ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲的性能評(píng)估

姚 飛，楊秀芹，劉慕嘉，張余慶

(1.南京信息工程大學(xué)水文與水資源工程學(xué)院，南京 210044；2.淮陰師范學(xué)院城市與環(huán)境學(xué)院，江蘇 淮安 223300)

準(zhǔn)確的降水信息對(duì)氣候變化研究、水文模擬預(yù)測(cè)、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)至關(guān)重要，隨著全球氣候變暖，極端降水事件被越來(lái)越多的學(xué)者關(guān)注。目前，降水的直接觀測(cè)方式為雨量站網(wǎng)觀測(cè)，但無(wú)法反映降水的連續(xù)空間分布；間接觀測(cè)方式為天氣雷達(dá)估測(cè)和氣象衛(wèi)星反演，但天氣雷達(dá)分布范圍有限且造價(jià)高昂，衛(wèi)星反演降水由于受反演算法、傳感器性能等限制，存在輸出的降水?dāng)?shù)據(jù)精度有限等弊端。利用數(shù)據(jù)同化方式把各種觀測(cè)降水與短期數(shù)值天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品融合集成，得到再分析降水?dāng)?shù)據(jù)集，ERA5是歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)發(fā)布的第五代全球氣候再分析數(shù)據(jù)集。

已有學(xué)者比較了不同再分析降水產(chǎn)品的性能。Sun等總結(jié)了全球30個(gè)降水?dāng)?shù)據(jù)集的基本特征，分析發(fā)現(xiàn)，不同降水?dāng)?shù)據(jù)估計(jì)值的大小和變化都存在較大差異，再分析比其他類(lèi)型的數(shù)據(jù)集有更大的可變性；Colorado-Ruiz等利用地面觀測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)，評(píng)估ERA5、ERA-Interim及CFSR等再分析數(shù)據(jù)在美國(guó)南部和墨西哥地區(qū)對(duì)極端和非極端降水指標(biāo)的模擬性能，ERA5表現(xiàn)出明顯優(yōu)于其他再分析降水產(chǎn)品的性能；王彧蓉等從時(shí)間和空間上對(duì)ERA5和CFSR在長(zhǎng)江中下游地區(qū)的適用性進(jìn)行對(duì)比評(píng)估，在空間分布特征上，ERA5比CFSR的表現(xiàn)略差，但從定量綜合評(píng)估指標(biāo)來(lái)看，ERA5表現(xiàn)優(yōu)于CFSR；Huang等基于地面觀測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)ERA5、ERA-Interim、JRA55、MERRA2、NCEP2等5套再分析產(chǎn)品在塔克拉瑪干沙漠的準(zhǔn)確性進(jìn)行誤差分析發(fā)現(xiàn)，ERA5的性能最優(yōu)，其次是ERA-Interim；比較ERA5和其他9種基于衛(wèi)星或再分析產(chǎn)品的日尺度和小時(shí)尺度性能表明，ERA5在逐日尺度上表現(xiàn)良好，在伊朗、印度、土耳其、澳大利亞和北美也進(jìn)行了類(lèi)似的研究，這些研究普遍認(rèn)為ERA5能夠探測(cè)降水事件并重現(xiàn)時(shí)空分布，但在大多數(shù)情況下高估了降水。

ERA5具有較高的時(shí)空分辨率，能夠較好模擬出降水的時(shí)空分布特征，但在不同地區(qū)和不同時(shí)間對(duì)降水事件的探測(cè)能力和對(duì)降水量模擬的準(zhǔn)確性并不一致。Jiang等基于中國(guó)大陸站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)評(píng)估ERA5對(duì)降水事件的探測(cè)能力并對(duì)降水量進(jìn)行誤差分析發(fā)現(xiàn)，ERA5在不同氣候區(qū)的表現(xiàn)能力存在顯著差異，模擬的降水量也有較大偏差，但對(duì)降水事件的探測(cè)能力優(yōu)于其他幾種衛(wèi)星降水產(chǎn)品；劉婷婷等以中國(guó)728個(gè)站點(diǎn)的日降水?dāng)?shù)據(jù)為參考發(fā)現(xiàn)，ERA5降水?dāng)?shù)據(jù)在北溫帶對(duì)日降水事件的識(shí)別能力精度最高，夏秋季較冬春季的精度低，海拔>500 m地區(qū)的精度低于海拔≤500 m地區(qū)的精度，ERA5對(duì)暴雨的識(shí)別偏差較大且受閾值影響；Xin等基于粵港澳大灣區(qū)的高密度站點(diǎn)觀測(cè)降水發(fā)現(xiàn)，ERA5在沿海城市地區(qū)旱季表現(xiàn)較好，在山地植被區(qū)雨季表現(xiàn)較好，在城鎮(zhèn)化水平較高的地區(qū)模擬能力不足。

