王曉鈺，魯 帆，朱 奎，周毓彥，巫 釗

（1.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院水資源研究所，北京 100038；2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)資源與地球科學(xué)學(xué)院，江蘇 徐州 222116）

0 引 言

基于衛(wèi)星遙感的降水?dāng)?shù)據(jù)覆蓋范圍廣，時(shí)效性強(qiáng)，且不同產(chǎn)品具有不同的覆蓋范圍和空間分辨率，能夠彌補(bǔ)地面站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不足的缺陷［1］。目前較為常用的降水產(chǎn)品主要包括三類：GPM、CMORPH、TRMM 3B42、PERSIANN 等基于遙感技術(shù)的一級(jí)產(chǎn)品，融合了地面觀測(cè)值和遙感數(shù)據(jù)的GCPC、CMAP、TRMM 3B43 等融合系列產(chǎn)品以及NCEP、JAR-55、CFSR 等融合了地面站點(diǎn)觀測(cè)、衛(wèi)星遙感、數(shù)值模式模擬的再分析資料。衛(wèi)星降雨產(chǎn)品易受地形、氣候條件等自然因素的影響，因此在使用之前需要評(píng)價(jià)產(chǎn)品的適用性。通常采用的評(píng)估指標(biāo)包括相關(guān)系數(shù)、相對(duì)誤差、命中率、誤報(bào)率等［2-5］。遙感降水產(chǎn)品在我國(guó)青藏高原的適用性已有較多研究成果，綜合已有成果發(fā)現(xiàn)在不同區(qū)域各產(chǎn)品表現(xiàn)能力各不相同［6-12］，海拔對(duì)產(chǎn)品精度有一定影響，TRMM 和GPM 產(chǎn)品表現(xiàn)出對(duì)高海拔地區(qū)降水的低估和對(duì)低海拔地區(qū)降水的高估，且在高海拔地區(qū)衛(wèi)星探測(cè)降水能力高于低海拔區(qū)域［3，9，11］。雨強(qiáng)對(duì)產(chǎn)品精度也有影響，隨著降水量的增大，TRMM、CMORPH、GPM 產(chǎn)品的探測(cè)能力降低，誤差增大［2，6，10］。在此基礎(chǔ)上有學(xué)者開展了降水?dāng)?shù)據(jù)融合的相關(guān)研究，通過機(jī)器學(xué)習(xí)或者概率統(tǒng)計(jì)的方法將地形因子、站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)與多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，結(jié)果表明融合后的降水?dāng)?shù)據(jù)集相較于單個(gè)衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)集不僅能進(jìn)一步提高降水?dāng)?shù)據(jù)的空間分辨率，還能提高數(shù)據(jù)集的精度［13-17］。遙感降水產(chǎn)品也可作為水文模型的降水輸入，被應(yīng)用于水文模擬和干旱研究中［18-21］。

三江源地區(qū)是中國(guó)乃至東南亞的重要水源涵養(yǎng)區(qū)，但該區(qū)域地面氣象站點(diǎn)非常稀疏。評(píng)估衛(wèi)星降水資料在三江源的適用性，不僅能為研究無(wú)資料地區(qū)降水時(shí)空演變提供數(shù)據(jù)支持，也有助于改進(jìn)水文模型輸入、提高水文模擬及水資源預(yù)測(cè)能力。目前，已有三江源衛(wèi)星降水產(chǎn)品評(píng)估研究，主要是TRMM和GPM 產(chǎn)品，且研究區(qū)均為黃河源，綜合已有文獻(xiàn)，GPM 產(chǎn)品的適用性要優(yōu)于TRMM 等其他衛(wèi)星產(chǎn)品，雨強(qiáng)和海拔對(duì)產(chǎn)品精度有不同程度的影響［3，4，8，9，22］。本文選擇在青藏高原區(qū)域精度較好的TRMM 數(shù)據(jù)集和時(shí)間序列較長(zhǎng)且結(jié)合地面站點(diǎn)和衛(wèi)星探測(cè)的PER-CDR 和CPC 數(shù)據(jù)集，從衛(wèi)星降水產(chǎn)品對(duì)降水捕捉能力和反演精度兩個(gè)方面，對(duì)三種產(chǎn)品在三江源地區(qū)的適用性進(jìn)行評(píng)估，能夠彌補(bǔ)目前該區(qū)域衛(wèi)星產(chǎn)品適用性評(píng)估種類單一的缺陷。

