遥感降水产品在中国不同气候区的适用性研究

遥感降水产品相对于气象站观测数据能够更好地反映降水的空间分布特征,对其进行不同气候区上的差异性评价对数据产品选择和遥感降水反演算法改进均有重大意义。本文选择中国典型气候区（干旱区、过渡区、湿润区和青藏高原地区）,以649个经偏差矫正后的气象站降水数据为标准,评估了5种国际常用的遥感降水产品 (CHIRPS v2.0, CMORPH v1.0, MSWEP v2.0, PERSIANN-CDR, TRMM 3B42v7) 在中国典型气候区的适用性。研究发现,各产品的性能存在空间差异性。MSWEP在各气候区的相关系数(CC),Kling-Gupta efficiency（KGE）,均方根误差（RMSE）等基本统计性能指标均优于其他4种产品。相对偏差（BIAS）方面,在干旱区、湿润区、青藏高原、过渡区表现较优越的产品分别为MSWEP、CHIRPS、PERSIANN、TRMM。在评估遥感降水产品对降水事件发生概率的估算能力方面,选择了误报率（FAR,降水事件预报错误的比例）、命中率（POD,降水事件预报正确的比例）、关键成功指数（CSI,降水事件正确预报综合性能）、精度指数（ACC,等级预报综合性能）和降水等级概率分布（PDF）5个指标作为评估依据,结果表明,就POD,CSI和ACC而言,在各气候区MSWEP表现明显优于其他产品;对于FAR,TRMM和CMORPH产品在湿润区表现优越,其余气候区仍以MSWEP表现较为优越;就PDF而言,PERSIANN和MSWEP产品对1~20 mm的日降水量的估算偏高,特别是MSWEP在青藏高原和湿润区对小雨的估算频率明显偏高, MSWEP有待在该区提高频率预报的能力。综合而言,多源数据融合的MSWEP在各气候区的基本统计性能和降水等级性能较好,可作为可靠的降水数据源用于中国水文气象研究,同时也表明多源数据融合产品具有良好的应用前景。     

多源融合降水产品SUPER在汉江流域的时空精度评估

当前的多源降水数据融合技术多基于地面雨量站观测进行校正与融合,但地面观测本身存在一定的不确定性,尤其在地面雨量站点匮乏的地区,基于数理不确定性理论的多源降水融合技术可以在不依赖于地面观测数据的基础上确定各降水数据集的误差及其互相关性,逐格点确定最优晴雨分类时间序列,有效提高了融合产品的可靠性。为了评估由该理论框架发展而来的新一代降水数据优化融合产品SUPER(Statistical Uncertainty Analysis-based Precipitation mERging Framework),本研究在汉江流域上游汉中流域以及中游郭滩流域,利用地面高密度雨量站点的观测数据,选取再分析降水数据ERA5(ECMWF Reanalysis v5)、卫星降水产品IMERG(Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM),从不同时空尺度,对比SUPER的精度及性能。结果表明：(1)相比ERA5与IMERG,SUPER产品在日、月两种尺度上均具有更优表现,与地面站点实测降水一致性更高、误差更小、误报率最低、探测成功率最高;(2) SUPER产品在...     

多源遥感数据的降水空间降尺度研究——以川渝地区为例

大量研究表明,通过传统地面气象站点实测的单点数据,不能有效地反映降水的空间变化特征。目前,以遥感数据获取的降水产品已得到了广泛的应用,但在地形地势复杂区域,遥感降水产品的空间分辨率与数据精度等方面仍然存在着极大的不足。因此,本文以四川重庆(川渝)地区为例,通过建立降水产品降尺度算法,以实现降水产品的降尺度估算,提高降水数据的空间分辨率。依据在不同尺度下(0.25°、0.50°、0.75°和1.00°),TRMM 3B43、地理因子,以及MOD13A3(NDVI)之间存在的相关关系,构建了多元回归模型。通过对比这4种尺度下的回归模型,选择其中精度最高的作为最终的降尺度算法,然后再把这种降尺度算法应用到1 km分辨率下进行降水估算。进一步,以区域差异分析(GDA)和区域比率分析法(GRA)对降尺度估算的降水数据进行校正,并结合部分地面气象站点实测的降水数据进行验证。验证结果表明:降尺度算法是可靠的,能有效提升降水产品的空间分辨率,同时GDA和GRA校正方法能减小误差,进一步提升降水估算的精度,满足区域地表过程应用的需求。     

