王紅艷 王改利 劉黎平 江源 王丹 李豐

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利用雷達(dá)資料對(duì)自動(dòng)雨量計(jì)實(shí)時(shí)質(zhì)量控制的方法研究

王紅艷1, 2王改利1劉黎平1江源3王丹3李豐1

1中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100081;2南京信息工程大學(xué)，南京210044;3中國氣象局國家氣象中心，北京100081

自動(dòng)雨量計(jì)資料是對(duì)降水的直接測(cè)量，在流域面雨量計(jì)算、氣候研究、氣象服務(wù)等方面具有重要意義。但是，由于風(fēng)力、蒸發(fā)、灌溉、校準(zhǔn)、漏斗堵塞、機(jī)械故障、信號(hào)傳輸?shù)仍蛲斐善浯嬖诓煌愋偷南到y(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差, 自動(dòng)雨量計(jì)數(shù)據(jù)在定量使用前需要進(jìn)行質(zhì)量控制。目前，天氣雷達(dá)以其高時(shí)空分辨率的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)成為監(jiān)測(cè)降水的重要手段，本文首先采用兩步校準(zhǔn)法改善雷達(dá)估測(cè)降水，然后對(duì)雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)之間的差異進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析，確定自動(dòng)雨量計(jì)質(zhì)量控制的一些標(biāo)準(zhǔn)，從而對(duì)雨量計(jì)進(jìn)行質(zhì)量控制。最后用兩個(gè)降水過程對(duì)自動(dòng)雨量計(jì)質(zhì)量控制的結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果表明：兩步校準(zhǔn)法改善了雷達(dá)估測(cè)降水的系統(tǒng)性偏差，并減小了雨量計(jì)站點(diǎn)上的相對(duì)誤差；可以利用雷達(dá)估測(cè)降水實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)雨量計(jì)的實(shí)時(shí)質(zhì)量控制，就整個(gè)數(shù)據(jù)集而言，約0.1%的數(shù)據(jù)被懷疑為誤判，誤判的自動(dòng)雨量計(jì)主要位于雨帶的邊緣。但該質(zhì)量控制算法同時(shí)也存在一定的局限性：在雨帶的邊緣或沒有天氣雷達(dá)覆蓋的區(qū)域，以及雷達(dá)資料存在數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的情況下，往往會(huì)造成對(duì)雨量計(jì)的誤判。

