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user: 3. 结果分析 3.1. 逐时降水量的观测差异分析 通过对甘肃省6个站自动与人工观测的逐时降水量资料进行计算，发现在各站降水期(5~9月)，共有83，023次人工测量无降水，83，064次自动测量无降水，二者均无降水的记录为82，609次，说明两种观测系统在无降水的情况下，仪器性能基本稳定。 对于有降水的情况，在5490个有效对比观测样本，自动观测比人工观测平均偏高0.033 mm，标准差为0.254 mm，相对偏高2.24%。自动观测与人工观测一致的样本占37.23%，自动观测小于人工观测的样本占24.74%，自动观测大于人工观测的样本占38.03%。各个台站的对比情况如表2，对比差值的平均值均为正值，为0.004~0.08 mm，6个站点对比差值平均值从大到小排序依次为西峰 > 榆中 > 敦煌 > 酒泉 > 民勤 > 岷县，其中降水样本数较少的3个站中(敦煌、酒泉、民勤站)，随着降水样本的增加，对比差值明显减小；降水样本较多的3个站中(榆中、西峰、岷县站)，对比差值最小的岷县站，而榆中和西峰站的对比差值平均值则是随着台站降水样本数的增加呈增加趋势，与较为干旱的3个站情况正好相反。各站标准差位0.1~0.3 mm，相差不大，说明对比差值在不同量级降水分布较为一致。从自动站与人工站降水对比的百分比可以看出，6个站基本都是自动观测大于人工观测、自动观测与人工观测降水量一致2种情况下的占比较大。 Table 2 Hourly precipitation bias of the 6 stations from 2004 to 200 台站 对比次数 平均值 标准差 自动与人工观测降水对比百分比 R a = R u R a > R u R a < R u 敦煌 248 0.0181 0.1202 44.76% 33.47% 21.77% 酒泉 401 0.0097 0.2984 40.15% 34.16% 25.69% 民勤 575 0.0045 0.2473 37.57% 31.13% 31.30% 榆中 1203 0.0443 0.1962 33.83% 44.06% 22.11% 西峰 1366 0.0852 0.3328 36.90% 44.29% 18.81% 岷县 1697 0.0004 0.2137 38.01% 32.65% 29.35% 合计 5490 0.033 0.254 37.23 % 38.03% 37.23 % 表2. 6个站2004年~2007年逐时降水量对比差值 图1为自动与人工观测对比差值随降水强度变化散点图。可以看出，对比差值多分布于零值线附近，出现在±1.0 mm之间的观测对比差值占所有误差观测值的99.11%，说明仪器稳定性比较好。负差值出现频率多于正差值，且较大误差值多出现在负值区，即大部分时候自动站测值偏大。同时发现，出现对比差值偏大区域比较分散，对比差值并不是随着雨强的变化而变化的。 图1. 6个站人工观测与自动观测逐时降水量对比差值随人工观测降水强度变化散点图 由于降水量在空间分布上是随机性较大的气象要素，这种空间分布的不均匀性，会使得即使安装在同一观测场内但不同地点的同类型雨量器带来采样差。空间采样差是降水测量过程中存在的一种客观现象，与测量仪器无关 [ 12 ]。经全国30个标准雨量站7年多次测量分析发现这种空间采样差服从正态分布规律 [ 18 ]。这说明，如果自动测量与人工测量的降水量之间的差异仅仅是由于降水量在空间分布上的不均匀性造成的，而不存在测量仪器不同造成的测量上的差异，那么两者间的差值变量必然服从正态分布。 通过对6个站5490个样本的分别做Kolmogorov-Smirnov检验，通过测试所得p值均小于0.05，表明6个站观测样本逐时差值不满足正态分布。图2为6个站自动与人工观测的差值频率分布图，可以看出逐时差值的柱状分布偏离正态分布曲线，分布图的中心略偏零线，说明同一观测场内不同位置进行的自动与人工雨量对比观测，不仅存在着降水量空间分布不均带来的采样差，同时还存在着测量仪器的不同造成的系统偏差。 图2. 6个站人工观测与自动观测的逐时降雨量差值频率分布图 3.2. 日降水量的观测差异分析 对6个站自动观测与人工观测的日降水量差值分布进行了统计(表3)，可以看出，总的样本中有22%的自动观测的样本小于人工测量值，78%的样本大于人工测量值；76%的自动与人工观测的日降水量差值在10%以内，近11%的样本测量差值在20%以上。 