基于GRAPES的陸—氣雙向反饋模式降水　在洪水預報中的檢驗

王莉莉 陳德輝（國家氣象中心，中國氣象局，北京 100081）

基于GRAPES的陸—氣雙向反饋模式降水在洪水預報中的檢驗

王莉莉 陳德輝
（國家氣象中心，中國氣象局，北京 100081）

選取前期已構建的基于GRAPES的陸—氣雙向反饋模式和陸—氣單向反饋模式，嘗試在洪水預報中利用流域水文模型對數值預報模式降水分布進行檢驗。流域水文模型選取的是在我國洪水預報中已經得到廣泛應用的新安江水文模型。將雙向反饋模式的預報降水驅動水文模型，進行洪水預報試驗，與單向反饋模式預報結果進行比較。結果表明，雙向反饋模式對10cm土壤含水量模擬精度高于原模式，對降水的模擬也略好于原模式，而且利用水文模型對降水分布進行檢驗的方法可以推廣到站點稀疏或無資料地區。

降水檢驗，GRAPES模式，雙向反饋，單向反饋，水文模型

0　引言

氣象模式和水文模型的耦合有單向和雙向耦合兩種方法。單向耦合，是將氣象模式的預報降水直接驅動水文模型，氣象模式和水文模型之間沒有反饋作用[1-4]。而雙向耦合模型，能夠模擬陸面模式中水文過程，并使氣象模式和水文模型共享下墊面因子的變化，特別是對于土壤水分的變化。在氣象模式的邊界層中，陸面是唯一的物理下邊界，隨著氣象模式的分辨率不斷提高，對下邊界，特別是陸面過程的模擬要求也隨之增加。如果忽視了模式中水文過程，特別對于區域模式，可能會導致對土壤水分模擬的誤差，反過來影響大氣模式對邊界層結構的輸出[5]，最終將可能影響到降水的模擬[6]。絕大多數陸面模式對水循環的描述都是不完整的，例如GRAPES模式中的Noah陸面模式[7]，對水循環的描述僅限于垂直方向的水分運動，缺少了水平二維方向的運動。這種在流域尺度上的缺陷，忽略水平方向的水分運動，會使土壤水分、感熱通量和潛熱通量的模擬不符合實際。這種不完整的水循環可以借助水文模型的理論，將其補充完整，這樣的雙向反饋的氣象模式從理論上才是完整的，也是符合客觀事實的。

檢驗預報降水的方法一般采用的是基于實況降水的降水評分法，如TS評分等。但是當試驗區域內降水觀測站點過少或無降水觀測站點時，往往無法進行基于實況站點觀測降水的降水評分。目前，單純的雷達測雨與衛星反演降水精度與實況降水仍存在較大的誤差，如何準確的對稀疏降水觀測站點的區域降水預報評分是氣象部門面對的一個難題。

本研究認為，如果區域內存在水文站，可以利用水文站觀測的流量過程資料，選取水文模型，對區域內的降水進行檢驗。在檢驗前，首先要利用多年流量資料對水文模型的參數進行率定，以盡量減小模型本身的不確定性。本文基于GRAPES的陸—氣雙向反饋模式[5]模擬的土壤含水量和降水驅動水文模型，與基于GRAPES的陸—氣單向反饋模式[1]預報降水驅動水文模型結果進行對比研究，嘗試利用水文模型對特定試驗區域內的氣象模式預報降水分布進行檢驗。

1　模式介紹

基于GRAPES的陸—氣雙向反饋模式對GRAPES的Noah陸面模式（以下簡寫為，Noah LSM）進行了改進：改進產流方案，Noah LSM中加入蓄水容量曲線，以“面產流”概念替代“點產流”概念；嵌入匯流模式，Noah LSM中缺少對匯流部分的描述，嵌入匯流模塊，完整模式對陸面水循環的描述[1]。基于GRAPES的陸—氣單向反饋模式是將GRAPES降水預報場驅動水文模型進行單向耦合[1]。水文模型選取的是在我國已經廣泛應用于洪水預報的新安江模型，是一個分散參數的概念性水文模型[7]。

