引言

降水融合产品结合了不同来源降水资料的优势，在天气气候监测、气候变化研究、模式预报检验(李红莉等，2009；顾春利等，2018)及水文预报等领域(李显风等，2017)得到了广泛的应用，国内外学者在降水融合产品方面开展了大量的科学研究(Xie and Arkin, 1997；潘旸等，2015；Zhang et al., 2016；Adler et al., 2018)。潘旸等(2018a)从产品应用的角度介绍了适用于不同需求的国际主流降水融合产品，并且重点介绍了国家气象信息中心在降水数据融合方面取得的一些研究进展。国家气象信息中心研发了GRIB2格式的快速二源降水融合产品与多源降水融合产品，产品空间分辨率为5 km×5 km，时间分辨率为1 h(潘旸等，2018b)。该产品数据源包括中国近4万自动气象站逐时降水资料(任芝花等，2010)、中国雷达定量降水估计和CMORPH卫星反演降水数据(Joyce et al., 2004)。研究表明多源融合试验产品的精度均优于任何单一来源的降水产品，特别是在站点稀疏地区，降水精度均较融合前有显著提高，达到了较好的融合效果(沈艳等，2013)。

降水融合产品在业务中的应用，有利于提高暴雨监测方面的能力(Kitzmiller et al., 2013；李超等，2017)。开展融合降水产品的应用评估，对及时准确的了解产品质量具有重要意义(高松影和孙连强，2006；Shen et al., 2010；成璐，2013；杨旭等，2016)。无论是通过计算平均偏差、均方根误差和相关系数等统计量(沈艳等，2013；张蒙蒙和江志红，2013；宇婧婧等，2015)，还是引入时空技巧评分以及结构函数等指标(公颖，2010；江志红等，2013；庞玥，2019；曾岁康和雍斌，2019)的评估，结果均表明，中国区域融合降水资料时、空精度远高于卫星降水资料。此外，黄小玉等(2009)，李显风等(2017)，陈晔峰等(2019)和吴薇等(2019)分别揭示了融合降水在浙江、四川、江西和湖南等地的应用效果和区域特征。

长江流域地跨我国17个省市，人口、经济总量均超全国40%，在我国区域发展中具有战略性地位(陈金明等，2014)，流域年降水量时空分配不均匀(孙惠惠等，2019)，尤其是主汛期(6—8月份)常受梅雨锋、副热带高压及台风系统北移或滞留等影响，发生集中强降水过程，引发流域性洪涝灾害，呈现出暴雨突发性和洪水灾害频发性的显著特点(Xu and Zipser, 2011)。国家气象信息中心研发的二源和多源降水融合产品在长江流域的精确度如何?能否合理体现该区域降水特征?本研究将对比评估该数据集与质量较高的国家站观测降水资料，了解降水融合产品对长江流域降水估计的优越性，以期为资料使用者提供更详实全面的参考。

1 数据和方法 1.1 数据来源

本文主要针对国家级降水融合产品进行检验。使用资料包括：2018年4—9月，长江流域723个国家级地面逐小时观测降水资料、经过筛选的17 290个长江流域区域站逐小时观测降水资料，以及国家信息中心提供的二源和多源降水融合产品。

其中，二源降水融合产品主要利用相对成熟的“概率密度匹配+最优插值(PDF+OI)”两步数据融合方法，对经过质量控制后的全国3万多个气象站观测的小时降水量和国家卫星气象中心实时发布的1 h FY2系列卫星反演降水产品进行融合，生成了逐小时降水产品，空间分辨率为5 km (潘旸等，2013)。

多源降水融合产品是以自动站观测降水数据为基准，采用概率密度函数匹配法订正雷达和卫星估算降水产品的系统偏差，再采用贝叶斯模式平均(BMA)方法融合雷达和卫星降水产品，形成中国区域覆盖完整的联合降水背景场。然后以卫星-雷达联合降水产品为背景，采用统计方法量化估计，再采用OI方法融入地面观测，最终形成逐小时多源降水融合产品，空间分辨率为5 km (潘旸等，2015)。

