多源降水数据在夏河县果宁村山洪模拟中的精度评估

P458.3; 2023年9月6日 22:00(北京时,下同)至7日 04:00甘肃夏河县发生强对流天气,局部地区出现短时强降雨,引发夏河县果宁村山洪灾害,造成人员伤亡.本研究基于气象站观测降水对比分析了雷达估测降水(Radar Quantitative Precipitation Estimation,Radar-QPE)、FY4B 估测降水(Feng Yun 4B Quantitative Precipitation Estimation,FY4B-QPE)以及 CMPA(CMA Multi-source Precipitation Analysis)降水产品特性,并利用这些降水数据驱动水...

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Published in高原气象 Vol. 44; no. 1; pp. 110 - 121
Main Authors 黄武斌, 伏晶, 郭润霞, 张君霞, 雷瑜
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 兰州中心气象台,甘肃 兰州 730020%兰州市气象局,甘肃兰州 730101 28.02.2025
Subjects
Radar-QPE
山洪
multiple precipitation
CMPA
torrential flood
FY4B-QPE
多源降水
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ISSN1000-0534
DOI10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00065

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Summary:P458.3; 2023年9月6日 22:00(北京时,下同)至7日 04:00甘肃夏河县发生强对流天气,局部地区出现短时强降雨,引发夏河县果宁村山洪灾害,造成人员伤亡.本研究基于气象站观测降水对比分析了雷达估测降水(Radar Quantitative Precipitation Estimation,Radar-QPE)、FY4B 估测降水(Feng Yun 4B Quantitative Precipitation Estimation,FY4B-QPE)以及 CMPA(CMA Multi-source Precipitation Analysis)降水产品特性,并利用这些降水数据驱动水动力水文模型,评估不同降水数据在本次山洪模拟中的效果.结果表明:(1)12h累积降水量中,CMPA在大值区域位置和局地降水量级差异性方面表现出较高的准确性;Radar-QPE在累积降水量级上与AWS(Automatic Weather Station)较为接近,但空间分布上存在显著差异;FY4B-QPE累积降水量级高估了 33.8％.(2)在逐小时分布上,CMPA在时间演变、空间分布以及降水量级上与AWS最为接近;Radar-QPE峰值偏小,且峰值时间有所滞后,降水主要为负偏差;FY4B-QPE峰值及峰值时间与实际情况一致,但在降水的开始和结束时间存在偏差,降水量的偏差主要为正偏差.(3)水文模拟研究中,CMPA、Radar-QPE和FY4B-QPE均高估了水位,但水位峰值出现时间与AWS较为一致,CMPA在均方根误差(RMSE)、纳什效率系数(NSE)和相对偏差(Bias)方面表现最优,Radar-QPE次之,FY4B-QPE表现相对较差.虽然现有站点观测降水无法完全满足对中小尺度山洪的研究和预警需求,但CMPA数据的高精度在一定程度上能有效补充传统气象观测站点的不足,同时,Radar-QPE和FY4B-QPE的算法和精度需要进一步改进和提升.
ISSN:1000-0534
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2024.00065