GPM DPR产品在东北地区两类降水过程中的应用评估

全球降雨观测计划(Global Precipitation Measurement,GPM)卫星自2014年2月发射以来,为高纬度地区的降水三维观测提供了基础,其搭载的双频星载测雨雷达(Double-frequency Precipitation Radar,DPR)反演的4种降水产品可以为中高纬度地区降水研究提供参考。本文利用GPM DPR提供的4种降水产品(Ka_HS、Ka_MS、Ku_NS和DPR_MS),对东北地区两次不同类型降水天气过程的降水结构特征进行分析,探究其宏微观特征的差异,并对GPM DPR的4种产品性能差异进行对比。结果表明:东北地区春季层状云降水的分布范围很广,大部分降水强度低于4.00 mm·h^(-1),且云系发展较为平缓,而夏季混合性降水的强度分布极其不均,且垂直方向发展较为旺盛,回波顶高度可达12 km。对比4种降水产品发现,Ka_MS降水强度、回波顶高度和降水类型划分都具有明显缺陷;Ka_HS可探测到更多的弱降水样本,但在雨强较大时也会出现严重衰减;Ku_NS能够提供较为可靠的回波顶高度和降水类型划分;DPR_MS产品具有独立表现,其中小于0.50 mm·h^(-1)的弱降水与Ka_HS的相关性较好,大于1.00 mm·h^(-1)的降水与Ku_NS有较好的一致性,此外,DPR_MS对降水和雨滴谱的垂直结构表征最合理。

GPM卫星探测新疆区域降雪敏感性及云结构特征研究

目前人们对新疆干旱区降雪云结构特征的认知仍有限。利用2014—2021年GPM(global precipitation measurement)卫星搭载的测雨雷达DPR(dual-frequency precipitation radar)和微波成像仪GMI(GPM microwave imager)观测资料,对比了DPR不同产品对新疆区域降雪的敏感性及三类降雪云(深厚、浅薄和近地表)的宏微观特性差异,利用等频率高度统计方法,分析了四次新疆不同下垫面降雪云结构特征。结果表明:浅薄降雪云出现频率超过60%,而深厚降雪云对降雪量的贡献最大,三类云的液水路径(LWP)和冰水路径(IWP)集中在80~450 g·m^(-2)和100~380 g·m^(-2),回波顶高、LWP、IWP与近地表降水率总体上呈正相关;四次典型降雪系统分别发生在阿勒泰山区(A个例)、伊犁河谷(B个例)、古尔班通古特沙漠腹地(C个例)及昆仑山北麓戈壁地区(D个例),其中A、B个例主要为冰云,C、D个例多为冰水混合云,在GMI中166 GHz高频通道对降雪的敏感性较好,亮温分布在200~275 K;雷达反射率因子(Z)集中在16~25 dBz,对应高度为0.75~4.65 km,A、B和D个例云团存在“左倾”结构,Z集中在云体中上部,属于发展阶段,C个例的Z主要位于云体下部,云团处于成熟阶段。质量加权平均直径(D m)和粒子数浓度(dB N w)在1.00~1.22 mm和33~35产生的降雪量较大,降雪强度不仅与冰晶和过冷水粒子大小有关,还受到粒子数浓度的影响。研究成果对提升新疆地区降雪监测水平,深入认识该地区降雪形成机制及评估复杂地形条件下人工增雨(雪)潜力等具有积极意义。

GPM和CMORPH卫星产品在重庆暴雨过程中的应用评估

基于2020年6月重庆地区连续3次暴雨过程期间地面高时空分辨率加密雨量观测资料,评估GPM(IMERG)和CMORPH两种主流卫星降水产品对重庆暴雨强降水的估测精度。结果表明,IMERG和CMORPH总体上能较好地捕捉到重庆地区暴雨强降水的时间和空间分布特征,但两种卫星产品均表现为高估过程降水量,IMERG的相对误差RB在0.7%~41.6%之间,CMORPH的RB在23.7%~82.8%之间,CMORPH较IMERG高估更为显著。两种卫星产品对雨强小于20mm·h^(-1)的降水估测精度具有显著的系统性误差,表现为低估雨强小于2.0mm·h^(-1)的降水,高估雨强4.0~19.9mm·h^(-1)的降水,且IMERG的估测精度要优于CMORPH。对雨强超过20mm·h^(-1)的极端强降水,两种卫星产品均表现出极大的不稳定性,探测率(POD)和临界成功指数(CSI)均小于0.1,误报率(FAR)均大于0.85,估测能力有限,需要进一步改进算法。

