贺芳芳,主要从事气候影响评估分析与研究.Email:
根据上海地区小时雷达资料的定量降水估测(quantitative precipitation estimation, QPE)网格产品和经过质量控制的自动站雨量资料进行暴雨面雨量计算方法研究,计算方法为:将暴雨区内自动站周围9个网格点的QPE平均值作为自动站的雷达估测雨量,计算各测站雨量与雷达估测雨量的差值,用克里金插值方法将差值场插值到雷达降水估算产品相同的网格点上,再将网格点上残差插值数据加上网格点上雷达估测雨量,得到各网格点用自动站订正后的雷达估测小时雨量资料。文中24个典型暴雨各测站订正后QPE与实测雨量的平均绝对误差比订正前减小了27%;两个典型暴雨主要降水阶段经国家气象站资料订正后QPE与实测雨量的平均误差比订正前减小了33%~39%,暴雨过程总雨量经国家气象站资料订正后减小了34%~59%。根据以上方法得到的网格点雨量计算和绘制上海地区2007—2015年24个典型暴雨降水区域的小时面雨量值和图、过程面雨量值和图、行政区和水利片面雨量值和图。最后基于.NET Framework 4.0基础架构软件开发平台,使用Microsoft Visual Studio 2012和Microsoft Visual Studio软件开发工具制作“基于雷达资料暴雨面雨量自动化计算查询系统”,供业务科研人员实时查询和计算。
The computing method of rainstorm surface rainfall is studied based on the grid product of hourly quantitative precipitation estimation (QPE) of radar data and the automatic weather station (AWS) quality control rainfall data in Shanghai. The computing method is that the radar estimated rainfall of the AWS in rainstorm area, which was obtained from the radar QPE mean of 9 grid points around the AWS, is used to calculate the difference between the rainfall and the radar estimated rainfall of the AWS. The difference field is interpolated into the same grid point of radar precipitation estimation using Kriging interpolation method. The hourly rainfall of grid points is the sum of the residual interpolation data and the radar rainfall estimation of grid points. The average absolute error of QPE and measured rainfall of 24 typical rainstorm cases of all stations is reduced by 27% after correction. The average error of QPE and measured rainfall of main precipitation sections and process rainfall of national weather stations for two typical rainstorms are reduced by 33%-39% and 34%-59% respectively after correction. The value and graph of hourly and process surface rainfall and administrative district as well as water conservancy one-sided rainfall of the 24 typical rainstorms from 2007 to 2015 are calculated and drawn according to the rainfall of grid points using above computing method. Finally, the automated computing inquiry system of rainstorm surface rainfall based on radar data is produced using the development tools of Visual Studio Microsoft 2012 and Microsoft Visual Studio software relying on.NET Framework.4.0 Software development platform. This system will be used for realtime querying and calculation.
