多源卫星降水数据在瓯江流域的适用性分析

为利用卫星降水数据开展流域水文模拟预报,基于瓯江流域内94个雨量站1998~2013年逐日降雨量数据,分析了多源卫星降水数据（TMPA、RT、CMORPH和PERSIANN）在该地区的适用性。结果表明,PERSIANN数据精度最低,其次为CMORPH和RT,TMPA数据精度最高,其中PERSIANN和CMORPH数据低估了实际降水量,而RT和TMPA略高估了降水量;梅汛期和非汛期的精度高于台汛期,月时间尺度降水量的精度高于日时间尺度。各卫星降水数据中,TMPA和RT数据在中雨级别下精度最高,对小雨和大雨级别的降水分别存在低估和高估现象,而PERSIANN和CMORPH数据对所有量级下的降水均存在低估现象;随着雨量的增加,卫星降水的误报率均有不同程度的增加。

TRMM多卫星降水数据在黑河流域的验证与应用

利用黑河流域9个气象台站降水数据,在不同时间尺度和空间分布上分析了2008-2011年TRMM多卫星降水数据(TMPA 3B43)在黑河流域的适用性.结果表明:用TMPA估测的年降水量在黑河流域平均高估27.3%,对上游降水量大的山区估测相对好于降水稀少的黑河下游地区;TMPA与气象站降水量的拟合优度夏季(R2=0.851)高于冬季(R2=0.332);TMPA可以较好反映各测站降水量年变化、月变化趋势,用TMPA估测的黑河流域平均年降水量变化趋势为30mm.(10a)-1.黑河流域年降水量体现出随海拔高度的递增规律(11.1mm.(100m)-1)、从东向西降水量逐渐减少的分布以及最大降水高度带出现在上游偏东地区(海拔2 800～4 900m).

TRMM卫星降水数据在天山山区的校正方法研究

本文基于全球降水观测(Global Precipitation Measurement,GPM)及天山山区40个气象站点数据,提出了一种新的热带降水测量任务(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)卫星数据误差校正方法(MERGE),并与广泛使用的地理差异分析(Geographical Different Analysis,GDA)方法进行对比,通过交叉验证来评价两种方法对山区年/月降水的校正效果。结果表明,MERGE方法不仅能提高TRMM的空间分辨率(0.05°),且在年(平均Bias降低了21%)、月(平均Bias降低了37%)尺度上的校正结果都优于GDA方法;校正后TRMM降水的误差在不同月份存在很大差异,即在降水较多的雨季(4—10月)误差较大(MAE>3mm),而在干季(11月至次年3月)误差较小(MAE<3mm)。MERGE方法不仅能有效改善高海拔地区的降水误差(平均误差降低了59%),且对原始TRMM数据的依赖性较小(R2=0.47),即使在原始TRMM数据表现不佳的局部区域,也能有效降低其误差。

近实时卫星降水数据对南京“20170610”极端性强降水过程的监测分析

以高密度的地面雨量站网观测数据为基准,综合分析了TRMM 3B42RT V7、IMERG Early、IMERG Late、GSMaP NRT、GSMaP NRT Gauge共5种近实时卫星降水数据对南京及周边地区2017年6月10日一次破历史记录的极端性强降水过程的监测能力。结果发现,在累积雨量方面,2种GSM aP数据有比较明显的低估,但基本再现了雨量中部高、南北低的空间分布格局;而3B42RT V7和2种IMERG对累积雨量的主要空间分布特征的辨识性较差。在降水强度时序变化方面,所有卫星数据均能正确探测到南京全市与江宁区的"20170610"降水过程,但在区域和网格尺度上对降水强度变化的动态跟踪能力明显不足,定量误差比较突出。5种数据中,GSMaP NRT的综合精度相对较高,而2种IMERG数据的表现尚不及3B42RT V7。总体上,近实时卫星降水数据对中小尺度极端性强降水过程的监测已展现了一定的积极效果,但捕捉降水落区及追踪降水动态变化的能力尚需大力改进。

