吳建峰，陳阿林，嵇 濤，李 軍，魯小平

降水是參與全球水和能量循環(huán)過程中關(guān)鍵要素之一，準(zhǔn)確掌握降水信息對(duì)研究大氣循環(huán)和水循環(huán)過程起著至關(guān)重要的作用。空間化的降水信息對(duì)于區(qū)域水資源分析，水文以及區(qū)域水資源管理，生態(tài)環(huán)境治理，旱澇災(zāi)害管理等具有重要的意義［1］。傳統(tǒng)區(qū)域降水量的估算數(shù)據(jù)通常來自地面氣象站點(diǎn)的觀測(cè)，但由于受氣象站點(diǎn)位置、站網(wǎng)密度等限制，不能準(zhǔn)確把握降水的空間分布和強(qiáng)度變化，進(jìn)而不能滿足研究和應(yīng)用需要［2］。相比之下，基于衛(wèi)星的降水觀測(cè)數(shù)據(jù)具有不受地形和氣候條件限制、覆蓋范圍廣、時(shí)空分辨率高等優(yōu)勢(shì)，已成為降水?dāng)?shù)據(jù)的重要來源［3］。TRMM（tropical rainfall measurement mission）降水?dāng)?shù)據(jù)是由美國NASA和日本NASDA（national space development agency）共同研制開發(fā)?？上蛉蛱峁?0°N—50°S間的降水?dāng)?shù)據(jù)。TRMM降水至今已獲取了海量的高時(shí)空分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)，為與降水相關(guān)的研究提供了新的數(shù)據(jù)支撐［4］。目前，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)已經(jīng)得到較廣泛的應(yīng)用，如利用TRMM星載PR和TMI數(shù)據(jù)分析降水空間分布和季節(jié)變化特征［5－6］，研究熱帶氣旋的降水分布特征、降水與水汽潛熱關(guān)系［7－8］等。根據(jù)TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)研究區(qū)域結(jié)構(gòu)特征、降水水平分布特征［9－10］，以及作為耦合模型的氣象輸入，模擬流域的陸面水文過程等［11］。目前，國內(nèi)外在TRMM降雨的分析和資料驗(yàn)證等方面的研究表明，TRMM數(shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)和雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)具有良好的一致性［12－13］。由于山地區(qū)域的降水分布十分復(fù)雜，它既與氣候條件（經(jīng)緯度）有關(guān)，又受地形（如坡向、坡度、遮蔽度等）、海拔等地形條件的影響［14－16］。但目前的研究多集中在地勢(shì)較為平坦的區(qū)域，對(duì)于重慶市這樣地勢(shì)較復(fù)雜、地形起伏明顯的區(qū)域研究還較為匱乏，且研究側(cè)重?cái)?shù)據(jù)精度的檢驗(yàn)，而對(duì)數(shù)據(jù)精度影響因子的分析也較缺乏。因此，本研究以下墊面相對(duì)復(fù)雜的重慶地區(qū)為對(duì)象，選取2000—2011年重慶地區(qū)34個(gè)氣象站點(diǎn)降水資料，對(duì)同期的TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)在月、季和年3個(gè)時(shí)間尺度的降水進(jìn)行精度檢驗(yàn)評(píng)估，探討其在重慶地區(qū)的適用性，并分析高程和坡度對(duì)數(shù)據(jù)精度的影響，旨在為TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的訂正提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

