集合卡尔曼滤波与随机森林算法在异源遥感降水数据同化融合中的应用

为减小异源遥感降水产品的非均质误差,提出集合卡尔曼滤波(EnKF)联合随机森林(RF)的数据同化融合算法,选取长江流域5种遥感降水产品(ERA5、TerraClimate、GPM、TRMM和PERSIANN-CDR),在分析星地降水数据一致性的基础上,进行EnKF-RF数据同化与融合处理,并利用独立气象站点评估其精度。结果表明,异源产品在长江流域降水量捕捉精度为TRMM>GPM>TerraClimate>PERSIANN-CDR>ERA5;各产品经EnKF同化后的精度纳什效率系数N NSE增至0.93~0.96,均方根误差RRMSE降至89.48~176.03 mm,较未同化前的N NSE提升11.46%~22.34%、RRMSE减小96.35%~122.60%;RF融合进一步改进了单一源降水产品可靠性,融合后产品精度N NSE达0.99、RRMSE为43.56 mm;异源降水数据的EnKF-RF同化融合策略减少了单一源降水产品的误差,在长江流域乃至全球尺度具有较大应用潜力。

CMPAS 1 km融合降水产品在四川省的精细化评估

利用2020年9月—2021年8月四川省地面自动站逐小时降水观测数据,对比检验了1 km逐小时降水实时(RT)与近实时(NRT)融合产品在四川省的适用性。结果表明:(1)RT与NRT的整体评估结果相近,NRT略优于RT。(2)两种融合降水产品的晴雨准确率均为96.83%,能较准确地反映出有无降水。(3)国家站在盆地与川西高原以高估为主,在攀西地区则以低估为主;区域考核站与非考核站在盆地均以高估为主,在川西高原与攀西地区则以低估为主,RT较NRT的分布更离散。(4)两种产品均具有与观测较一致的日变化趋势,误差峰值出现在强对流天气频发的夏季,谷值出现在降水较少的冬季。(5)NRT的分量级评估结果略优于RT;当降水量级为小雨时,融合产品均高估于实况;当量级为中雨至大暴雨时,融合产品低估于实况,且随着降水量级的增大,误差随之增大,TS评分减小。

基于集合卡尔曼滤波法的清江流域多源融合降水分析

高质量的水文气象观测数据是开展气象和水文灾害监测、预报预警及长期气候变化趋势分析的基本支撑。针对流域尺度内现有融合降水数据空间分辨率低的问题,通过集合卡尔曼滤波(EnKF)融合算法对清江流域33个地面站点和TRMM及CMORPH两种卫星产品的降水数据在日尺度上进行融合,得到了0.05°×0.05°的清江流域融合降水数据MSAP。利用留一交叉验证的方式对卫星降水、地面插值和MSAP融合降水数据进行定量分析,证明EnKF融合算法能从相关性系数R、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE 3个方面改善清江流域降水的精度,并且融合算法改善了卫星数据和地面数据在流域边界部分区域精度低的缺点,展现了EnKF融合算法在降水数据融合中的应用潜力。进一步地,将MSAP与CMFD、ERA5和MSWEP等3种主流再分析数据进行对比,并对1998年汛期清江流域与长江干流四次洪峰遭遇中最大的两次遭遇所对应的场次强降水进行了空间分析。结果表明,在时间尺度上,MSAP数据具有最高的R和最小的MAE及RMSE;在误差的空间分布上,MSAP数据在各站点精度评价指标的空间差异最小,四种再分析数据精度由高到低排序为MSAP>CMFD>MSWEP>ERA5;在历时5日和历时2日的场次强降水过程中,CMFD、MSWEP和MSAP均能在一定程度上反映出暴雨中心,在空间分布和降水量级上,MSAP和CMFD基本保持一致。

