TRMM 3B42降水产品在洮河中上游的精度评估分析

基于洮河中上游2006-2016年气象站实测降水数据,在不同时间尺度上评估了TRMM 3B42 V7卫星产品在该区域的精度。结果表明:(1)研究区超过60%的降雨事件能被TRMM卫星探测到,综合评价指标ETS平均达到0. 31,体现了TRMM卫星在洮河中上游具备较好的降雨事件探测能力;TRMM产品在中雨和暴雨的尺度上探测能力表现最好。(2)TRMM数据和实测数据在日尺度的相关系数平均为0. 64,在降水量对比中,两者相差较小,精度较好;月尺度的精度比日尺度高,相关系数平均为0. 94;在月份差异上,温暖湿润的季节效果优于寒冷干燥的季节。(3)在年均和夏秋季节降水空间分布上,TRMM数据与站点实测降水的对应较好,两者均表现出洮河中上游降水西南多、东北少的趋势,且TRMM轻微高估了实测降水。以上结果表明了TRMM 3B42 V7降水产品在洮河中上游精度较高,对站点稀缺区具有重要的应用价值。     

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。     

怒江上游TRMM 3B42V7降水产品资料时空验证及降水特征分析

利用1998-2013年热带测雨卫星TRMM 3B42V7降水数据产品和18个气象站点观测数据对怒江上游进行了降雨时空分布特征的对比分析,研究了TRMM 3B42V7数据产品在该区域的精度。结果显示:研究区内TRMM 3B42V7数据和站点数据相关性月尺度最强(R0.9),年尺度次之(R0.5),日尺度较差(R0.5);流域面雨量两组数据在月尺度上有极强的相关性(R≈0.98),时间序列拟合较好,但在降水量大的月份TRMM 3B42V7数据较站点观测数据略偏大;不同时间尺度下两组数据的空间分布特征总体具有较好的一致性,局部分布特征有差异;流域西北和东南局部区域TRMM降水分别有低估和高估趋势,其他大部区域相当。利用TRMM 3B42V7数据对流域降水进行季节占比分析,结果显示,流域降水季节分配不均匀,夏季(6-8月)降水占全年降水总量的比例较大,高达42%~72%;其他春(3-5月)、秋(9-11月)、冬(12月至次年2月)三季节降水整体较少,总占比为28%~58%。     

四川盆地及周边地区TRMM 3B42数据精度检验

多源信息融合的流域水文模拟及预报技术,是目前水文预报发展的一个重要方向。以易发生长江流域特大洪水的四川盆地及周边地区为研究区域,从单个站点及子流域降水量相关性、降雨空间分布和相对误差等方面对TRMM卫星3B42产品探测精度进行了检验分析。结果表明:研究区TRMM 3B42数据与地面观测数据在日、月尺度上具有较高的相关性(R >0.5),3 h尺度相关性较差(R<0.5),且3 h和日尺度在降水量峰值拟合上存在较为明显的数值偏差和时间上的提前或延迟;不同时间尺度下两组数据的空间分布特征总体具有较好的一致性;两组数据2008—2010年降水量序列均值相对偏差在±10%的概率密度百分数为32.26%。总体上研究区TRMM 3B42数据呈现高估(四川盆地大部分区域),局部出现低估(四川盆东南及地周边地区);研究区3 h尺度TRMM 3B42数据探测精度明显低于日尺度,高程变化对TRMM 3B42数据的探测精度具有一定影响。因此,针对该区域TRMM 3B42数据3 h和日尺度数据序列精度相对较差的问题,应用该卫星数据进行3 h尺度流域水文模拟及预报研究时,就需要对该区域卫星数据和地面观测数据进行融合,充分发挥两种数据的优势。     

CMORPH和TRMM 3B42降水估计产品的评估检验

文章利用2007-2010年中国2447个站点的逐小时降水观测数据对同期CMORPH和TRMM 3B42卫星降水估计产品进行了检验和评估。经过对比分析得出:CMORPH和TRMM 3B42卫星降水资料与地面台站资料的日平均降水量空间分布具有较好的相似性,3 h降水量的相关系数在大部分地区分别在0.5和0.4以上;偏差均在±0.25 mm之间,但CMORPH存在显著的南北差异;平均绝对误差、相对误差和均方根误差均存在明显的季节周期性变化;两种卫星资料能够较好反映我国大部分区域夏季降水日变化特征,但在部分地区存在大的偏差;CMORPH和TRMM 3B42总空演率分别为7.23%和2.63%,总漏演率分别为3.25%和5.50%。     

