Page 284 - 《高原气象》2026年第1期

高 原 气 象 45 卷
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同的小时降水量， 以评估综合性能： 小雨（0. 1~ 大暴雨事件， 暴雨区［图 2（a）］位于甘肃东南部、 宁

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2 mm·h ）、 中雨（2~5 mm·h ）、 大雨（5~10 mm·h ）、 夏南部和陕西中西部， 其中共有 384 个站（点）累积
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暴雨（10~20 mm·h ）和暴雨（>20 mm·h ）（Pang et 降水量超过 100 mm， 占研究区总站数的 10. 2%； 38
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个站（点）累积降水量超过 250 mm， 占总站数的
al， 2023）。
1. 0%； 最大累积降水量出现在崇信新窑林场 351. 4
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3 结果 mm·h ， 最大小时降水量为 23 日 01:00 -02:00 通渭
陇山 79. 1 mm。此外， 成县、 崇信、 通渭、 静宁、 六
3. 1 空间分布特征 盘山、 隆德、 泾源、 陇县共 8 个站突破了自 1961 年
2024 年 7 月 22-24 日， 在西北地区东部出现特 以来的日降水量历史记录。

图2 研究区7月22 -24日各降水产品累积降水量分布（单位： mm）
（a） AWS， （b） CMPA， （c） Radar-QPE， （d） FY4B-QPE， （e） ERA5
Fig. 2 Cumulative precipitation distribution of each precipitation product from July 22 to 24 in the study area. Unit： mm.
（a） AWS， （b） CMPA， （c） Radar-QPE， （d） FY4B-QPE， （e） ERA5
对比各降水产品和 AWS 结果， 所有产品均能 点图、 拟合线（红线）及核密度估计（填色）。黑色虚
较好反映此次暴雨事件。CMPA 与 AWS 的降水分 线表示站点观测与各降水产品的 1∶1 线。结果表
布及极值捕捉能力最为接近， 显示出高度一致性。 明， CMPA 与 AWS的拟合度最高， 逐时降水分布均
Radar-QPE 虽能较准确地展示暴雨区位置， 但低估 匀， 决定系数 r²为 0. 969， 核密度估计集中在 0~
了大暴雨区的范围和强度， 未能反映出 250 mm 以 20. 0 mm·h 的区间， 表明两者在此区间内的一致
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上的累积降水量。FY4B-QPE 明显高估了暴雨区， 性较好。Radar-QPE 的拟合线偏差较大， 表明其对
尤其是大暴雨区范围偏东。ERA5 暴雨区范围偏 降水精度低于 CMPA， 拟合线在 1∶1 线的右侧， 表
大， 且大暴雨区位置偏北或偏西， 同样未能反映出 示低估了极端强降水。大量样本集中在 0~10. 0
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250 mm以上的累积降水量极值。 mm·h 区间， 表明 Radar-QPE 对低降水强度的捕捉
图 3展示了各降水产品与暴雨逐时降水量的散 能力较好。FY4B-QPE 和 ERA5 的线性拟合远远偏