李彥妮， 黃 昌,2， 龐國(guó)偉,2,3

（1.陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710127；2.西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院地表系統(tǒng)與災(zāi)害研究院，陜西 西安 710127；3.旱區(qū)生態(tài)水文與災(zāi)害防治國(guó)家林業(yè)和草原局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710127）

降雨代表了地球表層與大氣之間至關(guān)重要的能量和水分交換［1］，是氣象氣候相關(guān)研究的關(guān)鍵變量［2］。傳統(tǒng)的降雨觀(guān)測(cè)方式雖然可以獲得小范圍較為準(zhǔn)確的降雨數(shù)據(jù)，但是存在空間分布不均勻以及部分地區(qū)測(cè)站稀少等問(wèn)題，難以準(zhǔn)確反映大尺度降雨的時(shí)空分布［3-4］。衛(wèi)星遙感技術(shù)能夠克服傳統(tǒng)觀(guān)測(cè)方法在時(shí)空上的局限性，實(shí)現(xiàn)全方位、多時(shí)相、大范圍的連續(xù)降雨觀(guān)測(cè)。1997年，美國(guó)發(fā)射了熱帶降雨測(cè)量任務(wù)［5］（Tropical rainfall measuring mission，TRMM）衛(wèi)星，其搭載的降雨雷達(dá)（Precipitation radar，PR）是全球首個(gè)星載測(cè)雨雷達(dá)，可以進(jìn)行35°S～35°N 之間的降雨觀(guān)測(cè)，且能夠提供暴雨三維結(jié)構(gòu)，這對(duì)精確估計(jì)降雨起到了重要作用［6］，為大尺度水文氣象的研究提供了新途徑［1-8］。基于TRMM 提供的多年降雨觀(guān)測(cè)，結(jié)合其他研究和業(yè)務(wù)衛(wèi)星提供的降雨產(chǎn)品，形成覆蓋范圍為50°S～50°N的降雨數(shù)據(jù)，即TRMM 多衛(wèi)星降雨分析產(chǎn)品TMPA（TRMM multisatellite precipitation analysis）［9］，其空間分辨率為0.25°×0.25°［10］。2014 年，由美國(guó)航天航空局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）和日本宇宙航空研究開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)（Japan Aerospace Exploration Agency，JAXA）聯(lián)合實(shí)施的全球降雨觀(guān)測(cè)計(jì)劃（Global precipitation measurement, GPM），是TRMM的后續(xù)衛(wèi)星降雨計(jì)劃［7］。其發(fā)射的GPM降雨衛(wèi)星攜帶了全球第一個(gè)Ku/Ka 波段雙頻測(cè)雨雷達(dá)（Dual-frequency precipitation radar，DPR）［11］，能夠更加精準(zhǔn)地監(jiān)測(cè)微量降雨（＜0.05 mm·h-1）和固態(tài)雨雪［12］，自此，多衛(wèi)星遙感反演降雨正式由TRMM 時(shí)代跨入了GPM 時(shí)代［13］。GPM 時(shí)代廣泛應(yīng)用的兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品為IMERG（Integrated multi-satellite retrievals for GPM）［7］和GSMaP（Global satellite mapping of precipitation）［8］。與TRMM相比，GPM衛(wèi)星降雨產(chǎn)品覆蓋范圍更廣（擴(kuò)展到全球），時(shí)空分辨率更高（GSMaP：1 h，0.1°×0.1°；IMERG：30 min，0.1°×0.1°）［14］。

近些年來(lái)，國(guó)內(nèi)外已涌現(xiàn)出大批對(duì)GPM衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的相關(guān)研究。Beria等［15］對(duì)IMERG Final Run和TRMM 3B43在印度86個(gè)盆地的反演精度進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果顯示，IMERG 在整個(gè)印度盆地的所有降雨強(qiáng)度上的表現(xiàn)均優(yōu)于TRMM。Ning 等［16］對(duì)GPM 產(chǎn)品在中國(guó)東部地區(qū)的誤差特征和性能分析中表明，IMERG V04對(duì)中國(guó)大部分地區(qū)的降雨有顯著的高估，而GSMap-gauged V06對(duì)降雨的估測(cè)偏差與降雨量有關(guān)。陳漢清等［17］在對(duì)GPM 衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的評(píng)估工作中發(fā)現(xiàn)，在復(fù)雜地形地區(qū)和高海拔地區(qū)，GPM 衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的表現(xiàn)不理想，甚至?xí)霈F(xiàn)不可靠的情況，且其精度具有明顯的季節(jié)差異性。王思?jí)舻龋?8］、李媛媛等［19］在黑河流域和黃河流域的研究中均發(fā)現(xiàn)IMERG V04 存在對(duì)高海拔地區(qū)降雨低估的問(wèn)題。GPM 已應(yīng)用于流域水文模擬［20］，但是，衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)易受多種因素影響，使其數(shù)據(jù)精度在不同時(shí)期、不同地區(qū)出現(xiàn)較大差異。因此，在選擇降雨資料開(kāi)展區(qū)域性研究之前，對(duì)相關(guān)衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的精度驗(yàn)證十分重要。