XGBoost算法在河北省GPM卫星降水数据降尺度中的应用

针对GPM卫星降水产品分辨率相对较低问题,本研究引入XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)回归算法,旨在改善河北省GPM降水数据的分辨率水平和应用精度。基于地形变化、土地利用、NDVI应用、经纬度和地面降水数据构建XGBoost的回归模型,然后运用网格搜索法进行参数优化,进而对河北省2020年GPM数据进行降尺度,利用独立验证点进行精度评估。结果表明,降尺度后的GPM数据与地面降水量在年尺度上具有高一致性,其R2达到了0.88,MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)和RMSE(Root Mean Square Error,均方根差)分别为62.07 mm和85.72 mm。相比原始GPM数据,降尺度后的GPM数值精度R2提升了4.55%,MAE和RMSE分别降低了70.23%、71.14%。XGBoost模型能准确拟合星地多源降水数据之间非线性规律,在低精度、低分辨率GPM降水数据降尺度处理方面具有广阔应用前景。

GPM反演降水数据IMERG在浙江省的适用性研究

【目的】为了研究全球降水测量计划(GPM)综合多卫星检索降水产品(IMERG)在浙江省的适用性。【方法】以浙江省为研究区域,基于浙江省自动观测站降水数据,利用相关系数、均方根误差、相对偏差、分类指数统计法分别从年尺度、季尺度、月尺度、日尺度以及小时尺度分析GPM在浙江省的适用性。【结果】(1)春、秋、冬季的GPM和自动站对应效果远好于夏季,月尺度、日尺度、小时尺度下GPM和自动站降水数据对应效果较好,但整体上存在高值区略低估、低值区略高估现象;(2)年尺度与季尺度下GPM与自动站降水平均值的变化趋势一致,但GPM降水平均值较高,其中秋季表现最好;(3)年、月、日3个尺度下,尺度越精细化,相关系数越高、相对偏差越小,均方根误差越小;小时、日、月3个尺度下,降水阈值越低,产品尺度越粗糙,估测能力越高;降水阈值越低,产品尺度越精细,误报降水的比例越低;降水阈值越低,综合探测能力越高;(4)小时尺度下,在0.5~1 mm·h^(-1)区间,GPM虽然对降水事件略有高估,但拟合效果较好。【结论】综合来看,GPM日尺度降水数据产品精度在浙江省有较大应用潜力。

GPM遥感降水产品在广东省的极端降水事件适用性分析

在广东省研究新一代GPM(Global Precipitation Measurement)产品的精度及其探测极端降水事件的能力,探讨其对地面站点观测数据的可替代性,可为GPM产品在中国南方湿润区的应用提供参考依据。以广东省的珠江流域、韩江及粤东诸河流域、粤西沿海诸河流域为研究区,采用国家基准气象站观测的降水量为基准数据,使用相关系数R、平均绝对误差EMA、均方根误差ERMS、相对偏差BIAS、探测率POD、空报率FAR和成功系数CSI共7个指标验证GPM遥感降水产品与TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)产品的精度;对GPM产品与TRMM产品在广东省的各个子流域的精度进行对比分析;使用9种广泛应用的极端降水指数来描述研究区域的极端降水特征,对比分析TRMM产品与GPM产品探测极端降水事件的能力。研究结果表明:以地面实测降水为基准,GPM与TRMM产品在广东省的平均R值分别为0.57与0.49,B_(IAS)值分别为7.93%与9.13%,C_(SI)值分别为0.51与0.44,表明两种遥感降水产品均有一定的偏差;从整体上来看,相较TRMM而言,GPM的精度更高;对比广东省的不同子流域,GPM产品与TRMM产品在珠江三角洲的B_(IAS)值分别仅为2.28%与8.72%,表明两种遥感降水产品在珠江三角洲流域的精度最高。在探测极端降水方面,GPM产品对中雨、大雨和连续无雨日数都有更为准确的监测。综合来看,GPM新一代遥感降水产品精度较高、对极端降水探测能力强,更适用于广东省的洪水、旱情监测,在广东省特别是珠江三角洲具有巨大的应用潜力。