基于卫星降水数据的金沙江流域可能最大降水量计算方法

为探索缺资料地区可能最大降水计算方法,以金沙江巴塘水文站以上流域为研究区,依据该流域测站降水资料,对MSWEP卫星降水数据进行精度评定。选取MSWEP自1979年以来的数据,采用统计估算法计算得到该流域1、3、7、15d可能最大降水量分别为25.2、49.1、86.1、150.9mm;同时,基于该流域及邻近地区的测站资料,采用水文气象法计算得到对应历时的可能最大降水量。对比两套结果发现,相同历时下前者计算结果与后者的相对偏差均在16%以内,表明在该流域基于MSWEP数据,采用统计估算法计算可能最大降水是有效可行的。研究结果不仅为该流域的可能最大洪水计算奠定了基础,更为缺资料地区的可能最大降水计算提供了新途径。

兼顾多要素空间非平稳性特征的卫星降水数据精度提升方法

卫星降水数据存在的较大时空误差制约了其更深入应用。该文引入多个降水的主要影响因子作为辅助信息,通过半参数地理加权回归(SGWR)+局部薄盘光滑样条插值(PTPS)构建模型,从月、年尺度上实现了两套卫星降水数据(GPM-IMERG和CMORPH-CPA)在四川地区的融合,并通过气象站点的实测数据对不同融合方法的结果进行了验证。研究结果表明:1)融合后降水数据的精度较高且比融合前有较大改善:年、月尺度融合结果的平均绝对误差率分别达8.12%和12.94%;融合结果的数据精度比单一卫星降水产品提升25%以上。2)该融合模型对降水数据精度的提升效果优于没有加入影响因子的同类模型,说明加入影响因子等辅助信息有助于进一步提高融合结果的精度。3)该模型的融合效果在时空上存在差异:干季月份的效果明显优于湿季月份;融合后90%地区的数据精度得到提升,少数区域融合效果不佳,可能是部分时段其中一种卫星降水数据精度较低所致。

GPM卫星降水数据在天山山区的适用性分析

卫星降水产品在山区的适用性具有较高的不确定性。论文基于天山山区2014—2015年167个气象站点数据,应用较为广泛的两套卫星降水产品——TRMM与CMORPH,选用均方根误差（RMSE）、相关系数（R）、相对误差（PB）,以及分类统计分析指标（错报率FAR、探测率POD、公正先兆评分ETS、频率偏差BIAS）等,评估了新一代卫星降水产品——Global Precipitation Measurement（GPM）在天山山区的适用性。结果表明：相对于以上两种产品,GPM在山区的精度最高。具体表现在：1）3套产品在降水较多的夏秋季均表现较好,相对于TRMM与CMORPH,GPM与观测数据的相关系数最高（R≥0.6）,相对误差最小（PB≈10%）;2）在整个天山山区,GPM相对于其他两套产品表现出较低的误差范围（-55%~55%）;3）GPM在不同的高程带内,均表现出同观测站点较低的误差与较高的相关系数;4）3套降水产品均表现出对探测弱降水事件较高的准确性（POD≈0.58）和较低的错误率（FAR≈0.63）,但综合分析4种指数,GPM表现最佳,能够以较准确的精度和较低的误差估测降水系统。

多卫星遥感降水数据精度评价

利用中国650个台站降水数据,在日、月、年尺度上,分析了多卫星降水分析数据(TMPA 3B42)在中国大陆50°N以南地区的适用性,并利用MODIS逐日积雪数据评估了冬季TMPA数据在以青藏高原为主体区的精度。结果表明:TMPA日降水数据精度存在时空不稳定性,且随着时间尺度的增加,TMPA降水数据的精度提高;在同一时间尺度上,TMPA数据精度在降水量大的地区要明显好于降水稀少地区,但年尺度降水大于2500 mm地区存在明显低估;TMPA数据冬季区域降水空间误差平均水平在15%,当只考虑积雪区时的降水空间误差平均水平在40%,这说明TMPA对冬季降水空间量较差,但同时这也意味着可以利用MODIS积雪数据修正TMPA冬季降水数据。