陜西省地跨長(zhǎng)江、黃河兩大水系，地形氣候復(fù)雜。萬(wàn)相均等［21］根據(jù)1981—2010 年的氣象站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，分析了陜西省降雨變化的時(shí)空分布，發(fā)現(xiàn)陜西省年降雨主要呈現(xiàn)南北差異型的空間分布，表現(xiàn)為陜西南部降雨較多，北部降雨較少。任亮等［22］對(duì)陜西秦巴山區(qū)TRMM 3B42的精度評(píng)價(jià)結(jié)果表明，TRMM 數(shù)據(jù)在年、季、月尺度上有較高的精度，日尺度精度相對(duì)較差，降雨事件探測(cè)能力表現(xiàn)良好。曾昭昭等［23］基于地理加權(quán)回歸（GWR）模型對(duì)陜西秦巴山區(qū)TRMM 3B43數(shù)據(jù)進(jìn)行降尺度研究。但是，高分辨率GPM 時(shí)代的衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在陜西地區(qū)的精度還不清楚。理解從TRMM 時(shí)代到GPM 時(shí)代衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在空間分辨率及覆蓋范圍提高的同時(shí)，其精度有何變化［11］，對(duì)于進(jìn)一步促進(jìn)新型高分辨率衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在陜西地區(qū)的應(yīng)用具有重要意義。

因此，本研究擬對(duì)兩種GPM時(shí)代的衛(wèi)星降雨產(chǎn)品（IMERG 和GSMaP）在陜西地區(qū)的精度進(jìn)行評(píng)估和對(duì)比，以研究區(qū)內(nèi)地面觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)作為參考，選取一系列精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別從年、季、月尺度和日尺度對(duì)兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的精度進(jìn)行評(píng)價(jià)；同時(shí)，對(duì)兩種數(shù)據(jù)在陜北、關(guān)中和陜南3 個(gè)地貌類(lèi)型區(qū)的精度進(jìn)行橫向?qū)Ρ确治觯蛔詈?，選取典型強(qiáng)降雨事件分析兩種數(shù)據(jù)在監(jiān)測(cè)強(qiáng)降雨事件的表現(xiàn)。

1 研究區(qū)概況

陜西省位于中國(guó)內(nèi)陸腹地，黃河中游，鄰接8省，具有承東啟西、連接南北的區(qū)位之便，介于105°29′～111°15′E，31°42′～39°35′N(xiāo)之間，由南向北依次橫跨北亞熱帶、暖溫帶和中溫帶3個(gè)氣候帶，南北氣候差異較大。陜西降雨總體呈現(xiàn)南多北少的規(guī)律［24］，受季風(fēng)和地形影響，陜西的降雨季節(jié)性變化特征明顯，總體表現(xiàn)為夏季多雨而冬季干燥［25］。為研究衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在不同地貌類(lèi)型區(qū)的誤差特征，以北山和秦嶺為界，將陜西省劃分成陜北黃土高原、關(guān)中平原和陜南秦巴山地3個(gè)地貌區(qū)（圖1）。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 降雨數(shù)據(jù)

本文以中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)提供的月值數(shù)據(jù)集和日值數(shù)據(jù)集作為地面基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，17個(gè)氣象站點(diǎn)的空間分布如圖1 所示。選取2014 年12 月—2019 年11月的數(shù)據(jù)作為年尺度分析的數(shù)據(jù)，其他尺度分析中使用的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度均為2016 年12 月—2017 年11月。

圖1 陜西省地形及氣象站點(diǎn)分布圖Fig.1 Topography and distribution of meteorological stations in Shaanxi Province