基准降水对GPM数据精度的影响——以南京“20170610”极端降水事件为例

现有文献多采用两种途径生成评价GPM等卫星遥感反演降水数据精度的基准资料:站点基准降水和插值基准降水,然而,关于基准资料生成方法对卫星降水数据精度的影响以及应优先采纳哪种基准资料尚缺乏深入研究。因此,本文以南京“20170610”极端降水事件为例,利用地面稠密雨量站的观测资料,设计了不同地表雨量站点密度下的随机抽取试验,解析了不同地表基准降水条件下IMERG Early、IMERG Late和GSMaP NOW三种GPM数据的精度特征。结果发现,基准降水对GPM数据精度的影响与雨量要素、数据类型、指标类型、站点密度有关。进一步以高超密度站点插值降水作为“真实”降水,量化了不同站点密度条件下两种基准降水的误差,发现对于24 h累积雨量和逐小时降水过程,存在一定的雨量站点平均密度临界值。若雨量站点密度高于该临界值,以插值降水为基准评价GPM数据的精度更合理,否则采用插值降水和站点降水为基准均可。本文研究深化了对GPM降水数据误差特性的认识,可为合理选取评估卫星降水数据的地表基准数据生成方法提供参考。

基于MGWR模型的黄河流域GPM卫星降水数据降尺度研究

黄河流域地域广阔,但气象站点分布较少,导致气象资料短缺。卫星降水可以作为气象站点观测的重要补充,但其空间分辨率有限,导致其在区域研究中作用有限。以黄河流域作为研究区域,针对全球降水观测计划(GPM)卫星降水产品,以2002、2012年和2020年降水数据作为干旱年、标准年以及湿润年3个典型气候年份,在综合考虑归一化植被指数(NDVI)、数字高程模型(DEM)、坡度(Slope)、地表温度(LST)和风速(WDS)多种反映降水量空间分布特征的影响因子及其空间非平稳性特征的基础上,采用地理加权回归(GWR)模型、混合地理加权回归(MGWR)模型2种降尺度方法,得到了黄河流域1 km空间分辨率的降尺度降水数据,并进一步通过地面气象站点数据对降尺度结果进行验证。结果表明:(1)GPM年降水数据与地面气象站点观测数据在2002、2012年和2020年的黄河流域地区具有较高的相关性。(2)经MGWR模型降尺度的降水数据空间分辨率得到了显著提高,且在降水变化的空间细节表达方面较GWR模型更优。(3)在3个典型气候年份中,MGWR模型在降水量标准年中相对于GWR模型具有更高的准确性。研究结果能够为相关区域范围的降水降尺度研究提供宏观参考与借鉴,促进区域气候水文研究。

GPM卫星探测四川“5·21”特大暴雨的降水结构特征分析

四川复杂地形容易触发对流,暴雨发生频次较高,研究该地区暴雨结构及宏微观物理特征有重要意义和价值。本文利用GPM卫星资料分析了2018年5月21日四川一次特大暴雨的三维结构及宏微观特征。结果表明:此次特大暴雨过程由一个α中尺度对流系统造成;层状云降水与对流云降水的样本比例为2.5:1,但对流云降水率为层状云降水率的5倍;环境风场垂直切变较强导致最大雨水含量的位置与最大云冰含量的位置不一致;对流云降水反射率因子高频区数值随高度变化比层状云降水显著;粒子数浓度参数和有效粒子半径的频率分布反映出在4~7 km高度对流云中雨滴碰并增长过程显著,4 km以下雨滴蒸发和破碎过程明显,层状云降水粒子数浓度参数和粒子有效半径的范围比对流云窄且随高度变化不明显。

