GPM/IMERG产品在鲁南地区的精度评估

为了评估GPM/IMERG产品在鲁南地区的精度,利用2016年1—12月鲁南地区35个国家气象站的降水观测数据,采用定量和分类评分指标的方法,从时间、空间和降雨强度等方面对GPM/IMERG产品在鲁南地区的适用性进行评估。结果表明:IMERG数据在鲁南地区具有较高的精度,IMERG与站点观测数据相关系数为0.8,均方根误差为5.47mm/d,相对偏差为2.27%;从时间上来看,IMERG与站点观测区域平均日降水和月降水总体变化趋势是一致的,夏季的估算精度高于其他季节;从空间上来看,年降水量偏多的台站,IMERG数据会低估,年降水量偏少的台站,IMERG数据会高估,IMERG对中纬度山地和丘陵的估测精度优于平原;IMERG产品的估计精度与降雨强度有关,当降水量级为微量降水(小于1mm/d)时,卫星估测能力较弱,当降水强度为小雨及以上量级时,卫星估测降水产品与实际观测概率密度差异较小;IMERG估算稳定性降水的能力较强,在降水较多月份,IMERG的探测准确率较高、空报率较低、临界成功指数较好。     

双偏振雷达评估IMERG对不同类型降水的观测精度

采用地面雨量计校准后的南京信息工程大学 (Nanjing University of Information Science & Technology, NUIST) C波段双偏振 (C band Dual Polarization Radar, NUIST CDP) 雷达降水估测数据，研究全球降水观测 (Global Precipitation Measurement, GPM) 计划多星融合降水产品 (Integrated Multi satellite Retrievals for GPM, IMERG) 对苏皖地区梅雨、台风和飑线等不同类型降水观测精度，结果表明，①梅雨降水过程中，IMERG的累计降水量整体大于NUIST CDP的累计降水量；②台风降水过程中，IMERG一定程度上低估了累计降水量较大时的降水结果；③IMERG不能很好地观测到飑线降水的空间结构，几乎没有观测到这次降水过程中的强降水区域。     

GPM卫星降水数据在沿海地区的适用性分析——以三亚市为例

选取2016年1—12月GPM(Global Precipitation Measurement)卫星的IMERG月尺度降水数据为研究对象,以同时期的气象站点实测降水数据为参考,利用相关系数、标准偏差、相对误差等多种统计分析指标对其在沿海地区估测能力进行评价。结果表明:IMERG月尺度降水量与站点实测降水数据相关性较好,IMERG估测的降水与气象站点实测降水量的时空变化规律也较为一致,但是量化到具体数值而言,其对山区、海岛站的估测能力不及地势平坦的区域;同时,选取降水个例对IMERG日尺度和半小时尺度降水数据的分析表明,日尺度IMERG估测的不同等级降水量也存在偏差,半小时尺度IMERG降水数据对海岛站的降水估测偏高。总体而言,IMERG降水数据对降水的时间变化规律和空间分布格局估测较为合理,但是对山区、海岛地区,其降水估测值还存在偏差,在今后应用中需结合地形特征加以合理利用。     

精细化评估GPM/IMERG产品对台风“妮坦”降水的观测精度

采用地面加密雨量计观测资料，以1 h、3 h、6 h、12 h和24 h等多个时间尺度分别评估了全球降水观测GPM （Global Precipitation Measurement）计划降水产品IMERG （Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM）对台风"妮妲"降水中小雨、中雨、大雨和暴雨等不同量级降水的估计能力，主要结论如下：（1）降水累积时长会影响IMERG降水产品的估计精度。随着降水累计时长的增加，IMERG与地面雨量计观测结果的一致性加大，相对偏差和偏差的随机性均减小；（2）降水累计时长1 h时，IMERG对不同量级降水的观测精度均存在较大偏差；（3） IMERG降水产品会高估小雨时地面雨量计的降水量，且低估小雨事件发生的概率，对于小雨等级降水的观测能力还有待提高；（4） IMERG能较好地观测到暴雨降水的空间分布区域，但对暴雨的估计量级会明显偏低。     

