浙江省气象与水文站点降水观测资料对比分析

魏爽 杨明 吴书成 王丽吉 鲁奕岑 田玺泽 滕舟

(1 浙江省气象信息网络中心 浙江杭州 310051;2 浙江省水文管理中心 浙江杭州 310009)

降水量是表征气候变化的重要指标，其时空分布是气象、气候、水文、生态以及经济、农业和其他相关学科研究的基础和必要支撑［1-2］。2018年以来，浙江省气象部门积极推进与水利部门的数据共享，搭建气象水文雨量监测“一张网”，以实现跨行业的数据价值挖掘［3-4］。由于部门业务关注点不同，水利部门的雨量站主要布设在流域、水库、水闸区域，而气象部门的雨量站观测主要分布在乡镇、行政区域，因此，两部门的降水资料具有很强的互补性。截止目前，浙江省已实现3 716个自动气象站（以下简称气象站）和5 342个水利部门遥测站信息共享，使全省降水观测站网密 度［5］由原 来的 约 5.7 站/km2提升 到 3.7 站/km2，为浙江省防汛抗旱提供了更精细、更全面的降水监测资料。

近年来，许多学者对气象、水文降水观测资料对比评估开展了深入研究。廖桉桦等［6］分析对比了宁波市鄞州区水文站与气象站的降水观测资料，认为设备型号、计量方式、布设选点要求不一致是两类资料存在差异的主要原因；通过试验发现，当1 h 累计降水量大于3 mm 时，气象站和水文站降水相对差异为6.5%，低于国内中尺度气象站日降水量平均测量误差［7］。李武阶等［8］利用73个水文站和30 个气象站的日降水资料，分别计算了长江三峡区域1960－1990 年60 次降水过程的面雨量，发现强降水分布的极不均匀性是造成气象站和水文站面雨量之差较大的主要原因；黄少平等［9］将江西省气象和水文小时降水观测数据转换为格点降水资料，分析2种观测系统降水资料的相关性及差异，发现两者平均相关系数为0.93，出现零星或短时降水时，相关性差异较大，而出现系统性降水过程时，两者表现高度相关。李显风等［10］对比了气象和水文小时降水数据，发现两者具有相似的空间分布特征，且强降水落区、降水分布形态高度一致。可见，水文站与气象站观测降水的一致性是气象和水文雨量信息融合的前提和关键所在。

降水地点、强度、持续时间等要素随机性较强，相邻站点才能捕捉到相似的降水信息，而应用大范围的气象、水文邻近站点降水资料对比评估尚未见文献报道。因此，本文利用2020年1－12月浙江省气象和水利部门自动雨量站逐时降水观测资料，采用相关系数、相对误差等统计指标，定量分析2 种观测系统降水资料的相关性和一致性，为浙江省气象水文降水资料的融合应用提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料

由于降水观测数据与观测站布点密切相关，为对比气象站与水文站观测数据之间差异，从全省气象站和水文站中筛选站点距离在50 m 内的共27对站点，选取2种资料完整性在80%以上的23对站点作为本试验代表站（表1），其中序号1～18为同址站点，即两套雨量传感器均安装在气象或水文自动站观测场区域内，或其中一套紧邻观测场。气象-水文邻近站分布情况见图1。

图1 气象、水文邻近站点分布

表1 气象水文邻近站

气象部门雨量自动观测设备为上海气象仪器厂生产的SL3-1型双翻斗雨量计，水利部门布设的是JDZ-05 单翻斗式雨量计，两者观测精度、发报时间、发报内容均不同［6］。（1）气象站仪器观测精度为0.1 mm，水文站仪器观测精度为0.5 mm。（2）气象站资料自动发报每分钟传输1次，水文站每5 分钟发送1 次累计降水记录。（3）气象站资料包含整点以来每分钟雨量资料，根据整点数据可以推算出任意分钟的准确雨量；水文站资料为累计雨量，如果中间发生通讯中断，可能会影响分钟雨量统计，但不会影响整个过程的累计雨量。

