战云健, 任国玉, 王朋岭, 等. 2021. 中国区域平均降水量序列构建方法比较研究[J]. 气候与环境研究, 26(1): 45−57. ZHAN Yunjian, REN Guoyu, WANG Pengling, et al. 2021. Construction Method for Regionally Average Precipitation Time Series in China [J]. Climatic and Environmental Research (in Chinese), 26 (1): 45−57. doi:10.3878/j.issn.1006-9585.2020.20012
中国区域平均降水量序列构建方法比较研究
战云健 1 任国玉 2, 3 王朋岭 2 潘旸 1 张雷 1 孙秀宝
4
1 国家气象信息中心，北京 100081
2 国家气候中心，北京 100081
3 中国地质大学环境学院大气科学系，武汉 430074
4 中国科学院南海海洋研究所热带海洋环境国家重点实验室，广州 510301
摘 要 由于地面观测台站空间分布不均匀，运用不同区域平均技术方法研究中国降水特征和变化规律
的结果存在显著差异，是区域降水变化研究不确定性的重要来源之一。本文以“中国地面与CMORPH （CPC Morphing Technique ）融合逐日降水产品”作为参照值，基于中国地面2425 站观测资料，采用5种网格尺寸的经纬度网格面积加权平均方法、省面积加权平均方法、直接平均方法等计算中国区域平均降水量时间序列，比较所得序列统计属性与参照值的偏差，判别方法的优劣。分析表明，1998～2012年，2.5°网格和5.0°网格区域平均方案所得年降水量序列的变化速率和离散程度同参照值最为接近，分别是最优和次优的区域平均方案。省面积加权平均方法对多年平均年降水量的计算准确，但对年降水量变化趋势的估计效果稍差，距平百分率序列很不准确。网格过疏或过密都会使区域平均结果出现较大误差，直接平均方法的误差亦偏大，可靠性较低。关键词 区域平均 降水量 时间序列 气候变化
文章编号 1006-9585(2021)01-0045-13 中图分类号 P468 文献标识码 A doi:10.3878/j.issn.1006-9585.2020.20012
Construction Method for Regionally Average Precipitation Time Series in China
ZHAN Yunjian 1
, REN Guoyu 2, 3
, WANG Pengling 2
, PAN Yang 1
, ZHANG Lei 1
, and SUN Xiubao
4
1 National Meteorological Information Center , China Meteorological Administration , Beijing 100081
2 National Climate Center , China Meteorological Administration , Beijing 100081
3 Department of Atmospheric Science , School of Environmental Studies , China University of Geosciences , Wuhan 430074
4 State Key Laboratory of Tropical Oceanography , South China Sea Institute of Oceanology , Chinese Academy of Sciences , Guangzhou 510301
Abstract In China, using different technical methods for studying the regional average precipitation characteristics based on station data could yield significantly different results. In this pa
韩国组合舞蹈per, with "China ground and CMORPH (CPC Morphing Technique) fusion daily precipitation product (V1.0)" as the reference value data, different methods for calculating the regional average precipitation time series in China were compared using the precipitation data of 2425stations. These methods included the latitude and longitude grid area weighted average method of five grid sizes, the
收稿日期 2020-01-19；网络预出版日期 2020-06-24
作者简介 战云健，男，1987年出生，博士，高级工程师，主要从事气候变化和数据研究。E-mail: ***********************通讯作者 任国玉，E-mail: **************
资助项目 国家科技基础条件平台专项，国家重点研发计划“全球变化及应对”重点专项2018YFA0605603，2020年中国气象局气候变化
专项CCSF202044
Funded by National Basic Conditions Platform for Science and Technology, the National Key Research and Development Program of China (Grant
朵的拼音2018YFA0605603), Climate Change Project 2020 of the China Meteorological Administration (Grant
CCSF202044)
第 26 卷第 1 期气 候 与 环 境 研 究
Vol. 26 No. 1
2021 年 1 月
Climatic and Environmental Research
Jan. 2021
provincial area weighted average method, and the direct average method. The results show that the values of linear trend and the standard deviation of annual precipitation obtained using the 2.5° grid and 5.0° grid area average methods are the closest to those of the reference value. Therefore, 2.5° grid and 5.0° grid area average methods are optimal and suboptimal methods, respectively. The average annual precipitation for 15 years obtained using the provincial area weighted average method, which is commonly used in China’s climate monitoring business, is closest to the reference value. However, its estimation for linear trend and standard deviation is lower than the vale obtained from the 2.5° and 5.0° grid area weighted average methods. The sequence of percentage anomalies
is inaccurate. If the grid is too sparse or too dense, the regional average result is far from the reference value. The error in the direct average method is also large, with low reliability.