雷達(dá)估測(cè)降水 兩步校準(zhǔn)法 雨量計(jì) 質(zhì)量控制

1 引言

隨著氣象現(xiàn)代化的快速發(fā)展，為了加強(qiáng)對(duì)中小尺度天氣系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)和預(yù)警能力，2009年底，氣象部門已經(jīng)在全國建成國家級(jí)自動(dòng)站和區(qū)域自動(dòng)站30000左右（任芝花等，2010）。降水資料在流域面雨量計(jì)算、氣候研究、氣象服務(wù)等方面具有重要意義，隨著我國新一代天氣雷達(dá)網(wǎng)的布設(shè)，及氣象衛(wèi)星資料的應(yīng)用，這些遙感數(shù)據(jù)融合了雨量計(jì)觀測(cè)數(shù)據(jù)形成的格點(diǎn)化降水資料，也已經(jīng)越來越廣泛地應(yīng)用于氣象服務(wù)、精細(xì)化農(nóng)業(yè)、模式驗(yàn)證、水利和城市管理等方面。但是，自動(dòng)雨量計(jì)由于風(fēng)力、蒸發(fā)、灌溉、校準(zhǔn)、機(jī)械故障、信號(hào)傳輸?shù)仍蛲斐善浯嬖诓煌愋偷南到y(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差（Habib et al., 2001；Yeung et al., 2010）。因此，在定量使用自動(dòng)雨量計(jì)測(cè)量的降水?dāng)?shù)據(jù)之前，需要對(duì)其進(jìn)行質(zhì)量控制。一直以來，國際上針對(duì)地面日或月氣候統(tǒng)計(jì)資料質(zhì)量控制方法的研究及其應(yīng)用相對(duì)比較廣泛（Feng et al., 2004；任芝花等，2010；Sciuto et al., 2009），而針對(duì)小時(shí)觀測(cè)資料尤其是降水資料質(zhì)量控制方法的研究比較有限。目前，應(yīng)用到的逐小時(shí)降水資料質(zhì)量控制方法主要為氣候?qū)W界限值檢查，其他檢查方法的研究與應(yīng)用還較少（任芝花等，2010），但在雨量計(jì)的隨機(jī)誤差中，由于機(jī)械故障、信號(hào)傳輸或雨量計(jì)堵塞造成的被污染數(shù) 據(jù)，往往在氣候極值以內(nèi)，很難利用氣候極值法對(duì)其進(jìn)行質(zhì)量控制，從而在強(qiáng)降水的監(jiān)測(cè)和評(píng)估中帶來嚴(yán)重的影響。基于極值法的局限性，岳艷霞等（2009）根據(jù)翻斗式雨量計(jì)在測(cè)量地面降雨時(shí)出現(xiàn)誤差的原因，利用均值與范圍值對(duì)雨量計(jì)觀測(cè)值進(jìn)行檢查，并在空間一致性檢查過程中采用了時(shí)間一致性和內(nèi)部一致性，來對(duì)雨量計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制。任芝花等（2010）利用降水的界限值及時(shí)空一致性對(duì)全國區(qū)域自動(dòng)站和國家級(jí)自動(dòng)站實(shí)時(shí)上傳的逐小時(shí)降水資料進(jìn)行了質(zhì)量控制。基于極值法和時(shí)空一致性的檢查方法相對(duì)于單純的極值法是一種進(jìn)步，但如果雨量計(jì)比較稀疏或者相鄰的幾個(gè)雨量計(jì)都存在測(cè)量?jī)x器故障或雨量計(jì)漏斗部分堵塞的情況，則顯得有點(diǎn)無能為力。

目前，隨著我國天氣雷達(dá)網(wǎng)的建成，天氣雷達(dá)以其高時(shí)空分辨率的優(yōu)勢(shì)已經(jīng)成為監(jiān)測(cè)降水的重要手段，雷達(dá)定量估測(cè)降水一直伴隨著天氣雷達(dá)的發(fā)展，國內(nèi)外也已經(jīng)在此方面進(jìn)行了大量的研究（林炳干等，1997；李建通等，2005，2009；Xu et al., 2008；Wang et al., 2012；Qi et al., 2013）。因此，本研究利用雷達(dá)定量估測(cè)的降水，對(duì)雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)之間的差異進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析，確定雨量計(jì)質(zhì)量控制的一些標(biāo)準(zhǔn)，從而實(shí)時(shí)地對(duì)雨量計(jì)進(jìn)行質(zhì)量控制。

本文結(jié)構(gòu)如下：第二部分介紹了研究中用到的資料，第三部分介紹了雷達(dá)雨量計(jì)聯(lián)合估測(cè)降水方法，雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)之間的殘差統(tǒng)計(jì)特征在第四部分介紹，第五部分介紹了雨量計(jì)質(zhì)量控制的標(biāo)準(zhǔn)及過程，性能評(píng)估及結(jié)論在第六和第七部分介紹。

2 資料

本研究的區(qū)域?yàn)榻戳饔?，考慮到雷達(dá)覆蓋范圍以及自動(dòng)雨量站的布設(shè)情況，選擇的矩形研究區(qū)域?yàn)椋?1°N～36°N，115°E～120°E）。雷達(dá)資料由我國氣象部門業(yè)務(wù)布點(diǎn)的新一代天氣雷達(dá)提供，采用了鄭州、合肥、蚌埠、南京、上海、杭州、徐州、連云港八部雷達(dá)站的基數(shù)據(jù)，雷達(dá)站位置如圖1所示，這八部雷達(dá)均為S波段多普勒天氣雷達(dá)，資料格式、探測(cè)模式等參數(shù)均采用標(biāo)準(zhǔn)的VCP21降水觀測(cè)模式。體掃時(shí)間間隔為6分鐘。

