湖南省雨滴谱仪与常规降水观测对比分析

罗林艳，罗 宇，周建君，王 亚，张思睿

(1.湖南省气象信息中心，湖南 长沙 410118；2.湖南省气象防灾减灾重点实验室，湖南 长沙 410118;3.中国气象局气象干部培训学院湖南分院，湖南 长沙 410125)

0 引言

降水观测是气象观测的重要内容，主要包括降水强度、降水量和降水类天气现象(雨、雪和冰雹)等。随着我国地面气象观测业务自动化的推进，根据中国气象局《综合气象观测系统发展规划(2014—2020年)》要求，雨滴谱仪(降水类天气现象仪)广泛应用于气象业务中[1]。雨滴谱仪的安装和使用对环境要求相对较低，维护周期长，可用于高山、海岛及其他偏远地区；同时可24h不间断对降水滴谱进行精细化观测。典型代表仪器有德国的OTT Parsivel雨滴谱仪[2]、瑞士的Joss-Waldvogel雨滴谱仪[3]和奥地利的二维视频雨滴谱仪[4]等。这些仪器在灾害性天气短临预警、卫星及雷达定量估测降水和水土流失等方面具有较好的应用价值[5-9]。

近年来，国内外学者对激光雨滴谱探测降水能力开展了广泛的研究。濮江平等[10]利用架设在解放军理工大学观测场的激光雨滴谱对南京的降水进行分析。温龙等[11]利用二维雨滴谱仪对南京地区的2次降水过程进行了研究。祝伟等[12]对比了武汉国家基本气象站激光雨滴谱仪估测降水量与该站人工定时观测降水量，发现二者总体较为接近。杜波等[13]对布设在北京市观象台、庐山气象局的3 种类型、每种类型3 套天气现象仪进行对比观测实验，结果显示，各仪器观测降水现象的数据准确性均大于90%。王俊等[14]分析表明，Thies激光雨滴谱仪观测资料经过质控后，短时强降水的分钟雨强和过程累积雨量与自动站符合较好。刘振等[15]对7个典型站点进行雨滴谱特征分析，发现基于分钟雨滴谱数据计算的小时雨强与台站观测雨强的相关系数均超过0.92。井高飞等[16]发现雷达的反射率因子同雨滴谱仪获取的反射率因子具有较好的一致性，订正后的反射率因子能提高雷达定量降水估测的精度。冯婉悦等[17]利用雨滴谱仪对“温比亚”台风降水进行观测，发现雨滴谱仪测得的降水强度整体精度较高，但在部分区域与翻斗雨量计降水强度存在较明显差异。

湖南省97个国家站自2017年开始陆续安装了雨滴谱仪，2018年1月1日起进行平行观测。本文对湖南省12个国家气象站雨滴谱仪降水数据和自动站观测降水资料进行对比分析，研究不同降水强度下雨滴谱仪数据的偏差情况，以便其更好地应用到气象业务中，为湖南省气象防灾减灾提供更好的支撑。

1 数据与方法

1.1 资料选取

湖南省气象观测业务中使用的雨滴谱仪为DSG1和DSG3 2种类型，即OTT Parsivel2和Thies LPM，对应直径通道分别为32个和22个，对应速度通道分别为32个和20个。本文选取2018年湖南省12个地面气象观测站的雨滴谱仪数据和对应时段的自动站翻斗雨量计观测资料，从仪器测量原理出发，结合Atlas-Ulbrich曲线和莱伊特准则对降水粒子谱数据进行处理，判别并消除异常数据(粗大误差)。在此基础上，计算雨滴谱降水强度、降水量，与翻斗雨量计降水强度、降水量等进行对比分析，研究雨滴谱仪观测误差分布情况。

1.2 数据预处理

依据雨滴直径与其下落末速度之间存在较好对应关系(Atlas-Ulbrich曲线)，采用莱伊特准则(3σ准则)分别对同一直径通道测得的速度值，即同一直径通道对应的有降水粒子的不同速度级进行检验[18]，判别其是否含有粗大误差，方法如下：

①将整个降水过程的样本按不同的直径通道累积，得到各直径通道分别对应的测量列，测量列是同一直径通道所对应的不同速度的粒子个数，将其转换为测得的不同速度值。

②对于每一个直径通道对应的测量列，若各测得的速度值只含有随机误差，则根据随机误差的正态分布规律特征，中间是出现概率最多的峰值，再向高、低2个方向慢慢下降。依据概率统计的理论，可求得数学期望值和均方差σ，则随机误差出现的概率基本都落在 (-3σ，+3σ) 区间内，其残余误差落在±3σ以外的概率约为0.3%。如果在测量列中，发现有大于3σ的残余误差的测得值，则认为它含有粗大误差，予以删除。再将测量列剩下的测得值重新计算，依次循环，直到不再含有粗大误差。

