基于MGWR的渭河流域TRMM降水产品空间降尺度分析

高分辨率降水数据有助于刻画降水的时空分异特性,对流域水文、气象和生态等过程的精准模拟具有重要作用,因此对低分辨率降水产品开展空间降尺度,提高其分辨率十分必要。鉴于此,本文在充分考虑热带降雨测量卫星（Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM）降水产品在渭河流域适用性的基础上,引入归一化差分植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）、坡度、坡向和经纬度等地理环境因子,构建了多尺度地理加权回归（Multi-scale Geographically Weighted Regression,MGWR）模型用以分析不同因子对渭河流域降水空间格局影响的尺度差异;进一步提出了一种针对TRMM降水产品的空间降尺度方法,并透过精度评价验证了降尺度结果的可靠性。结果表明：1）TRMM降水产品数据相较于站点实测数据存在一定精度误差,年尺度上R2=0.807,BIAS=2.909%,RMSE=83.477 mm,表现较好;季尺度上秋季R2最高,为0.847,夏季RMSE最大,为62.393 mm,四季的BIAS均较低;月尺度R2为0.456～0.815,BIAS介于±0%～8%之间,多数月份为正值,RMSE值域范围为3.019～37.841 mm,精度较好;总体而言,TRMM降水产品数据在年、季和月尺度上均表现出良好的整体适用性。2）不同因子在干湿年份对降水空间分异格局的影响呈现出不同的尺度特征,其中湿润年的DEM、NDVI、坡向和经纬度对降水呈现局部影响,坡度影响具有全局性,而干旱年各因子均表现为局部影响。3）流域和站点尺度上,降尺度TRMM数据相较于降尺度前产品数据精度得到一定改善,其中流域尺度上,R2整体提升3%,RMSE降低1mm;站点尺度上,各站点统计指标变化各异,但降尺度后统计指标整体优于降尺度前,并且由于时间尺度上的误差累积,站点年尺度数据精度相比月尺度数据稍差（R2由0.8～0.91变为0.4～0.95,RMSE从11～17变为32～150）。4）降尺度TRMM数据相比于降尺度前产品数据,空间分布更细腻,细节特征表现更好,且在年、月时间尺度上均具有较高的精度,可为渭河流域资料短缺地区的水文设计提供数据支撑。     

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。     

新疆天山山区TRMM卫星降水数据的精度检验和校正方法研究

在降水资料缺乏的天山山区,基于重建时间序列后的NDVI和DEM数据,采用CART算法对TRMM3B43月降水数据进行校正。利用研究区25个站点实测降水量对校正前的TRMM降水数据和校正后的TRMM降水数据分别进行精度检验。结果表明:校正前TRMM月降水与站点实测降水有很好的一致性,存在显著的线性相关关系,但误差较大;TRMM降水与实测降水的决定系数(R2)随时间尺度的增大而减小,相对误差(δ)和均方根误差(RMSE)则随之增大,说明TRMM遥感数据的精度随时间尺度的增加而减小;校正后TRMM降水精度得到了显著地提高,与实测降水在月、季、年尺度上的R2分别为:0.97,0.87,0.83,相比校正前R~2提高了10%以上,误差也有明显的减小。这说明在天山山区,使用CART对TRMM降水数据进行校正的方法可行。     

TRMM卫星降水数据在喀斯特山区的适用性分析——以贵州省为例

以1998—2012年研究区26个气象站点实测降水数据和同期TRMM 3B43降水数据为数据源,在GIS技术的支持下,运用相关系数(R)、相对误差(BIAS)分析和探讨月、季、年尺度和单个站点的TRMM 3B43降水数据在研究区的适用性和分布规律。分析表明:(1)TRMM 3B43降水数据和气象站点观测数据的相关性较好,在年尺度上,TRMM 3B43降水数据总体精度较高,相关系数R为0.75,但也存在个别站点误差较大,最大误差达到19.13%,总体上TRMM 3B43降水数据比站点观测数据稍微偏大;(2)季节尺度上,TRMM 3B43降水数据和站点观测数据春季的相关系数R达到0.82,要高于秋季和冬季。夏季较差,但相关系数R也达到0.79,且均通过置信度100%检验;(3)TRMM 3B43降水数据在月尺度上数据精度最高,相关系数R达到0.91;(4)数据个体精度检验上选取了19个气象站点,各个观测站点的拟合优度R2均在0.75以上,相关系数R均大于0.80,结果表明TRMM 3B43降水数据在研究区具有较好的适用性。     

