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SWAN系统QPE产品的误差统计及订正方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用SWAN系统QPE产品资料和自动站降水量,对甘肃省2010~2012年汛期QPE产品的应用效果进行检验。结果表明：QPE产品在0.1~0.9 mm降水量级上存在较小的高估,而在其它降水量级上均表现为低估,且随着降水量级的增加低估的越为明显;对于5.0 mm以下降水,QPE产品估测误差较小,平均误差〈2.0 mm,但对于〉5.0 mm降水会出现估测误差跃增现象,且随着降水强度的增加误差增大,估测产品的效果明显减弱;降水估测值命中率POD1在降水量〈2.5 mm区间效果较好,但随着降水量的增加其命中率迅速减小,而降水估测绝对误差命中率POD2对于〈10.0 mm降水的响应较好,同样地随着降水量的增加其命中率快速减小;海拔高度、经度和纬度是影响甘肃地区QPE产品误差的主要因子,利用影响降水分布较大的3个因子分别建立一元、多元加权回归方程,在此基础上对QPE产品进行订正,通过2012年的应用检验表明该方法对QPE产品的订正效果明显。 相似文献
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SWAN系统雷达定量降水估测产品在江西的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用SWAN1.0系统对江西省2010年1—7月的25次降水过程进行反算。结果表明,雷达定量降水估测(QPE)产品在江西省的主汛期(4—7月)应用效果要好于非主汛期,QPE产品的1 h雨量值比实际观测值要小,偏差大约20%;对3块小流域的QPE检验,其中2块小流域的QPE产品误差与全省范围的误差差别很小,QPE对小流域短时中阵雨以上量级的降水具有较高可靠性。依据检验工作的结果,开发出的QPE修正产品可以作为江西省短时临近天气预报业务使用。 相似文献
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SWAN中定量降水估测和预报产品的检验与误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2010—2011年5—9月河南省区域加密自动站雨量和全省6部新一代天气雷达资料,用点对点统计检验评分方法,分析SWAN系统中定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)产品在河南省短时强降水过程中的误差分布,并分别讨论二者在河南省区域与局地强降水过程中的差别及产生误差的直观原因。结果表明:1)SWAN中QPE和QPF均对小时雨量低于10 mm的降水有较好的估测和预报能力;QPE以豫西南和豫北效果最好,QPF在豫中地区预报能力更强。QPE估测较实况偏大;QPF对小时雨量低于20 mm的短时强降水预报略偏大,而对更强降水预报偏小,尤以豫西和豫南最明显。2)QPE和QPF均对区域性降水有更好的估测或预报能力。3)区域降水过程中,QPE对降水中心范围和位置估测较准确,估测值较实况偏大;QPF对强降水中心位置预报略有偏差,其中心强度较实况偏弱。 相似文献
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伴随着多源降水融合技术的发展,我国卫星、雷达反演、地面雨量观测计定量降水估测(QPE)产品已逐步趋于成熟,有效弥补了仅基于常规雨量站降水数据时空分辨率不足的缺陷,为江河流域面雨量产品开发和应用提供了契机;而对QPE产晶进行适用性检验和汀正是其在面向流域面雨量应用中的前提和基础。本研究利用国家气象中心及国家气象信息中心开发的QPE产品,结合水文站点实测降水数据,分别从产品误差的时空分布、流域的平均误差、不同量级降水的产品质量等角度,综合利用TS评分、命中率、漏估率、空估率以及ROC曲线等多种统计检验方法总体评估降水产品的适用性;采用递减平均法对每日的定量降水估测和实况降水的误差进行相关统计,在此基础上,对初始的QPE产品进行了优化订正,建立了基于QPE的流域面雨量产品;最后以沂河临沂站以上流域的水文要素预报为例,验证了订正产品对水文模式预报改进效果。上述研究表明,基于多源降水融合的QPE面雨量产品开发,在一定程度上可弥补目前国家级流域面雨量业务精细化不足,提升了国家级水文气象业务的技术能力。 相似文献
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使用2019年、2020年5—8月江苏省降水分析场及站点观测资料,生成具有定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimation,QPE)不确定性时间和空间结构的集合QPE,并用观测降水对集合QPE进行了确定性和概率性检验。确定性验证说明集合QPE能在总体上减小降水量的绝对误差和均方根误差,但也加重了某些区域的降水低估。集合平均能提高估测降水的准确率并减小空报率,也会使漏报增多,这使小雨的TS评分有所降低,但各量级降水TS评分仍能保持在较高水平。集合QPE对各量级降水都有较优的Brier评分,降水量级越大,估测效果越好。集合的离散度较小,且将集合成员排序后,观测值落在两头的频率更高,也反映了离散度偏小。此外,观测值大于集合成员最大值的频率更高,说明集合QPE倾向于低估降水。随着概率阈值的增大,集合估测降水发生的命中率(POD)和假警报率(POFD)逐渐增大,但POD增大的程度比POFD大得多,使相对作用特征曲线为折线。不同概率阈值下的POD和POFD体现了集合QPE对各量级降水都有较高的估测技巧,其中对小雨和中雨分辨能力最好。集合估测小雨和特大暴雨发生概率小于实际频率的情况较为严重,而估测的中雨和大雨发生概率与实际降水的发生频率非常接近,有很高的可靠性,但总体上集合QPE仍是倾向于低估降水的发生概率。 相似文献
