赣江流域TRMM遥感降水对地面站点观测的可替代性

多卫星遥感降水产品为无/缺资料地区的水文过程模拟提供了新的数据来源。结合地面高密度雨量站网,在中国典型暴雨区赣江流域定量评估两种TRMM降水产品(3B42V7和3B42RTV7)的精度,并通过耦合分布式水文模型CREST,探讨了水文模拟中TRMM卫星降水产品对地面观测降水的可替代性。研究表明:3B42和3B42RT与地面观测流域平均月降水相关系数达到0.9以上,偏差在5%以内,日尺度上相关性略差,偏差略有增加。同时设计2种水文模拟对比试验:情景I为静态参数,使用地面雨量站降水率定模型参数,采用卫星降雨验证模型;情景II为动态参数,采用卫星数据重新率定模型参数,再利用卫星降雨验证模型。对比结果表明:情景II中完全使用TRMM降水后模型效果明显改善,证明TRMM卫星数据在赣江流域具有替代地面站点观测的潜力,但需要重新根据卫星降雨率定模型。     

中国内陆TRMM降水数据质量评估

针对TRMM降水数据在中国内陆是否可靠的问题,本研究采用了Xie Pingping根据地面观测站点产生的降水数据、中国气象局公开的759个站点观测降水数据与3B42_V6版本的TRMM降水数据,在中国内陆将地面观测数据同TRMM数据进行了深入对比分析。发现TRMM降水质量受地形影响很大,迎风坡偏小背风坡与山顶偏大,TRMM降水在汛期(夏季与秋季)比站点观测降水大,枯季(冬季与春季)TRMM相对精确。所以本研究建议在对TRMM降水数据进行应用时应该进行地形矫正。     

TRMM卫星降水数据在洣水流域径流模拟中的应用

采用地面雨量站点观测降水作为基准数据,评估热带降雨观测计划（TRMM）最新一代卫星降水产品3B42V7的精度;利用站点和卫星两种降水数据驱动栅格新安江模型,采用SCEM-UA算法考虑模型参数不确定性,进行流量过程模拟,评估TRMM 3B42V7在流域水文模拟和预报中的应用能力。数据精度评估显示:在平均意义上,TRMM 3B42V7日降水精度较高,较站点观测低估了6.68%;但在绝对值意义上,TRMM 3B42V7日降水精度较低,绝对偏差达到57.76%;TRMM 3B42V7经过了地面月降水量偏差校准,其精度在月尺度上有较大提高。径流模拟结果表明:TRMM 3B42V7模拟的日径流过程精度较低,有部分洪峰没有捕捉到,但仍能表征径流的日变化特征;月尺度上模拟径流与实测径流吻合较好,能表征径流的季节性和年内变化特征;计算的日尺度和月尺度95%置信区间包含大部分实测流量过程。     

遥感降水资料后处理研究综述

获取高精度高分辨率的降水数据对于流域水文分析、水资源管理及洪涝干旱监测等均具有重要意义。遥感技术虽然能有效再现降水的时空分布,但原始遥感降水资料无法满足水文领域对高精度高分辨率数据的需求,需要开展遥感降水资料的后处理研究。介绍获取降水资料的主要方法,包括雨量站观测、地面天气雷达估测以及气象卫星反演,讨论各方法的主要优势和当前存在的问题,在此基础上综述遥感降水资料的后处理方法研究进展,包括空间降尺度、偏差校正以及产品融合,并归纳后处理降水产品的评价指标,最后指出今后的研究重点:发展和改进降水估计技术;构建更为合理的多源降水数据融合框架;加强降尺度法对比研究,进一步改进和完善降尺度法;开展降水相关的不确定性分析。     