1.1NoahLSM的改進

1.1.1 Noah LSM產流方案的改進

改進的陸面模式產流方案利用蓄水容量曲線描述單元網格內產流面積的變化。蓄水容量面積分配曲線是指部分產流面積隨蓄水容量而變化的累計頻率曲線[7]。應用蓄水容量面積分配曲線可以確定降雨空間分布均勻情況下蓄滿產流的總徑流量。實踐表明，對于閉合流域，流域蓄水容量面積分配曲線采用拋物線型為宜，其線型為：

式中， f為產流面積，F為全流域面積，為流域單點的蓄水量；WMM為流域單點最大蓄水量；B為蓄水容量面積曲線的指數。

根據流域蓄水容量面積分配曲線及其與降雨徑流相互轉換關系，改進后的產流方案為：

式中，W0為流域初始土壤蓄水量；WM為流域平均最大蓄水容量；R為總徑流量。

地下產流方案與原Noah LSM方案相同。

1.1.2 Noan LSM增加的匯流方案

降雨所產生的地表徑流會隨地形進行匯流運動，如果缺少匯流過程的描述，就無法考慮坡面徑流在水平二維方向的水量再分配，不能較精確地刻畫陸面及淺地表水循環，會使所產生的徑流在其所生成的網格內繼續蓄積，從而違背了重力作用，不符合真實的流域情況。在陸面模式中，地表徑流影響著陸—氣反饋的重要要素（感熱通量和潛熱通量）。通過加入匯流模式后，Noan LSM中加入對水平二維地表徑流的描述，更加符合真實的流域匯流。

Noan LSM中增加的匯流方案選取Muskingum匯流方法[8]。在Muskingum法中，采用逐柵格的Muskingum匯流方法將地表徑流演算至流域出口。以地表徑流 為例，a、b、c三個柵格的流量分別為可以通過Muskingum計算得到：

在t時刻，柵格d的出流可表示為：

2　應用試驗

2.1淮河王家壩以上流域簡介

王家壩站以上流域為淮河上游，集水面積為30672km2。其中，五溝營、板橋、薄山、宿鴨湖、南灣以及潑河6個子流域為淮河上游的大中型水庫控制面積。根據流域內水文站的布設和自然流域的邊界，將水庫出流作為下游子流域洪水預報的入流，對于每個子流域，根據其下墊面和水文特性以及雨量站分布，將其根據泰森多邊形法劃分若干塊，進行產匯流計算，逐子流域演算至流域出口斷面。

2.2試驗設計

由于資料的限制，本研究選取2008年8月13日08時—19日08時、2008年8月28日08時—9月1日08時和2009年8月29日08時—14時三次降水進行模擬試驗，預報時長為48h，輸出時間間隔為6h，以每日08時和20時進行滾動預報。試驗覆蓋區域為15°—64.5°N、70°—145.3°E。基于GRAPES的陸—氣單向和雙向反饋模式均以分辨率為1°×1°的美國NCEP全球再分析場作為初始場和側邊界條件，驅動15km的GRAPES和基于GRAPES的雙向反饋模式。

2.3流量模擬

本節選取的三場洪水過程均為汛期洪水：第一場洪水時間是2008年8月13日08時—8月24日14時的洪水過程，最大洪峰為4390m/s，峰現時間為8月18日14時；第二場洪水時間是2008年8月28日08時—9月10日14時，最大洪峰為2730m/s，峰現時間為9月1日08時；第三場洪水時間是2009年8月28日08時—9月9日14時，最大洪峰為2220m/s，峰現時間為8月31日20時。

圖1和圖2分別是2008年8月和9月月平均24h降水圖，從圖中可以看出，原模式與改進后模式模擬的降水分布相差不大。陸面水循環首先引起了土壤濕度的改變，選取南充和臨汾兩個站點10cm的土壤含水量進行對比。其中，南充站觀測土壤含水量起始時間是8月10日08時（圖3a），原GRAPES模式模擬的土壤含水量與觀測值相比偏小，基于GRAPES陸—氣雙向反饋模式模擬的土壤含水量比觀測值偏大，但與原GRAPES模擬結果相比更接近。臨汾站點觀測的10cm土壤含水量起始時間為8月1日08時，站點的土壤含水量從3日08時開始就達到飽和，并一直持續到9月30日08時（圖3b），原GRAPES模擬結果明顯偏小，雙向反饋模式模擬結果與實測值較為接近。

