達瓦次仁，趙珂珂，古 玉，羅霄雨，次旺頓珠

(1.西藏自治區(qū)水文水資源勘測局日喀則水文水資源分局，西藏 日喀則 857099；2.北京師范大學水科學研究院，北京 100875；3.西藏自治區(qū)水文水資源水資源勘測局拉薩水文分局，西藏 拉薩 850032)

目前，高海拔山區(qū)約占全球陸地面積的1/4以上[1]，主要分布在高緯度和高海拔地區(qū)，氣候寒冷，生態(tài)脆弱，對氣候變化極為敏感[2]，高海拔區(qū)域已成為水文學、生態(tài)學和大氣科學等研究的熱點地區(qū)[3]。拉薩河是世界上海拔最高的河流之一，流域內(nèi)海拔最高為7 112 m，超過4 500 m區(qū)域的面積有2.6萬km2，占流域總面積的80%，流域內(nèi)及周邊有13個水文、氣象站點，且均在海拔4 300 m以下(圖1)。流域內(nèi)大部分區(qū)域?qū)崪y降水數(shù)據(jù)缺乏，借助衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)可彌補傳統(tǒng)氣象觀測的不足。國內(nèi)外對各種遙感降水數(shù)據(jù)精度進行過評價，大多認為由美國NASA和日本JAXA聯(lián)合發(fā)起的熱帶降雨測量任務(wù)(The Tropical Rainfall Measuring Mission，TRMM)開發(fā)的多衛(wèi)星降水分析產(chǎn)品TMPA(TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis)是同期精度最優(yōu)的遙感降水估算數(shù)據(jù)[4-5]。

圖1 拉薩河流域位置和站點分布

TMPA遙感降水估算產(chǎn)品受限于TRMM衛(wèi)星所攜帶的降水雷達和微波成像儀的性能，最小空間分辨率為0.25°×0.25°，原始的TMPA恐難滿足對中小流域的降水相關(guān)研究，一般要對其進行降尺度處理[6-8]。常用的降尺度方法分為統(tǒng)計降尺度和動力降尺度2種，動力降尺度是利用全球模式嵌套區(qū)域細網(wǎng)格模式得到局地大氣結(jié)構(gòu)的降尺度方法[9-10]，而統(tǒng)計降尺度的核心思想是利用經(jīng)驗方法構(gòu)建大尺度變量與區(qū)域變量之間的線性或非線性關(guān)系，進而進行尺度間的轉(zhuǎn)化[11]。Immerzeel等[12]建立了歸一化植被指數(shù)NDVI和TRMM降水的最優(yōu)指數(shù)回歸模型，獲得了利比亞半島精度良好的1 km分辨率的年降水量數(shù)據(jù)。Duan等[13]通過建立NDVI與TRMM數(shù)據(jù)的二次多項式方程，構(gòu)建了全局降尺度模型，并且加入站點實測數(shù)據(jù)對降尺度結(jié)果進行標定，在此基礎(chǔ)上建立了月與年降水量的比例關(guān)系，實現(xiàn)對濕潤和半干旱地區(qū)的月降水量數(shù)據(jù)的降尺度。Jia等[14]在Immerzeel研究的基礎(chǔ)上，引入了高程因子，建立了TRMM數(shù)據(jù)與DEM及NDVI的多元回歸關(guān)系。近年來機器學習算法也越來越多的應(yīng)用到遙感降水的空間統(tǒng)計降尺度研究中[15-17]，為區(qū)域降水資料的獲取提供了創(chuàng)新性的方法。本文用NDVI來反映植被的生長狀態(tài)，構(gòu)建降水與NDVI和流域溫度的多元線性關(guān)系，從而基于高空間分辨率的NDVI產(chǎn)品和溫度產(chǎn)品進行遙感降水的降尺度。

1 研究區(qū)概況

拉薩河位于西藏地區(qū)的中南部，雅魯藏布江中游的左岸，流域在東經(jīng)90°05′～93°20′、北緯29°20′～31°15′。拉薩河流域的海拔范圍是3 481～7 112 m,拉薩河全長為551 km，是雅魯藏布江最大的支流，流域面積3.3萬km2，年均溫5.3℃，1月平均氣溫0℃，7月平均氣溫17℃，極端氣溫-14℃和31℃；年溫差小，日溫差較大，輻射強度大。年均降雨量400～500 mm，受印度洋暖濕氣流影響降水多集中在夏季(5—9月)，冬季干旱。下游河谷地帶是西藏政治、經(jīng)濟、文化核心地帶。

2 數(shù)據(jù)與方法

研究采用的數(shù)據(jù)包括2001—2015年水文、氣象站點實測降水數(shù)據(jù)、TRMM 3B43V7月降水數(shù)據(jù)、MOD13C2歸一化植被指數(shù)和MOD11C3近地表溫度。TRMM 3B43V7數(shù)據(jù)分辨率為0.25°×0.25°，MOD13C2和 MOD11C3是空間分辨率為0.05°×0.05°的MODIS陸地3級標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

主要采用三元線性回歸[18]和反距離權(quán)重[19]等統(tǒng)計降尺度方法，將分辨率為0.25°×0.25°的TRMM 3B43V7數(shù)據(jù)進行空間降尺度到0.05°×0.05°。利用實測降水數(shù)據(jù)對TRMM 3B43V7進行適用性分析，主要采用的評價指標為相關(guān)系數(shù)(r)和偏差(Bias)，計算式分別為：