1 研究區(qū)概況

三江源地區(qū)位于青海省南部，是青藏高原的腹地，為長(zhǎng)江、黃河和瀾滄江的源頭。平均海拔1 900～6 700 m，地理位置為89.15°E～102.58°E，30.79°N～37.38°N。中西部和北部為河谷山地，多寬闊而平坦的灘地［23］，東南部唐古拉山北麓則以高山峽谷為多，河流切割強(qiáng)烈，地勢(shì)陡峭，山體相對(duì)高差多在500 m以上。區(qū)域內(nèi)包括治多縣、貴德縣等21 個(gè)縣市，主要河流除長(zhǎng)江、黃河、瀾滄江外，還包括楚瑪爾河、北麓河、當(dāng)曲等支流（如圖1），總面積約39.62 萬(wàn)km2。區(qū)域年平均氣溫在5.1～9.0 ℃之間［24，25］，高海拔區(qū)年均氣溫在0 ℃以下。氣候特征為冷熱兩季交替、干濕兩季分明、年溫差小、日照時(shí)間長(zhǎng)、輻射強(qiáng)烈［26］。平均蒸散發(fā)在空間上呈現(xiàn)出東高西低的分布形態(tài)，整體變化范圍在300～800 mm 之間。研究區(qū)內(nèi)分布有沼澤、湖泊、雪山和冰川，冰川主要分布在長(zhǎng)江源北部和西南部，以及瀾滄江源北部［27］。植被類型主要為高寒草甸和高寒草原。

圖1 三江源區(qū)地形圖及氣象站點(diǎn)分布圖Fig.1 Topographic map and weather station distribution map of the Three-River Source Region

2 研究數(shù)據(jù)及方法

2.1 數(shù) 據(jù)

本研究使用的降水?dāng)?shù)據(jù)時(shí)間跨度為2008-2018年，數(shù)據(jù)主要分為地面降水觀測(cè)資料和衛(wèi)星遙感反演降水產(chǎn)品。地面降水觀測(cè)資料來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn），本研究選擇了三江源區(qū)域內(nèi)16 個(gè)氣象站點(diǎn)2008-2018年的日降水?dāng)?shù)據(jù)，站點(diǎn)位置如圖1所示。使用的衛(wèi)星遙感反演降水產(chǎn)品有三種，基本信息如表1所示。

表1 遙感衛(wèi)星降水產(chǎn)品信息表Tab.1 Satellite remote sensing precipitation product information sheet

