重庆强降水过程QPE_FY-4A估测降水精度研究.pdf

文章编号：1674 2184(2023)02 0036 08重庆强降水过程 QPE/FY-4A 估测降水精度研究杜爱军1,杨世琦2*,聂灿齐3,张勇4,田守丽1（1.重庆市巴南区气象局,重庆401320；2.重庆市气象科学研究所,重庆401147；3.重庆市开州区气象局,重庆405400；4.重庆市气象台,重庆401147）摘要：为检验风云四号 A 星气象卫星（FY-4A）定量降水估测（Quantitative Precipitation Estimation，QPE）产品在重庆地区的精度，针对重庆发生的两次区域暴雨过程，利用区域自动气象站实测降水资料，分析了 QPE 产品对强降水过程估测的时空偏差特征，并对其进行优化处理。结果表明：FY-4A 卫星 QPE 产品能反映强降水的空间分布和强度，对其强度和落区变化趋势有一定的指示性；整体看，估测降水强度、范围均较实况偏大，估测强降水位置与实况有一定偏差，估测降水持续时间偏长。优化后的 QPE 产品与实测降水在强度和范围上基本保持一致，均方根误差均小于 10，其估测准确率进一步提高。关键词：FY-4A；降水估测产品；强降水；偏差；优化处理中图分类号：P413.2文献标识码：Adoi：10.3969/j.issn.1674-2184.2023.02.005 引言引言风云四号 A 星气象卫星（FY-4A）具有全天候连续不断观测的优点，可以提供覆盖范围广、时间分辨率高的观测数据，包含云和大气产品、天气类产品、地表类和辐射类产品。其中天气类产品主要用于灾害天气的监测，在天气预报和气候预测中起着非常重要的作用，其空间分辨率为 4 km，包括定量降水估测（Quantitative Precipitation Estimation，QPE）产品、对流初生产品、对流层顶折叠检测产品和闪电成像仪产品，该系列产品主要对极端天气、强对流等天气进行监测。FY-4A 卫星数据产品采用新资料和新方法研发，缩短了观测数据的反演时间，搭载观测仪器的产品向国内外用户开放共享，可为天气预报、灾害预警等提供重要支撑。作为具有 14 个通道的新一代静止轨道气象卫星，通道是风云二号（FY-2）的近三倍，标志着我国静止轨道气象卫星观测系统进入了业务化发展的新阶段。在 FY-2 卫星观测云、水汽、植被、地表的基础上，还能清晰区分云的不同相态和高、中层水汽。相比于 FY-2 卫星单一可见光通道的限制，FY-4A 卫星首次制作彩色卫星云图，最快 1 min 生成一次区域观测图像，其高时空分辨率可以更好监测强对流等快速变化的天气系统，这对我国及周边地区，特别是“一带一路”沿线的天气预报和灾害预警具有重大的科学意义和应用价值。目前，已对 FY-4A 卫星产品开展了大量研究。宋云帆等1结合四川地区探空站观测数据，对 FY-4A 卫星反演大气水汽总量（LPW）的产品精度进行评估，发现 LPW 整体表现为低估，但与实况资料的相关性较好，订正后可以很好地反映水汽时空变化特征。范思睿等2利用 FY-4A 卫星反演的云降水微物理特征参数，分析了飞机增雨前后层状云的微物理结构和特征参数变化，结果表明该产品可以丰富云和降水宏微观物理信息。王雪芹等3利用 FY-4A 卫星单通道和多通道云图，从云系演变和微观物理性质等方面对眉山市一次暴雨过程进行了分析。刘清华等4将 FY-4A卫星成像仪数据应用在大雾监测中，根据大雾在气象卫星成像仪不同光谱通道上的结构特性对其进行遥感监测。华建文等5详细介绍了 FY-4A 卫星上搭载垂直探测仪的主要功能。惠雯等6利用 FY-4A 卫星提供的闪电探测数据和静止轨道辐射成像仪红外波段观测资料，结合 NCEP/NCAR 再分析资料，分析了垂直风切变对台风闪电的影响。崔林丽等7基于 FY-4A 卫星的 AGRI 资料，利用神经卷积神经网络模型，对台风强度不同等级和中心最大风速进行定量估测。陈仁等8详细介绍了 FY-4A 卫星搭载的垂直探测仪（GIIRS）在气象预报中的应用。耿晓雯等9分析了FY-4A 卫星 AGRI 红外通道（8-14）晴空辐射率资料的 收稿日期：2022 08 10资助项目：国家重点研发计划项目(2021YFB3901400）；风云卫星应用先行计划（FY-APP-2021.0306）；重庆市自然科学基金面上项目（cstc2020jcyj-msxmX1026）；重庆市气象部门业务技术攻关项目（YWJSGG-202101）作者简介：杜爱军，工程师，主要从事大气遥感与大气探测研究。