基于XGBoost的多源降水数据融合方法研究

气象站点观测降水难以精确反映降水时空分布与变化,而雷达降水存在复杂地形区域精度不高等问题。为了最大限度发挥两者的优势,文章以广东省北部山区为研究区域,选择2018-08-26—30一次暴雨过程为研究对象,结合地形、与海岸线距离、植被指数、经纬度等地表辅助参量,分析地面站点降水与地表辅助参量、雷达降水的相关关系,利用XGBoost算法与克里金插值方法,构建地面-雷达日降水数据融合模型,得到了空间分辨率为1 km的日降水融合数据集。此外,采用多元线性回归（LM）与克里金插值方法,实现了地面-雷达日降水数据的融合,并利用地面降水数据分别对XGBoost与LM日降水融合性能进行精度验证。结果表明：1）地面降水与雷达降水存在显著的正相关,地面降水与地表辅助参量之间的相关性随时间变化;2）XGBoost预测精度整体上高于LM预测结果;经模型残差校正后,XGBoost融合模型的精度整体上优于LM融合模型,这是因为XGBoost方法在捕捉地面降水与地表辅助参量、雷达降水之间关系性能上优于LM方法。     

塔里木河干流植被遥感监测时空多尺度协同分析方法

利用遥感植被指数、典型植被样方和地面观测信息进行塔里木河干流植被监测是目前的主要方法。由于塔里木河干流具有流域下垫面均匀性差,自然植被随机分布的特点,使得现有研究方法局限在特定的时间和空间尺度,很难使用地面的观测数据和不同尺度的遥感数据进行植被生长状态的协同分析。针对这些问题,本文提出了利用不同分辨率遥感数据和地面观测数据进行多尺度协同分析的方法MSSA(Multiple Scale Synergy Analysis)。该方法包括以下几个步骤:①通过低空间分辨率的遥感数据构建时间序列的塔里木河干流植被指数分布图像,在分析图像特征的基础上划分塔里木河遥感监测单元;②对监测单元内部不同组分的时间和空间状态参数进行量化与率定;③根据几何光学模型原理和植被随机分布特性,采用线性混合模型模拟单元植被指数;④根据模拟结果和遥感数据的对比分析,获得地面植被参量的可靠估计。该方法将地面组分的状态参量和遥感数据通过模拟模型相关联,实现了不同时空尺度遥感数据以及地面样方或者点观测数据的协同分析,为塔里木河干流植被监测进行长期、细致的研究建立了海量数据综合分析的方法体系。     

基于PRISM和泰森多边形的地形要素日降水量空间插值研究

以黑河流域河西走廊中段地区为例,利用该研究区年、月降水与地形间较强的相关性特点,在PRISM方法的基础上对该地区日降水量进行了空间插值计算。文章提出了以月降水量的PRISM空间插值结果为该月逐日降水空间分布的参考本底,利用泰森多边形方法确定空间日降水的概率,从而实现黑河流域河西走廊中段地区日降水的空间制图方法,并对该方法得到的日降水时空数据集进行了误差分析和评估。分析结果表明,这一方法简单可靠,满足分布式水文模型或相关陆表过程分布式模拟对分布式日降水数据时空精度的要求。     

人工增雨数值模式产品应用效果分析

以2013年2月17日~19日的一次人工增雨过程为例,详细分析了人工增雨数值模式产品对人工增雨作业的指导作用,认为模式产品能够给出未来24小时内的人工增雨作业条件,其24小时降水分布与地面降水实况非常相近,其柱云水量分布与卫星云图、雷达回波非常相似。利用模式每3小时的降水量、柱云水量和柱过冷云水量,可以分析出人工增雨作业条件较好的区域和时段,对人工增雨作业具有很好的指导作用。     