CPC 數(shù)據(jù)集（CPC Unified Gauge-Based Analysis Of Global Daily Precipitation）是由美國(guó)NOAA 氣候預(yù)測(cè)中心（https：//www.cpc.ncep.noaa.gov/）提供，結(jié)合了美國(guó)氣候預(yù)測(cè)中心上所有可用的信息源，并利用最佳插值（OI）技術(shù)創(chuàng)建的考慮地形影響的日降水分析數(shù)據(jù)集［28］，數(shù)據(jù)集時(shí)間從1979年至今；PER-CDR 數(shù)據(jù)集是PERSIANN 系列產(chǎn)品的一種，由美國(guó)國(guó)家海洋與大氣管理局（https：//www.noaa.gov/）提供，根據(jù)GridSat-B1 紅外衛(wèi)星資料［29］，利用美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心四級(jí)逐時(shí)降水資料和PERSI‐ANN 算法進(jìn)行降水估算，使用了全球降水氣候計(jì)劃（GPCP）月產(chǎn)品的降水?dāng)?shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整，數(shù)據(jù)時(shí)間從1983年至今。TRMM數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)航空航天局（https：//earthdata.nasa.gov/），是通過與地面降水站點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整后的實(shí)時(shí)降水產(chǎn)品，其優(yōu)勢(shì)在于與之前的V6 版本產(chǎn)品相比，采用了更加密集的地面雨量站數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整［30，31］。三種衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)集的空間分辨率不同，且研究區(qū)站點(diǎn)較少，若將氣象站點(diǎn)插值到與衛(wèi)星數(shù)據(jù)分辨率一致的網(wǎng)格形式，誤差較大。因此批量提取netCDF格式的衛(wèi)星日降水?dāng)?shù)據(jù)，選取與氣象站點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的網(wǎng)格日降水?dāng)?shù)據(jù)，累加到月、季、年降水量，在站點(diǎn)尺度上進(jìn)行遙感降水產(chǎn)品精度的評(píng)估。

2.2 方 法

為綜合評(píng)估不同產(chǎn)品在研究區(qū)的適用性，從降水事件的捕捉能力和不同時(shí)間尺度的反演精度兩個(gè)方面對(duì)三種產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估。采用探測(cè)率（POD）、誤報(bào)率（FAR）和探測(cè)成功率（CSI）三個(gè)指標(biāo)評(píng)估衛(wèi)星降水產(chǎn)品捕捉日尺度上降雨事件的能力。反演精度的評(píng)估指標(biāo)包括一致性指標(biāo)和誤差指標(biāo)，一致性指標(biāo)采用相關(guān)系數(shù)（Correlation Coefficient，簡(jiǎn)稱R），誤差評(píng)價(jià)指標(biāo)有兩個(gè)：相對(duì)誤差（Relative Bias，簡(jiǎn)稱RB）、均方根誤差（Root Mean Square Error，簡(jiǎn)稱RMSE）。

POD表示該閾值下實(shí)際降水被衛(wèi)星正確探測(cè)到的概率，反映衛(wèi)星探測(cè)降水的準(zhǔn)確度，其范圍為［0，1］。FAR表示實(shí)測(cè)未觀測(cè)到降水但衛(wèi)星探測(cè)到降水的概率，反映衛(wèi)星探測(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤的概率，其范圍為［0，1］。CSI是一個(gè)綜合指標(biāo)，表示產(chǎn)品成功探測(cè)到降水事件的幾率，取值范圍為［0，1］。POD、FAR和CSI的最優(yōu)值分別為1、0 和1。R范圍為-1～1，R為正值表示兩種數(shù)據(jù)集呈正相關(guān)，反之為負(fù)相關(guān)。RMSE表示平均絕對(duì)誤差大小，對(duì)異常值非常敏感，RB表示衛(wèi)星產(chǎn)品和標(biāo)準(zhǔn)觀測(cè)之間的系統(tǒng)偏差，兩者越接近于0，衛(wèi)星產(chǎn)品反演降水的誤差越小。

式中：H為衛(wèi)星和氣象站點(diǎn)均觀測(cè)到的降水事件數(shù)量；M表示衛(wèi)星未檢測(cè)到發(fā)生但氣象站點(diǎn)觀測(cè)到發(fā)生的降水事件數(shù)量；F表示衛(wèi)星檢測(cè)到發(fā)生但氣象站點(diǎn)未觀測(cè)到發(fā)生的降水事件數(shù)量；n是降水?dāng)?shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)樣本數(shù)量；i為序號(hào)；Psi是某個(gè)氣象站第i個(gè)觀測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)；Poi是某氣象站處對(duì)應(yīng)的遙感衛(wèi)星網(wǎng)格反演的第i個(gè)降水?dāng)?shù)據(jù)；是某個(gè)氣象站降水量平均值；是某個(gè)氣象站處對(duì)應(yīng)的遙感衛(wèi)星網(wǎng)格反演降水量的平均值。

