基于多源降水融合试验的四川省降水实况分析产品优化.pdf
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1、第39 卷第4期2023 年8 月杜冰,吴薇,黄晓龙,等.基于多源降水融合试验的四川省降水实况分析产品优化J.气象与环境学报,2 0 2 3,39(4):1 551 6 1.DU Bing,WU Wei,HUANG Xiaolong,et al.Improvement of merged precipitation products in Sichuan province based on precipitationmerging experimentJ.Journal of Meteorology and Environment,2023,39(4):155-161.气象与环境学报JOURN
2、AL OF METEOROLOGY AND ENVIRONMENT基于多源降水融合试验的四川省降水实况分析产品优化Vol.39 No.4August 2023杜冰1,2吴薇1,2黄晓龙1.2蒋雨荷1,2李施颖1,2(1.四川省气象探测数据中心,四川成都6 1 0 0 7 2;2.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,四川成都6 1 0 0 7 2)摘要:选用2 0 2 1 年49月四川省地面观测降水数据、雷达定量估测降水产品,基于国家气象信息中心降水融合算法生成四川省0.0 1/1 h分辨率降水实况分析产品(SC),参考四川省地面观测数据,以观测值是否被修改分为两类,分别对SC与国家气象信息
3、中心三源融合实时降水实况分析产品(RT)进行精细化对比评估,分析融入错误观测数据对RT的影响,应用支持向量机回归算法对RT进行优化并评估。结果表明:观测值未修改情况下,两种产品在四川盆地内部性能相近,川西高原和?山、攀枝花地区RT性能较好,大部分区域RT平均绝对误差较小,均方根误差较大,即RT与观测值间易出现个别较大误差。观测值被修改情况下,四川省SC明显优于RT,RT较观测值明显偏大,表明错误的观测数据对RT性能存在显著影响。优化后,四川全省区域产品的平均绝对误差减小了2 9.9%,均方根误差减小了41.1%,相关系数增大了4.94%。关键词:降水实况产品;支持向量机回归;精细化评估中图分类
4、号:P457.6引言降水是地气系统中的重要天气现象,涉及大气环流、水汽输送、大气潜热释放等过程,对人类生产生活有重要影响1-3,精准量化一个区域的降水量,对气象、水文、生态等研究均有重要意义4-6 。目前获取降水量的方法有3种:地面气象站点观测、雷达探测和卫星遥感反演。3种方法各有利弊,地面气象站观测值为观测点的降水量,站点空间分布不均匀、空间连续性差;天气雷达回波可估测雷达扫描范围的降水量,空间连续性较好,但降水量精度易受到地物遮挡、波束效应、反演算法等影响7-8 。卫星反演降水量能反映较大范围的降水量分布,空间连续性好,但观测精度不高,中国地区易出现低估现象,且对固态降水的反演能力有限3.
5、9。综合3种数据的优势,实时融合生成空间连续性较好、准确度较高的格点产品,可提高降水观测数据质量,为气象灾害监测、气象数值模式研究提供更为可靠的数据支持。国家气象信息中心研发的中国气象局多源融合降水分析系统(CMA Multi-source merged Precipita-tion Analysis System,CMPAS),利用地面降水观测资收稿日期:2 0 2 3-0 1-1 6;修订日期:2 0 2 3-0 5-1 1。资助项目:四川省科技厅重点研发计划项目(2 0 2 2 YFS0541)、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(S CQ XK JYJXM S 2
