中国高时空分辨率 降水融合业务产品介绍 国家气象信息中心,CMA 沈艳宇婧婧潘旸 2014.07.12 国际华人青年水科学协会 2014 年夏季论坛
报告内容 意义和现状 降水融合业务产品介绍 降水融合新进展 工作设想
意 义 应用服务需求 : 监测中小尺度极端降水事件以及由此引发的山洪爆发 山体滑坡 泥石流等防灾减灾 实际业务需求 : 进一步提高数值模式预报准确率和精细化天气预报水平, 重点提高针对我国降水的预报能力, 使全国区域模式水平分辨率达到 5km 资料共享交换政策 : 站点资料尤其是高密度的站点观测数据国内外交换有苦难, 而格点产品的限制相对较小
意 义 降水数据的来源 降水资料优点缺点 地面观测降水数据 卫星反演降水产品 雷达估测降水产品 准确表示观测点上的降水量 全天候 全球覆盖 反映降水空间结构特征 时空分辨率高 海洋 无人区 地形复杂区域没有雨量观测数据 精度较差 易受遮蔽物影响 覆盖范围有限
国外发展现状 全球降水气候计划 ( G l o b a l P r e c i p i t a t i o n Climatology Project: GPCP) 的目的之一就是发展充分利用各种数据优点且高质量的降水量融合产品 最大似然估计法 :CMAP 数据集 ( 月 候 ) (Xie and Arkin, 1997) 采用 ; 反距离平方法 :GPCP 数据集 ( 日 ) TRMM3B42(3h) 采用 (Huffman et al., 2001,2007; Adler et al., 2003); PDF( 概率密度匹配 )+ OI( 最优插值 ): 已建立了日 25km 分辨率降水融合概念模型 (Xie and Xiong, 2011, JHM) 逐小时降水融合业务产品尚未问世 (Gourley, et al., 2010)
降水融合业务产品介绍
融合数据 (1/2) 地面降水观测资料 全国 ~4 万自动站的空间分布图 2008 年以来 国家级 2400 站的空间分布图 1955 年以来
融合数据 (2/2) CMORPH 卫星反演降水产品 CMORPH (CPC MORPHing technique) 是由美国环境预测 中心 (NCEP) 的气候预测中心 (Climate Prediction Center) 开发的实时卫星反演降水系统 3hr 6hr 12hr 24hr Bias (%) Corr Corr Corr Corr MWCOMB -21.6 0.536 0.553 0.597 0.634 CMORPH -20.8 0.604 0.632 0.656 0.684 PERSIANN -26.0 0.415 0.455 0.481 0.514 NRL -16.6 0.447 0.498 0.540 0.580 3B42RT -15.0 0.502 0.558 0.589 0.624 TRMM3B42-0.4 0.527 0.589 0.628 0.671 (Shen Y,JGR,2010)
融合方法 系统误差订正 + 融合 (Xie and Xiong,2011) Orig. CMORPH 0.1º 0.1º PDF 第一步 : 利用 PDF 方法剔除卫星资料系统误差 Cr. CMORPH 0.1º 0.1º CPA (Gauge) 0.1º 0.1º AWS Obs. OI 第二步 : 将地面观测降水量与卫星反演产品结合 Combined 0.1º 0.1º
二步订正法 PDF 匹配 CMORPH 产品的系统误差检验
PDF-OI technique at hourly/0.10º PDF matching strategy: 20 days and 6 hours before the target date as the temporal window A 4ºin latitude/longitude centered at the target grid box as spatial domain because hourly precipitation shows a stronger local feature We select 1200 or more collocated pairs to guarantee at least 400 non-zero pairs owing to higher frequency of zero rain events in hourly gauge and CMORPH data. If 1200 pairs is not satisfied spatial domain will be expanded. 23z, July 2, 2009
二步订正法 最优插值 (OI) OI 方法融合基本原理 A k F k n i1 W i ( O i F i ) 将经过订正的卫星反演降水产品和地面观测格点资料融合 : 卫星资料作为背景场, 将一定范围内的站点观测值 F i W i 与背景 值按照一定权重来修正分析点上的背景值, 从而 得到引入观测信息的分析值析值就只保留背景值 A k O i F k 而在没有站点的区域, 分 2014/7/13
二步订正法 最优插值 (OI) n j1 ( f ij o ij i i = 1, 2, n j ) W j f ki i o i f i 其中 : f ij f i : 背景场误差协相关 : 背景场误差 o ij : 观测误差协相关 o i : 观测场误差 应为已知量, 由统计样本事先确定