赣江流域高分辨率卫星降水数据的精度特征与时空变化规律

提出了一种基于地面雨量计空间插值数据,从栅格单元、子流域以及全流域3种空间尺度上综合验证和比较卫星降水数据精度的方法.采用该方法,针对长江中下游赣江流域,以2003~2009年325个雨量站空间插值数据为基准,在日时间尺度上,综合评价了TRMM 3B42,TRMM 3B42RT,CMORPH,PERSIANN,GSMaP MWR＋和GSMaP MVK＋共6种高分辨率卫星降水数据的精度,揭示了精度指标的时空变化规律.结果表明经地面雨量计校正的3B42综合精度最高,在日均意义上略为高估了基准降水量,其他未经校正的5种数据均有较大程度低估.同时,6种数据在汛期的精度显著高于非汛期.随着时间尺度的扩展,卫星降水数据的精度有不同程度提高,其中3B42最明显.在赣江流域西部山区及北部山前区,卫星降水数据的精度较低,而在中部及东南部丘陵、盆地相对较高.随着空间尺度的扩展,6种数据的精度不断提高.本文为验证其他区域卫星降水数据精度提供了范例,并为进一步研究利用卫星降水数据分析流域水文过程提供了直接依据.

基于MODIS和FY-2D卫星降水数据的遥感旱情监测研究

大多数情况下干旱是由降水异常偏少引起的,目前考虑降水因素的遥感旱情监测模型中,模型权重的确定方法复杂且使用的卫星降水数据分辨率低。针对上述问题,在利用MOIDS数据构建植被状态指数VCI和温度状态指数TCI的同时,结合FY-2D卫星降水数据构建线性加权组合模型,即归一化旱情综合指数SDCI,模型的权重系数通过与农业受旱率的相关性来确定。并以SDCI指数作为旱情监测指标,分析了桂西北2009年10月~2010年4月的旱情,监测结果表明该时段发生了一个从＂局部地区有旱→旱情加重并持续→轻微缓解→旱情加重→旱情缓解＂的演变过程,与实际旱情资料的描述相一致,表明SDCI指数能较好地反映区域旱情分布情况。

不同降水卫星数据反演降水量精度评价——以雅鲁藏布江流域为例

利用多种定量指标和分类指标,评估PERSIANN-CDR(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Netw orks-Climate Data Record)和TRM M 3B42 V7 (Tropical Rainfall M easuring M ission 3B42 V7)两种降水卫星产品在雅鲁藏布江流域的反演精度,并首次在雅鲁藏布江流域使用降水量体积分类指标对卫星数据的适用性进行评价。结果表明:(1)降水卫星数据的偏差主要表现在微量和重度降水的偏差上,两种降水卫星数据总是高估了弱降水,低估了强降水,PERSIANN降水卫星要比TRM M降水卫星对降水数据偏离程度小;(2) PERSIANN-CDR降水卫星数据与地面实测数据的相关系数为0. 663,偏差为0. 845,TRMM 3B42 V7降水卫星数据与地面实测数据的相关系数为0. 666,偏差为0. 579。只考虑定量指标的评价体系,两个降水卫星数据的精度差异相对较小;(3) PERSIANN-CDR卫星数据在各站点的各分类指标数值范围均比TRMM 3B42 V7卫星数据的指标数值范围大,PERSIANN-CDR卫星数据对降水事件和降水量的反演精度要高于TRMM 3B42 V7卫星数据。考虑降水量分类指标的评价指标体系比单纯使用传统定量指标评价降水卫星数据更能有效地反映出降水卫星对资料稀缺的高寒地区地面降水特征的捕捉能力。

