尼爾基水庫上游格點降水數據適用性評估

唐 榕， 王運濤， 李 敏， 周惠成

(大連理工大學 水利工程學院, 遼寧 大連 116024)

1 研究背景

降水是水文過程模擬的關鍵因素，降水數據的精度影響著水文模擬預報的準確性[1]。獲得高精度的雨量站點觀測降水數據[1]往往受到觀測站點分布不均、觀測數據代表性差、觀測數據的起始時間不一、觀測資料缺失、部分站點數據難以獲取等因素的影響，從而限制了部分流域(尤其是面積較大流域)的長系列水文模擬預報[2]。為此，部分機構開始推出長系列、多精度、廣覆蓋的降水產品數據，提供了一種數據獲取新途徑。國際上提供降水產品的有歐洲的ERA-Interim[3]、美國的NCEP/NCAR[4]、日本的JRA-55[5]等降水再分析數據、GPCP[5]、TMPA[2]、TRMM[6]、GPM[7]等衛星遙感數據集及GPCC[5]等基于地面觀測數據的產品等[2,5]，國內有中國氣象局陸面數據同化實時產品數據集(CLDASV2.0產品)[8]和中國地面降水日值0.5°×0.5°格點的數據集等等。然而由于上述降水產品的數據來源不同、數據推出過程中使用的同化、插值、反演等計算方法不同，且在不同地形地勢的區域中的表現不同，因此在具體應用中的精度各有差異[5]。在應用降水產品之前應針對具體研究區域進行必要的誤差分析，并探究其在相應區域水文模擬預報中的適用性[2,5]。

目前，已在不同流域開展了不同降水產品的適應性研究。王書霞等[6]從年、月、日尺度評估了TRMM 3B42 V7、TRMM 3B42 RT、CMORPH、PERSIANN 4種遙感降水產品在瀾滄江流域的精度。吳倩鑫等[5]對比了CMFD、ERA-Interim、GPCC、GPCP V2.3和JRA-55這5種降水產品的月尺度數據在疏勒河流域的精度。任英杰等[9]、王漢濤等[7]、許風林等[10]分別開展了GPM IMERG衛星產品在中國大陸地區、三峽區間渠溪河、黃淮海平原的適用性評估研究。朱紅雷等[1]進行了輝發河流域的TRMM降水數據在日、月尺度上的徑流模擬適宜性評價研究，張小麗等[11]評價了GLDAS、TMPA和ERA-Interim中日、月尺度數據在渾江流域水文模擬中的適用性。此外，還有對其他地區或流域的降水產品適用性評估研究[3-4,12]。盡管開展了不同流域不同降雨產品的適用性研究，但該方面的研究表明諸多降水產品在許多流域的精度不高、難以滿足流域尺度水文模擬分析預測的需求[5-6,13]，原因在于對降水產品來源、數據處理方式、數據用途上未做仔細分析，選擇降水產品時多選用幾種常用的降水產品數據，不能做到因地制宜。因此，對于不同流域不同降水產品的適用性探究仍須繼續深入。

尼爾基水庫位于黑龍江省與內蒙古自治區交界的嫩江干流中游，該水庫壩址右岸為內蒙古自治區的尼爾基鎮。為實現該水庫考慮旬入庫徑流預報信息的長系列模擬優化調度，相應地，需要入庫徑流預報中起主要作用的長系列降水數據。不過，該流域面積較大，能獲取的站點降水量數據有限，站點數據長度參差不齊，利用站點數據來進行長系列研究比較困難。而國家氣象中心提供的中國地面降水日值0.5°×0.5°格點數據集提供自1961年至今共55 a的逐日降水數據，數據長度足夠[14-15]。此外，該數據是基于地面國家級高密度臺站插值而來，提供的是中國經緯度邊界內的降水數據，會比諸多全球范圍的降水產品更有針對性、系統誤差更小，精度可能更高，因此擬使用該降水產品數據代替該流域實測站點數據。本文以尼爾基水庫上游控制流域為研究區，利用收集到的站點測雨數據與該格點數據集中的數據進行流域面雨量的對比分析，評估格點數據應用到徑流預報中的適用性，為后期預報調度中降雨數據的收集使用提供依據。