高斯函数参量法及其在山区降水计算中的应用

本文根据乌鲁木齐河流域7个雨量站点多年(17~61年)的月平均降水数据的统计规律,提出一种新的、能够同时满足空间维和时间维插值需求的降水分布及降水量计算模型——高斯函数参量化法。该模型根据高斯函数的几何意义和降水分布规律,给高斯函数的参数赋予了明确的物理意义,从而把对降水量和分布函数规律的计算转化为对高斯函数少量参数(1~3个)的估计。不仅能够实现山区降水在时间上和空间上的插值,而且能够实现降水量和降水分布函数的相互转换。特别是能解决在高山区降水数据稀缺条件下的降水量和降水分布估计的问题。大大提高了降水数据的可用性。     

基于广义加性模型估算1979-2014年三峡库区降水及其特征分析

高精度、长时间序列、空间连续的降水产品是气候分析、水文模拟等众多研究领域中的重要输入。近期欧洲研究人员融合了3种不同类型的降水数据：站点观测、遥感产品、再分析资料,制作了全球1979-2014年3小时一次0.25°空间分辨率的降水产品（Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation, MSWEP）,凭借高时空分辨率及其对多源信息的挖掘和融合,该产品一经发布即受到广泛关注。本文利用三峡库区及附近地区气象站点的降水资料对MSWEP月降水数据进行评估,采用广义加性模型算法（General Additive Model,GAM）融合站点降水空间插值结果和MSWEP产品,对三峡库区融合后降水进行分析。主要结论为：① 降水估算精度呈现冬春季偏高、夏秋季偏低的特征,MSWEP产品与站点插值方法具有互补性,前者对夏秋季降水估算精度更高,后者对冬春季降水估算精度更高;② GAM算法可以充分发挥站点插值和MSWEP数据各自的优势,提高区域降水估算精度,与融合前相比,均方根误差减少了17%~50%,相关系数r提高了10%~30%;③ 2003年库区蓄水前后降水变化的主要特征有：库区中部长江以南地区汛期降水（5-10月）下降,库区西部干季（1-4月,11-12月）降水增加,库区外围西北部（大巴山地区）汛期降水增加,降水空间格局异质性增加,干季降水占全年降水比例升高。     

TRMM降水数据在中天山区域的精度评估分析

 遥感降水产品能反映降水的时空分布变化,对于资料稀缺的西北干旱区生态水文研究有重大意义。TRMM卫星降水资料在热带湿润地区有大量应用,但要将其用于我国西北干旱半干旱气候地区,还需对该数据产品在质量进行评估。选择干旱区内陆的新疆天山中部为研究区,并以周边15个台站的实测数据为依据对TRMM3B42降水数据质量进行评价。结果表明：（1）TRMM3B42数据对日降水事件的估计准确率较低,但是总体上暖季好于冷季,相对于较大的降水,对发生量小的降水估计更为准确;在暖季高估量小降水,低估量大降水,冷季则相反;（2）月降水情况来看,天山南坡两站与北坡的规律不符;对北坡山区降水估计的精度好于平原区,并且精度与海拔呈抛物线分布,降水越大的区域精度越高;偏差量的年内分布在各海拔区域之内一致性较好,但区域之间规律各有特点;（3）从年降水量来看,TRMM降水整体低于站点观测值,并且差量随着高程具有抛物线分布的特征。总之,该降水产品的质量总体上不高,但是其偏差在时间和空间上具有一定的规律性,该数据在干旱区的应用需要进一步校准处理。     