基于TRMM 3B43数据的川西高原月降水量空间降尺度模拟

利用2001-2013年TRMM 3B43、MODIS-NDVI、DEM、气象观测等数据,在分析植被对降水响应滞后性的基础上,构建了TRMM 3B43数据中月降水量与经纬度、海拔、坡向和NDVI因子间的多元线性回归方程式,作为川西高原月降水量资料的降尺度计算模型,采用“回归方程+残差”的插值方法获取研究区2001-2013年1km空间分辨率的月降水量空间数据,并利用区内16个气象站点的观测数据与模拟结果进行了相关分析和误差检验。结果表明：（1）各气象观测站点基于TRMM 3B43资料的降尺度模拟降水量的数据均具有很高的精度,其中,精度最高的稻城站模拟结果与站点观测值的相关系数高达0.9839,精度最低的小金站相关系数亦高达0.8781;（2）在月、年尺度上,降尺度模拟降水量的数据亦具有很高的精度,其中,5-10月的精度明显高于其它月份,湿润年份精度总体高于干旱年份;（3）降尺度模拟降水量与站点实测降水量整体上相关系数为0.9499,偏差为0.0866,两者吻合度较高,但降尺度模拟降水量值略偏高;（4）降尺度在月尺度上能基本保证TRMM 3B43原始数据的精度,而在年尺度上能有效提高原始数据的精度,加之对空间分辨率的提高,可为获得更加全面、精细的降水分布数据提供有效方法。     

TRMM卫星降水产品降尺度及其在湘江流域水文模拟中的应用

高时空分辨率降水数据对准确刻画区域降水时空变化特征、精准模拟区域生态和水文过程具有重要的现实意义。以湘江流域为例,在考虑地理、地形和植被等多重要素的基础上,建立了基于地理加权回归法（Geographic Weighted Regression,GWR）的热带降雨测量卫星（Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM）降水降尺度模型,并采用比例指数法反演得到星地融合日降水Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三种产品,用来驱动土壤和水评估模型（Soil and Water Assessment Tool,SWAT）,分析评估其在水文模拟中的应用潜力。结果表明：1）GWR降尺度后,在TRMM降水空间分辨率由0.25°提升至0.05°的同时,同气象站点观测月降水之间的决定系数（R2）平均提升了0.33,均方根误差（RMSE）平均降低了43.30 mm,平均相对偏差（Average Relative Error,ARE）平均降低了38.71%,表明该降尺度模型在湘江流域TRMM月降水降尺度研究中具有良好的适用性;2）与TRMM日降水量相比,星地融合日降水Ⅲ产品同气象站点观测日降水量的R2提高了0.81,RMSE降低了10.27 mm,ARE降低了0.11%,表明以气象站点观测日降水量作比例指数展布星地融合月降水是可行有效的;3）星地融合日降水Ⅲ产品在SWAT模型日、月径流模拟中的纳什效率系数最大,分别为0.79、0.93,相对误差最小,分别为0.12%、1.10%,水文模拟效果最优,可替代气象站点和TRMM卫星降水进行水文模拟。研究结果可为气象站点稀缺区域的高精度降水资料获取和高效水文模拟提供数据支撑和方法借鉴。     

基于二次多项式回归模型的黑河流域TRMM数据降尺度研究

在不同空间尺度下分别建立TRMM 3B43降水数据与数字高程模型（DEM）和归一化植被指数（NDVI）的二次多项式回归模型,将2001—2013年黑河流域TRMM降水数据的空间分辨率从0.25°提高到1 km,并利用流域内9个气象站点实测数据对降尺度结果进行了检验。结果表明:降尺度方法不仅提高了TRMM数据的空间分辨率,数据的精确程度也有所提高;与传统线性回归模型降尺度方法相比,基于二次多项式回归模型获得的降尺度结果更接近于实测值,其结果更为准确;模型建立的尺度对最终降尺度结果精确性具有较大影响,0.50°是基于DEM和NDVI对黑河流域TRMM降水数据进行降尺度的相对最优尺度。     

