智能網(wǎng)格能見度實況融合格點分析產(chǎn)品在一次大霧天氣過程中的評估

龍柯吉，宋雯雯，黃曉龍

（1.中國氣象局大氣探測重點開放實驗室，成都 610225；2.四川省氣象臺，成都 610072；3.四川省氣象服務(wù)中心，成都 610072；4.高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點實驗室，成都 610072；5.四川省氣象探測數(shù)據(jù)中心，成都 610072）

引言

能見度是重要的氣象觀測要素之一，能反映大氣透明度，也可直觀反映空氣污染程度，同時對航空、交通等的安全運行有重要影響［1－5］。目前，全國能見度自動觀測站稀少，僅在部分重點路段布設(shè)較多。為了解決實況觀測站點稀疏的問題，國家氣象信息中心研發(fā)了一系列多源數(shù)據(jù)融合產(chǎn)品（包括氣溫、降水、濕度、能見度等），已進入業(yè)務(wù)運行［6－8］。目前，許多學(xué)者對各要素在不同地區(qū)的適用性也做了很多研究［9－16］。研究表明，全國范圍內(nèi)，2m 氣溫實況融合格點分析產(chǎn)品具有一定的日變化和月變化，且隨著海拔高度的增加效果變差［17］；在江蘇地區(qū)，格點實況數(shù)據(jù)在平原地區(qū)都有較高的精度，誤差在可接受的范圍內(nèi)，基本可以代替自動站觀測作為預(yù)報和模式檢驗的真實實況場［18］；在四川地區(qū)，多源降水融合產(chǎn)品的質(zhì)量較高，對強降水有很好的監(jiān)測能力［19］，氣溫格點實況誤差大值區(qū)主要位于高海拔地區(qū)，如川西高原、攀西地區(qū)及盆地山周［20］，能見度格點實況產(chǎn)品在四川盆地及攀西地區(qū)中部的可用性較好［21］。

為了進一步評估能見度實況融合分析產(chǎn)品在單次災(zāi)害性天氣過程中的效果，選取了2018 年10 月1 日—2019 年5 月31 日的逐小時能見度格點實況產(chǎn)品進行評估，并重點分析了2018 年11 月25 日發(fā)生在四川盆地的一次大霧過程。采用鄰近插值和雙線性插值方法，將國家氣象信息中心研發(fā)的能見度實況融合格點分析產(chǎn)品插值到四川省156 個國家級考核站，對其進行分析，以期為大霧天氣過程預(yù)報提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料

智能網(wǎng)格實況融合分析能見度產(chǎn)品是國家氣象信息中心基于多重網(wǎng)格變分分析技術(shù)（STMAS），通過對ECMWF 能見度預(yù)報場和國家級霧-霾數(shù)值預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)品CUACE 能見度預(yù)報場的對比評估，確定能見度背景場獲取方案；調(diào)研國家級和區(qū)域自動站能見度觀測數(shù)據(jù)類型及數(shù)量，確定觀測數(shù)據(jù)獲取及使用方案；通過對STMAS 方法的優(yōu)化和適用性調(diào)整，最終得到的能見度實況融合分析產(chǎn)品。其時間分辨率為1h，空間分辨率為5km×5km，空間范圍為全國陸地區(qū)域（70°E～140°E，0～60°N）。

1.2 方法

以通過CIMISS 接口獲取的四川省范圍內(nèi)156個國家級地面觀測站作為檢驗“真值”，評估能見度實況格點產(chǎn)品。評估站點分布如圖1 所示。

圖1 四川省評估站點分布圖

將實況格點產(chǎn)品插值到四川省國家級地面觀測站點上，與站點實況進行對比分析，插值方法包括鄰近插值和雙線性插值。

鄰近插值方法即選取距離站點最近的格點值作為插值得到的站點變量值。

雙線性插值方法即先在經(jīng)（緯）向后在緯（經(jīng)）向進行一元一次線性插值，公式如下：

先在I1 和I2 緯向上進行線性一次插值：

再在J 經(jīng)向上進行線性一次插值：

其中T（I1，J1），T（I1，J2），T（I2，J1），T（I2，J2）分別為對應(yīng)網(wǎng)格點上的變量值，T（I1，J）、T（I2，J）分別是I1、I2緯度上的一次線性插值結(jié)果，T（I，J）是插值后的站點變量值。

