衛(wèi)林勇，江善虎※，任立良，張林齊，王孟浩

（1. 河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點實驗室，南京 210098；2. 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，南京 210098）

0 引言

干旱是一種歷時長、范圍大、影響廣的全球性（含濕潤區(qū)）災(zāi)害之一，具有降水量減少和/或蒸散量增加的主要特征，其可能造成嚴(yán)重的生態(tài)、農(nóng)業(yè)和社會損失[1-4]。為了有效地識別和及時地預(yù)警干旱，需要滿足2個關(guān)鍵的先決條件，即，建立或選用區(qū)域適應(yīng)性強(qiáng)的干旱指數(shù)和獲取高精度的自然變量數(shù)據(jù)。目前，多尺度的標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（Standardized Precipitation Index，SPI）[5]和標(biāo)準(zhǔn)化降水蒸散指數(shù)（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）[6]是在眾多的氣象干旱指數(shù)中應(yīng)用范圍最廣的2種干旱指數(shù)[7-8]。另外，綜合氣象干旱指數(shù)（Composite Index of meteorological drought，CI）是一種同時考慮降水和蒸散發(fā)要素的綜合性干旱指數(shù)，近年來被應(yīng)用于干旱監(jiān)測和分析[9]?；谝环N氣象變量數(shù)據(jù)集，利用不同干旱指數(shù)在不同地域量化干旱的準(zhǔn)確性是有差異的[4]。傳統(tǒng)監(jiān)測干旱的方案是基于氣象站觀測的氣象數(shù)據(jù)和干旱指數(shù)量化干旱特征。由于氣象站所在的地理位置分布稀疏和不均以及部分站點存在數(shù)據(jù)缺失，甚至在偏遠(yuǎn)地區(qū)不能提供可靠的數(shù)據(jù)[10]，導(dǎo)致傳統(tǒng)的方案難以較好地表征空間上的干旱狀況。

近年來，隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的不斷完善與成熟和基于遙感信息的降水反演算法的持續(xù)改進(jìn)，涌現(xiàn)了一系列時空分辨率高、覆蓋范圍廣、時空資料連續(xù)的衛(wèi)星降水產(chǎn)品，有助于氣象站具有局限性的區(qū)域估算降水量，為大規(guī)模的干旱監(jiān)測提供了新的降水資料[11-13]。在2014年3月，衛(wèi)星降水產(chǎn)品的研發(fā)已經(jīng)進(jìn)入全球降水觀測計劃GPM（Global Precipitation Measurement）時代，衛(wèi)星降水產(chǎn)品驅(qū)動干旱指數(shù)監(jiān)測干旱的方案可行性也逐漸成為眾多學(xué)者的研究重點[14-16]。Sahoo等在全球尺度上評價了TMPA（Tropical Rainfall Measurement Mission Multi-satellite Precipitation Analysis）產(chǎn)品監(jiān)測大尺度的氣象干旱效用[11]；陳少丹等在中國區(qū)域尺度上分析了TMPA產(chǎn)品刻畫干旱演變規(guī)律的適用性[7]；Zhong等評估與比較了TMPA和兩個長時期的衛(wèi)星降水產(chǎn)品在中國的干旱監(jiān)測性能[4]。為減少干旱過程監(jiān)測中的降水誤差的傳遞，需要參考現(xiàn)有的多源衛(wèi)星降水產(chǎn)品性能評估結(jié)果，從中選取時空分辨率最高、可靠性最好的衛(wèi)星降水產(chǎn)品。目前，Tang等已經(jīng)在中國內(nèi)綜合性評估與比較了9個衛(wèi)星和再分析數(shù)據(jù)集，研究結(jié)果表明IMERG（Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM）產(chǎn)品的質(zhì)量優(yōu)于其他常用的衛(wèi)星降水產(chǎn)品[17]。作為TMPA[18]的后續(xù)產(chǎn)品，GPM的多衛(wèi)星綜合反演IMERG降水產(chǎn)品具有更寬的覆蓋范圍、更高的時空分辨率等優(yōu)勢。2019年5月，最新版本IMERG V06產(chǎn)品在其官網(wǎng)發(fā)布。相對于前面的版本，IMERG V06主要變化之一是對數(shù)據(jù)進(jìn)行了回顧性處理，從而創(chuàng)建了與TMPA時代的同質(zhì)記錄（從2000年6月開始）[17,19]。回顧性IMERG產(chǎn)品為水文氣象研究與應(yīng)用提供更寬廣的范圍[17,20]，拓展回顧性IMERG降水產(chǎn)品在干旱監(jiān)測評估中的應(yīng)用研究具有重要的實際價值。