6、0 2 2 2 1)和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)共同资助。作者简介:杜冰,男,1 990 年生,工程师,主要从事气象资料数据的处理与应用,E-mail:1 58 57 1 0 8 52 q q.c o m。通信作者:吴薇,女,高级工程师,E-mail:。文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1673-503X.2023.04.019料、雷达定量估测降水数据和卫星反演降水数据,采用最优插值方法、偏差订正、多重网格变分同化、概率密度匹配法等关键技术,实现了多时间尺度、多空间分辨率融合降水实况分析产品的制作发布1 0-1 2
7、近年来,中国各地的检验评估表明1 3-1 7 ,降水实况产品的准确性较高,0.0 1 分辨率产品优于0.0 5分辨率产品,三源融合产品优于二源融合产品,但山地、海岛等复杂地形下降水实况产品准确度较低。四川地区降水实况产品在降水及强降水过程中的对比评估表明1 8-2 1 ,降水实况产品适用性较好,四川盆地的适用性优于高原、山区等地形复杂地区,对强降水过程的降水量存在一定低估。综上所述,中国大部分区域降水实况产品均有较好的适用性,产品基本实现了融合地面观测、卫星反演、雷达探测数据优势的目的,但准确度存在区域特征,有本地优化改进的空间和需求。针对降水实况产品的区域特性,进行区域性降水融合试验,可在必
8、要时进行回算,还可融人本地观测数据,提高产品精度。本文基于CMPAS融合算法,利用四川省地面观测数据和雷达定量估测降水产品,生成省级降水实况产品,与国家级降水实况产156品进行对比评估,分析地面观测数据对国家级产品质量的影响,并以此为基础对国家级降水实况产品进行优化改进,以期为国家级降水实况产品的本地优化和应用服务提供参考。1资资料与方法1.1观测资料观测数据包括地面数据和雷达数据。地面数据选用2 0 2 1 年4月1 日至9月30 日四川省近6 0 0 0 个地面气象观测站降水量数据,经界限值、台站极值、内部一致性、空间一致性等质量检查,质量控制业务流程已处理完毕,可用率为97.1 0%,缺
9、测率为2.89%,缺测主要由于仪器故障和传输故障导致。雷达数据采用灾害天气短时临近系统(SevereWeather Automatic Nocast System,SWAN)2-23 的0.05分辨率雷达定量估测降水(QuantitativePrecipi-tation Estimation,QPE)产品。1.2国家级降水实况产品国家气象信息中心研制的中国高时空分辨率多源融合降水实况产品,是由CMPAS系统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发,生成的不同时间、空间分辨率的多套产品 。本文选用0.0 1/h三源融合实时降水实况产品(简
10、称“RT)。1.3省级降水实况产品基于SWAN系统中0.0 5雷达QPE产品,通过双线性降尺度模型,得到四川省0.0 1 小时雷达QPE产品;然后根据CMPAS融合算法,以地面降水量观测数据、0.0 1 雷达QPE产品为输人数据源,进行地面降水分析、雷达数据预处理、降水融合分析,进而得到0.0 1/h省级降水实况产品(简称SC)。RT 与SC信息对比见表1,两种产品缺测情况见表2。1.4区域划分由于四川地形复杂,气候多变,结合气候特征和行政区划将四川省分为多个区域进行评估,分别为川西高原(甘孜州、阿坝州)、攀西地区(?山州、攀枝花)和四川盆地,并将四川盆地分为盆地西南部(雅安、乐山、眉山)、盆
11、地中部(内江、资阳、遂宁),盆地西北部(成都、德阳、绵阳、广元)、盆地东北部(巴中、达州、南充、广安)和盆地南部(泸州、宜宾、自贡)。1.5检验方法将经过质量控制的地面气象站小时降水资料作为评估参考“真实值”,采用邻近插值法将实况产品插值到对应站点,同一时次同一站点观测值与对应的产品插值为一个样本,利用相关系数(COR)、平均误差(ME)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差气象与环境学报(M A E)等指标进行评估,见式(1)式(4)。若观测值或产品格点值有缺测,则此样本不参与统计。表1 RT与SC基本信息对比Table 1Characteristics of RT and SC参数RT空间