圖1 研究區(qū)域（矩形區(qū)域）及多普勒雷達(dá)位置（三角形）

研究中采用的雷達(dá)數(shù)據(jù)是笛卡爾坐標(biāo)下的混合掃描反射率因子拼圖數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是由中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的多普勒天氣雷達(dá)三維數(shù)字組網(wǎng)系統(tǒng)及每個(gè)格點(diǎn)的高度信息生成，主要過程如下：在單站雷達(dá)資料質(zhì)量控制（去除地物雜波、孤立回波點(diǎn)、電磁干擾等）的基礎(chǔ)上，完成區(qū)域的多普勒天氣雷達(dá)基數(shù)據(jù)組網(wǎng)，提供經(jīng)、緯度及海拔高度網(wǎng)格的三維回波強(qiáng)度資料，數(shù)據(jù)的水平分辨率為0.01°×0.01°，垂直分辨率在低層為0.5 km，中層為1 km，高層為2 km，時(shí)間分辨率為6 min（王紅艷等，2009）?；谶@種三維回波強(qiáng)度資料，再根據(jù)等射束高度拼圖，得到每個(gè)格點(diǎn)的高度信息，生成混合掃描反射率因子拼圖數(shù)據(jù)?；旌蠏呙璺瓷渎室蜃悠磮D數(shù)據(jù)用于雷達(dá)定量估測(cè)降水。

雨量計(jì)數(shù)據(jù)為我國氣象部門上傳的逐時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)，研究區(qū)域范圍內(nèi)的雨量計(jì)數(shù)據(jù)達(dá)到了2000多個(gè)，平均空間間隔在10 km左右，雨量計(jì)的靈敏度為0.1 mm。

研究中選取了2009年6～8月的6次降水過程為基礎(chǔ)來發(fā)展雨量計(jì)的質(zhì)量控制算法，采用2次降水過程進(jìn)行算法的評(píng)估，表1給出了這8次降水過程的發(fā)生時(shí)間、持續(xù)時(shí)間及降水面積的一些信息。

表1 研究中的降水過程

3 雷達(dá)定量估測(cè)降水方法

由于雨量計(jì)是對(duì)降水的直接測(cè)量，通常被認(rèn)為是降水的真值，從上世紀(jì)70年代開始，先后發(fā)展出許多不同的雷達(dá)—雨量計(jì)聯(lián)合估測(cè)降水方法，用來校準(zhǔn)雷達(dá)估測(cè)降水（Ahnert et al., 1986；Bhargava and Danard，1994；Seo，1998；Anagnostou and Krajewski，1999；Ware，2005；李建通等，2005，2009；Wan et al., 2010）。本文采用兩步校準(zhǔn)法來改善雷達(dá)定量估測(cè)降水，即先采用雷達(dá)反射率因子和地面雨量計(jì)觀測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)擬合出反射率因子和雨強(qiáng)（）關(guān)系，在時(shí)間域上對(duì)雷達(dá)—雨量計(jì)的平均偏差場(chǎng)進(jìn)行校準(zhǔn)，然后再利用反距離插值校準(zhǔn)法在空間上做第二次校準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)雷達(dá)—雨量計(jì)觀測(cè)誤差的二次校準(zhǔn)，最大限度地減小雷達(dá)—雨量計(jì)之間的觀測(cè)誤差，達(dá)到更好的校準(zhǔn)效果，下面簡(jiǎn)單地介紹兩步校準(zhǔn)法。