③依次对雨滴谱所有直径通道所对应的测量列进行粗大误差判别与删除，无降水粒子或只有极个别粒子的直径通道对应的测量列不进行处理。

1.3 利用雨滴谱数据计算降水强度

利用雨滴谱仪可测得降水粒子的尺度谱分布，通过时间积分和空间积分计算降水强度，并进一步获得累积降水量[19-20]，降水强度R的计算公式如下：

(1)

式中，ni表示直径为第i个通道的所有粒子数，Di表示第i个直径通道对应直径值，S为采样面积，T为采样时间。本研究利用质控后的雨滴谱32个或20个直径通道各通道的粒子数、粒子直径数据，结合采样面积(5400 mm2或4560 mm2)和采样时间(60 s)，通过式(1)计算分钟降水强度，再累加求和得到小时降水量和累积降水量。

为评价雨滴谱仪与常规降水观测的差异，选用决定系数(R2)、平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)作为指标，对二者的偏离程度进行度量，计算公式如式(2)～(5)所示：

(2)

(3)

(4)

(5)

2 结果与分析

2.1 总体误差分析

基于2018年1月1日—12月31日湖南省12个地面气象观测站的雨滴谱仪数据，利用公式(1)计算雨滴谱仪分钟降水强度，累加得到小时降水量，并与翻斗雨量计小时降水量作对比分析。除株洲站样本数为998外，各站点对比样本数均大于1100。结果如表1所示。雨滴谱仪小时降水量和翻斗雨量计小时降水量存在显著的相关性，决定系数平均为0.94，其中南岳站决定系数最低为0.90，浏阳站决定系数最高为0.98。除南岳站外，雨滴谱仪小时降水较翻斗雨量小时降水平均偏大0.12 mm，其中娄底站平均偏差最高为0.29 mm，永州站平均偏差最低为0.02 mm。12个站的小时降水量绝对偏差均值为0.34 mm，其中桑植站平均绝对偏差最高为0.49 mm，浏阳站平均绝对偏差最低为0.24 mm。除南岳站小时降水相对偏差为-46.61%外，其他11个站相对偏差均为30%左右，其中浏阳站最低为20.50%，株洲站最高为37.83%。

表1 湖南省12站雨滴谱仪小时降水量和翻斗雨量计小时降水量总体误差

图1为各站雨滴谱仪小时降水量和翻斗雨量计小时降水量散点图。由图可知存在个别时次雨滴谱仪有降水而翻斗雨量计无降水，或翻斗雨量计有降水雨滴谱仪无降水。造成这种误差的原因可能有以下几个：一是雨滴谱仪的灵敏度较高，而翻斗雨量计以0.1 mm为基础测量，观测存在滞后性；二是雨滴经过翻斗雨量计的承水器、多个翻斗和漏斗，残留在仪器壁内的降水量也会造成二者降水量的误差；三是由于2种设备取样面积均较小，遇到强对流降水时雨滴分布不均，会造成一个设备有降水量而另一个设备没有降水量或降水量较小的情况。相较于其他站雨滴谱仪小时降水量总体偏大，由于南岳站2018年有200多个时次翻斗雨量计有降水量而雨滴谱仪无降水量，使得该站雨滴谱仪小时降水量明显偏小。

图1 湖南省12站雨滴谱仪小时降水量和翻斗雨量计小时降水量散点图

2.2 不同降水量级下误差分析

以自动气象站降水量为参考，将小时降水量划分为小雨(0.1～0.9 mm;1.0～2.5 mm)、中雨(2.6～4.9 mm;5.0～7.9 mm)、大雨(8.0～15.9 mm)和暴雨及以上(≥16 mm)等不同量级[6]，其中小雨和中雨又各分为2个等级，对比分析不同降水量级下雨滴谱仪与翻斗雨量计降水量差值，结果如表2所示。