3 結(jié)果分析

3.1 對(duì)日降水事件的捕捉能力

計(jì)算三江源地區(qū)三種衛(wèi)星產(chǎn)品捕捉日降水事件能力的對(duì)應(yīng)參數(shù)，并繪制能清晰反映參數(shù)分布和是否有異常值的箱型圖（見圖2），以評(píng)估日降水發(fā)生的一致性。箱型圖中從上向下共六條直線分別代表：最優(yōu)值、上限、上四分位數(shù)Q3、中位數(shù)、下四分位數(shù)Q1 及下限，上下限之間的點(diǎn)代表平均值。POD、FAR、CSI均沒有異常值出現(xiàn)，各個(gè)參數(shù)越接近最優(yōu)值，代表產(chǎn)品的探測(cè)能力越好。

圖2 日降水事件捕捉能力參數(shù)POD、FAR、CSI箱型圖Fig.2 Box diagram of daily precipitation event capturing ability parameters POD，F(xiàn)AR，CSI

就POD而言，CPC 和PER-CDR 產(chǎn)品的中位數(shù)均高于0.6，探測(cè)降水事件能力較強(qiáng)，且CPC 產(chǎn)品的平均值和最低值均高于PER-CDR 產(chǎn)品；TRMM 產(chǎn)品POD中位數(shù)僅0.46，明顯低于前兩種產(chǎn)品。FAR方面，CPC 產(chǎn)品和TRMM 產(chǎn)品的中位數(shù)均低于0.5，而PER-CDR 產(chǎn)品中位數(shù)達(dá)到0.6，即三種產(chǎn)品均有半數(shù)的衛(wèi)星降水事件為誤報(bào)。由于三者誤報(bào)率均較高，CSI平均值均低于0.5，但CPC 探測(cè)能力優(yōu)于PER-CDR 和TRMM，主要原因是CPC的探測(cè)率較高。

根據(jù)國(guó)家氣象局頒布的降水強(qiáng)度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，將日降水分為小雨（0.1～9.9 mm/d），中雨（10～24.9 mm/d），大雨（25～49.9 mm/d），暴雨（≥50 mm/d）。分析衛(wèi)星對(duì)各量級(jí)降水捕捉能力的變化情況（見圖3）。隨著降雨量級(jí)的增大，POD和CSI均逐漸降低，F(xiàn)AR增大?？梢园l(fā)現(xiàn)除小雨事件外，其他降水量級(jí)POD均低于0.5，F(xiàn)AR均高于0.5。TRMM 衛(wèi)星在各量級(jí)降水中POD均最低而FAR值均高于PER-CDR 和CPC。結(jié)果顯示，3 種產(chǎn)品對(duì)小雨的探測(cè)率及探測(cè)成功率最高，但無(wú)法捕捉到暴雨事件，16 個(gè)站點(diǎn)11年內(nèi)僅6 場(chǎng)暴雨，CPC、PER-CDR 和TRMM 產(chǎn)品均只觀測(cè)到兩次降水的發(fā)生并將其低估為小雨。表明3 種產(chǎn)品對(duì)弱強(qiáng)度降水事件有較好的探測(cè)性能，對(duì)中、高強(qiáng)度降水的捕捉能力較差。

圖3 不同雨強(qiáng)的POD、FAR、CSI變化情況Fig.3 Changes of POD，F(xiàn)AR and CSI under different rain intensities