3.1 實(shí)時(shí)擬合關(guān)系

關(guān)系的一般表達(dá)式可以表示為=AR，對(duì)兩邊取對(duì)數(shù)得

10log=10log+10log,（1）

其中，為雷達(dá)反射率因子，單位為mm6m?3；為雨強(qiáng)，單位為mm h?1，研究中采用雨量計(jì)的小時(shí)累計(jì)降水量G。對(duì)雷達(dá)資料和雨量計(jì)資料經(jīng)過簡(jiǎn)單的質(zhì)量控制，形成雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)。利用雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)，實(shí)時(shí)擬合關(guān)系的流程圖如圖2所示。通過最小二乘擬合得到關(guān)系的，值。如果相關(guān)系數(shù)（）大于0.7，則輸出，值，否則，將大于2倍標(biāo)準(zhǔn)差的雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)去除，重新擬合關(guān)系的，值。由于不同大小的雨滴下落速度不同，以及數(shù)據(jù)上傳會(huì)有些延時(shí)，因此每小時(shí)擬合一次關(guān)系。

3.2 反距離插值校準(zhǔn)法

雷達(dá)通過關(guān)系在雨量計(jì)位置估測(cè)的降水與雨量計(jì)觀測(cè)的誤差可以表示為

e=GiRi, （2）

其中，e為在第個(gè)雨量站的誤差，Ri為雷達(dá)在第個(gè)雨量站的估測(cè)值，Gi為第個(gè)雨量站的雨量值。通過公式（3）將這些誤差插值到每個(gè)雷達(dá)格點(diǎn)。

其中，R為雷達(dá)格點(diǎn)插值得到的校準(zhǔn)因子，e為在第個(gè)雨量站的誤差，w為第個(gè)雨量站的權(quán)重，為匹配的雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)數(shù)目，通過R對(duì)每個(gè)格點(diǎn)的雷達(dá)估測(cè)降水值進(jìn)行校準(zhǔn)。反距離加權(quán)法被用來計(jì)算校準(zhǔn)權(quán)重，公式如下：

其中，w為第個(gè)雨量站的權(quán)重，d為雷達(dá)格點(diǎn)到第個(gè)雨量站的距離（單位為經(jīng)緯度），為指數(shù)。d和可以通過交叉驗(yàn)證的方法得到（Ware，2005）。

4 雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)的殘差特性

為了定量描述雷達(dá)估測(cè)降水和雨量計(jì)之間的一致性和不一致性，研究中計(jì)算了雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)之間的殘差，計(jì)算公式如下：

研究中以分貝（dB）來研究殘差的分布特征，G為雨量計(jì)的小時(shí)累計(jì)降水，R為對(duì)應(yīng)的采用兩步校準(zhǔn)法得到的雷達(dá)定量估測(cè)降水。研究中同時(shí)考慮了雷達(dá)—雨量計(jì)的線性誤差，計(jì)算公式如下：

為了使能夠反映所有可能的雨量計(jì)觀測(cè)和雷達(dá)估測(cè)的降水，如果雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)中有一個(gè)降水為零，則增加一個(gè)小于雨量計(jì)靈敏度（0.1 mm）的偏移量（0.05 mm）。研究中計(jì)算了2009年6～8月6次降水過程的殘差和線性誤差，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3所示。可以看到在線性誤差分布圖的尾部41 mm處出現(xiàn)了峰值，就雷達(dá)估測(cè)的小時(shí)降水量而言，雨量計(jì)出現(xiàn)了不合理的大值，這個(gè)峰值可以作為雨量計(jì)質(zhì)量控制的標(biāo)準(zhǔn)之一。對(duì)于錯(cuò)誤的零觀測(cè)值或者不合理的較小的雨量計(jì)觀測(cè)值，這種異常往往隱藏在偏差分布的中間峰值處，很難被檢測(cè)出來。為了發(fā)掘這些隱藏的錯(cuò)誤值，需要剔除那些估測(cè)誤差較小的數(shù)據(jù)。因此，用雷達(dá)估測(cè)降水的方差對(duì)雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)之間的絕對(duì)誤差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)定義為