1.2 方法

根据气象、水文小时降水观测资料，选取气象和水文任一方观测到降水的样本，统计小时和日降水序列的气象站平均累计降水SumM、水文站平均累计降水SumH、误差EM、绝对误差EM A、相关系数COR和均方根误差ERMS。从降水强度、逐月变化规律等方面评估两种降水资料之间的差异。

1.2.1 数据预处理

利用空间一致性和KMEANS聚类分析等方法对2部门降水数据进行质量控制处理，剔除异常极大及堵塞站降水数据。共剔除4 280 个时次样本，占总样本量的2.1%，剔除的异常数据包含以下几种情况。

1.2.1.1 雨量筒堵塞

文成桂山水文站2020年8月29日17时至10月21 日 23 时降水量一直为 0，10 月 22 日起降水数据恢复，同址桂山气象站和周边福首源水文站均出现降水，8 月 29 日 17 时至 10 月 23 日 0 时文成桂山水文站与周边站小时降水数据对比结果见图2。

图2 文成桂山水文站与周边站小时降水观测数据

1.2.1.2 降水野值

砩 头 水 文 站 2020 年 3 月 7 日 10 时 、3 月 18 日11 时 ， 7 月 26 日 13 时 分 别 出 现 了 32.5、 9.5、10.5 mm 降水，周边站均无降水且同址气象站龙西砩头温度逐渐升高未出现下降趋势，判定上述时次砩头水文站降水为野值，予以剔除。

1.2.2 定量评价

采用相关系数、均方根误差、绝对误差、误差、相对误差、累计相对差值统计指标对气象、水文降水资料间的偏差进行定量评价。

相关系数（COR）

采用文献［11］中提出的相关性评价标准，即|R|≥0.8 时，视为2 个变量之间高度相关；0.5 ＜ |R|＜ 0.8 时，视为中度相关； 0.3 ＜ |R|＜ 0.5时，视为低度相关；|R|＜0.3 时，相关程度极弱，视为不相关。

均方根误差（ERMS）

绝对误差（EMA）

累计相对差值（cumulative relative difference），反应两部门降水总体差异情况：

上述公式中，n为样本总数，Mi为气象站观测降水量，Hi为水文站观测降水量，Mˉ和Hˉ分别为气象站和水文站降水量平均值。

2 结果与分析

2.1 总体数据差异

2020 年23 对试验站点中，水文站年降水比气象站平均偏少47.0 mm，总体较气象降水偏小2.7%。

各邻近站小时数据相关系数COR范围0.977～0.998（图3），其平均值为0.990；日数据相关系数明显高于小时数据，为0.992～1.000，平均值为0.997，可见满足邻近条件的两套观测系统降水数据相关关系显著。

图3 邻近站降水数据相关系数

逐月统计结果如表2。分析发现，气象站逐月平均累计降水均高于水文站，误差为正值。夏季（6—8 月）降水差异最大，8 月小时降水绝对误差EM A0.47 mm，日降水EM A为1.37 mm，月相对误差4.69%，是一年中误差最大的月份；从均方根误差数据来看，数据离散程度不稳定，尤其8月数据出现较大波动，日数据ERMS达5.24。8 月浙江省短时强降水、雷阵雨、台风等强对流天气多，出现大雨和暴雨的时次占总降水时次的14%，全年最高；其次是7 月和6 月，分别为8%和7%。2 套观测仪器中，单翻斗雨量计提高了分辨力，降低了引入误差概率，雨强越大，单翻斗雨量计比双翻斗雨量计的流失水量（即不纳入计量范围）越多，传感器测量示值易偏小，出现误差风险更高［12］，是雨强大时两套资料误差大的主要原因。

表2 气象与水文降水数据逐月统计结果

从相关性分析可知，各月和年相关系数均呈高度相关，且小时降水相关系数均低于日降水。值得注意的是，12 月气象-水文日降水相关系数（0.983）虽然处于全年中最低，但远高于小时降水相关系数（0.838），是由于12 月降水量级小（图4），经统计，12 月共264 个日降水样本，气象站观测到小雨占95%，中雨占5%，说明观测小降水时相关性明显降低，这是由两套仪器的观测精度不一致引起的。