重慶市位于四川盆地東部，地跨105°17′—110°11′E、28°10′—32°13′N，是青藏高原與長江中下游平原的過渡地帶，渝東、渝東南臨湖北省和湖南省，渝南接貴州省，渝西、渝北連四川省，渝東北與陜西省和湖北省相連。幅員面積8.24×104km2。氣候溫和，屬于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，年平均溫度在18℃左右，雨熱同季，降水充沛但季節(jié)分配不均，多年平均降水量介于1 000～1 450mm之間。長江干流自西向東橫貫全境，流程長達(dá)665km，橫穿巫山三個(gè)背斜，形成舉世聞名的“長江三峽”。地貌形態(tài)復(fù)雜多樣，主要以山地丘陵為主，地勢(shì)由南北向長江河谷逐級(jí)降低，西北部和中部以丘陵、低山為主，東北部靠大巴山和東南部連武陵山兩座大山脈。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用的數(shù)據(jù)包括TRMM 3B43數(shù)據(jù)（簡(jiǎn)稱TRMM數(shù)據(jù)）、氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)的降水?dāng)?shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)。（1）TRMM 數(shù)據(jù)可從網(wǎng)站http：∥trmm.gsfc.nasa.gov／免費(fèi)下載，其時(shí)間分辨率為1個(gè)月，空間分辨率為0.25×0.25°（約為25km），選取的時(shí)段同降水實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相同。（2）降水觀測(cè)數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)中心，選取2000—2011年重慶地區(qū)34個(gè)國家基準(zhǔn)與基本站觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。在研究過程中以氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)值。（3）DEM數(shù)據(jù)為ASTER GDEM，其空間分辨率為1弧度秒（約30m），數(shù)據(jù)覆蓋范圍為83°N—83°S之間的所有陸地區(qū)域。

2.2 研究方法

（1）相關(guān)系數(shù)。用來揭示TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間相關(guān)關(guān)系的密切程度，參考文獻(xiàn)［17］。

式中：n——樣本容量；xi，yi——?dú)庀笳军c(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)。R取值范圍［0，1］，越接近于1，數(shù)據(jù)一致性越好。

（2）相對(duì)偏差。是指TRMM衛(wèi)星數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的偏差，反映兩者之間的偏離程度。

Bias反映了TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水在數(shù)值上的偏離程度，Bias越接近0，則說明數(shù)據(jù)越精確。

（3）采用三次多項(xiàng)式回歸和指數(shù)函數(shù)用于分析高程對(duì)TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的影響。三次多項(xiàng)式回歸和線性回歸用于分析坡度對(duì)TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的影響，該分析都是在SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)軟件中實(shí)現(xiàn)。

（4）考慮到研究區(qū)復(fù)雜的地形條件對(duì)衛(wèi)星降水估算造成的影響，分別以高程（elevation）和坡度（slope）為自變量，相關(guān)系數(shù)（R）、絕對(duì)偏差（｜Bias｜）為因變量進(jìn)行回歸分析，分別得出高程和坡度對(duì)相關(guān)系數(shù)以及絕對(duì)偏差的影響，最后采用主成分分析法分析重慶地區(qū)高程和坡度對(duì)TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)的影響程度。

3 數(shù)據(jù)精度檢驗(yàn)

3.1 年降水量檢驗(yàn)

利用TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)重慶所有站點(diǎn)的年降水量進(jìn)行擬合（圖略），擬合結(jié)果通過了a＝0.01下的置信度檢驗(yàn)，具有較好的擬合效果。研究區(qū)內(nèi)34個(gè)氣象站點(diǎn)的平均年降水量相對(duì)偏差為5.86%，TRMM年降水量普遍高于氣象站點(diǎn)的實(shí)測(cè)結(jié)果。從研究區(qū)的空間分布來看，渝東北（云陽縣、巫溪縣、奉節(jié)縣、巫山縣、萬州區(qū)）以及渝中（石柱縣、豐都縣、武隆縣、黔江區(qū)、綦江區(qū)）的相對(duì)偏差較大，最大在石柱地區(qū)，達(dá)到25.4%；而渝西、渝南等其它區(qū)域的相對(duì)偏差較小，其中城口的偏差絕對(duì)值最小，僅為0.55%。從以上空間分析來看，海拔相對(duì)較高的區(qū)域的一般相對(duì)偏差較大，而海拔相對(duì)較低的地方的相對(duì)偏差較小?？傮w而言，TRMM估算的年降水?dāng)?shù)據(jù)精度較高，能夠滿足在年尺度上應(yīng)用的需要。

3.2 季降水量檢驗(yàn)

