遥感降水数据空间降尺度及干旱时空监测

在全球气候变暖的背景下,干旱灾害日趋频发。为全面精细研究华中地区降水的时空变化,结合水汽(PWV)、增强型植被指数(EVI)等数据,基于地理加权回归模型,结合克里金插值分别对2010—2019年的GPM IMERG和TRMM 3B43数据进行空间降尺度,并利用区域内53个气象站数据进行精度评价。对优选的降尺度数据采用变异系数法、Theil-Sen Median趋势分析耦合Mann-Kendall显著性检验方法及Hurst指数法,分析了华中地区的降水时空变化特征及其可持续性特征,并对未来降水趋势进行预测,最后构建归一化降水距平百分率(NPA)、标准化降水蒸散指数(SPEI₁₂)来实现研究区的干旱时空监测。结果表明:降尺度处理后降水细节增强,能有效改善原始数据的高估现象,GPM数据降尺度数据比TRMM降尺度数据更接近实测数据;近10年华中地区降水时空分布差异较大,降水较高波动变化和高波动变化共占全区69.21%;10年间降水变化以非显著变化为主,其中,轻微增加地区占全区54.88%,轻微减小地区占全区40.41%;10年间降水变化趋势以弱(27.33%)、中(34.93%)持续性为主;华中地区降水未来趋势以持续增加为主,主要分布在区域北部,未来趋势无法确定的地区占全区21.63%,主要集中在湖南;华中地区NPA空间分布有很大差异性,整体上处于无旱、轻旱灾害状态,NPA与SPEI₁₂有较好的相关性,且所有年份均通过了0.05显著性检验,在一定程度上能反映华中地区的干旱情况。