本文采用的研究數(shù)據(jù)為IMERG 和GSMaP 兩種衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)。根據(jù)處理過(guò)程的不同，IMERG分為Early、Late和Final 3種產(chǎn)品。Final產(chǎn)品是用月度儀表數(shù)據(jù)創(chuàng)建的研究級(jí)（Level 1～3）數(shù)據(jù)，其精度優(yōu)于Early 產(chǎn)品和Late 產(chǎn)品［26］。本文使用了NASA 官網(wǎng)提供的精度較高的IMERG Final。GSMaP 生產(chǎn)了GSMaP_NRT、GSMaP_MVK 和GSMaP_Guage 3 種數(shù)據(jù)產(chǎn)品，GSMaP_Guage是GSMaP_MVK的繼承，是在GSMaP_MVK 的基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)全球30000 多個(gè)CPC雨量站點(diǎn)數(shù)據(jù)校正后獲得的1 h 尺度的高精度產(chǎn)品［27］，本文使用了GSMaP_Guage 產(chǎn)品，數(shù)據(jù)來(lái)源于JAXA 官網(wǎng)。所使用的兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品主要特征參數(shù)Tab.1 Important characteristic parameters of the two satellite precipitation products

本文對(duì)GPM 的兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在多個(gè)時(shí)間尺度上進(jìn)行誤差評(píng)估，包括：年、季、月尺度和日尺度。其中，季節(jié)尺度的數(shù)據(jù)是由每3 個(gè)月的數(shù)據(jù)累積而成，具體為：12 月—翌年2 月（冬季）、3—5 月（春季）、6—8月（夏季）、9—11月（秋季）。每年的降雨數(shù)據(jù)由12 個(gè)月（12 月—翌年11 月）的數(shù)據(jù)累積得到。

衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的格點(diǎn)數(shù)據(jù)表示該格網(wǎng)范圍內(nèi)的單位時(shí)間平均降雨量，單位是mm·d-1（日產(chǎn)品）或mm·h-1（小時(shí)產(chǎn)品）；地面站點(diǎn)記錄的是點(diǎn)位的單位時(shí)間降雨量，單位也是mm·d-1或mm·h-1，所以?xún)烧咴趩挝簧峡芍苯悠ヅ?。在空間上，針對(duì)地面站點(diǎn)的經(jīng)緯度確定其所對(duì)應(yīng)的格網(wǎng)，由于所用站點(diǎn)較為稀疏，未出現(xiàn)一個(gè)格網(wǎng)中同時(shí)存在2 個(gè)或多個(gè)站點(diǎn)的情況，故二者之間為一一對(duì)應(yīng)的情況。文中所使用的衛(wèi)星降雨產(chǎn)品數(shù)據(jù)與地面觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)均由數(shù)據(jù)發(fā)布方進(jìn)行了質(zhì)量控制，且本文在使用地面數(shù)據(jù)之前進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行了檢查，保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

2.2 研究方法

文章以地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，對(duì)兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品進(jìn)行站點(diǎn)檢驗(yàn)。為了對(duì)兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品進(jìn)行精度驗(yàn)證，本文選取相關(guān)系數(shù)（Correlation coefficient，CC）、均方根誤差（Root mean squared error，RMSE）和相對(duì)偏差（Relative bias，BIAS）3 個(gè)常用指標(biāo)，利用所有降雨樣本對(duì)衛(wèi)星降雨產(chǎn)品性能進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。在年尺度，基于17個(gè)站點(diǎn)，共采用了85組樣本；在月尺度，共采用了204組樣本；在日尺度，則采用了479組樣本計(jì)算這3個(gè)精度指標(biāo)。CC可以衡量衛(wèi)星降雨產(chǎn)品估測(cè)值與地面觀(guān)測(cè)值之間的相關(guān)程度；BIAS用于衡量衛(wèi)星降雨產(chǎn)品對(duì)于實(shí)測(cè)降雨值誤差的平均趨勢(shì)；RMSE 反映了衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的整體誤差水平和精度。其中，CC值越接近于1，其他2個(gè)指標(biāo)的值越接近于0，則說(shuō)明產(chǎn)品誤差越小。各項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算公式如下：

式中：n為樣本數(shù)量；Di為地面觀(guān)測(cè)降雨（mm）；Dˉ為地面觀(guān)測(cè)降雨平均值（mm）；Wi為衛(wèi)星降雨（mm）；Wˉ為衛(wèi)星降雨平均值（mm）。