季節(jié)的不同帶來的降雨量也存在差異，特別是在大陸區(qū)域這種現(xiàn)象更明顯。重慶地區(qū)處于中亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，降水充沛但季節(jié)分配不均，夏季降水多于冬季。因此有必要對(duì)TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行各季節(jié)精度驗(yàn)證。把整個(gè)研究區(qū)34個(gè)地面氣象站點(diǎn)2000—2011年的降水?dāng)?shù)據(jù)按（春季：3—5月；夏季：6—8月；秋季：9—11月；冬季：12—月至翌年2月）進(jìn)行計(jì)算，并與對(duì)應(yīng)同期的TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合，結(jié)果如圖1所示。秋季的擬合優(yōu)度最高（R2＝0.64），其次為春季（R2＝0.50）、夏季（R2＝0.48），擬合優(yōu)度最低的是冬季（R2＝0.43）。這也與已有的一些研究結(jié)果相符，Ebert等［16］用澳大利亞的雨量計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)TMPA—RT進(jìn)行驗(yàn)證的結(jié)果顯示數(shù)據(jù)精度檢驗(yàn)在相對(duì)降雨強(qiáng)度大和暖季的時(shí)候表現(xiàn)較好，而在降雨強(qiáng)度小和冷季的時(shí)候表現(xiàn)較差。與1∶1對(duì)角線對(duì)比，夏季的降水大部分位于上半?yún)^(qū)，表明TRMM估算的降水高于氣象站點(diǎn)的降水；冬季的降水多半位于下半?yún)^(qū)，表明TRMM估算的降水低于氣象站點(diǎn)的降水；春季和秋季的降水基本均勻分布與1∶1對(duì)角線兩側(cè)，即說明TRMM估算的降水與氣象站點(diǎn)的降水相當(dāng)，反映出在春季和秋季TRMM降水的估算比較準(zhǔn)確。

圖1 研究區(qū)2000－2011年TRMM 3B43降水量與地面觀測(cè)站各季降水量的關(guān)系

3.3 月降水量檢驗(yàn)

以2000—2011年研究區(qū)34個(gè)氣象站實(shí)測(cè)月降水量為自變量，以對(duì)應(yīng)月份各氣象站點(diǎn)所在的格網(wǎng)內(nèi)TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)為因變量進(jìn)行線性回歸分析（圖2）。由圖2可知，TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量的擬合優(yōu)度R2＝0.73，相關(guān)系數(shù)為R＝0.85，并通過置信度100%檢驗(yàn)，說明TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)之間具有明顯的線性相關(guān)性。

圖2 研究區(qū)2000－2011年TRMM 3B43降水與地面觀測(cè)月降水量的關(guān)系

3.4 單個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)精度檢驗(yàn)

以上從年、季度和月這3個(gè)不同尺度下檢驗(yàn)結(jié)果分析可知，整體上TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量之間存在很好的相關(guān)性，數(shù)據(jù)精度較高。但從整體上進(jìn)行檢驗(yàn)難免會(huì)掩蓋某些站點(diǎn)數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)之間的差異，而無法全面客觀地反映出TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)在各實(shí)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)間精度的差異性，尤其因?yàn)榻邓撬袣庀笠刂凶罨钴S的變量，其分布受到地形、氣候、經(jīng)緯度、海拔、海陸位置等諸多因素的影響，具有時(shí)間上和空間上的高度不連續(xù)性與非線性特征［17］。因此，僅對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整體精度檢驗(yàn)不夠全面，還需要對(duì)單個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行精度檢驗(yàn)。

以研究區(qū)34個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)2000—2011年的實(shí)測(cè)月降水量為自變量，相應(yīng)時(shí)間上站點(diǎn)所在格網(wǎng)內(nèi)的TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)為因變量進(jìn)行線性回歸分析，得到TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與各站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量之間的相關(guān)系數(shù)（表1）。從34個(gè)氣象站點(diǎn)中選取16個(gè)氣象站進(jìn)行散點(diǎn)分析，站點(diǎn)的選擇主要考慮空間分布相對(duì)均勻和代表地形特征兩方面因素［18］，散點(diǎn)圖由于篇幅有限，此處圖略。

