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。     

东北地区TRMM数据降尺度的GWR模型分析

利用东北地区2000-2010年93个气象站点观测数据作为“真实值”,对TRMM降水数据进行精度验证,发现研究区TRMM降水数据与观测数据之间具有明显的线性相关性,且TRMM降水数据数值偏大于观测值,表明TRMM降水数据在东北地区具有一定的可信度。对东北地区多年平均、2001、2010年的TRMM数据,进行GWR模型降尺度研究,得到1 km的新降水数据,并与全局OLS回归模型进行对比。结果表明：（1）相比全局OLS回归模型,GWR模型的降尺度结果可获得更好的R与RMSE,说明GWR模型更适用于东北地区TRMM数据的降尺度研究;（2）东北地区GWR模型的降尺度分析结果与观测数据之间的相关系数在0.44-0.97之间,且分布较分散;（3）经过降尺度的TRMM降水数据,在空间分辨率上有较大提高,能更真实地反映研究区的降水特征,为该数据小尺度的应用研究奠定基础。     

1980—2020年中国九大流域蒸散发及其组分时空评估

蒸散发是地表陆气水分交换的纽带,准确量化蒸散发的时空演变格局对于水资源规划与管理至关重要。本文基于GLEAM模型的蒸散发及其组分数据集,借助7个通量观测站数据、120个流域的流域水量平衡及PML_V2蒸散发产品,在中国九大流域系统评估了GLEAM-ET产品,分析了植被恢复背景下,蒸散发（ET）及其组分（植被蒸腾Ec,截留蒸发Ei,土壤蒸发Es）在1980—2020年的时空演变格局。本文主要得到以下结论：① GLEAM-ET产品在中国九大流域具有较好的适用性,其性能与气候类型有关,干旱区效果优于湿润区。此外,GLEAM与PML_V2模型在九大流域相关性较好（R>0.7）,分布格局与变化趋势整体保持一致。② 全国尺度上,ET均值为416.88 mm,增长速率为1.21 mm/a。Ec与ET均呈自东南向西北递减的分布格局,而Es与其相反。Ec、ET在九大流域均呈显著增加趋势（p<0.001）。Ei、Es在季风区流域分别呈显著增加和显著减小趋势;在内陆区流域呈不显著减小（p>0.05）和显著增加趋势。③在植被恢复背景下,ET组分比例发生了变化。Ec占比变化存在南北差异,南方流域Ec占比均减小,北方流域均增加。Ei占比在各流域均增加,Es占比均减小。黄河流域ET组分对植被恢复的响应最为明显,Ec占比增加了5.21%,Es占比减小了5.56%。     

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。     

基于格点数据的1961—2018年中国多种积温时空变化研究

积温能够影响植物的物候期和农业作物的产量及空间分布。在研究中,通常将有限数量站点积温数据外推插值到空间进行分析,在站点空间分布稀疏和地形复杂的地区,积温数据在空间上有较大的不确定性。目前,已有高分辨率的格点化气象数据,在此基础上直接计算可解决上述问题。本研究使用1961—2018年长时间序列的高分辨率格点气温数据（CN05.1）,分析了中国大陆≥0 ℃、≥ 5 ℃、≥10 ℃和≥ 15 ℃的4种积温时空变化,结论如下：① 在中国大陆范围,4种积温的低值区主要分布在青藏高原、新疆天山和中国东北地区,高值区分布在华南地区;② 在58年间,4种积温均表现出显著增加的趋势,尤其以内蒙古和东北地区积温增温趋势显著;③ 这种积温在空间上趋势变化引起了农业区划中热带和亚热带地区面积显著增加,温带和寒温带面积减少;④ 在58年中,4种积温开始时间显著提前,结束时间显著推后。4种积温开始时间转变间隔时间（0~5 ℃、5~10 ℃和10~15 ℃转变所需时间）在黄土高原和内蒙古地区较为剧烈。对于结束时间转变间隔时间,在华中地区趋势变化剧烈。     