圖4是2008年8月13日08時洪水的模擬過程線。圖4a的起始預報時間為2008年8月15日08時，從圖中可以看出，雙向反饋模式驅動水文模型模擬的過程線與單向反饋模式模擬過程線幾乎吻合。圖4b的起始預報時間為2008年8月15日20時，雙向反饋模式模擬的洪峰值與單向反饋模式模擬結果相比，更接近實測洪峰。從表1中15日和16日的模擬特征值對比也可以看出，雙向反饋模式預報降水驅動水文模型模擬結果略好于單向反饋模式模擬結果。13日和14日起始預報時間模擬結果較差，是由于本次試驗氣象模式的預報時長是48h，在13日和14日起始預報沒有模擬出完整的降水過程，所以水文模型模擬的結果稍差一些，但到了15日之后，氣象模式可以模擬出完整的降水過程，水文模型模擬的結果就比較好了。由表1統計結果可以看出來，雙向反饋模式驅動水文模型模擬的洪水過程從洪峰相對誤差、洪量相對誤差、峰現時間誤差略好于單向反饋模式的結果。

表1　2008年8月13日洪水新安江模型模擬結果統計

圖5a和圖5b是起始預報時間分別為2008年8月28日08時和20時的洪水模擬過程線，從圖中可以看出雙向反饋模式預報降水驅動水文模型模擬的峰值更接近實測值。從表2的特征值對比也可以看出，雙向反饋模式驅動水文模型模擬結果稍好一些。

圖6是2009年8月28日08時洪水的模擬過程線，從圖中以及表3的特征值對比可以看出，對這一場洪水，利用雙向反饋模式驅動水文模型和單向反饋模式模擬過程線非常接近。

表2　2008年8月28日洪水新安江模型模擬結果統計

表3　2009年8月28日洪水新安江模型模擬結果統計

3　結論與討論

本文選取三場降水，對基于GRAPES的陸—氣雙向反饋模式驅動水文模型模擬的流量過程和基于GRAPES的陸—氣單向反饋模式模擬流量過程進行比較，嘗試用氣象模式對水文模型提供初始場，并利用水文模型對特定區域降水分布進行檢驗。

從試驗結果可以看出，對于2008年8月的降水，所選取的淮河上游王家壩試驗流域，雙向反饋模式在試驗區域內對10cm土壤含水量模擬精度高于原GRAPES模式模擬結果。雙向反饋模式驅動水文模型模擬的兩次洪水過程，從整體上略好于單向反饋模式模擬的結果，表明基于GRAPES的陸—氣雙向反饋模式能夠模擬完整的陸面水文循環，使得土壤濕度更加合理，并通過感熱和潛熱通量，最終影響到了降水落區的變化。

本次試驗證明，對于無資料或缺資料地區，水文模型可以利用氣象模式提供的初始場，進行流量模擬和洪水預報，同時檢驗某特定試驗區域的預報降水。除了采用降水評分方法，也可利用水文模型模擬流量過程與觀測的流量進行對比，檢驗流域內降水分布的變化，這種方法可以推廣到無降水站點區域或是降水站點稀疏區域。

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Verification of Precipitation Prediction by Feedback Model Between Land Surface and Atmosphere Based on GRAPES in Flood Forecasting

Wang Lili, Chen Dehui
(National Meteorological Centre, China Meteorological Administration, Beijing 100081)

To verify the distribution of precipitation by flood forecast based on hydrological model, the feedback model between land surface and atmosphere based on GRAPES and GRAPES Meteorological-Hydrological coupled Model developed by the author's meteorological model are used. Xin’anjiang model which is used in this paper has already been widely applied in flood forecasting and hydrological simulation in China for a long term. The result of hydrological model driven by forecast datasets of GRAPES feedback model for flood forecasting is compared with the result of GRAPES Meteorological-Hydrological coupled Model. The experiment results show that the hydrological model can be used for verification of precipitation prediction. This method can be used in the ungauged region and the region with sparse meteorological stations.

precipitation verification, GRAPES, feedback, coupling, hydrological model

10.3969/j.issn.2095-1973.2015.02.008

2014年7月11日；

2014年9月28日

王莉莉（1982—），Email: wangll@cma.gov.cn

資助信息：國家自然科學基金項目（41105068）