吐鲁番盆地人工增水作业区域与作业时机选择

利用吐哈盆地2011-2015年逐时FY-2E静止气象卫星红外云图资料,吐鲁番市1976-2015年5个国家气象站和2013-2015年26个区域气象站降水资料,采用卫星资料反演和统计分析方法,首次定义T_K（地面气温与云顶亮温的差值）来规避地面辐射对卫星接收辐射的影响,分析吐鲁番盆地各级别TBB（-10~-20℃、-20~-30℃、-30~-40℃、-40~-50℃）云的分布状况及其与降水的关系、降水的时空分布特征和变化趋势。结果表明,吐鲁番盆地TBB各级别云覆盖度与海拔高度显著正相关,云量从盆地平原区向山区递增;T_K的月变化同月降水具有较好的正相关性,TK正值时段4~8月与盆地汛期相对应,T_K极大值对应月降水量最大的6月;降水与海拔高度显著正相关,降水先随海拔高度增加而增多,1 400~1 900 m区域是降水量和降水垂直变率最大的区域,之后降水随海拔高度增加而减少;降水高度集中在夏季与秋季,6月降水最多（占3~4成）;降水集中出现在白天,平原地区集中在早晨至中午,山区集中在下午至傍晚。综合分析得出吐鲁番盆地人工增水作业区域、作业月份、作业"时间窗"选择的参考依据,其中最佳作业区域在1 400~1 900 m,最佳作业月份为6月,最佳作业"时间窗"为上午的06~10时与下午的14~18时。     

复杂地形下降水的高空间分辨率插值方法研究

复杂地形山区降水格局在多种地形要素的综合影响下呈现出显著异质性特征,弱化了降水站点观测资料的空间代表性,限制了遥感及再分析产品的适用性及传统插值方法的准确性。常用的PRISM降水插值算法通过提取并权重化地形要素,借助加权最小二乘算法对降水站点观测数据进行空间插值,被广泛应用于降水产品制备。本文针对PRISM算法对中小地形地貌刻画能力不足的问题,在解析影响复杂地形降水模式的地形要素的基础上,改进了PRISM的地形要素计算与权重化过程,同时,考虑到实际日降水量的随机性,将改进后的PRISM嵌入到“平均态日降水—比值”插值框架,构建了适用于复杂地形的日降水插值算法MPRISMR。随后,以具有复杂地形特征的元江流域为例,通过交叉验证及与ERA5-Land和TRMM_3B42降水产品的对比分析,发现该算法具有较高的准确性与可靠性。结果表明,在元江流域23个气象站点上,MPRISMR的插值结果与观测值的相关系数、相对偏差的中位数分别为0.72、0.98%,总体上优于ERA5-Land和TRMM_3B42日降水产品。另外,MPRISMR插值结果的精度随时间变化更小,更为稳定。最后,研究基于MPRISMR制备了空间分辨率约3 km的元江流域日尺度降水格网数据。本文可为复杂地形的陆面模式或流域水文水质模型提供高精度降水驱动场数据产品,从而支持流域可持续管理决策。     

宁夏区域性强沙尘暴卫星遥感监测系统

应用GMS-5或YF-2静止气象卫星云图资料，依据不同目标物(如水体、地表、沙漠、地面积雪、中高云、低云、扬沙、沙尘暴)在红外通道、可见光通道、水汽通道的平均灰度及光谱响应曲线的差异，利用多参数条件下的分类合成处理与评估技术，确定了宁夏及周边地区沙尘区(扬沙和沙尘暴)在静止卫星云图各通道中灰度阈值，建立了集信息综合分析和动态监测为一体的沙尘暴客观评估和实时监测系统。     

基于多种高分辨率卫星数据的TRMM降水数据降尺度研究——以内蒙古地区为例

利用内蒙古地区2001~2010年42个站点实测降水数据作为“真值”,采用LOO（Leave-One-Out）交叉验证、多元逐步回归等方法,构建TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）降水数据与地形及气候等要素之间的多元回归关系,在此基础上,利用回归值+残差值的方法,获得空间分辨率为1 km×1 km的TRMM年降水数据,并对降尺度TRMM数据进行精度检验。研究表明：① TRMM数据可用于区域年降水量估计,且与实测年降水量呈显著线性关系;② 通过建立不同年份、不同空间分辨率TRMM数据与其它遥感数据的多元统计模型,研究发现在中尺度下TRMM与观测年降水数据拟合效果较好,且在空间分辨率为0.50°×0.50°时的拟合效果最好;③ 降尺度分析提高了TRMM数据对研究区降水时空特征的描述能力,确定性系数、标准误差和偏差均有明显改善,表明降尺度算法在将TRMM降水数据空间分辨率提高到1 km×1 km的同时,并能提高降水数据的精度。     