气象站点的雨量往往代表某一点或较小范围的降水情况,由于降水的地点、强度、时间等要素的随机性很强,因此降水分布是不均匀的,能代表该地区平均降水情况的面雨量计算方法研究越来越被重视,算术平均法、泰森多边形法和雨量等值线是最早的面雨量计算方法(
暴雨是上海地区夏半年最主要的气象灾害,近年来全球气候变化和城市热岛的双重影响使得暴雨洪涝灾害加剧,汛期防洪抗灾一直是上海政府最为关注的问题。关于上海地区暴雨的天气气候分析和研究工作已有很多,如上海地区暴雨强度公式研制(
近年来,国内许多学者利用雷达资料并结合其他资料对全国各地暴雨的天气特征进行分析,如甘肃陇东南暖区暴雨多普勒雷达特征分析(
上海地区目前有两部S波段雷达(位于东南部沿海南汇的WSR-88D多普勒天气雷达和位于西部青浦的CINRAD/SA新一代天气雷达),雷达资料可覆盖整个上海地区,利用雷达降水估算信息能够弥补采用站点雨量资料计算面雨量的不足,同时上海有138个自动气象站(包括11个国家气象站)的雨量记录,可以对雷达降水估算产品进行实时订正。因此,根据资料研究上海地区基于自动气象站、雷达回波资料的暴雨面雨量计算方法,并建立上海地区暴雨面雨量自动化查询计算系统,为更好地做好暴雨预报打下重要基础,也可为上海市政府制定更加有效的防汛抗洪决策提供重要依据。
上海地区有138个自动气象站(包括11个国家气象站)的雨量记录,在具体分析中,每个典型过程自动气象站雨量资料都按以下标准剔除有明显误差的站点:(1)年降水量明显偏小的自动站(和邻近站相比年降水量偏小50%以上);(2)剔除小时降水量超过国家气象站2倍标准差的自动站值;(3)过程降水量与相邻的周边几个自动站相比非常小(有的为0)和暴雨过程雨量明显过大(和邻近站相比明显过大)的自动站值;(4)剔除缺测比较多的自动站值。
本文使用由上海中心气象台整理的基于雷达资料的定量降水估测(quantitative precipitation estimation, QPE)产品。此产品产生过程如下:经过反射率因子预处理、CAPPI格点资料生成、降水类型划分、反射率因子转换为降水量4个技术处理步骤,将1小时内连续10次的每6分钟雷达降水估测值进行累加得到1小时雷达QPE网格产品(网格间距为1 km×1 km)。文中的24个暴雨过程中的雷达资料基本采用南汇雷达资料,当南汇雷达资料缺测时使用青浦雷达资料,为此只有2010年9月1日05时至2日04时的台风暴雨过程使用青浦雷达资料,其他均采用南汇雷达资料。由于这两部雷达都是S波段雷达,故资料处理方法一致。
首先根据上海地区暴雨标准(由11个国家气象站12 h滑动雨量≥30 mm及产生暴雨的天气型判断)确定2007—2015年上海地区暴雨过程(包括暴雨起止时间、过程雨量等),结合相应的积水报警点密集分布情况(包括报警时间、报警地点、报警时的受灾情况及报警地点地理信息坐标)和气象灾情普查库资料灾情情况(包括灾情发生地点、起始时间、灾害影响、经济损失及房屋受损等),确定两类典型暴雨对上海地区影响较大:(1)梅雨暴雨和台风暴雨(持续时间长、范围广、过程雨量大的暴雨),(2)短历时强降水(暴雨强度大);共选取24个暴雨过程个例(
2007—2015年典型暴雨个例
The typical examples of rainstorm in 2007-2015
年份 | 起止时间/BT | 暴雨类型 | 自动站/个 |
2007 | 8月5日15—23时 | 强降水 | 78 |
2007 | 10月7日14至9日07时 | 台风暴雨 | 78 |
2008 | 6月7日15至8日03时 | 梅雨暴雨 | 94 |
2008 | 6月9日13至11日11时 | 梅雨暴雨 | 89 |
2008 | 6月13日18至14日19时 | 梅雨暴雨 | 95 |
2008 | 6月27日05至28日03时 | 梅雨暴雨 | 93 |
2008 | 8月25日03—16时 | 强降水 | 82 |
2009 | 7月6日05至7日02时 | 强降水 | 103 |
2009 | 7月30日05—24时 | 强降水 | 101 |
2009 | 8月9日16至10日18时 | 台风暴雨 | 99 |
2010 | 8月15日18至16日01时 | 强降水 | 125 |