GPM与TRMM卫星降雨数据在福建省的适用性对比分析

降雨是引起土壤侵蚀的外部动力因素,卫星降雨产品能够有效地克服常规降雨观测数据在空间上的不连续性,具有明显空间分布优势。为了探究卫星降雨产品在福建地区的适应性,利用福建省22个全国气象站点的观测数据,分别对全球降雨测量GPM和热带降雨测量TRMM两种卫星降水数据在日、旬、月、季度几个不同时间尺度上进行了对比分析。结果表明:随着时间尺度增加,GPM和TRMM与地面实测数据的相关性都呈现出依次递增的现象,日均均方根误差RMSE^*逐渐降低,特别是由日到旬尺度变化时RMSE^*出现陡降,而旬和月的差异不大;卫星产品与站点实测数据拟合直线的斜率逐渐趋向于1。在日尺度上,相关性都小于0.5,RMSE^*均大于13 mm/d;在旬尺度上,相关性介于0.7~0.8,RMSE^*均小于5 mm/d;在月尺度上,两者与观测数据的相关性都大于0.9,GPM数据整体上精度优于TRMM数据,但是在福建东南沿海TRMM精度要高于GPM。在季度尺度上两种卫星产品的精度与季节总降雨量呈负相关,季节差异较大;夏季多雨时r值和K值低而RMSE最高,冬季少雨时与地面实测数据一致性高,r和K值最高而RMSE最低,春秋两季也有较好的精度;在不同的季节GPM各项指标均优于TRMM。综合不同时间尺度的结果,总体上,两种卫星降雨数据都具有较高的精度,其中GPM卫星降水数据在福建省的适用性较高,数据的空间分辨率更高,数据精度也略高,更适合于区域应用。     

基于TRMM和NCEP-FNL数据的降水估算研究

为了使TRMM数据在我国更好的应用,该文基于TRMM降水产品,耦合气象站观测资料和DEM数据,利用NCEP-FNL数据计算得到各月高空盛行风向,采用基于区域分月的逐步回归算法,建立降水估算模型。得到2000—2007年全国1月、4月、7月、10月降水空间分布图,并对结果进行检验与分析。结果表明,1月、4月、7月、10月平均绝对误差分别为2.2,5.8,16.9,6.0mm,平均相对误差分别为19.3%,14.2%,13.4%,18.9%,模型估算结果较TRMM降水产品误差明显减小。模型估算的降水分布趋势不仅保持着原始TRMM降水产品的分布特征,而且可以更好地体现出迎风坡和背风坡的降水分布规律。     

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。     

不同时间尺度太阳辐射数据对作物生长模型的影响(英)

逐日太阳辐射数据是作物模拟模型的重要输入参数之一。然而,在很多情况下,候、旬、月尺度的辐射信息相对容易获取。该文利用长时间序列(1961-2000)逐日太阳辐射数据,分别建立研究区候、旬、月不同时间尺度太阳辐射数据库,利用两个常用的作物生长模型(CERES-Maize和CGOPGRO-Soybean),以逐日数据(太阳辐射和模拟结果)为基准,分别探讨在雨养和灌溉条件下,不同时间尺度太阳辐射数据对作物生长模型的影响。结果表明:在不同时间尺度下,模型的输出(花期和作物产量)都接近于基准值。总体来看,两个模型模拟的花期平均误差和平均相对误差均接近于0,均方根误差为3.5d;CERES-Maize模型的模拟产量低于基准值,而CGOPGRO-Soybean的模拟结果高于基准值。在雨养和灌溉条件下,CERES-Maize的平均相对误差和均方根误差分别为-0.59%,120kg/hm2和-0.52%,129kg/hm2,CGOPGRO-Soybean的平均相对误差和均方根误差分别为5%,152kg/hm2和4.7%,165kg/hm2。短期数据误差(RMSE)是影响模型精度的主要因素。CGOPGRO-Soybean模型对不同时间尺度太阳辐射数据和水情信息比CERES-Maize模型敏感。当缺少逐日太阳辐射数据时,在雨养和灌溉条件下,候、旬、月尺度的太阳辐射数据都可以用于作物生长模型。     

TRMM在海河流域南系的降水估算精度评价及其对SWAT模型的适用性

准确估算区域降水对水文过程评价和水资源管理意义重大。为评估TRMM 3B42V7降水产品在海河流域南系的估算精度及其在土壤和水评估模型(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)中的适用性,利用28个气象站降水观测数据(2007-2016年)和101个雨量站观测数据(2010-2016年)开展研究。研究表明:站点尺度上,3B42V7降水产品对月降水估算的均方根误差小于15 mm,平均误差小于8.5 mm;在湿润季节的估算精度更好。流域尺度上,日降水估算精度较差,相关系数小于0.6。分区尺度上,3B42V7能够很好地捕捉到不同等级降水强度,但对微量降雨有所低估;山区和平原的年降水量均出现高估现象,平原区较为突出;此外,3B42V7能够较好地捕捉到研究区内极端降水的时间和空间分布。分2种情景进行水文模拟,利用月平均流量对模型进行校准和验证,在情景Ⅰ中,验证期模拟结果较好,决定系数在0.56~0.96之间,纳什效率系数在-11.09~0.94之间。TRMM 3B42V7可为海河流域及其类似区域的水资源管理提供参考。     