TRMM卫星降水数据在小尺度流域的评估与应用

选取史灌河流域上游黄泥庄站以上集水区域为研究流域,以地面站点观测为基准数据,评估TRMM 3B42V7版本卫星降水数据的精度,并采用上述两种降水数据驱动栅格型新安江模型,模拟黄泥庄站日径流和月径流过程。结果表明:2001~2010年TRMM 3B42V7降水数据与雨量站数据累积量的偏差不大,仅为1.71%,但相关系数较低,采用TRMM降水数据模拟的日径流能基本再现黄泥庄站的日径流过程,但对洪峰的模拟精度较低;TRMM月降水数据精度较高,相关系数为0.96,能够较为精确地模拟黄泥庄站的月径流过程。     

贵州高原地带TRMM 3B42卫星降水数据的精度评价

在下垫面相对复杂,位于高原地带的贵州,利用19个气象站点实测数据分别从年、季度、月和天时间尺度对TRMM 3B42卫星降水数据进行精度检验,并讨论TRMM 3B42卫星对不同降水强度的探测能力,以此来分析其在贵州的适用性。结果表明,TRMM 3B42降水数据在年尺度上拟合优度较好(R=0.82)。研究区内19个站点年均相对误差为-2.39%,其中将近70%的站点数据表现TRMM 3B42降水量低于地面气象站点。月尺度上整体相关系数很好,R达到0.89。但是TRMM 3B42卫星数据对不同季节的探测能力存在差异,其中,冬季相关系数最低。在日尺度上TRMM 3B42降水数据与实际降水偏差大,对降水强度过大或过小的降水情况均不能准确地探测。对于单个站点而言,海拔较低的站点TRMM卫星探测出的降水与实测降水偏差小。     

GPM与TRMM降水数据在中国大陆的精度评估与对比

为评估TRMM 3B42（TRMM）和新一代GPM IMERG（GPM）卫星降水产品精度,基于国内824个气象站点日降水数据,选用相关系数（R）、相对误差（E_R）和公正先兆评分（S_ET）等指标,对比分析了二者在中国大陆和九大流域内逐日、逐月尺度的观测精度。研究表明:①在日尺度上,中国大陆内的GPM降水数据精度整体优于TRMM,二者的R、E_R和S_ET分别达到了0.73、2.03%、0.36和0.70、3.75%、0.33;②GPM和TRMM日降水数据在海河流域、淮河流域、长江流域、珠江流域、东南诸河流域呈现较高的观测精度,在松辽流域、黄河流域、西南诸河片区精度次之,在内陆河片区相对最低;③在月尺度上,中国大陆内的GPM冬季降水精度明显好于TRMM,这是由于GPM提高了对弱降水和固态降水的观测能力。总体上,GPM降水产品在中国各大流域精度较好且优于TRMM,表明其在流域降水研究及水文模拟中将有较好的应用前景。     

基于多源数据融合的海河流域降水资源评价

为更准确地评价海河流域降水资源量及其空间分布,将海河流域划分为山区迎风坡、山区背风坡和平原区3个片区,采用人工神经网络叠加一致性修正分片区进行多源数据融合校正,生成海河流域2001—2019年降水融合数据集,并利用该融合数据集对流域降水资源进行全面评价。结果表明：从降水数量来看,原始卫星产品在海河流域高估降水,融合校正数据集精度较原始卫星降水数据有较大提升,得到海河流域2001—2019年的年均降水量为515.2 mm,合降水资源量1 639.4亿m³;从降水分布来看,融合校正数据集能更好地捕捉降水空间分布,揭示流域东北、东南、西南和中部偏西降水较多,西北部和中部偏东降水较少;从降水规律来看,海河流域平原区降水与空间位置参数存在很明显的联系,流域山区迎风坡和背风坡降水均与高程变化具有明显的关系。     