基于GPM卫星探测的夏季高原涡降水结构特征

利用GPM卫星的双频反演产品DPR_MS和ERA5再分析数据,对2016~2020年夏季青藏高原上空能被GPM卫星探测到的32例高原涡降水特征进行研究。结果表明:(1)高原涡在高原上降水强度偏小,绝大部分低于2 mm/h,雨顶高度主要在6~9 km。降水类型以深厚弱对流为主(占59.64%),其次是浅薄降水(占40.35%),深厚强对流极少。(2)高原西部降水涡绝大多数为深厚弱对流、平均雨顶高度明显高于东部涡,但东、西部涡的平均降水强度没有明显差异。浅薄降水频次呈“东高西低、北高南低”的空间分布特征,深厚弱对流降水则相反。(3)深厚弱对流降水受高原涡强上升运动影响显著,在6.5~7.5 km高度有大量有效半径为1.1 mm的雨滴粒子堆积,近地面较强降水(7 mm/h)的雨滴破碎过程明显。浅薄降水的反射率因子在各个高度持续增大,其地面降水主要由雨滴粒子碰并形成,地表雨强受雨滴浓度影响明显。

台风“烟花”影响浙江期间GPM卫星降水产品的评估及订正

为了解和提高GPM(Global Precipitation Measurement)卫星降水产品在台风降水过程中的表现和质量,基于地面气象观测站雨量资料,分别采用逐步订正法和最优插值法订正卫星反演降水产品,并从不同时间尺度评估2021年台风“烟花”登陆浙江期间GPM(第六版)反演产品在订正前后的监测能力。结果表明:未订正的GPM反演降水产品未能描述浙江省内高大地形处的强降水中心,对过程降水量低估约45%,主要源于对浙江东北部降水大值区的低估,降水分级检验显示,未订正的GPM产品除对小雨有较好反映能力外,其余各级别探测能力均较差;经逐步订正法和最优插值法分别订正后,反演产品的过程累计、逐日及逐时降水的评估结果均有提升,且逐步订正法订正后效果更优,最优插值法订正后对实际降水略有高估,两种方法订正后的产品不仅可描述与高大地形相关的强降水中心,也可反映大暴雨和小时雨强大于23 mm·h^(-1)的强降水。

基于GPM数据的华东地区降水时空分布特征研究

干旱与洪涝是华东地区最主要的气候灾害,针对当前该地区降水时空分布研究的缺失,借助气象站点实测数据对GPM降水数据进行了精度验证,在精度满足后续研究的基础上,利用Mann-Kendall突变检验方法以及地统计分析方法研究了华东地区降水时空分布特征。结果表明:GPM降水数据在年和月尺度上,与实测站点数据的相关系数分别为0.84、0.81,偏差分别为9.56%、9.31%,总体精度较高;在空间分布上,降水呈现出南多北少的空间格局;在时间分布上,年降水量逐渐增加并出现波动上升的趋势。研究结论对该地区气象灾害防范、政府决策具有一定参考意义。

2001–2020年中国广西及东盟区域1 km分辨率降尺度月度降水数据集

中国广西及东盟区域位于亚洲东南部,同属亚热带季风气候,降水充沛,洪涝灾害频发,直接影响社会经济活动,高分辨率、高精度降水资料可有效支撑区域水资源、农业、灾害及生态等管理和研究。本研究以2001–2020年全球降水观测计划降水数据(GPM IMERG)为因变量,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数(EVI)、地表蒸散发(ET)、地表温度(LST)、先进星载热发射和反射辐射仪(ASTER)海拔(ELV)等解释变量,引入考虑变量随地理环境影响变化的地理加权回归(GWR)模型,构建空间分辨率为10 km的年尺度模型,经过测试选取验证精度良好的指数核函数。通过回代,基于空间分辨率为1 km的解释变量,构建了2001–2020年中国广西及东盟区域1 km年度降水数据集,并进一步采用比例指数法获得研究区2001–2020年1 km月度降水数据集。采用2001–2020年2679个地面观测站点数据对降尺度数据集进行验证,相关系数、均方根误差和偏差分别为0.792、74.610mm、-0.122%。本数据集能够有效反映1 km分辨率下的降水时空分布及其差异性,可广泛应用于水资源、农业、生态环境、灾害模拟等研究领域。

