多种融合降水实况分析产品在...宝兴暴雨过程中的适用性评估_杜冰.pdf

文章编号：1674 2184(2023)01 0111 08多种融合降水实况分析产品在雅安宝兴暴雨过程中的适用性评估杜冰1,2,吴薇1,2*,黄晓龙1,2,胥志强3,景号然1,2（1.四川省气象探测数据中心,成都610072；2.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,成都610072；3.四川省雅安市气象局,雅安625000）摘要：利用四川省地面逐小时降水观测资料，对国家气象信息中心研制的空间分辨率分别为 0.01和 0.05的三套逐时融合降水实况分析产品，在 2019 年 8 月 2022 日引发雅安宝兴洪涝灾害的区域性暴雨天气过程中的表现进行评估分析。结果表明：三套融合降水实况分析产品的强降水落区和走向与站点实况基本一致，能较好地反映降水强弱变化和时空分布特征。三套融合降水实况分析产品的平均晴雨准确率都在 85%以上，与站点实况的相关系数均在 0.8 以上，但均较站点实况存在不同程度的低估。相对而言，融合雷达、卫星、站点数据的 0.01产品最优，融合雷达、卫星、站点数据的 0.05产品次之，只融合卫星、站点数据的 0.05产品最差，可见融合站点数据能在一定程度上改善融合降水实况分析产品的质量。总体而言，融合降水实况分析产品的质量较高，在灾害性天气过程中可作为站点实况的有效补充。关键词：降水；融合产品；观测站点；质量评估；洪涝灾害中图分类号：P456.7文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1674-2184.2023.01.014 引言引言四川省位于我国西部地区，地形复杂多样，平原、丘陵、高原、山地和盆地等基本地形类型都有分布，从西部到东部，从海拔最高的贡嘎山，到低海拔的成都平原，总落差超过 7000 m，地势起伏和落差巨大。地处四川盆地与青藏高原过渡地带的雅安市，由于其特定的地理和地形条件，降水极其丰富，尤其是夏季暴雨频繁，素有“雨城”和“天漏”之称1 3。同时由于其位于龙门山地震断裂带，雅安地区频发的局地性强降水极易引发泥石流等次生地质灾害，2008 年“5.12”汶川大地震和 2013 年“4.20”雅安芦山大地震后，强震区一定范围内的山体产生松动变形，为泥石流等地质灾害提供了充足的物源条件4 5，所以该地区暴雨相关的预警预报研究备受关注6 7。2019 年 8 月 2022 日雅安市连续三天出现区域性暴雨、局部大暴雨的强降水天气过程，多个国家站点 72 h 累计降水量居历史同期第一，群众住房、交通、电力、通讯、水利等基础设施严重受损。22 日上午，宝兴河因连续强降雨发生洪涝灾害，导致宝兴国家气象观测站业务值班室和机房冲毁，观测场东南角垮塌，值班室内北斗传输、机房、实景监控等设备冲毁，供电、通讯设施的冲毁导致整个观测业务中断，应急气象观测数据于 22 日 20 时开始传输到省级和国家级，离宝兴站最近的区域站也在 12 km 以外，也就是说，22 日 1019 时，洪涝灾害点没有站点气象观测数据。近年来，为满足精细化气象格点预报业务需求，国家气象信息中心不断发展完善多源数据融合技术8 9，采用多重网格变分同化、最优插值、概率密度匹配等技术方法10 14，推进中国常规观测、天气雷达、卫星资料的融合应用，发布了多时间尺度、多空间分辨率的融合降水实况分析产品，实况产品相比于站点观测值，有空间连续性高的优势。多项研究15 20表明，融合降水实况分析产品在中国大部分地区具有较好的适用性。但这些产品在灾害性天气过程中的适用性如何，在无站点观测数据时段是否可以代替站点数据用于应急服务，针对性研究仍不多见，亟待深入研究。本文选取三套融合降水实况分析产品，分析评估其在雅安宝兴洪涝灾害过程中的表现，以期为加强降水实况产品在暴雨预警预测中的应用提供科技支撑。收稿日期：2021 12 20资助项目：四川省科技厅重点研发计划项目(2022YFS0541)；气象预报业务关键技术发展专项（YBGJXM(2020)1A-08）；高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金项目（SCQXKJQN202120）作者简介：杜冰，工程师，主要从事气象数据处理与应用研究。E-mail:通讯作者：吴薇，高级工程师，主要从事气象数据处理与应用研究。E-mail: 第 43 卷 第 1 期高原山地气象研究Vol.43 No.12023 年 3 月Plateau and Mountain Meteorology ResearchMar.202311资料与方法资料与方法1.1融合降水实况分析产品国家气象信息中心研制的高时空分辨率多源融合降水分析产品，是由中国气象局多源融合降水分析系 统（CMA Multi-source Merged Precipitation AnalysisSystem，CMPAS），利用地面降水观测资料、雷达定量估测降水数据和卫星反演降水数据，采用偏差订正、融合分析等关键技术研制而成，该产品融合了全国约 4 万个业务考核自动气象站质量控制后的小时降水量数据、全国雷达定量估测降水产品以及 FY2 和CMORPH 卫星反演降水产品，形成了不同时间尺度、空间分辨率的多套融合降水实况分析产品。本文主要对其中的三源融合降水近实时实况产品（以下简称 CMPAS_NRT）、三源融合降水实时实况产品（以下简称 CMPAS_FRT）和二源融合降水快速实况产品（以下简称 CMPAS_FAST）进行评估分析，三套产品的属性特征如表 1 所示，CMPAS_FAST 数据源没有雷达，CMPAS_NRT 空间分辨率更高。