快速动态分级法进行雷达定量估测降水方法研究

卓健; 陈少斌; 周冬静; 韩宇龙

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2018.06.013

快速动态分级法进行雷达定量估测降水方法研究

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2018.06.013

崇左市气象局，广西崇左 532200

基金项目:

广西壮族自治区气象局面上项目桂气科2017M22

详细信息

通讯作者:
卓健，男，广西壮族自治区人，工程师，主要从事网络与雷达维护保障工作。E-mail: 261817252@qq.com

中图分类号: P406
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出版历程
- 收稿日期: 2017-11-15
- 修回日期: 2018-09-03
- 刊出日期: 2018-12-01

AN APPROACH FOR RADAR QUANTITATIVE PRECIPITATION ESTIMATE BASED ON FAST DYNAMIC CATEGORICAL METHOD

Chongzuo District Meteorological Office, Chongzuo 532200, China

摘要

摘要: 在使用雷达资料进行降水估测(QPE)时，对动态分级Z-I关系算法进行大幅度优化后，发现当时间精度较高时，使用CTF2判别函数所得QPE结果误差较大。提出了用同时满足偏差为0且方差最小作为最优解判别式的快速动态分级法(FDC)。通过留出法进行交叉验证，结果表明，快速动态分级法得到的结果整体相关性好，能较好地表现出降水的时空分布特征，反演降水的平均误差为-0.13 mm/h，计算速度快，具有较高的业务应用价值。
- Z-I关系 /
- 动态 /
- 分级 /
- CTF2
Abstract: The outcome of Radar Quantitative Precipitation Estimate (QPE) obtained by CTF2 discriminant deviates much in optimizing dynamic categorical Z-I relationship with high time accuracy. The Fast Dynamic Categorical (FDC) algorithm based on dynamic categorical Z-I relationship is proposed to satisfy both the 0 bias and the minimum variance. It shows that the correlation coefficients of predicted and actual rainfall resulted from this method are higher and the spatial and temporal distribution of precipitation is better embodied by hold-out and cross-validation, compared with the fast dynamic categorical method. With fast calculating speed and average error of inversion precipitation of -0.13mm h-1, this approach is highly valuable in precipitation forecast operation.
- Z-I relations /
- dynamic /
- categorization /
- CTF2

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图 1 快速动态分级法与动态Z-I关系法时间段示意图

蓝色块表示建立Z-I关系的时间段，绿色块表示估测的时间段，黑色箭头表示时序方向。

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图 2 1 h雷达定量估测降水与自动站观测降水偏差的频率分布

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图 3 区域自动站降水相关系数

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图 4 三种方法估测值与实况值对比

按实况降水降序排列，只显示小时实况合计≥20 mm/h。

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图 5 重复分入A、B组情况统计

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图 6 快速动态分级法估测值与实况值对比

按实况降水降序排列，只显示小时实况合计≥20 mm/h。
a. A、B组合并第5轮；b. A、B组合并第9轮。

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表 1 降水检验相依表

估测场	观测场
估测场	估测值＞阈值	降水量≤阈值
降水量>阈值	Na	Nb
降水量≤阈值	Nc	Nd

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表 2 晴雨估测能力（阈值=0 mm/h）

估测值		Na	Nb	Nc	Nd	TS	PO	FAR
非弱回波区	FDC	12352	4824	152	2355	0.713	0.012	0.281
（Z≥10 dBz）	DC-6 min	9510	930	2994	6249	0.708	0.239	0.089
	DC-60 min	9297	1045	3207	6134	0.686	0.256	0.101
弱回波区（Z ∈[0 dBz, 10 dBz））	FDC	991	1849	427	11641	0.303	0.301	0.651
	DC-6 min	0	0	1418	13490	0.000	1.000	NaN
	DC-60 min	0	0	1418	13490	0.000	1.000	NaN

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表 3 站点逐小时分级与不分级估测

实况降水区间			< 5.0	[5.0, 20)	[20, 40)	≥40	不分级
Bias	FDC	Bias	0.34	-2.21	-9.85	-23.73	0.13
	DC-6 min	Bias	0.11	-2.34	-9.83	-24.37	-0.49
	DC-60 min	Bias	0.20	-2.87	-12.42	-32.92	-0.56
RAE	FBD	RAE	100.1%	40.9%	39.0%	47.3%	58.1%
	DC-6 min	RAE	93.0%	43.4%	39.9%	48.4%	57.4%
	DC-60 min	RAE	107.0%	51.0%	48.4%	65.0%	67.5%
RMSE	FDC	RMSE	1.81	5.32	12.33	28.04	3.45
	DC-6 min	RMSE	1.47	4.98	11.94	27.35	2.88
	DC-60 min	RMSE	2.08	6.10	14.66	34.82	4.04

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表 4 逐小时整组估测与实况值评估

评价指标	FDC	DC-6 min	DC-60 min
Bias	-5.2	-14.8	-16.9
RAE	8.6%	18.4%	30.0%
RMSE	14.0	27.9	51.9

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表 5 A、B组合并，单站逐小时分级与不分级估测

实况降水区间	< 5.0	[5.0, 20.0)	[20.0, 40.0)	≥40	不分级
Bias	0.45	-2.70	-12.57	-31.10	-0.14
RAE	124.5%	51.1%	50.7%	62.0%	72.8%
RMSE	1.88	6.27	15.22	33.90	3.61

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表 6 随机留出法交叉验证测试

A组测试集整组分析（训练集：100站；测试集：50站）
序号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	均值
Bias	-1.79	-1.36	-2.97	-3.38	-5.22	-1.73	-3.20	-0.95	0.30	-1.15	-2.14
RAE	25.4%	24.4%	26.0%	25.6%	28.3%	24.3%	25.9%	24.6%	29.5%	25.0%	25.9%
RMSE	15.2	15.7	15.4	14.9	18.8	14.5	17.0	13.4	16.4	15.9	15.7
r	0.934	0.961	0.962	0.965	0.961	0.970	0.966	0.965	0.949	0.965	0.963

B组测试集整组分析（训练集：50站；测试集：100站）
序号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	均值
Bias	-4.11	-2.96	-1.73	0.40	2.76	-5.08	-1.57	-5.66	-9.31	-5.44	-3.27
RAE	26.4%	25.9%	24.1%	25.9%	27.9%	25.1%	24.2%	24.5%	29.9%	27.5%	26.1%
RMSE	31.5	30.4	27.8	34.3	34.5	28.6	29.7	30.3	39.5	31.2	31.8
r	0.958	0.960	0.968	0.952	0.957	0.964	0.966	0.966	0.949	0.956	0.960

A、B组合并测试集整组分析
序号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	均值
Bias	-5.91	-4.32	-4.70	-2.98	-2.46	-6.81	-4.78	-6.60	-9.01	-6.59	-5.42
RAE	15.1%	14.0%	13.8%	15.5%	14.8%	14.2%	13.7%	14.5%	17.5%	15.1%	14.8%
RMSE	25.7	24.0	23.4	29.0	25.9	22.4	22.1	25.2	32.3	24.0	25.4
r	0.988	0.990	0.991	0.984	0.987	0.992	0.991	0.990	0.984	0.991	0.989

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