Keywords Regional average, Precipitation, Time series, Climate change
1 引言
降水作为重要的气象要素，是否存在大范围、长时间的变化，对人类活动影响重大，同时也是气候变化检测和归因研究的重要内容。20世纪70年代之前对降水的观测，基本只有地面台站观测。其观测误差小，准确性好，时间序列长，适用于年代际降水变化分析工作。然而，由于降水的局地性强，时空分布均不连续（Ison et al., 1971; Jamaludin and Jemain, 2007; Liang et al., 2012），雨量器观测得到的降水量记录不能代表面雨量（任芝花等, 2003; 徐晶和姚学祥, 2007），需要进行区域平均计算来获取面雨量序列。在全球和中国区域，地面降水观测台站空间分布不均匀，较为干燥的地区和高山高原地区，台站一般较为稀疏，导致不同计算方案所得区域平均降水序列的多年平均值和变化趋势特征具备明显差异，是降水变化研究结论不确定性的一个重要来源（Vose and Menne, 2004; Wan et al., 2013；任国玉等, 2015）。
常用的区域平均降水量时间序列计算方法有：所有台站直接求算术平均、经纬度网格面积加权平均方法（Jones, 1994; Jones and Hulme, 1996）、泰森多边形法（Thiessen, 1911）、通过克里金（Oliv
er and Webster, 1990）等插值方法将站点插值成格点产品再求平均、现行中国气候监测业务中的“省面积加权平均方法”等，本质都是把位于不同地区的站点赋予不同的权重进行平均计算。在面积较小、台站数目不多的区域，多采用直接求平均的方法计算，相当于全部台站的权重系数均一致。泰森多边形法、克里金插值等插值方法中每个台站的权重取决于其与周围台站之间的距离（方慈安等, 2003; 颜真梅和母国宏, 2017），对于江河流域面雨量的计算效果较为理想，但由于其在台站稀疏区域的站点权重会异常偏大，很少用于大尺度区域平均降水计算。
若站点数量较多、研究范围大，经纬度网格面积加权平均方法可以在一定程度上消除台站空间密度不均匀引起的问题，前人多采用5.0°（纬度）×5.0°（经度）（施能等, 2004; Wan et al., 2015）、2.5°（纬度）×2.5°（经度）（任国玉等, 2005），2.0°（纬度）×2.0°（经度）（Zhai et al., 2005; 任国玉等, 2015）或其他（Donat et al., 2016）不同尺度的矩形网格构建大范围的平均降水序列。省面积加权平均方法利用中国区域各省的准确面积来加权计算区域平均值，用于中国气候变化监测业务。总之，在中国区域平均降水量计算工作中，站点直接平均、不同网格大小的经纬度网格面积加权平均方法、省面积加权平均方法应用较多。这些方法具有各自的优缺点和适用性（表1），但由于缺少区域降水真值，先前对方法的选择取决于主观认定，未能客观定量比较不同方法所得区域平均降水序列的准确性。
近年来，降水观测技术不断发展，开始有天气雷达观测、卫星监测等降水观测手段。雷达观测降水的
时空分辨率高，但会受到电子信号以及运行环境等多种误差来源的影响，导致测量出现偏差（van de Beek et al., 2010）。卫星反演降水资料观测范围广、时间间隔短，时空分布连续，对年降水量的估计值接近于实际，但其对降水强度的估计误差较大（Shen et al., 2010; 宇婧婧等, 2013）。通过多种最优插值方法（潘旸等, 2012）、概率密度匹配法（宇宇婧婧等, 2013）等技术手段对降水观测资料进行融合，结合各种降水观测手段的优点，获取了时空分布均匀且在中国范围内无缺测的多源融合降水格点产品，对年降水量的估计准确性高（宇婧婧等, 2015；陈圆圆等, 2016），该产品的区域平均值基本不受