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。     

基于DCT-PLS算法的MODIS LST缺值填补方法研究

受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的地表温度产品（LST）在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法（DCT-PLS）,利用数据集自身的时间和空间信息填补缺值。本文在粤港澳大湾区开展实证研究,将DCT-PLS算法用于填补该地区2001年1月—2017年12月的月值MODIS LST数据缺值,并引入人工模拟缺值对算法进行误差分析与精度验证。算法误差分析结果表明,填补误差主要来源于三维算法对数据集中有偏LST时间信息的使用,并因此产生显著高估或低估的填补结果。基于此,本文提出了利用MODIS LST数据集自身时间序列信息自动计算获取有效辅助LST信息的优化策略,从而实现填补算法计算效率和精度的提升：平均计算时间从12.0 s提高至1.7 s,平均R从0.94提高至0.97,平均RMSE从1.94 K提高至0.74 K（相较于三维算法）。在大湾区的填补结果表明（日间结果：R=0.98、RMSE=0.79 K;夜间结果：R=0.99、RMSE=0.56 K）,优化后的DCT-PLS算法可以快速鲁棒地填补MODIS LST月值数据产品中的缺值,并且具有稳定性强、不依赖外部数据集的计算特性,能够适应长时间序列MODIS LST缺值填补。     

同化叶面积指数和蒸散发双变量的冬小麦产量估测方法

同化遥感信息到作物生长过程模拟模型,是估测区域作物产量的重要方法之一。同化变量的选取对同化结果精度至关重要。本文在标定WOFOST作物模型参数的基础上,优化了WOFOST模型的默认灌溉参数。利用ET和LAI作为同化变量,分别构建了时间序列趋势信息的代价函数和四维变分代价函数;采用SCE-UA算法最小化代价函数, 重新初始化WOFOST模型初始参数——作物初始干物质重、作物35 ℃生命期和灌溉量。最后利用MODIS LAI产品（MCD15A3）、MODIS ET产品（MOD16A2）,同化到作物模型估测产量,并对比分析了水分胁迫模式下同化单变量（ET或LAI）和同化双变量（ET和LAI）的估产精度。结果表明：同化双变量ET和LAI的策略,优于同化单变量LAI或ET,双变量策略的冬小麦产量估测精度为R²=0.432,RMSE=721 kg/hm²;单独同化高精度LAI对提高估产精度具有重要作用,其冬小麦产量估测精度为R²=0.408,RMSE=925 kg/hm²;单独同化ET的趋势信息改善了WOFOST模型模拟水分平衡的参数,但是,产量估测精度（R²=0.013,RMSE=1134 kg/hm²）与模型模拟估测产量精度（R²=0.006,RMSE=1210 kg/hm²）相比改善效果有限。本研究为其他区域的遥感数据与作物模型的双变量数据同化的作物产量估测研究提供了参考价值。     

基于TRMM降水数据的空间降尺度模拟

本研究以黑河流域为例,通过在不同空间尺度上建立降水与影响因素的关系并选择最优尺度以此进行降尺度,建立了基于地理加权回归（GWR）与高精度曲面建模方法（HASM）相结合的跨尺度统计降尺度方法,对TRMM降水数据进行了降尺度模拟。最后,结合站点观测数据采用交叉验证法对降尺度结果进行了验证。结果表明,与传统的降尺度方法相比,考虑最优尺度的降尺度方法在一定程度上提高了降尺度结果的精度,同时表明对跨尺度过程中产生的误差进行修正可进一步提高结果精度。本研究所提出的方法可用于粗分辨率降水数据的降尺度模拟,可为站点稀疏地区或地形复杂地区高分辨率高精度降水数据的获取提供方法上的支持。     