TRMM卫星降水数据在区域干旱监测中的适用性分析

为了评估高时空分辨率的卫星遥感降水产品在干旱监测中的适用性,该文基于热带降雨卫星(tropical rainfall measurement mission,TRMM)产品和气象站点的观测数据,利用标准化降水指数(standardized precipitation index,SPI)分别计算了2种数据源的不同时间尺度(1、3、6和12个月)的河南省1998-2016年干旱事件发生的年际和空间变化。结果表明:TRMM 3B43月尺度降水数据与气象站点的观测数据具有显著的相关性,相关系数均高于0.9,除少数情况下,TRMM 3B43对降水存在略微高估现象;两种数据源计算的各时间尺度(1、3、6和12个月)存在着很高的一致性,波动幅度随着时间尺度的增大而减小;1998年以来河南省春季发生干旱事件的年份是2000、2001年,夏季发生干旱事件的年份是1999、2014年,秋季发生干旱事件的年份1998、2001、2007年,冬季发生干旱事件的年份1999、2012年,另外,基于SPI-12得出发生干旱的年份是1999、2001、2012和2013年;根据站点的不同时间尺度的两种数据源的SPI时间序列进行相关性分析,其相关系数都高于0.7,两者间的一致性很高,说明TRMM数据能够替代站点观测数据进行干旱的监测与评估。     

热带测雨卫星数据在黑河流域的精度及应用

[目的]验证热带测雨卫星数据TRMM(tropical rainfall measuring mission)3B43降水产品在黑河流域内的精度及可用性,了解全流域降水的空间分布,为西北干旱区流域开展水文和生态研究提供数据支持。[方法]基于黑河流域1998—2013年TRMM 3B43V7数据和11个气象站点数据,使用相关系数、均方根误差、平均误差、平均绝对误差等主要指标评估其在流域内精度,揭示各指标空间分布特征。[结果](1)TRMM数据与实测数据有极强的统计相关性和趋势一致性,但存在不同程度高估现象,月平均高估2.84mm,季、年尺度高估值分别达到8.55和34.1mm;(2)相关系数、均方根误差,从上游到下游依次降低,平均误差在3尺度上上游值均远低于中下游,平均绝对误差在年尺度上游最低,下游次之,中游最高,而在季节尺度上中游相差不大,下游最小,月尺度从上游到下游平均绝对误差值逐渐递减。[结论]TRMM数据显示黑河流域多年平均降雨量呈西南部向中、北部递减的分布格局,且降水量具有上游中游下游的梯度分布,降水年内分配不均,主要集中在5—9月。     

基于SWAT模型的降雨数据适用性评价

为评价降雨产品在流域尺度水文模拟中的适用性,该文首先依据实际降雨数据评价GLDAS、TMPA和ERA-Interim 3种降雨产品在研究流域的可替代性。多指标模糊优选评价表明,基于双线性插值法的TMPA和ERA-Interim降雨产品数据在日、月尺度上的模拟效果均较好,相对误差(Bias)分别为5.48%和7.46%,均小于10%,相关系数(CC)在0.82~0.98之间,具有站点降雨的可替代性,可作为水文模型的输入。然后用此2种降雨产品分别驱动SWAT模型,进行研究流域的水文模拟精度分析。TMPA产品的日、月尺度水文模拟结果的Bias分别为10.88%和11.03%,纳什系数(NSE)分别为0.46和0.78,而ERA-Interim的日、月尺度水文模拟结果的Bias分别为9.11%和9.27%,NSE分别为0.44和0.70。以Bias、CC和NSE为特征指标的多指标模糊优选模型的评价结果为:TMPA产品日、月尺度水文模拟结果的相对隶属度值分别为0.51和0.53,大于ERA-Interim的相对隶属度值0.49和0.47,表明TMPA产品更适用于流域尺度的水文模拟。该文评价方法及结论可为类似流域尺度的水文模拟提供参考。     

四种网格化降水产品估算中国大陆区域降雨侵蚀力比较

降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力,准确评估降雨侵蚀力对水土保持规划和水土流失治理具有重要意义。近年来,网格化降水产品在计算中国的降雨侵蚀力方面发挥了积极作用,但不同降水产品存在一定的区域差异性。因此,为评估各类降水产品在不同区域的适应性以利于降雨侵蚀力的准确估计,该研究选用了4种网格化降水产品：中国逐日网格降水量实时分析系统数据集（China gauge-based daily precipitation analysis,CGDPA）、中国区域地面气象要素数据集（China meteorological forcing dataset,CMFD)、中国地面降水日值0.5°×0.5°格点数据集（v2.0）(Dataset of gridded daily precipitation in China(Version2.0),CN0.5)、热带降水测量计划—多卫星降水分析测量产品（tropical rainfall measurement mission-multisatellite precipitation analysis,TRMM-TMPA）3B42V7,采用日降雨侵蚀力...