气 候 与 环 境 研 究26 卷46Climatic and Environmental Research Vol. 26
计算方法的影响。然而，其序列长度较短，无法用于中国地区几十年尺度的气候变化监测业务和研究工作。
本文利用1998～2012年中国地区多源融合降水产品的区域平均降水量序列作为“参照值”，通过定量比较1998～2012年直接求平均、不同尺度的经纬度网格面积加权平均、省面积加权平均等方法所得降水量序列与参照值序列统计属性的差异大小，判断各方法所得序列的准确性。
2 资料与方法
本文所用资料为国家气象信息中心提供的中国
地面2425站日值降水数据集（以下简称站点数据集）以及中国地面与CMORPH （CPC Morphing Technique ）融合逐日0.25°（纬度）×0.25°（经度）分辨率降水产品（CMPA_Daily V1.0，以下简称格点数据集）。其中站点数据集的起始时间是1951年，终止时间为2016年。格点数据集的起始时间是1998年，终止时间为2012年。选取（15.0°N ～55.0°N ，75.0°E ～135.0°E ）这个矩形区域内的中国大陆地区为研究范围，格点数据集的全部时段1998～2012年作为研究时段，该时段内的站点数据均已通过质控系统的自动检查和人工订正，基本不存在错误数据，只有极少量的“疑误”数据（任芝花等, 2015）。本文将全部“疑误”数据修改为缺测，以消除数据准确性问题引起区域平均序列偏差的可能性。
为避免站点数据的完整性差异对区域降水量估计产生影响，将缺测较多的台站排除。在研究时段（1998～2012年）内，如果某站某年任意1个月的总缺测日（包含“疑误”数据转化来的缺
测日）达到或超过3 d ，则该年记为缺测。选取了研究时段内至少有12个不缺测年（占研究时段的80%）总共2377个站（图1a ）。虽然可以允许台站最多存在3年的缺测记录，但实际只有0.208%的台站缺少1或2年记录，其余台站记录完整。因此，认为区域平均序列受缺测数据的影响可以忽略不计。
格点数据集在中国区域内的全部网格（图1b ）均无缺失，其中国区域平均年降水量（以下简称参照值）
接近实际值。由于站点数据也可认为不存在时间完整性问题和准确性问题，不同方法所得区域平均序列的不确定性只来自于降水观测台站的空间密度差异，其与参照值的差异越小则区域平均效果越理想。由于100°E 以东的台站密度明显大于100°E 以西。以此为界划分中国西部和中国东部，也分别计算区域平均序列，代表了台站空间密度较高和较低两种情形。
降水量距平、距平百分率、标准化距平亦是分析降水变化特征的重要指标（任国玉等, 2015; 战云健等, 2019），在每个台站和参照值网格上，计算研究时段内每年的总降水量及降水量距平、距平百分率、标准化距平。其中，降水量距平的单位和降水量原始值一样，为mm ，降水量距平百分率的单位是%，标准化距平是无量纲单位。
得到每个台站或格点每年的年降水量以及几种距平指标之后，采用不同区域平均方法计算全国以及中国东部、中国西部的区域平均时间序列。经纬度网格面积加权平均方法（Jones and Hulme, 1996）的计算步骤如下：首先，把中国范围按经纬度划分为0.25°×0.25°（0.25°网格）、1.0°×1.0°（1.0°网格）、2.5°×2.5°（2.5°网格）、5.0°×5.0°（5.0°网格）、10°×10°（10°网格）5种不同尺度的经纬度
表 1 不同区域平均方法的优点和缺点理论分析
Table 1 Theoretical analysis of the pros and cons of the average method in different regions
优点