可以采用公式（7）來選擇樣本，當(dāng)雷達(dá)估測(cè)的降水遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于趨于零的雨量計(jì)觀測(cè)時(shí)，如果方差比較小，那么則特別大。圖3c和d為剔除掉≤2和≤3樣本后的殘差分布。從圖3c可以看出，在殘差分布的尾部?jī)蓚?cè)大約＋17 dB和―17 dB處出現(xiàn)了峰值，這意味著雷達(dá)估測(cè)降水和雨量計(jì)觀測(cè)之間存在一些不合理的值，在雨量計(jì)觀測(cè)到較強(qiáng)降水的一些地方，雷達(dá)估測(cè)降水的值為零或者較小，而在雨量計(jì)觀測(cè)降水為零的一些地方，雷達(dá)估測(cè)降水則較大。當(dāng)進(jìn)一步減少樣本（＞3）時(shí)，殘差分布尾部的峰值依然存在。

5 雨量計(jì)質(zhì)量控制方法

基于以上的討論和結(jié)果，提出了雨量計(jì)小時(shí)雨量的質(zhì)量控制過程：

（i）對(duì)于超過區(qū)域界限值的數(shù)據(jù)，則認(rèn)為雨量計(jì)錯(cuò)誤；

（ii）空間的連續(xù)性檢查

首先用兩步校準(zhǔn)法計(jì)算參考的雨量值，然后計(jì)算雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)之間的殘差、線性誤差和標(biāo)準(zhǔn)差，與設(shè)定的閾值（c，，）進(jìn)行對(duì)比；

根據(jù)上一節(jié)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，對(duì)于小時(shí)雨量來說，c=41 mm，，，分別代表殘差分布尾部的正、負(fù)峰值，，―17dB。由于這些參數(shù)對(duì)于不太敏感，也可以采用高一點(diǎn)的數(shù)值（Yeung et al., 2010）。先檢查數(shù)據(jù)是否超過界限值是必要的，否則的話，一些不合常理的雨量計(jì)數(shù)據(jù)會(huì)影響雨量計(jì)對(duì)雷達(dá)估測(cè)降水的校準(zhǔn)，從而影響雨量計(jì)質(zhì)量控制的結(jié)果。界限值范圍的上限參數(shù)設(shè)置是否合理直接決定了界限值檢查的效果。設(shè)置太低，則個(gè)別極端大的正確數(shù)據(jù)可能會(huì)被作為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)處理, 而這部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)于氣象預(yù)警、極端天氣研究非常關(guān)鍵；設(shè)置太高，則錯(cuò)誤數(shù)據(jù)又可能被當(dāng)作正確數(shù)據(jù)處理，這種大的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)在應(yīng)用中起明顯的誤導(dǎo)作用。根據(jù)任芝花等（2010）提到氣候?qū)W界限值范圍和區(qū)域界限值范圍，將本研究區(qū)域的界限值設(shè)為0～140 mm h?1。

圖3 雷達(dá)—雨量計(jì)對(duì)的殘差分布：（a）所有樣本的殘差分布；（b）所有樣本的線性誤差分布；（c）δ＞2的樣本的殘差分布；（d）δ＞3的樣本的殘差分布

