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多元定量估测降水和基于雷达的临近预报降水的水文气象评估:赣江流域

李娜  
【摘要】:水文模型是开展水文气象研究工作的主要工具,在径流模拟、水资源管理、和洪水灾害预报等领域起着不可缺少的作用。降水产品是水文模型应用过程中的重要驱动数据,降水数据包括定量估测降水(雨量计、雷达、卫星)以及定量预报降水。目前获取定量估测降水的方式主要有三种:地面观测、雷达资料以及卫星资料反演。定量预报降水包括数值模型的预报产品和基于雷达数据的外推产品。本文选择我国多雨区之一的赣江流域为实验流域,将定量估测降水(QPE)产品与基于雷达的定量预报降水(QPF)产品应用于赣江流域的水文模拟中。本文选择了三种估测降水:(1)最新的Integrated Multi-satellit E Retrievals from Global Precipitation Measurement(IMERG)产品,(2)基于多雷达数据的Quantitative Precipitation Estimation(QPE)产品(RQPE),(3)雨量计插值降水产品。本文选择RQPE和雨量计插值降水产品作为参考数据,评估IMERG产品在赣江流域的适用性。首先对IMERG降水进行统计评估,再将三种估测降水作为水文模型的降水输入,进行赣江流域径流量的模拟,评估IMERG模拟径流量和RQPE、雨量计插值降水模拟径流量的优劣性。本次研究选择2014年3月12日-2014年9月30日作为研究时段,三种估测降水数据的时间分辨率为小时,IMERG降水产品和雨量计插值降水的空间精度为0.1°,RQPE的空间分辨率为0.01°。为了研究的可实施性本文将IMERG降水产品分别与RQPE和雨量计插值降水产品进行比较。本文将研究时段分为两个时段,时段1:2014年3月12日-2014年5月31日,时段2:2014年6月1日-2014年9月30日。研究结果表明RQPE和IMERG都有很好的统计和水文表现,并且在时段1和时段2 RQPE均优于IMERG,在流域和网格的尺度上RQPE的相关系数为(时段1:CC=0.98和CC=0.79,时段2:CC=0.97和CC=0.59)要高于IMERG的相关系数(时段1:CC=0.79和CC=0.34,时段2:CC=0.82和CC=0.33)。水文评估工作是使用CREST(Coupled Routing and Excess Storage)分布式水文模型在设定的多种研究方案下开展的,在率定期(2014年3月12日-2014年5月31日)雨量计插值降水具有最高的nsce效率系数(nsce=0.92),rqpe的nsce效率系数仅次于雨量计插值降水(nsce=0.84),而imerg的nsce效率系数(nsce=0.56)。在验证期(2014年6月1日-2014年9月30日),基于在率定期率定出的三套参数,我们分别用imerg,rqpe,和雨量计插值降水驱动crest分布式水文模型。在验证期rqpe的水文效果优于imerg和雨量计插值降水产品的水文效果。整体而言,从统计分析和水文分析的结果得出,rqpe和雨量计插值降水优于imerg降水产品。imerg的水文效果尽管不如imerg和雨量计插值降水,但是imerg基于rqpe和雨量计插值降水率定的参数模拟的径流量具有很好的效果。imerg需要不断的更新,就像从版本0更新到版本7的tropicalrainfallmeasuringmission(trmm)降水产品一样。因此,在未来的研究工作中要更新imerg算法,并将rqpe更多地应用在水文气象的研究工作中。基于雷达定量估测降水(rqpe)很好的水文应用效果,本文将基于天气雷达的临近预报降水(qpn:quantitativeprecipitationnowcasting)与crest分布式水文模型相结合,研究临近预报降水数据对于crest分布式水文模型的适用性,以及crest分布式水文模型对于赣江流域内的径流的预报能力。本研究选择了多尺度雷达回波跟踪算法(mtrec:muti-scaletrackingradarechoesbycross-crrelationscheme和基于网格追踪的临近预报外推算法(pbn:pixel-basednowcastingalgorithm),总结二者在赣江流域的预报能力和预报特点。选取2014年3次降水事件,应用mtrec方法和pbn方法进行降水的临近预报。首先对二者的临近预报降水进行统计分析,然后再对二者的临近预报数据进行水文分析。在水文分析部分,将预见期为1~3小时的临近预报产品作为水文模型的降水输入,得到径流量的输出,将其分别与rqpe雷达估测降水产品模拟的径流量和观测径流量进行对比,从而对比不同临近预报算法预报的降水对于crest分布式水文模型的适用性。通过统计和水文分析得到以下结论:(1)随着预见期的增加,mtrec方法的预报性能相对于pbn方法变化较为平缓。(2)mtrec方法预报降水偏弱,且对于低值降水预报较为准确,而pbn方法预报降水偏强,且预报高值降水较为准确。(3)mtrec预报降水场高值降水区的范围偏小而低值降水区范围偏大,mtrec预报场与rqpe的低值降水区更为吻合;pbn预报的降水场的高值降水区的范围偏大而低值降水区范围偏小,pbn的预报场与rqpe的高值降水区更为接近。(4)随着预见期的增加,mtrec方法对于三个个例的降水概率预报整体上较为平稳,而pbn方法预报高值降水(0.4mm/h)的概率偏高,预报低值降水(0.4mm/h)的概率偏低。(5)对于1小时预见期的预报降水来说,pbn模拟的径流量比mtrec模拟的径流量更加接近观测径流量。pbn模拟径流量的误差随着预见期的增加而增大。而mtrec2小时预见期的模拟径流量达到最优,这说明MTREC的计算稳定性优于PBN。(6)MTREC和PBN都准确地捕捉了洪峰出现的时间以及径流变化的总体趋势。但是二者在模拟径流量的大小上均存在误差,MTREC模拟径流量低于RQPE模拟径流量与观测径流量,PBN模拟的径流量高于RQPE模拟径流量与观测径流量。


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