高原气象

作者：伏晶,黄武斌,段伯隆,黄玉霞,付正旭

单位：<sup class=\"mag-xml-aff-label-sup added-by-sys\">1.</sup> 兰州中心气象台，甘肃 兰州 730020","<sup class=\"mag-xml-aff-label-sup added-by-sys\">2.</sup> 敦煌市气象局，甘肃 酒泉 736200

关键词：7·22特大暴雨,CMPA,Radar-QPE,FY4B-QPE,精度评估

基金：甘肃省自然科学基金项目(24JRRA1178),甘肃省自然科学基金项目(25JRRA322),甘肃省自然科学基金项目(24JRRA1177),“飞天风云”青年拔尖人才项目(2425-rczx),甘肃省气象局气象科研重点项目(Zd2024-B-2),甘肃省气象局气象科研重点项目(Zd2025-B-2),干旱气象科学研究基金项目(IAM202308),甘肃省联合科研基金项目(25JRRA1109)

2024年7月22 -24日， 甘肃省遭遇历史罕见特大暴雨， 共计12个站（点）累积降水量超300 mm， 最大达351.4 mm， 综合强度为1961年以来西北地区最强。本文基于地面自动观测站（Automatic Weather Station， AWS）降水实况观测数据， 评估了中国区域融合降水分析系统（CMA Multi-source Precipitation Analysis， CMPA）、 雷达估测降水（Radar Quantitative Precipitation Estimation， Radar-QPE）、 风云4B卫星估测降水（Fengyun 4B Quantitative Precipitation Estimation， FY4B-QPE）和欧洲中期天气预报中心的全球陆面再分析资料（European Centre for Medium Range Weather Forecasts Reanalysis v5， ERA5）四种降水产品在此次特大暴雨期间的监测能力。结果表明： （1）在空间分布上CMPA表现最佳， 能够准确捕捉暴雨的核心区降水和极值， 空间变异性最小， 小时降水量平均误差（Mean Error， ME）仅为0.002 mm·h-1。Radar-QPE能够识别暴雨区位置， 但低估了核心区降水量， FY4B-QPE对核心区降水有明显高估， 而ERA5则低估了核心区降水量， ME分别为-0.151、 0.192和0.08 mm·h-1。（2）CMPA在时间演变的捕捉上最为准确， 误差最小， 相关系数（Correlation Coefficient， CORR）高达0.999。Radar-QPE在强降水时低估降水量， 误差随降水强度增加显著增大， FY4B-QPE和ERA5的误差在强降水期间显著增加， 尤其是FY4B-QPE在核心区的表现较差， CORR分别为0.96、 0.24和0.22。（3）CMPA与AWS的日变化特征最为接近。Radar-QPE在降水峰值和分布上存在偏差。FY4B-QPE峰值位置偏东、 偏北， 且较降水时间提前。ERA5没有显著的经向峰值， 表现为纬向偏北的负偏差。（4）CMPA与AWS在降水概率分布上高度一致， 表现出最佳的时空一致性。Radar-QPE和ERA5高估了首个降水峰值， 而低估了5.0 mm·h-1以上区间的小时降水量。FY4B-QPE对弱降水低估、 强降水高估。这些结果为不同降水产品在暴雨降水事件中的监测能力提供了详细的对比， 为暴雨动态监测、 预警和水文应用研究等方面提供参考。

来源：2026年第1期

《高原气象》期刊编辑部

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