E-mail：通讯作者：杨世琦，正研级高级工程师，主要从事遥感监测与应用研究。E-mail： 第 43 卷 第 2 期高原山地气象研究Vol.43 No.22023 年 6 月Plateau and Mountain Meteorology ResearchJun.2023偏差特征，并进行了偏差订正的对比分析。张晓芸等10针对厦门一次暴雨过程，研究了 FY-4A 卫星提供的闪电探测数据在强降水监测预警中的能力。曹冬杰等11研究发现 FY-4A 卫星提供的闪电探测产品可为强对流实时监测、预警预报提供观测信息。张鹏等12从多方面分析比较了 FY-4A 与日本 Hima-wari-8/9 卫星的水平和差距。成璐等13介绍了 FY-4A卫星的云顶高度反演算法，并利用多源卫星云顶高度产品进行了交叉检验。王清平等14对 FY-4A 卫星的AGRI 产品进行可视化出图处理，并应用到民航气象业务中。暴雨是重庆地区主要的气象灾害之一。目前对降水的估测主要依靠地面自动站实测数据和雷达估测降水产品。地面自动站可以直接测量降水量，具有较高精度，但对降水分布不均匀的对流性降水代表性较差，且雨量分布受限于地面环境。雷达可以间接获取较高时空分辨率降水分布，但是它建立在 Z-I 关系假定的基础上，且覆盖面积有限，而重庆地形复杂，雷达探测波束受阻严重。而卫星观测弥补了因自动站稀疏和地形复杂无雷达覆盖地区的降水资料不足等问题，可以更好地反映降水的空间分布和时间分布特征。重庆市巴南区气象局在 2018 年建立了风云四号卫星接收站，标志着卫星遥感手段开始投入重庆气象业务应用。目前高时空分辨的卫星降水估测产品在数值天气预报、气候监测分析和水文研究等领域得到了广泛应用1522，但是也存在许多不足之处。例如微波具有较好的穿透性，可以较好地估测降水，但时空分辨率较低，准确估测对流性降水的难度很大；静止卫星 QPE 产品是根据云亮度、云面积和云类型等因子计算得到，具有较高的时空分辨率，对估测对流性降水十分有利，但是降水与云亮度、面积及云类型之间的关系比较复杂，因此准确率有限；而 FY-4A 卫星 QPE 产品是通过对云顶进行探测，而不是直接测量降水粒子的辐射信息，存在一定的误差。本文针对重庆发生的两次区域暴雨过程，利用区域自动气象站实测降水资料，分析了 FY-4A 卫星 QPE 产品的时空偏差特征，并对其进行优化处理，旨在改善该产品在重庆地区强降水监测预报中的应用效果。11研究数据研究数据1.1风云四号卫星数据FY-4A 卫星采用 CGMS LRIT/HRIT 全球规范定义的静止轨道标称投影，地理坐标基于 WGS84 参考椭圆球计算得到。其在轨状态主要采用三轴稳定控制方案，将接替自旋稳定的 FY-2 卫星，其上搭载了多通道扫描成像辐射计（AGRI）、闪电成像仪（LMI）、干涉式垂直探测仪（GIIRS）。AGRI 的成像通道共 14 个，14 个波段覆盖了可见光、短波红外、中波红外和长波红外波段，星上辐射定标精度为 0.5 K，灵敏度为0.2 K，可见光空间分辨率为 0.5 km0.5 km，红外空间分辨率为 2 km2 km2324。FY-4A 卫星 QPE 产品由成像仪观测模式获得，为每小时整点至整点过 15 min 一次全圆盘观测，每 3 h进行一次连续 3 幅全圆盘观测，无全圆盘观测时进行5 min 中国区域观测，每 15 min 观测间隙内会进行定位定标观测。QPE 产品空间分辨率为 4 km4 km，包括全圆盘和中国区域 2 种类型产品，本研究使用中国区域的产品。1.2自动站降水数据选用重庆区域近 2000 个自动气象站逐 5 min 降水资料，叠加海拔高度的地面自动气象站分布如图 1所示。重庆东部主要表现为复杂山地，海拔较西部高，将自动气象站缺测数据以及无效数据剔除。通过对实况站点数据进行空间插值的方式获得实测降水格点数据。2700220017001200700200m 图 1 重庆地面自动气象站分布及海拔高度情况 22研究方法研究方法2.1优化处理雨量站对单点观测准确，但空间分辨率较低，而卫星估测降水空间分辨率高，且空间点之间具有较明显的相对强弱关系。由于估算方法的局限，估测降水量与实测值之间往往存在误差。因此，融合处理雨量站和卫星估测降水资料，即利用雨量站实测降水对卫星估测降水进行优化，可以得到更接近于实测值的格点降水资料。