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2007年长江—淮河流域梅雨季节中高分辨率的格点逐小时降水估计资料与CMORPH资料的对比

YALI LUO

State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing, China

WEIMIAO QIAN

Shijiazhuang Meteorological Bureau, Shijiazhuang, China

RENHE ZHANG

State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing, China

DA-LIN ZHANG

State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing, China, and Department of Atmospheric and Oceanic Science, University of Maryland, College Park, College Park, Maryland

(Manuscript received 6 September 2012, in final form 2 April 2013)

摘 要：在2007年的梅雨季节，强降水多次袭击了长江-淮河流域，造成了自1954年以来最严重的一次洪水灾害。为了研究降雨过程，特别是对中尺度和小尺度系统的研究，当时就迫切的需要去处理2007年长江-淮河流域梅雨季节期间的高质量、公里尺度的逐小时降水量资料。在本文中，作者描述了2007年长江-淮河流域的梅雨季节内555个国家气象站和6572个自动气象站观测得到的资料，所有的站点之间的平均水平距离为7km，即水平分辨率为0.07个经纬度的格点逐小时降水资料。网格逐时分析使用改进的克雷斯曼型目的分析法，并应用严格的质量控制后得到的，不仅包括常用的内部时空一致性和极端值的检查，而且也对马赛克雷达反射率数据进行验证。克雷斯曼型目的分析法揭示了许多产生降水的对流尺度系统的结构，这些结果无法从国家站的报告中得到。综合定量评估保证了网格逐小时降水资料的质量，这个数据集与美国气候预测中心的变形技术（CMORPH）相比较，在相同的分辨率下却显示了不同降雨强度类型，后者具有依赖性，它大幅度低估了梅雨雨带的幅度和宽度以及夜间和早晨的降雨锋，主要是由于它低估暴雨（gt;10mm/h）的发生。

1.引言

气候学上的梅雨季节是六月中旬到七月中旬，发生在中国中东部的长江—淮河流域，是中国三大大型降水时段之一。另外两个大型降水时段是：发生的中国五月中旬到六月中旬的华南前汛期降水和发生在中国七月中旬以后的华北汛期降水（e.g., Ding 1992）。季节内变化在三个地区之间表现出明显的向北移动，这与季节变化快速的东亚大尺度环流相关（e.g., Ueda and Yasunari 1996; Ding and Chan 2005）。在过去的十年之间，大尺度环流和中尺度对流系统与梅雨前降水的联系已经有了广泛的研究（see Ni and Zhou, 2006）。近年来，在梅雨强降水之前的中尺度对流过程已经得到了深入的分析，主要是通过水平网格距为千米（e.g., Luo et al. 2010）和小于千米的（zhang and zhang, 2012）云分辨率模拟来进行研究。最终，这些超高分辨率建模研究提出了许多新的见解，在深对流的开始和后续的演变中不同的水平尺度降水的层次结构。

然而，发生在中国东部的梅雨降水和世界上其他地方的中尺度强降水的时空分布仍然缺乏更高分辨率的降水观测资料去详细揭示。显然，在复杂的降水过程中和卫星降水产品的验证中以及数值天气预报模式所用的更高分辨率的资料都是在理解的基础上订正的。近年来，中国气象局（CMA）的国家气象信息中心（NMIC）已经开始提供整个中国2008年以前的格点分辨率为0.1°的逐小时降水资料（Pan et al. 2012）。接下来的产品开发采用最优插值技术，结合中国气象局（CMA）的雨量站每小时数据与美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的卫星反演降水产品，即NOAA气候预测中心的演变技术（CMORPH）数据集（Joyce et al. 2004）。后者是从2002十二月开始的，基于全球范围内（i.e.,60°S—60°N）的资料，空间分辨率为8公里，时间分辨率为30分钟，更多详细的技术可以在www.cpc.noaa.gov/products/janowiak/cmorph_description.html网站上查阅。然而，CMORPH的卫星降水产品趋向于低估梅雨降水的晨锋（Shen et al. 2010）。