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在基于天气雷达的定量降水估测(QPE)中,仰角选取和算法设计,对估测结果均有非常重要的影响。在对成都雷达资料进行滤波技术处理,减轻孤立噪声和杂波的干扰基础上,建立基于动态a、b值的降水估测算法,分析成都雷达探测所涉及的地形因素,提出了高山规避方案,并通过对流性和稳定性层状降水过程的高山规避实验表明,平均相对误差(RE)分别降低14.5%和10.8%;结合3次不同类型(对流性、稳定性层状和混合性)降水过程的雷达探测和雨量观测资料,基于0.5~3.5km区间的7个等高面的反射率因子进行降水估测实验显示,基于0.5km高度的反射率因子进行的降雨估测,平均相对误差综合指标最优;通过对2009~2010年主要降水过程的统计分析表明,降低QPE检验样本比例可以提高QPE精度;通过对2008~2009年主要过程QPE误差与雨强的关系实验表明,该算法对5mm以上实况降水的估测效果更好,相对误差为35.7%。 相似文献
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杭州下沙S波段天气雷达在双偏振升级的基础上增加了精细化探测技术，为了进一步提高雷达定量降水估测精度，本文参考小时雨量计订正雷达估测降水算法模型，建立了一种基于分钟级雨量计数据的实时定量降雨估测雨强订正方法（简称QPE ADJUST法），利用雨量计资料对雷达的QPE数据逐体扫实时订正，累计完成1 h、3 h降水估测产品，提高了雷达降水估测精度。通过对雷达产品及自动站数据资料的评估，分别从降水估测算法、雷达分辨率影响及体扫周期速度影响3方面对QPE ADJUST法的估测降水效果进行了统计分析。结果表明：QPE ADJUST法在雷达高分辨率、快体扫周期的情况下均比其他算法更好地表现出降水时空分布特征，并将雷达小时定量降水估测的误差从50%降低至20%左右，有很高的估测精度和稳定性，具有业务应用价值。 相似文献
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挑选2018年发生在长江流域的8次大范围降水过程,对国家信息中心二源降水融合产品和多源降水融合产品进行适用性评估。结果表明:(1)降水融合产品对长江流域降水的估算结果平均较实况数值偏小,降水量级越大估算误差也越大,多源降水融合产品与二源降水融合产品相比,估算误差绝对值平均偏小2～3 mm。(2)与二源降水融合产品相比,多源降水融合产品对5 mm以下量级降水的估算准确率提高最显著,其次对40～49.9 mm量级降水估算准确率提高较大。(3)降水融合产品对嘉陵江、岷沱江、长江中游干流区域的估测降水误差相对较小。 相似文献
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以地面雨量站观测资料为基准,选取2021年6—8月的6个强降水过程,利用珠海4部X波段双偏振相控阵雷达QPE组网产品和对应区域雨量站逐小时降水资料,使用相关系数(CC,Correlation Coefficient)、相对偏差（RB,Relative Bias）、相对平均绝对误差（RMAE,Mean Relative Absolute Error）、均方根误差(RMSE,Root Mean Squared Error)、探测率（POD,Probability of Detection）、误报率（FAR,False Alarm Ratio）、临界成功指数（CSI,Critical Success Index）,对相控阵雷达QPE产品质量进行评估。结果表明：QPE产品总体CC、RB、RMAE、RMSE分别为0.83、1.62%、47.59%、6.68 mm。有无降水探测率为88.66%,FAR为12.03%,CSI为83.99%;能够准确捕捉强降水落区、把握小时雨强变化趋势,雨强峰值谷值出现的时间匹配的较好。小时降水分级检验结果显示,QPE产品对于大雨强的评估效果相对较好,小时雨量≥16.1 mm时CC、POD、CSI均最大;雨强较小时,QPE产品明显高估降水强度,当小时雨强超过16.0 mm时,低估降水强度;RMAE随着雨强的增大逐渐减小,当雨强≥8.1 mm时,RMAE趋于稳定,为34%左右。 相似文献
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使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1~12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明:从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级上台风型改善率最大,在5 mm和10 mm量级上锋面型改善率最大,在20 mm、35 mm和50 mm量级上季风型改善率最大。 相似文献
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《湖北气象》2015,(3)