TRMM卫星降水反演数据在珠江流域的适用性研究——以东江和北江为例

为评估最新一代TRMM 3B42-V7卫星降水反演数据产品在珠江流域的精度和适用性,选取位于珠江流域下游的东江和北江流域为研究区域,基于地面雨量站点数据评估了该产品的精度和适用性,并结合可变下渗容量(Variable Infiltration Capacity,VIC)水文模型进行了水文模拟验证。对比分析结果表明,在网格尺度上,大多数网格日尺度相关系数达到0.60以上,月尺度相关系数达到0.90以上,3B42-V7产品表现出较好的精度,在区域尺度上精度得到了进一步提高;水文模拟验证分两种情景下进行,情景Ⅰ的结果表明,当水文模型由地面雨量站点数据率定时,3B42-V7产品数据的水文模拟效果不佳,个别区间内存在对洪峰流量明显的低估;情景Ⅱ的结果表明,由3B42-V7产品数据重新率定水文模型时径流模拟效果有了较大改善,说明该产品可在一定程度上作为资料缺乏地区的降水数据来源。

GPM卫星降水数据在黑河流域的适用性评价

论文分别从时间和空间两个角度对GPM卫星降水数据在黑河流域适用性进行评价。以TRMM卫星的降水产品和气象观测站点实测的降水数据作为参考,选用相关系数(R)、均方根误差(RMSE)、相对误差(BIAS)、平均误差(ME)以及标准偏差(SD)多种统计分析指标进行精度评价。结果表明:1)GPM卫星降水数据具有与观测数据较好的一致性以及良好的时间模式;2)GPM卫星降水数据与观测数据之间有着较高的相关系数(R>0.72)以及较低的误差范围(-0.59%～1.62%);3)相比TRMM,GPM具有较低的均方根误差(RMSE<28.76),尤其是对夏季降水,GPM具有相对更高的相关系数(R>0.76)和更小的相对误差(BIAS<1.14);4)卫星估测降水量的精度与高程具有明显的相关性。总的来说,GPM卫星降水数据在地形复杂的干旱半干旱区域也能够具有较好的精度,能够较为准确地反映干旱半干旱地区的降水分布。

CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在中国南方短时强降水分析中的应用

对比分析了国家级气象观测站逐时地面降水资料和CMORPH卫星-地面自动站融合降水数据在反映中国南方地区2008—2013年4—10月短时强降水时空分布特征上的差异,并在此基础上利用融合降水数据分析了短时强降水与暴雨的关系,结果表明:(1)融合降水数据所反映的短时强降水的大尺度特征与站点资料一致,并能更好地描述地形的影响;(2)短时强降水的季节变化与东亚夏季风进程和雨带的季节性位移密切相关;(3)短时强降水与暴雨日的空间分布特征和季节变化趋势相似,4月下半月—10月上半月,超过60%的短时强降水发生在暴雨日,同时短时强降水也是暴雨形成的重要因素,短时强降水暴雨日数占总暴雨日数的比例(68.6%)普遍高于非短时强降水暴雨日(31.4%),但是短时强降水暴雨日的发生具有显著的季节和区域差异。

不同卫星遥感降水数据在辽宁东部区域的适用性和精度对比分析

本文采用M-K检验方法和相关分析方法 ,结合辽宁东部区域降水站点数据,对比TRMM和GSMaP两种卫星遥感降水数据在辽宁东部地区的适用性和精度。研究结果表明:在年尺度上,GSMaP和TRMM降水数据和实测降水之间相关系数分别为0.62和0.36;在季节尺度上,两种卫星遥感降水数据均在夏季和实测降水相关性最高,且M-K检验值最高。在月尺度上,GSMaP卫星遥感降水数据和实测降水之间的差距小于TRMM卫星遥感降水数据。研究成果对于卫星遥感降水数据的应用分析提供参考价值。

