王 蕊， 余鐘波， 楊傳國， 李 瑩

(1.河海大學 水文水資源學院， 江蘇 南京 210098； 2.河海大學 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇 南京 210098； 3.中國氣象局 國家氣候中心， 北京 100081)

1 研究背景

降水是全球陸地水文循環(huán)的重要要素，是地面水文過程最為關鍵的驅動參數(shù)。降水監(jiān)測，尤其極端降水，對于預防洪水、暴風雪、泥石流、山體滑坡等自然災害具有十分重要的意義[1]。傳統(tǒng)的地面雨量站觀測可以提供準確和直接的站點觀測降水，但由于站點分布、地形等因素的影響，不能精確地反映大尺度降水的時空分布特征[2]；雷達估計降水也會受到運行環(huán)境以及雷達回波等誤差來源的影響[3]。而衛(wèi)星監(jiān)測范圍大，且時空分辨率高，可以為降水資料稀缺地區(qū)或者無降水資料地區(qū)提供新的數(shù)據(jù)支撐。熱帶降雨測量衛(wèi)星(Tropic Rainfall Measurement Mission，TRMM)是美國國家航空航天局(NASA)和日本宇航研究開發(fā)機構(JAXA)聯(lián)合研發(fā)的專門用于監(jiān)測熱帶、亞熱帶地區(qū)降水的衛(wèi)星[4]，其搭載的降雨雷達(PR)為全球第一個星載測雨雷達，可以提供暴雨的三維結構，對降水的精確估計起著重要的作用[5]。GPM作為TRMM衛(wèi)星的繼任者，其核心衛(wèi)星于2014年2月27日成功發(fā)射，GPM攜帶了全球首個Ku/Ka波段雙頻測雨雷達(DPR)[6]。相對于TRMM 降雨雷達(PR)，DPR可以提供液態(tài)和固態(tài)降水的強度和三維輪廓，可以更加精準地監(jiān)測微量降水(<0.05 mm/h)和固態(tài)雨雪，對中高緯度地區(qū)的研究具有十分重要的意義[7-9]。

許多學者對上一代TRMM衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)的精度及水文模擬進行了大量的研究工作，如馮海濤等[10]發(fā)現(xiàn)TRMM 3B43月降水數(shù)據(jù)在云南省具有較高的精度，Yong Bin等[11]評價了TRMM 3B42實時和非實時衛(wèi)星產(chǎn)品的時空變化特征，劉少華等[12]對中國大陸流域分區(qū)TRMM降水質量進行了評估，結果表明各流域TRMM降水量與氣象站演變趨勢基本一致，衛(wèi)星降水相對于地面站點，具有較好的精度。但目前國內外關于新一代GPM降水數(shù)據(jù)精度驗證較少，尤其是對小時尺度極端降水事件的研究，因此亟需開展相關研究。本文選取暴雨洪澇等自然災害頻發(fā)的淮河上游區(qū)(洪河口以上)為例，結合實測逐日和小時降水數(shù)據(jù)，采用綜合評價指標和地理信息系統(tǒng)方法評估TRMM 3B42v7和新一代衛(wèi)星產(chǎn)品GPM IMERG降水產(chǎn)品的時空精度，以期為衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)在區(qū)域洪水預報和水文預報預警等方面的應用提供依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 研究區(qū)

淮河上游位于洪河口王家壩水文站以上，集水面積3.1×104km2，干流河長360 km(31°30′～33°32′N，113°15′～115°36′E)，西起河南省南陽市桐柏縣西部的桐柏山主峰太白頂西北側河谷，流域內海拔高度21～1 120 m，地形較為復雜，西部和南部為山區(qū)、丘陵區(qū)，其余為廣闊的平原。流域屬暖溫帶半濕潤季風氣候區(qū)，地處我國南北氣候過渡帶，冷暖和早澇轉變急劇，氣溫變化由北到南遞增，年平均氣溫為11～16℃，年內降水多集中在6-9月份。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究采用的實測逐日降水資料從中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)獲取的0.25°×0.25°淮河上游區(qū)(洪河口以上)2014年4月～2015年12月的網(wǎng)格降水，該數(shù)據(jù)集從綜合庫實時提取全國2419個站逐日降水量，采用基于“氣候背景場”的最優(yōu)插值方法所得[13]。暴雨過程所采用的0.25°×0.25°小時數(shù)據(jù)來自國家氣象科學數(shù)據(jù)中心，由上述全國2419個氣象站插值得到。

衛(wèi)星降水資料選擇采用最新算法處理校正的全球0.25°×0.25°每3h的TRMM 3B42v7降水產(chǎn)品和全球0.1°×0.1°毎0.5h的新一代衛(wèi)星產(chǎn)品GPM_IMERG(均為research 版本，在后文中分別簡稱為TRMM和GPM)，將兩種衛(wèi)星數(shù)據(jù)分別在3h和0.5h時間尺度上進行累加得到TRMM和GPM衛(wèi)星逐日降水數(shù)據(jù)。兩組衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)由NASA網(wǎng)站 (https://pmm.nasa.gov)下載。