分類(lèi)統(tǒng)計(jì)指數(shù)可以衡量衛(wèi)星降雨產(chǎn)品對(duì)地面降雨事件發(fā)生的監(jiān)測(cè)能力，包括降雨誤報(bào)率（False alarm ratio，F(xiàn)AR）、命中率（Probability of detection，POD）和關(guān)鍵成功指數(shù)（Critical success index，CSI）［28］，其中，POD和CSI的最優(yōu)值為1，F(xiàn)AR的最優(yōu)值為0。各指數(shù)的計(jì)算公式如下：

式中：F代表實(shí)際未發(fā)生而衛(wèi)星觀(guān)測(cè)到強(qiáng)降雨事件（衛(wèi)星估測(cè)值≥閾值，地面觀(guān)測(cè)值≤閾值）的次數(shù)；H代表強(qiáng)降雨事件被衛(wèi)星正確觀(guān)測(cè)到（地面觀(guān)測(cè)值≥閾值，衛(wèi)星估測(cè)值≥閾值）的次數(shù)；M代表衛(wèi)星沒(méi)有觀(guān)測(cè)到而實(shí)際發(fā)生強(qiáng)降雨事件（地面觀(guān)測(cè)值≥閾值，衛(wèi)星估測(cè)值≤閾值）的次數(shù)。本研究以25 mm·d-1作為大雨事件的閾值［29-30］，利用FAR、POD 和CSI 3 個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)和對(duì)比兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品對(duì)大雨及以上級(jí)別強(qiáng)降雨事件的監(jiān)測(cè)能力。在所選的17 個(gè)站點(diǎn)中共選取了66 組滿(mǎn)足大雨閾值條件的樣本計(jì)算這些精度指標(biāo)。

3 結(jié)果與分析

3.1 年尺度精度評(píng)估

由基于地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)Kriging 插值和基于IMERG、GSMaP 得到的陜西省2014 年12 月—2019年11 月期間5 a 平均的年降雨量空間分布（圖2）可知，陜西省的年平均降雨呈現(xiàn)明顯的南多北少的分布規(guī)律。與由站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)插值得到的結(jié)果（圖2a）相比，IMERG 對(duì)年平均降雨量明顯低估，而GSMaP對(duì)年平均降雨量明顯高估。

圖2 2014—2019年陜西省年平均降雨量空間分布Fig.2 Spatial distribution of annual precipitation in Shaanxi Province from 2014 to 2019

在 年 尺 度 上，2014 年12 月—2019 年11 月IMERG 和GSMaP 兩種產(chǎn)品相對(duì)于氣象站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的評(píng)估指標(biāo)表明（表2），GSMaP 和站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)高度相關(guān)（CC=0.89），而IMERG 和站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)中度相關(guān)（CC=0.56）。GSMaP 對(duì)年尺度的降雨有所高估（BIAS=13.60%），而IMERG 對(duì)年尺度的降雨有所低估（BIAS=-11.41%）。綜上，兩種產(chǎn)品均能較好地反映陜西省的年降雨量，GSMaP優(yōu)于IMERG。王思?jí)舻龋?8］在黑河流域的研究中發(fā)現(xiàn)IMERG 在年尺度上表現(xiàn)為低估地面實(shí)測(cè)降雨，這與本文結(jié)論相背。這可能是由于黑河流域?qū)儆诟珊祬^(qū)，降雨量較小。而本文發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的數(shù)據(jù)精度與降雨量有關(guān)，總體表現(xiàn)為雨量小時(shí)高估、雨量大時(shí)低估。因此，對(duì)于降雨量較小的黑河流域，IMERG 對(duì)其降雨量有所低估。

表2 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品相對(duì)于氣象站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的年尺度精度評(píng)估指標(biāo)Tab.2 Annual scale accuracy evaluation indices of the two satellite precipitation products relative to meteorological station observation data

3.2 季節(jié)尺度精度評(píng)估

陜西省的降雨季節(jié)性變化特征明顯，為了進(jìn)一步分析IMERG 和GSMaP 的精度是否在季節(jié)上存在差異，有必要對(duì)衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)在季節(jié)尺度上進(jìn)行精度驗(yàn)證［19］。本文分別統(tǒng)計(jì)了陜西省在冬季、春季、夏季、秋季的降雨量（圖3），并比較了兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品與地面觀(guān)測(cè)值的CC、RMSE和BIAS 3個(gè)評(píng)估指標(biāo)（圖4）。