黄河中上游多源降水数据精度评估

为研究黄河中上游遥感降水数据的可替代性,以2001~2010年站点实测降水数据为依据,采用相关系数、均方根误差和平均误差三个指标,分别从年、季、月尺度对14种卫星降水数据进行精度评价,并以水系为空间单元对极端降水事件进行评估。结果表明,在年、季、月尺度上,ITPCAS的精度均相对较高,GSMaP、PERSIANN的精度最低。季节上,降水数据均易高估春、夏季暴雨以下降水,低估暴雨以上降水;均易高估秋季大雨以下降水,低估大雨以上降水。对于极端降水,GSMaP、CHIRPS呈严重高估,PERSIANN呈严重低估;区域上,甘宁、内蒙水系各数据集对极端降水的评估与实测降水的一致性较强,其余水系中各数据集对极端降水评估的精度差异较大。

新型卫星降水产品在黄河源区的适用性分析——以SWAT模型为例

以黄河源区水文循环过程为主要研究对象,应用TRMM卫星和GPM卫星的日降水产品(TMPA3B42和IMERG-Final)驱动流域分布式水文模型SWAT,将结果进行比较分析,评估了新型卫星降水在黄河源区的适用性及其模拟潜力。研究表明:(1)对于大尺度流域而言,同时对多个子流域进行参数的敏感性分析及率定的结果不适用于每一个站点。因此,本文采用对每个水文站点所对应的子流域依次进行敏感性分析与验证的方式进行订正,最终得到验证期内3个站点径流模拟结果的纳什效率系数均在0.50以上,决定系数都在0.60以上。(2)从模拟结果来看,IMERG-Final产品的模拟结果要优于TMPA3B42产品。两种卫星降水产品均能模拟出黄河源区月径流变化的主要趋势,但均表现为对于径流峰值的模拟偏高。新型卫星产品(GPM)较前任TRMM卫星产品的精度确实有提高,且具备一定的模拟潜力,但对于高海拔地区的模拟能力有待提高,需要进一步订正。

基于卫星数据的台风暴雨洪涝致灾指标的改进--以菲特(1323)台风为例

台风暴雨洪涝灾害的致灾指标改进对于防灾减灾工作具有重要意义.为分析菲特(1323)台风事件的情况,基于0.1°×0.1°分辨率的中国自动站与CMORPH降水产品融合逐时降水量网格数据集V1.0,根据台风降水分离方法,分离出整场台风的逐小时实际降水量;再结合台风暴雨洪涝灾害链理念,分别以基于日降水量指标的台风暴雨洪涝算法(D-TRF)和基于小时雨强指标的台风暴雨洪涝改进算法(H-TRF),划定了洪涝致灾分布;并对结果进行验证计算,对各算法划定的洪涝致灾分布与实际灾情数据进行对比分析.结果表明:基于小时雨强指标的台风暴雨洪涝改进算法(H-TRF)在针对集中暴雨情况时,与实际受灾情况关系更为密切.研究成果可以为实时、快速、准确预报台风暴雨洪涝致灾分布及相关灾害链研究提供技术支持.

基于GPM数据和XGBoost算法的降雨侵蚀研究

针对传统获取降雨侵蚀力空间不准确问题,提出降雨侵蚀力提取。研究表明,降雨侵蚀力与GPM降水呈显著正相关,拟合降雨侵蚀力与间非线性关系降雨侵蚀力高值区集中于珠三角和阳江南部。为类似区土壤流失模拟提供技术参考。

多源遥感降水数据在辽宁西部水文模拟中的应用研究

选用雷达遥感降水数据和卫星遥感降水作为水文模型的降水输入,以辽宁西部区域为研究区域,分析多源遥感降水数据在水文模拟中的适用性和精度。研究结果表明:经过修正后的雷达遥感降水数据和实测降水数据之间的误差值要小于卫星遥感降水数据;雷达遥感数据在水文模型中的模拟精度要好于卫星遥感降水数据,更适用于辽宁西部区域水文模拟。研究成果对于区域多源遥感数据在水文模拟中的应用提供相关参考。