采用最优化方法对卫星估测降水进行优化处理，使求得的待分析场按不同权重与实测场和卫星估测格点场之间的均方根误差达到最小。构造目标函数25如下：第 2 期杜爱军，等：重庆强降水过程 QPE/FY-4A 估测降水精度研究37J(X)=12i,ja(XXo)2+b(XXs)2（1）式中：目标函数 J(X)反映了待分析场与不同资料的累积偏差；X 为待分析场，即待求优化后的卫星估测降水；Xo为将实测雨量计资料插值到格点上的实测场；Xs为卫星估测降水的格点场；i、j 为格点指标序号；a、b 为相应的权重系数。计算得到卫星资料在重庆范围内的格点数为 mn，采用临近插值法对实测场进行 mn 格点插值，确保实测场和卫星估测降水格点场具有相同量级。根据实测资料对卫星资料进行优化，实测场、卫星资料的权重分别设置为 0.8、0.2。为了进一步检验样本数量对 QPE 产品优化处理效果的影响，选取不同比重的实测场格点样本数量作为训练集进行优化处理，分析不同比重的训练集对优化效果的影响。将重庆所有自动气象站按纬度大小顺序排列，分别每间隔一个站点提取和每间隔一个站点后连续提取两个站点，选取任意 50%和 60%为训练集（用于 QPE 产品的优化处理），剩余 50%和 40%为测试集（用于检验效果）。2.2检验评估对比分析优化前后 QPE 产品与实况降水的空间分布差异。以时间序列为准，分析两者的均方根误差（RMSE）特征，并对比检验不同样本数量对 QPE 产品在优化处理前后的相关系数（r）情况，即：RMSE=vuutni=1(xiyi)2nr=ni=1(xix)(yiy)ni=1(xix)2ni=1(yiy)2（2）x y式中：xi为第 i 个降水量估测值，yi为第 i 个实测降水量，、分别为降水估测值的平均值和实测降水的平均值，n 为站点数量。33结果分析结果分析2018 年 5 月 22 日重庆出现了一次区域暴雨过程（简称“5.22”）。图 2 给出了 2018 年 5 月 22 日 0713 时（北京时，下同）重庆累计降水量空间分布。如图所示，此次过程共有 50 个自动气象站出现大暴雨，640 个站出现暴雨，小时雨强最大值（84.6 mm/h）出现在彭水鹿箐。主要降水时段集中在 22 日 0710 时，下文重点分析这一时段的 QPE 产品特征及优化处理情况。120602513410.1 mm 图 2 2018 年 5 月 22 日 0713 时重庆累计降水量空间分布 3.1QPE 产品偏差特征图 3 给出了 2018 年 5 月 22 日 0710 时实况降水与 QPE 产品空间对比。07 时，实况强降水落区移至梁平、南川-涪陵一带，且在武隆有 2 个站出现强降水（超过 30 mm）；QPE 产品的强降水在这些区域有所体现，在梁平和武隆附近为大值区，超过 30 mm，但对重庆西部的偏西区域有所高估，最强雨带估测值超过 32.5N3231.53130.53029.52928.52832N28105107109108E111Emm/30 min35302520151050mm/30 min3530252015105032N28108Emm/30 min3530252015105032N28108Emm/30 min3530252015105032N28108Emm/30 min3530252015105032.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 min3530252015105032.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 min3530252015105032.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 min3530252015105007时08时09时10时07时08时09时10时 图 3 2018 年 5 月 22 日 0710 时实况降水（上）与 QPE 产品（下）空间对比38高原山地气象研究第 43 卷60 mm。08 时，实况降水的分散落区发展成雨带；QPE产品的强降水落区范围减小，对南川和梁平降水落区也有指示，但对重庆西部地区仍然是高估。