Table 3 The relative difference percentage and frequency of daily precipitatio 台站 r ≤ −20% −20% < r ≤ −10% −10% < r ≤ −5% −5% < r ≤ 0 0 < r ≤ 5% 5% < r ≤ 10% 10% < r ≤ 20% r ≥ 20% 敦煌 A 4 2 9 43 0 0 2 5 B 6.15% 3.08% 13.85% 66.15% 0.00% 0.00% 3.08% 7.69% 酒泉 A 9 7 3 57 14 4 2 7 B 8.74% 6.80% 2.91% 55.34% 13.59% 3.88% 1.94% 6.80% 民勤 A 10 9 8 65 17 8 3 12 B 7.58% 6.82% 6.06% 49.24% 12.88% 6.06% 2.27% 9.09% 榆中 A 16 18 50 114 5 5 6 9 B 7.17% 8.07% 22.42% 51.12% 2.24% 2.24% 2.69% 4.04% 西峰 A 20 41 34 68 19 4 4 5 B 10.26% 21.03% 17.44% 34.87% 9.74% 2.05% 2.05% 2.56% 岷县 A 20 12 26 120 61 30 12 9 B 6.90% 4.14% 8.97% 41.38% 21.03% 10.34% 4.14% 3.10% 合计 A 67 93 119 505 93 46 29 56 B 6.6% 9.2% 11.8% 50.1% 9.2% 4.6% 2.9% 5.6% 表3. 日降水量相对差值百分比及频次 (A) is the frequency of the relative difference of daily precipitation， and (B) is the percentage of the difference frequency. (A) 为日降水量相对差值的频次，(B) 为上述差值频次的百分比。 图3为6个站自动与人工观测相对差值与日降雨量的散点图，1008次日降水量观测值最小0.1 mm，最大93.8 mm。从图可见，大部分样本自动与人工观测的日降水量相对差值较小；日降水量相对差值较大的样本，尤其相对差值绝对值在20%以上的样本，其日降水量均比较小，相反，日降水量较大的样本，相对差值多处于10%之内。基本表现出随着降水量增大，相对差值迅速减小并呈收敛趋势。 图3. 6个站人工观测与自动观测的日降水量的相对差值与人工观测日降水量的散点图 3.3. BP神经网络订正模型 利用日降水量人工观测与自动观测资料序列建立基于BP神经网络的订正模型。建立模型的资料样本为平行观测期间2004~2006年5~9月份降水观测资料，并以2007年观测资料作为独立样本对模型订正效果做检验。考虑到本文是使用自动观测资料序列来订正人工观测资料序列，因此训练模型的输出项设为自动观测资料序列。由表4可见，通过自动观测值(R a )与人工观测值(R u )的原差、拟合值(R c )与自动观测值(R a )的拟合差，对神经网络订正模型的拟合效果进行差值对比分析，发现日降水量拟合差为0.05~0.52 mm，除了酒泉站外，其他各站拟合差均小于原差值，且订正效果明显。 Table 4 Comparison of original difference and fitted differenc 台站 日降水量(mm) 拟合差 原差 敦煌 0.05 0.09 酒泉 0.52 0.04 民勤 0.01 0.02 榆中 0.28 0.35 西峰 0.24 0.62 岷县 0.16 0.10 表4. 原差值与神经网络拟合差值对比 为了更好地检验BP神经网络订正人工观测要素的精度，通过平均相对误差(RE)、平均相对均方根误差(RMSE)和相关系数(R 2 )这3个评估参数来定量分析订正值相对于自动测量值的准确度。由表5可以看出，日降水量的订正结果其检验样本的相关系数R 2 在0.75~0.99之间，平均相对均方根误差RMSE在0.1~0.9之间，平均相对误差RE为1.4%~14.1%。BP神经网络的订正结果与自动观测资料的相关程度较好，尤其是检验样本的相关系数R 2 ，除了榆中站日降水量的订正模型外都在0.90以上。RMSE体现了订正的观测数据与自动实测数据之间的离散程度和接近程度，除榆中站外其余各站的RMSE相差不大，数值大小变化比较平稳，即该方法的稳定性和可扩展性较好。RE反映了订正值相对于自动观测值的偏离程度大小，它能够客观地反映测量结果的准确性，各个站点的RE较小，基本在20%以下，误差较小，精度较高。 Table 5 Daily precipitation assessment based on BP neural network revised mode 台站 检验样本 R 2 RMSE RE 敦煌 0.99 0.30 0.016 酒泉 0.78 4.19 0.030 民勤 1.00 0.16 0.186 榆中 0.75 22.46 0.434 西峰 1.00 0.80 0.005 岷县 0.99 0.68 0.082 表5. 日降水量BP神经网络订正模型评估指标 平均相对误差、均方根差和相关系数这些参数是从整体上评估BP神经网络模型订正精度高低，具体到不同的气象观测要素、不同时次，订正观测要素的准确性又如何？以敦煌站为例，利用检验样本进一步分析不同的气象观测要素的订正效果(图4)，可以看出订正的结果与自动测量值在整个变化过程中较一致，吻合性较好，说明通过使用BP神经网络建立的订正模型结构性能较好，推广能力较强，能够从时空变率复杂的时间序列中找出一定的演变规律，对观测要素进行较高精度的拟合。 图4. 日降水量自动观测与BP拟合值对比