1.2 检验时段和区域

通过国家气候中心发布的《全国气候影响评价》 (2018)可知，2018年汛期，4—5月、9月长江流域降水较常年略偏多，降水分布不均，多分散性强降水；6— 8月降水较常年同期持平或明显偏少。为全面评估国家级降水融合产品的适用性，本文在选取降水过程时要求降水范围尽可能覆盖长江流域大部地区，且至少有10个国家站点24 h降水量达50 mm以上。本文选取2018年汛期(4—10月)8次长江流域大范围降水过程作为评估时段(表 1所示)。8次过程降水日数累计达34日，从8次过程的过程平均降水的空间分来看，除金沙江流域，长江流域大部地区过程平均降水为25 mm以上，其中50 mm以上的降水中心分别位于岷沱江和嘉陵江中部、上游干流区域的中东部以及鄱阳湖流域北部(图 1)。统计8次过程雨量站小时降水量大于等于0.5 mm的检验样本数，并分别给出每次过程分量级降水样本数，统计结果如表 2所示。8次过程降水检验样本达50 052个，其中小时雨强在20~50 mm的样本量达1 339个，大于50 mm的样本量为95个。

产品检验站点为长江流域降水质量较为可靠的723个国家站点，分布情况如图 2a所示。受下垫面、测站密度、降水特性等因素影响，不同区域降水融合产品质量和代表性不同，下文将对长江流域进行分区检验，包括金沙江上游、金沙江下游、岷沱江、嘉陵江、上游干流、乌江、汉江、中游干流、洞庭湖、鄱阳湖、下游干流11个区域，具体分布如图 2b所示。

1.3 检验方法

本文依据中国气象局发布的《定量降水估测(QPE)质量检验办法》，对2018年8次长江流域降水过程进行评估，检验办法如下：

针对雨量站小时降水量大于等于0.5 mm的定量降水估算质量进行检验。并根据雨量站小时降水量(Gi)大小，分0.5 mm ≤ Gi ≤ 4.9 mm、5.0 mm ≤ Gi ≤ 19.9 mm、20 mm ≤ Gi ≤ 29.9 mm、30 mm ≤ Gi ≤ 39.9 mm、40 mm ≤ Gi ≤ 49.9 mm、Gi ≥ 50 mm以及20 mm ≤ Gi ≤ 50 mm等不同降水量级分别检验降水估算质量。

针对雨量站周边一定范围内的格点降水估算值进行检验。为减少因坐标转换等带来的计算误差，采用最优法选取用于评估的格点估算降水值，即在雨量站对应位置周围4个点(含该点)选取与雨量计测量值绝对误差最小的数值作为该点格点估算的降水值。

定量降水估算质量检验主要是对降水估算与相应时刻雨量站实况观测的量值误差差值进行检验。检验指标为平均误差、平均绝对误差、平均绝对误差率及均方根误差。

2 结果与分析 2.1 降水融合产品与站点实况降水空间分布对比

通过分析2018年8次降水空间分布特征发现：降水量级最大，空间分布最广的是7月3—12日，该过程长江流域大部地区均出现50 mm以上量级降水；6月29日—7月2日、6月17—22日、5月17—21日长江流域大部地区出现25 mm以上，以及区域性50 mm以上局部100 mm以上量级的降水；其他过程降水范围较前面的过程明显缩小，同时50 mm及100 mm以上降水局地性较强(图略)。因此，我们以降水时间最长、强降水范围最大的7月3—12日过程和小时雨量20~50 mm降水样本数相对较多的6月29日—7月2日过程为例，结合8次过程平均结果检验，得出评估结果。