鑒于上述回顧性IMERG的特點，本文以地面網(wǎng)格數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，首先利用常規(guī)的統(tǒng)計指標(biāo)評估IMERG在中國的誤差特性；其次以SPI、SPEI和CI干旱指數(shù)為例，從區(qū)域和空間分布格局的角度展示IMERG產(chǎn)品計算的各干旱指數(shù)的性能；最后在西南地區(qū)選取一次典型干旱過程為案例，驗證IMERG產(chǎn)品應(yīng)用于區(qū)域干旱監(jiān)測方面的效果，以期為中國的氣象干旱的防抗工作提供有價值的參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)及來源

IMERG產(chǎn)品是基于新一代GPM衛(wèi)星群獲取的大量遙感信息（微波、紅外和雷達(dá)數(shù)據(jù)）反演生成的降水?dāng)?shù)據(jù)集，其具有較高的空間分辨率（0.1°）、多時間分辨率（0.5 h的最高分辨率）、覆蓋全球（full 60°N/S）等特點[21]。依據(jù)降水?dāng)?shù)據(jù)經(jīng)過不同的校準(zhǔn)處理過程，IMERG提供了近實時的Early-Run、Late-Run和滯時的Final-Run 3種不同降水產(chǎn)品[22]。其中，IMERG Final-Run產(chǎn)品借助于全球降水氣候中心的月尺度氣候資料進(jìn)行校正，其精度相對于Early-Run和Late-Run產(chǎn)品最接近于實際降水[22]。本文通過美國國家宇航局NASA網(wǎng)站（https://pmm. nasa.gov/）下載中國區(qū)域2000年6月1日至2017年12月31日的回顧性IMERG Final Run日降水?dāng)?shù)據(jù)，并將其聚合成0.5°空間分辨率的資料和累計為月值。

中國地面降水月值0.5°×0.5°格點數(shù)據(jù)集V2.0（China Gauge-based Monthly Precipitation Analysis Product，CPAP）是在中國區(qū)域約2400個站點降水資料的基礎(chǔ)上，使用基于中國地形的薄盤樣條方法生成的網(wǎng)格化降水產(chǎn)品，其被公開在中國氣象局網(wǎng)（http://data.cma.cn/）[23]。由于CPAP擁有密集空間分布的站點和嚴(yán)格的質(zhì)量控制處理過程，包括交叉驗證和誤差分析，其質(zhì)量總體上令人滿意[23]。因此，CPAP往往作為參考數(shù)據(jù)用于中國地區(qū)的衛(wèi)星降水產(chǎn)品驗證，它在本文也被用于評價IMERG產(chǎn)品在干旱監(jiān)測方面的應(yīng)用潛力。潛在蒸散發(fā)是指下墊面水分受空氣溫度的影響由液態(tài)或固態(tài)變?yōu)闅鈶B(tài)的能力。為了反映全球氣候變暖對干旱的響應(yīng)，潛在蒸散發(fā)被作為輸入變量之一計算SPEI和CI數(shù)值。結(jié)合傳統(tǒng)的氣象站和蒸散模型估算潛在蒸散發(fā)的數(shù)值，目前存在同時具有多氣象變量數(shù)據(jù)并已經(jīng)公開在中國氣象局網(wǎng)的氣象站在中國區(qū)域的數(shù)量較少和數(shù)據(jù)缺失、使用簡單的克里格和反距離插值等方法由點到面生成柵格的潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)可能有較大的不確定性[16]。鑒于以上兩點，本文從網(wǎng)站（http://www.cru.uea.ac.uk/ data）收集了0.5°空間分辨率的最新版CRU（Climatic Research Unit）潛在蒸散發(fā)產(chǎn)品，其是在考慮多氣象因素的條件下運用Penman-Monteith方程和修正插值法生產(chǎn)的柵格數(shù)據(jù)[24]。CRU潛在蒸散發(fā)產(chǎn)品的構(gòu)造被詳細(xì)地表述在Harris等的文章，并已經(jīng)在全球范圍內(nèi)的水文氣象領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[25-27]。