2.3 研究方法

為了定量評估各衛(wèi)星降水產(chǎn)品的精度，本研究采用了3種不同類型的評價指標。第一種指標相關系數(shù)(CC)反映衛(wèi)星降水與實測降水序列的線性相關程度。第二類指標包括相對偏差(BIAS)、均方根誤差(RMSE)、平均誤差(ME)，用來描述衛(wèi)星降水相對于實測降水的誤差。第三類指標包括命中率(POD)、誤報率(FAR)、成功系數(shù)(CSI)，用來描述衛(wèi)星反演降水對不同降水事件發(fā)生頻次的把握能力，各指標計算公式見文獻[14]。以實際降水的面平均值為基準，根據(jù)國家氣象部門關于降水標準的有關規(guī)定，日降水量可分為小雨(<10 mm)、中雨(10～24.9 mm)、大雨(25～49.9 mm)和暴雨(≥50 mm)。

3 逐日降水序列分析

3.1 時間過程分析

考慮到衛(wèi)星降水誤差與時空尺度均有關系，精度評價在時間尺度和空間尺度上分別進行。圖1為2014年4月-2015年12月淮河上游兩種衛(wèi)星產(chǎn)品和實測的平均日降水過程。從圖1中可看出，TRMM/GPM與實測降水吻合度整體較好，可以很好的檢測出降水事件，兩種衛(wèi)星的線性相關擬合均通過p<0.01的顯著性檢驗，說明其與實測降水的相關性較高(圖2)。但是TRMM衛(wèi)星產(chǎn)品在降水大值區(qū)明顯偏低，這可能與降水雷達(PR)反演降水估計算法的不確定性有關[15]。而GPM衛(wèi)星產(chǎn)品和實測降水量在中小雨區(qū)間整體一致性上較高，GPM在偵測中小雨雪上的能力上優(yōu)于TRMM，大值區(qū)降水仍存在顯著誤差，與TRMM相比改進并不顯著。

圖1 淮河上游2014年4月-2015年12月TRMM/GPM與實測面平均日降水數(shù)據(jù)對比

圖2 淮河上游TRMM/GPM與實測面平均雨量相關性分析

逐日序列統(tǒng)計表明，TRMM/GPM兩種衛(wèi)星產(chǎn)品的相關系數(shù)CC相當，分別為0.86和0.87。由于個別場次極端降水的高估，GPM的誤差略有增加，分別為-0.03%和4.84%，均在可接受的范圍內(BIAS<5%)，精度較為滿意。值得注意的是，對于檢測降水事件發(fā)生與否，GPM相對于TRMM，命中率POD(0.81/0.91)和成功系數(shù)CSI(0.62/0.71)均明顯提高，誤報率FAR(0.28/0.24)下降。表明新一代GPM降水產(chǎn)品更好地監(jiān)測到了降水事件，這是提高衛(wèi)星產(chǎn)品測水能力的潛在有利因素。

3.2 空間分布分析

為驗證TRMM/GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)空間分布上的精度，分別計算了3個有代表性的指標CC、ME和POD，見圖3?？梢?，GPM的相關系數(shù)CC要明顯高于TRMM，在西南部的桐柏山區(qū)優(yōu)勢更為明顯，TRMM相關系數(shù)在0.55左右，而GPM在0.75左右；對于平均誤差ME，TRMM和GPM的空間分布相似，西南山區(qū)低估了實測降水，東北平原則發(fā)生了高估，ME的分布范圍在-0.40～0.80 mm/d之間。而對于命中率指標POD，GPM相對TRMM衛(wèi)星產(chǎn)品有了極大的提高，TRMM衛(wèi)星的POD在0.55～0.75之間，而GPM基本上在0.75以上，甚至可以達到0.85以上。總體上，在逐日尺度上GPM的監(jiān)測能力要高于TRMM，表現(xiàn)出對降水準確的捕捉能力。

圖4展示了不同降水等級對應的統(tǒng)計指標CC和POD在0.25°×0.25°下的空間分布。在不同降水下，整體上TRMM和GPM的相關系數(shù)CC空間變化趨勢一致，南部的相關系數(shù)大于北部(除中雨外)。其中暴雨的相關系數(shù)最高，雖然對于淮河上游的中部出現(xiàn)負相關，但大部分地區(qū)可以達到0.6以上。對于小雨和大雨，GPM衛(wèi)星的空間差異性更小，精度更高，暴雨相當，而對中雨的監(jiān)測精度稍差，可能與GPM 主衛(wèi)星的傾角(65°)比TRMM衛(wèi)星傾角(35°)低有關，對研究區(qū)訪問頻次低導致其錯過一些降雨事件[16]。