图 3、4分别给出6月29日—7月2日、7月3—12日两次过程长江流域国家站、区域站地面降水、二源及多源降水融合产品四种资料绘制的长江流域累计降水空间分布图。以地面国家站降水实况资料为标准，定性评估二源和多源降水融合产品对降水中心及量级的估测效果。由于长江流域国家站点数较国家级降水融合产品格点数稀疏，两种产品在降水量级的细节的表现上略有差异，因此补充区域站降水实况，重点对降水雨带的整体分布及量级情况进行定性评估。

6月29日—7月2日，长江流域大部地区出现10 mm以上量级降水，其中岷沱江流域、长江中下游干流地区出现50~100 mm以上降水(图 3a，b)。从二源(图 3c)和多源(图 3d)降水融合产品的空间分布特征来看，强降水空间分布及降水量级基本与站点实况基本吻合，但二源降水融合产品在洞庭湖和鄱阳湖水域北部较站点实况偏大，相比较多源降水融合产品在该区域与站点实况更接近。同时，两种产品对金沙江上游、岷沱江上游的降水量估测均较实况雨量偏大，这里不排除由于该区域地面观测站点稀少造成的站点实况数据代表性差的因素。

7月3—12日，长江流域出现连续10天的强降水过程，从实况的空间分布看(图 4a，b)，连续十天全流域大部地区出现50 mm以上降水，其中岷沱江中南部、嘉陵江北部、金沙江下游、洞庭湖流域北部、鄱阳湖流域以及长江下游干流区域出现100 mm以上降水，其中岷沱江和嘉陵江流域中部、鄱阳湖流域北部出现200 mm以上，局部300 mm以上降水。从二源(图 4c)和多源(图 4d)降水融合产品空间分布情况来看，岷沱江和嘉陵江流域、鄱阳湖流域的强降水中心与站点实况基本一致，但金沙江上游的中到大雨量级降水整体偏弱，同时二源产品对长江流域中部暴雨量级降水的范围较实况略偏小，相比较多源产品估测结果更接近实况。

综上，二源和多源降水融合产品的估算结果从降水量的空间分布特征来看，二者比较一致，但细节上仍存在一定差异。与站点实况降水相比，二者对10~ 50 mm以下量级降水的估算值偏低，导致该量级降水的范围较站点实况明显偏小(图略)，需要说明的是金沙江流域，地面的观测站点较为稀疏，站点雨量插值结果与真实值有一定差异，因此在评估时需酌情考虑。二源和多源降水融合产品相比较，多源降水融合产品更接近站点实况。

2.2 平均误差和平均绝对误差评估

上节中我们对于降水融合产品的估算结果质量进行了定性分析，下面主要以国家站逐小时降水为实况标准，针对4个检验指标进行评估，给出定量评估结果。

表 3和表 4给出二源和多源降水融合产品针对6月29日—7月2日、7月3—12日两次降水过程以及8次降水过程平均的不同量级降水的平均误差检验结果，分析可知，无论是二源还是多源降水融合产品平均误差均小于0，表明降水融合产品的估算结果大致较站点实况数值偏小。二源降水融合产品平均误差为-0.87 mm，绝对误差1.22 mm；多源降水融合产品平均误差为-0.7 mm，绝对误差为0.93 mm。多源降水融合产品的平均误差绝对值较二源降水融合产品略偏小。降水分级检验结果显示，随着降水量级的增大，误差也逐渐增大。50 mm以上量级降水的平均误差最大，二源融合降水产品对所有降水过程50 mm以上量级降水的估算值较实况偏低20 mm以上，平均偏低25.79 mm，多源降水融合产品较二源降水融合产品的估算误差偏小3~4 mm。单独统计20~50 mm降水的平均误差统计结果，二源降水融合产品的平均误差为-9.25 mm，多源降水融合产品的平均误差略小，为-7.71 mm。平均绝对误差数值与平均误差接近。