圖4 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在陜西省內(nèi)季節(jié)尺度的精度評(píng)估指標(biāo)Fig.4 Accuracy evaluation indices of the two satellite precipitation products at seasonal scale in Shaanxi Province

IMERG和GSMaP的擬合優(yōu)度均在秋季最高，決定系數(shù)（R2）均達(dá)到0.9以上，GSMaP在夏季的擬合優(yōu)度最低（R2=0.3681），其他季節(jié)的擬合優(yōu)度均較高，而IMERG 在冬季的擬合優(yōu)度最低（R2=0.2338），在夏季的擬合優(yōu)度也較低（R2=0.4117）。另外，各條擬合曲線(xiàn)與1:1線(xiàn)之間的關(guān)系（圖3）表明，衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在不同季節(jié)相對(duì)于觀(guān)測(cè)站降雨量存在高估或低估，兩種產(chǎn)品在春季和秋季對(duì)降雨均有高估現(xiàn)象，而在冬季和夏季對(duì)降雨有高估也有低估，這表明衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的精度可能與降雨量的大小關(guān)系密切，降雨強(qiáng)度較小時(shí)一般表現(xiàn)為高估，在降雨強(qiáng)度較大時(shí)則多為低估。

圖3 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品季節(jié)尺度觀(guān)測(cè)降雨與地面實(shí)測(cè)降雨關(guān)系Fig.3 Relationship between the observed precipitation of the two satellite precipitation products at seasonal scale and the measured precipitation at ground

IMERG 和GSMaP 在季節(jié)尺度上均表現(xiàn)出較高的相關(guān)性（圖4），二者與地面觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性在秋季最高，均在0.9以上；兩種產(chǎn)品的BIAS則均在降雨最少的冬季最大，在夏季最小，這與汪梓彤等［31］在青藏高原對(duì)IMERG 的多尺度精度評(píng)價(jià)中得到結(jié)論一致，說(shuō)明兩種產(chǎn)品均對(duì)夏季降雨的高低估程度較小，而對(duì)冬季的高估程度較大，且IMERG 在夏季的BIAS 為負(fù)值，說(shuō)明IMERG 對(duì)夏季的降雨有輕微的低估現(xiàn)象，而GSMaP 的BIAS 值大于0，說(shuō)明GSMaP 對(duì)夏季的降雨有輕微的高估現(xiàn)象；兩種產(chǎn)品的RMSE 均在春季最大，在冬季最小，說(shuō)明在冬季，衛(wèi)星降雨產(chǎn)品數(shù)據(jù)距實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)最穩(wěn)定。兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品數(shù)據(jù)精度的表現(xiàn)不一，可能與陜西省降雨的時(shí)空分布有關(guān)，也可能是因?yàn)椴煌竟?jié)降雨溫度和雷達(dá)反射率有不同的變化［32］，使衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的精度表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性差異。

3.3 月尺度精度評(píng)估

IMERG 和GSMaP 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在月尺度上相對(duì)于所有17 個(gè)氣象站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的評(píng)估指標(biāo)（表3）表明，兩種產(chǎn)品的數(shù)據(jù)和站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)均呈現(xiàn)出較高的相關(guān)性。GSMaP 的均方根誤差相對(duì)較大。此外，兩種數(shù)據(jù)的BIAS 均大于0，反映了在月尺度上二者對(duì)降雨均存在高估。通過(guò)繪制的與地面觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖（圖5）可見(jiàn)，兩種產(chǎn)品的估測(cè)值均展現(xiàn)了與地面觀(guān)測(cè)值較強(qiáng)的一致性。此外，IMERG在降雨量小于100 mm時(shí)對(duì)降雨主要呈現(xiàn)高估狀態(tài)，在降雨量大于100 mm 時(shí)，對(duì)降雨主要呈低估狀態(tài)（圖5a）；GSMaP 對(duì)降雨始終呈現(xiàn)高估狀態(tài)（圖5b）。綜上可知，在月尺度上，兩種產(chǎn)品與站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)均比較接近，IMERG的表現(xiàn)相對(duì)更好。

圖5 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品月尺度觀(guān)測(cè)降雨與地面實(shí)測(cè)降雨關(guān)系Fig.5 Relationship between the observed precipitation of the two satellite precipitation products at monthly scale and the measured precipitation at ground