0910 时，实况降水继续东移发展成经向分布的带状雨带，QPE产品的强降水落区成片状向东发展推移，对强降水发展趋势有一定的参考价值和指示性；09 时开州实况降水普遍在 1025 mm，最强达 60 mm 以上，但 QPE 产品在开州的估测值介于 1520 mm，最大值仅 30 mm，对局地较强降水存在低估；10 时 QPE 产品的强降水落区与实况强降水落区较为接近，但估测强降水范围仍然偏大。结合实况降水数据，选取这次过程中降水较强的自动气象站 A8747、57523、A8422 和 A8631，分析 QPE产品每5 min 的估测情况（图4）。分析站点A8747（图4a）可知，两者的最大量级都在 6 mm/5 min 左右，QPE 产品估测降水在第 1020 时次、第 3040 时次呈现峰值，实况强降水主要集中在第 1530 时次，QPE 产品估测时间较实况开始时间偏早，结束时间偏晚，因此导致估测降水持续时间偏长，累计降水强度偏大。分析站点 57523（图 4b）可知，QPE 产品在整个时段估测值为17 mm/5 min，而实况只是第 2040 时次发生了降水，QPE 产品估测降水强度明显偏强且持续时间明显偏长。分析站点 A8422（图 4c）可知，实况在第 3545 时次出现了较强降水，最大值为 10 mm/5 min，QPE 产品估测的强降水时段也是第 3045 时次，但是强度偏弱，最大值仅为 4 mm/5 min。分析站点 A8631（图 4d）可知，QPE 产品估测的强降水出现在前 40 时次，实况降水主要发生在第 1040 时次，QPE 产品估测的强降水出现时间偏早，强度仍然偏强。3.2QPE 产品优化处理图 5 给出了 2018 年 5 月 22 日 0710 时 QPE 产品优化处理结果。07 时，以 50%站点进行优化处理后，一定程度上消除了虚假的强降水落区，尤其是对重庆西部偏西地区的优化效果最明显，此外对小范围的强降水落区也有指示，只是在量级上与实况略有偏差，仍然存在超过 20 mm 的虚假降水落区；提高优化处理的站点样本数量至 60%后，在武隆、涪陵的两个小范围超过 30 mm 强降水落区得到更好体现，虚假的强降水落区基本消除，对重庆西北部部分地区的降水估测量级有所减弱，主要以小雨为主，与实况更加接近。08 时，通过优化处理后，估测的强降水呈现径向分布，与实况强降水带吻合较好，在梁平和涪陵有两个强降水落区，最强估测雨强达 35 mm 以上，其余地区以小雨为主；提高估测降水的站点样本数量后，武隆、梁平、开州的强降水带更加明显，且精细化程度更高，对中雨量级局地降水有所体现。09 时，以 50%站点进行优化处理后，QPE 产品估测强降水带最明显且强度最大，估测降水与实况降水在强度和位置上均匹配较好，但是强降水带范围在武隆较实况略偏大；提取60%站点进行优化处理后，估测的武隆地区强降水范围减小，更接近真实值。10 时，随着降水减弱，强降水带呈现不连续分布，估测降水的准确率从强度和位置上均得到了显著提高，但对石柱一带的估测仍有偏强；提高优化样本数量后，石柱的强降水范围缩小，彭水强降水落区减弱，更接近真实值。44应用实应用实例例 2 24.1QPE 产品偏差特征2020 年 6 月 26 日 20 时27 日 20 时重庆又出现了一次区域暴雨过程。此次暴雨呈强度大且单站降水时间较集中等特点，落区主要位于重庆西部、中部和东南部，24 h 累计降水最大值（327.2 mm）出现在重庆西部大足邮亭（图略）。26 日 22 时（图 6），重庆西部偏西地区开始出现强降水，落区主要集中在荣昌、永川、江津、大足等区县；QPE 产品估测降水出现在江津、荣昌、大足、铜梁等地，估测降水强度在 35 mm以上，估测降水落区与实况降水匹配较好，但估测强降水范围较实况偏大。23 时（图 6），实况强降水落区比较分散，主要发生在涪陵、永川、大足、荣昌等地；QPE 产品估测的强降水落区范围较大，包括了重庆西南部大部地区，且强度均在 35 mm 以上。提取自动气象站（A7044、A7127、A7343、A7331）实况降水数据，分析各站实况降水与 QPE 产品的逐时变化（图 7）。如图所示，QPE 产品主要表现为估测降水强度偏高，估测降水时间较实况偏长，估测降水开始时间偏早，估测降水结束时间偏晚。