使用的評估指標如下：

平均絕對誤差（MAE）：

其中，Gi為站點觀測值，Oi為降水融合產(chǎn)品插值到評估站點后得到的數(shù)值，N 為參與評估的總站次數(shù)。

2 能見度實況格點產(chǎn)品總體評估

由于四川盆地低能見度天氣在夏季較少，因此選取2018 年10 月1 日—2019 年5 月31 日的逐小時能見度格點實況產(chǎn)品進行評估，其中剔除缺測值，最后參與評估的總樣本數(shù)為904525。因采用鄰近插值和雙線性插值對評估結(jié)果影響較小，相對而言采用雙線性插值更優(yōu)，這里僅給出雙線性插值到國家站后小時能見度的平均值誤差（圖2a）和平均絕對誤差（圖2b）空間分布圖，可以看出，盆地和攀西地區(qū)以正誤差為主，川西高原以負誤差為主，表明隨著海拔的升高，融合格點產(chǎn)品由低估為主轉(zhuǎn)為高估為主。平均值誤差在-5000～5000m 的站點數(shù)達95.5%，其中誤差在-1000～1000m 的站點占54.2%，相對而言，四川盆地和攀西地區(qū)平均值誤差小，川西高原誤差大。對于平均絕對誤差，大多站點的平均值誤差在5000m 以下，達86.5%，盆地內(nèi)平均絕對誤差普遍在3000m 以下，盆周山區(qū)一些站點誤差在3000～5000m，攀西地區(qū)的平均絕對誤差普遍在3000～5000m，川西高原的平均絕對誤差普遍在3000m 以上，個別站點達到10000m，可見隨著海拔的增加，誤差也逐漸增大，盆地內(nèi)站點誤差最小，與站點實況更為接近。

將能見度分為7 個等級，分別為≥30km、10～30km、2～10km、1～2km、0.5～1km、0.2～0.5km 和≤0.2km，因為≤1km 的樣本數(shù)較少，評估時合并在一起?！?0km 的樣本數(shù)為290976，約占32.2%，10～30km、2～10km、1～2km 和≤1km 等級的樣本占比分別為32%、30.9%、3.05%和1.89%，說明對于四川地區(qū)，大多時候能見度在2km 以上。根據(jù)分等級平均值誤差（圖2c）可以看出，僅10～30km 的能見度平均值誤差為正，即格點實況較實況偏小，其他等級均為負值，即格點實況較實況偏大，且能見度越低，誤差越大。對于平均絕對誤差（圖2d），總體而言，30km以上能見度的誤差最大，隨著能見度的下降，誤差也逐漸下降，1～2km 的誤差達到最小，之后能見度減小，誤差則呈現(xiàn)增大趨勢，表明格點實況在低能見度時具有偏高的特點，另外，不同插值方法對評估結(jié)果影響較小。

圖2 2018 年10 月1 日—2019 年5 月31 日小時能見度平均值誤差和平均絕對誤差

3 低能見度過程評估

3.1 環(huán)流背景及能見度實況

選取2018 年11 月24 日12 時—25 日12 時（世界時，下同）發(fā)生在四川盆地的一次大霧天氣過程進行評估。受500hPa 脊前偏北氣流影響，配合低層的反氣旋環(huán)流，盆地內(nèi)為晴好天氣，出現(xiàn)了大范圍的輻射霧天氣。

從2018 年11 月24 日12 時—25 日12 時的24h 最小能見度分布圖（略）可以看到，四川盆地大部地區(qū)能見度較低，其中，能見度在500～1000m 的有9 站，100～500m 的有16 站，100m 以下 的有54站，低能見度區(qū)域主要位于盆地中部、南部一帶，最低能見度出現(xiàn)在05 時的屏山站，僅46m。