中國幅員遼闊，局部地域之間具有差異性極大的氣候特征。為了更好地評估IMERG降水產(chǎn)品在中國監(jiān)測干旱的精度，選用Chen等研究得出的分區(qū)作為本文的子區(qū)域（圖1）[28]。這些區(qū)域分別是以溫帶季風(fēng)氣候為主的東北（Northeastern China，NE）和華北（Northern China，NC），以亞熱帶季風(fēng)氣候為主的長江中下游（Middle and lower reaches of the Yangtze River，CJ）、東南（Southeastern China，SE）、西南（Southwestern China，SW），以干旱或半干旱氣候為主的西北（Northwestern China，NW）和新疆（Xinjiang，XJ），以高原山地氣候為主的青藏高原（Qinghai-Tibet Plateau，TP）。由于資料缺失，研究區(qū)域未包含臺灣省。

1.2 SPI、SPEI和CI指數(shù)

SPI是由McKee等提出的一種無量綱氣象干旱指數(shù)，其原理是在只考慮降水要素的基礎(chǔ)上通過gamma分布等分布函數(shù)、頻率計算和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化的方式轉(zhuǎn)變?yōu)楦珊抵笖?shù)的干旱識別過程[3,29]。SPI指數(shù)不僅具有簡單的計算過程和反映干旱敏感的特點，而且擁有較強(qiáng)的空間可比性和時間靈活性[3]。因此，SPI被廣泛應(yīng)用于世界不同地區(qū)的氣象干旱特征分析，甚至流域的水文干旱量化和農(nóng)業(yè)基地的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測。

SPEI是被Vicente-Serrano等在SPI指數(shù)的基礎(chǔ)上考慮全球變暖環(huán)境下潛在蒸散發(fā)對干旱的影響建立的一種氣象干旱指數(shù)，其改善了計算SPI的氣象變量單一性[29-30]。SPEI與SPI的不同之處在于，簡單地將降水量和潛在蒸散發(fā)量之間的差值取代降水作為輸入數(shù)據(jù)，以及采用三參數(shù)的log-logistic分布和標(biāo)準(zhǔn)化高斯分布[30]。然而，SPEI也具有SPI的一些特征，即對干旱敏感、在不同地區(qū)可比性、多時間尺度等。SPEI已被用于氣候變化研究，并有結(jié)果表明其相對于SPI更能體現(xiàn)氣溫變化對干旱的響應(yīng)[8,29]。在本文，計算了1個月、3個月、6個月和12個月尺度的SPI，分別簡稱SPI1、SPI3、SPI6、SPI12；以及與SPI同時間尺度的SPEI，分別簡稱SPEI1、SPEI3、SPEI6、SPEI12。

CI是由中國國家氣候中心以多尺度的SPI和相對濕潤度指數(shù)（M）為基礎(chǔ)提出的一種干旱指數(shù)，能夠反映月和季節(jié)尺度的降水量變化狀況[9]。相對于SPEI指數(shù)來說，CI指數(shù)除了考慮氣溫對干旱的影響外，還考慮了降水的累積效應(yīng)。已有結(jié)果顯示CI指數(shù)的表現(xiàn)相對優(yōu)于單純基于降水量的其他干旱指數(shù)[9]，但它具有時間尺度單一性的缺陷。CI指數(shù)計算式如下：

式中P表示降水量，mm；PE表示潛在蒸散發(fā)量，mm；參數(shù)a、b、c分別取0.4、0.4、0.8。表1列出了SPI、SPEI和CI的各值對應(yīng)的干旱等級，它們的數(shù)值范圍一般為-3～3。