为进一步分析降水融合产品平均误差的空间分布特征，我们给出6月29日—7月2日和7月3—12日两次降水过程两种降水融合产品的平均误差空间分布情况(图 5)。从二源和多源降水融合产品平均误差的空间分布整体效果来看，对于长江流域，降水融合产品的估算结果整体偏低，大部地区平均误差低于3 mm。多源降水融合产品的误差值小，较二源降水融合产品与站点实况更接近。6月29日—7月2日过程(图 5a，b)，二源降水融合产品对洞庭湖北部降水的估算结果较实况偏多3 mm，局部3~10 mm，但多源降水融合产品在该区域正误差范围明显缩小，误差值降低。7月3—12日(图 5c，d)，二源降水融合产品对金沙江流域南部的降水估测误差为正值，数值低于3 mm，多源降水融合产品对该区域的估算误差减小。

进一步对长江流域11个分区分别进行检验。图 6分别给出8次过程平均的二源和多源降水融合产品的平均误差评估结果，对5 mm以下降水的估测，多源融合产品对各分区平均低估0.1~0.2 mm左右，金沙江上游平均误差最大为-0.37 mm，二源融合产品对鄱阳湖流域估测误差最小，平均偏多0.01 mm，金沙江上游流域估测误差最大，为-0.44 mm，其他分区平均误差在-0.1~ -0.3 mm之间。对5~19.9 mm降水的估测，多源融合产品估测平均偏低1~2 mm，其中金沙江上游估测误差最大，平均偏低2.58 mm，嘉陵江流域最低为1.33 mm。对于20~50 mm降水金沙江下游估测误差最高-10.94 mm，中游干流区间误差最低-6.02 mm，其他分区平均误差在7~9 mm，二源融合产品估测结果表示，金沙江下游平均误差最大达-12.24 mm，嘉陵江水系误差最小-7.19 mm，其他分区平均误差在8~11 mm，误差较多源融合产品平均偏高2~3 mm。平均绝对误差的检验结果与平均误差基本一致。

综上，降水融合产品对长江流域降水的估算结果基本较站点实况数值偏小，随着降水量级的增大，平均误差的绝对值也逐渐增大。多源降水融合产品较二源降水融合产品的平均误差绝对值偏小2~3 mm。对于20~50 mm降水，降水融合产品对嘉陵江区域的平均误差绝对值最小。平均绝对误差的结果与平均误差基本一致。

2.3 平均绝对误差率评估

表 5和表 6分别给出二源和多源降水融合产品不同量级降水的平均绝对误差率(下文简称误差率)。结果显示：多源降水融合产品的误差率为23.82%，二源降水融合产品的误差率为33.76%，与前面的分析基本一致，多源降水融合产品较二源降水融合产品准确率提高9.94%。多源降水融合产品对5 mm以下量级降水的估算准确率提高最显著，达到10.82%，其次是对40~49.9 mm量级降水估算准确率提高8.35%，对5~ 19.9 mm、20~29.9 mm、30~39.9 mm、大于50 mm量级降水的估算准确率分别提高了7%、3.97%、7.2%、3.21%。对20~50 mm量级降水估算准确率提高5.2%。统计得到，在8次降水过程中，6月29日—7月2日降水过程，多源降水融合产品较二源降水融合产品的改善效果最好，准确率提高11%

对两次降水过程估算的平均绝对误差率分析可得，针对20~50 mm降水，多源降水融合产品对7月3— 12日降水过程估测误差率为29.22%；对6月29日—7月2日降水过程的估测误差率高于30% (可能与金沙江上游、岷沱江上游实况站点稀疏有关)；8次过程平均误差率达27.52%。二源降水融合产品针对20~50 mm降水，8次过程平均误差率为32.72%，两次过程的估测误差率比多源降水融合产品高3%~4%。