遥感及再分析降水产品在缺资料干旱内陆盆地的适用性评估

山区降水较集中,但降水测站多位于山谷或人口密集区,代表性差。遥感和再分析降水产品能提供时空分布连续的数据,不受地形条件限制。柴达木盆地中心属干旱荒漠区,水是制约该区开发的首要条件,其四周属高寒山区,降水相对较多,但降水监测十分薄弱。为获取该区相对精确的降水时空分布信息,本文评估了4套高分辨率降水产品（CMADS、TRMM、GPM和MSWEP）的适用性。首先基于地面站点数据评估它们在不同时空尺度上的精度,并分析它们在柴达木盆地的空间分布和年内分配特征。然后,以盆地东南隅的无测站山区香日德河流域为研究区,利用降水产品驱动SWAT模型来评估它们的分布式水文模拟适用性。结果表明：① MSWEP在年、月尺度上与站点降水的吻合程度最高（R ≥ 0.79,PBIAS = 0.5%）,其次是GPM和TRMM,CMADS精度最低（R ≥ 0.64,PBIAS = 5.8%）;② 从降水精度与站点高程的关系来看,降水产品在相对低海拔区容易高估站点降水,而在相对高海拔区常低估实际降水;③ 在香日德河流域,MSWEP（NSE = 0.64）在基准期（2009—2012年）的径流模拟表现明显好于其它降水产品（NSE = 0.36~0.59）,变化期（2013—2016年）表现最好的是CMADS（NSE = 0.75,其余产品NSE = 0.53~0.68）。本研究可为缺资料干旱山区获取精确的降水时空信息和后续水资源的科学管理与规划提供重要支撑。     

TRMM及GPM降水数据在高寒内陆河流域的准确性评估

降水数据的准确性和时空分辨率成为水文过程模拟的关键。卫星遥感降水资料的日益丰富为资料缺乏区的水文模拟带来了新的突破。本研究拟在资料缺乏、下垫面复杂,观测难、建模难的柴达木盆地高寒内陆河流域—巴音河中上游,基于近5年的TMPA 3B42、GPM IMERG V5及GPM IMERG V6逐日降水数据和气象站点观测数据建立SWAT模型,采用流域出口径流数据及不同的参数化方案分别率定4个模型,比较和探究不同数据在巴音河流域的适用性。结果表明：① 在月、年尺度上,实测降水数据及TMPA 3B42 V07对应的SWAT模型径流模拟效果较好,前者模拟精度较后者仅高6%~12%,且二者对于流域水量平衡的刻画均较准确。说明TMPA 3B42数据对应的径流模拟结果误差相对较小,可直接用于高寒内陆河流域水文模拟;② GPMIMERG V5数据对应的那什系数N_SE值为0.13（月）、-1.58（年）,误差百分数P_BIAS值为41.2%（月、年）,均方根误差与标准误差比率R_SR值为0.93（月）、1.61（年）,其径流模拟误差较大,模拟效果不可信,说明GPMIMERG V5数据集并不适用于巴音河流域水文模拟;③ GPMIMERG V6-F对应的月径流模拟结果明显优于GPMIMERG V5-F,前者模拟精度较后者提高4倍,但其模拟的年径流对应的N_SE值为-0.12,R_SR值为1.09。该研究可为资料缺乏的高寒内陆河流域生态水文过程模拟提供参考。     

大气二氧化碳遥感反演精度检验及时空特征分析（可下载全文）

 利用卫星遥感探测大气二氧化碳(CO₂)浓度,相比传统的地面观测方法,具有稳定、连续、大尺度观测等诸多优点,能更好地获得全球CO₂的时空分布与变化特征。随着卫星遥感技术的发展,一系列具备大气CO₂探测能力的卫星相继发射升空,大气制图扫描成像吸收光谱仪(SCIAMACHY)、温室气体观测卫星(GOSAT)、大气红外探测仪(AIRS)等卫星传感器,已经获得了多年的全球CO₂浓度分布产品。对这些卫星资料进行对比分析,并与本底观测数据进行全球范围的长时间序列的对比验证。研究显示,3种CO₂卫星遥感产品中,SCIAMACHY数据系统性略高于本底数据,且观测范围局限性较大;GOSAT数据稳定性较好,但系统误差较大,平均低于本底数据近9ppmv;AIRS数据产品相比前两者优势突出,单月全球覆盖率达到90%左右,与本底观测数据平均误差小于2ppmv(0.5%),相关系数达到0.9以上,能够较好地反映全球大气CO₂浓度的时空特征。卫星遥感产品与本底观测资料显示,全球CO₂浓度空间分布呈现出明显的纬度分布规律与海陆分布规律,时间变化规律方面则表现出明显的季节性周期变化。     

