基于雷达和雨量站的权重校准法研究及其应用

利用雷达测量降雨可获得流域面上的瞬时降雨分布,但数据有一定的误差,可利用雨量站实测资料修正。以湖北省白莲河水库流域为例,首先运用集对分析方法确定雷达估算降雨场的Z~I关系,然后结合流域雨量站点对雷达估算降雨量进行校准。在此基础上提出了一种基于雷达和雨量站点资料的权重校准法,通过雨量站确定流域内各网格的降雨量级,对各网格的雷达测量降雨量精度进行调整,以充分发挥两种降雨估算方法各自的优势,得到比较理想的流域面雨量,最后将其输入到三水源新安江洪水预报模型,与其他降雨估算方法进行比较,洪水预报精度有一定提高。     

雨量站网分布对雨量插值算法及径流响应的影响

为比较雨量站网密度及分布对不同空间插值算法的影响,选取6种雨量站密度的不同分布,采用4种空间插值算法对研究区2006—2014年的日降雨进行插值,并将面均雨量作为新安江模型的输入,分析和比较其降雨径流响应。结果表明:①雨量站网空间分布越均匀,降雨插值误差越小,其径流模拟的精度也越高;②在雨量站网均匀布置的情况下,各空间插值算法的插值结果差异较小;雨量站网布置不均匀时,站点数目越少各空间插值算法插值结果差异越大;③计算点雨量时,考虑空间变量的克里金法能更准确地计算日降雨的结果;计算面雨量时,不同插值算法间差异较小,建议选用计算简便的插值算法,比如泰森多边形、反距离权重法。     

基于雷达短时临近降雨预报的王家坝洪水预报研究

近年来突发性灾害天气引发的洪水过程频发,研究耦合雷达临近降雨预报的洪水预报对于洪水灾害防治具有重要意义。根据淮河王家坝以上流域的历史降雨流量资料,构建了一个基于土壤湿度指数分布的集总式水文模型PDM。以此为基础选取了2016年流域内两场典型洪水过程,耦合驻马店S波段双偏振多普勒雷达的降雨观测数据,并对雷达测雨数据进行评估;再利用临近降雨预报系统STEPS,分别对两场洪水过程的最大降雨做临近3 h、2 h、1 h和30 min的降雨预报;通过PDM模型模拟洪水过程来对比分析雷达降雨与雨量站实测的模拟精度,研究雷达临近降雨预报在洪水预报中的适用性。结果表明:利用雷达降雨资料对洪峰流量的模拟比直接用雨量站资料更加接近实测值,洪峰误差在±2.7%以内;但雨量站模拟的总体拟合效果要好于雷达,两场洪水过程的纳什效率系数都大于0.8。雷达3 h以内的临近降雨预报精度可用作洪水预报,洪峰流量和洪水过程模拟效果良好,可满足实时作业预报的要求。     

多普勒天气雷达不同仰角数据定量估测降水对比分析

多普勒天气雷达能定量估测大范围的降雨,是高时空分辨率降雨数据的重要来源,日益成为应用、研究的热门科学问题.针对雷达站能够同时产生多层不同仰角数据的特点,该文利用不同仰角雷达数据分别估算出降水量,对比分析了不同仰角多普勒雷达估测的降雨数据和自动雨量站雨量数据.研究结果表明,多普勒雷达低三层仰角的估测结果与自动雨量站点实测...     

基于水汽输送与IDW法耦合的降雨插值方法研究

在普通反距离权重法(IDW)的基础上,构建基于水汽输送与反距离权重法耦合的降雨插值方法(IDWWVT)。以三峡库区为例,利用库区及周边22个气象站点资料,分别采用IDW-WVT方法和IDW方法对22个站点2009~2013年的日降雨量进行空间插值模拟,以典型流域澎溪河的14个雨量站观测降雨资料对插值效果进行评价。结合SWAT模型,进一步分析插值降雨对澎溪河径流过程以及面源负荷过程的影响。结果表明:IDW-WVT方法对降雨量空间插值的精度明显优于IDW方法,在日尺度和月尺度中插值精度分别提高了23.1%,16.9%;同时使用IDW-WVT对径流过程和面源负荷过程的模拟效果也提升显著。     