6 性能評(píng)估

為了對(duì)兩步校準(zhǔn)法的性能進(jìn)行簡(jiǎn)單地評(píng)估，研究中將所有的雨量計(jì)樣本間隔地分成兩個(gè)樣本組，即序數(shù)為奇數(shù)的雨量計(jì)為校準(zhǔn)組，序數(shù)為偶數(shù)的雨量計(jì)為評(píng)估組。同時(shí)為了避免錯(cuò)誤的雨量計(jì)數(shù)據(jù)在校準(zhǔn)雷達(dá)估測(cè)降水時(shí)引起錯(cuò)誤地訂正，在采用反距離加權(quán)校準(zhǔn)的過程中，對(duì)于地面雨量觀測(cè)值與雷達(dá)估測(cè)降水的相對(duì)誤差值大于200%的數(shù)據(jù)，作為不可信數(shù)據(jù)而沒有參加校準(zhǔn)（李建通等，2009）。圖4給出了2009年7月10日23:00（UTC）兩步校準(zhǔn)法和傳統(tǒng)的2001.6估測(cè)的小時(shí)累計(jì)降水分布及與雨量計(jì)對(duì)比的散點(diǎn)圖。從圖4可以看出，采用傳統(tǒng)的2001.6估測(cè)的降水在降水較強(qiáng)時(shí)存在嚴(yán)重的低估現(xiàn)象，偏差（s）為0.69，相關(guān)系數(shù)（CC）為0.80，均方根誤差（RMSE）為3.74，相對(duì)誤差（）為43%。兩步校準(zhǔn)法改善了低估問題，區(qū)域降水量與雨量計(jì)觀測(cè)相當(dāng)，偏差（s）為1.0，消除了系統(tǒng)性的平均偏差，離散度和相對(duì)誤差也明顯減?。≧MSE=3.37 mm，=31%），改善了空間上的誤差分布。

圖4 2009年7月10日22:00～23:00（UTC）雷達(dá)定量估測(cè)降水分布及與雨量計(jì)對(duì)比。（a）和（b）為兩步校準(zhǔn)法估測(cè)降水分布及與雨量計(jì)的散點(diǎn)圖；（c）和（d）為采用Z=200R1.6估測(cè)的降水分布及與雨量計(jì)的散點(diǎn)圖

為了檢驗(yàn)雨量計(jì)質(zhì)量控制的效果，研究中首先采用2009年6月19日的降水過程來檢驗(yàn)，主要的降水發(fā)生在02:00～18:00（UTC）時(shí)間段，質(zhì)量控制過程應(yīng)用于35740個(gè)逐小時(shí)降水記錄數(shù)據(jù)。29543個(gè)降水?dāng)?shù)據(jù)為0.0 mm，6197個(gè)小時(shí)雨量記錄大于等于0.1 mm，在29543個(gè)降水為零的記錄中，質(zhì)量控制算法拒絕了190個(gè)降水記錄（0.6%），通過眼睛檢查和時(shí)間、空間連續(xù)性檢查，其中有9個(gè)雨量計(jì)應(yīng)該保留下來，這些雨量計(jì)處于雨帶邊緣或者移過來雨帶的前方。在6197個(gè)非零的降水記錄中，質(zhì)量控制算法拒絕了63個(gè)降水記錄（1.0%），用眼睛檢查和時(shí)間、空間連續(xù)性檢查保留了17個(gè)雨量計(jì)，同樣的，這些雨量計(jì)大多處于雨帶邊緣或者移過來雨帶的后方?？偟膩碚f，拒絕率為0.7% （253/35740），在這些被拒絕的雨量計(jì)數(shù)據(jù)中，通過人工檢查，10%（26/253）可能是被錯(cuò)誤拒絕的數(shù)據(jù)。就整個(gè)數(shù)據(jù)集而言，0.1%（26/35740）的數(shù)據(jù)被懷疑是質(zhì)量控制程序弄錯(cuò)了。圖5給出了2009年6月19日08:00 （UTC）、10:00 （UTC）和15:00 （UTC）三個(gè)時(shí)次經(jīng)過質(zhì)量控制后被拒絕的雨量計(jì)與雷達(dá)估測(cè)降水的疊加圖，從圖5a、b和c可以看出，在一些雷達(dá)估測(cè)降水較強(qiáng)的地方，自動(dòng)雨量計(jì)的測(cè)量值為零或者幾乎為零，排除位于雨帶邊緣可能被誤判的雨量計(jì)之外，其余的雨量計(jì)有理由認(rèn)為存在數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。另一方面，在一些站點(diǎn)，雨量計(jì)測(cè)量值相對(duì)于雷達(dá)估測(cè)降水明顯偏大，例如圖5b中有兩個(gè)雨量計(jì)的小時(shí)累計(jì)降水量分別為34.5 mm和35.8 mm，而雷達(dá)估測(cè)的小時(shí)累計(jì)降水卻只有0.4 mm和0.2 mm，經(jīng)過與其周圍雨量計(jì)的數(shù)值進(jìn)行空間連續(xù)性檢查（圖5d），可以認(rèn)為這兩個(gè)雨量計(jì)測(cè)量值明顯偏大，應(yīng)被剔除。