TRMM降水数据在气象干旱监测中的应用研究

针对热带降雨计划卫星(TRMM)的降水数据在气象干旱监测中还未有应用的现状,论文利用TRMM 3843降水数据产品,以2008年10月～2009年2月间我国北方冬麦区气象干旱为监测实例,采用降水距平百分率指数对干旱的空间演变过程进行了监测.监测结果显示:(1)累积降水距平百分率,由于充分考虑了前期降水的累积效应,其气象干旱监测结果与实际情况极为吻合.(2)在2008年10月～2009年2月期间,我国北方冬麦区气象干旱先后经历了一个不断加重到逐渐缓解的过程.其中,2009年1月份的干旱程度最高,干旱核心区主要分布在北京南部,天津、河北中南部,山西大部,陕西北部,山东西部,河南中北部,湖北北部以及安徽北部等广大区域;至2009年2月底,受多次有效降水过程的影响,我国北方冬麦区的抗旱压力则得到极大缓解.(3)TRMM降水数据较地面气象站点观测,具有较好的时空连续性,在全国性及区域性宏观气象干旱监测中具有较好的应用前景.     

赣江流域TRMM降水数据的误差特征与成因

阐明TRMM 3B42V6（Tropical rainfall measuring mission 3B42 version 6）的误差特征及成因,对于合理使用该卫星降水数据,并完善其降水反演算法具有重要意义。在赣江流域0.25°×0.25°空间尺度上,对比了TRMM 3B42V6、TRMM 3B42RTV6和CMORPH的精度特征。结果表明,3B42V6的系统偏差远低于3B42RTV6、CMORPH,但平均绝对值偏差、效率系数和探测率均明显劣于CMORPH。TRMM 3B42V6的系统偏差较低的原因主要在于该数据采用地面月降水量进行了校准,而其绝对值偏差、效率系数和探测率明显劣于CMORPH的主要原因在于所采用的热红外/被动微波降水联合反演算法不及后者有效。今后有必要对TRMM 3B42的精度进行全面评估,并改进该数据的热红外/微波降水反演算法及与地面降水信息的融合算法。     

卫星降雨数据在高山峡谷地区的代表性与可靠性

以长江上游金沙江流域典型高山峡谷地区为研究对象,用该区域地面观测降雨量数据对TRMM PR 3B42 V6产品进行了3 h、日、月3个时间尺度的有效性评估,旨在为开展区域卫星与地面降水数据融合的流域水文模拟及预报奠定数据基础。分别采用了线性回归方法分析降雨量相关性、经验正交函数-奇异值分解方法(EOF-SVD)分析降雨量主要模态空间分布特征、相对偏差B_ias、错报率R_FA和探测率P_D指标对该卫星产品进行了精度评定。研究结果表明:研究区该卫星产品与地面观测数据在3个时间尺度存在显著的线性时间和空间相关性,但相关程度随时间尺度的减小而减弱;二者在空间分布上总体具有一致性特征,但在高海拔、大坡度区域表现出较为显著的差异;相对偏差指标显示2008-2010年降雨量均值相对偏差在±10%的概率密度百分数为36.08%;随高程的增加,卫星数据R_FA呈逐渐增加趋势变化,P_D呈逐渐减小趋势变化;总体上小雨对误差的贡献最大,大雨峰值误差贡献次之,时段降雨量偏差随时间尺度的增加逐渐减小,而随高程的增加卫星数据的探测精度下降。因此,对于类似的高山峡谷流域,要应用该卫星产品进行日、3 h尺度水文模拟及预报,有必要对流域卫星数据和地面观测数据进行融合,充分发挥两种数据的优势。     

基于TRMM卫星降水的太行山区降水时空分布格局

基于TRMM 3B42V7数据,综合采用多元线性回归、偏最小二乘回归和地理加权回归3种方法,建立了太行山区卫星降水产品的降尺度校正模型,将遥感降水信息从0.25°×0.25°降尺度到0.05°×0.05°。在结果评估和优选的基础上,分析了"像元-集水区-全区"年、月降水的多时空尺度干湿季节分布和垂向分布特征,并从机理方面论证了研究的合理性。结果表明:①地理加权回归校正效果最优,可明显降低校正降水与实测降水系列的均方根误差和平均相对偏差且提高决定系数;偏最小二乘回归可降低两项误差,但对决定系数无提升;多元线性回归最差,各项指标均无改善。②处于夏季风迎风侧的东坡和南坡降水量普遍高于500 mm,背风侧的西坡和北坡降水量较低,最大年降水量位于东南坡海拔1 300~1 500 m的地带。③研究区7-9月降水量占全年的58.7%,干湿季节降水量之比为1:18,各集水区的变化范围为1:13~1:25。④季风风向影响降水中心的移动路径,各月降水量沿高程变化梯度区间为-5.2~6.7 mm/hm,且迎风坡降水的垂向分布更复杂。     