2 數據來源與研究方法

2.1 研究區概況

本文研究區域為嫩江干流上的大型控制性水利工程尼爾基水庫以上控制流域(見圖1)，流域面積達6.64×104km2，占嫩江流域面積(28.95×104km2)的22.9%。嫩江流域從大興安嶺伊勒呼里山中段南側至三岔河，全長1370 km。除了本文研究區涉及的上段和中段，還有下段，3段劃分如下：上游段從河源到嫩江縣，長661 km，左岸有臥都河、固固河、門魯河和科洛河注入，右岸有那都里河、大小古里河和多布庫爾河注入，該段有80%以上面積為茂密的森林覆蓋，河流的含沙量較??；中段從嫩江縣到莫力達瓦達斡爾族自治旗，長122 km，該河段支流很少，右岸主要有較大支流甘河匯入，是山區到平原區的過渡地帶，兩岸多低山、丘陵，地勢比上游平坦，兩岸不對稱；下游段由莫力達瓦達斡爾族自治旗到三岔河，長587 km，下游支流較多，有諾敏河、雅魯河、霍林河、烏裕爾河、洮兒河等等，該段為廣闊的平原，河道蜿蜒曲折，沙灘、沙洲、江岔多。尼爾基水庫多年平均徑流量106.54×108m3，占嫩江流域多年平均徑流量的44.5%；多年平均降水量為400～500 mm，年內降水量分配極不均勻，6-9月降水量占全年降水量的80%以上，冬季降水量極少，僅占年降水量的5%以下[16]。

圖1 尼爾基水庫上游流域及雨量站、水文站分布

2.2 數據來源與處理

2.2.1 降水產品數據 本文采用的降水產品數據為中國地面降水日值0.5°×0.5°格點數據集(V2.0)，該數據集主要基于2 472個國家級氣象觀測站的降水資料、利用ANUSPLIN軟件的薄盤樣條法(TPS，Thin Plate Spline)進行空間插值所得，并結合數字高程資料來盡可能地消除高程對降水空間插值精度的影響。它可提供1961年1月1日開始至今59 a的地面格點的逐日(08:00-08:00，北京時間)降水值數據，即地面水平分辨率0.5°×0.5°(緯度1°約為111km，經度1°約為111×cosakm，其中a為對應緯度)的日值降水格點數據。數據覆蓋范圍為中國最西經度72°E 到最東經度136°E、最北緯度54°N至最南緯度18°N。

2.2.2 實測站點數據 通過多種途徑收集到17個測站的日降雨數據，其中包含臥都河、罕達氣、哈爾通、松嶺、壯志、新天、白云、阿里河及吉文9個雨量站和霍龍門、古里、科后、柳家屯、加格達奇、石灰窯、庫漠屯、嫩江8個水文站的雨量數據。各測站所在河流、收集到的資料起止時間、測站類型如表1所示，其具體分布見圖1。由表1可知搜集到的站點實測降水資料長度不統一，難以通過上述測站資料獲得該流域較完整的長系列面雨量資料。

表1 尼爾基水庫上游流域水文站及雨量站基本信息表

注：年份后括號內的月份表示僅收集到相應月份數據。

2.2.3 數據處理 基于已有的站點實測降水數據，提取其中時間尺度統一的數據作為本文研究所用的實測數據，經對比選擇2007-2013年6-9月的各測站逐日降水量，利用其加權求和得到該流域實測面雨量值系列，對系列中854 d的面雨量值求和平均，得到多日面雨量均值為2.78 mm。

中國地面降水日值0.5°×0.5°格點數據集(V2.0)提供的是整個中國范圍的數據，而研究區域主要位于122.5°E ～127°E、48.5°N ～51.5°N內，該范圍內的控制格點見圖1。首先提取上述范圍內2007-2013年6-9月的所有格點數據，通過各格點數據加權求和得到格點數據下的面雨量值(文中簡稱格點面雨量值)，多日格點面雨量均值為3.24 mm。其中各格點降雨值的權重按以下步驟確定：假設各格點控制面積均等，以格點為中心作0.5°邊長的正方形，與研究流域重疊的部分作為該格點的有效貢獻部分，將其相應面積占研究流域面積的比例作為各格點的權重。