check error structures of gauge and bias-corrected CMORPH fields for daily/0.25ºand hourly/0.10ºresolutions in OI daily/0.25º : ~2400 national automatic weather stations (AWS) obs. hourly/0.10º:~ 30,000 national and regional AWS obs. The random error curves for the gauge-based precipitation analysis The random error curves for biascorrected CMORPH field (Shen Y,JGR,2014)
逐小时 /0.1 最优插值 (OI) 背景场误差协相关 f ij 背景场误差 f i 任意两点的误差相关性随距离衰减 均 误差随雨强增大而增大 相 方 关系数 差 (mm/hr) 2 距离 (km) 雨强 (mm/hr) Fig.( 左 )4 4 网格内任意两点卫星反演降水方差的相关系数随两点间距离变化的关系 Fig.( 右 ) 卫星反演降水的方差随降水量值的变化关系
逐小时最优插值 (OI) 观测场误差 o i 均方差 (mm/hr) 2 分析误差随雨强增大而增大, 且近似为线性增加趋势 均方差 (mm/hr) 2 分析误差随着站点个数的增加而减小 雨强 (mm/hr) 雨强 (mm/hr) Fig.( 左 ) 降水误差随着网格点雨强的变化关系 Fig.( 右 ) 不同站点个数下分析误差随着网格点雨强的变化关系
Gauge-based Pre. Ana. Mon. accumulated hourly Pre. In July, 2009 Original CMORPH Merged results by Orig. PDF-OI Merged results by Impr. PDF-OI
融合方法交叉检验各项统计指标的时间序列 本地化融合方案通过李泽椿院士任组长的专家论证 (2011.04) 专家一致建议尽快投入业务应用,2011.10 月建立国内首个 中国自动站与 CMORPH 降水融合 业务系统, 实时提供 1 小时 0.1 融合降水产品
融合方法的优化改进
融合降水产品的质量监测 地面与 CMORPH 融合降水 制作了单时次融合降水统计检验分析流程, 从降水的面积 量值 误差 频率分布等方面定量化评估产品精度, 实时监测重要降水过程的产品质量 地面与 FY 卫星融合降水 低估强降水
OI 融合方法中, 通过求取观测场误差与卫星初估场误差的比值, 即 i 来确定观测场和初估场所占的权重 o i f i 本地化方法 140 120 100 y = 0.5706x 2 + 0.105x + 3.69 R 2 = 0.9523 优化改进方法 均方差 80 60 40 20 0 0 5 10 15 观测降水率 (mm/hr) 图观测场误差与初估场误差比值随降水量的变化 (gsamp 表示地面雨量计个数 )
BIAS RMSE Bias: 二次多项式的 bias 均小 于对应雨强下的线性误差形式 1. 雨强小于 3.0mm/h, 线性 RMSE 略小于二次多项式 2. 雨强大于 3.0mm/h 时, 二次多项式 RMSE 小于线性 优化改进方案 1) 当观测降水量小于 3.0mm/h 时, 初估场误差形式仍采用线性误差形式 2) 当观测降水量 3.0mm/h 时, 初估场误差形式采用二次多项式形式 3) 如果地面存在观测站, 则卫星反演降水产品的误差由地面观测降水量来确定
自动站 CMORPH 地面格点分析 本地化方案 个例 : 17UTC21Jul2009 改进后的融合结果中强降水中心的量值与地面观测更加接近 改进方案 雨强 (mm/h)/ 本地化方案 改进方案 样本数 Bias RMSE Bias RMSE 0.1-1.0/ 2922672 0.003 0.132 0.003 0.135 1.0-2.5/ 1102234-0.039 0.278-0.036 0.269 2.5-8.0/ 855911-0.273 0.879-0.197 0.748 8.0-16.0/ 199168-1.114 2.185-0.782 1.969 16.0/ 65223-3.290 6.429-1.735 5.125
不同降水量阈值下两种融合方案的 TS 评分 表 4 不同降水量阈值下两种融合方案得到的融合降水量 ts 评分 ( 时间段 :2012 年 6-8 月 ) 降水量阈 本地化方案现有方案 改进方案 值 (mm/h) ETS TS POD FAR ETS TS POD FAR 0.1 0.99 0.99 0.99 0.01 0.99 0.99 0.99 0.01 1.0 0.96 0.96 0.98 0.02 0.96 0.96 0.98 0.02 2.5 0.92 0.92 0.94 0.02 0.92 0.92 0.93 0.02 8.0 0.82 0.82 0.83 0.02 0.81 0.81 0.85 0.05 16.0 0.73 0.73 0.74 0.02 0.83 0.83 0.85 0.03 降水阈值是 0.1mm/h,1.0mm/h,2.5mm/h,8.0mm/h 时, 两种方案得到的各项评分指标没有明显差异 ; 降水阈值增加到 16.0mm/h 时, 改进方案的 ETS,TS 和 POD 等指标均比现有方案有明显改进 TS 评分结果也说明 : 改进方案增加了对大值降水 ( 降水量 16mm/h) 的探测能力