TRMM遥感降水数据在伊洛瓦底江流域的精度检验和校正方法研究

在伊洛瓦底江流域利用13个雨量站数据对TRMM日降水数据进行了精度检验,提出了一种基于水量平衡的TRMM数据校正方法。该方法首先以SWAT模型为基础,以不同子流域内的水量平衡为目标,计算各个子流域的TRMM数据校正系数;其次以子流域内的坡度值为自变量,校正系数为因变量,对二者进行回归分析,在没有水文控制站的子流域根据坡度求得对应的校正系数,对各个子流域的降水数据分别进行校正。结果显示,校正前TRMM年降水量和月降水量与实测值有较高相关性,但偏差较大;校正后年降水量与实测值基本一致;月降水量与实测曲线吻合较好;日降水量的预报等级从中等提高到了良好,校正前2个站预报等级差,7个良好,4个中等,校正后6个良好,2个中等,5个优秀。结果表明此方法在伊江流域能在不同时间尺度上显著提高TRMM数据的精度,为流域水文水资源分析提供数据支持。     

TRMM 3B42降水产品在秦巴山区的适用性研究

利用1999～2016年秦巴山区范围内的81个气象站实测逐日降水资料,对TRMM 3B42卫星降水数据在秦巴山区的适用性进行了评估。结果表明:TRMM 3B42数据在月、季、年尺度上具有较高的精度,3～11月精度较高,1月略低,四季中冬季精度较低。TRMM所反映的降水变化过程与实测降水过程基本一致,但在降水量上存在一定差异,TRMM有略微高估降水的特征。按不同雨量等级对比,发现卫星资料对中雨及以上级别的降水具有较高的精度,无雨及小雨精度略低,原因是TRMM对0.1～0.9mm微量降水的探测能力较弱。无雨、小雨、暴雨日TRMM估计与站点实测具有相反的年际变化趋势,中雨、大雨日具有相同的年际变化趋势。研究结果对秦巴山区资料缺乏地区的气象过程研究具有重要的应用价值。     

基于贝叶斯三角帽法的多源降水数据融合分析及应用

目前的降水产品依然存在较大的不确定性,采用多源降水数据融合可以更准确地估计降水量和空间分布情况。为实现无资料地区的数据融合,本文在不使用任何先验信息的前提下,通过整合站点插值、卫星遥感和再分析的降水产品,基于贝叶斯三角帽(Bayesian-Three Cornered Hat, BTCH)法,融合多源降水数据,探究不同输入数量的降水产品对于融合数据精度的影响以及每个降水产品对于融合数据精度的贡献率,并在黄河源区进行应用。结果表明：在月尺度上,融合数据性能优于原始降水产品;在日尺度上,融合数据性能明显高于卫星遥感和再分析降水产品,但低于基于站点的降水产品CHM＿PRE;2套基于站点的降水产品CN05.1和CHM＿PRE对于融合数据有最大的贡献率。在黄河源区的应用表明,该数据融合方法确实能够更准确地估计降水量,可应用于无实测降水资料地区,为数据融合分析及应用提供参考。     

青藏高原多年冻土和季节性冻土区土壤水分变化及其与降水的关系

使用地面观测数据对欧洲空间局(ESA)发布的气候变化倡议(CCI)土壤水分产品进行精度校准,结合青藏高原及其周边降水气象站数据,分析土壤水分动态变化及其与降水的关系.结果表明:(1)校正后的CCI主被动组合产品所反演的青藏高原土壤水分获得了更高的精度,且显示1986～2016年暖季土壤水分在多年冻土区的逐年变化更为稳定...     

