基于TRMM卫星产品的长江流域降水精度评估

卫星降水产品在降水空间格局分析中扮演着重要角色。为分析卫星降水产品在长江流域的应用精度,利用2003~2010年长江流域175个雨量站实测降水资料检验了同期TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)降水产品3B42 RTV7及V7的精度。结果显示:(1)长江流域年平均降水总量从东南向西北呈现明显的梯度变化,年降水量从2 000 mm/a减少到400 mm/a,降水空间差异极大,时间分布也不均。(2)RTV7和V7降水产品能够捕捉到长江流域降水空间分布格局,尤其是V7在长江流域有较高的精度,对59.85%流域面积的估算偏差在-10%~10%之间;实时产品RTV7在长江上游存在明显的高估现象,偏差大于50%的流域面积高达33.51%。(3)长江中下游RTV7和V7日降水数据与对应的实测数据相关系数都大于长江上游地区,偏差更小。(4)RTV7和V7降水产品在丰水期的估算精度整体优于枯水期。

IMERG和GSMaP卫星降水产品在三江源区的适用性评估

利用98个三江源区国家级气象站和区域气象站降水观测资料,对IMERG和GSMaP两种卫星降水产品进行了对比验证分析,并就长江流域、黄河流域和澜沧江流域分别进行了适用性评估。结果表明:IMERG卫星降水产品与地面观测日降水数据的相关系数中位数达到0.62,均方根误差中位数为4.24 mm,命中率能够达到0.80以上,明显优于GSMaP数据;两种卫星降水产品对小雨等级降水略有高估,而对于中雨和大雨均为低估,尤其对于大雨的低估现象更为严重,其中IMERG对短时强降水的低估是造成大雨低估的主要原因之一;两种卫星降水产品平均相关系数均呈现出随着海拔高度升高而降低的特征,且在低海拔区的相关系数最大,均方根误差最小。

TRMM卫星降水产品在南流江流域的精度评估

为了评估TRMM 3B42-V7的两套卫星降水反演数据产品的精度,选取南流江流域的常乐水文站以上集水区域为研究区域,以雨量站点的观测资料为参考,采用相关系数、探测率等指标,以及绘制空间降雨量分布图,建立评价模型。结果表明,两套卫星降雨产品都存在高估降雨量的现象,日尺度降雨量相对偏差在5%左右,且流域内有区域性差别;整体上TRMM3B42V7降雨产品的精度优于TRMM3B42RTV7,前者TRMM3B42V7降雨产品存在一定误差,但在缺乏地面降雨资料的地区仍具有应用价值。

TRMM/GPM卫星降水产品在淮河上游逐日和小时尺度的精度评估

基于淮河流域上游区(洪河口以上) 2014年4月-2015年12月的实测逐日和小时降水数据,采用综合评价指标评估了TRMM 3B42 v7和GPM IMERG卫星产品在逐日和小时尺度上的监测精度。结果表明:逐日尺度上,对于流域面平均降水和网格降水,GPM产品与实测降水的相关性略优于TRMM,相关系数为0. 87,误差略大于TRMM,但均控制在0. 8 mm/d以内;降水探测能力方面,GPM与实测降水的一致性较高,尤其表现在小雨和中雨降水事件上,可用于日尺度的水文模拟和水资源评价等研究。小时尺度上,TRMM对6场极端降水的监测能力比较稳定,略有低估(BIAS均值为-6%),GPM对不同的极端降水事件监测能力不一,可靠性相对较低,相对于TRMM卫星降水产品,GPM在对极端降水的监测能力方面还有待提高。

多源卫星降水数据在川渝地区的适用性分析

降水的分布特征在时空尺度上存在较大的差异性,如何快速准确地获取高时空分辨率的水文资料,拥有更好的降水检测能力,对于获取降水资料的技术有较高的要求。本研究选用四种卫星降水产品(TRMM 3B42V7 、TRMM-RT 3B42V7、PERSIANN-CDR和 CMORPH)近十年(2008-2016)的数据,使用三种广泛使用的统计指标(CC、MAE和MRE)验证了年度,季节性和月尺度降水量的测量结果。 本文研究结论如下: (1)除了TRMMRT3B42,其余三种卫星产品均能较好地反映该地区相应的降水演变规律;(2)通过四种卫星降水产品的各项指标比较得知,TRMM3B42为模拟川渝地区降水最优的产品,TRMMRT3B42始终表现为最差;(3)川渝地区西部为高海拔且降水少的区域,在该地区上卫星降水产品模拟降水能力差。