可见，QPE(a)(b)(c)(d)76543210654321001020304050时次QPE实况QPE实况QPE实况QPE实况7654321001020304050时次01020304050时次01020304050时次121086420雨强(mm/5min)雨强(mm/5min)雨强(mm/5min)雨强(mm/5min)图 4 2018 年 5 月 22 日 0512 时不同站点实况降水和 QPE 产品对比（a.A8747，b.57523，c.A8422，d.A8631）第 2 期杜爱军，等：重庆强降水过程 QPE/FY-4A 估测降水精度研究39产品对降水均表现为高估，尤其是对突发性较强降水的估测效果较差。4.2QPE 产品优化处理以 50%样本进行优化处理后，22 时在永川 3 个站达短时强降水，23 时在荣昌和铜梁、涪陵等地均出现短时强降水；提高站点的优化比例至 60%后，上述两个时次对永川、铜梁的强降水范围略有低估，对东南部中雨量级降水的估测效果较好（图 8）。55优化处理检验优化处理检验分别将剩余 50%和 40%样本数量的站点用于检验优化效果。分析两次强降雨过程中 QPE 产品与实况降水之间的均方根误差。表 1 给出了各个时刻优化处理前后 QPE 产品与实况降水的均方根误差情况，其中方式 1 是以 50%的训练集处理后，剩余 50%的站点和优化处理后的 QPE 产品进行误差分析，方式 2是以 60%优化处理后，剩余 40%站点与优化后的QPE 产品进行误差分析。分析可知：强降雨时段，优化处理前，各个时刻的均方根误差较大，均超过 10；通过方式 1 进行优化处理后，QPE 产品更接近实际值，各个时刻均方根误差均低于 10（最小为 3.3，最大为8.2）；提高优化站点比重后，均方根误差整体有所减小，普遍在 8 以下，最低达 2.5，与实际值更加接近。图 9 给出了优化处理前后 QPE 产品和实况降水的平均相关系数。分析可知：以 50%站点进行优化前，两者的相关系数普遍在 0.2 以下，优化后两者的 09时07时07时07时08时08时09时10时09时08时10时10时32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 min20151050353025201510503530252015105025201510502520151050252015105035302520151050252015105025201510503530252015105025201510502520151050 图 5 2018 年 5 月 22 日 0710 时优化后 QPE 产品（左、中分别对应选取 50%、60%站点进行优化处理）与实况降水（右）空间分布40高原山地气象研究第 43 卷 22时22时23时23时32N28108E32N28108E3530252015105035302520151050353025201510503530252015105032.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111E32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 minmm/30 minmm/30 minmm/30 min 图 6 2020 年 6 月 26 日 2223 时实况降水（左）与 QPE 产品（右）对比分析(a)(b)(c)(d)807060504030201000510152025时次0510152025时次120100806040200雨强(mm/5min)雨强(mm/5min)807060504030201000510152025时次0510152025时次120100806040200雨强(mm/5min)雨强(mm/5min)QPE实况QPE实况QPE实况QPE实况 图 7 2020 年 6 月 26 日 22 时27 日 20 时不同站点实况降水和 QPE 产品对比（a.A7044，b.A7127，c.A7343，d.A7331）22时22时22时23时23时23时3530252015105025201510502520151050353025201510502520151050252015105032.