中国大陆日降水峰值时间位相的区域特征分析

利用高密度的中国国家级地面气象站逐时降水数据,系统分析和比较了中国大陆地区暖季降水量、降水频次和降水强度的日变化峰值位相的整体特征、空间分布差异及典型区域平均的日变化演变特征。研究指出,中国大陆暖季降水日变化峰值时间主要表现为下午、清晨、夜间3类典型位相,且整体而言降水频次的清晨峰值更凸出,降水强度以下午峰值为主。综合考虑降水量和降水频次的日变化峰值位相,发现中国大陆地区降水日变化峰值位相在空间分布上存在7个典型区域:下午峰值区(东北至华北山区、东南内陆地区)、夜间峰值区(四川盆地西部至云贵高原东部、华北平原西部贴近山地的区域)和清晨峰值区(华北平原东部、秦巴山区至华中西南部)各两个,以及傍晚至夜间峰值位相的青藏高原区。各典型区域内部具有较一致的降水量和频次的日峰值时间位相,而区域边缘或交界处降水量和频次的峰值位相则相反,主要是降水量的下午主峰值时段与降水频次的清晨主峰值时段的错位。从降水量、降水频次和降水强度的日变化的演变特征来看,午后峰值区、夜间峰值区和青藏高原的傍晚至夜间峰值区的多数台站,都存在降水量位相滞后于降水强度而超前于降水频次的特征,这应是降水演变过程中时间演变不对称性和对流云系发展演变的具体表现。     

基于Delta分位数映射法的青藏高原中东部IMERG卫星降水误差订正

可靠的降水资料对理解青藏高原水量平衡和水循环过程尤为重要。IMERG(Integrated Multi-satellitE Retrievals for Global Precipitation Measurement)是新一代卫星降水产品,具有更广的覆盖范围与更高的时空分辨率,但在高原复杂地形条件下仍然存在较大的不确定性。鉴于此,本研究应用Delta分位数映射法(Quantile Delta Mapping, QDM),对IMERG日降水数据进行偏差订正,使用2001-2010年的中国区域地面气象要素数据集(China Meteorological Forcing Dataset, CMFD)降水数据和IMERG日降水产品分季节建立传递函数,对2011-2014年的IMERG逐日降水进行订正。研究结果表明：(1)Delta分位数映射法能够有效订正IMERG的降水频率、数值和空间分布,对极端降水和负偏差较大区域的订正效果更为明显。订正后的IMERG降水概率分布更加接近观测概率分布,降水偏差也更符合正态分布,改进了对全年和季节降水空间分布的刻画,提高了月降水的精度。(2)订正后日降水量均...     

数据处理方法对中国区域平均降水序列精度的影响

利用地面观测站点资料研究大范围地区的降水长期变化规律,选取不同的指标会使分析结果出现显著差异。利用中国大陆区域内2139个国家站的逐日降水资料,比较不同数据处理方法得到全国和中国西部、中国东部地区的降水量、降水日数和降水强度的区域平均时间序列,探讨对其变化趋势估算的偏差。研究表明,1951—1957年估算的中国区域平均降水量原始值出现虚假的偏高,使趋势估算出现较大误差;1951—2016年中国西部地区平均降水量距平百分率时间序列的波动幅度显著偏大;区域平均降水量、降水日数和降水强度的距平和标准化距平序列较为可信。全国平均降水量、降水日数的原始值和距平值序列都基本反映了中国东部湿润地区降水的变化,降水量距平百分率的变化主要由西部干燥区域的降水变化构成,降水量标准化距平则可综合反映湿润和干燥地区的降水变化。     

IMERG和TMPA降水产品在夏季中国中东部的检验

基于500个国家站雨量计的观测,从时空分布、不同地形条件、不同等级的降水强度及日变化角度,对比评估了2014—2016年夏季多星集成降水产品TMPA和IMERG在中国中东部的适用性。研究结果表明,与雨量计相比.TMPA和IMERG降水产品能较好地反映夏季中国中东部逐日降水量的变化规律,IMERG的平均误差更小。IMERG降水产品的日平均降水量与雨量计的相关性更高,相关系数超过0.9,而TMPA仅为0.8。在中国中东部的平原和山区,IMERG降水产品对弱降水(4 mm·d~(-1))强度和弱降水频次的表征能力,较TMPA降水产品有明显的改善;但IMERG降水产品对山区的强降水频次的探测较TMPA降水产品改进有限。从日变化来看,TMPA降水产品明显低估早晨的降水强度和降水频次,且高估了午后的降水强度和降水频次。IMERG降水产品作为高时空分辨率的准全球降水资料,在中国中东部有较高的精度,未来可应用于气象和水文模式中。     