星载雷达降水反演算法敏感性分析

以全球降水测量卫星(GPM)Ku PR的实测资料作为代理数据,评估了风云三号G星降水测量雷达(FY-3G PMR)原型算法的精度。在此基础上,对降水率和质量加权平均直径(R-D_(m))初始关系、降水相态以及不均匀波束充塞效应(NUBF)订正因子(param NUBF)进行了降水反演的敏感性分析。首先对调层云和对流云的R-D_(m)初始关系,比较初值调整前后滴谱廓线、雷达反射率因子廓线及降水率廓线的变化;其次设计敏感性试验,分析相态的误判对降水反演精度的影响;最后通过设置不同的param NUBF,评估param NUBF对降水反演的敏感性。结果表明,FY-3G PMR原型算法反演的降水结构及强弱分布和GPM Ku PR具有很好的一致性,反演的相对误差小于10%,相关系数大于0.95。敏感性分析显示雷达反射率因子廓线和降水率廓线的反演对R-D_(m)初始关系不敏感,但滴谱廓线的反演对R-D_(m)初始关系比较敏感。0℃亮带层相态误判尤其是混合相态和固态以及混合相态和液态的误判,影响0℃层附近的空中降水反演,但对地面降水反演影响不大。param NUBF作为高敏感性因子,与真值的差异越大降水率廓线反演的误差越大。开展星载雷达降水反演算法的敏感性分析不仅可以加深对降水反演理论和算法的认识,提高降水反演精度,还可以为FY-3G PMR即将开展的外场试验提供设计思路。

正硅酸乙酯改性的GPMS有机-无机材料研究

为了考察正硅酸乙酯(TEOS)对材料性能的影响,采用溶胶-凝胶法制备了TEOS改性的γ-环氧丙基醚丙基三甲氧基硅烷(GPMS)有机-无机杂化材料,并用浸渍法使其在玻璃基体上成膜.利用红外光谱、核磁共振谱和原子力显微镜对GPMS-TEOS杂化材料的结构进行了表征,采用差热分析仪、纳米硬度测试仪和扫描分光光度计等对其物化性能进行了测试.结果表明,制得的材料具有纳米级倍半硅氧烷结构,TEOS的含量对杂化体系性能有较大影响;当TEOS质量分数为15%～20%时,杂化体系的热稳定性、硬度和模量等性能最佳,并且具有良好的透光性.

GPM/DPR雷达与CINRAD雷达降水探测对比

通过对比星载DPR雷达与地基CINRAD雷达的降雨测量值,评估星地雷达联合应用的潜力。为了提高对比的准确性,在尽可能高的时空分辨率下,以几何匹配与格点匹配相结合的方式,提取星地雷达降水样本数据。2015年6月30日降水过程的对比分析结果表明:泰州、常州CINRAD雷达反射率因子在两站中分剖面的平均值偏差0.94 dB,地基雷达之间有很好的一致性;在DPR雷达与常州、泰州CINRAD雷达同时覆盖的降雨区域,星地之间雷达反射率因子的平均值偏差分别为-1. 2 dB和-1. 6 dB,显示星地雷达也有较好的一致性;现有DPR雷达陆上衰减订正算法在缩小星地雷达偏差方面起到一定作用,平均订正量0.4 dB,只要回波覆盖充分,匹配样本的高度以及其到地基雷达的距离对对比结果没有明显影响,而衰减订正和匹配样本区回波覆盖率是影响星地雷达对比结果的重要因素。