在降水事件的探測能力上，POD指標表明，對于不同的降水類型，GPM的命中率均較TRMM產(chǎn)品明顯提高，其中小雨和中雨的空間分布差異最為明顯，TRMM衛(wèi)星基本上在0.6以下，GPM衛(wèi)星大部分地區(qū)達0.6以上，在板橋水庫和南部山區(qū)達到0.7以上。原因可能是相對于TRMM衛(wèi)星，GPM核心觀測衛(wèi)星攜帶的的兩大主要載荷(DPR和GMI)性能提升，可以從不同的角度監(jiān)測云層不同降水粒子的空間結構和物理特征，提高了對弱降水及固態(tài)降水的捕捉能力[17]。

圖3 淮河上游TRMM/GPM 特征指標在0.25°×0.25°下的空間分布

圖4 淮河上游不同等級降水對應的TRMM/GPM衛(wèi)星統(tǒng)計指標的空間分布

4 典型極端降水過程分析

對于水文氣象災害，更關心的是極端降水過程的變化及其可能造成的危害，因此對極端降水天氣過程進行深入理解和認識以及提高相關洪水預報水平變得十分重要[18]。本次選取了2014-2015年淮河上游6場典型極端降水過程進行分析，為TRMM/GPM反演降水算法的修正和在洪水預報中的應用提供科學依據(jù)。

總體上，GPM和TRMM衛(wèi)星均能抓住主要的降水過程，與實測降水相比變化趨勢相同，均能捕捉到降水峰值(圖5)。同時，結合圖6統(tǒng)計指標表明，TRMM對極端降水的監(jiān)測能力較優(yōu)(CC均值：0.64；BIAS均值：-6%；RMSE均值：4.81mm/3h)，監(jiān)測結果更接近實測站點數(shù)據(jù)，對場次降水的峰現(xiàn)時間和峰量監(jiān)測都較為準確。同GUO Hao等[7]在逐日尺度上對中國的研究結論相同，GPM對極端降水事件的監(jiān)測相對較差，且略有高估(CC均值：0.58；BIAS均值：16.44%；RMSE均值：8.69mm/3h)，這與圖4的空間分析結果一致。其中TRMM在6場極端降水中表現(xiàn)得均比較穩(wěn)定，均方根誤差RMSE均在5 mm/3h以內，相對誤差BIAS在-35%～25%之間，與實測降水過程的吻合效果較好，如2015年第2場降水(06-26-06-27)，TRMM峰現(xiàn)時間與實測降水相同，峰量分別為15.20、14.43、10.71 mm。而GPM產(chǎn)品的監(jiān)測能力不穩(wěn)定，RMSE最大達13.89 mm/3h，BIAS變化范圍在-55%～90%之間，如2014年第2場(08-30-08-31)和第3場降水(09-26-09-28)，GPM嚴重高估了實測降水(BIAS分別為87.22%、56.02%)，而2015年第2場降水(06-26-06-27)，GPM則發(fā)生了嚴重低估(BIAS為-54.32%)，可能與GPM系列衛(wèi)星運行初期算法和程序等的不確定性有關，在使用過程中需要注意。從上述各項統(tǒng)計指標來看，對極端降水過程，TRMM降水具有較低的誤差和較高的相關系數(shù)，但GPM與TRMM降水產(chǎn)品相比具備更高的時間和空間分辨率，更大的覆蓋范圍，對未來氣象、水文、農業(yè)和自然災害等領域的研究和應用均具有十分重要的意義。

圖5 6場典型極端降水3 h TRMMM/GPM監(jiān)測值與實測降水對比

圖6 TRMM/GPM在6場典型極端降水中的評價指標分析

5 結 論

本文利用淮河流域上游區(qū)2014年4月-2015年12月實測網(wǎng)格降水數(shù)據(jù)，在逐日和小時尺度上對TRMM和GPM衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)進行了精度檢驗，得到以下結論：

(1)在逐日尺度上，對于流域平均降水，GPM與實測降水的相關系數(shù)CC略優(yōu)于TRMM，誤差略大于TRMM。在降水事件的探測能力方面，GPM與實測降水的一致性較好，命中率POD、誤報率FAR、成功系數(shù)CSI均顯著優(yōu)于TRMM產(chǎn)品。

(2)在空間分布上，對于不同的降水類型，相對于TRMM產(chǎn)品，GPM在小雨和大雨降水事件中與實測降水的相關性表現(xiàn)較優(yōu)，且南部的相關系數(shù)高于北部，命中率也優(yōu)于TRMM。

(3)但在小時尺度上，TRMM對研究區(qū)6場極端降水的監(jiān)測能力較好且比較穩(wěn)定， GPM對不同的極端降水事件監(jiān)測能力不一，僅少數(shù)場次效果優(yōu)于TRMM降水觀測，可靠性相對較低，作為新興的、更高時空分辨率的衛(wèi)星產(chǎn)品，GPM在極端降水小時尺度上的監(jiān)測還有待進一步加強。