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。

川渝地区汛期逐小时降水融合产品误差分析

利用2021年汛期三套降水融合产品CMPAS、GSMaP和IMERG,经质量控制后的川渝地区190个国家气象站逐小时降水数据,结合川渝地区的不同地形区间和不同小时雨强对三套融合产品进行误差分析。结果表明:(1)2021年汛期总降水量空间分布上,CMPAS产品与站点实测最为接近,其次依次为GSMaP、IMERG产品。(2)针对不同地形区、不同时段,CMPAS产品的相关性、命中率、关键成功率最优,IMERG次之;CMPAS产品的偏差、均方根误差、误报率最小,GSMaP产品的误报率最大,IMERG的偏差、均方根误差最大;各融合产品在8月和9月的命中率、关键成功率最优,在20:00-次日2:00、2:00-8:00的相关性、命中率、关键成功率最优,误差和误报率最小。(3)针对不同小时雨强,CMPAS明显优于IMERG和GSMaP产品;其中CMPAS产品5月和9月的相关性、命中率、关键成功率最优;当小时雨强增大时,各融合产品的均方根误差逐渐增大。研究结果说明汛期CMPAS产品在川渝地区的精度明显优于IMERG和GSMa P产品,可以为地面实测数据缺乏的地区提供有效的降水数据补充。

高分辨率气象格点融合产品在河南省的适用性分析

以河南省国家气象站和区域站观测数据为标准,对2020年12月—2021年11月河南高分辨率气象要素逐时距地面2 m温度、24 h累积降水二源及多源格点融合产品,进行误差、均方根误差、相关系数的时间分布和空间分布等检验,同时也对二源和多源融合降水产品在极端暴雨中的适用性进行了评估.结果显示:①2 m温度格点融合产品比站点观测温度整体偏暖,平均误差-0.015~0.005℃,整体偏差较小,数据比较准确.②二源和多源融合降水产品逐日平均误差-2.5~0.5 mm,大部分时次0.5 mm左右,降水量级较小时误差较小,但特大暴雨量级(250 mm以上)降水时,两种格点融合降水产品对降水有一定的低估,偏差可达50 mm以上.相对而言,多源格点融合降水的准确性优于二源格点融合降水.

多源气象数据融合格点实况产品研制进展

阐述了中外主要的多源气象数据融合产品研究进展与趋势,重点介绍了中国气象局国家气象信息中心研制的陆面气象要素(包括气温、降水、湿度、风、气压、辐射等)、土壤温度与土壤湿度、洋面温度与洋面风、三维云等多源融合格点产品研发现状,以及中国气象局国家气象信息中心多源数据融合中试平台及统一质量检验评估系统的进展,并对未来多源气象数据融合产品研制进行了展望。

多源降雨数据融合及其水文应用研究进展

降水作为水文循环中最活跃的因子和导致洪水灾害最常见的因素,其数据精度对于洪水预报和防洪减灾具有重要意义。雨量站、雷达和卫星遥感产品是获取降水量资料的3个重要来源。单一来源的降水数据不确定性较大,因此多源降雨数据融合技术得到了广泛的应用。本文总结了降雨资料的来源,介绍了多卫星降水集成以及客观分析法、地质统计学法、最优插值法、尺度递归估计法和贝叶斯模型平均法5种常用的多源降雨数据融合方法。本文还介绍了一些主流的国际和国内的多源降雨融合产品和融合降水数据在水文研究中的应用,最后对未来多源降雨数据融合及其在水文研究中的应用进行了展望。

基于多模式和网格预报产品融合的降水预报释用方法

网格降水的预报准确率是精细化天气预报业务的核心问题。利用多家数值模式和国家气象中心逐3 h网格降水预报指导产品,以格点降水实况分析资料为参照,在客观评估模式表现的基础上,提出多模式和网格降水预报产品融合的降水预报释用方法。研究表明:给定降水阈值,不同降水产品的预报性能有显著差异,存在预报表现好的降水产品漏报,而其他降水产品命中的情况;对确定性单模式来说,在降水检验阈值给定的条件下,预报降水量超出阈值越大,其空报的可能性越低。检验三种降水产品72 h时效内逐3 h降水量,晴雨预报的降水漏报次数明显低于空报次数,基于该特性,可以利用不同模式未预报降水的格点来消除空报。以检验为基础,选用前期表现好的降水预报为背景场,使用高阈值融合满足条件的其他强降水预报产品,使用低阈值消除弱降水空报。回算表明,相对背景场,该方法可以同时提高强降水的TS评分和晴雨预报准确率。