利用灾害性天气短时临近预报业务系统(SWAN,Severe Weather Automatic Nowcast System),对2012年7月4—5日发生在河南沙澧河流域的大-特大暴雨过程进行SWAN产品特征分析,总结SWAN产品在此次过程短时临近预报、预警中的特征指标,结果表明:(1)1 h降水量30 mm以上站点对应的1 h最大反射率因子97.4%在45 d Bz以上,回波顶高84.6%在11 km以上,反射率因子对短时强降水预报的指示意义较强;(2)垂直积分液态含水量(VIL,Vertically Integrated Liquid Water)高值区与1 h降水量10 mm以上降水区有很好的对应关系;(3)定量降水估测(QPE,Quantitative Precipitation Estimation)对此次特大暴雨过程30 mm以上1 h降水量有较好的估测能力;(4)定量降水预报(QPF,Quantitative Precipitation Forecast)对此次过程1 h降水量30 mm以上的站点预报量级普遍偏小,平均QPF预报误差偏小30 mm;(5)回波移动矢量(COTREC风场)指示着未来风暴移动的方向,且1 h强降水中心与COTREC风场辐合区有一定的对应关系。 相似文献
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本文利用2016年5~7月SWC-WARMS和CQMFS逐日20时起报的24h累计降水预报资料及24h累计降水观测资料,对两家模式在重庆地区的24~48h和48~72h的24h累计降水预报结果进行客观检验评分和对比分析,并针对2016年5~7月重庆地区的8次区域性强降水天气过程,进行了SWC-WARMS的24~48h强降水落区和强度的主观检验,结果表明:对于24~48h累计降水,CQMFS的TS评分除暴雨和大暴雨量级外均优于SWC-WARMS,且相对于SWC-WARMS而言,空报较少,漏报较多;对于48~72h累计降水,各个量级降水的TS评分、空报率和漏报率的表现一致,SWC-WARMS的各项评分均明显优于CQMFS;对于重庆地区2016年5~7月的8次强降水天气过程,除个别个例预报较差外,SWC-WARMS对强降水落区和强度的预报均具有一定的指示意义,能为预报员提供有用的参考,但降水强度总体偏强,大暴雨量级的降水空报现象较为明显。 相似文献
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运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明:（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。 相似文献
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高时空分辨率、高精度的降水产品对于极端降水的监测以及防灾减灾具有重要意义。地面雨量计提供点尺度降水精确观测,但无法精细化捕捉对流性强降水的空间分布。雷达观测可以精细地刻画降水的空间分布特征,但雷达定量估计降水（QPE,quantitative precipitation estimation）产品估测精度易受雷达观测偏差和Z–R（雷达反射率—降水率）关系等因素影响。因此,本文开展高时空分辨率的雷达—雨量计降水融合算法研究,集成雨量计观测和雷达定量估计降水产品各自的优点。该算法主要步骤包括:雨量站观测数据格点化、局地雨量计订正雷达QPE和雷达—雨量计降水融合三个部分。首先利用克里金插值方法,对雨量站观测的降水进行插值,得到格点降水信息;再通过局地雨量计订正方法系统性地订正雷达QPE产品,以提高雷达QPE产品精度;最后,结合降水类型,通过雷达—雨量计降水融合算法,产生高时空分辨率、高精度的雷达—雨量计降水融合产品。通过郑州“21·7”暴雨、台风“烟花”和2021年8月随州暴雨三个典型的极端降水个例,对雷达—雨量计降水融合算法产生的雷达—雨量计降水融合产品进行了系统地评估和分析。结果表明,在不同的极端降水个例和不同的降水时段,雷达—雨量计降水融合产品精度上优于雷达QPE产品,且在降水的空间分布上较雨量站观测格点插值产品更能精细地刻画降水的结构特征。表明算法得到的雷达—雨量计降水融合产品的准确性较高,对极端降水有较好地捕捉和监测能力。 相似文献
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利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。 相似文献
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利用广东龙门、新丰和佛冈布设的二维视频雨滴谱仪(2D-video-disdrometer,2DVD)和HY-P1000激光雨滴谱仪观测资料,分析了相同地点和相同时间两类雨滴谱仪降水滴谱观测和降水反演精度的差异。根据收集的2018年和2019年的雨滴谱观测数据,拟合了双偏振雷达定量降水估测基本关系式,并应用于S波段双偏振雷达(CINRAD/SAD)定量降水估测(quantitive precipitation estimation,QPE)优化组合方案中。结果表明:较HY-P1000雨滴谱仪而言,2DVD可观测到更多的1 mm以下的小粒子降水,但观测到的大于3.5 mm的雨滴数明显少于HY-P1000雨滴谱仪;对比由2DVD和HY-P1000观测数据计算得到的双偏振参数与CINRAD-SAD 0.5°仰角观测得到的双偏振参数,发现参数间均存在一定的差别,其中差分反射率因子差别相对较大;此外,利用2DVD观测数据可整体提升双偏振雷达QPE精度,对中雨及以下量级精度提升尤为明显。 相似文献
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基于2018~2020年云南省126个国家地面观测站逐小时降水资料,客观定量评估了国家气象信息中心研发的CMPAS二源融合和三源融合逐小时网格降水产品在云南地区的适用性。结果表明:两套融合降水产品均能较好地反映云南区域小时降水的时空变化特征,但都低估了实际降水量;三源融合降水产品在云南的适用性更强,对0.1~1.9mm量级的小时降水量预估偏大,且离散性较高,但随着实况降水量的增加,平均误差呈负值,降水量预估值偏小;三源融合降水产品能准确抓住云南省的过程性降水,在短时强降水导致滑坡泥石流的监测中具有一定优势。 相似文献