卫星降水产品在遂川江流域可能最大降水估算中的应用

为探索估算缺资料地区可能最大降水量的新途径,以遂川江夏溪水位站以上流域为研究区域,基于CMORPH、CHIRPS、MSWEP和TRMM 3B42V7四种卫星降水产品和流域雨量站降水资料,对卫星降水数据进行了精度评估。选用精度较好的MSWEP和TRMM 3B42V7数据,采用改进的统计估算法推求流域面平均可能最大1 d降水量,所得结果分别为311.9和321.7 mm。作为参照,同时还依托较丰富的水文气象测站资料,采用水汽效率放大法求得可能最大1 d降水量为338.3 mm。比较两种途径的可能最大1 d降水量估算成果,相对偏差在8%以内,表明在缺资料的情况下,基于卫星降水产品估算可能最大降水量有着良好的应用前景。

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。

TRMM3B43降水产品在西藏地区的精度检验和应用

以西藏地区38个国家基准站和基本站的实测降水资料,利用双线性插值、相关系数、散点斜率和相对误差等指标,对热带降水测量卫星(TRMM)的3B43降水产品的精度进行检验和分析。结果表明:月尺度上,整体而言TRMM3B43降水产品与实测降水量具有较好的一致性,其中西藏西部和东部喜马拉雅山脉东段北麓地区相关性相对较差,平均相对误差较大。年尺度上TRMM3B43降水产品的相关性不如月尺度好,平均相对误差随统计数值的增大而减小。在应用TRMM3B43降水产品进行流域面雨量估算时,采用气象站点实测降水资料校准TRMM3B43降水产品的T-G联合法,对TRMM3B43降水产品进行订正。

TRMM卫星及其数据产品应用

简要介绍了热带降水测量 (TRMM—TropicalRainfallMeasuringMission)卫星所携带的观测仪器及其主要产品。概述了TRMM卫星资料产品在热带降水测量、提高预报准确率、暴雨研究、资料同化、反演热带海面温度。

TRMM卫星反演降水在江苏典型平原区的评估与订正

卫星反演降水由于具有较高的时空分辨率,在大气、水文、生态等研究中起到越来越重要的作用,评估和订正卫星反演降水也成为研究热点之一。以江苏省为研究区域,以雨量站观测降水数据为基础,分析TRMM 3B42卫星降水产品在典型平原区的误差特性,并基于月水量平衡和逐步订正的基本原理订正其系统误差和随机误差。结果表明,原始的TRMM卫星降水数据和地面测站数据相关性较好,但在量值上存在明显误差。订正之后的TRMM卫星降水绝对误差和相对误差在量值和空间分布上均改善明显,均方根误差显著减小,确定性系数也有所提高。经过误差订正后的降水数据综合考虑了TRMM卫星空间分布的合理性和站点观测的精确性,提高了卫星反演降水的精度。研究成果为TRMM卫星降水数据在其他地区的应用提供了参考。

中国大陆TMPA降水产品气候态的评估

利用逐日全国降水分析产品,对2012年12月下旬发布的最新版本的TRMM等多源卫星降水估算产品(TMPA)进行评估,评估时间从2008年9月到2012年8月。从评估结果来看,研究产品3B42V7产品与CPAP产品具有高的相关性,两者的相关系数达到了0.94,相对误差在—0.11%左右,标准偏差约为0.53 mm·d^(-1)。实时产品3B42RT产品与CPAP产品的相关性相对较差,相关系数为0.75,相对误差也上升到了39.3%,标准偏差为1.25 mm·d^(-1)。3B42RT产品在我国西部高估了降水,全年的相对误差为116.60%(春夏秋冬四季分别为104.52%、105.73%、117.64%和326.60%);3B42V7产品的相对误差仅为0.82%(春夏秋冬四季分别为2.25%、1.24%、—5.27%和—24.64%)。