2010 | 9月1日05至2日04时 | 台风暴雨 | 131 |
2011 | 8月11日18至12日14时 | 强降水 | 122 |
2011 | 8月13日14至13日20时 | 强降水 | 128 |
2012 | 6月17日10至18日15时 | 梅雨暴雨 | 127 |
2012 | 7月6日17至7日02时 | 强降水 | 121 |
2012 | 8月7日19至9日05时 | 台风暴雨 | 113 |
2012 | 8月20日13—24时 | 强降水 | 123 |
2013 | 7月31日19时至8月1日19时 | 强降水 | 117 |
2013 | 9月13日16至14日02时 | 强降水 | 125 |
2013 | 10月6日20至8日22时 | 台风暴雨 | 120 |
2015 | 6月15日11至17日17时 | 梅雨暴雨 | 78 |
2015 | 7月10日21至12日05时 | 台风暴雨 | 79 |
2015 | 8月21日22至24日17时 | 台风暴雨 | 79 |
考虑到雷达资料来自空中,而自动站资料来自地面,有云系移动等误差,经与上海中心气象台雷达专家讨论并制定订正此类误差方法:某个网格点值使用周围
将自动站周围9个网格点的雷达QPE平均值作为自动站的雷达估测雨量,计算各测站小时雨量与雷达估测小时雨量的差值,再将差值场插值到雷达降水估算产品相同的网格点上(网格点共464×464个,网格间距为1 km×1 km),在选取插值方法时,本研究试用了回归法、比值法、最近距离自动站雨量和雷达估测雨量加权平均法及Sufer中的插值法(包括克里金、加权反距离、最小曲率、改进谢别德、自然邻点、最近邻点和多项式回归等插值法),然后用全市自动站的数据进行了检验(步骤如
用自动站雨量值订正雷达估测降水的检验流程
The testing process of correcting radar-estimated precipitation with rainfall value from automatic weather station
订正前后的雨量与QPE的相关系数、平均绝对误差和最大绝对误差
The correlation coefficient, mean absolute error, maximun absolute error of rainfall and QPE before and after corrections
订正前 | 订正后 | ||||
回归法 | 比值法 | 加权平均法 | 克里金插值法 | ||
相关系数 | 0.66 | 0.66 | 0.66 | 0.77 | 0.81 |
平均绝对误差/mm | 1.5 | 1.7 | 1.8 | 1.2 | 1.1 |
最大绝对误差/mm | 117.5 | 117.5 | 116.7 | 91.2 | 91.2 |
选择2个个例(分别是短历时强降水和台风暴雨),根据此2个典型暴雨过程中出现暴雨的国家气象站原始QPE、订正QPE与实测雨量之间的误差,进行典型暴雨个例误差订正分析。短历时强降水起止时间为2008年8月25日03—16时,降水主要出现在06—11时,全市11个国家气象站中有7个出现暴雨(宝山、嘉定、崇明、徐家汇、南汇、浦东和青浦);台风暴雨起止时间为2013年10月6日20时至8日22时,降水主要出现在7日20时至8日11时,11个国家气象站中都有暴雨记录。
典型暴雨国家气象站实测雨量平均值、原始QPE平均值、订正QPE平均值逐时变化
Hourly changes of average values of rainfall, original QPE and corrected QPE about typical rainstorm at national meteorological stations
从
从
(1) 计算降水区域面雨量:根据各网格点用自动站订正后的雷达估测小时雨量资料计算各网格点过程雨量,接着用各网格点的小时雨量和过程雨量计算降水区域的平均雨量(网格点总雨量/网格数),可以得到降水区域逐时(网格点上雨量≥0.1 mm)面雨量值和过程降水(网格点上雨量≥5,10,30,50,60,100 mm)的各等级面雨量值,并用Surfer软件绘制小时面雨量图和网格点上雨量≥5,10,30,50,60,100 mm的各等级面雨量图(网格点面雨量图),同样可以根据各网格的过程总雨量绘制过程面雨量等值线图(总面雨量图)。
(2) 计算行政区面雨量:利用多边形判断分析计算落在上海11个行政区域的网格点(
上海各区网格点数(单位:个)
Grid points in districts of Shanghai (unit: number)
闵行 | 宝山 | 嘉定 | 崇明 | 市区 | 南汇 | 浦东 | 金山 | 青浦 | 松江 | 奉贤 |