遥感降水资料后处理研究综述

获取高精度高分辨率的降水数据对于流域水文分析、水资源管理及洪涝干旱监测等均具有重要意义。遥感技术虽然能有效再现降水的时空分布,但原始遥感降水资料无法满足水文领域对高精度高分辨率数据的需求,需要开展遥感降水资料的后处理研究。介绍获取降水资料的主要方法,包括雨量站观测、地面天气雷达估测以及气象卫星反演,讨论各方法的主要优势和当前存在的问题,在此基础上综述遥感降水资料的后处理方法研究进展,包括空间降尺度、偏差校正以及产品融合,并归纳后处理降水产品的评价指标,最后指出今后的研究重点:发展和改进降水估计技术;构建更为合理的多源降水数据融合框架;加强降尺度法对比研究,进一步改进和完善降尺度法;开展降水相关的不确定性分析。

国产多源降水融合及其在小流域暴雨山洪预报中的应用

近期,国家气象中心推出了中国自行研制的多源降水融合产品,理论上,此产品的出现可有效解决国内缺乏监测站点区域的洪水预报预警问题,但是国产降水融合产品在这个领域应用较少,且其数据精度及其在暴雨洪水过程模拟的效用有待进一步评估。本文选取湍河上游后会水文站控制流域作为研究区域,采用模块化时空变源分布式水文模型,以站点降水和国产融合降水作为模型的输入,其中国产融合降水是基于地面雨量站、雷达、FY-2气象卫星三种数据源融合而成,对后会流域2018年两场实测洪水过程进行模拟,用以评估国产融合降水信息的水文模拟效用和数据精度,研究结果表明:国产融合降水产品在降水落区的把握上具有较高的精准度,但在数量上相对于站点观测数据具有一定程度的低估,在两个洪水过程中分别为13.1%和3.4%。在流域径流模拟方面,此融合降水产品具有较高的精度,两场洪水过程的确定性系数均在0.8以上,分别为0.84和0.91。国产多源融合降水产品在无资料流域洪水预报的问题上具有较好的应用前景,研究成果可为评估、改善国产融合降水数据的质量提供案例支撑和技术参考。

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。

台风“海高斯”(2007)期间多种降水融合实况产品的误差评估

以地面观测小时降水数据作为基准,采用多种指标评估CMPASFAST05、CMPASFRT05、CMPASRT01三种降水融合实况产品对广西受2020年台风"海高斯"影响的强降水过程的再现情况。结果表明:(1)CMPASFAST05、CMPASFRT05均能较好地反映台风降水过程中降水量级及强降水落区的变化趋势,产品与地面观测的相关系数超过0.92,晴雨准确率超过0.99,对中雨及以上量级的降水,TS评分随降水量级的增大而增大。(2)三种产品均存在低估大值降水的现象,CMPASFAST05还存在网格降水缺测、出现孤立点强降水的现象。(3)质量上1km产品优于5km产品,三源融合产品优于二源融合产品。

长三角地区常用遥感降水产品质量评估

长三角地区是中国经济最发达地区之一,选定较好的卫星降水产品是进行科学防灾减灾的重要环节。基于地面气象站降水实测数据,采用7种指标对目前中外常用遥感降水产品热带降水任务卫星(tropical rainfall measurement mission,TRMM)、气候预测中心校正产品(climate prediction center morphing technique,CMORPH)、全球降水计划数据集(global precipitation measurement,GPM)以及中国自动站与CMORPH降水产品融合数据集(China merged precipitation analysis,CMPA)在长三角地区的适用性进行评估。结果表明:在年尺度,CMPA产品质量最优,相关系数达到0.95;在季节尺度,冬季GPM最优,夏季TRMM最优;平原地区比山区地区的产品质量要好。融合多降水产品的高精度产品未来将成为科学防灾减灾的重要数据。