表3 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品相對(duì)于氣象站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的月尺度精度評(píng)估指標(biāo)Tab.3 Accuracy evaluation indices of the two satellite precipitation products relative to the observation data of meteorological stations at monthly scale

3.4 日尺度精度評(píng)估

通過(guò)雨季（6—9 月）IMERG 和GSMaP 與觀(guān)測(cè)站有效降雨事件（日降雨量＞1 mm）的散點(diǎn)圖（圖6），結(jié)合兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的評(píng)估指標(biāo)（表4）可以看出，GSMaP 和地面觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性更高，且RMSE 和BIAS 都更小，由此可知，日尺度降雨中GSMaP 的數(shù)據(jù)精度比IMERG的高。兩種產(chǎn)品的BIAS均呈現(xiàn)負(fù)值，表明在日尺度上二者對(duì)地面降雨均有所低估。IMERG 和GSMaP 均對(duì)大于40 mm 的日降雨量呈現(xiàn)明顯的低估。

表4 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品降雨量觀(guān)測(cè)相對(duì)于氣象站點(diǎn)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的日尺度精度評(píng)估指標(biāo)Tab.4 Accuracy evaluation indices of the two satellite precipitation products to the measured data of meteorological stations at daily scale

圖6 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品日尺度觀(guān)測(cè)降雨與地面實(shí)測(cè)降雨關(guān)系Fig.6 Relationship between the observed precipitation of the two satellite precipitation products at daily scale and the measured precipitation at ground

按照氣象規(guī)定的降雨閾值，將降雨事件按日降雨量分為小雨（0.1 mm·d-1≤降雨量＜10 mm·d-1）、中雨（10 mm·d-1≤降雨量＜25 mm·d-1）、大雨（25mm·d-1≤降雨量＜50 mm·d-1）、大雨以上（降雨量≥50 mm·d-1），以研究不同降雨強(qiáng)度下衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的誤差特征。兩種產(chǎn)品在4 種不同降雨強(qiáng)度下的評(píng)估指數(shù)（圖7）表明，兩種產(chǎn)品在小雨、中雨、大雨時(shí)相關(guān)性都很低，尤其在中雨時(shí)兩種產(chǎn)品的相關(guān)性都最低，在大雨以上降雨時(shí)相關(guān)性較高；兩種產(chǎn)品的RMSE均在小雨時(shí)達(dá)到最小值，同時(shí)其BIAS 均大于0，且值最大，說(shuō)明兩種產(chǎn)品均在小雨時(shí)對(duì)降雨量高估嚴(yán)重，并且GSMaP 對(duì)降雨量的高估程度比IMERG 更大一些，而二者的BIAS 在其他情況下均小于0，可以看出兩種產(chǎn)品在降雨強(qiáng)度較大時(shí)對(duì)降雨存在低估，且IMERG 的低估程度更大。以上結(jié)果表明，在陜西地區(qū)，GSMaP對(duì)降雨事件和降雨量的捕捉能力比IMERG更好。

圖7 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在陜西省內(nèi)日尺度的精度評(píng)估指標(biāo)Fig.7 Accuracy evaluation indices of the two satellite precipitation products at daily scale in Shaanxi Province

3.5 不同地區(qū)精度對(duì)比分析

為了量化日尺度下兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在陜西省不同地貌區(qū)的有效降雨的誤差，統(tǒng)計(jì)了IMERG和GSMaP 兩種產(chǎn)品在陜西省內(nèi)不同分區(qū)的評(píng)估指數(shù)（圖8），分析表明，兩種產(chǎn)品在關(guān)中地區(qū)的相關(guān)性均較低，但是在關(guān)中地區(qū)的RMSE 和BIAS 均最小。IMERG 輕微高估關(guān)中地區(qū)的降雨而明顯低估陜北和陜南地區(qū)的降雨，而GSMaP不同程度地低估了這3個(gè)地區(qū)的降雨，其中，對(duì)陜北地區(qū)的降雨低估現(xiàn)象最為嚴(yán)重（BIAS=-27.16%），其次是陜南地區(qū)（BIAS=-13.99%），對(duì)關(guān)中地區(qū)的降雨低估程度最輕（BIAS=-1.48%）。