基于集合卡尔曼滤波法的清江流域多源融合降水分析

高质量的水文气象观测数据是开展气象和水文灾害监测、预报预警及长期气候变化趋势分析的基本支撑。针对流域尺度内现有融合降水数据空间分辨率低的问题,通过集合卡尔曼滤波(EnKF)融合算法对清江流域33个地面站点和TRMM及CMORPH两种卫星产品的降水数据在日尺度上进行融合,得到了0.05°×0.05°的清江流域融合降水数据MSAP。利用留一交叉验证的方式对卫星降水、地面插值和MSAP融合降水数据进行定量分析,证明EnKF融合算法能从相关性系数R、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE 3个方面改善清江流域降水的精度,并且融合算法改善了卫星数据和地面数据在流域边界部分区域精度低的缺点,展现了EnKF融合算法在降水数据融合中的应用潜力。进一步地,将MSAP与CMFD、ERA5和MSWEP等3种主流再分析数据进行对比,并对1998年汛期清江流域与长江干流四次洪峰遭遇中最大的两次遭遇所对应的场次强降水进行了空间分析。结果表明,在时间尺度上,MSAP数据具有最高的R和最小的MAE及RMSE;在误差的空间分布上,MSAP数据在各站点精度评价指标的空间差异最小,四种再分析数据精度由高到低排序为MSAP>CMFD>MSWEP>ERA5;在历时5日和历时2日的场次强降水过程中,CMFD、MSWEP和MSAP均能在一定程度上反映出暴雨中心,在空间分布和降水量级上,MSAP和CMFD基本保持一致。

卫星资料的测雨产品在沈阳地区的适用性

利用2009—2011年夏季TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)卫星的3B42测雨产品资料,与沈阳地区的降水事件进行对比,分析TRMM卫星探测的降水产品与沈阳国家观测站(区站号:54342)气象资料之间的差异,探讨TRMM卫星在沈阳的探测能力。结果表明:(1)TRMM卫星探测的降水量级偏小,降水事件的变化趋势存在明显差异;(2)6—7月TRMM卫星的探测结果能够揭示沈阳地区降水量的变化特征,但在7—8月存在误差;(3)对小雨探测的TS评分在0.35~0.45之间,但对小雨以上量级的探测能力存在明显不足。

TRMM降水数据在洞庭湖流域的精度评估和应用

高分辨率卫星降雨产品的出现为降水观测提供了良好的前景。然而这些产品在使用前需要经过全面的精度评估。评估了TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)3B43V7降水数据在洞庭湖流域的精度和适应性。基于洞庭湖流域1998—2011年TRMM降水数据和27个气象站点的实测降水数据,采用相关系数、均方根误差和均方误差技能分数等指标在月和季尺度下评估其在流域内精度,揭示各指标的空间分布特征。结果表明:(1)在月尺度上,TRMM数据与实测数据拟合良好,相关系数为0.89,但TRMM数据在流域大部分地区高估降水。(2)在季尺度上,TRMM数据精度较月尺度有所提升,相关系数达到0.94,并且可靠性更高。(3)两种数据在流域降水时空分布上表现出一致性,在春夏两季为湿润多雨期,秋冬季节降水则相对匮乏。流域内降水分布不均匀,整体呈从东南向西北减少趋势。

三江源及其毗邻地区公里网格降水数据集(2009-2013)

三江源及其毗邻地区公里网格降水数据集(2009-2013)是对2009-2013年的TRMM3B43V7降水数据进行降尺度后生成的该区域降水数据及其相关对照或辅助数据。其中,降尺度后的TRMM数据是基于山地降水二次抛物型廓线(Quadratic Parabolic Profile,QPP)模型生成的。该方法包括两个步骤:(1)推算QPP模型参数。三江源及其毗邻地区的最大降水海拔和NDVI峰值海拔高度是对应的,因此,利用NDVI峰值所在空间位置来确定最大降水海拔,进而基于最大降水海拔推算该位置的降水量和降水抛物线方程的二次项系数。(2)模型参数空间外推。利用反距离权重(IDW)插值法对0.25°尺度参数进行空间外推,当从0.25°重采样到1 km分辨率时,则采用二次线性插值法获取各个像元降尺度模型的最终参数。结果表明,基于QPP模型降尺度后的TRMM3B43数据精度相对常用统计降尺度方法得到的结果精度更高,2009-2013年生长季(5-9月)逐月以及累积降水量降尺度结果用国家站观测数据计算的平均均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为14、18、19、13、16和62 mm,平均绝对百分误差(Mean Absolute Percent Error,MAPE)为14%、12%、12%、12%、17%和11%。数据集采用WGS84坐标系,矢量数据采用.shp格式存储,栅格数据采用.grid或.tif格式存储。与数据集相关的科学发现论文已发表在《Remote Sensing of Environment》2018年第215卷。