尾礦庫是通過筑壩攔截谷口或圍地構(gòu)成的用以儲存金屬非金屬礦山進(jìn)行礦石選別后排除尾礦的場所，是維持礦山生產(chǎn)的必要設(shè)施。尾礦堆積壩是尾礦庫中最重要的構(gòu)筑物，筑壩方式的選擇對尾礦庫的安全穩(wěn)定、礦山的正常生產(chǎn)都具有重要的意義。

表1 依據(jù)SPI、SPEI和CI值的干旱分級 Table 1 Drought categories in accordance with the SPI, SPEI and CI values

1.3 評估方法

首先采用常規(guī)的相關(guān)系數(shù)（Correlation Coefficient，CC）、相對偏差（Relative Bias，BIAS）2種統(tǒng)計指標(biāo)對IMERG降水產(chǎn)品的誤差特性進(jìn)行了定量評價，它們的最優(yōu)值分別為1和0。其中，相關(guān)系數(shù)刻畫了評估對象（IMERG或基于其計算的干旱指數(shù)）與參考數(shù)據(jù)（CPAP或基于其計算的干旱指數(shù)）的線性擬合程度；相對偏差描述了IMERG降水產(chǎn)品與CPAP降水?dāng)?shù)據(jù)的系統(tǒng)偏差[10]。為了評價IMERG對干旱事件發(fā)生的探測能力，本文還使用了命中率（Probability of Detection，POD）和虛警率（False Alarm Rate，F(xiàn)AR），它們的取值區(qū)間均為[0,1]，最優(yōu)值分別為1和0。命中率表示IMERG正確探測到的干旱事件與CPAP觀測到干旱事件的比率，虛警率表征IMERG探測到總干旱事件中被錯誤預(yù)測的干旱事件的比值[16]。這些評價指標(biāo)的計算公式如下：

式中n為數(shù)據(jù)時間序列的長度；Gi和Si分別為參考數(shù)據(jù)及評估對象在i時刻的數(shù)值，和為它們在時間序列上的平均值；H為CPAP和IMERG同時監(jiān)測到干旱事件的月數(shù)；M為CPAP觀測有干旱而IMERG未監(jiān)測到干旱的月數(shù)；F為CPAP未觀測有干旱而IMERG監(jiān)測到干旱的月數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 IMERG衛(wèi)星產(chǎn)品精度評價

IMERG與CPAP月均降水量的空間分布模式如圖2a、2b。月降水量在東南沿海地區(qū)大于125 mm，新疆大部分地區(qū)小于17 mm。雖然IMERG與CPAP在中國上的月均降水量分界線以及在局部地區(qū)（如喜馬拉雅山東部）的數(shù)值有一些偏差，但其較好地捕捉了平均月降水量的空間分布格局（空間相關(guān)系數(shù)為0.96、相對偏差為0.02）。這可能與它們在平均月數(shù)值計算過程中抵消了時間上的部分異質(zhì)性有關(guān)。

圖2c、2d分別展示了IMERG與CPAP月降水量的相關(guān)系數(shù)和相對偏差。IMERG與CPAP數(shù)據(jù)的一致性較高，大部分地區(qū)的相關(guān)系數(shù)超過0.9（占大陸面積的73.7%），平均相關(guān)系數(shù)為0.920。IMERG產(chǎn)品在華北地區(qū)的性能最好（平均相關(guān)系數(shù)為0.974），其次是東北和長江中下游地區(qū)，在新疆地區(qū)表現(xiàn)最差（平均相關(guān)系數(shù)為0.812）。另外，IMERG產(chǎn)品在降水量偏少的新疆和海拔高的青藏高原地區(qū)容易高估或低估基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。這些可能與該地域的復(fù)雜氣候和地形導(dǎo)致衛(wèi)星降水產(chǎn)品質(zhì)量降低有關(guān)[4,16]。整體上，IMERG產(chǎn)品在中國的質(zhì)量較好，尤其是在東北、華北、長江中下游、東南和西南地區(qū)。