為進(jìn)一步研究海拔對(duì)衛(wèi)星探測(cè)降水事件能力的影響，對(duì)各站點(diǎn)海拔和對(duì)應(yīng)的各探測(cè)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，使用t檢驗(yàn)方法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。研究中選取的氣象站海拔范圍在2 000～5 000 m之間，研究發(fā)現(xiàn)不同探測(cè)能力參數(shù)隨海拔的變化各不相同。3 種產(chǎn)品的POD與海拔均無(wú)明顯關(guān)系（相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值均低于0.3，未通過顯著性檢驗(yàn)）。CPC、PER-CDR、TRMM 的FAR均與海拔呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為-0.73，-0.61，-0.53，且均通過95%顯著性檢驗(yàn)。即隨著海拔的增加，誤報(bào)率降低，精度越高，CPC 產(chǎn)品FAR與海拔的相關(guān)性高于其他兩種產(chǎn)品。對(duì)于CSI，除TRMM 產(chǎn)品為不顯著正相關(guān)，其他兩種產(chǎn)品的CSI均與海拔呈顯著正相關(guān)關(guān)系，隨著海拔的增加，探測(cè)成功率隨之增加。

3.2 不同時(shí)間尺度的反演精度

為直觀地表現(xiàn)出3 種產(chǎn)品與實(shí)測(cè)降水的一致性，以選取的16 個(gè)站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水為橫坐標(biāo)，遙感產(chǎn)品反演降水量為縱坐標(biāo)，做一元線性回歸并繪制各時(shí)間尺度上的散點(diǎn)圖（見圖4），繪制散點(diǎn)圖的數(shù)據(jù)均通過了t檢驗(yàn)（置信水平均達(dá)到99%）。由圖4可知，在各個(gè)時(shí)間尺度上，CPC 與TRMM 產(chǎn)品在對(duì)角線兩側(cè)分布較為均勻，而PER-CDR 產(chǎn)品明顯高估了降水。實(shí)測(cè)年降水量分別與CPC、PER-CDR、TRMM 產(chǎn)品年降水量的相關(guān)系數(shù)為0.82、0.78、0.83，3 種產(chǎn)品季相關(guān)系數(shù)均在0.9 以上，月相關(guān)系數(shù)均在0.95以上，日尺度相關(guān)系數(shù)最低，PER-CDR、TRMM 相關(guān)系數(shù)均低于0.3，CPC 最高為0.47。從圖中看出同一產(chǎn)品月尺度的散點(diǎn)集中在對(duì)角線附近，季和年的散點(diǎn)分布更離散，導(dǎo)致了月、季、年相關(guān)系數(shù)逐漸降低；日散點(diǎn)分布相對(duì)于對(duì)角線最為分散，故相關(guān)系數(shù)在各尺度上最低。3種產(chǎn)品反演降水與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水在三江源區(qū)一致性均較好。除日尺度的其他時(shí)間尺度上，CPC 產(chǎn)品和TRMM 產(chǎn)品的R值相近，均優(yōu)于PER-CDR 產(chǎn)品且隨著時(shí)間尺度的增大，同一產(chǎn)品一致性有所降低。日尺度相關(guān)性較差的原因是三江源區(qū)處于高寒地區(qū)，地形條件復(fù)雜且海拔跨度大，給衛(wèi)星準(zhǔn)確反演降水增加了難度。

圖4 一致性指標(biāo)日尺度、月尺度、季尺度、年尺度降水散點(diǎn)圖Fig.4 Concordance index daily scale，monthly scale，seasonal scale，annual scale precipitation scatter plot