長(zhǎng)江三角洲是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化進(jìn)程最快的區(qū)域之一，近年來(lái)該地區(qū)的極端降水事件發(fā)生頻率明顯升高，目前ERA5降水資料在該地區(qū)對(duì)極端降水事件的刻畫(huà)性能評(píng)估較少。本文基于1961—2018年逐日站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)，研究ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在月、季和年3個(gè)時(shí)間尺度上對(duì)雨日的探測(cè)性能，定量評(píng)估ERA5在3個(gè)時(shí)間尺度上模擬降水量的準(zhǔn)確性，最后評(píng)估ERA5對(duì)極端降水事件的刻畫(huà)能力。該研究為ERA5在水文模擬預(yù)測(cè)、城市雨洪管理等方面提供適用性參考，為基于該數(shù)據(jù)開(kāi)展相關(guān)研究提供準(zhǔn)確性評(píng)價(jià)，也為其他再分析降水產(chǎn)品區(qū)域適用性評(píng)估提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)江三角洲(27°01′—35°20′N(xiāo)，114°54′—123°08′E)位于我國(guó)東部長(zhǎng)江下游，包括浙江省、安徽省、江蘇省和上海市，總面積約35.8萬(wàn)km。研究區(qū)南部和西部海拔較高，中部、東部和北部海拔較低，年降水量受東亞季風(fēng)氣候影響具有高度的空間異質(zhì)性，沿海地區(qū)地勢(shì)平坦且海拔較低，特別容易受臺(tái)風(fēng)和潮汐影響，研究區(qū)降水有明顯季節(jié)差異，降水量和雨日數(shù)呈現(xiàn)明顯南多北少的空間分布特征。

1.1.1 數(shù)據(jù)介紹與處理地面氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù) 選取研究區(qū)內(nèi)171個(gè)氣象站(圖1)1961—2018年逐日降水?dāng)?shù)據(jù)作為實(shí)測(cè)降水序列，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)。站點(diǎn)觀測(cè)降水為點(diǎn)數(shù)據(jù)，ERA5降水?dāng)?shù)據(jù)為空間分辨率0.25°×0.25°的柵格數(shù)據(jù)，若1個(gè)柵格內(nèi)有多個(gè)氣象站，則取該柵格內(nèi)所有氣象站的平均值作為該柵格的實(shí)測(cè)降水序列。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，171個(gè)氣象站分布在162個(gè)柵格內(nèi)。

圖1 長(zhǎng)江三角洲及地面氣象站點(diǎn)空間分布

1.1.2 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù) 歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)是由34個(gè)國(guó)家組成的國(guó)際氣象組織，在天氣預(yù)報(bào)研究領(lǐng)域處于國(guó)際領(lǐng)先地位，ERA5是ECMWF最新的第五代再分析產(chǎn)品。ERA5目前有1950—1978年和1979—現(xiàn)在的逐小時(shí)再分析氣象數(shù)據(jù)，下載網(wǎng)站為https://cds.climate.copernicus.eu/。我國(guó)地面雨量站點(diǎn)觀測(cè)降水記錄的格式為前1日20：00至當(dāng)日20：00的累積降水量記作當(dāng)日降水量，而ERA5日降水量為1 UTC(協(xié)調(diào)世界時(shí))至翌日的00 UTC之間的累積降水量，00 UTC時(shí)刻記錄的降水量即為23 UTC～24 UTC的降水量，因此本文在精度評(píng)估前將ERA5降水產(chǎn)品與地面雨量站的觀測(cè)時(shí)間進(jìn)行了一致性校正。本文根據(jù)氣象站經(jīng)緯度選取有覆蓋站點(diǎn)的柵格降水?dāng)?shù)據(jù)，后文中均簡(jiǎn)稱(chēng)ERA5。