2.2 IMERG計算的不同干旱指數(shù)驗證分析

圖3展示了IMERG與CPAP數(shù)據(jù)在多時間尺度下計算的SPI間、SPEI間和CI間的區(qū)域平均相關(guān)系數(shù)。由圖 3a可以看出，基于IMERG產(chǎn)品計算的SPI與CPAP結(jié)果吻合度較高，具有較高的相關(guān)系數(shù)，其值在各區(qū)域均大于0.8，除了新疆和青藏高原地區(qū)（相關(guān)系數(shù)介于0.5～0.8）。這可能原因有：新疆和青藏高原區(qū)域氣候和地形復(fù)雜、IMERG偏差校正的氣象站網(wǎng)在新疆和青藏高原地區(qū)分布稀疏，致使該地區(qū)的IMERG產(chǎn)品具有相對較大的誤差并傳遞在干旱指數(shù)計算過程中[31]。此外，隨著時間尺度增加，其相關(guān)性在大部分區(qū)域增高。由圖3b可知，IMERG與CPAP數(shù)據(jù)計算的SPEI指數(shù)在中國的一致性較高，除了青藏高原地區(qū)，相關(guān)系數(shù)大于0.8。雖然時間尺度的變化對SPEI的性能提高較小，但基于IMERG產(chǎn)品的SPEI整體上比SPI的適用性更好?？赡茉蚴荌MERG和CPAP結(jié)合了同一套的潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)計算SPEI干旱指數(shù)，在一定程度上避免了不同數(shù)據(jù)源的不確定性對結(jié)果的影響[16]。從圖3 c可知，CI間的平均相關(guān)系數(shù)在整個大陸超過0.700，與SPI間在1和3個月尺度的相關(guān)系數(shù)較為接近，且空間分布相似。這與在SPI1和SPI3基礎(chǔ)上計算CI指數(shù)密切相關(guān)。相對于SPEI，IMERG產(chǎn)品計算的CI在華北、長江中下游和東南地區(qū)的相關(guān)性略高，在西北、新疆和青藏高原地區(qū)顯著較低。同樣地，IMERG產(chǎn)品計算的SPEI整體上比CI的可靠性更高。

為進(jìn)一步驗證IMERG產(chǎn)品計算的SPI、SPEI和CI的空間可靠性，對2種數(shù)據(jù)源的干旱指數(shù)間進(jìn)行了統(tǒng)計分析。由于基于IMERG的SPI和SPEI指數(shù)在12個月尺度的性能最好，圖4僅顯示了基于SPI12、SPEI12和CI的相關(guān)系數(shù)、命中率和虛警率統(tǒng)計指標(biāo)的空間分布。其中，命中率和虛警率是以SPI ≤-0.5或SPEI ≤-0.5或CI≤-0.6作為干旱條件進(jìn)行計算。