应用检验 水文模拟径流与观测径流 : 应用检验 局地强降水过程监测 : 浙南 (119.5º-120.5ºE,27º-28ºN) 浙北 (119º-120ºE,30º-31ºN)
TRMM 3B42 GPCP CMPA_daily 基于独立样本的统计检验表明 : 日融合降水产品各项统计指标均优于 TRMM 和 GPCP 产品
降水融合业务产品介绍 产品类型数据集名称时空分辨率序列长度覆盖区域数据源方法时效 Reference 网格化降水产品 CGDPA 日 /0.25 1955- 至今 CGHPA 1 小时 /0.1 1960-2013 70-140 E 15-60 N 70-140 E 15-60 N 2400 站 2400 站 ~4 万站 基于气候背景场的最优插值 基于气候背景场的最优插值 滞后 1 小时 10 分 不定期更新 沈艳等, 2010 沈艳等, 2012 CMPA_Dail y V1.0 日 /0.25 1998-2013 70-140 E 15-60 N 2400 站 +CMORPH PDF+OI 不定期更新 宇婧婧等, 2014 融合降水产品 与 FY-2E 融合降水估测产品 1 小时 /0.1 2005- 至今 50 S-50 N 4 万站 +FY2E PDF+OI 滞后 55 分钟沈艳等,2012 CMPA_Ho urly V1.0 1 小时 /0.1 2008- 至今 (1998 起 ) 70-140 E 15-60 N 4 万站 +CMORPH PDF+OI 滞后 18-43 小时 Shen Y et al., 2014 数据获取方式 : http://cdc.cma.gov.cn( 中国气象科学数据共享服务网 )
降水融合新进展 (1) 研发地面 - 卫星 - 雷达 3 源资料融合降水产品 推进 1 小时 5 公里分辨率降水融合产品研制, 初步确定了地面 - 卫星 - 雷达 降水的融合技术方案, 即 BMA(Bayesian Model Averaging)+OI(Optimal Interpolation) 方法, 试验产品有较小的误差和较好的降水空间分布型 地面观测 CPA BMA+OI 融合降水 雷达降水 CMORPH 不同类型降水产品相关系数 RMSE(mm/h) 地面插值降水 0.531 1.115 雷达估测降水 0.738 0.954 卫星反演降水 0.368 1.241 地面 - 卫星融合降水 0.567 1.073 地面 - 卫星 - 雷达融合降水 0.770 0.871
(2) 青藏高原卫星降水的不确定性及其影响因素分析 6 种卫星降水产品在中国区域偏差的空间分布, 青藏高原区域各种卫星产品的差异较大
Uncertainty(%) Uncertainty(%) SCF (%) 350.0 300.0 Uncertainty SCF 35 30 250.0 200.0 150.0 100.0 50.0 0.0 25 20 15 10 5 0 不确定性与积雪 覆盖比率相关系 数达 0.75 200 winter spring summer 160 120 80 40 0 autumn annual 0-0.5 0.5-2.0 2.0-5.0 5.0-10.0 10.0-15.015.0-20.0 20.0 rain rate (mm/day) 不确定性随季节和降水量而变 : 冬季大, 夏季小
Bias RBias RMSE R.RMSE C.C. CMORPH -0.736-0.253 4.492 1.546 0.568 PERSIANN 1.830 0.630 6.793 2.338 0.502 NRL 0.713 0.246 6.188 2.130 0.478 TRMM/3B42-0.252-0.087 5.337 1.837 0.507 3B42RT 0.324 0.112 5.391 1.855 0.506 集成产品 -0.056 0.019 4.184 1.440 0.634 研究提出了适用于青藏高原的考虑各种卫星产品误差权重的 数据集成方法, 减小了产品在青藏高原的不确定性 International Journal of Remote Sensing (accepted)
工作设想 1. 如何进一步优化高原区的降水产品质量, 做出能真正体现 中国特色 的降水产品, 达到或超越国际水平 1 2 3 4 卫星反演降水产品在青藏高原区域的优化改进 融合方法的选取, 及误差因素和误差方程的确定 再分析降水产品的评估检验 高原区融合产品质量的评估标准 (benchmark) 及检验方法 2. 研制高分辨率地面 - 卫星 - 雷达三源融合降水产品 1 雷达 QPE 是用现有产品, 还是自己研发? 2 如何扩展雷达相关研究领域? 3. 研制全球融合降水产品 分步扩展 1 2 站点观测 + 卫星反演 + 再分析, 日 /0.25 /1980 年起 从中国 亚洲 全球扩展
敬请批评指正 sheny@cma.gov.cn