1.2 評(píng)估方法與統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

以站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)為基準(zhǔn)，分別評(píng)估ERA5在月、季和年3個(gè)時(shí)間尺度對(duì)雨日(日降水量≥0.1 mm/day)的探測(cè)性能，用命中率(probability of detection, POD)、誤報(bào)率(false alarm ratio, FAR)和公正先兆評(píng)分(equitable threat score, ETS)等3個(gè)探測(cè)指標(biāo)評(píng)估ERA5對(duì)雨日的探測(cè)能力。POD代表雨日被ERA5正確探測(cè)的概率，F(xiàn)AR代表非雨日被錯(cuò)誤地探測(cè)為雨日的概率，即“發(fā)出錯(cuò)誤預(yù)警”的情況，ETS是在消除隨機(jī)命中概率對(duì)評(píng)分影響后的得分，ETS的取值范圍為-1/3～1，ETS≤0表示ERA5不能探測(cè)到雨日，ETS>0表示ERA5成功探測(cè)到雨日，ETS=1為沒(méi)有空?qǐng)?bào)和漏報(bào)情況下的完美探測(cè)。

選取均方根誤差(root mean square error, RMSE)、相對(duì)誤差(relative bias, RB)、相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient, CC)、平均偏差(mean bias, Bias)和平均絕對(duì)誤差(mean absolute error, MAE)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)定量評(píng)估ERA5日降水?dāng)?shù)據(jù)和ERA5對(duì)極端降水指標(biāo)的刻畫(huà)能力，RMSE表示誤差的平均幅度，綜合衡量數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，RB表示ERA5高估(RB>0)或低估(RB<0)地面降水的程度，CC反映ERA5與氣象站實(shí)測(cè)降水變化的同步性，Bias可以衡量平均誤差大小，MAE可以看出平均誤差的等級(jí)。統(tǒng)計(jì)指標(biāo)具體定義見(jiàn)表1。

表1 本文選用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

另外，選取世界氣象組織推薦的11個(gè)極端降水指標(biāo)(表2)，分析基于ERA5與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水的極端降水指標(biāo)的差值、Bias、MAE、RB、CC和RMSE等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，評(píng)估ERA5在長(zhǎng)江三角洲地區(qū)對(duì)極端降水事件的刻畫(huà)能力。

表2 本文選用的極端降水指標(biāo)

2 結(jié)果與分析

2.1 ERA5日降水?dāng)?shù)據(jù)評(píng)估

2.1.1 逐月探測(cè)性能及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析 圖2～圖4為ERA5在長(zhǎng)江三角洲1—12月POD、FAR及ETS的時(shí)空分布。由圖2可知，POD在1—3月介于0.91～0.99，4—6月介于0.84～0.98，此時(shí)研究區(qū)北部出現(xiàn)全年最小值，在降水量較大和降水事件頻發(fā)的7，8月POD基本大于0.96，個(gè)別格點(diǎn)達(dá)100%，即ERA5成功探測(cè)到每個(gè)雨日；9—12月POD介于0.88～0.99，有不明顯先減小后增大的變化趨勢(shì)。由圖3可知，1—12月FAR介于0.16～0.62，在研究區(qū)北部有先減小后增大的變化趨勢(shì)，南部有先增大后減小的變化趨勢(shì)。7—9月FAR較高且南北差異較小，特別是8月FAR基本大于0.50，其他月份南部誤報(bào)情況少于北部。由圖4可知，1—12月ETS介于0.07～0.67，均值為0.41，說(shuō)明ERA5對(duì)雨日的探測(cè)是有效的。ETS在1—5，10—12月基本大于0.4，南部略高于北部，6—9月基本小于0.3，沒(méi)有南北差異，特別是7，8月大多格點(diǎn)的ETS小于0.25，為全年最小值。ETS的分布特征綜合反映POD、FAR的時(shí)空分布關(guān)系，ERA5有較高的命中率，但在部分區(qū)域、部分月份也有較高的誤報(bào)率。

圖2 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲逐月的命中率(POD)

圖3 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲逐月的誤報(bào)率(FAR)

圖4 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲逐月的公正先兆評(píng)分(ETS)