由表1相關(guān)系數(shù)得到：（1）大部分TRMM降水與氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)之間具有很好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)都大于0.80。該結(jié)論與數(shù)據(jù)精度整體驗(yàn)證的結(jié)論相一致，進(jìn)一步表明了在重慶地區(qū)TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量存在明顯的線性關(guān)系，遙感數(shù)據(jù)精度較高，具有普遍實(shí)用性。（2）各氣象站實(shí)測(cè)降水與TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)分布不均勻，其中相關(guān)系數(shù)最高的為城口站（R＝0.94），豐都站相關(guān)系數(shù)最低（R＝0.80）。說明城口站點(diǎn)實(shí)測(cè)的降水與TRMM月降水之間的相關(guān)性較高，而豐都站相關(guān)性相對(duì)較弱，這與站點(diǎn)的局部位置和地形有密切的關(guān)系。豐都地形起伏明顯，海拔為118～2 000m，但該站點(diǎn)的高程為290.5m，這就造成了站點(diǎn)實(shí)測(cè)的降水?dāng)?shù)據(jù)不能全面代表站點(diǎn)周圍的降水狀況。

表1 基于月降水量2000－2011年TRMM 3B43數(shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)和相對(duì)偏差

通過相關(guān)系數(shù)可以反映出TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)和站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量之間相關(guān)性大小，卻不能客觀反映兩者之間的數(shù)值差異程度，因此對(duì)兩者進(jìn)行相對(duì)偏差的研究，從而客觀地反映TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)和站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量之間數(shù)字差異大小。本文利用公式（2）進(jìn)行各站點(diǎn)相對(duì)偏差的計(jì)算，結(jié)果詳見表1。

由表1中相對(duì)偏差數(shù)據(jù)分析可知：（1）在34個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)中，城口、萬盛、銅梁、北碚等10個(gè)站點(diǎn)的相對(duì)偏差為負(fù)，表明TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)相比于站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量存在低估；開縣、巫溪、墊江、綦江等24個(gè)站點(diǎn)的相對(duì)偏差為正，表明TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)相比于站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量存在高估。（2）在34個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)中，有城口、墊江、大足、秀山等24個(gè)站點(diǎn)的相對(duì)偏差在［－10%，10%］范圍內(nèi)，表明整體上TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)跟站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量在數(shù)值上差異不大，在一定程度上能夠反映出TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。可能是由于這些站點(diǎn)的高程與所在區(qū)域的平均海拔差異不大，站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)能真實(shí)地反映降水。（3）研究區(qū)內(nèi)各氣象站點(diǎn)的相對(duì)偏差存在著不同程度上的差異，其中城口、大足、沙坪壩、南川、酉陽、秀山6個(gè)氣象站點(diǎn)的相對(duì)偏差的絕對(duì)值小于3%，顯示了TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)和站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量具有很好的一致性。而奉節(jié)、巫山、石柱相對(duì)偏差分別為21.17%，22.33%和26.20%，表明這3個(gè)站點(diǎn)TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)和站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量存在較大的偏差，這3個(gè)站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)R都較高，分別為0.89，0.86和0.81，這也論證了僅從相關(guān)系數(shù)來考慮TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)和站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水之間的相關(guān)性，容易忽略相關(guān)系數(shù)較高的降水?dāng)?shù)據(jù)之間可能存在較大偏差，因而分析兩者之間的相對(duì)偏差是有必要的。

通過以上精度檢驗(yàn)分析結(jié)果可得出，整體上來看，TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水之間具有很好的一致性。所有站點(diǎn)的平均相關(guān)系數(shù)達(dá)0.86，豐都站相對(duì)其它站點(diǎn)較低（R＝0.80）。在34個(gè)氣象觀測(cè)站點(diǎn)中，城口、墊江、大足、秀山等24個(gè)站點(diǎn)的相對(duì)偏差在［－10%，10%］范圍內(nèi)，表明大多數(shù)站點(diǎn)TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量差異不大。