长江流域陆地水储量异常的卫星重力监测与干旱指数对比分析北大核心CSCD

利用GRACE/GRACE-FO数据对长江流域2003~2021年期间发生的干旱事件进行定量分析,以探究卫星重力监测区域性干旱的可行性。采用3个机构发布的5种GRACE/GRACE-FO数据产品(CSR_SH、JPL_SH、GFZ_SH、CSR_M、JPL_M)反演长江流域陆地水储量异常(TWSA),计算陆地水储量亏损(WSD)和水储量亏损指数(WSDI),结合气象干旱数据(SPI、SPEI、scPDSI)对5种数据产品的结果进行比较,并对2003~2021年长江流域干旱事件进行分析。结果表明,不同机构发布的GRACE/GRACE-FO数据产品对长江流域干旱事件严重等级的划分具有一定差异;WSDI与6个月时间尺度的SPEI相关性最高,相关系数为0.66,与scPDSI相关系数最低为0.54,降水是影响长江流域陆地水储量变化的重要因素;长江流域最严重的干旱事件发生在2019年夏秋季,干旱强度为2.31,持续10个月,水储量累计亏损达到415 Gt,此次干旱事件的WSDI空间分布图显示2019-09干旱最为严重,出现极端干旱区域。WSDI可反映长江流域干旱分布的时空变化,可在监测全球和大尺度区域干旱方面发挥重要作用。     

基于TRMM数据的福建省降水时空格局BME插值分析

传统空间插值方法可获得福建省区域内降水的总体分布,但该地区气象站点较稀疏且分布不均,导致该区域内降水的空间插值结果误差较大。为提高插值精度,本文利用TRMM卫星数据以弥补站点数据的不足,尝试将TRMM数据作为"软数据"、台站数据作为"硬数据",两者相结合后采用贝叶斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy,BME)方法对福建省降水的时空格局进行分析。以2000-2012年近13年20个气象站点的年降水量和月降水量为基础数据,分别利用普通克里格法(Ordinary Kriging,OK)和TRMM为"软数据"的BME插值法,分析福建省多年降水的时空分布格局,并对2种方法的插值结果进行比较。结果表明:在时空分布上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果能更好地体现降水的局部差异特征;在误差评价上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果的MAE和RMSE较小,表明TRMM数据作为"软数据"参与插值的BME方法可以在一定程度上弥补站点数据的不足,有效降低预测结果的绝对误差。通过对福建省降水插值的时空分布格局分析和误差评价可看出,BME插值法通过对基础台站数据,以及TRMM卫星产品数据的利用,使降水的时空分析结果更加真实客观,同时,为TRMM卫星降水数据的应用提供了一个新思路。     

基于TRMM资料对台风结构和降水的研究进展

总结了台风结构和台风结构对台风降水的影响以及TRMM卫星资料的应用和基于TRMM资料的台风降水结构的研究进展。概括了台风暖心结构、螺旋结构和雨带不对称结构的表现以及台风结构变化对台风降水的强度和分布的影响,阐述了TRMM资料分析台风降水三维结构的研究成果,简要展望TRMM卫星资料研究台风降水和结构的发展。     

自然资源卫星遥感常态化监测框架设计及关键技术

卫星遥感一体化数据采集、处理等对地观测体系已经构建,但自然资源卫星应用技术体系建设尚不成熟,极大地限制了卫星遥感应用综合产品体系的构建以及地方自然资源调查监管体系的现代化。结合当前测绘遥感行业的先进技术和理念,研究自然资源卫星遥感常态化监测的新方法、新技术具有重要的理论和实践意义。通过突破自然资源卫星遥感常态化监测等系列关键技术,开展全国全要素常态化季度监测、重点区域高频次精准监测、特定目标即时监测和“数量—质量—生态”三位一体监测,服务自然资源调查、监测与监管主体业务,构建全覆盖、全要素和多尺度的自然资源卫星遥感监测体系,全面提升自然资源卫星遥感数据保障、常态化监测、信息服务和决策支持能力。     

Links between Arctic sea ice and extreme summer precipi- tation in China：an alternative view

Potential links between the Arctic sea-ice concentration anomalies and extreme precipitation in China are explored. Associations behind these links can be explained by physical interpretations aided by...     