表2 不同降水量级下雨滴谱仪小时降水量和翻斗雨量计小时降水量对比

由表2可知，当Rh<1.0 mm时，各站雨滴谱仪降水量较翻斗雨量计降水量平均偏大0.05 mm，且平均差值绝对值均在0.2 mm以下，除南岳站雨滴谱仪降水量明显偏小外，其他各站均大于或与翻斗雨量计降水量相当。当1.0 mm≤Rh<2.6 mm时，汨罗和南岳站雨滴谱降水量较翻斗雨量计降水量明显偏小，分别偏小0.162 mm和0.364 mm，其它各站雨滴谱降水量均大于或与翻斗雨量计降水量相当，其中娄底、株洲和安化站偏大0.2 mm以上，分别为0.207 mm、0.246 mm和0.262 mm。当2.6 mm≤Rh<5.0 mm时，株洲和南岳站雨滴谱降水量较翻斗雨量计降水量明显偏小，分别偏小0.365 mm和0.686 mm，武冈和娄底站雨滴谱仪降水量则明显偏大，其中娄底站偏大0.661 mm。当5.0 mm≤Rh<8.0 mm时，汉寿、安仁和娄底站雨滴谱仪降水量明显高于翻斗雨量计降水量，分别偏大0.438 mm、0.628 mm和1.442 mm，而株洲和南岳站雨滴谱仪降水则分别偏小1.268 mm和1.530 mm。当Rh达到大雨量级时，除株洲和南岳站雨滴谱仪降水量分别偏小1.594 mm和2.078 mm外，其他各站雨滴谱仪降水量均较翻斗雨量计降水量偏大，其中通道、汉寿和娄底分别偏大1.200 mm、1.564 mm和3.076 mm。当Rh达到暴雨量级时，雨滴谱仪降水量偏差明显变大，平均偏差绝对值达到3.570 mm，其中株洲和安化平均偏小4.968 mm和5.752 mm，浏阳、娄底平均偏大4.007 mm、11.751 mm。

2.3 累积降水量误差分析

为了解雨滴谱仪与翻斗雨量计降水量整体变化趋势和差异，将湖南省12个地面气象观测站降水量逐时累加作对比分析，结果如图2所示。由图2可知，湖南省12个地面站的雨滴谱仪累计降水量和翻斗雨量计累计降水量变化趋势基本一致，除汨罗和南岳站外，雨滴谱仪累计降水量常表现为偏多。进一步分析发现，小雨时，雨滴谱仪和翻斗雨量计两者降水量不断累加，曲线呈缓慢上升趋势；大雨或暴雨发生时，二者差值呈转折性变化，并逐步累积增大。

图2 湖南省12站雨滴谱仪累计降水和翻斗累计降水对比

3 结论

本文从雨滴谱仪观测原理出发，结合Atlas-Ulbrich曲线和莱伊特准则对雨滴谱数据进行处理，识别消除粗大误差。在此基础上计算雨滴谱降水量，与翻斗雨量计降水量等进行对比分析，结论如下：

①依据雨滴直径与其下落末速度之间存在较好对应关系，采用莱伊特准则识别并消除雨滴谱数据粗大误差，对雨滴谱仪数据进行质量控制。利用质控后的雨滴谱仪数据计算得到各站的小时降水量与翻斗雨量计小时降水量存在较好对应关系，可知该质控算法能较好处理雨滴谱仪数据中的异常数据。

②利用2018年湖南省12个地面气象观测站的雨滴谱仪数据计算小时降水量，并与翻斗雨量计小时降水量作对比。结果表明：雨滴谱仪小时降水量和翻斗雨量计小时降水量存在显著的相关性，决定系数平均为0.94，其中南岳站决定系数最低为0.90，浏阳站决定系数最高为0.98；除南岳站外，翻斗雨量计小时降水较雨滴谱仪小时雨量平均偏小0.12 mm；12个站的小时降水量绝对偏差均值为0.34 mm。

③以自动气象站降水量为参考，对比不同降水量级下雨滴谱仪小时降水量与翻斗雨量计小时降水量的差异，结果显示当Rh<1.0 mm时，各站雨滴谱仪降水量较翻斗雨量计降水量平均偏大0.05 mm，且平均差值绝对值均在0.2 mm以下；当1.0 mm≤Rh<2.6 mm时，除汨罗和南岳站雨滴谱降水量较翻斗雨量计降水量明显偏小外，其它各站雨滴谱降水量均大于或与翻斗雨量计降水量相当；当2.6 mm≤Rh<5.0 mm时，株洲和南岳站雨滴谱降水量较翻斗雨量计降水量明显偏小，武冈和娄底站雨滴谱仪降水量则明显偏大，其中娄底站偏大0.661 mm；当5.0 mm≤Rh<8.0 mm时，除株洲和南岳站外，其它各站雨滴谱降水量均大于或与翻斗雨量计降水量相当；当Rh达到大雨量级时，除株洲和南岳站雨滴谱仪降水量分别偏小1.594 mm和2.078 mm外，其他各站雨滴谱仪降水量均较翻斗雨量计降水量偏大；当Rh达到暴雨量级时，雨滴谱仪降水量偏差明显变大，平均偏差绝对值达到3.570 mm。

④对比湖南省12个地面气象观测站累积降水量，结果表明雨滴谱仪累计降水量和翻斗雨量计累计降水量变化趋势基本一致，除汨罗和南岳站外，雨滴谱仪累计降水量常表现为偏多。小雨时，雨滴谱仪和翻斗雨量计两者降水量不断累加，曲线呈缓慢上升趋势，大雨或暴雨发生时，二者差值呈转折性变化，并逐步累积增大。