4 高程和坡度對(duì)TRMM 3B43數(shù)據(jù)的影響

重慶市地處四川盆地東部，屬我國地勢(shì)第二級(jí)階梯，主要地貌類型包括中山、低山、丘陵、臺(tái)地、平原等，高程落差較大，考慮到降水在一定程度上受到地形因素的影響，因此從高程、坡度兩個(gè)地形因子對(duì)TRMM數(shù)據(jù)精度的關(guān)系進(jìn)行分析。

4.1 高程對(duì)TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)的影響

從重慶地勢(shì)分布來看，東北部有大巴山地，東南部斜貫有巫山、大婁山等山脈，其西為丘陵，中部主要為低山與丘陵相間排列的平行嶺谷類型組合。

以TRMM數(shù)據(jù)與氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)為因變量，以研究區(qū)域的氣象站點(diǎn)高程為自變量，進(jìn)行三次多項(xiàng)式回歸分析，回歸結(jié)果詳見表2。

表2 重慶地區(qū)高程與相關(guān)系數(shù)的回歸模型檢驗(yàn)及參數(shù)估算值

根據(jù)分析結(jié)果可得，兩者之間具有一定的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)R＝0.43，通過了a＝0.1條件下的置信度檢驗(yàn)，從分析結(jié)果趨勢(shì)圖得出（圖略），隨著海拔的增大，所對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)出先增大，再略微減小，最后逐漸增大變化趨勢(shì)。以TRMM數(shù)據(jù)與氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的絕對(duì)偏差為因變量，以研究區(qū)域的氣象站點(diǎn)高程為自變量，作指數(shù)函數(shù)分析，結(jié)果詳見表3。根據(jù)表3可得，雖然兩者的相關(guān)性不強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)僅為0.33，但通過了a＝0.1條件下的置信度檢驗(yàn)，從分析結(jié)果趨勢(shì)圖看出，二者呈現(xiàn)一種反比特性，隨著海拔的增大，所對(duì)應(yīng)的絕對(duì)偏差呈現(xiàn)出減小的變化趨勢(shì)。綜上所述，海拔對(duì)TRMM數(shù)據(jù)的精度的影響總體表現(xiàn)為海拔越大，TRMM數(shù)據(jù)的質(zhì)量呈現(xiàn)越好的趨勢(shì)。結(jié)果表明：（1）地形對(duì)山地降水的影響較大，隨海拔升高降水量具有顯著的變化規(guī)律，這種變化通常不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系［19］。高程和坡度對(duì)降水影響十分顯著，這些都使得該地區(qū)的降水變化十分復(fù)雜，造成誤差較大最主要因素。（2）氣象站點(diǎn)大多布設(shè)在山前平原區(qū)或低山帶，分布相對(duì)稀疏且不均勻，因而TRMM降水資料與氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)之間存在一定的差異，是產(chǎn)生誤差較大的另一重要原因。

表3 重慶地區(qū)高程與絕對(duì)偏差的回歸模型檢驗(yàn)及參數(shù)估算值

4.2 坡度對(duì)TRMM 3B43數(shù)據(jù)的影響

研究區(qū)的坡度呈現(xiàn)出巫山—萬盛一線的坡度較大；其西和中部主要為低山與丘陵，坡度較平緩。以TRMM數(shù)據(jù)與地面氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)為因變量，以坡度為自變量進(jìn)行三次多項(xiàng)式回歸分析，結(jié)果詳見表4。由表4可知，兩者的相關(guān)系數(shù)為0.44，通過a＝0.1下的置信度檢驗(yàn)。兩者之間的關(guān)系較復(fù)雜，呈現(xiàn)出的三次關(guān)系特征，隨著坡度的升高，相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)出增加—減少—增加的變化趨勢(shì)，這跟高程與相關(guān)系數(shù)的趨勢(shì)有類似之處。

