中国第一代全球陆面再分析月降水产品在长江流域的适用性分析

doi:10.11988/ckyyb.20231363

raybet体育在线院报 ›› 2025, Vol. 42 ›› Issue (4): 52-60.DOI: 10.11988/ckyyb.20231363

中国第一代全球陆面再分析月降水产品在长江流域的适用性分析

王文鹏¹^,²(), 张馨月¹, 崔俊豪³, 吴光东⁴, 张天宇⁵, 刘波¹()

¹ 河海大学水文水资源学院,南京 210098
² 水利部水利大数据重点实验室, 南京 211100
³ 中水淮河规划设计研究有限公司, 合肥 230601
⁴ raybet体育在线水资源综合利用研究所, 武汉 430010
⁵ 重庆市气候中心中国气象局气候资源经济转化重点开放实验室,重庆 401147

收稿日期:2023-12-12 修回日期:2024-10-01 出版日期:2025-04-01 发布日期:2025-04-01
通信作者:
刘波(1980-),女,山东东营人,副教授,博士,主要从事水资源评价与管理研究。E-mail:liubohhu@hhu.edu.cn
作者简介:
王文鹏(1983-),男,江苏南京人,副教授,博士,主要研究水文不确定性理论及应用。E-mail:wangwenpeng@hhu.edu.cn
基金资助:
国家重点研发计划项目(2023YFC3006501); 水利部重大科技项目(SKS-2022132); 国家自然科学基金联合基金项目(U24A20587)

Applicability of China’s First Generation of Global Land Surface Reanalysis Monthly Precipitation Products in the Yangtze River Basin

WANG Wen-peng¹^,²(), ZHANG Xin-yue¹, CUI Jun-hao³, WU Guang-dong⁴, ZHANG Tian-yu⁵, LIU Bo¹()

¹ College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210098, China
² Key Laboratory of Water Conservancy Big Data of Ministry of Water Resources, Nanjing 211100, China
³ Zhongshui Huaihe Planning and Design Research Co., Ltd., Hefei 230601, China
⁴ Water Resources Department, Changjiang River Scientific Research Institute, Wuhan 430010, China
⁵ Key Laboratory of China Meteorological Administration on Economic Transformation of Climate Resources, Chongqing Climate Center, Chongqing 401147, China

Received:2023-12-12 Revised:2024-10-01 Published:2025-04-01 Online:2025-04-01

摘要/Abstract

摘要： 我国第一代全球陆面再分析资料CRA月降水产品为流域水文分析提供了新的边值信息源。为了探究该降水产品在长江流域的适用性,以长江流域站点实测数据为基准,从时程演变、空间分布、干旱识别能力角度进行了分析。结果表明:CRA能较好地表征长江流域面雨量的年际变化和月度分配,多年平均降水量仅偏少1.2%,各月相关系数均>0.9,但主汛期7、8月份效率系数<0.9,略低于其他月份;CRA适用性具有明显的空间异质特点,长江干流自宜宾至湖口段适用性最优,区域内适用性空间差异小;岷沱江适用性最低,区内适用性空间差异明显;CRA存在降水高值区低估与降水低值区高估的现象;对年内尺度的各级干旱事件具有较强的识别能力。研究成果可为分析和控制CRA产品精度、服务流域水文应用提供参考依据。

关键词: CRA, 再分析资料, 适用性评估, 降水, 干旱, 长江流域

Abstract:

China’s first-generation global land surface reanalysis CRA monthly precipitation products offer a new boundary information source for basin hydrological analysis. Taking station observations in the Yangtze River Basin as a reference, we assessed the applicability of CRA products from aspects of temporal evolution, spatial distribution, and drought identification ability. The results reveal that CRA data can effectively capture the interannual variations and monthly distribution of areal precipitation in the Yangtze River Basin. The multi-year average precipitation derived from CRA data is only 1.2% lower than the observed data. The correlation coefficients of monthly data all exceed 0.9. Nevertheless, the efficiency coefficients during the main flood season (July and August) are below 0.9, slightly lower than those in other months. The applicability of CRA products shows significant spatial heterogeneity. The mainstream of the Yangtze River from Yibin to Hukou has the best applicability with minimal spatial variation within this region, while the Minjiang and Tuojiang Rivers has the lowest applicability with remarkable spatial variability. CRA data tend to underestimate the precipitation in high-value areas and overestimate the precipitation in low-value areas. Nonetheless, CRA products display strong capabilities in identifying various levels of drought events on an intra-annual scale. These findings provide a reference for analyzing and enhancing the accuracy of CRA products, facilitating their application in basin hydrology.

Key words: CRA, reanalysis data, applicability assessment, precipitation, drought, Yangtze River Basin

中图分类号:

TV125降水

王文鹏, 张馨月, 崔俊豪, 吴光东, 张天宇, 刘波. 中国第一代全球陆面再分析月降水产品在长江流域的适用性分析[J]. raybet体育在线院报, 2025, 42(4): 52-60.

WANG Wen-peng, ZHANG Xin-yue, CUI Jun-hao, WU Guang-dong, ZHANG Tian-yu, LIU Bo. Applicability of China’s First Generation of Global Land Surface Reanalysis Monthly Precipitation Products in the Yangtze River Basin[J]. Journal of Changjiang River Scientific Research Institute, 2025, 42(4): 52-60.