分布式水文模型结合雷达测雨用于三峡区间的洪水预报

长江三峡区间因暴雨形成的洪水峰高量大, 对三峡水库防洪安全和运行调度的影响不容忽视。依据三峡地区的地形地貌特征,采用基于 GIS的分布式水文模型来模拟区间洪水过程,以尽量减小洪水预报中的不确定性。研究表明 ,降雨信息缺失是洪水预报不确定性的主要来源,尤其是在雨量站稀疏的山区,雨量站观测 的降雨信息难以充分表征降雨空间变化。为此,进一步尝试利用雷达测雨数据作为分布式水 文模型的输入,通过对2个小流域的示例研究,结果表明雷达测雨能捕获降雨的空间分布, 它与分布式水文模型相结合,是提高洪水预报精度的有效途径之一。     

西南地区降水量插值方法比较——以丽江市为例

我国西南地区由于地形复杂,海拔落差大,且雨量站分布不均,资料代表性差,针对这一区域的降雨预报效果不尽如人意,每年因局地强降水造成的损失巨大。旨在探讨适合山区等海拔落差较大地区的降水插值方法的一般思路,提高该地区降水估测精度。丽江市最大海拔落差达4 516 m,是西南地区典型的山地型城市。以丽江市40个雨量站40 a的月降雨数据为基础,选择6个站为检验站,运用反距离权重法、普通克里金法、样条函数法、趋势面法进行了最优插值方法的探讨。插值误差分析的结果表明:反距离权重法在该研究区域效果较好,幂指数增加到8以上时,相对误差基本稳定在7.8%;克里金法对降雨量的插值效果也较好,生成的插值图平滑;样条函数法插值效果最差。研究成果可为我国西南地区及其他山地地区降雨预报提供参考。     

降雨空间插值方法在东江流域的比较运用

利用东江流域46个站点的已知实测降雨量,运用基于ArcGIS的三种空间插值方法(IDW、Spline、Krige)选取不同数目雨量站对东江流域降雨量进行空间插值并检验插值结果的优劣。结果表明:三种插值方法的插值结果基本能反映流域降雨量的空间分布特征,IDW法更适合东江流域的降雨量空间插值;东江流域的降雨空间插值受已知降雨量站点数目大小影响,各站点降雨量空间插值精度因插值方法的选择而异。     

基于ANUSPLIN模型的不同分辨率DEM场景下江西省降雨量插值对比分析

本文用2014～2019年主要降雨过程基本雨量站数据,分500mDEM、1kmDEM、2kmDEM三种场景,将ANUSPLIN模型应用到江西省各地形代表区(山丘区:赣州市;丘陵区:吉安市;平原区:南昌市)降雨量插值中.结果显示,ANUSPLIN模型对江西省降雨量插值有较好的适应性,插值精度能达到良好及以上;在相同DEM...     

卫星遥感降雨数据在嫩江石灰窑以上流域 洪水预报中的可利用性

依据洪水预报对降雨数据时效性要求较高的特点,选取GSMaP_NRT和GSMaP_Gauge_NRT准实时卫星遥感全球降雨产品对嫩江上游石灰窑以上流域进行补充,旨在解决该流域内降雨资料不足的问题。基于流域内及边缘降雨数据评估2种产品在雨量站所在网格上的精度,并输入新安江模型进行洪水预报,验证其可利用性。在汛期的月和日尺度上,GSMaP_NRT和GSMaP_Gauge_NRT产品表现出较高的精度,GSMaP_Gauge_NRT产品的精度总体优于GSMaP_NRT产品,但均存在高估现象。同时设计3种洪水预报输入方案进行应用检验,分别为方案Ⅰ（流域内及边缘雨量站泰森多边形权重降雨）、方案Ⅱ（流域内GSMaP_NRT栅格降雨均值）、方案Ⅲ（流域内GSMaP_Gauge_NRT栅格降雨均值）。洪水预报结果表明,方案Ⅲ的预报效果最好,产汇流合格率较高,表明GSMaP_Gauge_NRT准实时降雨产品在洪水预报中具有较高的可利用性。     

