GPM卫星降水产品在长江流域应用的精度估算

为评价GPM卫星降水产品在长江流域的探测精度,利用长江流域224个气象站点2014年4月1日至2017年12月31日的逐日实测降水数据和GPM卫星遥感探测数据,通过相关系数R、平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE、相对偏差RB四种指标评价了GPM卫星降水产品在长江流域年、月、日尺度上的探测精度,并运用探测率POD、误报率FAR、偏差率BIAS、公正先兆评分ETS四种指标衡量了GPM对不同量级降水的捕捉能力。结果表明:①年尺度上,GPM卫星与实测降水的R、MAE、RMSE和RB值分别为0.92,0.44,0.57mm/d和5.68%,表现出较高的探测精度;②月尺度上,GPM卫星在冬夏两季月份与实测值的一致性较差,并明显低估了冬季月份的降水,且对夏季月份的降水估计存在较高误差;③日尺度上,GPM对弱降水的捕捉能力较强,对强降水探测能力较差;④总体而言,GPM在年月尺度上通过表现出较高的相关系数R和较低的MAE和RMSE误差值,显示出比日尺度上更高的探测精度。

基于ATAK算法的GPM产品与地面观测降水数据融合处理

为降低卫星遥感降水产品误差,文章提出基于ATAK的星地降水数据融合方法,以长江流域气象站点观测降水量数据为真值,运用ATAK方法对研究区GPM遥感降水产品进行融合,评估验证精度。结果表明,长江流域GPM和地面观测降水量之间良好一致性,区域降水量平均值约为1123.3~1245mm,符合正态分布特征;经ATAK融合后,GPM数据精度R2达0.85,MAE和RMSE依次为118.01、156.37mm,相对于未融合前的R2升高16.47%,MAE和RMSE分别降低55.16%、16.47%。研究为降水数据的空间降尺度和多源降水融合提供新思路。

基于MGWR模型的华北GPM卫星降水数据降尺度研究

卫星降水产品是地面稀疏站点观测降水量的重要补充,但存在分辨率粗糙的缺陷。为提升GPM数据可用性,以华北地区为研究区域,纳入归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)、地形为协变量,构建混合地理加权回归(MGWR)模型,重构华北地区降水数据集。结果表明:原GPM年降水数据与地面观测降水量之间存在较高一致性,但在反映降水量空间细节分布方面明显欠缺,经MGWR模型降尺度后的GPM数据精度得到提升,MGWR模型在GPM数据降尺度方面具有良好应用性。

基于Cubist算法的临汾市GPM卫星降水数据降尺度研究

为提升GPM卫星降水产品应用性,利用临汾地区2019年GPM降水数据和11个地面气象站点资料,引入地形、海陆位置等降尺度因子,构建基于Cubist回归算法降尺度模型,将原始GPM数据提高至100m的空间分辨率。结果表明:Cubis算法降尺度修正后的GPM数值精度显著提高,其R^(2)达0.60,MAE和RMSE为17.46、20.29mm,相对降尺度前的R^(2)提升了22.45%,MAE和RMSE分别减小了64.10%、68.89%。降尺度结果清晰展现了区域降水量分布细节信息,具有较好的应用价值。