圖8 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在陜西省內(nèi)不同地區(qū)的精度評(píng)估指標(biāo)Fig.8 Accuracy evaluation indices of two kinds of satellite precipitation products in different areas of Shaanxi Province

以上分析表明，在日尺度降雨中，衛(wèi)星降雨產(chǎn)品數(shù)據(jù)精度呈現(xiàn)出明顯的地域差異，GSMaP對(duì)陜西省的降雨量總體表現(xiàn)為低估，尤其是對(duì)陜北地區(qū)的降雨低估最為明顯；IMERG則是對(duì)陜北和陜南地區(qū)均有較為明顯的低估。曾歲康等［14］、王思?jí)舻龋?8］在四川地區(qū)和黑河流域的研究均發(fā)現(xiàn)IMERG 對(duì)高海拔地區(qū)降雨表現(xiàn)出低估現(xiàn)象，這與本文研究結(jié)果一致。而兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在關(guān)中地區(qū)的表現(xiàn)與其他地區(qū)的表現(xiàn)差異較為明顯，一方面，這可能是由地域?qū)е碌臍夂虻孛驳炔町悓?dǎo)致，另一方面，不同地區(qū)站點(diǎn)的數(shù)量可能也會(huì)造成一定的影響?？傮w來(lái)看，GSMaP的數(shù)據(jù)精度高于IMERG。

3.6 強(qiáng)降雨事件觀(guān)測(cè)精度對(duì)比分析

為了對(duì)比兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在監(jiān)測(cè)強(qiáng)降雨事件時(shí)的表現(xiàn)力，以陜西省2017 年4 場(chǎng)暴雨事件（即2017年6月3—5日、7月25—27日、9月23—27日以及9月30日—10月4日）為例，分別使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地面觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了降雨過(guò)程分析。4場(chǎng)暴雨事件的發(fā)生地主要集中在陜北和陜南地區(qū)，2 個(gè)地區(qū)在所統(tǒng)計(jì)的暴雨事件期間平均日降雨量均達(dá)到60 mm以上。IMERG 統(tǒng)計(jì)的平均日降雨量為24 mm，GSMap 統(tǒng)計(jì)的平均日降雨量為37 mm，兩種產(chǎn)品均對(duì)降雨量有所低估。圖9 為4 場(chǎng)強(qiáng)降雨事件逐3 小時(shí)降雨變化過(guò)程，其中橫坐標(biāo)均表示第n（n=0,1,2,…,24）個(gè)時(shí)間點(diǎn)，每次暴雨事件的起始統(tǒng)計(jì)時(shí)間為凌晨02:00，每隔3 h記為1個(gè)時(shí)間點(diǎn)，站點(diǎn)觀(guān)測(cè)的降雨量數(shù)據(jù)是由日降雨量除以24 得到的平均降雨量。IMERG和GSMaP對(duì)暴雨事件過(guò)程的描述比較一致，暴雨事件出現(xiàn)峰值節(jié)點(diǎn)的時(shí)間也基本相同，說(shuō)明兩種產(chǎn)品都可以較好地反映暴雨期間不同強(qiáng)弱的降雨階段，相對(duì)于日降雨觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)展現(xiàn)了更多的降雨日內(nèi)波動(dòng)細(xì)節(jié)，這對(duì)于開(kāi)展更細(xì)時(shí)間尺度的降雨水文過(guò)程研究具有重要意義。不過(guò)兩種產(chǎn)品對(duì)降雨量的捕捉仍有差異，尤其是在峰值處，二者的估計(jì)量相差最大。

圖9 暴雨期間降雨量變化過(guò)程Fig.9 Variation process of precipitation during rainstorm

為了比較兩種產(chǎn)品對(duì)強(qiáng)降雨事件的總體捕捉能力，以25 mm·d-1為閾值，選擇日降雨量在閾值以上的所有降雨事件，計(jì)算POD、FAR 和CSI（表5）。結(jié)果表明，IMERG和GSMaP均在陜北地區(qū)表現(xiàn)出了低命中率（POD）和低關(guān)鍵成功指數(shù)（CSI）的情況，并且GSMaP在陜北的誤報(bào)率（FAR）也最大，而IMERG在關(guān)中的誤報(bào)率最大。另外，IMERG和GSMaP均在關(guān)中地區(qū)表現(xiàn)出高命中率，GSMaP的命中率在關(guān)中地區(qū)達(dá)到了0.80，誤報(bào)率也最低，只有0.20，并且在關(guān)中地區(qū)的關(guān)鍵成功指數(shù)也最大，達(dá)到了0.67；IMERG 在關(guān)中地區(qū)的誤報(bào)率最小，為0.33，在陜南的關(guān)鍵成功指數(shù)最大，為0.54。據(jù)此推斷，在不同地貌區(qū)衛(wèi)星降雨產(chǎn)品數(shù)據(jù)的精度有明顯的差異性，IMERG和GSMaP均在關(guān)中的表現(xiàn)更好。