圖5～圖7為ERA5在長(zhǎng)江三角洲1—12月RMSE、RB和CC的時(shí)空分布。由圖5可知，各月RMSE介于1.09～22.10 mm/d，RMSE具有雨季高于旱季的特點(diǎn)，1—3，10—12月RMSE均較小(1.14～11.25 mm/d)且具有南高北低的空間分布特征，7—9月RMSE較大且表現(xiàn)出北高南低的空間分布特征。由圖6可知，ERA5以高估降水24.52%～33.92%為主。除6月外，其他各月在研究區(qū)西南部均有少數(shù)格點(diǎn)被低估。RB在1—6，12月等降水較少的月份較大，其他降水較多的月份較小，說(shuō)明ERA5在降水多時(shí)準(zhǔn)確性較高，采用ERA5研究雨季的降水準(zhǔn)確性相對(duì)較好。由圖7可知，1—12月CC介于0.44～0.92，1—3，10—12月較大(0.85～0.92)，4—9月先減小后增大，最小值出現(xiàn)在7，8月(0.44～0.47)，可能是汛期降水量大、降水情況復(fù)雜導(dǎo)致降水模擬難度增加所致。

圖5 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲逐月的均方根誤差(RMSE)

圖6 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲逐月的相對(duì)誤差(RB)

圖7 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲逐月的相關(guān)系數(shù)(CC)

2.1.2 逐季探測(cè)性能及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析 從圖8可以看出，POD在季節(jié)尺度上表現(xiàn)出優(yōu)異性能(0.89～0.99)，從高到低依次為夏季、冬季、春季、秋季，區(qū)域平均依次為0.97，0.95，0.94，0.94，春季和秋季南部略高于北部，夏季和冬季南北差異較小，表現(xiàn)最好的夏季POD介于0.89～0.99，均值為0.97；FAR介于0.18～0.54，在春季、冬季明顯呈北高南低、中間過(guò)渡的分布特點(diǎn)；夏季、秋季約為0.45，南北差異不明顯；ETS(0.09～0.61)在整個(gè)區(qū)域都是有效的，但在夏季表現(xiàn)較差，分布在0.09～0.42，均值只有0.24，冬季表現(xiàn)最好，均值為0.52，春季和秋季均值分別為0.47和0.43。從圖9可以看出，RMSE介于1.45～16.78 mm/d，均值從大到小依次為夏季13.33 mm/d，秋季6.19 mm/d，春季6.12 mm/d，冬季2.49 mm/d，RMSE在夏季北高南低，其他3個(gè)季節(jié)均為北部略低于南部；ERA5在超過(guò)1/2的格點(diǎn)高估降水22.23%～29.13%，每個(gè)季節(jié)均有個(gè)別格點(diǎn)被低估，RB空間分布差異不大，春季、夏季北邊較南邊略小，秋季、冬季沒(méi)有明顯的南北差異；CC冬季的相關(guān)性最好，多數(shù)格點(diǎn)介于0.83～0.86，春季、秋季次之，多為0.71～0.75，夏季多為0.58～0.62。

圖8 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲各個(gè)季度的POD、FAR、ETS

圖9 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲各個(gè)季度的RMSE、RB、CC

2.1.3 年尺度探測(cè)性能及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析 從圖10可以看出，多年平均POD介于0.93～0.98，呈南高北低、中間過(guò)渡的空間分布特征；FAR介于0.24～0.48，呈現(xiàn)南低北高、中間過(guò)渡的空間分布特征。ETS介于0.35～0.48，其中介于0.39～0.42的較多，空間分布有不明顯的南高北低的特征。RMSE介于6.89～10.45 mm/d，除了研究區(qū)西南和東南部的部分格點(diǎn)均方根誤差偏大以外，其余部分的RMSE介于7.37～8.33 mm/d。ERA5在大部分地區(qū)高估了降水，RB分布在-8.84%～42.46%，在11.16%～21.16%的格點(diǎn)最多，江蘇省和安徽省的RB基本都在該區(qū)間內(nèi)，RB>30%的格點(diǎn)只有4個(gè)，均在浙江省境內(nèi)，存在略微低估的格點(diǎn)有7個(gè)，分布在安徽省西南部和浙江省東南部，為-8.84%～-0.18%。CC分布在0.61～0.72，較高的格點(diǎn)位于安徽省與浙江省的交界處。

圖10 ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)在長(zhǎng)江三角洲年尺度表現(xiàn)

2.2 基于ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)的極端降水指標(biāo)性能評(píng)估