2.3 IMERG產(chǎn)品對區(qū)域的干旱事件識別能力評估

本文選取西南地區(qū)作為重點的研究區(qū)域，以2009年10月至2010年6月的西南地區(qū)嚴(yán)重干旱災(zāi)害作為典型干旱事件（見圖5的陰影面積），探索IMERG產(chǎn)品計算的SPI、SPEI和CI對區(qū)域范圍內(nèi)干旱時空變化的反映能力。本文僅選擇SPI12、SPEI12和CI進(jìn)行詳細(xì)評估與比較。圖5展示了西南地區(qū)的3種區(qū)域平均干旱指數(shù)以及相應(yīng)干旱面積比的時間序列。其中，干旱面積比是指經(jīng)歷干旱條件的柵格數(shù)量與該區(qū)域的總柵格數(shù)的比值。由圖5 a、5 c、5 e可知，基于IMERG產(chǎn)品的干旱指數(shù)的精度被空間均化后得到了提高，特別是對于SPEI（時間相關(guān)系數(shù)為0.968，優(yōu)于SPI和CI）?？赡芤驗镮MERG與CPAP數(shù)據(jù)間的差異性很?。▓D2）和基于兩者計算的干旱指數(shù)的空間異質(zhì)性經(jīng)過空間聚合到區(qū)域尺度后降低。說明了IMERG產(chǎn)品能夠很好地反映SPI12和SPEI12干旱指數(shù)在時間上的變異，并能精準(zhǔn)地識別干旱事件的起始時間和強(qiáng)度，包括典型干旱事件。由圖5 b、5 d、5 f的結(jié)果表明，IMERG與CPAP數(shù)據(jù)計算的SPI12、SPEI12和CI間的干旱面積比過程曲線具有很高的匹配度，同樣是SPEI（時間相關(guān)系數(shù)為0.978）優(yōu)于SPI和CI。即使基于IMERG產(chǎn)品的SPI和CI存在相對較大的空間異質(zhì)性（圖 4），但它對捕捉干旱面積的能力影響較?。〞r間相關(guān)系數(shù)大于0.940）?？傊谖髂系貐^(qū)使用IMERG產(chǎn)品計算的SPEI的性能優(yōu)于SPI和CI，但它們在刻畫干旱指數(shù)和干旱特征的演變過程具有較好的相似性，且可靠性相差不大。依據(jù)王兆禮等研究得出的結(jié)論，短時期的衛(wèi)星降水產(chǎn)品（TMPA）或足以達(dá)到監(jiān)測與評估干旱的條件[29]。以及Tang等研究表明IMERG產(chǎn)品的適用性優(yōu)于TMPA產(chǎn)品[17]?？梢泽w現(xiàn)在不考慮其他氣象變量對干旱的響應(yīng)下，只利用IMERG降水產(chǎn)品計算的SPI指數(shù)或可以直接應(yīng)用于中國的干旱監(jiān)測與驗證。

表2展示了西南地區(qū)的典型干旱事件在每個月份的強(qiáng)度和干旱面積比。IMERG計算的SPI和SPEI高估了干旱的強(qiáng)度和面積，但它們能夠準(zhǔn)確地捕捉干旱的起止時間，這與圖5的結(jié)果相一致。然而，IMERG計算的CI刻畫的典型干旱事件是一個間斷過程，其低估了2010年1月和2月的干旱強(qiáng)度，高估了2009年10月和11月的干旱強(qiáng)度。這與計算CI指數(shù)用的SPI1和SPI3有關(guān)，它們均對長時期的干旱反映不敏感。

表2 西南地區(qū)的SPI、SPEI和CI的典型干旱（2009-10—2010-06） Table 2 Typical drought based on the SPI, SPEI and CI for southwestern China (October 2009 to June 2010)

圖6顯示了CPAP和IMERG產(chǎn)品計算的SPI12、SPEI12和CI的空間分布，展示了西南地區(qū)的典型干旱事件在典型月份的干旱狀況。依據(jù)王兆禮等和Bai等選擇干旱指數(shù)的2010年3月作為本文的典型月份[29,31]。結(jié)果表明，基于IMERG產(chǎn)品的SPI12和SPEI12均能較好地探測到這場干旱災(zāi)害的空間特征（SPI間的空間相關(guān)系數(shù)為0.816，SPEI間的為0.798），如干旱中心和干旱范圍。這2種干旱指數(shù)對局部地區(qū)干旱強(qiáng)度的估計有些偏差，如喜馬拉雅山區(qū)域以及西南地區(qū)與東南地區(qū)交界處，但它們大致上表現(xiàn)出相似的干旱模式。因此，當(dāng)SPI和SPEI均用于量化干旱事件時，IMERG產(chǎn)品的性能通常具有很好的可靠性。然而，IMERG產(chǎn)品計算的CI識別的干旱空間特征有相對較大的偏差，如IMERG量化的干旱強(qiáng)度為?0.23而CPAP量化的干旱強(qiáng)度為?0.42。因此，在全球氣候變暖的背景下，借鑒Bai等得到了SPEI指數(shù)的性能優(yōu)于自適應(yīng)帕爾默干旱指數(shù)的結(jié)論[31]，以及本文得出的SPEI指數(shù)優(yōu)于CI指數(shù)的結(jié)果，或應(yīng)優(yōu)先選擇基于降水和其他氣象數(shù)據(jù)計算的SPEI指數(shù)監(jiān)測干旱。