345 | 274 | 431 | 1262 | 268 | 683 | 501 | 552 | 624 | 572 | 663 |
(3) 计算水利片面雨量:用同样方法(
上海各水利片网格点数(单位:个)
Grid points in water resources of Shanghai (unit: number)
崇明片 | 长兴片 | 淀北片 | 淀南片 | 嘉宝北片 | 浦东片 | 浦南东片 | 浦南西片 | 青松大控片 | 商榻 | 市中心 | 太北片 | 太南片 | 蕴南片 |
1232 | 76 | 139 | 155 | 671 | 1914 | 439 | 283 | 756 | 29 | 44 | 90 | 83 | 166 |
本文以2008年8月25日为例,给出各种不同区域的面雨量分布图。2008年8月25日上海遭遇百年一遇的突发强降水,造成道路瘫痪、航班延误和家中进水等危害。此次短历时强降水过程主要发生06—10时,最大降水强度达119.6 mm·h-1,降水范围为全市大部分地区。
2008年8月25日典型强降水个例降水等级面雨量(阴影,单位:mm)
Typical hourly and process surface rainfall (shaded, unit: mm) of heavy precipitation on 25 August 2008
2008年8月25日强降水行政区(a)和水利片(b)面雨量(单位:mm)
The administrative district (a) and water conservancy (b) one-sided rainfall (unit: mm) of heavy precipitation on 25 August 2008
根据基于雷达资料暴雨面雨量计算方法和
系统开发模块
Developed module of system
基于雷达资料暴雨面雨量自动化计算查询系统包含暴雨面雨量历史查询系统和暴雨面雨量自动化计算系统两个子系统(
基于雷达资料暴雨面雨量自动化计算查询系统
The automated computing inquiry system of rainstorm surface rainfall based on radar data
此系统已在上海市气象局一体化平台中天气预报工作区F-9板块(气候风险管理平台)历史查询分析中使用。
(1) 本文根据上海地区小时雷达QPE网格产品和经过质量控制的自动站小时雨量资料进行暴雨面雨量计算方法研究,研制计算方法为:首先对上海地区小时雷达QPE网格产品(1 km×1 km)进行本身误差的再订正,而后用暴雨区域内经过质量控制的自动站小时雨量订正雷达估测雨量,订正步骤为:将自动站周围9个网格点的雷达降水估测平均值作为自动站的雷达估测雨量,计算各测站小时雨量与雷达小时估测雨量的差值,选定用克里金插值方法将差值场插值到雷达降水估算产品相同的网格点上,最后将各网格点的残差插值数据加上各网格点的雷达估测雨量,得到了各网格点用自动站订正后的雷达估测小时雨量资料。
(2) 采用以上方法订正24个典型暴雨的QPE,订正后QPE与实测雨量平均绝对误差比订正前(原始QPE与实测雨量平均绝对误差)减小了27%,最大绝对误差比订正前减小了22%。从两个典型暴雨个例来看,主要降水段订正后QPE与实测雨量平均误差比订正前(原始QPE与实测雨量平均误差)减小了33%~39%,暴雨过程总雨量的订正后QPE与实测雨量平均误差比订正前减小了34%~59%,订正后的逐时QPE比较接近逐时实测雨量。
(3) 根据以上方法得到的网格点雨量计算绘制上海地区24个典型暴雨个例的降水区域小时面雨量值和图、过程面雨量值和图、行政区和水利片面雨量值和图。最后根据以上确定的计算方法和2007—2015年24个暴雨个例面雨量计算结果,基于.NET Framework 4.0基础架构软件开发平台,使用Microsoft Visual Studio 2012和Microsoft Visual Studio软件开发工具制作“基于雷达资料暴雨面雨量自动化计算查询系统”,系统包含暴雨面雨量历史查询系统和暴雨面雨量自动化计算系统,可供业务科研人员实时查询计算使用。
(4) 以网格雨量代替测站雨量将是今后精确计算暴雨区域面雨量的主要发展方向。但是暴雨区域内雷达网格估测雨量与实际雨量相比,存在着一定误差,在雨量较大的小时段这种情况更显著,通过订正经过质量控制的实测雨量资料,也只能尽可能地减小误差,还不能完全消除。今后在雷达估算雨量综合修正方面还有许多工作可以深入研究。
上海中心气象台戴建华和陶岚提供的24个典型暴雨雷达定量降水估测(QPE)产品。
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