GPM双频降水测量雷达对降雪的探测能力分析

以双频降水测量雷达为主载荷的GPM卫星于2014年2月发射升空。由于轨道倾角以及仪器通道的设置,大大提升了对弱降水和降雪的探测能力。通过四次降雪个例,分析比较了双频降水测量雷达的三种扫描模式(Ku,KaMS和KaHs)对降雪探测能力的差异。结果表明:DPR相态产品和地面实际观测结果比较一致,固态降雪温度<-0.5℃并且降雪发生时的风暴顶高度大多<6 km。Ku波段雷达由于仪器灵敏度的大幅提高.对降雪的综合探测能力最强,而KaMs和KaHS也具有特定的作用。此外,为了保证衰减订正的精度,和非降雪部分的衰减相比,需要主要提高降雪衰减尤其是混合相态湿雪的衰减订正精度。

GPM与TRMM降水数据在海河流域的精度对比研究

[目的]对GPM与TRMM降水产品在海河流域的测量精度进行对比研究,以评估TRMM及GPM数据在海河流域的适用性。[方法]以海河流域为研究区,利用35个气象站点2014年4—10月的实测降水量数据在月时间尺度上对两代降水产品利用决定系数R2和相对误差BIAS进行精度评价。[结果](1)卫星降水产品与气象台站实测降水量决定系数从TRMM数据的0.758 2提升至GPM数据的0.7607,斜率K从TRMM数据的0.810 5提升至GPM的数据的0.833 5。(2)TRMM与GPM降水产品差别较小,虽两者均轻微低估了降水量,但整体上精度较高且GPM略优于TRMM。[结论]GPM IMERG降水产品在海河流域月尺度的高空间分辨率水文分析方面具有很好的应用前景。

GPM近实时反演数据对河南省2021年“7·20”极端暴雨的比较分析

近实时卫星降水反演数据具有覆盖范围广、空间连续性和时效性较强以及开放获取等优势,是重要的全球性降水资料。针对2021年河南省“7·20”极端暴雨,基于116个地面气象站观测资料及其空间插值数据,综合解析了4种GPM近实时卫星降水数据(IMERG early、IMERG late、GSMaP NOW和GSMaP Gauge NOW)对极端强降水事件的表征能力。结果发现:①IMERG early、IMERG late对站网累积雨量的低估程度在20%左右,GSMaP NOW和GSMaP Gauge NOW的高估程度分别达到了约35%和70%,但2种GSMaP数据更易探测到500 mm以上的累积雨量。②在雨量过程方面,4种GPM数据对小时降水事件均具有较强的分类辨识能力,但未捕捉到主要雨峰过程,定量误差较突出,与地面降水量之间表现出显著的负相关关系。GPM降水数据对小时雨量低于10 mm的降水事件以高估为主;对于小时雨量超过30mm的降水事件以低估为主,甚至存在普遍低估。③在空间格局方面,4种GPM数据的精度指标均具有较强的时间波动性,IMERG数据的空间相关系数和体积临界成功指数等指标总体上优于GSMaP数据,但后者对较高量级的降水事件更敏感。④2种IMERG数据中,IMERG late相对IMERG early的精度具有较明显改善;2种GSMaP数据中,GSMaP Gauge NOW相对GSMaP NOW提高了对较高量级雨量的探测能力,但也明显增大了较低量级雨量的定量估计误差。本文研究深化了对GPM近实时卫星降水数据性能的认识,为完善GPM降水反演算法、提升其对极端降水的监测能力提供了重要反馈信息。

淮河上游区域GPM IMERG卫星降水数据应用评价

为系统评估GPM IMERG V05B卫星降水产品在淮河息县以上流域的应用,以流域内9个地面站实测雨量数据作为参考,应用统计指标、分类指标及极端降水指标,对2015~2017年GPM IMERG产品分别评价分析了日、月、年尺度上统计指标与分类指标,评估了不同雨强、极端降水探测性能。结果表明,GPM IMERG卫星降水产品与地面监测数据在日、月尺度的降水监测值表现出较好的相关性,总体呈高估现象,日尺度探测率高于0.8,但错报率、汉森和凯普斯得分不理想,月尺度上在8、9月份存在低估,年雨量误差10.0%~23.8%;GPM IMERG对小雨综合探测性能强,但错报率较高,对中雨探测精度较高;极端降水事件探测能力表现不稳定。