GPM卫星降水数据在沿海地区的适用性分析——以三亚市为例

选取2016年1—12月GPM(Global Precipitation Measurement)卫星的IMERG月尺度降水数据为研究对象,以同时期的气象站点实测降水数据为参考,利用相关系数、标准偏差、相对误差等多种统计分析指标对其在沿海地区估测能力进行评价。结果表明:IMERG月尺度降水量与站点实测降水数据相关性较好,IMERG估测的降水与气象站点实测降水量的时空变化规律也较为一致,但是量化到具体数值而言,其对山区、海岛站的估测能力不及地势平坦的区域;同时,选取降水个例对IMERG日尺度和半小时尺度降水数据的分析表明,日尺度IMERG估测的不同等级降水量也存在偏差,半小时尺度IMERG降水数据对海岛站的降水估测偏高。总体而言,IMERG降水数据对降水的时间变化规律和空间分布格局估测较为合理,但是对山区、海岛地区,其降水估测值还存在偏差,在今后应用中需结合地形特征加以合理利用。     

中国区域逐日融合降水数据集与国际降水产品的对比评估

中国国家气象信息中心基于2400多个国家级台站观测日降水量和CMORPH卫星反演降水产品,采用概率密度匹配和最优插值相结合的两步数据融合方法,研制了中国区域1998年以来的0.25°×0.25°分辨率的逐日融合降水产品(CMPA_Daily)。通过该数据集与广泛应用于中国天气气候领域的两种国际上降水融合产品TRMM 3B42(Tropical Rainfall Measuring Mission, 3B42)和GPCP(Global Precipitation Climatology Project, 1 degree daily)的对比评估,考察CMPA_Daily产品的质量,评价其能否合理体现中国降水的天气气候特征。首先利用2008—2010年5—9月独立检验数据定量对比了CMPA_Daily、TRMM 3B42和GPCP 三种降水产品的误差,结果表明,在误差的时间变化和空间分布上,CMPA_Daily均具有最高的相关系数和最小的平均偏差及均方根误差,TRMM 3B42其次,GPCP的误差相对较大。CMPA_Daily只低估了大暴雨,TRMM 3B42低估了大雨以上量级的降水,而GPCP低估了除小雨以外的所有降水。CMPA_Daily产品因融入了更多的站点观测信息,不论在中国东部沿海,还是中西部地形复杂区,其精度均优于TRMM 3B42和GPCP产品,即使在站点稀疏的青藏高原地区,CMPA_Daily降水量也更加接近站点观测,呈现明显的高相关。CMPA_Daily与独立检验数据的高相关在地形起伏时效果也较稳定,TRMM和GPCP的相关系数则随着地形变化幅度陡变而非常明显地降低。进一步通过对比分析各降水产品1998—2012年的气候平均降水特征表明,3种资料对中国区域气候平均降水量、降水强度、频率分布以及年际变化的总体描述基本一致,因有效融入了更多的中国站点观测信息,不论降水空间分布还是降水量,CMPA_Daily与地面观测均最为接近,在中国的中东部大部分地区对降水的估计精度明显更高,而在站点分布较稀疏的青藏高原地区,CMPA_Daily的降水分布型与TRMM、GPCP卫星融合资料类似,较地面站点插值产品更能体现出合理的降水分布。对中国强降水事件监测对比表明,CMPA_Daily产品可以更加准确地描述降水的强度变化,细致刻画降水空间分布,在把握降水小尺度特征上具有明显的优势,体现出高分辨率、高精度降水产品的特点。     

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。     

GPM卫星降水数据在广东的适用性分析

为评估全球降水观测(GPM)卫星降水数据在广东地区的适用性，利用广东省86个国家地面站点实测降水数据，选用5个评价指标从降水误差、季节平均降水量等方面进行精度验证。结果表明：(1)GPM卫星降水数据与站点实测数据相关性随时间尺度增加呈递增趋势，探测能力在月尺度上表现较好。(2)GPM卫星降水数据在季节尺度上对平均降水量有一定的表征能力，但季节间有明显差异，在夏季表现较差。(3) GPM降水数据受气候、地理位置和地形等因素影响较大，降水精度易受影响。     

TRMM月降水量产品在新疆地区的订正

利用1998-2013年TRMM月降水量产品与新疆同期的105个气象站地面观测降水量,运用逐步回归与BP神经网络方法,选取1998-2010年数据建立新疆地区的降水订正模型,并利用2011-2013年月降水量进行检验。结果表明:加入地形因子对TRMM月降水量产品订正效果明显,整体上两种模型对TRMM月降水量产品订正的相关系数从最初的0.66分别提高到0.75和0.80,相对误差由10.75%分别降低为4.88%和3.19%;月尺度上,TRMM月降水量产品相对误差为-5.68%~54.44%,经逐步回归模型订正后为-4.26%~32.57%,而BP神经网络模型订正后为-5.33%~24.48%,表明BP神经网络模型订正效果更好;从综合时间技巧评分S_T看,订正后TRMM月降水量产品在各月的效果均有不同程度提高,逐步回归模型订正后提高0.01~0.49,BP神经网络模型订正后提高0.03~0.70。因此,基于逐步回归模型与BP神经网络模型订正的TRMM降水量产品均能够准确、定量地再现降水分布,为TRMM降水量产品质量改进提供一种较实用的参考方法。