长江流域8次过程平均的11个分区检验结果表明(图 7)，对于5 mm以下降水，多源融合产品的平均绝对误差率在20%~30%之间，各分区无明显差异，嘉陵江流域误差率相对最低，为21%，金沙江上游流域误差率相对最高29%，二源融合产品不同分区的误差率差异相对明显，鄱阳湖流域绝对误差率最高，达52%，岷沱江流域数值最小，为28%，其他分区平均在35%左右；对于5~19.9 mm降水，多源融合产品在金沙江上游的误差率最高，为32%，在岷沱江、嘉陵江的平均误差率最小分别为19%、17%，其他分区平均误差率在25%左右，二源融合产品的绝对误差率在25%~35%，各分区差异相对较小，金沙江下游误差率最大，为34%，岷沱江流域最小，为25%；对于20~50 mm降水，多源融合产品在金沙江下游的绝对误差率最大，达37%，金沙江上游的误差率最小为0.01但样本数仅为1，不具参考性，中游干流区域绝对误差率相对较小24%，其他各分区绝对误差率在25%~35%之间。

2.4 均方根误差评估

均方根误差用来衡量观测值同真值之间的偏差，随着降水量级的增加，估算的均方根误差值也相应增大。统计可得(表略)，二源降水融合产品8次过程平均均方根误差为3.31 mm，多源降水融合产品的平均均方根误差略小，为2.63 mm。20 mm以下降水整体均方根误差波动较小，低于6 mm，多源较二源降水融合产品偏小1 mm；30 mm以上量级降水的均方根误差高于10 mm，多源较二源降水融合产品偏低3~5 mm。

长江流域分区均方根误差检验结果显示(图 8)，对于5 mm以下降水，多源融合产品8次过程平均的均方根误差为0.6~1.1 mm，乌江流域的偏差最大，为1.01 mm，嘉陵江流域的偏差最小0.63 mm；二源降水融合产品的均方根误差为1~2 mm，其中鄱阳湖流域数值最大，为2.28 mm，岷沱江数值最小，为0.84 mm；对于5~19.9 mm降水，多源融合产品平均均方根误差为2.5~4 mm，其中洞庭湖流域偏差最大3.78 mm，嘉陵江流域偏差最小2.77 mm；二源融合产品平均偏差在3.5~4.5 mm，各分区差异较小；对于20~50 mm降水，多源融合产品的偏差在各分区平均为10~12 mm，其中鄱阳湖、中游干流区间较小分别为9.62、8.76 mm，金沙江下游流域偏差最大13.57 mm；二源融合产品平均偏差为12~15 mm，其中嘉陵江、中游干流区间偏差相对较小分别为11.09、11.31 mm，乌江流域最大15.46 mm。

3 结论

通过上述对国家级二源和多源降水融合产品在长江流域适用性的评估分析，得到以下主要结论：

(1) 降水融合产品对长江流域降水的估算结果平均较实况数值偏小，降水量级越大，估算误差越大。多源降水融合产品较二源降水融合产品的估算误差绝对值偏小2~3 mm。

(2) 多源降水融合产品的平均绝对误差率23.82%，二源降水融合产品的平均误差率33.76%，针对20~50 mm降水，多源降水融合产品平均绝对误差率为27.52%，二源降水融合产品平均绝对误差率为32.72%。与二源降水融合产品相比，多源降水融合产品对5 mm以下量级降水的估算准确率提高最显著，达到10.82%，其次是对40~49.9 mm量级降水估算准确率提高8.35%。

(3) 无论二源还是多源融合产品，在金沙江流域各分级降水的估测误差都相对偏高，而嘉陵江、岷沱江、长江中游干流区域的估测降水结果则相对较好，特别是嘉陵江流域，对各分级降水的估测误差都相对较小。关于金沙江误差偏高，可能是由于地面观测站点稀少，站点降水实况资料无法真实表现该地区实际降水情况。降水融合产品通过引入覆盖面广的卫星产品，特别是多源融合降水产品通过引入高分辨率雷达探测信息，进一步有效提高了降水分析产品的时空精准度。因此，尽管金沙江流域的检验结果相对较低，但仍有效弥补了该地区观测站稀少的缺陷。