(1)

(2)

(3)

計算結(jié)果見表1。站點海拔低于4 000 m時，TRMM 3B43V7的偏差值較大，4 000 m以上時，偏差值較小?；趯崪y降水量的計算得到的偏差(Bias)可知，TRMM 3B43V7高估研究區(qū)降水，約為29%(各站點偏差的平均值)。相關(guān)系數(shù)r均大于0.9，呈現(xiàn)出顯著正相關(guān)關(guān)系。

表1 實測站點信息及其對應(yīng)TRMM 3B43V7網(wǎng)格降水評價結(jié)果

將0.05°×0.05°的NDVI和MOD13C3地表溫度數(shù)據(jù)，分別重采樣到0.25°×0.25°?？紤]到植被的生長對降水存在一定時間的滯后[20]，且在數(shù)據(jù)處理過程中發(fā)現(xiàn)，將月時間尺度的MOD13C2 NDVI。將TRMM3B43V7作為因變量，NDVI、考慮滯時的NDVI和地表溫度作為解釋變量，建立三元線性回歸模型。圖2為三元線性回歸模型預(yù)測降水與遙感估測降水兩者擬合度R2的空間分布，流域內(nèi)90%以上的地區(qū)擬合度在0.6以上。

圖2 三元線性回歸模型擬合度的空間分布

三元線性回歸模型的4個主要參數(shù)是NDVI的系數(shù)、考慮滯時的NDVI的系數(shù)、地表溫度的系數(shù)和截距，為常數(shù)。圖3為采用反距離權(quán)重法插值得到的空間分辨率為0.05°×0.05°的3種模型參數(shù)的分布。歸一化植被指數(shù)NDVI的數(shù)值范圍始終在[-1，1][21]，用來反演高數(shù)值量級降水時的系數(shù)會較大，但無論是NDVI的系數(shù)還是考慮滯時的NDVI的系數(shù)，數(shù)值都集中在[0，400]，較大或較小值所占的面積比例較小。對于數(shù)值較大的氣溫變量來說，系數(shù)相對較小。

a)NDVI系數(shù)

b)考慮滯時NDVI的系數(shù)

c)溫度系數(shù)

3 結(jié)果分析

通過構(gòu)建的三元線性回歸模型，可得到拉薩河流域0.05°×0.05°的降尺度降水數(shù)據(jù)，見圖4。海拔5 500 m以上區(qū)域，植被覆蓋度低，多年平均NDVI值小于0.1。高海拔地區(qū)在圓圈中所占面積較小，鄰近網(wǎng)格海拔急速降低，且植被長勢相對較好，因此，出現(xiàn)局部NDVI系數(shù)非漸進變化即突變的情況，導致圓圈區(qū)域降水量變化幅度大。另外，反距離權(quán)重法作為全局插值算法，會出現(xiàn)“孤島”狀況。實際上，海拔5 500 m以上區(qū)域僅占流域面積的6%，且由圖3可看出，相對低海拔地區(qū)網(wǎng)格參數(shù)變化較小，降尺度結(jié)果可信度較強。

用實測站降水數(shù)據(jù)來評價TRMM 3B32V7降尺度結(jié)果(表2)。與表1相比，降水與實測站數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)有所減小，但幅度不大，整體正相關(guān)性較好。偏差值雖有所減小，但局部也有增大現(xiàn)象。

圖4 2001—2015年降尺度TRMM多年平均降水量

表2 TRMM 3B32V7降尺度后的評價結(jié)果

根據(jù)實測降水數(shù)據(jù)進行修正后的TRMM降尺度結(jié)果見圖5、6。最終得到的降水產(chǎn)品也存在局部極端降水的情況，但所占面積比例較小，且大部分出現(xiàn)在NDVI值較小的區(qū)域，即海拔5 500 m以上的區(qū)域。流域內(nèi)年平均降水在300～500 mm和500～800 mm之間的網(wǎng)格占比最大，降尺度結(jié)果較為可信。

a)拉薩水文站

b)拉薩氣象站

c)旁多

d)唐加

e)羊八井

f)當雄

g)墨竹工卡

圖6 修正后的多年平均降水結(jié)果(mm)

4 結(jié)論

此研究基于對高海拔山區(qū)-拉薩河流域的高分辨率降水數(shù)據(jù)的需求，構(gòu)建了原始分辨率為0.25°×0.25°的全球降水產(chǎn)品TRMM 3B43V7遙感降水估值與NDVI 、考慮滯時的NDVI和地表氣溫三者之間的回歸模型，通過將模型參數(shù)進行插值降尺度，進而得到研究區(qū)分辨率為0.05°×0.05°TRMM 3B32V7降尺度降水產(chǎn)品。在研究過程中主要得到以下結(jié)論。

a)根據(jù)偏差計算，拉薩河流域內(nèi)TRMM 3B43V7降水量超出實測降水29%，但其與實測降水有較高的正相關(guān)關(guān)系，在該流域有較好的應(yīng)用。

b)NDVI、考慮滯時的NDVI和溫度3種因子作為解釋變量，建立TRMM 3B43V7降尺度模型，在研究區(qū)得到較好的應(yīng)用結(jié)果。

c)在高海拔且高程變化較大的區(qū)域，降尺度結(jié)果存在較大的不確定性。但在地表植被覆蓋較好的區(qū)域，降尺度結(jié)果較為可信。