图4 2020年12月邻近站降水数据散点图

2.2 不同降水量级差异

为减少由观测仪器精度导致的气象、水文小时雨量资料误差，采用日降雨量统计2种资料在不同量级间的差异。根据中国气象局降水等级划分标准［13］，将前日20时至当日20时的降水总量作为当日日降水量，将日降水量分为4 个等级，其中：小雨为0 mm＜降水量＜10 mm；中雨为10 mm ≤降水量＜25 mm；大雨为25 mm ≤降水量＜50 mm；暴雨为50 mm ≤日降水量。各降水等级气象站平均累计降水SumM、水文站平均累计降水SumH、误差EM、绝对误差EM A等统计结果见表3。

表3 邻近站日降水量不同量级统计结果

不同降水量级下，气象站累计降水同样高于水文站，2 套系统相关性由高到低依次为暴雨、小雨、中雨、大雨，暴雨相关系数COR达0.991，大雨仅为0.915；误差EM A和均方根误差ERMS随着量级增加而增大，相对误差ER在2.27%～3.87%，均低于国内中尺度自动气象站日降雨量平均测量误差6.52%［7］。小雨时相对误差最大，由于气象、水文观测仪器精度有差异，针对小于0.5 mm 降水，气象仪器能够准确刻画出每0.1 mm 的降水量。2 套系统在小雨期间各降水分级相对误差结果见图5，当降水范围在0.1～0.5 mm 时，小时降水平均相对误差ER为15.17%，其余各分级相对误差在1.26%～3.79%。由此可见，当小时降水量在0.1～0.5 mm时，两套观测系统之间差异较大。

图5 小雨时各降水分级相对误差

2.3 小时降水量分级分析

由于气象、水文降水量观测仪器精度分别为0.1 和0.5 mm，将2 种数据统一按0.5 mm 气象小时降水量分级，即0 mm＜小时降水≤0.5mm，0.5 mm＜小时降水≤1 mm，依次递增，以此来讨论相同降水分级中2种数据之间的差异。

统计23 对气象和水文站各分级小时降水出现时次数的平均分布情况（图6），两条降水时次数曲线相关系数COR为0.990，可见2 套观测仪器具有高度相似的分布特征。降水0.1～0.5 mm，气象站出现16 159 个时次，水文站出现8 737 个时次，差异较大，分别占总时次数的56%和44%，但累计降水量气象站3 440.7 mm，水文站3 138.2 mm，说明降水过程中，出现0.5 mm 以下降水情况较多，水文站未能探测到0.1～0.4 mm 降水，但总量与气象站基本一致。23 对站点各分级气象和水文累计降水量见图7，两者相关系数为0.999，可见2 种资料分级数据为0.5 mm时分布仍高度一致。

图6 气象和水文各分级小时降水出现时次数

图7 气象和水文各分级累计降水量

3 小结

本研究在浙江省范围选取23 对距离50 m 内的气象水文邻近站，从总体降水变化趋势、逐月变化、不同降水量级、降水分级特征等方面对比评估了2套观测降水数据差异，主要结论如下。

（1）水文与气象站观测降水相关关系显著，小时数据相关系数0.990，日数据达0.997。水文站年降水比气象站平均偏少47.0 mm，降水总量偏小2.7%左右。

（2）夏季（6－8 月）2 套观测系统降水差异最大，8 月是一年中绝对误差、相对误差均较大，但相关性最好的月份。

（3）两套系统在不同降水量级相关性由高到低依次为暴雨、小雨、中雨、大雨，暴雨相关系数达0.991。各量级降水相对误差在2.27%～3.87%，均低于国内中尺度自动气象站日降雨量平均测量误差，但小时降水在0.1～0.5 mm 时，2 套系统相对误差达15.17%，由观测仪器精度不一致引起的差异较为明显。

（4）在0.5 mm 降水分级情况下，2 套系统小时降水出现时次序列的相关系数达0.990，具有高度相似的分布特征。

（5）0.5 mm以上的气象、水文小时降水资料高度一致，二者的共享融合有利于优化气象与水文部门间的站网布局，为防汛抗旱提供更精细、更全面的气象资料，也能够为流域精细调度和气象服务提供基础数据支撑。

致谢：感谢浙江省气象局观测与网络处廖桉桦和省内各台站提供了宝贵的气象与水文同址站信息。