12、分辨率0.01 0.01时间分辨率1 h存储格式GRIB2融合资料地面观测、雷达、卫星单位mm h-12021年4月1 日至检验时间9月30 日中国气象局国家产品生产方气象信息中心投影方式等经纬度投影表2 2 0 2 1 年4月1 日至9月30 日RT与SC产品缺测率对比Table 2IMissing observation rate of RT and SC fromApril 1,2021,to September 30,2021产品缺测个数(缺测率/%)月份RT43(0.42)50(0)60(0)70(0)823(3.09)90(0)合计26(0.59)nZ(G;-G)(0;-0)=CO
13、R=2(G-C)nZ(0;-0)2V=1ME(G;-0,)N1nMAEI G,-0,1NRMSE=式(1)式(4)中,G为产品站点插值;0 为参考值(即经质量控制后的正确观测值)。1.6错误降水观测数据的影响评估融合算法原理表明,地面站点观测数据对实况第39卷SC0.01 0.01 1 hNC地面观测、雷达mm h-12021年4月1 日至9月30 日四川省气象探测数据中心等经纬度投影SC46(6.39)4(0.54)68(9.44)21(2.82)53(7.12)24(2.92)213(4.85)(1)(2)(3)(4)第4期产品质量有较大影响。因观测设备故障、检定维护等,产生部分错误降水量
14、观测数据,经质量控制流程2 4 处理后,会被滞后修改为正确值或缺测值,滞后时间最长可达几天,由于RT的生成发布时效(滞后观测时间1 0 min)原因,修改前的错误观测数据会被融合,而SC融合的是修改后的正确数据。为定量评估错误降水量观测数据对RT的影响,选取参考值时,以观测数据是否被修改过,将参考值分为两类进行分析评估,两类观测值均为可供参考的“真实值”。1.7支持向量机回归算法及RT产品优化支持向量机回归算法(SupportVectorRegres-sion,SVR)是由支持向量机算法(Support Vector Ma-chine,SVM)演变而来,是常用的机器学习回归算法2 5-2 7
15、,该方法使用设置间隔带的方式进行拟合,当拟合值和真实值的差异位于该间隔带中时不计算损失,相较于传统回归算法,不易受到样本细小扰动的干扰,对异常值不敏感,提高了模型稳定性2 8 。根据RT和 SC评估结果,针对 RT总体准确度较高,且与SC基本呈线性关系,但由于其融入错误观测数据,在个别情况下更易出现大值误差的问题,采用SVR方法对RT和SC格点值进行回归分析,得到更准确的回归模型,在回归模型基础上进行统计检验、选取置信区间,实现RT异常数据逐格点替代、优化产品。具体方法为:以四川区域2 0 2 1 年4月1 日至9月30 日RT和SC两种产品格点值为训练数据集,用SVR算法得到回归模型,选取置
16、信区间,对RT异常格点值用对应SC的格点进行替换。训练数据集选取规则为:逐时次逐格点,两种产品中至少有一种产品格点值大于等于0.1 mmh-1,则选取该格点两种产品格点值为一组样本,共计32 42 6 2 0 7 8 组。SVR算法为:给定训练数据D=1(1,y),(x 2,y2),(x m y m),得到一个回归模型f(x)=x+b使得f()与尽可能接近,和b为模型待定参数。与传统回归模型不同,SVR算法假设f()与y之间最多有的误差,仅当lf(;)-y;l 时才计算损失。本文国家级网格值为y,省级网格值为x,SVR计算见式(5)。1ll2+CEl(f(x,)-y,)SVR=min 0.b2
17、式(5)中,C为常数;l。为的不敏感损失函数,见式(6)。r0,If(x,)-y,18y与x基本为线性关系,SVR参数选取较为简单,以Python语言sklearn模块构建SVR模型,选取核函数为 linear(线性核函数),惩罚因子c 为1,建立杜冰等:基于多源降水融合试验的四川省降水实况分析产品优化观测值未修改情况2021年4月1 日至9 月3 0 日四川省RT与SC评估样本数均为2.0 1 1 0 7 个左右。评估时段内,四川全省及各区域降水量观测值均值和RT均值基本相当,SC的均值略小。2021年4月1 日至9 月30 日四川省不同区域RT与SC降水量对比评估见表3。由表3可知,四川全