表 1 融合降水实况分析产品属性特征 产品名称空间覆盖范围空间分辨率时间分辨率输入数据源CMPAS_NRT060N、70140E0.011 h地面、卫星、雷达CMPAS_FRT060N、70140E0.051 h地面、卫星、雷达CMPAS_FAST060N、70140E0.051 h地面、卫星 1.2站点实况资料本文选用的站点实况资料来源于同期的四川省156 个国家地面自动气象站和 5024 个区域地面自动气象站（其中雅安有 8 个国家站和 355 个区域站）的逐小时降水观测数据，降水观测数据经过了气候学界限值、区域极值、时间一致性、内部一致性、空间一致性等质量控制和检查。1.3检验方法将经过质量控制且数据正确的国家站和区域站小时降水资料作为评估“真值”，采用最邻近插值法将 CMPAS_NRT、CMPAS_FRT、CMPAS_FAST 插 值到对应站点，利用相关系数（COR）、平均误差（ME）、均方根误差（RMSE）、TS（Threat Score）评分等指标得出的统计结果进行评估分析。22降水过程评估分析降水过程评估分析图 1 给出了 2019 年 8 月 1923 日四川地区降水空间分布。如图所示，此次过程主要是区域性强降水，大暴雨落区主要集中在四川中部，降水从 8 月 19 日开始，21 日降水范围达到最大，23 日减弱；雅安宝兴（图 1 降水实况中黄色空心圆）位于强降水地带，“8.22”宝兴洪涝灾害主要是由于前期的多日强降水引发，此次强降水过程历史罕见，具有持续时间长、累计雨量大、影响范围广、面雨量大的特点。对比三套融合降水实况分析产品与站点实况，三套融合降水实况分析产品均能较好反映出强降水落区和雨带的变化趋势，其中空间分辨率为0.01的 CMPAS_NRT 比空间分辨率为 0.05的 CMPAS_FRT和 CMPAS_FAST 对降水范围和降水强度的刻画更准确细致，尤其在地面站点稀疏区域的差异更为显著。33雅安区域降水评估雅安区域降水评估本节对此次灾害性天气过程中心地带，即宝兴站所属地市雅安市的降水情况进行分析。CMPAS_FRT 和 CMPAS_FAST 的区别在于输入数据源中有无雷达数据，因此，对雅安区域雷达信号遮挡情况进行说明：雅安区域雷达数据主要由雅安天气雷达站提供，雅安雷达站天线馈源海拔高度 1793 m，在雷达站上空 1000 m，即海拔 2793 m；雷达信号在雅安市西部有一定遮挡，尤其在西北部和西南部遮挡较多，主要涉及宝兴县北部、西部山区和汉源县、石棉县大部分区域，这对雷达定量估测降水存在一定的影响。已有研究 21 23表明，雷达波束遮挡产生盲区或使回波强度偏弱，会直接影响雷达估算降水，从而对降水实况产品产生间接影响。图 2 给出了 2019 年 2022 日雅安市 72 h 累计降水空间分布。如图所示，三套融合降水实况分析产品和站点实况的72 h 累计降水空间分布基本一致，250 mm站点主要集中在雅安北部，宝兴站正好在雅安北部，且其东北方向没有邻近站点。在降水极值刻画方面，站点实况和 CMPAS_NRT、CMPAS_FRT、CMPAS_FAST站点插值的 72 h 最大累计降水均出现在雅安芦山县大川镇站，数值分别为 558.2 mm、501.7 mm、446 mm和 413.4 mm，站点实况的累计降水量最大，CMPAS_NRT 与站点实况最接近，CMPAS_FRT 和CMPAS_FAST与站点实况相差 100 mm以上。根据降水强弱，将日降水量分为 5 个等级，即 0.19.9 mm、10.024.9 mm、25.049.9 mm、50.099.9 mm、112高原山地气象研究第 43 卷 实况-20190819CMPAS_NRT-20190819CMPAS_FRT-20190819CMPAS_FAST-2019081934N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E实况-20190820CMPAS_NRT-20190820CMPAS_FRT-20190820CMPAS_FAST-2019082034N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E实况-20190821CMPAS_NRT-20190821CMPAS_FRT-20190821CMPAS_FAST-2019082134N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E实况-20190822CMPAS_NRT-20190822CMPAS_FRT-20190822CMPAS_FAST-2019082234N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E实况-20190823CMPAS_NRT-20190823CMPAS_FRT-20190823CMPAS_FAST-2019082334N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E34N3230282698100 102 104 106108E500.0250.0100.050.025.010.00.10.0 图 1 2019 年 8 月 1923 日四川地区降水实况和 CMPAS 产品的空间分布（单位：mm）31N3029102103E(0,10)10,25)25,50)50,100)100,250)250CMPAS_NRT31N3029102103E(0,10)10,25)25,50)50,100)100,250)250实况31N302