為定量分析3 種遙感降水資料在三江源的反演精度，分別繪制多年平均季降水折線圖和多年降水年內(nèi)分配曲線，并計(jì)算了遙感降水與觀測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)各時(shí)間尺度的相對(duì)誤差及均方根誤差（見圖5、6）。年尺度上，CPC、PER-CDR、TRMM 相對(duì)誤差分別為4.5%、24.8%、2.3%，均方根誤差分別為35.5、63.2、37.4 mm，均高估了年降水量，高估程度PER-CDR 最大，TRMM 最小。季尺度上，除CPC 在冬季低估降水量（RB=-5.8%），其他季節(jié)三種產(chǎn)品均高估了降水量，CPC 和TRMM 四季的相對(duì)誤差數(shù)值接近，均低于5%。PER-CDR 均高于18%，尤其在冬季，PERCDR相對(duì)誤差達(dá)到85.3%。均方根誤差隨著季節(jié)降水量增加而增加，夏季最高，秋季和春季次之，冬季最低，同一季節(jié)CPC 的均方根誤差最低。月尺度上，PER-CDR 在各個(gè)月份均明顯高估降水（RB均＞15%），CPC 產(chǎn)品誤差最?。▅RB|＜10%），TRMM 次之（|RB|＜22%），兩者逐月相對(duì)誤差變化趨勢(shì)接近，均在6-8月高估降水，1月和4月低估降水。整體而言，CPC 產(chǎn)品誤差更小。均方根誤差隨著月降水量增加而增加，3種產(chǎn)品中PER-CDR 最高。1-4月TRMM 與CPC 的數(shù)值接近，5-12月CPC 的均方根誤差更小。日尺度上，整體看PER-CDR 明顯高估降水，CPC 誤差較TRMM 更小。為直觀地表示日相對(duì)誤差的分布情況，繪制逐日相對(duì)誤差分布柱狀圖（見圖7）。由圖可知，CPC、PER-CDR和TRMM 產(chǎn)品的逐日相對(duì)誤差分布在-50%～50%范圍內(nèi)的天數(shù)分別為291、175、212 d。3 種產(chǎn)品逐日相對(duì)誤差的較大值（RB＞200%）均出現(xiàn)在11月-1月中，其他日期內(nèi)相對(duì)誤差正負(fù)值交替出現(xiàn)。CPC、PER-CDR 和TRMM日均方根誤差范圍分別為0～7、0～12.5、0～13.7 mm，且在6月10日-8月10日范圍內(nèi)較高，均高于4 mm，在11月到2月中旬較低，均低于1 mm。

圖5 季節(jié)降水量及四季誤差指標(biāo)折線圖Fig.5 Line chart of seasonal precipitation and seasonal error indicators

圖6 月降水量及月誤差指標(biāo)折線圖Fig.6 Line chart of monthly precipitation and monthly error indicators

圖7 日相對(duì)誤差分布圖Fig.7 Daily relative error distribution chart

總體而言，年、季、月尺度上3 個(gè)產(chǎn)品均能反映出降水的變化特征：夏季降水最多，秋季和春季次之，冬季降水最少；年內(nèi)分配不均，降水主要集中在5-9月，降水量占全年的80%。降水年內(nèi)分配呈單峰值，7月最高，12月最低。年和季尺度上，TRMM 產(chǎn)品的精度最高，月和日尺度則是CPC 產(chǎn)品效果最優(yōu)，PER-CDR 產(chǎn)品在各個(gè)尺度上都明顯高估降水，精度最低。對(duì)比各個(gè)時(shí)間尺度的相對(duì)誤差，發(fā)現(xiàn)日相對(duì)誤差最大，年、季、月的誤差則相對(duì)較小。

表2是3 種降水資料年降水量誤差結(jié)果。站點(diǎn)尺度上，不同產(chǎn)品誤差極值出現(xiàn)的位置不同。不同時(shí)間尺度上CPC 和TRMM 相對(duì)誤差最大值均出現(xiàn)在貴德站（可能是貴德縣是河谷盆地的地形條件），CPC 明顯高估了貴德站降水，而TRMM 則明顯低估了降水。各個(gè)時(shí)間尺度上，CPC 相對(duì)誤差均高于50%，TRMM 高于30%，PER-CDR 產(chǎn)品高估程度最大的是囊謙站，各時(shí)間尺度上相對(duì)誤差僅高于70%。TRMM 產(chǎn)品除貴德站外，其他站點(diǎn)的相對(duì)誤差均在-20%～20%范圍內(nèi)。CPC和TRMM年降水均方根誤差的最大值出現(xiàn)在貴德站，PER-CDR 產(chǎn)品則出現(xiàn)在囊謙站?？傮w來(lái)看，TRMM 產(chǎn)品在年和季尺度上的誤差最低，精度最高，月尺度上CPC誤差最小，精度最高。