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 min32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 min32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 min32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 min32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 min32.5N3231.53130.53029.52928.528105107109111Emm/30 min 图 8 2020 年 6 月 26 日 2223 时优化后 QPE 产品（左、中分别对应选取 50%、60%站点进行优化处理）与实况降水（右）空间分布第 2 期杜爱军，等：重庆强降水过程 QPE/FY-4A 估测降水精度研究41相关系数均得到提高，最大可达 0.32，相关性较优化前提高了 3 倍左右（图 9a）；以 60%的站点进行优化处理，优化前基本是负相关，优化后相关系数普遍在0.25 以上，最大可达 0.4，相关性得到改善（图 9b）。可见，优化处理后 QPE 产品与实况降水的相关关系较优化前有明显改善。(a)(b)0.350.300.250.200.150.100.0500.50.40.30.20.100.10.20.3优化前优化后优化前优化后07080910时次相关系数07080910时次相关系数 图 9 2018 年 5 月 22 日 0710 时优化处理前后 QPE 产品和实况降水的平均相关系数（a.选取 50%站点进行优化处理，b.选取 60%站点进行优化处理）66结论结论本文针对重庆地区两次强降雨过程，利用区域自动气象站实测降水资料，分析了 FY-4A 卫星 QPE 产品的估测精度和优化处理效果，得到以下主要结论：（1）FY-4A 卫星的 QPE 产品能在一定程度上把握重庆地区强降水空间分布和降水强度，对降水强度和落区的发展趋势有一定的指示性。整体看，估测降水强度、范围均较实况偏大，估测强降水位置与实况有一定偏差，估测降水持续时间偏长。（2）利用实测降水资料对 QPE 产品进行优化处理后，QPE 产品估测准确率在重庆地区得到一定改善，均方根误差均低于 10，与实测降水在强度和范围上基本保持一致。以 50%样本数量进行优化处理后，QPE产品与实测降水的平均相关系数在 0.2 以上，较优化前相关性提高了 3 倍左右。以 60%样本数量进行优化处理后，QPE 产品与实测降水的平均相关系数提高到 0.25 以上。参考文献 宋云帆,闵文彬,彭骏.四川省FY-4A卫星反演大气水汽总量评估分析J.高原山地气象研究,2022，42（3）：41 47 1 范思睿,王维佳.一次增雨作业的FY-4A卫星反演分析J.高原山地气象研究,2020，40（1）：41 48 2 王雪芹,徐卫红,向朔育,等.基于FY-4卫星资料分析暴雨云系特征J.高原山地气象研究,2020，40（1）：36 40 3 刘清华.风云四号卫星成像仪数据在大雾监测中的应用J.卫星应用,2018，（11）：29 33 4 华建文,毛建华.“风云四号”气象卫星大气垂直探测仪J.科学,2018，70（1）：24 29 5 惠雯,黄富祥,刘瑞霞.利用风云四号静止卫星闪电成像仪监测台风闪电活动A.第35届中国气象学会年会论文集C.北京:中国气象学会,2018:137 138 6 崔林丽,陈昭,于兴兴,等.风云四号卫星东南沿海热带气旋强度深度学习估算J.遥感学报,2020，24（7）：842 851 7 表 1 优化处理前后的 QPE 产品和实况降水的均方根误差 RMSE时次05时06时07时08时09时10时11时12时方式1优化处理前5230.728.819.511.613.914.211.1应用实例1优化处理后6.55.55.16.28.24.14.23.3方式2优化处理前54.328.726.820.613.413.612.79.5优化处理后6.54.74.55.48.24.84.12.5RMSE22时23时01时03时04时05时06时07时应用实例2方式1优化处理前26.524.139.271.757.748.148.362.5优化处理后9.16.85.83.73.63.75.34.0方式2优化处理前27.631.340.668.455.14644.660优化处理后7.96.65.53.53.43.64.73.842高原山地气象研究第 43 卷 陈仁,高聪,吴晓唯,等.