梅雨季节也有可能发生明显的年际变化（Luo et al. 2013）。众所周知，2007年在中国因为梅雨季暴雨而产生在淮河流域的大洪水，是自1954年以来最大的一次（Tao et al. 2008），造成了巨大的经济损失，转移无家可归人口超过1000万。7月9日，王家坝水库的水位已经高达29.3米（见图1b），已经超过1.8米的水库预警水位，促使中国水利部在水库中进行闸门开放。因此，当时就迫切的需要去处理2007年长江—淮河流域梅雨季节中高质量、公里尺度的逐小时降水量资料，去研究降雨过中的中尺度和小尺度系统（Zhao et al. 2007），以及评估卫星降水产品和数值天气预报模式。正是这一迫切的需要才激励了目前的研究。

到2009年底，中国气象局实行约30 000自动气象站（AWS）的观测，遍布整个中国，其中每小时降水测量由虹吸管或翻斗式雨量器自动记录。大部分的站点的操作水平为当地区域水平，大约2000个站为国家操作水平，每小时的降水报告通过手动质量控制。其中有555个国家站和6572个区域站位于长江—淮河流域（28°–36°N，110°–122°E；见图1A）。平均来说，站之间的分辨率（包括国家与区域）在长江—淮河流域大约是7公里，大约比国家站之间的分辨率（即26公里）高4倍。本文研究的目的是：（1）描述在2007年长江—淮河流域梅雨季节的高质量、公里尺度的逐小时降水资料的获得过程；（2）证明被综合定量评估的分析数据的高质量性和展示已选择的降水案列的合适的尺度特征；（3）通过我们的网格分析与CMORPH资料比较，得出其质量性。为了实现上述目标，已经做了相当大的努力。从长江—淮河流域一带（见图1b）九个省气象局收集数字化的逐小时降水报告。下一节就是对这部分报告的质量控制，接下来第三节是对已经通过质量控制的站点报告中的格点数据进行分析。第四节是格点逐小时降水资料的评估。第五节是比较第四节中的资料与 CMORPH资料。本文的总结和研究中可能应用的分析数据将会在最后一部分给出。

2.自动气象站（AWS）降水报告的质量控制

质量控制程序被用于去标记和移出比较差的降雨报告，它的实现不仅通过了普通的时空一致性和极端值的检查，而且通过了对马赛克雷达反射率观测的验证。马赛克反射率数据的详细说明，将在附录中给出。质量控制过程由三个组成部分，适用于每小时的雨量报告。首先，在自动气象站的逐时降水率的水平分布直观地与一小时内、高度为3公里的马赛克反射率数据资料的比较。一个小时内大约有9到10张马赛克雷达反射率照片，因为地面雷达完成每个卷扫描在约6分钟，两个数据源之间的明显不一致偶尔会被检测到，这表明有一种降雨报告是可疑的。比如，有时雨量报告显示大的降雨量在孤立的自动气象站周围，而在同样的时间内天气雷达没有探测到任何回波。第二，来自中国气象局（CMA）的国家气象信息中心（NMIC）的建议（Ren et al. 2010），对极端值进行校验是受限制的，最高限制是140mm/h。最后，时间和空间一致性检查，以进一步确定是否一个可疑的报告是就是不可用的。不可用报告中的一个站每小时雨量被估计雨量所取代，估计雨量是根据附近站点（位于20公里范围内的目标站）的雨量报告仔细确定的，并且有很高的一致性，和/或分别在同一个小时的3小时前/后同一个站的逐小时降雨量。最后，约对0.03%的站点的雨量报告进行了校正。所有这些有问题的报告都来自于各地区的站点。

3.自动气象站（AWS）降水报告的格点分析

基于质量控制站报告，每小时雨量数据网格将使用改进的Cressman插值法生成（Cressman 1959）。 进行的降水分析的网格分辨率是和CMORPH一样的（8Km*8km），接近自动气象站的平均距离。大约77%的格子包含至少一个自动气象站，网格点上的降水量是一个被估计值（公式（1）），是的从K个站点中得到的加权平均，是降水报告中的站点K的降水量。