2.3 研究方法

2.3.1 運用方法 流域面雨量精度是降水產品自身精度的直接體現，是降水產品是否可替代雨量測站實測降雨的基礎，而降水產品在研究流域水文模擬預報的應用中能否達到水文模擬預報的要求是降水產品適用性的進一步衡量。為此，本文首先采用簡單加權法計算降水產品數據應用下流域面雨量值，與雨量測站所得的面雨量值進行對比，評估格點降雨產品下的面雨量精度。其次，本文應用BP神經網絡進行尼爾基水庫6-9月份旬入庫徑流量預報，分別采用實測面雨量值和格點降雨產品所得面雨量值作為前期降雨因子，以確定本文所用格點降水產品在水文模擬預報中應用時是否能保持應用實測降雨時的效果、達到水文模擬預報的要求。

徑流預報的基本假設[17]為：(1)前期后m天的徑流量大小代表旬初土壤蓄水量，來反映前期降雨及徑流對本旬初土壤蓄水量的影響；(2)前期后n天降雨量加上本旬未來前k天降雨量是本旬徑流產生的主要因素。其中m、n、k主要通過分析因子與徑流的相關性來確定，例如，如圖2所示的實測和格點兩種面雨量數據下，前期后n天降水量與旬徑流量的相關系數R均隨著n的增大而逐漸增大，且達到20 d的R值最大，因此確定前期后20 d降水量為徑流預報的預報因子，即n=20。同樣地，確定m=1，k=7。這樣，下文利用前期后1 d徑流量、前期后20 d累積降水量及未來7 d累積降水量3個預報因子來預測旬徑流量。

根據選用的預報因子，本文BP神經網絡旬徑流預報利用2007-2009年6 -9月的數據作為預報中的擬合樣本，2010-2011年作為檢驗樣本，用于共同率定BP神經網絡中學習率、訓練次數、隱含層節點數等參數，以2012-2013年作為外推樣本用以驗證該BP神經網絡預報模型的預報能力。直接采用上述年份相應數據預測時樣本數量較少，為了增加樣本數量，提高預報精度，采用逐日滾動獲取的10 d量來生成旬徑流系列數據，即如果以6月1日-6月10日數據作為第1個旬徑流數據，則以往后滾動1日的6月2日-6月11日數據作為第2個數據，以此類推。相應地，3個預報因子也做類似處理。除此之外，為了減少預報降水量的不確定性對此處結果的影響，未來k天降雨量直接利用實測雨量代替[18]。

圖2 前期后n天累積降水量與旬徑流量相關關系

2.3.2 精度評估指標 相關系數R能夠反映模擬值與實測值間的相關性程度，表征模擬值數據序列與實測值序列整體變化趨勢的一致性程度[5]；R越大，模擬值數據序列與實測值序列變化越一致。相對誤差RE可以反映模擬值與實測值間的偏差程度[6]，RE為正值說明模擬值大于實測值，即模擬值高估了實測值；RE為負說明整體看來模擬值小于實測值，即低估了實測值。均方根誤差RMSE能夠用來衡量模擬值與實測值之間的誤差量[5]，體現的是模擬值數據序列與實測值序列之間的靠近程度，RMSE值越小說明模擬值與實測值越靠近，越能替代實測值。本文應用R、RE和RMSE作為精度評估的指標[2]。3個指標計算公式分別如下。

相關系數R的計算公式為：

(1)

相對誤差RE的計算公式為：

(2)

均方根誤差RMSE的計算公式為：

(3)

3 適用性結果分析

適用性分析即應用相關系數R、相對誤差RE以及均方根誤差RMSE3個評估指標分別對應用降雨產品數據得到的流域面雨量值和未來10 d徑流量預報值進行精度評估。

3.1 流域面雨量精度評估結果

經計算得出格點數據下的面雨量值與實測面雨量之間的相關系數R為0.70，相對誤差RE為16.64%，均方根誤差RMSE為4.09 mm，按R>0.6、-20%

此外，從圖2所示的前期后n天降雨量與旬徑流量的相關系數R上可以看出：(1)格點面雨量數據下的相關系數均略小于實測面雨量值下的相關系數，這也論證了水文站及雨量站得到的面雨量值更能體現該流域的實際面雨量值；(2)格點面雨量數據下的相關系數變化規律與實測面雨量下的變化規律一致，隨著累積降水天數的增長而增大，且也在n=20的時候達到最大，說明格點面雨量數據能代替實測面雨量來表征該流域降雨與徑流之間的關系：前期較長時間的降水量(達兩旬)都會對徑流產生貢獻，這與該流域面積較大且流域上游為蓄水能力較強的大面積森林、匯流時間較長有關[19]。