气候变化情景下淮河上游流域氮排放预测研究

淮河流域是水体遭受营养盐污染较严重的地区,本研究选择淮河上游的淮滨流域（淮滨站以上,流域面积1.6万km²）为研究对象,首先构建了淮滨流域SWAT水文水质模型,然后利用2011—2017年淮滨站实测的月径流和月氨氮浓度对SWAT模型进行了校正与验证,最后基于全球气候模型（GCM）气象数据,预测了未来30年（2020—2029年、2030—2039年、2040—2049年）不同气候变化情境（RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5）下的径流、氨氮浓度和非点源总氮负荷。结果发现,径流在校正期和验证期的Nash-Suttcliffe系数均为0.79,氨氮在校正期和验证期的Nash-Suttcliffe系数均高于0.5,表明模型的适用性良好。研究发现本研究区施肥量与土地利用类型是非点源氮负荷空间分异的主导因素。2020—2049年,不同气候变化情景下,本研究区的降水量和气温均为增长趋势。假如保持基准期（2011—2016年）污染排放强度,仅考虑气候变化影响,流域内非点源污染总氮负荷将比基准期最多增加31.8%,流域出水口淮滨站的年均氨氮浓度将最多减小42.6%。本研究可以为气候变化下淮滨流域的水文水质管理提供科学支撑。     

Hydrological Simulation Using TRMM and CHIRPS Precipitation Estimates in the Lower Lancang-Mekong River Basin

Satellite-based products with high spatial and temporal resolution provide useful precipitation information for data-sparse or ungauged large-scale watersheds. In the Lower Lancang-Mekong River Basin, rainfall stations are sparse and unevenly distributed, and the transboundary characteristic makes the collection of precipitation data more difficult, which has restricted hydrological processes simulation. In this study, daily precipitation data from four datasets(gauge observations, inverse distance weighted(IDW) data, Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) estimates, and Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations(CHIRPS) estimates), were applied to drive the Soil and Water Assessment Tool(SWAT) model, and then their capability for hydrological simulation in the Lower Lancang-Mekong River Basin were examined. TRMM and CHIRPS data showed good performances on precipitation estimation in the Lower Lancang-Mekong River Basin, with the better performance for TRMM product. The Nash-Sutcliffe efficiency(NSE) values of gauge, IDW, TRMM, and CHIRPS simulations during the calibration period were 0.87, 0.86, 0.95, and 0.93 for monthly flow, respectively, and those for daily flow were 0.75, 0.77, 0.86, and 0.84, respectively. TRMM and CHIRPS data were superior to rain gauge and IDW data for driving the hydrological model, and TRMM data produced the best simulation performance. Satellite-based precipitation estimates could be suitable data sources when simulating hydrological processes for large data-poor or ungauged watersheds, especially in international river basins for which precipitation observations are difficult to collect. CHIRPS data provide long precipitation time series from 1981 to near present and thus could be used as an alternative precipitation input for hydrological simulation, especially for the period without TRMM data. For satellite-based precipitation products, the differences in the occurrence frequencies and amounts of precipitation with different intensities would affect simulation results of water balance components, which should be comprehensively considered in water resources estimation and planning.     

基于GEE的黄河流域植被时空变化及其地形效应研究

黄河流域作为中国东部平原的生态屏障,研讨其植被覆盖的时空变化有助于生态环境治理。本文利用GEE平台,基于Landsat数据通过像元二分模型反演了1990—2020年黄河流域植被覆盖度（FVC）,并通过Theil-Sen Median趋势分析和 Mann-Kendall检验方法剖析FVC的时空变化趋势,挖掘出FVC趋势变化与海拔、坡度、坡向等地形因子之间的响应关系。结果表明：① 黄河流域FVC整体呈现西北低东南高的空间分布趋势,其中低等FVC占整个流域面积的45%,主要集中于西北部干旱半干旱地区;② 流域中部植被覆盖改善明显,占整个流域的57.07%,西北部和东南部退化程度相对较高;③ 植被覆盖受地形效应影响较为显著,在坡度大于40°及高程（-31~637 m）时高等级FVC占比较高,坡度8~18°及高程1852~2414 m范围内植被改善效果相对较好。结果可以为黄河流域生态环境保护及高质量发展提供科学支撑。     

Analysis of runoff in ungauged mountain watersheds in Sichuan, China using kinematic-wave-based GIUH model