2017年夏季秦岭降水的数值模拟及其空间分布

秦岭是中国气候的分界线,其高海拔地区降水数据的缺乏,限制了对秦岭高山气候及水资源变化的研究。为认知秦岭地区降水的空间分布,利用WRF模式,采用GF、KF和BMJ 3种对流参数化方案,对秦岭及周边地区2017年夏季降水进行了模拟。结果显示,模拟和卫星数据都揭示降水与地形呈剖面一致性,从南到北呈条带状分布的空间格局,在秦岭出现一条降水高值带,秦岭对水汽向北输送有明显的阻滞作用,造成南坡降水量显著大于北坡。模拟值要比卫星降水数据偏大,其中KF方案模拟降水偏多的主要原因为强烈的对流不稳定性导致对流降水的过高估计,GF方案则由于大气偏湿激发网格尺度降水,造成大尺度降水的模拟偏多,而BMJ方案模拟值与观测值最为接近。把模式分辨率提高到2 km,可显著改善模式对秦岭山区的模拟水平,但2 km高分辨率仍不足以完全显式解析积云对流过程,需要恰当的积云参数化的协同作用。     

基于CLDAS融合降水的中国降雨侵蚀力研究

气象站和卫星降雨资料估算降雨侵蚀力时存在无法反映空间异质性且精度差的问题,基于CLDAS多源融合降水,利用EI₆₀模型从不同的时空尺度对中国的降雨侵蚀力进行评估,并结合降雨量、侵蚀性降雨次数、侵蚀密度等指标,探讨降雨对土壤侵蚀的潜在作用。结果表明：（1） CLDAS降雨侵蚀力与地面实测数据在不同的时间尺度均有良好的回归关系,相关系数达到0.8以上,与CMORPH降雨侵蚀力相比,其相对误差显著降低,可以准确反映全国范围的降雨侵蚀力季节性变异。（2） 在2001—2020年,不同雨量区的降雨侵蚀力、降雨量和侵蚀性降雨次数的变化趋势基本一致,高雨量区的年际变化波动剧烈,侵蚀性降雨次数和暴雨过程协同影响降雨侵蚀力的大小。（3） 空间上,中国的降雨侵蚀力值的特点为东南沿海地区高、西北内陆地区低。时间上,侵蚀性降雨集中在5—8月,夏、秋两季对土壤造成的侵蚀影响更大。（4） 通过对年降雨量、年侵蚀密度和年暴雨量进行分区定量分析,结果表明暴雨量与侵蚀密度成正相关关系,即年降雨量一定,暴雨事件越多,降雨侵蚀密度越大。     

Evaluation of satellite-based precipitation estimation over Iran

Precipitation in semi-arid countries such as Iran is one of the most important elements for all aspects of human life. In areas with sparse ground-based precipitation observation networks, the reliable high spatial and temporal resolution of satellite-based precipitation estimation might be the best source for meteorological and hydrological studies. In the present study, four different satellite rainfall estimates (CMORPH, PERSIANN, adjusted PERSIANN, and TRMM-3B42 V6) are evaluated using a relatively dense Islamic Republic of Iran's Meteorological Organization (IRIMO) rain-gauge network as reference. These evaluations were done at daily and monthly time scales with a spatial resolution of 0.25° × 0.25° latitude/longitude. The topography of Iran is complicated and includes different, very diverse climates. For example, there is an extremely wet (low-elevation) Caspian Sea coastal region in the north, an arid desert in the center, and high mountainous areas in the west and north. Different rainfall regimes vary between these extremes. In order to conduct an objective intercomparison of the various satellite products, the study was designed to minimize the level of uncertainties in the evaluation process. To reduce gauge uncertainties, only the 32 pixels, which include at least five rain gauges, are considered. Evaluation results vary by different areas. The satellite products had a Probability of Detection (POD) greater than 40% in the southern part of the country and the regions of the Zagros Mountains. However, all satellite products exhibited poor performance over the Caspian Sea coastal region, where they underestimated precipitation in this relatively wet and moderate climate region. Seasonal analysis shows that spring precipitations are detected more accurately than winter precipitation, especially for the mountainous areas all over the country. Comparisons of different satellite products show that adj-PERSIANN and TRMM-3B42 V6 have better performance, and CMORPH has poor estimation, especially over the Zagros Mountains. The comparison between PERSIANN and adj-PERSIANN shows that the bias adjustment improved the POD, which is a daily scale statistic.     