3.2 實況格點能見度產(chǎn)品對比分析

3.2.1 過程分級對比

分析此次大霧過程中格點實況與站點實況間的偏差情況，有984 個樣本的能見度在30km 以上，格點實況以高估為主（62%以上），能見度在10～30km的樣本為638 個，格點實況有72%左右的樣本較實況偏小，能見度在2～10km 的樣本為1419 個，格點實況有69%左右的樣本較實況偏小，1～2km 和0.5～1km間的樣本分別為298 和87 個，二者格點實況的偏強和偏低的比例相當(dāng)，0.2～0.5km 和0.05～0.2km 的樣本為106 和210 個，格點實況以偏高為主?？梢?，能見度30km 以上時，格點實況以高估為主，30km 以下時，隨著能見度的降低，格點實況從低估逐漸轉(zhuǎn)為高估。

3.2.2 過程低能見度對比

氣象上將霧按照水平能見度距離劃分為：1～10km 為輕霧，低于1km 為霧，200～500m 為大霧，50～200m 為濃霧，強濃霧低于50m，根據(jù)這些劃分標準對不同等級能見度進行分析。從逐時低能見度站數(shù)對比圖來看（圖略），兩種插值方法對結(jié)果影響不大，實況格點融合資料能見度小于1km 范圍內(nèi)的站數(shù)與實況相當(dāng)，具有較好的指示意義，隨著能見度的下降，站數(shù)較實況偏少，量級越高，差異越大，但隨時間變化曲線與實況一致。根據(jù)逐時最低能見度的對比情況來看，此次過程中，夜間最低能見度開始下降并維持，午后開始升高，實況格點資料的變化趨勢與實況一致，但能見度在所有時次都較實況偏大，實況能見度越高，偏大的越多，二者的差最大達到600m。

3.2.3 低能見度時段對比

分析逐小時能見度可以發(fā)現(xiàn)，此次大霧天氣具有明顯的日變化，主要出現(xiàn)在凌晨到上午，從24 日13 時開始已經(jīng)有個別站點出現(xiàn)霧，隨后霧的強度逐漸增強，范圍逐漸擴大并維持，00 時大霧范圍最廣，其后大霧逐漸消散，強度及范圍逐漸減小。這里選取大霧范圍最廣的時刻（00 時）進行分析。該時次有9站能見度在500～1000m，12 站在200～500m，30 站在200m 以下。

分析對應(yīng)的格點實況，利用鄰近插值和雙線性插值方法對低能見度落區(qū)的影響不大，插值到站點后500～1000m 間的站點分別有19 站、18 站，200～500m 間的站點均為20 站，200m 以下站點均為15站。與實況對比而言，1000m 以下的站點數(shù)與實況相當(dāng)，落區(qū)與實況也較一致，但200m 以下站點明顯較實況偏少，即格點實況中霧的落區(qū)與實況較一致，但濃霧的落區(qū)明顯較實況偏小。

從誤差空間分布來看，兩種插值方法對結(jié)果影響不大，對于盆周山區(qū)及高原地區(qū)，實況產(chǎn)品與實況差異較大，二者最大相差20km 以上，分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，站點實況的能見度由于儀器原因，上限為30km，而實況格點資料則能達到近60km。大多站點能見度較實況偏小，鄰近插值方法偏弱率約57%，雙線性插值偏弱率約54%，分析可以發(fā)現(xiàn)（表1），當(dāng)站點實況在30km 以上，格點值的偏弱和偏強比例相當(dāng)，1～30km 時，格點實況較實況以偏小為主，1km 以下時，格點值則較實況以偏大為主，能見度越低，偏強率越高?？傮w而言，該資料能監(jiān)測低能見度天氣，也能表現(xiàn)出落區(qū)的變化，但對低能見度中心較實況偏大，高能見度強度與實況偏差較大。

表1 不同等級下實況高于格點實況的站點數(shù)及百分比

00 時次最低能見度出現(xiàn)在德陽中江，為59m，該站對應(yīng)的格點實況為288.8m（鄰近）和298.0m（雙線性），而格點實況的最低能見度均出現(xiàn)在南充高坪，分別為87.914m（鄰近）和87.965m（雙線性），而該站的實況為108m?？梢?，格點實況資料的低能見度中心值較實況偏小，相差28m，而低能見度中心所在位置也與實況存在一定偏差。