近60年“雅安天漏”变化特征分析

针对雅安地区特殊的"天漏"气候特征及以往对其变化特征研究较少问题,利用雅安市1951~2010年降水资料,从降水量和雨日数出发,通过回归分析、小波分析等现代气候统计诊断方法,综合分析"雅安天漏"的变化特征。结果表明:在降水量上,雅安市年降水量总体呈显著减小趋势,20世纪90年代中期以后尤为明显;从季节尺度上来看,春、夏、秋三季降水量呈现明显减少趋势,但冬季与之相反;从逐月降水比重可以看出,极大值主要出现在7、8、9月;从量级上看,小雨、中雨、大雨的降水量均在减小,暴雨却在增加,但各量级降水所产生的降水量与全年总降水量的比值相对比较稳定。从雨日数上看,雅安市四季的雨日数均表现出减少趋势,各个强度量级的雨日数也均在波动减小。小波分析结果显示:年降水量和雨日数在年代际时间尺度均存在准周期振荡。     

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THE PRECIPITATION INFILTRATION AND RUNOFF RECHARGING EXPERIMENT OBSERVATION IN THE TAKLIMAKAN DESERT

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Warmer-Get-Wetter or Wet-Get-Wetter? A Criterion to Classify Oceanic Precipitation

In this study, the temporal and spatial variations of observed global oceanic precipitation during 1979–2010 are investigated. It is found that the global trend in precipitation during this period varies at a rate of 1.5%/K of surface warming while the rate is 6.6%/K during 2006–2010. The precipitation is highly correlated with Sea Surface Temperature(SST) in both the temporal and the spatial patterns since the strong 1997–98 El Nino event. Considering the distributions of precipitation and SST, seven oceanic regions are classified and presented using the observed Global Precipitation Climatology Project(GPCP) data and Extended Reconstructed Sea Surface Temperatures, version 3(ERSST.v3) data. Further examining the mechanisms of the classified oceanic precipitation regions is conducted using the Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) satellite, GFDL-ESM-2G model precipitation and SST data and Hadley Center sea ice and SST version 1(Had ISST1) data. More than 85% of global oceanic precipitations are controlled by either one or both of the warmer-get-wetter mechanism and wet-get-wetter mechanism. It is estimated that a 0.5 SST signal-to-noise ratio, representing the trend of SST time series to the standard deviation, is a criterion to distinguish the mechanism of a region. When the SST ratio is larger than 0.5, the precipitation of this region is controlled by the warmer-get-wetter mechanism. SST, rather than the humidity, is the pivotal factor. On the other hand, when the SST ratio is less than 0.5, the precipitation is controlled by the wet-get-wetter mechanism. The SST variability is a significant factor contributing to the precipitation variation.     

江淮梅雨期各类降水的变化分析

为了揭示江淮梅雨降水量的长期变化规律,利用1957~2008年中国740站逐日降水资料,使用线性倾向估计、小波分析等方法,在将日降水划分为小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨5类降水的基础上,重点分析了江淮梅雨期间上述5类降水的趋势变化特征,结论如下:暴雨频率、暴雨强度是决定江淮梅雨降水多寡的主要内在因子;小雨、中雨的频率及其对梅雨量的贡献率的趋势变化在1970年代中期发生了显著的年代际变化,即由1970年代中期前的显著上升趋势改变为其后的显著下降趋势;大雨及其以上等级降水的频率、贡献率的趋势变化特征并不显著。     

滇池流域降水时空变异特征分析

降水是区域水资源形成的主要影响因素,其时空变化趋势也直接影响着各种生态系统的结构、服务功能及空间分布与演变。降水时空变异分析是认识区域水资源形成与时空演变的主要手段和方法。本文利用滇池流域及周边雨量站逐月数据,采用回归分析、距平、空间相关性分析、Mann-Kendall检验、Co-kriging插值及交叉验证等方法,对1953-1987年和2007-2012年2个时序系列的时空变异特征分析结果表明：（1）1953-1987年春、秋和冬季降水量有升高趋势,夏季呈减少趋势,但各季节的增减趋势不显著,2007-2012年春、夏、冬季呈减少趋势,秋季为增加趋势,近期降水量明显有减少趋势;（2）1953-1987年流域降水量呈现增加趋势（11.12 mm/10a）,大致经历下降-上升-下降过程,2007-2012年流域降水量呈显著的锯齿状减少趋势,处于枯水期;（3）1953-1987年各时段的雨量主要呈现负相关性（不显著）,2007-2012年间呈现正相关性,通过LISA统计分析认为,空间异质性随地理位置和时间而变化;（4）年均降水量与雨季降水量的空间分布特征基本相似,出现2个降水高值区和2个低值区对顶分布态势。但在2007-2012年,降水量的高值范围有所减少,低值区范围相应有所扩大。