多传感器联合反演高分辨率降水方法综述

精确测量具有强烈时空变异性的降水,是水文气象学颇具挑战的科学研究目标之一。基于多传感器联合反演降水(Multi-sensor Precipitation Estimation,MPE)的方法已成为卫星反演降水的主流趋势。首先介绍MPE方法的定义与分类,回顾MPE方法的历史发展阶段及研究现状;然后介绍主要的MPE算法,包括TRMM多卫星降水分析算法(TMPA)、气候预测中心算法(CMORPH)、全球卫星降水制图算法(GSMa P)、美国海军研究实验室联合算法(NRLB)和神经网络降水算法(PERSIANN);对比这5种主要算法的优缺点和反演精度(PERSIANN精度范围为-56%~200%,其他产品为-67%~10%),指出存在的主要问题,并且评价不同类型MPE算法的性能;最后结合目前存在的问题探讨MPE方法研究发展趋势。     

基于TRMM降水数据的山区降水垂直分布特征

选择天山和祁连山区为典型区,利用台站降水数据验证以上两区多卫星降水数据(TRMM)精度的基础上,借助TRMM数据分析了所选山区年降水梯度效应,并探讨了天山及祁连山最大降水高度带.结果表明,多卫星降水数据在天山和祁连山区精度较高,天山及祁连山年降水量都明显受到海拔影响,降水随海拔升高而增加,但天山降水与海拔正相关关系最好,南、北和西坡相关系数分别为0.90、0.81和0.58,多年平均降水直减率分别为11.0mm/100 m、6.3 mm/100 m、7.4 mm/100 m,最大降水高度带则分别位于海拔2 200~3 500 m和3 200~3 700 m和3 000m左右;祁连山东、中、西段降水随海拔有增加趋势,但降水梯度效应在祁连山东段明显高于祁连山中西段地区,梯度效应由东向西呈现递减趋势,其最大降水带主要分布在东段4 000~4 500 m的高山带.     

不同降水产品在长江流域的偏差校正研究

基于长江流域135个站点1983—2020年的月降水量观测数据,分别对ERA5-Land、PERSIANNCDR和MSWEP等三种降水产品进行了适用性评估,并对比使用了多种偏差校正方法来提高降水产品的观测精度。结果表明,MSWEP对于长江流域的降水模拟效果较好,空间相关系数高达0.91,相对偏差仅为1.64%;ERA5-Land则对长江流域降水高估严重,精度较差。经偏差校正处理后,三种降水产品的适用性均得到了不同程度的提升,尤其是ERA5-Land,KGE(Kling-Gupta Efficiency)指标值从校正前的0.72增加到了0.82。对比不同偏差校正方法的应用效果发现,线性缩放法和分段伽玛分布校正法在长江流域表现最优,且后者更加稳健。本研究可为降水产品及气候模式输出等的后处理工作提供指导。     

TRMM3B43卫星降水数据在京津冀地区的适用性研究

以京津冀地区为研究区域,利用散点斜率法、相对偏差、均方根误差和相关系数法,对研究区域内176个国家级雨量站2006-2015年的实测降水资料在不同时空尺度下检验了同期TRMM （Tropical Rainfall Measurement Mission）卫星降水产品3B43 V7的适用性。结果表明：TRMM 3B43多年均降水量与站点实测降水时空分布规律一致,在不同时间尺度下具有良好的相关性,相关系数均在0.85以上,随时间尺度的增加精度有所降低;整体上TRMM 3B43降水数据略小于站点实测降水,在常年降水高值区域出现低估现象,季尺度上,夏季和冬季误差较大;就区域而言,TRMM 3B43在西北山地高原地区相对偏差和均方根误差均较小,相关系数基本在0.9以上,拟合精度较高,可信度较强。