表5 大雨及以上級(jí)別強(qiáng)降雨事件中兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在各地區(qū)的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)Tab.5 Accuracy evaluation indices of the two satellite precipitation products in each region in heavy and above heavy rainfall events

總體來(lái)看，IMERG和GSMaP在陜北對(duì)大雨及以上強(qiáng)降雨事件的監(jiān)測(cè)情況最差，對(duì)關(guān)中地區(qū)的監(jiān)測(cè)情況最好，并且GSMaP對(duì)大雨及以上強(qiáng)降雨事件的監(jiān)測(cè)能力比IMERG強(qiáng)。

4 結(jié)論

本文使用中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)獲取的時(shí)間跨度為2014年12月—2019年11月的月值數(shù)據(jù)集和日值數(shù)據(jù)集作為地面基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，利用多種評(píng)價(jià)指標(biāo)分別對(duì)IMERG 和GSMaP 兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在年、季、月尺度和日尺度上進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，并對(duì)陜北、關(guān)中和陜南3個(gè)區(qū)域進(jìn)行區(qū)域差異性分析，得到如下結(jié)論：

（1）在年尺度上，GSMaP 相較于IMERG 表現(xiàn)出更高的精度。GSMaP總體表現(xiàn)為高估，而IMERG總體表現(xiàn)為低估。

（2）在季節(jié)尺度上，IMERG 和GSMaP 的估計(jì)精度在夏季更高。GSMaP 在不同季節(jié)與地面觀(guān)測(cè)站數(shù)據(jù)的相關(guān)性都比IMERG 略高，但RMSE 和BIAS偏大，反映其估計(jì)的降雨量與站點(diǎn)降雨量的趨勢(shì)具有一致性，但波動(dòng)性較大。

（3）在月尺度上，IMERG 和GSMaP 與觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)度都很高，且表現(xiàn)出一定程度的高估；年尺度和月尺度上，IMERG均比GSMaP對(duì)降雨量的估計(jì)更好。

（4）在日尺度降雨中，GSMaP 的數(shù)據(jù)精度高于IMERG，但其數(shù)據(jù)精度均呈現(xiàn)出明顯的地域差異，GSMaP對(duì)陜北地區(qū)的降雨呈明顯低估，IMERG對(duì)陜北和陜南地區(qū)的低估程度都比較嚴(yán)重。

（5）對(duì)不同降雨強(qiáng)度下衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的誤差特征的研究發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的數(shù)據(jù)精度與降雨量有關(guān)。衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在降雨強(qiáng)度較小時(shí)一般表現(xiàn)為高估，在降雨強(qiáng)度較大時(shí)則多為低估。

（6）在陜西地區(qū)，GSMaP 對(duì)降雨事件和降雨量的捕捉能力比IMERG 好，IMERG 和GSMaP 對(duì)大雨及以上強(qiáng)降雨事件的監(jiān)測(cè)能力在陜北地區(qū)最差，對(duì)關(guān)中和陜南地區(qū)的監(jiān)測(cè)情況相對(duì)較好。

（7）通過(guò)在不同尺度對(duì)兩種衛(wèi)星降雨產(chǎn)品的精度進(jìn)行對(duì)比和評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)，IMERG和GSMaP均對(duì)陜北黃土高原區(qū)和陜南秦巴山地區(qū)的降雨量存在明顯的低估，在對(duì)陜北地區(qū)強(qiáng)降雨事件的估計(jì)精度不高。

衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在不同的地區(qū)呈現(xiàn)明顯的精度差異，其精度受到氣候、地形、傳感器、降雨強(qiáng)度等因素的影響［33］。將來(lái)可以引入地形、氣候等因素來(lái)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行算法的改進(jìn)和誤差的訂正［15］。本研究的結(jié)果可以為陜西省的氣象水文研究在選擇和使用降雨數(shù)據(jù)資料時(shí)提供參考。