风云四号大气垂直探测仪在气象预报中应用J.红外与毫米波学报,2019，38（3）：285 289 8 耿晓雯,闵锦忠,杨春,等.FY-4A AGRI辐射率资料偏差特征分析及订正试验J.大气科学,2020，44（4）：679 694 9 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31 25 StudyontheQPE/FY-4APrecipitationEstimationduringHeavyRainfallinChongqingDU Aijun1,YANG Shiqi2*,NIE Canqi3,ZHANG Yong4,TIAN Shouli1(1.Banan Meteorological Service,Chongqing 401320,China;2.Chongqing Institute of Meteorological Sciences,Chongqing 401147,China;3.Kaizhou Meteorological Service,Chongqing 405400,China;4.Chongqing Meteorological Observatory,Chongqing 401147,China)Abstract：In order to checkout the accuracy of the precipitation estimation product(QPE)of FY-4A meteorological satellite(FY-4A)in Chongqing,choosing two precipitation processes in Chongqing,based on the QPE data of FY-4A and the actual precipitation data ofChongqing automatic weather station,the spatial and temporal deviation characteristics of QPE estimation were analyzed and optimized byusing the measured precipitation data of regional automatic weather station.The results show that the QPE data of FY-4A can reflect thespatial distribution and intensity of heavy precipitation in the process of heavy precipitation,and has certain indication to the intensity ofheavy precipitation and the change trend of precipitation area.On the whole,the estimated precipitation intensity and range are larger thanthe actual situatation,There is a certain deviation between the estimated location of heavy precipitation and the actual situation,and the es-timated rainfall duration is relatively long.The optimized QPE products are basically consistent with the measured precipitation in intens-ity and scope,and the accuracy of QPE has been improved in Chongqing,with root mean square error less than 10.Keywords：FY-4A，QPE，Precipitation，Optimization process，Deviation verification第 2 期杜爱军，等：重庆强降水过程 QPE/FY-4A 估测降水精度研究43