Floods are one of the most common natural hazards occurring all around the world. However, the knowledge of the origins of a food and its possible magnitude in a given region remains unclear yet. This lack of understanding is particularly acute in mountainous regions with large degrees in Sichuan Province, China, where runoff is seldom measured. The nature of streamflow in a region is related to the time and spatial distribution of rainfall quantity and watershed geomorphology. The geomorphologic characteristics are the channel network and surrounding landscape which transform the rainfall input into an output hydrograph at the outlet of the watershed. With the given geomorphologic properties of the watershed, theoretically the hydrological response function can be determined hydraulically without using any recorded data of past rainfall or runoff events. In this study, a kinematic-wave-based geomorphologic instantaneous unit hydrograph (KW-GIUH) model was adopted and verified to estimate runoff in ungauged areas. Two mountain watersheds, the Yingjing River watershed and Tianquan River watershed in Sichuan were selected as study sites. The geomorphologic factors of the two watersheds were obtained by using a digital elevation model (DEM) based on the topographic database obtained from the Shuttle Radar Topography Mission of US’s NASA. The tests of the model on the two watersheds were performed both at gauged and ungauged sites. Comparison between the simulated and observed hydrographs for a number of rainstorms at the gauged sites indicated the potential of the KW-GIUH model as a useful tool for runoff analysis in these regions. Moreover, to simulate possible concentrated rainstorms that could result in serious flooding in these areas, synthetic rainfall hyetographs were adopted as input to the KW-GIUH model to obtain the flow hydrographs at two ungauged sites for different return period conditions. Hydroeconomic analysis can be performed in the future to select the optimum design return period for determining the flood control work.     

An Assessment of Snow Cover Duration Variability Among Three Basins of Songhua River in Northeast China Using Binary Decision Tree

The dynamics of snow cover differs greatly from basin to basin in the Songhua River of Northeast China, which is attributable to the differences in the topographic shift as well as changes in the vegetation and climate since the hydrological year (HY) 2003. Daily and flexible multi-day combinations from the HY 2003 to 2014 were produced using Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) from Terra and Aqua remote sensing satellites for the snow cover products in the three basins including the Nenjiang River Basin (NJ), Downstream Songhua River Basin (SD) and Upstream Songhua River Basin (SU). Snow cover duration (SCD) was derived from flexible multiday combination each year. The results showed that SCD was significantly associated with elevation, and higher SCD values were found out in the mountainous areas. Further, the average SCDs of NJ, SU and SD basins were 69.43, 98.14 and 88.84 d with an annual growth of 1.36, 2.04 and 2.71 d, respectively. Binary decision tree was used to analyze the nonlinear relationships between SCD and six impact factors, which were successfully applied to simulate the spatial distribution of depth and water equivalent of snow. The impact factors included three topographic factors (elevation, aspect and slope), two climatic factors (precipitation and air temperature) and one vegetation index (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI). By treating yearly SCD values as dependent variables and six climatic factors as independent variables, six binary decision trees were built through the combination classification and regression tree (CART) with and without the consideration of climate effect. The results from the model show that elevation, precipitation and air temperature are the three most influential factors, among which air temperature is the most important and ranks first in two of the three studied basins. It is suggested that SCD in the mountainous areas might be more sensitive to climate warming, since precipitation and air temperature are the major factors controlling the persistence of snow cover in the mountainous areas.     

结合TRMM数据的区域降水高精度曲面建模研究

高精度曲面建模方法（High Accuracy Surface Modeling, HASM）,从理论上解决了传统方法在插值过程中峰值削平和边界震荡等问题。其模拟精度相对于经典插值方法有很大提高,已成功应用于人口密度、土壤属性,以及气候要素等领域的空间制图。然而,由于地面气象站点数量和分布的限制,使得HASM仅依靠站点数据难以得到高精度的空间降水估计数据,因此,本文以地貌与气候类型复杂多样的我国中西部地区2010年年降水量空间分布模拟为例,采用混合插值法进行HASM区域降水模拟。结果表明,TRMM作为背景场的HASM模拟的年降水量精度,在全局和局部明显优于IDW、Spline和Kriging等经典插值方法的结果,作为背景场的HASM模拟精度,MAE和RMSE分别为125.15 mm和155.80 mm,其他方法最好的模拟结果比其误差值分别高出53.6%和54.5%;其模拟误差在不同子区域都较小;各种方法在平原的精度都高于山区的精度。