18、省范围RT产品的ME为0.0 0 3mmh-1,SC产品的ME为-0.0 0 1 mmh-1,表明RT更易高估,SC更易低估。川西高原和攀西地区,SC的ME绝对值明显大于RT,表明SC在此区域内的误差较大。四川盆地内RT和SC的ME基本相当。从MAE分布表明,无论全省还是各区域,均为SC的MAE较大,为0.08 0.09 mm h-l,RT 的 MAE 仅为 0.0 6 0.07mm.h-l。全省范围RT的RMSE为0.542 mmh-1,SC为0.46 5 mmh-l,除川西高原外,其余区域均为RT的RMSE大于SC。CO R分布表明,全省范围RT为0.9 31,SC为0.9 2 7,川西高
19、原和攀西地区RT高于 SC,其余区域RT和 SC接近。综上所述,四川盆地RT和 SC的降水量准确度相当,川西高原和攀西地区 RT较好,可能原因是相较于RT,SC没有融人卫星资料,省级雷达QPE在此区域的准确度较低,以及该区域观测站点较稀疏导致。同时,在全省及大部分区域评估中,RT的MAE较小,但RMSE较大,由于RMSE对大值误差更敏感,表明RT与观测值虽然总体平均绝对误差较小,但更容易出现个别大值误差。2.1.2观测值被修改情况2021年4月1 日至9 月3 0 日四川省RT与SC评估样本数均为1 50 0 个左右。错误的降水观测数据多为异常偏大降水量,融入产品会引起产品一定(5)i=1(6
20、)157的线性回归模型为f(x)=0.9 52 6 x+0.2 2 6 7,对线性回归模型进行t检验,显著性水平为0.0 44,95%置信区间为f(x)1.7 93。最终得到判别标准为y在f(x)1.7 93内,该网格值正常,在f(x)1.7 93外表示该格点值显著,可根据SC对应格点值进行替代优化。2结果分析2.1RT产品与SC产品对比评估2.1.1又范围内格点值异常偏大。RT融合的地面降水量观测数据为修改前的数据,SC融合的是修改后的降水量数据。与降水量观测值未修改情况的评估对比,在观测值被修改情况下,四川全省范围与各区域情况相似(图略),RT均值(3.0 47 mmh-)远大于SC均值(
21、0.6 2 9mmh-1)和降水量观测值均值(0.7 42 m m h-l)。由表3可知,全省范围和各区域RT与观测值间的ME绝对值明显大于SC,且为正158值,表明RT易受修改前错误降水观测数据影响,较表32 0 2 1 年4月1 日至9月30 日四川省不同区域RT与SC降水量对比评估(RT/SC)Table 3 Comparative evaluation of RT and SC(RT/SC)from April 1,2021,to September 30,2021,观测值质评估区域控码分类(mmh-l)全省0.229/0.208观测值盆地0.248/0.224未修改攀西地区0.170
22、/0.153川西高原0.157/0.154 全省0.742/0.730观测值盆地0.861/0.851被修改攀西地区0.619/0.588川西高原0.283/0.298对降水实况产品准确度影响较大。MAE和RMSE也为RT大于SC,全省范围RT产品的MAE为SC的6.1 3倍,RMSE为SC的3.8 5倍。RT全省范围的COR仅0.2 6,而SC仍有0.8 0。可见在降水量观测值有误发生修改的站点时次,RT准确度较低,SC较高。此外,RT融人某一个站的错误降水量数据,不仅会对该站最近格点产生影响,而且会影响该站周围一定范围内的格点,即也会影响周边观测数据未发生修改台站的评估效果,导致产品与台站
23、观测值误差较大,是降水量观测值未修改评估中RT的RMSE比SC更大的主要原因之一。同时,实际对50 r(a)40(.y.w)/d30201000图1 2 0 2 1 年4月1 4日0 6 时(a)和8 月1 6 日0 3时(b)RT与SC四川省内格点值散点图Fig.1 Scatter plot of RT and SC at 06:00 on April 14,2021(a),and at 03:00 on August 16,表明该方法对RT异常降水格点值过滤效果较明显。基于此方法得到2 0 2 1 年4月1 日至9月30 日优化后的产品RT_new。以未修改的观测值为参考,对2 0 2 1
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