另外，研究中采用了2009年8月16～17日的降水過程來檢驗(yàn)雨量計(jì)質(zhì)量控制的效果，質(zhì)量控制過程應(yīng)用于44558個(gè)逐小時(shí)的降水記錄數(shù)據(jù)。33950個(gè)降水?dāng)?shù)據(jù)為0.0 mm，10608個(gè)雨量記錄大于等于0.1 mm，在33950個(gè)降水為零的記錄中，質(zhì)量控制算法拒絕了128個(gè)降水記錄（0.4%），通過眼睛檢查和時(shí)間、空間連續(xù)性檢查，其中有11個(gè)雨量計(jì)應(yīng)該保留下來。在10608個(gè)非零的降水記錄中，質(zhì)量控制算法拒絕了55個(gè)降水記錄（0.5%），用眼睛檢查和時(shí)間連續(xù)性檢查保留了14個(gè)雨量計(jì)?？偟膩碚f，拒絕率為0.4%（183/44558），在這些被拒絕的雨量計(jì)數(shù)據(jù)中，通過人工檢查，9%（25/283）是可能被錯(cuò)誤拒絕的數(shù)據(jù)。就整個(gè)數(shù)據(jù)集而言，0.06% （25/44558）的數(shù)據(jù)被懷疑是質(zhì)量控制程序弄錯(cuò)了。圖6給出了2009年8月17日15:00（UTC）和17:00（UTC）兩個(gè)時(shí)次經(jīng)過質(zhì)量控制后被拒絕的雨量計(jì)與雷達(dá)估測(cè)降水的疊加圖。

圖5 2009年6月19日（a）08:00（UTC）、（b）10:00（UTC）、（c）15:00（UTC）經(jīng)質(zhì)量控制后被拒絕的雨量計(jì)與雷達(dá)估測(cè)降水量的疊加，（d）為（b）中被拒絕的兩個(gè)測(cè)值明顯偏大的雨量計(jì)（測(cè)值為35.8和34.5的雨量計(jì)）及其周圍雨量計(jì)與雷達(dá)估測(cè)降水量的疊加

圖6 2009年8月17日（a）15:00（UTC）、（b）17:00（UTC）經(jīng)質(zhì)量控制后被拒絕的雨量計(jì)與雷達(dá)估測(cè)降水量的疊加

7 結(jié)論與討論

本文利用雷達(dá)資料對(duì)雨量計(jì)進(jìn)行實(shí)時(shí)質(zhì)量控制，主要包括兩步：第一步利用兩步校準(zhǔn)法改善雷達(dá)估測(cè)降水，第二步是基于雷達(dá)估測(cè)降水而設(shè)計(jì)的雨量計(jì)實(shí)時(shí)質(zhì)量控制算法。通過上述分析，得到以下結(jié)論：

（1）兩步校準(zhǔn)法改善了雷達(dá)估測(cè)降水的系統(tǒng)性誤差，同時(shí)減小了在雨量計(jì)站點(diǎn)上的相對(duì)誤差。

（2）利用雷達(dá)估測(cè)降水可以實(shí)時(shí)對(duì)雨量計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，通過眼睛檢查及時(shí)間、空間連續(xù)性檢查，就整個(gè)數(shù)據(jù)集而言，約0.1%的數(shù)據(jù)被懷疑 為誤判，被錯(cuò)誤拒絕的雨量計(jì)大多處于雨帶的邊緣。