GPM IMERG和ERA5降水数据精度在云南复杂地形区域的评估检验

为评估和对比GPM IMERG、ERA5降水数据在云南的适用性,利用2014年4月至2018年6月的地面气象观测数据、GPM IMERG卫星遥感降水产品和ERA5再分析降水数据,采用定量和分类评分7项指标评估GPM IMERG和ERA5日降水产品在云南的适用性。结果表明:2种数据存在小雨日雨量高估,中雨及以上量级雨日雨量低估的问题,ERA5数据更为突出,小雨日居多导致降水整体高估;GPM IMERG数据空、漏报并存,ERA5则高空报、低漏报严重;小雨日较多(较少)的区域2种数据易出现高漏报(空报);不同雨强区间GPM IMERG秋季降水数据精度最高,冬季存在低雨强低估,高雨强高估的不同表现;20mm/d以下中低雨强段上2种降水数据与地面站点数据误差较小,雨强变大,误差增大,雨强大于20mm/d时,2种数据随雨强增大与站点偏差差异更为显著;随坡度和起伏度增大2种降水数据精度呈变差趋势;多项指标评估表明GPM IMERG降水数据在云南具有更高精度。研究结果为应用和开展农业、水利、水文、气象等相关学科研究提供参考依据。     

多卫星融合降水产品对2015—2020年登陆浙江台风降水的监测能力评估

基于浙江省雨量站观测数据,利用相对偏差(RB)、均方根误差(RMSE)、相关系数(CC)对2015—2020年登陆浙江的“灿鸿”“摩羯”“利奇马”“米娜”和“黑格比”影响期间全球降水观测计划GPM多卫星融合产品V06B版的准实时降水产品IMERG＿ER(简称IMERG)进行总体评估,并采用探测率(POD)、空报率(FAR)和临界成功指数(CSI)来评估不同降水量级下IMERG的降水估测能力。结果表明：IMERG总体能较好反映降水的空间分布特征,但对强降水落区范围大小的捕捉能力尚有一定不足。IMERG对“灿鸿”过程总降水量具有一定程度的低估,对“摩羯”“利奇马”“米娜”和“黑格比”过程总降水量存在高估。此外,IMERG对“黑格比”降水变化的捕捉能力最强,接着依次是“灿鸿”“摩羯”和“利奇马”,较差的是“米娜”。从分级检验结果看,随着降水量级的增加,POD和CSI稳中有降,FAR稳中有升,即IMERG对小雨的辨识能力最优,对大暴雨的捕捉能力较差,同时高估了较强降水发生的可能性。客观上看,IMERG对个别台风降水强度的捕捉能力稍显不足,定量误差较大,但总体上追踪台风降水动态变化的能力尚可,具...     

1960~2011年中国日降水集中程度的时空变化特征

利用1960~2011 年的日降水资料,计算降水集中指数（Concentration Index,CI）,分析中国区域降水集中程度的空间分布及时间变化特征,得到以下主要结论：CI 指数可有效描述我国日降水集中程度;我国CI 指数介于0.575 与0.750 之间,平均为0.652,总体呈现出东部大、西部小,夏季大、冬季小的特征;44.17%站点的CI 指数表现出增加趋势,55.83%的站点表现出减少趋势,其中10.36%站点的变化趋势通过95%信度水平的显著性检验,CI 指数显著增大的站点主要分布在西北、华中和西南地区,显著减小的站点主要分布在东北、华北、东南沿海及青藏高原东部等地区;3~5 年是各子区域CI 指数变化的主要周期,与对应区域降水量的变化周期较一致;1970 年左右和2000 年左右是显著周期性变化出现较集中的时间段。     