Spatial Analysis of Monthly and Annual Precipitation Trends in Turkey

Global climate change could have important effects on various environmental variables in many countries around the world. Changes in precipitation regime directly affect water resources management. So that, it is important to analyze the changes in the spatial and temporal rainfall pattern in order to improve water resources management policies. For this reason, non-parametric Mann-Kendall rank correlation test is used in order to examine the existence of trends in annual and monthly rainfall distribution. To understand the regional differences of precipitation in Turkey, the detected trends are spatially interpolated using geostatistical techniques in a GIS environment. The main objective of this paper is to evaluate three interpolation methods, concerning their suitability for spatial prediction of temporal trends of Turkey’s monthly and annual rainfall data. The study used a dense and homogeneous monthly precipitation database comprising 120 rain-gauge stations over a 32 years testing period of 1975–2009. The results conclusively show that significant positive trends are both infrequent and found only in outlying stations during March, April and October. In order to estimate and characterize the magnitude of observed changes at unmeasured locations, Ordinary Kriging, Inverse Distance Weighted and Completely Regularized Spline interpolation methods were employed and compared. A comparative analysis of interpolation techniques shows that Ordinary Kriging with having RMSE of 0.148 is the best choice. This is followed by Inverse Distance Weighted (RMSE 0.151), and Splines (RMSE 0.152). Cross validation of the results shows the largest over prediction at Kars rainfall station and largest under prediction at Burdur station. Upon for the examination of the cross-validation and spatial error clustering results, the Ordinary Kriging method was concluded to be the best algorithm in the interpolation process.     

Spatial Distribution of Rainfall in Indian Himalayas – A Case Study of Uttarakhand Region

Continuous rainfall data in grid format are required to run models for hydrological and agricultural research as well as water resources planning and management. The present work attempts to prepare a normal annual rainfall map in Himalayan region of India lying in Uttarakhand state at 1 km spatial resolution which currently is not available. In the region, India Meteorological Department maintains observatories/raingauge stations and data from 44 stations were used in this study. A comparative analysis of interpolation techniques like Inverse Distance Weighted, Polynomial, Splines, Ordinary Kriging and Universal Kriging shows that Universal Kriging with hole-effect model and natural logarithmic transformation with constant trend having Root Mean Square Error (RMSE) of 328.7 is the best choice. This is followed by Ordinary Kriging (RMSE 329.1), Splines (RMSE 392.4), Inverse Distance Weighted (RMSE 409.8) and Polynomial Interpolation (RMSE 418.5). Cross validation of the results shows the largest over prediction at Tehri rainfall station (62.5%) and largest under prediction at Nainital station (−36.5%). Physiographic zone wise, the least errors occur in the plains and the largest in the Great Himalayas. The spatial average rainfalls are 1,472 mm for Terai/Bhabar, 1,782 mm for the Shivalik ranges, 1,591 mm for the Lesser Himalayas and 1,635 mm for the Great Himalayan region. The mean areal rainfall in the region is 1,608 mm.     

新安江流域降雨量空间插值方法和参数筛选

选取新安江流域48个雨量站点2000-2010年的降雨量数据以及地理地形资料,利用反距离权重(IDW)、径向基函数(RBF)、普通克里金(OK)和残差克里金(RK)方法进行插值,根据交叉验证结果筛选最佳的方法和参数.结果表明:年尺度上,考虑高程、纬度等地形因子影响的RK方法插值精度最高,然后是IDW,OK和RBF;邻近站点的搜索策略对IDW插值精度影响较大;考虑各向异性的OK法插值精度较高,模型之间的差别不大.月尺度上,IDW法对降雨量丰富的月份插值精度较高;RBF对降雨较少且分布均匀的月份插值效果好;数据越符合正态分布,OK法的插值精度越高;RK方法则适用于降雨与地理因素相关性好的月份.     