2.2.1 區(qū)域平均極端降水指標(biāo)的差值趨勢(shì)分析 圖11為基于ERA5與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水計(jì)算的極端降水指標(biāo)區(qū)域平均值的差值變化趨勢(shì)，>0表示高估，<0表示低估。PRCPTOT整體上被高估，差值隨時(shí)間呈減少趨勢(shì)，2006年之前，差值介于130.09～294.09 mm，2006年之后，PRCPTOT被高估的程度明顯減小，準(zhǔn)確性明顯提高，差值多在0 mm附近波動(dòng)(圖11a)。RX1d普遍被低估，并且低估值越來(lái)越大，年際波動(dòng)幅度也比較大，最大低估值39.84 mm出現(xiàn)在2018年(圖11b)。RX5d從高估變?yōu)榈凸溃吖雷疃酁?982年的39.28 mm，2005年之后低估得比較明顯，最低值出現(xiàn)在2007年(40.39 mm)(圖11c)。R95P在2007年之前都是被高估，在2.38～151.33 mm變化，最大值出現(xiàn)在1983年，2005年之后在0 mm附近波動(dòng)，最大低估值51.43 mm出現(xiàn)在2018年(圖11d)。R99P在2005年之前基本被高估，最大值54.95 mm出現(xiàn)在1964年，在2005年之后以低估為主，最大低估值38.19 mm出現(xiàn)在2018年(圖11e)。

SDII一直被低估，并且低估量隨時(shí)間變化越來(lái)越大，最小值1.90 mm出現(xiàn)在1982年，最大值4.51 mm出現(xiàn)在2007年(圖11f)。CDD一直被低估，但有逐年減小的趨勢(shì)，最大值19.07天出現(xiàn)在1977年，在1980年以前年際變化較大，1980年以后穩(wěn)定在0～11天，2009年、2015年表現(xiàn)較好，分別低估1.09，1.00天(圖11g)。CWD一直被高估，年際變化范圍較小，最大值和最小值分別出現(xiàn)在1973年(7.60天)和1966年(7.35天)(圖11h)。R10在2018年(低估0.60天)以前一直被高估，最大值15.88天出現(xiàn)在1977年，高估值隨時(shí)間呈減少趨勢(shì)，2000年以后明顯減少(圖11i)。R20表現(xiàn)比較好，在2002年之前基本為高估，最大值5.96天出現(xiàn)在1983年，從2003年開(kāi)始低估，最大值4.48天出現(xiàn)在2018年(圖11j)。R25的變化趨勢(shì)和R20相似，差值變化范圍更小，最大值和最小值出現(xiàn)在1983年和2018年，分別高估3.88天和低估4.27天(圖11k)。

圖11 基于ERA5再分析降水?dāng)?shù)據(jù)及地面實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算的區(qū)域平均極端降水指標(biāo)的差值多年變化趨勢(shì)

綜上所述，PRCPTOT、RX5d、R95P、R99P、R20和R25表現(xiàn)出先高估后低估的趨勢(shì)，RX1d、SDII、CDD 3個(gè)指標(biāo)則一直被低估，CWD和R10 2個(gè)指標(biāo)持續(xù)被高估。

2.2.2 極端降水指標(biāo)及其差值的空間分布特征 ERA5與站點(diǎn)實(shí)測(cè)的多年平均PRCPTOT均具有南多北少、均勻過(guò)渡的空間分布特征(圖12a1、圖12a2)，大部分區(qū)域的年降水總量為1 000～1 500 mm；由圖12a3可知，ERA5在大部分區(qū)域高估約111.66～243.66 mm，北部高估少，南部高估多，最高的格點(diǎn)高估520.12 mm，安徽省和浙江省的部分格點(diǎn)被低估，最大低估量為152.34 mm。