3.3 結(jié)合地形因子的評估

利用90mDEM，依據(jù)國際地理學(xué)聯(lián)合會地貌調(diào)查與地貌制圖委員會關(guān)于地貌詳圖應(yīng)用的坡地分類來劃分坡度等級，共分為7 類：0～0.5°為平原，0.5～2°為微斜坡，2～5°為緩斜坡，5～15°為斜坡，15～35°為陡坡，35～55°為峭坡，55～90°為垂直壁。平原、微斜坡、緩斜坡、斜坡、陡坡、峭坡、垂直壁對應(yīng)的站點數(shù)為9、39、36、43、25、4、0。

從不同坡度類別的評估結(jié)果來看，對于所有樣本，除峭坡的平均誤差為負，即格點實況較實況有所高估，其余坡度類別的平均誤差為正，相對而言，在陡坡的誤差最大，從平均絕對誤差的情況來看，也是在陡坡的平均絕對誤差最大，達8000m，在平原的平均絕對誤差最小，從實況大于格點實況百分率的情況來看，僅峭坡、陡坡大多站點的格點實況存在高估的現(xiàn)象。

關(guān)注能見度在10km 以下樣本，除陡坡格點實況有所高估，其余坡度類別均為低估，所有坡度類別下，平均絕對誤差差別不大，都在600～800m 之間，相對而言，斜坡中的平均絕對誤差最大，從實況大于格點實況百分率的情況來看，僅陡坡大多站點的格點實況存在高估的現(xiàn)象。

對于坡向，將站址所在地分類為陽坡、陰坡、東坡和西坡4 類，陽坡的坡向向南（135～225°），陰坡的坡向向北（315～45°），半陽坡（東坡）的坡向東南或西南偏南（90～135°和225～270°），半陰坡（西坡）的坡向西北或東北偏北（45～90°和270～315°）。陽坡、陰坡、東坡、西坡的站點數(shù)分別為46、33、31、46 個。從不同坡向類別的評估結(jié)果（圖3）來看，對于所有樣本，在陽坡格點實況存在明顯低估，其余坡向則為高估，陽坡的平均絕對誤差也最大，從實況大于格點實況百分率的情況來看，所有坡向的格點實況大多站點存在低估的現(xiàn)象，陽坡最為明顯。

圖3 大霧過程不同坡向類別的評估結(jié)果

關(guān)注能見度在10km 以下樣本，同樣是陽坡的誤差最大，所有坡向的格點實況大多站點存在低估的現(xiàn)象，陽坡最為明顯。

4 結(jié)論

采用兩種插值方法，將能見度實況融合格點分析產(chǎn)品插值到站點，對其在四川盆地的適用性進行評估，并以2018 年11 月24 日13 時—25 日12 時的大霧過程為例，與實況站點能見度資料進行對比，主要得到以下結(jié)論：

（1）總體而言，該產(chǎn)品誤差普遍在5km 范圍內(nèi)，隨著海拔的增加，逐漸由低估轉(zhuǎn)為高估，平均絕對誤差逐漸增大，盆地和攀西地區(qū)以內(nèi)誤差較小，與站點實況更為接近；分級檢驗結(jié)果表明，30km 以上能見度的誤差最大，隨著能見度的下降，誤差也逐漸下降，1～2km 的誤差達到最小，但隨著能見度繼續(xù)下降，誤差則呈現(xiàn)增大趨勢，以高估為主。

（2）大霧過程中，該融合格點實況資料能監(jiān)測低能見度天氣，表現(xiàn)出落區(qū)的變化，能見度在30km以上時，格點實況以高估為主，30km 以下時隨著能見度的降低，格點實況從低估逐漸轉(zhuǎn)為高估。對于低能見度時段，能見度實況融合格點資料小于1km 范圍內(nèi)的站數(shù)與實況相當(dāng)，但數(shù)值較實況偏大；霧的落區(qū)與實況較一致，但濃霧的范圍明顯較實況偏小。

（3）結(jié)合地形因子評估表明，站點坡度與坡向?qū)υu估結(jié)果有一定影響，總體而言，陡坡、陽坡的誤差最大，緩斜坡、平原和陽坡以較實況偏小為主。