Estimation of mean annual precipitation as affected by elevation using multivariate geostatistics

This paper presents the results of the interpolation of annual precipitation over a regular grid performed in Aragón (Spain). The main objective was the quantification of the improvement in estimation uncertainty by including elevation in the interpolation and by using base 10 logarithms of both annual precipitation and elevation versus the original values.Long-term annual precipitation (APRE) was available at 182 weather stations. Elevation above sea level (ELEV) was available at those stations and at 1913 additional points over a regular 5 km grid. The spatial variability of APRE, ELEV and their base 10 logarithms (LAPRE and LELEV, respectively), and the spatial correlation between APRE and ELEV, APRE and LELEV, LAPRE and ELEV, and LAPRE and LELEV were described by gaussian direct- and cross-semivariogram models with nugget effects.Geostatistical interpolation methods, ordinary kriging and cokriging, were used to estimate APRE and LAPRE at the 1913 additional elevation points. Estimates of LAPRE were transformed back to APRE values. Cokriging estimates were in general higher than kriging ones, mainly at points of high elevation. The average percent difference among cokriging and kriging estimates was 9–12%. Cokriging estimates obtained with the different sample data sets were in general terms similar. However, at points of high elevation, cokriging with ELEV as the auxiliary variable seemed to overestimate annual precipitation.Estimation error standard deviations (EESD) also were computed in each interpolation point. For all points, the EESD obtained using LAPRE values were lower than those obtained using APRE values, being the average percent differences of –38 to –42%. Likewise, for all interpolation points, cokriging EESD were lower than kriging ones. Using LAPRE and LELEV values, the average percent difference among cokriging and kriging EESD was –11.0%, with minimum and maximum percent differences of –6.7 and –35.8%, respectively.     

水文遥测数据智能纠错及插补技术在洪水预报中的应用研究

针对流域洪水预报和水库调度中雨量水位站点可能因通信和设备故障引起雨量和水位数据错误,而影响洪水预报精度的问题,通过分析水文遥测系统雨水情信息错误的原因,研究水文遥测系统雨水情数据的提取、合理性检验、错误识别方法、雨量插补、数据的智能化纠错处理等技术.在数据提取时,运用符合实际的错误判别方法、纠错技术和科学的数学插值方法来提高数据的准确性和洪水预报的精度.     

网格法在流域面雨量计算中的应用研究

本文介绍了利用网格插值计算流域面雨量的方法，并对由网格点生成的雨量等值线图和实测雨量生成的雨量等值线图进行分析比较，验证了插值后雨量值的可信性。     

TRMM3B43降水产品在西藏地区的精度检验和应用

以西藏地区38个国家基准站和基本站的实测降水资料,利用双线性插值、相关系数、散点斜率和相对误差等指标,对热带降水测量卫星(TRMM)的3B43降水产品的精度进行检验和分析。结果表明:月尺度上,整体而言TRMM3B43降水产品与实测降水量具有较好的一致性,其中西藏西部和东部喜马拉雅山脉东段北麓地区相关性相对较差,平均相对误差较大。年尺度上TRMM3B43降水产品的相关性不如月尺度好,平均相对误差随统计数值的增大而减小。在应用TRMM3B43降水产品进行流域面雨量估算时,采用气象站点实测降水资料校准TRMM3B43降水产品的T-G联合法,对TRMM3B43降水产品进行订正。     

日雨量随机解集模式研究

全球气候模式(GCMs)预测的气候变化情景，必须经解集模式得出小尺度上未来气候变化时空分布资料，才能满足评估气候变化对资源、环境和社会经济等影响的需要。本文提出由随机天气生成器和统计参数尺度转换关系组成的随机解集模式，应用17个站32年实测日降雨资料，对随机解集模式进行了分析和验证。首先利用随机天气生成器，通过对站点和GCM尺度面平均降雨系列的模拟，确定模型参数，验证模型模拟历史降雨过程的可靠性。然后，建立模型参数从大尺度向站点转换的关系，并从历史降雨系列中抽出某一日雨量系列，假设为未来气候变化情形，对降雨系列在不同尺度间的转换关系进行了验证。在此基础上，对GCMs预测结果的时空解集方法进行了探讨。