基于EMOS方法的多源遥感降水数据融合与性能评估——以黄河中游为例

选择对气候变化和人类活动极为敏感的黄河中游为研究区,采用集成模型输出统计方法(EMOS)对多源遥感降水数据(CHIRPS、CMORPH、PERSIANN-CDR和TMPA 3B42)进行数据融合,并对其基本统计性能和降水等级性能进行评估。研究发现:采用EMOS数据融合方法获得的降水数据集可更好地捕捉观测降水的空间分布和年际均值,其基本统计性能(δBIAS=-3.4%;δRMSE=13.1mm;γKGE=0.233)明显优越于4种独立的遥感降水产品、4种产品的均值(MME)以及采用分位数映射法(QM)获取的数据集,但各统计指标存在较大的空间差异性;EMOS方法获得降水数据集显著地改善了对中雨的检测性能(探测率DPOD=0.38);相对MME,EMOS对大雨的综合探测能力(关键成功指数ECSI)提高了12%,表明该方法对高强度降水的正确检测能力更具优势。基于EMOS多源数据融合方法获得的高精度数据集,可为黄河中游典型生态恢复区的极端降水-水沙关系研究提供科学支撑,具有较好的科学价值和应用前景。

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:①GLEAM-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%。

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。