1901~2013年GPCC和CRU降水资料在中国大陆的适用性评估

利用1901~2013年中国大陆地区的气象台站实测降水资料,对东英吉利（East Anglia）大学气候研究中心（Climatic Research Unit,CRU）和全球降水气候中心（Global Precipitation Climatology Centre,GPCC）的降水资料分别从季节、年际和年代际尺度上进行了评估。结果表明：1961~2013年CRU与GPCC降水资料均能较准确地描述中国大陆地区的降水特征,且在东部较西部地区、夏季较冬季与站点实测降水情况更为一致。将中国大陆划分为不同区域并在其季节、年际和年代际时间尺度上通过比较降水偏差绝对值的百分比、均方根误差和相关系数等统计量后发现：CRU在青藏高原和其它较大的山脉附近与站点实测降水的差别较大,且年均降水趋势在西北一带的阿尔金山脉、黄土高原、东南地区和长江下游地区,比实测降水的年均趋势小、甚至出现趋势相反的情况。此外,CRU降水的年代际变化趋势也偏小。而GPCC数据不论是降水量还是降水趋势都更接近实际情况。在1901~1961年,通过与65个长期气象观测站点的降水时间序列比较发现,CRU在110°E以西地区与站点观测的降水资料间的差别较大,而GPCC与站点观测资料的吻合较好。最后,利用1961~2013年两套降水资料和站点实测资料分别计算了标准化降水指数（SPI）,简单分析了中国大陆地区的干旱变化,发现GPCC对旱涝的时空变化特征的描述比CRU更接近站点实际观测;并且CRU也没有反映出1997年夏季中国地区出现的严重干旱情况,而GPCC较为准确地反映出了这一干旱事件特征。因此,本文的研究结果认为,就中国大陆地区长时期降水资料而言,GPCC的适用性优于CRU。     

2008～2016年重庆地区降水时空分布特征

利用2008~2016年国家气象信息中心提供的0.1°分辨率的中国地面与CMORPH融合逐小时降水产品,分析了重庆地区的降水时空分布特征,尤其是小时强降水的时空分布特征。结果表明:(1)年均降水量总体呈西低东高分布,大值中心位于重庆东北和东南部,且存在一定的季节性差异,特别是夏季,西部降水明显增强,总降水呈两高(西部、东部)一低(中部)的分布;降水频次、降水强度与地形的相关性较高,海拔高度较高的山区(海拔高度>1000 m)降水频次多大于盆地和丘陵区(海拔高度<1000 m),降水强度与之相反,且小时强降水多发生在迎风坡前侧的过渡区域,说明高海拔区域易出现降水,但降水强度不强,而地形抬升则是触发强降水的重要原因,导致山前降水明显大于山峰。(2)重庆地区降水主要集中在5~9月,降水量、降水强度和小时强降水频次均呈单峰型分布,峰值出现在6~7月,降水频次呈双峰型分布,一个峰值出现在5~6月,另一个峰值出现在10月,7~8月为低频期,与副高控制下的连晴高温天气有关。(3)重庆地区降水存在明显的日变化特征,降水以夜雨为主,且降水峰值出现时间表现为向东延迟的特征,重庆西部日峰值出现在凌晨02:00(北京时,下同),中部出现在清晨05:00,东北部出现在早上08:00。从不同季节来看,春季、秋季和冬季降水日变化呈单峰型分布,主要集中在清晨,而夏季受午后局地对流性天气的影响,在下午17:00左右存在一个次峰值。(4)强降水的主要集中在夏季,在空间上存在三个大值中心,受西南涡及地形的相互作用,夏季在缙云山以西的盆地区域,小时强降水频次明显较高。     

Assessment of the GPM and TRMM Precipitation Products Using the Rain Gauge Network over the Tibetan Plateau

Using high-quality hourly observations from national-level ground-based stations, the satellite-based rainfall products from both the Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated MultisatellitE Retrievals for GPM (IMERG) and its predecessor, the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA), are statistically evaluated over the Tibetan Plateau (TP), with an emphasis on the diurnal variation. The results indicate that: (1) the half-hourly IMERG rainfall product can explicitly describe the diurnal variation over the TP, but with discrepancies in the timing of the greatest precipitation intensity and an overestimation of the maximum rainfall intensity over the whole TP. In addition, the performance of IMERG on the hourly timescale, in terms of the correlation coefficient and relative bias, is different for regions with sea level height below or above 3500 m; (2) the IMERG products, having higher correlation and lower root-mean-square error, perform better than the TMPA products on the daily and monthly timescales; and (3) the detection ability of IMERG is superior to that of TMPA, as corroborated by a higher Hanssen and Kuipers score, a higher probability of detection, a lower false alarm ratio, and a lower bias. Compared to TMPA, the IMERG products ameliorate the overestimation across the TP. In conclusion, GPM IMERG is superior to TRMM TMPA over the TP on multiple timescales.     