站點(diǎn)實(shí)測(cè)的多年平均RX1d為78.61～146.54 mm，最小值位于上海市和浙江省的中部地區(qū)，最大值發(fā)生在浙江省的沿海地區(qū)(圖12b1)；ERA5的多年平均RX1d空間分布差異不明顯(圖12b2)，兩者有較一致的南多北少的空間分布特征，該指標(biāo)多被低估，大部分區(qū)域低估5.62～24.22 mm，江蘇省北部低估值達(dá)55.22 mm(圖12b3)。站點(diǎn)實(shí)測(cè)和ERA5的RX5d均有南高北低的特點(diǎn)，大部分區(qū)域被低估5.00～26.00mm，僅在南部地區(qū)存在被高估的柵格(圖12c1～圖12c3)。ERA5的R95P和R99P均有南高北低的分布特征，但存在較明顯的高估，大部分區(qū)域的R95P高估30.68～74.66 mm，R99P高估7.43～20.65 mm(圖12d1～圖12e3)。站點(diǎn)實(shí)測(cè)和ERA5的SDII最大值分別為12.51，9.61 mm，最小值分別為8.76，6.13 mm，兩者空間分布無(wú)明顯差異，有明顯的低估，特別是在江蘇省北部，最大值為5.21 mm/d(圖12f1～圖12f3)。兩者計(jì)算的CDD均呈南低北高的空間分布特征，整個(gè)區(qū)域內(nèi)都存在低估，研究區(qū)的西北部有些格點(diǎn)的低估值約為11.90天，其他大部分區(qū)域的低估值分布在3～7天(圖12g1～圖12g3)。兩者計(jì)算的CWD均呈南部略高北部略低的空間分布，ERA5在整個(gè)區(qū)域內(nèi)均高估該指標(biāo)，大部分地區(qū)高估2～5天(圖12h1～圖12h3)。兩者計(jì)算的R10、R20、R25均有南高北低的特點(diǎn)，ERA5在大部分區(qū)域高估R10在4～6天；高估R20在0～2天，但在部分區(qū)域也存在低估；R25的差值主要分布在-1～1天，沒(méi)有明顯的地區(qū)差異(圖12i1～圖12k3)。

圖13較圖12更清晰地顯示ERA5與地面站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水計(jì)算的極端降水指標(biāo)差值在所有格點(diǎn)的表現(xiàn)。ERA5高估PRCPTOT約200 mm，Bias約為70 mm/a，MAE約為50～100 mm/a，RB在10%～20%，在各格點(diǎn)存在較高的相關(guān)性，RMSE在100～330 mm/a；RX1d所有格點(diǎn)基本為低估，有較低的Bias、MAE、RMSE，RB在-40%～0，相關(guān)系數(shù)變化幅度較大；ERA5對(duì)RX5d的表現(xiàn)與RX1d相似，RB在-20%～20%，CC在0～0.8，在有些格點(diǎn)相關(guān)性較差；對(duì)R95P和R99P有高估也有低估，格點(diǎn)之間CC變化幅度較大，R99P的差及Bias、MAE、RMSE均較小，RB在-20%～20%，R95P的表現(xiàn)較R99P差；SDII在所有格點(diǎn)均為低估，RB在-40%～-10%，相關(guān)系數(shù)變化幅度較??；CDD在所有格點(diǎn)均為低估，有較低的Bias、RB、MAE及RMSE，相關(guān)系數(shù)較高；CWD在所有格點(diǎn)均為高估，CWD有較高的RB、較低的相關(guān)系數(shù)；R10在大部分格點(diǎn)高估，Bias在6～8天，有較高的相關(guān)系數(shù)；R20、R25在研究區(qū)既有高估也有低估，有較小的Bias、RB、MAE、RMSE及較高的CC，且各指標(biāo)變化幅度不大。

圖12 基于站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水和ERA5再分析降水計(jì)算的極端降水指標(biāo)多年均值及其差值空間分布

圖13 1961-2018年ERA5再分析極端降水指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)箱體圖