An assessment of three satellite-based precipitation data sets as applied to the Thailand region

The study examines three satellite-based data sets to estimate long-term precipitation for the Thailand region: the Tropical Rainfall Mapping Mission (TRMM) 3B43, the Climate Prediction Centre morphing technique (CMORPH), and a locally developed regression model using the geostationary meteorological satellite (GMS) covering the Thailand region. Data for the first two sets were available at a spatial resolution of 0.25° × 0.25°, while the local regression model used data from the GMS at a resolution of 5 km × 5 km. The statistical regression model was developed by relating long-term monthly average precipitation from 27 rain gauge stations with concurrent satellite data in the visible and thermal infrared bands. The model was then tested against independent data from 27 rain gauge stations. Satellite/rain gauge ratios were estimated, and a smooth spline surface was used to correct the error from the model. Data from the three approaches were compared with a rain gauge network. The TRMM relation performed better than CMORPH, and the performance for GMS was comparable to TRMM with root mean square different and mean bias difference of 33.6 and 4.2%, respectively. The locally developed regression model was used to produce monthly and yearly total rainfall maps from the GMS data for the entire country.     

1959年来珠江三角洲地区的海平面变化与趋势

验潮站资料的低空间分辨率与卫星数据的短时序是区域海平面变化研究存在的关键难题。本文结合卫星高度计海平面高度距平资料及验潮站数据,基于EOF和最小二乘法重建过去53 年（1959-2011 年）珠江三角洲海平面变化时空序列,并利用主成分分析方法建立区域统一海平面变化时间序列。结果显示,基于EOF和最小二乘法的海平面高度场重建方法能很好地解决卫星高度计资料时间序列不长和验潮站分布稀缺时间不连续等问题,对于海平面变化研究,尤其是关于过去长期的变化过程及特征研究适用性良好。对统一海平面变化时间序列线性拟合显示,近53 年珠江三角洲区域海平面平均变化速率为4.08 mm/yr,且存在近期加速上升趋势。与单站研究相比,该方法较好地表达了区域海平面主要变化特征并剔除可能存在的噪音。径流及厄尔尼诺现象也对珠江三角洲海平面空间变化产生影响。     

塔里木河流域TRMM降水数据精度评估

利用塔里木河流域24个气象站降水数据,分析了2000-2013年TRMM多卫星降水数据(TRMM 3B43 v7)在塔里木河流域的适用性。检验结果表明:全年来看,TRMM数据对研究区所有站点的年均降水量拟合较好(R²=0.8846),流域内24个站点平均年降水量相对偏差为19.02%,其中60%的站点表现为TRMM年降水量高于地面实测年降水量;月降水方面,除个别站点(于田、且末、乌恰)较差外,大部分站点的拟合度都较好;就季节而言:春季拟合效果最好,夏、秋季的TRMM数据存在低估问题,而冬季则偏高估;流域降水量由东南向西北递增,并在西北部边缘地区增加较显著,形成一个相对丰水带;而向沙漠腹地方向延伸的降水量则呈减少趋势。同时流域最大降水区域在一年中变化存在一定的规律。     

基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究

新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏，给荒漠化监测等相关工作带来很大不便，开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究，对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍，利用无人机遥感提取（光合）植被信息，并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应，获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度，然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系，建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法，可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因，所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低，有待于今后进一步的工作加以改进。