表2 3種降水資料年降水量誤差結(jié)果Tab.2 Annual precipitation error results of three types of precipitation data

4 結(jié) 論

本文從降水事件的捕捉能力及不同時(shí)間尺度對(duì)降水的反演精度兩方面綜合評(píng)價(jià)了三種遙感降水產(chǎn)品在三江源地區(qū)的適用情況，CPC 產(chǎn)品在兩個(gè)方面均優(yōu)于PER-CDR 和TRMM。主要結(jié)論如下：

（1）在三江源區(qū)，CPC 產(chǎn)品對(duì)降水的探測(cè)能力最優(yōu)（CSI=0.42），PER-CDR 產(chǎn)品次之（CSI=0.33），TRMM 產(chǎn)品最差（CSI=0.31），可能是因?yàn)槿吹牡乩硪蛩赜绊懥嘶谖⒉ㄋ惴ǖ腡RMM 產(chǎn)品的捕捉能力。3 種產(chǎn)品均沒有捕捉到暴雨事件。遙感衛(wèi)星產(chǎn)品在3 000 m 以上高海拔地區(qū)的探測(cè)降水能力優(yōu)于3 000 m以下地區(qū)，對(duì)于小雨的探測(cè)性能優(yōu)于中雨和大雨事件。

（2）降水?dāng)?shù)據(jù)的一致性方面，同一產(chǎn)品的月降水散點(diǎn)集中在對(duì)角線附近，季和年的散點(diǎn)分布更離散，導(dǎo)致了月、季、年相關(guān)系數(shù)逐漸降低；日散點(diǎn)分布相對(duì)于對(duì)角線最為分散，故相關(guān)系數(shù)在各尺度上最低。月尺度和季尺度的相關(guān)系數(shù)均在0.9 左右，年尺度的相關(guān)系數(shù)約為0.8。同一時(shí)間尺度上，CPC 產(chǎn)品和TRMM產(chǎn)品的一致性相近，均優(yōu)于PER-CDR產(chǎn)品。

（3）年、季、月尺度上3個(gè)產(chǎn)品均能反映出降水的變化特征，年和季尺度上，TRMM 產(chǎn)品的精度最高，月和日尺度則是CPC產(chǎn)品效果最優(yōu)，CPC 的RB較TRMM 更小，表示CPC 誤差的極值較TRMM 少。PER-CDR 產(chǎn)品在各個(gè)尺度上都明顯高估降水，精度最低。對(duì)比各時(shí)間尺度的相對(duì)誤差，發(fā)現(xiàn)日相對(duì)誤差最大，季、月的誤差相對(duì)較小，年相對(duì)誤差最小，即衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)的精度隨時(shí)間尺度的增加有所提高。站點(diǎn)尺度上，CPC 和TRMM年、季、月相對(duì)誤差最大值均出現(xiàn)在貴德站，CPC 明顯高估了貴德站降水，TRMM則明顯低估了降水。PER-CDR產(chǎn)品高估程度最大的是囊謙站，各時(shí)間尺度上相對(duì)誤差均高于70%。整體呈高估的原因是衛(wèi)星產(chǎn)品對(duì)低降水的高估。

（4）CPC 產(chǎn)品集合了衛(wèi)星反演降水?dāng)?shù)據(jù)和地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)源，能夠?yàn)槿吹鹊貐^(qū)降水的時(shí)空變化提供數(shù)據(jù)支持，但其對(duì)強(qiáng)降水的探測(cè)精度及日尺度的精度仍有待提升，在使用時(shí)需要進(jìn)行對(duì)比校正。