在经过地面观测数据的校正之后,降水产品精度和降水捕捉能力都有显著的提升,能够较为准确地反映太行山区的降水分布特征。

呼兰河流域网格化降水产品评估研究

以中国逐日网格降水量实时分析系统数据集(CGDPA)为参考值,基于时空分布特征评估中国区域地面气象要素数据集降水产品(CMFD_P)、全球高分辨率陆面模拟系统降水产品(GLDAS_P)、中国陆面数据同化系统降水产品(CLDAS_P)、中国自动站和CMORPH融合网格降水量数据集(CMPA)在呼兰河流域精度。结果表明,①CMFD_P与GLDAS_P整体高估多年平均降水量,CLDAS_P与CMPA整体低估多年平均降水量。②4套数据捕捉年内大部分降水集中在汛期,但相对于其他数据,GLDAS_P年内分配表现坦化特征,汛期偏低,非汛期偏高。③日降水精度由优到劣为CMPA>CMFD_P>CLDAS_P>GLDAS_P。④各套产品可捕捉降水量自东北向西南递减总体空间分布特征。

雨滴谱参数化及其在降水估计中的应用

结合2014年7月30—31日滁州地区一次强飑线降水过程的地面雨滴谱观测资料,构建了雨滴谱模型参数与雷达反演降水中常用的Z=ARb中系数A和指数b之间的相关关系,得出了适用于此次飑线降水的新Z-R关系。通过与雨滴谱观测结果和参考关系(Z=300R1.40)反演结果进行对比,对新的Z-R关系反演降水效果进行了评估。结果表明:利用降水强度对粒子数浓度和尺度标准化处理后,Gamma分布可以较好地描述此次飑线降水的雨滴谱分布。Z-R关系随着降水雨滴谱的变化而变化,指数b与不同阶数矩量随雨强的变化有关,系数A与雨滴谱的谱型分布有关。此次飑线降水Z-R关系的指数b=1.37;雨滴谱在Gamma分布下,系数A=340.91,在指数分布下,系数A=371.95。新的Z-R关系和参考关系反演的降水强度较实际观测值均偏小,但新的Z-R关系提高了此次飑线降水的总体估计效果。

植物对降水截留的研究进展

降水资源是植物生长发育和产量形成的主要水分来源,植物通过吸收土壤中的水分维持正常生长发育,降水不仅影响自然植物物种分布,也影响植物生产力。由于未考虑植物冠层对降水的截留作用,在水资源评估和农田水分平衡研究中往往高估降水作用,因此,讨论降水截留在水文生态学和农业气象学中均有重要意义。该文系统介绍降水截留的观测方法,包括间接测量法中各分量测定方法、直接测量法详细过程及应用各种方法需注意的问题;系统回顾有关森林和农作物对降水截留的研究成果;探讨在植物对降水截留研究中存在的主要问题:对截留概念的理解不同导致截留测定结果差异显著,没有完善的方法导致测定结果准确性不足,植物种植密度不同导致截留差异,降水强度不同导致截留差异,风速、植物形态结构、叶片表面特性等因素也会影响降水截留的大小。降水过程中植物叶面蒸发问题、降雪的截留问题、风的影响、研究尺度、研究方法以及综合模拟模型将是未来研究的重点和难点。

基于CINRAD-SA双偏振雷达新型定量降水估测方法研究

杭州下沙S波段天气雷达在双偏振升级的基础上增加了精细化探测技术,为了进一步提高雷达定量降水估测精度,本文参考小时雨量计订正雷达估测降水算法模型,建立了一种基于分钟级雨量计数据的实时定量降雨估测雨强订正方法(简称QPE-ADJUST法),利用雨量计资料对雷达的QPE数据逐体扫实时订正,累计完成1 h、3 h降水估测产品,提高了雷达降水估测精度。通过对雷达产品及自动站数据资料的评估,分别从降水估测算法、雷达分辨率影响及体扫周期速度影响3方面对QPE-ADJUST法的估测降水效果进行了统计分析。结果表明:QPE-ADJUST法在雷达高分辨率、快体扫周期的情况下均比其他算法更好地表现出降水时空分布特征,并将雷达小时定量降水估测的误差从50%降低至20%左右,有很高的估测精度和稳定性,具有业务应用价值。