3.2 徑流預報精度評估結果

表2為分別應用實測面雨量和氣象格點面雨量進行10 d徑流預報的預報徑流量與實測徑流量的相關系數、相對誤差和均方根誤差。由表2可知：(1)兩種數據應用下擬合期、檢驗期、外推期預測徑流值與實測徑流值的相關系數R基本相同，均在0.87以上，即預測值系列與實測值系列高度相關。(2)格點數據面雨量應用下的相對誤差絕對值略大于雨量站實測面雨量應用下的相對誤差絕對值，說明實測面雨量應用時徑流預報偏差更??；兩種數據在擬合期和檢驗期相對誤差RE均為正值，說明兩種降雨數據應用下均存在高估實測徑流量的現象，不過RE均小于6%，說明徑流預報值較實測徑流值偏大不多；在外推期兩種數據應用下的RE分別為-7.45%、-10.25%，均為負值，說明在該時期無論使用何種降雨數據均會低估實際徑流值，這主要是因為2013年6-9月實際入庫徑流量屬于歷史記錄中最大值，外推期包含了2013年中的較大徑流，模型難以準確預測。(3)兩種數據在擬合期、檢驗期的均方根誤差RMSE均遠小于2007-2013年6-9月日徑流量均值737.98 m3/s，在外推期RMSE較大，分別為498.98和514.94 m3/s，誤差較大，這主要與2013年較大徑流難以準確預報有關，不過格點數據面雨量應用下的均方根誤差與雨量站實測面雨量應用下的均方根相差不大，僅為3%。

表2 兩種面雨量值應用下10 d徑流量預報評價指標值

根據上述分析結合表2可知：格點數據面雨量應用時與實測面雨量應用時同樣能夠滿足R>0.6、-20%

4 討 論

上述面雨量、徑流預報值精度評估結果表明，中國地面降水日值0.5°×0.5°格點數據集在尼爾基水庫上游流域的應用表現良好，可以替代雨量站點來提供降水數據。此外，在日尺度降雨產品數據上，該格點降水數據面雨量擬合結果中相關系數達0.7，比其他降水產品在國內其他流域應用中的相關系數高，如TRMM 3B42 V7、TRMM 3B42 RT、CMORPH、PERSIANN 4種遙感降水產品在瀾滄江流域與實測降水的相關系數均低于0.5[6]。原因除了流域差異外，極可能是本文采用的格點降水數據是國內地面觀測臺站數據直接插值而來，同等情況下國內流域采用該降水產品時精度能夠得以保證。盡管該降水產品插值存在誤差，用于插值的站點也不一定能完全面描述研究流域徑流，但與衛星雷達反演得到的降水產品以及經多種來源數據同化處理而來的再分析數據集所提供的降水產品相比，其精度高的可能性要更大。因此，在今后在選擇實測降水數據的替代降水產品時，應當明晰降水產品來源，盡可能選擇融合更多研究流域地面觀測降水資料的降水產品，以保證替代降水產品的精度。

5 結 論

本文主要評估了國家氣象信息中心提供的降水產品——中國地面降水日值0.5°×0.5°格點數據集(V2.0)在尼爾基水庫上游流域的適用情況。評估包括格點降雨產品數據下的格點面雨量精度及格點降雨產品數據在10 d徑流預報中的預報精度兩方面。具體結論如下：

(1)在考慮該流域范圍內的面雨量時，格點面雨量值與實測面雨量值間R為0.70，相對誤差RE為16.64%，均方根誤差RMSE為4.09 mm，相關系數及相對誤差基本滿足R>0.6、-20%

(2)在預報10 d徑流量中，應用格點面雨量值得到的徑流預報值與應用實測面雨量所得到的結果相差不大，擬合期、檢驗期、外推期R均大于等于0.87、相對誤差的絕對值小于11%，均滿足檢驗標準；應用格點面雨量值得到的預測徑流值的相對誤差、均方根誤差均較小，不過均稍劣于應用實測面雨量時的相應值；均方根誤差在外推期較大，但與實測面雨量時的均方根誤差差異不大，僅為3%。當進行尼爾基水庫上游流域長系列徑流預報時，可直接采用格點面雨量值代替實測面雨量值。