表4 重慶地區(qū)坡度與相關(guān)系數(shù)的回歸模型檢驗(yàn)及參數(shù)估算值

采用類似方法，以TRMM數(shù)據(jù)與氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的絕對(duì)偏差為因變量，以坡度為自變量，進(jìn)行一次線性回歸分析，結(jié)果如表5。由表5可知，兩者的相關(guān)系數(shù)為0.44，通過a＝0.01置信度檢驗(yàn)。兩者之間存在較明顯的線性關(guān)系，隨著坡度值的升高，絕對(duì)偏差｜Bias｜呈現(xiàn)出逐漸增加的趨勢(shì)。總體來看，TRMM數(shù)據(jù)質(zhì)量在一定程度上受坡度影響。

表5 重慶地區(qū)坡度與相關(guān)系數(shù)、｜Bias｜的回歸模型檢驗(yàn)及參數(shù)估算值

4.3 主成分分析

為反映高程與坡度對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量影響的程度評(píng)價(jià)，采用相關(guān)系數(shù)、絕對(duì)偏差、高程與坡度來表示TRMM數(shù)據(jù)的精度，將4個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用主成分分析方法，得到兩個(gè)主成份F1和F2，累計(jì)貢獻(xiàn)率分布為39.26%和72.15%，特征值分別為1.57和1.32，其中：

由主成分分析的貢獻(xiàn)率可以看出：高程和坡度對(duì)TRMM降水的貢獻(xiàn)程度分別為16.59%和11.26%，因此，綜合分析可得在重慶地區(qū)高程和坡度對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量有一定的影響，且高程對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響大于坡度。

5 結(jié)論

（1）年尺度，整體上TRMM年降水量高于氣象站點(diǎn)的實(shí)測(cè)結(jié)果。34個(gè)氣象站點(diǎn)平均年降水量相對(duì)偏差為5.86%，海拔相對(duì)較高的渝東北和渝中區(qū)域的相對(duì)偏差較大；季節(jié)尺度，擬合優(yōu)度較高，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)能夠較好的反映季節(jié)降水的特征，但各季節(jié)也存在一定差異，其中秋季擬合效果高于其它幾個(gè)季節(jié)；TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)與站實(shí)測(cè)降水量相關(guān)系數(shù)為R＝0.85，通過置信度100%檢驗(yàn)，說明TRMM與觀測(cè)數(shù)據(jù)之間具有明顯的相關(guān)性。

（2）對(duì)34個(gè)氣象站點(diǎn)的TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行逐個(gè)精度驗(yàn)證，整體上來看，所有站點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)都達(dá)到0.80，大部分站點(diǎn)的絕對(duì)偏差都在10%以內(nèi)，表明TRMM月降水與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水具有很好的一致性，其中城口站最好，奉節(jié)、巫山、石柱站相對(duì)偏差較大。

（3）高程和坡度對(duì)降水?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量的影響呈現(xiàn)出較復(fù)雜的態(tài)勢(shì)。隨著海拔的升高，相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)出“增加—減少—增加”的變化趨勢(shì)，絕對(duì)偏差表現(xiàn)為減小的變化趨勢(shì)。隨著坡度值的升高，絕對(duì)偏差表現(xiàn)為“增加—減少—增加”的態(tài)勢(shì)，絕對(duì)偏差呈現(xiàn)出線性增加的趨勢(shì)。利用主成分分析方法得到高程和坡度對(duì)TRMM降水的貢獻(xiàn)程度分別為16.6%和11.3%，表明高程對(duì)數(shù)據(jù)精度的影響大于坡度。

（4）本研究TRMM降水的空間分辨率為0.25°×0.25°，空間分辨率略顯粗糙，對(duì)于局部小范圍的降水觀測(cè)還達(dá)不到站點(diǎn)觀測(cè)在反映降水隨時(shí)間變化方面的精度，以后研究方向?yàn)椋簩?shí)現(xiàn)降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品高精度重建，提高空間分辨率；將TRMM降水與站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)有效的結(jié)合，相互補(bǔ)充，提高水文預(yù)報(bào)精度。

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