缺点
算术平均
计算简单，台站分布均匀时结果可靠台站分布不均匀时，台站稀疏的区域的信息被弱化
经纬度网格面积加权平均减小台站分布不均匀的影响边缘网格面积不准确；台站数量少的网格内的台站权重大，对缺测敏感
方华清大网格（相对于小网格）可覆盖较多的研究区域
网格内台站分布不均匀、边缘网格面积误差大，网格无限大时等于算术平均
如何下载歌曲到mp3小网格（相对于大网格）减小网格内台站分布不均匀的问题以及边缘网格面积的误差出现较多空网格，网格无限小的时候接近算术平均
省面积加权平均
面积精确
省内台站分布不均匀或者太稀疏的时候，省内平均值不准确。面积大、台站数目少的省内台站权重很
大，对缺测敏感。
1 期战云健等：中国区域平均降水量序列构建方法比较研究
No. 1
ZHAN Yunjian et al. Construction Method for Regionally Average Precipitation Time Series in China
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网格（图1c –1f ，0.25°网格图略）；然后，计算每个网格内所有站点的算术平均值；最后，根据网格中心点纬度加权计算得到区域平均序列。其中，如果某网格为空 网格，则该网格不参与计算。计算公式为中考成绩什么时候公布
其中，Y k 为第k 年区域平均值, i = 1, 2, …, m （m
图 1 中国大陆（a ）地面2377个降水观测站、（b ）CMPA_Daily 格点数据集格点分布；中国大陆站点数据集插值成（c ）1.0°×1.0°（1°网格）、（d ）2.5°×2.5°（2.5°网格）、（e ）5.0°×5.0°（5.0°网格）、（f ）10°×10°（10°网格）等尺度的经纬度网格空间分布
Fig. 1 Spatial distribution of (a) the selected 2377 stations, (b) grids of CMPA_Daily data, (c) 1.0°× 1.0°, (d) 2.5°×2.5°, (e) 5.0°×5.0°, and (f)10°×10° grids interpolated by station data in mainland of China
气 候 与 环 境 研 究
26 卷48
Climatic and Environmental Research Vol. 26
为网格数），Y ik为第i个网格中第k年的平均值，θi为第i个网格中心点的纬度。
师德师风剖析材料省面积加权平均方法首先把每年每个省内所有站点的年降水量指标进行算术平均，得到各省的平均值Y ik。然后将式（1）中cosθi改为各省的面积，加权计算得到全国区域平均年降水量指标时间序列。如
果某年某省任何一个台站都没有数据，该省不参与计算。直接求平均方法是将范围内每年所有数据的台站的指标值直接求算平均，获得区域平均序列。参照值序列的计算方法同式（1），使用格点数据集1998～2012年的全国或者中国西部、中国东部范围内每个格点的值作为Y ik，根据格点中心点的纬度余弦值cosθi加权平均。
采取上述多种区域平均方法分别计算得到1998～2012年不同降水指标序列，对比各区域平均序列与参照值序列的平均值、线性回归趋势、标准差3种指标的数值差异。其中平均值指示区域平均结果的气候学参考值有无失真，线性回归趋势可以显示出区域平均结果对降水变化的评估是否可靠，标准差反映区域平均时间序列的离散程度，表征序列是否稳定。若某种区域平均技术方法计算得到的序列的3种统计指标的数值较接近参照值，则认为该区域平均方法对台站空间分布不均匀问题的解决效果较好。
3 结果分析