华北及周边地区夏季分区客观降水预报

在降水客观分区的基础上,对华北及周边地区进行夏季降水预报。利用2006—2008年的6—8月T213资料和相应时段的实况资料,通过概率回归降水等级方案建模,对2009年和2010年6—8月进行了试报。结果表明:分区建模的降水预报与单站建模预报相比,TS评分在不同时效、不同量级上均有提高,并且在空报和漏报上有较大改善,特别是大量级降水预报改善明显。从因子分析上看,分区建模较单站建模所选因子更丰富,利用了模式产品的有用信息,因此做出了更好的预报。分区建模与模式降水预报的对比分析表明:分区建模的降水预报效果好于模式直接降水预报,空报现象改善明显。     

GPM卫星和地面雷达对江苏盐城龙卷风强降水估测的对比

为综合评估卫星和天气雷达在2016年6月23日盐城龙卷风期间的强降水过程的降水估测精度,以国家级雨量站观测数据为基准,结合相关系数(CC)、相对误差(RB)、均方根误差(RMSE)以及分级评分指标,利用S波段的天气雷达定量降雨估测产品(RQPE)和全球降水观测计划多卫星融合产品(IMERG_FRCal,IMERG_FRUncal,IMERG_ERCal)进行比较。结果表明,雷达和卫星的累积降水量与雨量站的空间相关性很强(相关系数大于0.9),基本上能捕捉到整个降水过程的空间分布。降水主要分布在江苏省北部,但卫星高估了江苏省东北部强降水中心的降水量;对于小时时序区域平均降水,卫星高估了降水,而雷达低估了累积降水量。综合降水中心区域分析,IMERG的强降水区域降水量与雨量站的时间序列的偏差显著;RQPE在降水峰值达到之前及峰值之后与地面雨量站的变化趋势基本一致,但对降雨量峰值有明显的偏低。RQPE能较为准确地在时间上捕捉到降雨强度的变化趋势,但对于大雨及暴雨的估测能力不佳;RQPE的POD、SCI值都远远高于IMERG, FAR也较小。IMERG几乎未能监测到强降水的发生。总体上,RQPE对此次龙卷风强降水量的估测表现优于3种IMERG产品,特别是在捕捉强降水区域的空间分布方面,但对于强降水的估测能力仍需进一步改善。     

梅里雪山地区气温和降水的时空分异及海拔效应

梅里雪山地区是中国地形起伏最大的地区之一,其气候环境复杂多变、空间分异特征显著,对区域气温和降水的系统分析有助于揭示区域内冰川变化的原因和水文循环过程。站点观测的缺乏和再分析资料的低空间分辨率是精细刻画该地区气象条件的主要制约因素。研究中首先基于有限站点观测,采用尺度因子法和月尺度的回归校正对ERA5-Land产品进行校准;然后,考虑气温和降水的海拔效应,采用Anusplin插值的方式对校准后的结果进行统计降尺度。最终获得了梅里雪山地区近30年(1990—2020年）1 km空间分辨率的气温、降水数据,并以此分析了这一地区降水、气温的时空异质性及其在不同海拔梯度上的表现特征。结果表明,区域气温以0.15℃/(10 a)的速率呈显著上升趋势,且各季节升温的幅度及分布范围各异;降水则以-41.19 mm/(10 a)的速率呈显著下降趋势,整个区域呈“变暖变干”的倾向。区域增温具有明显的海拔依赖性,海拔低于4000 m和>5000 m时,增温不随海拔变化而变化,当海拔处于4000~5000 m时,增温幅度随海拔升高而增加。区域降水也具有显著的海拔梯度效应,当海拔<5000 m时,西坡降水随海拔的升高而减少,当超过该海拔后降水随海拔升高而增加;东坡降水始终随海拔升高而增加。梅里雪山气候变化的时空分异特征是大气环流背景和复杂地理环境共同作用的结果。区域持续的变暖及降水的减少可能会进一步加重该区冰川水资源的流失。