（1）

（2）

（3）

Cressman权重函数W在任何网格点下的站点K可以被表示出来（公式（2）），其中，r是站点到格点的距离，R是影响半径，为了保留强降雨的地方中心，W又被订正为公式（3），a等于1，2，3，或4，对应的四个等级的降水强度分别为：[0.1，5]，[5，20]，[20，40]，和大于40mm每小时。此外，R随这项研究中的网格点附近的站密度而变化。为了确定一个最佳的影响半径，将R的值从8公里增加到13公里进行实验。当R约为13时，通过肉眼观察就能发现网格点降水资料与站点降水资料、雷达反射率网格点分析的性能的好坏。因此，R的默认值（最小）设置为13公里。在格点分析中，必须要求在R范围内，我们所关心的网格点内至少有6个站点。大约85%的R值都小于25公里。克雷斯曼最初认定的权重函数中R=15km，修正后的权重函数中R=25km，还有Sheped的方法在图2中有展示。在同样的距离下，相对于原来的克雷斯曼加权函数，修正后的克雷斯曼加权函数和谢巴德加权函数下降得更迅速，表明在远距离的情况下，后两种方法产生的影响较小。对于改进的克雷斯曼加权函数来说，同样的距离下，强降水那条曲线比弱降水曲线下降快。将在下面的部分阐述，网格分析与改进的克雷斯曼加权函数有效地保留局部强降雨中心，这与张某等人发现一致（2009）。

图2 克雷斯曼原始加权函数（实线上带有正方形），订正后的（实线），Shepard的（实线上带有三角形）对于克雷斯曼原始的订正后的又有R=15km和R=25km两种曲线，分别用灰色和黑色表示。订正后的加权函数又从降水等级来分，分为以下几种，gt;40mm/h（实线），20-40mm/h（长画线），20-5mm/h（短画线），0.1-5mm/h（虚线）

1. 格点降水产品的评估
2. 定性检查

网格上的逐小时降水资料的水平分布根据站点降水报告和3km高度的马赛克雷达降水反射率进行了直观上的修正，结果表明，就逐小时降水模式和降水量来说，格点资料的性能更好，质量更高，同时，在极端降水中也是一样的效果。图3中给出了一个例子，图3a-c显示的是截止于2007年7月8日01:00 UTC，逐小时降水资料的水平分布和在00:30 UTC的雷达反射率回波图，图3d显示的是2007年7月8日00：00 UTC，700hPa高度上的水平风分布。雷达反射率模式表明存在多个连续的MCS，每个包括西 - 西 - 东 - 东南方向的对流线（gt;40 dBZ）和向东北方向延伸的层状降水区域。梅雨降水发生在温暖潮湿的西南季风的北缘。 虽然整个降水区域从西向东延伸了几百公里，但地表对流和层状降雨区域的宽度分别仅为10和100-200公里。国家站单独报告（图3a）甚至错过了一些对流层状降雨结构，更重要的是，许多严重结构可能对于梅雨锋中MCS的详细研究很重要。 相比之下，网格分析（图3c）能够捕获这些特征，包括许多当地降雨中心和雨带沿着梅雨锋中MCS的分布。

图4表示的是2007年7月8日12:00 UTC的情况，当梅雨锋移动到长江—淮河流域上空的时候，梅雨锋就被低层的低涡（113.5°E，34°N）和西南风急流扰动（图4d）。雷达反射率观测表明，即嵌入在较广泛的层状降雨区域内的对流雨，主要位于低涡的东南象限。在安徽，河南，湖北有两个强降水带：一个从淮河西向东延伸，另一个从湖北东北向东延伸到河南东南。在暖湿的西南季风急流中，安徽省南部出现了一些新的对流单体。网格分析法能够清晰地反映出各种尺度的降水特征（图4c），而这些特征在国家站点报告中却难以发现。

图3 截止2007年7月8日01：00 U（世界时），逐小时降水资料；（a）国家站观测得到的（b）所有国家站好全国自动气象站观测得到的，（c）格点分析得到的，（d）在2007年7月8日00:30（世界时），3km高度上的雷达反射率照片（阴影的单位是dBZ），同时叠加了在2007年7月8日00：00 （世界时）700hPa的水平风

我们可以基于我们的视觉检查，很自信地说，新构建的网格分析数据捕获了2007年梅雨季节期间许多降雨事件中的每小时降水的精细的空间分布。因此，我们决定发布这些有价值的网格分析数据，希望能获得最广泛的应用。该数据集现在可以通过http://cadata.cams.cma.gov.cn/news2/upload/ 2012_07 / gridded_hourly_rainfall.zip访问。在接下来的两个小节中，我们将提供关于网格降雨数据集质量的各种定量评估。

图4 （a）—（c）同图3中a—c一样，但是时间是2007年7月8日12:00（世界时）。（d）在

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