多种降水实况融合产品在四川一次强降水过程中的评估

龙柯吉，谷军霞，师春香，潘 旸，黄晓龙

(1.四川省气象台，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.国家气象信息中心，北京 100081；4.四川省气象探测数据中心，成都 610072)

引言

我国的多源气象数据融合研究起步相对较晚，依托各项创新工程，国家气象信息中心在引进国际先进融合技术的基础上，消化吸收并自主创新，逐步建成了自己的数据同化系统和融合分析系统[1]。近年来，为了满足智能网格预报业务需求，获得高精度、高质量、时空连续的多源数据融合气象格点产品，国家气象信息中心师春香团队[1-15]始终不断发展和完善多源数据融合技术，优化升级评估分析方法，创新发布了多种融合产品。将常规观测、天气雷达、卫星等多种资料进行融合，相继完成了地面要素(降水、气温、风、湿度、能见度、总云量等)、土壤温湿度、海温海风、三维云等多种实况融合产品的研发评估和业务发布。

此外，潘旸等[2-6]通过利用多源数据融合技术和多种插值方法，实现了多种空间分辨率、多种时间尺度的降水实况融合产品的评估分析和业务发布，其中就包括基于中国气象局多源融合降水分析系统(CMPAS)的二源(地面、雷达)和三源(地面、雷达、卫星)融合降水产品。这些产品的空间范围为全国陆地区域(70°～140°E，0°～60°N)，空间分辨率分为0.05°×0.05°(5km)和0.01°×0.01°(1km)两种，包括逐10min、逐1h、3h、24h等多种时间分辨率，根据产品生成时间，又分为实时产品和近实时产品。

由于下发的产品较为丰富多样，有必要对这些产品在四川强降水过程中的适用性、产品一致性等进行评估和研究，从而为预报员使用这些产品提供参考。本文将对四种24h时间分辨率、四种1h时间分辨率和一种10min时间分辨率的降水实况融合产品在四川一次强降水过程中的表现进行评估，以期为预报员使用该产品提供参考。

1 数据和方法

通过CIMISS接口获取的四川地面小时、分钟降水资料作为评估“真值”，将九种评估产品，具体包括：5km/24h的三源融合实时产品和近实时产品(简称为CMPAS_24h_RT05、CMPAS_24h_NRT05)、1km/24h的三源融合实时产品和近实时产品(简称为CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT01)、5km/1h的三源融合实时产品和近实时产品(简称为CMPAS_RT05、CMPAS_NRT05)、1km/1h的三源融合实时产品和近实时产品(简称为CMPAS_RT01、CMPAS_NRT01)、5km/10min的二源融合产品(简称为CMPAS_10MIN05)，分别采用邻近插值方法插值到站点上，利用多种统计指标进行评估，评估站点为四川地区降水数据质控码为0(正确)的所有国家站和区域站。评估指标及计算方法参考中国气象局《实况分析产品质量评估规范(2019版)》。

评估指标包括：相关系数COR、平均值误差ME、平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE、偏差BIAS、晴雨准确率PC、TS评分、空报率FAR和漏报率PO。

相关系数(COR)：

(1)

平均值误差(ME)：

(2)

平均绝对误差(MAE)：

(3)

均方根误差(RMSE)：

(4)

偏差(BIAS)：

(5)

晴雨准确率(PC)：

(6)

TS评分：

(7)

空报率(FAR)：

(8)

漏报率(PO)：

(9)

其中，NA表示预报与实况均发生的站点数，NB表示预报发生而实况不发生的站点数，NC表示预报不发生而实况发生的站点数，ND表示预报和实况均不发生的站点数。

2 24小时累计雨量评估

受高空槽和地面冷空气共同影响，2019年6月4日12时～5日12时(世界时)，四川盆地出现了2019年首场区域性暴雨过程，从24h累计降水量可以看到(图1)，此次过程中，广元、巴中、达州、南充、广安、遂宁、资阳、内江出现大到暴雨，局地大暴雨，降雨量50～100mm的有455站，>100mm的有20站，有两个降水中心，分别为广安华蓥山天池的141.9mm和内江市中区凤鸣天台村的129.8mm，此次过程具有范围广、历时短、移动快的特点。

图2为四种降水融合产品的24h累计降水量，与实况相比较，降水融合产品的降水落区和走向均与实况较为一致，能很好的反映出盆地的强降水，相较而言，1km产品的大暴雨点较5km更多，更接近实况，两种分辨率产品主要差别在于阿坝州北部，两种近实时产品减少了对该地区小雨的空报，且对甘孜州中部的小雨有所反映。此次过程有两个降水中心点，广安华蓥山天池24h降水量为141.9mm，CMPAS_24h_NRT01、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT05对应的值分别为103.9mm、103.8mm、91.8mm和91.9mm，另一个中心点为内江市中区凤鸣天台村，降水量为129.8mm，CMPAS_24h_NRT01、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT05对应的值分别为85mm、84.4mm、83.8mm和83.5mm，可见CMPAS_24h_NRT01产品更接近实况，但仍偏小40mm左右，由此可见，几种产品的极大值都较实况偏小，1km产品更接近实况，近实时产品最优。