3 討 論

分析表明，ERA5可以重現(xiàn)月、季和年降水過(guò)程，有較高的POD和ETS，F(xiàn)AR較低，高估降水量約15.75%等特點(diǎn)，這與現(xiàn)有的研究結(jié)果基本一致。由表3可知，ERA5日降水量≥0.1 mm的日數(shù)比站點(diǎn)實(shí)測(cè)多17.68%，使得FAR較大，ETS較小，這種情況在降水事件頻發(fā)和降水量大的夏季較明顯，特別是7，8月；ERA5日降水量介于0.1～1 mm的天數(shù)比站點(diǎn)實(shí)測(cè)多7.66%，這說(shuō)明ERA5中“假毛毛雨”較多，這些“假毛毛雨”對(duì)ERA5的探測(cè)性能影響較大，對(duì)降水量的準(zhǔn)確性影響較??；ERA5日降水量≥1 mm的日數(shù)比站點(diǎn)實(shí)測(cè)多10.02%，介于1～10 mm的天數(shù)比站點(diǎn)實(shí)測(cè)多7.90%，多出的這部分小雨日數(shù)，不僅使FAR增大，而且導(dǎo)致ERA5降水總量偏大，也可能導(dǎo)致SDII和CDD被低估、CWD被高估；ERA5日降水量>10 mm和>20 mm的日數(shù)比站點(diǎn)實(shí)測(cè)分別多2.16%和0.28%，日降水量>25 mm的日數(shù)比站點(diǎn)實(shí)測(cè)值小0.02%，這說(shuō)明隨著降水強(qiáng)度的增大，ERA5對(duì)日降水過(guò)程的重現(xiàn)能力越來(lái)越強(qiáng)，對(duì)大雨和暴雨的重現(xiàn)性能優(yōu)異。這些現(xiàn)象可能與ERA5過(guò)度補(bǔ)償ERA-Interim在濕潤(rùn)地區(qū)偏干旱問(wèn)題有關(guān)，ERA5等再分析產(chǎn)品刻畫(huà)旱季鋒面降水能力比模擬雨季短時(shí)對(duì)流降水能力強(qiáng)的特點(diǎn)可以解釋上述旱季模擬效果優(yōu)于雨季的現(xiàn)象。

表3 長(zhǎng)江三角洲地區(qū)1961—2018年162個(gè)格點(diǎn)中不同降水強(qiáng)度的日數(shù)頻率 單位：%

長(zhǎng)江三角洲地區(qū)在研究時(shí)段內(nèi)經(jīng)歷城鎮(zhèn)化高速發(fā)展階段，有研究發(fā)現(xiàn)，在城市化水平越高的地區(qū)模擬難度越大，但研究區(qū)內(nèi)年降水總量在2000年以后準(zhǔn)確性提高很多(圖11a)，也沒(méi)有表現(xiàn)出城鎮(zhèn)化帶來(lái)的空間異質(zhì)性(圖12a1～圖12a3)。ERA5的性能在研究區(qū)內(nèi)有明顯的南北差異，POD、FAR和ETS均在南部表現(xiàn)較好，這種空間異質(zhì)性在旱季表現(xiàn)得比雨季顯著。ERA5的性能在研究區(qū)內(nèi)受地形地貌和海陸相對(duì)位置的影響較小。用柵格內(nèi)站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量代表相應(yīng)柵格的實(shí)測(cè)降水量存在一定的不準(zhǔn)確性，特別是在柵格內(nèi)氣象站點(diǎn)比較少的情況下明顯影響評(píng)價(jià)結(jié)果。

4 結(jié) 論

(1)ERA5對(duì)雨日的探測(cè)能力為POD和ETS較高，F(xiàn)AR較低。在降水事件頻發(fā)的夏季和秋季POD最大，特別是7，8月的POD基本大于0.95，且沒(méi)有南北差異，7，8月的FAR也維持在較高的0.28～0.58，導(dǎo)致7，8月的ETS明顯小于其他月份。春季和冬季的POD略低于夏季和秋季，ETS略高于夏季和秋季，但誤報(bào)率的最大值出現(xiàn)在1，2，3月的江蘇省北部。年尺度的探測(cè)性指標(biāo)優(yōu)于月尺度和季尺度，數(shù)值較高且分布范圍較小。

(2)日降水量的誤差為RMSE在月尺度的絕大部分格點(diǎn)約為4 mm/d，在1—3，10—12月較低，4—9月有先增大后減小的變化趨勢(shì)，最大值出現(xiàn)在6—8月，在季節(jié)尺度上則是秋季和冬季較小，春季和夏季較大；區(qū)域多年平均RB為15.75%，沒(méi)有明顯的時(shí)空分布變化趨勢(shì)；ERA5在月、季、年尺度均表現(xiàn)出較好的線(xiàn)性相關(guān)性。

(3)ERA5對(duì)極端降水事件的刻畫(huà)能力為PRCPTOT、RX5d、R95P、R99P、R20和R25 6個(gè)指標(biāo)隨著時(shí)間變化表現(xiàn)出先高估后低估的趨勢(shì)，其中強(qiáng)度指標(biāo)南部比北部高估得多，頻率指標(biāo)則是北部比南部高估得多；RX1d、SDII、CDD 3個(gè)指標(biāo)一直被低估，北部比南部低估得多；CWD和R10 2個(gè)指標(biāo)持續(xù)被高估，并沒(méi)有明顯的南北差異。