图/表 12

图1 长江流域水资源分区与气象观测站点分布

Fig.1 Water resources zoning and locations of meteoro-logical observation stations in the Yangtze River Basin

表1 再分析降水产品适用性评估指标取值范围和最优值

Table 1 Ranges and optimums of evaluation indicators for the applicability of reanalysis precipitation products

评估指标	取值范围	最优值	评估指标	取值范围	最优值
PBIAS	$- ∞, + ∞$	0	PCOR	$- 1,1$	1
RV	$0, + ∞$	1	KGE	$- ∞, 1$	1

表1 再分析降水产品适用性评估指标取值范围和最优值

Table 1 Ranges and optimums of evaluation indicators for the applicability of reanalysis precipitation products

评估指标	取值范围	最优值	评估指标	取值范围	最优值
PBIAS	$- ∞, + ∞$	0	PCOR	$- 1,1$	1
RV	$0, + ∞$	1	KGE	$- ∞, 1$	1

表2 SPI干旱等级划分

Table 2 Drought classification based on SPI values

干旱等级	SPI	干旱等级	SPI
无旱	>-0.5	重旱	(-2.0, -1.5]
轻旱	(-1.0, -0.5]	特旱	≤-2.0
中旱	(-1.5, -1.0]

表3 干旱事件识别能力评估指标的取值范围与最优值

Table 3 Ranges and optimums of evaluation indicators for drought event identification

评估指标	取值范围	最优值	评估指标	取值范围	最优值
POD	$0,100 %$	100%	ETS	(-33.3%,100%]	100%
FAR	$0,100 %$	0

表3 干旱事件识别能力评估指标的取值范围与最优值

Table 3 Ranges and optimums of evaluation indicators for drought event identification

评估指标	取值范围	最优值	评估指标	取值范围	最优值
POD	$0,100 %$	100%	ETS	(-33.3%,100%]	100%
FAR	$0,100 %$	0

图2 1981—2019年CRA再分析资料和站点实测资料统计的长江流域年降水量变化

Fig.2 Annual precipitation changes obtained from CRA reanalysis and observations over the Yangtze River Basin during

图3 长江流域多年平均月降水量分配

Fig.3 Multiyear averaged monthly precipitation distribution over the Yangtze River Basin

表4 各月CRA再分析资料适用性评估结果

Table 4 Evaluation results of applicability of CRA reanalysis data in each month

月份	PBIAS/%	PCOR	RV	KGE
1	-3.28	0.92	0.98	0.91
2	8.94	0.98	1.12	0.85
3	-1.42	0.94	1.01	0.93
4	2.22	0.95	1.02	0.94
5	-0.90	0.92	1.02	0.92
6	2.72	0.92	1.03	0.91
7	-5.98	0.91	0.92	0.86
8	-3.86	0.91	1.05	0.89
9	-0.48	0.94	1.07	0.91
10	-3.83	0.96	1.00	0.94
11	-0.81	0.96	1.00	0.96
12	-3.94	0.99	0.95	0.93

图4 CRA再分析资料适用性的空间分布

Fig.4 Spatial distribution of the applicability of CRA reanalysis data

表5 各水资源分区KGE均值与标准差分级

Table 5 Classification of the mean and standard deviation of KGE for each water resources region

水资源分区	KGE均值	综合适用性	KGE标准差	空间差异
金沙江石鼓以下	[0.7, 0.8)	良	[0.1, +∞)	较大
岷沱江	(-∞, 0.7)	一般	[0.1, +∞)	较大
金沙江石鼓以上、汉江、洞庭湖水系、鄱阳湖水系	[0.8, 1.0]	优	[0.05, 0.1)	中等
嘉陵江、乌江	[0.7, 0.8)	良	[0.05, 0.1)	中等
两宜区间、湖口以下干流、宜昌至湖口、太湖水系	[0.8, 1.0]	优	[0, 0.05)	较小

表6 各水资源分区KGE均值及其置信区间分级

Table 6 Classification of the mean and the corresponding confidence interval of KGE for each water resources region

水资源分区	KGE均值	综合适用性	置信区间	置信区间特点
金沙江石鼓以上、太湖水系	[0.8, 1.0]	优	[0.1, +∞)	区间宽,不确定性较大
岷沱江	(-∞, 0.7)	一般	[0.1, +∞)	区间宽,不确定性较大
洞庭湖水系、鄱阳湖水系、湖口以下干流	[0.8, 1.0]	优	[0.05, 0.1)	区间适中,不确定性中等
嘉陵江、金沙江石鼓以下、乌江	[0.7, 0.8)	良	[0.05, 0.1)	区间适中,不确定性中等
两宜区间、宜昌至湖口、汉江	[0.8, 1.0]	优	[0, 0.05)	区间窄,不确定性较小

图5 基于CRA再分析降水和站点实测降水计算的SPI时间序列

Fig.5 SPI time series calculated based on CRA reanalysis and observed precipitation data

表7 基于CRA再分析降水资料识别长江流域干旱事件的能力评分

Table 7 Assessment of the ability to identify drought events in the Yangtze River Basin based on CRA reanalysis precipitation data

干旱等级	SPI3			SPI12
干旱等级	POD/%	FAR/%	ETS/%	POD/%	FAR/%	ETS/%
轻旱	83	15	68	10	87	-2
中旱	82	23	62	19	82	4
重旱	82	11	72	8	95	1
特旱	100	0	100	11	88	5

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