3 討論

盡管IMERG衛(wèi)星降水產(chǎn)品計算的SPI、SPEI和CI指數(shù)均在中國干旱監(jiān)測中表現(xiàn)出很好的應(yīng)用潛力，但它們的結(jié)果具有差異性，基于IMERG的SPEI在大部分地區(qū)比SPI和CI的性能更好。許多研究基于一種干旱指數(shù)評估衛(wèi)星降水產(chǎn)品在區(qū)域干旱監(jiān)測中的適用性[3,7,16]，然而不同干旱指數(shù)的特性是有區(qū)別的，選用的干旱指數(shù)會影響評價衛(wèi)星降水產(chǎn)品應(yīng)用于干旱監(jiān)測的精度，如本文的圖3和圖4。目前，IMERG衛(wèi)星降水產(chǎn)品的時間序列相對較短（約20 a），但Sahoo等研究表明時間長度對短時期衛(wèi)星降水產(chǎn)品監(jiān)測干旱的結(jié)果影響很小[11]。隨著GPM IMERG的持續(xù)更新與發(fā)展，可以獲得更長時間序列的IMERG降水產(chǎn)品。

4 結(jié)論

本文以地面網(wǎng)格CPAP（China Gauge-based Monthly Pprecipitation Analysis Product）數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，評估了回顧性IMERG（Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM）降水產(chǎn)品在中國干旱監(jiān)測的適用性。選用單因素的SPI（Standardized Precipitation Index）和考慮全球變暖的 SPEI（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index）和CI（Composite Index of Meteorological Drought）干旱指數(shù)，從IMERG產(chǎn)品的誤差特性、干旱指數(shù)的時空格局、區(qū)域典型干旱事件的驗證，分析了IMERG產(chǎn)品在干旱監(jiān)測方面的潛在性能。主要的結(jié)論如下：

1）針對降水量，IMERG與CPAP數(shù)據(jù)在中國的部分地區(qū)有一些差別，但其較好地捕獲了月均降水量的空間格局。在精度上，IMERG與CPAP數(shù)據(jù)的一致性較高，相關(guān)系數(shù)高于0.9的區(qū)域占大陸面積的73.7%，而在新疆和青藏高原地區(qū)具有較高的空間異質(zhì)性。

2）多時間尺度上，基于IMERG產(chǎn)品的SPI、SPEI和CI指數(shù)與CPAP結(jié)果的可靠性較高，除新疆和青藏高原之外地區(qū)的相關(guān)系數(shù)均高于0.8?？臻g上，IMERG與CPAP數(shù)據(jù)計算的干旱指數(shù)間在中國大部分地區(qū)的一致性較高。整體上，基于IMERG產(chǎn)品的SPEI較SPI和CI的適用性更好。

3）IMERG與CPAP數(shù)據(jù)計算的區(qū)域平均干旱指數(shù)和干旱面積比的過程曲線具有很高的匹配度。另外，基于IMERG產(chǎn)品的SPI和SPEI指數(shù)均能較好地模擬到典型干旱災(zāi)害在具體月份的空間特征，而CI指數(shù)的偏差相對較大。IMERG產(chǎn)品計算的不同干旱指數(shù)在西南地區(qū)能夠很好地反映干旱事件的發(fā)展過程，SPEI效果更佳。

總體而言，基于IMERG產(chǎn)品的SPI、SPEI和CI干旱指數(shù)在中國大部分地區(qū)具有較高的可靠性。僅考慮降水因素，基于IMERG產(chǎn)品的SPI指數(shù)可以用于監(jiān)測與評估干旱；在全球變暖的條件下，相比CI指數(shù)建議優(yōu)先考慮應(yīng)用SPEI指數(shù)，尤其在半干旱和干旱地區(qū)；CI指數(shù)較適用于沿海地區(qū)，如，華北和長江中下游地區(qū)。