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。

基于TC方法青藏高原卫星与ERA5水汽误差分析及融合

为分析中国的静止卫星FY-4A搭载的多通道光谱成像仪(AGRI)、国外的极轨卫星Terra搭载的中分辨率光谱成像仪(MODIS)和ERA5再分析数据的水汽产品在青藏高原地区的差异,采用Triple-Collocation方法,在该地区0.25°×0.25°空间尺度上对AGRI、MODIS和ERA5来源的大气可降水量产品进行随机误差分析,并开展基于随机误差融合算法的研究。结果表明:不同来源的大气可降水量产品的随机误差存在空间上的差异,随机误差从小到大依次为ERA5、AGRI和MODIS。根据该随机误差,计算3种产品的融合权重系数,随机误差越大则融合权重系数越小,反之越大。基于该融合系数进行数据融合,得到的融合产品在空间完整性上较卫星数据有较大改善,并且对于MODIS的大气可降水量产品在青藏高原地区的应用有了较大的改善。

基于重庆“6·22”特大暴雨的降水融合产品质量评估

为对比分析CMPAS(CMA multi-source merged precipitation analysis system)中国区域融合降水分析系统的二源和三源降水融合产品对特大暴雨降水过程的监测能力,以2020年6月19-22日重庆特大暴雨过程为例,利用重庆1977个自动气象站逐小时降水数据进行空间对比和统计评估。结果表明:(1)降水等级偏小时,两种降水融合产品数值以偏小为主,随着降水等级增大,估算误差也增大,两种产品数值以偏大为主,出现单站极端降水时,估算误差达到最大,两种产品数值均偏小,但三源产品值更接近站点观测值。(2)对于10 mm/h以下的降水区域,3种降水资料的空间分布结构完全一致;对于10 mm/h以上的降水区域,二源和三源产品的空间分布结构、量级与站点观测值分布基本吻合。出现极端降水的区域,二源和三源产品值较站点观测值偏小,在空间结构和量级的细节处理上,三源降水产品更接近实况。

基于融合降水产品的春季淮河流域干旱指数适用性分析

本文使用CMORPH地面卫星融合逐小时降水产品和2008—2012年淮河流域26个地面观测站春季降水资料计算降水量距平百分率(Pa指数)、Z指数和同期的验证指数,即标准化降水指数(standardized precipitation index,SPI)。结果表明,CMORPH地面融合逐小时降水产品月累积降水数据资料可靠,与实测数据的相关系数r为0.94,显著相关;通过修正的Z指数和Pa指数与SPI的相关系数r分别为0.74、0.75,满足相关性检验。表明基于CMORPH地面卫星融合逐小时降水产品的Pa指数和Z指数对淮河流域春季的干旱监测是有效的。

多源融合降水产品SUPER在汉江流域的时空精度评估

当前的多源降水数据融合技术多基于地面雨量站观测进行校正与融合,但地面观测本身存在一定的不确定性,尤其在地面雨量站点匮乏的地区,基于数理不确定性理论的多源降水融合技术可以在不依赖于地面观测数据的基础上确定各降水数据集的误差及其互相关性,逐格点确定最优晴雨分类时间序列,有效提高了融合产品的可靠性。为了评估由该理论框架发展而来的新一代降水数据优化融合产品SUPER(Statistical Uncertainty Analysis-based Precipitation mERging Framework),本研究在汉江流域上游汉中流域以及中游郭滩流域,利用地面高密度雨量站点的观测数据,选取再分析降水数据ERA5(ECMWF Reanalysis v5)、卫星降水产品IMERG(Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM),从不同时空尺度,对比SUPER的精度及性能。结果表明:①相比ERA5与IMERG,SUPER产品在日、月两种尺度上均具有更优表现,与地面站点实测降水一致性更高、误差更小、误报率最低、探测成功率最高;②SUPER产品在地势平缓地区比在地形复杂地区性能更佳,地形对SUPER产品精度的影响在降水事件识别能力上更为显著,在地形复杂地区降水产品的精度会随地势升高而降低;③SUPER的融合算法及数据集可以有效的降低降水数据的随机误差与晴雨分类误差,但对系统偏差处理相对较为简单,仍有较大的改进空间。本研究综合的分析了SUPER产品在研究区的性能,为后续产品的实际应用与改进奠定了研究基础。