3 小时雨量评估

为了解各产品对小时降水情况的把握能力，选取强降水时段的小时降水进行对比，在降水开始时刻(13时，图略)，几种产品均能反映出在绵阳西部、成都西南部、雅安北部有强降水的出现，之后雨带东移，并逐渐合并形成南北线状，16时降水强度与范围达到最大(图3)，几种融合产品能反应出落区的变化，且强度与实况基本一致，根据16时的降水偏差分布图(图4)也可以看出，几种产品的总降水量较实况略偏强，偏强站点数也多于偏弱站点数，但对于强降水，其强度大多较实况偏弱，偏弱的站点主要位于强降水区域，小时降水最大偏弱30mm以上。

选取两个强降水中心点制作24h内的逐小时雨量变化图(图5)，可以看出，广安华蓥山天池强降水出现在4日20时～5日00时，最大小时雨强达66.3mm，内江市中区凤鸣天台村出现在4日16～20时，最大小时雨强为74.8mm，几种产品都能反映出强降水的时段，趋势与实况则一致，但降水强度略低于实况，最大小时降水差别达到30mm。

对此次过程的评估结果(图6)，几种小时降水融合产品都较实况略偏大，相关系数都达到0.92以上，CMPAS的1km产品达到0.937，平均绝对误差和均方根误差也更小，相对而言，CMPAS的1km产品略优于5km产品，近实时产品略优于实时产品。分级TS评分结果表明，对于0.1mm以上降水，几个融合产品的评分相当，随着评分量级的增大，1km逐渐优于5km产品，且量级越大，评分越优。综合而言，两种1km产品评分相当，两种5km产品评分相当，1km产品在各量级的评分都高于5km产品，其空报率和漏报率都小于5km产品。几种融合产品对晴雨的把握较好，准确率都在94.4%以上，其中CMPAS_RT01略优。

4 10min雨量评估

再进一步分析10min雨量(图7)，10min融合产品对强降水时段强降水的落区及移动都把握较好，但15:50～16:00在实况中绵阳东部出现强降水的断裂带，但融合产品反映不明显，其在这一带仍然有较强降水，从各个时次强降水中心值来看，该产品同样较实况略偏弱。

从两个24h降水中心站点的10min降水时序图(图8)

可以看出，内江境内站点强降水主要发生在16～18时，广安境内站点则发生在20～23时，表明此次降水过程以短时强降水为主，四种融合产品均能反映出强降水时段，变化趋势与实况基本一致，但降水强度较实况偏弱，10min雨强最大相差30mm。

从此次降水过程的评估结果(表1)可以看到，10min融合产品较实况略偏小，相关系数达到0.85，平均绝对误差为0.06mm/10min，均方根误差为0.37mm/10min。

表1 2019年6月4日12时～5日12时10min降水产品评估结果

通过分级评分结果可以看出，随着降水量级的增大，TS评分降低，0.1mm以上降水TS评分为0.7，之后逐渐下降，10mm以上降水TS评分为0.2，通过各量级的空报率可以看到，随着量级的增加，空报率呈单峰形，2mm以上空报率最高，而从漏报率看，随着量级的增加，漏报率也逐渐增加，导致评分降低，具体如图9所示。

5 产品一致性

实况中10min、1h和24h累计降水具有很好的一致，通过对比降水融合产品可以发现，四种24h分辨率降水融合产品与对应的1h分辨率降水融合产品一致，但1h分辨率与10min分辨率降水融合产品有一定的不一致。表2给出在降水中心点五种1h、10min融合产品的24h累计降水量，对比而言，10min降水的24h累计降水量较几个1h融合产品的24h降水量偏小，但差异不大。

表2 降水中心点五种1h、10min融合产品与实况的24h累计降水量

6 结论

针对2019年发生在四川地区的首场区域性暴雨过程，对九种降水融合产品(CMPAS_24h_RT05、CMPAS_24h_NRT05、CMPAS_24h_RT01、CMPAS_24h_NRT01、CMPAS_RT05、CMPAS_NRT05、CMPAS_RT01、CMPAS_NRT01、CMPAS_10MIN05)进行评估，结果表明：

(1)四种24h分辨率和四种1h分辨率降水融合产品的落区和走向均与实况较为一致，但极大值都较实况偏小，对于降水中心，24h雨量最大相差40mm以上，1h雨量最大相差30mm以上。

(2)对整个过程中1h降水进行评估发现，四种1h降水融合产品与实况有较好的一致性，相关系数都达到0.92以上，晴雨准确率在94.4%以上，分级TS评分随着降水量级的增大，评分降低。对比而言，1km产品优于5km产品，近实时产品优于实时产品，其中CMPAS_NRT01最优。

(3)对于10min雨量，降水融合产品对强降水的落区及移动把握较好，但同样存在降水强度偏弱，10min雨强最大差在30mm以上。由此可以看出，24h累计降水的偏差主要由最强1h雨强的偏差造成，而小时降水的偏差则主要由最强10min雨强的偏差造成。总体来看，10min融合产品较实况略偏小，相关系数达到0.85，随着降水量级的增大，漏报率增加，TS评分降低。

(4)融合产品的1h降水和24h降水具有较高一致性，但10min和1h降水有一定差异，10min降水的24h累计降水略低于1h降水的24h累计降水。