不同区域平均技术方法计算所得的1998～2012年中国区域平均降水量序列平均值存在显著差异（图2、图3a、3b）。全国多年平均年降水量的参照值是652.53 mm，省面积加权平均方法所得全国多年平均降水量为627.90 mm，比参照值偏小24.63 mm，在所有区域平均方法中同参照值最为接近。2.5°网格和5.0°网格的区域平均结果分别是718.31 mm，725.88 mm，较参照值依次偏大63.79 mm和73.3
5 mm。其他区域平均方法的平均值都比参照值偏大超过100 mm，均严重高估了全国平均降水量。
从1998～2012年中国区域平均年降水量的线性变化趋势来看，参照值和所有区域平均方法所得序列都为减少趋势（图2、图3a、3b）。其中，参照值的减小速率为−17.27 mm (10 a)−1。2.5°网格区域平均降水量的变化趋势为−16.88 mm (10 a)−1，比参照值偏高0.40 mm (10 a)−1，相对最接近。其次接近的是5.0°网格区域平均降水量序列，变化趋势为−14.74 mm (10 a)−1，偏高2.53 mm (10 a)−1。省面积加权平均降水量的线性趋势为−24.45 mm (10 a)−1，偏低7.18 mm (10 a)−1，但仍较接近参照值。其余区域平均方法的线性回归趋势都比参照值偏小10 mm (10 a)−1以上，不宜使用（图3c、3d）。但在降水量年际增减变化方面，2.5°网格区域平均结果比5.0°网格稍差。如参照值序列2001年降水量比2000年减少，2007年降水量比2006年增加，5.0°网格区域平均序列的增减与参照值相同，而2.5°网格序列的增减与参照值则相反（图2）。
参照值区域平均降水量序列的标准差是45.68 mm，离散程度与参照值序列最为接近的依次是2.5°网格、5.0°网格和省面积加权平均方法所得序列，标准差分别比参照值偏大0.94 mm、偏小1.93 mm、偏小3.76 mm。0.25°网格和直接平均方法的标准差比参照值均偏大15 mm以上，严重放大了区域平均降水量序列的离散程度，直接导致对全国区域平均降水量年际变率的显著高估（图2、图3e、3f）。
对不同区域平均方法的降水量距平、距平百分率、标准化距平序列的线性回归趋势与参照值进行了比
较（图4）。同降水量原始值类似，所有区域平均方法所得年降水量距平序列均表现为减少趋势。参照值的线性回归趋势值为−17.30 mm (10 a)−1，基本和降水量原始值的趋势值相同。对距平值线性趋势的估计最接近参照值的也是2.5°网格和5.0°网格方法，分别为−16.80和−14.67 mm (10 a)−1，把趋势高估了0.50和2.63 mm (10 a)−1。省面积加权平均趋势比参照值偏低7.14 mm (10 a)−1，其余区域平均方法的趋势值都比参照值偏低10 mm (10 a)−1以上（图4a、4b）。
引人注意的是，1998～2012年中国区域平均降水量距平百分率的参照值为增加趋势，线性回归趋势值为7.59% (10 a)−1，与降水量原始值以及距平值的趋势相反。5.0°网格、2.5°网格、1.0°网格区域平均降水量距平百分率也是增加趋势，但增加速率明显小于参照值。分别为2.10% (10 a)−1、2.05% (10 a)−1、0.03% (10 a)−1，对变化速率的估计偏低5%～8% (10 a)−1，但总体看对趋势的估计相对较好。其他方法的序列都有减少趋势。减少速率比参照值偏低的绝对值在8% (10 a)−1以上，省面积加权平均结果最差，比参照值偏低11.48% (10 a)−1（图4c、d）。
区域平均降水量参照值的标准化距平也为增加趋势，增加速率为0.175 (10 a)−1。其他区域平均方
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