（3）在被拒絕的雨量計(jì)中，觀測(cè)數(shù)據(jù)為零的記錄多于觀測(cè)數(shù)據(jù)不為零的記錄，說明雨量計(jì)漏斗堵塞、機(jī)械故障、信號(hào)傳輸?shù)仁窃斐捎炅坑?jì)異常的主要原因。

利用雷達(dá)估測(cè)降水對(duì)雨量計(jì)進(jìn)行實(shí)時(shí)質(zhì)量控制，可以提醒設(shè)備維護(hù)人員對(duì)雨量計(jì)進(jìn)行及時(shí)檢查及維護(hù)，以提高雨量計(jì)逐時(shí)資料在流域面雨量計(jì)算、氣候研究、氣象服務(wù)等方面的應(yīng)用水平。需要說明的是，研究中的數(shù)據(jù)集還需要進(jìn)一步擴(kuò)展。另外，采用雷達(dá)定量估測(cè)降水對(duì)雨量計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)質(zhì)量控制也存在一定的局限性：首先，還不能確 定位于降水邊緣的雨量計(jì)，因此對(duì)處于雨帶邊緣的雨量計(jì)有時(shí)會(huì)存在誤判現(xiàn)象；其次，本研究選擇的區(qū)域?yàn)榻戳饔?，雷達(dá)覆蓋比較好，同時(shí)雷達(dá)資料經(jīng)過了質(zhì)量控制。如果在雷達(dá)波束被遮擋的山區(qū)或者不能被雷達(dá)覆蓋的地區(qū)以及雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量 存在問題的情況下，將會(huì)導(dǎo)致對(duì)雨量計(jì)數(shù)據(jù)的誤判。因此，反過來，也可以利用雨量計(jì)數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)雷達(dá)數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，從而完善雷達(dá)資料的質(zhì)量控制。

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Development of a Real-Time Quality Control Method for Automatic Rain Gauge Data Using Radar Quantitative Precipitation Estimation

WANG Hongyan1, 2, WANG Gaili1, LIU Liping1, JIANG Yuan3, WANG Dan3, and LI Feng1

1,,100081;2,, 210044;3,,100081

Automatic rain gauges measure precipitation directly and are important in areal rainfall calculation, climate research, and meteorological services. However, a system for quality control is required when using automatic rain gauge data quantitatively due to various types of systematic and random errors caused by wind, evaporation, splashing, calibration, funnel blockage, mechanical failure, finite sampling, signal transmission interference, power failure, and other factors. Doppler radar has become an important method for monitoring precipitation in recent decades due to its high spatial and temporal resolution. In this study, a two-step calibration method was used to improve radar quantitative precipitation estimation. Then, the differences between radar-gauge pairs were statistically analysed to determine an effective criterion for rain gauge quality control. Finally, two heavy rain events were studied to assess the proposed quality control procedure. The results showed that the two-step calibration method can improve radar quantitative precipitation estimations by removing systematic bias and eliminating relative errors in space. Thus, radar quantitative precipitation estimation can be applied in real-time automatic rain gauge quality control. With respect to the entire set of gauge data, the percentage of false quality control results was as suspected, approximately 0.1%, with the wrongly rejected gauges located mainly on the edges of rain bands. The real-time rain gauge dataquality control method, however, causes the incorrect rejection of gauges not only in regions where rain gauges are located on the edges of rain bands but also in regions where radar data are unavailable or are not under quality control.

Radar quantitative precipitation estimation, Two-step calibration method, Rain gauge, Quality control

1006?9895(2015)01?0059?09

P412

A

10.3878/j.issn.1006-9895.1403.13295

2013?10?30；網(wǎng)絡(luò)預(yù)出版日期 2014?03?19

公益性行業(yè)（氣象）科研專項(xiàng)GYHY201006042，中國氣象科學(xué)研究院基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目2011Y004

王紅艷，女，1974年出生，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)槔走_(dá)氣象應(yīng)用與研究。E-mail: whyan@cams.cma.gov.cn

王改利，E-mail: wgl3111@cams.cma.gov.cn