摘 要：為探究全球降水觀測(cè)計(jì)劃GPM 下IMERG 系列與GSMaP 系列中的近實(shí)時(shí)（IMERG-Early，IMERG-Late，GSMaP-NRT）和后實(shí)時(shí)（IMERG-Final，GSMaP-Gauge， GSMaP-MVK）遙感降水產(chǎn)品在復(fù)雜地形流域的精度和適用性，基于渭河流域內(nèi)雨量站數(shù)據(jù)，在不同空間尺度與時(shí)間尺度上對(duì)遙感降水的精度評(píng)價(jià)指標(biāo)（CC，RMSE，BIAS）和降水能力探測(cè)指標(biāo)（POD，F(xiàn)AR，CSI）進(jìn)行綜合評(píng)估，同時(shí)采用IHACRES水文模型對(duì)衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在徑流模擬中的適用性進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果表明，GSMaP-Gauge（CC=0. 55，RMSE=5. 09，Bias=0. 3%）與IMERG-Final（CC=0. 458，RMSE=5. 92，Bias=8%）降水產(chǎn)品均能較為準(zhǔn)確地反映降水的時(shí)空分布特征，但普遍存在對(duì)降水的高估；GSMaP與IMERG系列數(shù)據(jù)在冬季對(duì)降水的探測(cè)能力（POD<0. 4）遠(yuǎn)低于其他季節(jié)；衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)受海拔因素影響明顯，隨海拔上升數(shù)據(jù)質(zhì)量呈下降趨勢(shì)；IMERG-Final 驅(qū)動(dòng)的IHACRES 模擬表現(xiàn)最好（NSE=0. 856），由GSMaP-Gauge 與IMERG-Final為驅(qū)動(dòng)的水文模型月尺度納什效率系數(shù)均大于0. 8，可作為降水驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)用于區(qū)域的水文過(guò)程模擬。

關(guān)鍵詞：IMERG；GSMaP；IHACRES；渭河流域

中圖分類號(hào)：TV121 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-9235（2024）09-0027-09

降水是地球水循環(huán)中的一個(gè)核心組成部分，在流域水文模擬中，準(zhǔn)確的降水?dāng)?shù)據(jù)，是確保模型精度的關(guān)鍵［1］。相比其他氣象數(shù)據(jù)，降水存在顯著的空間與時(shí)間異質(zhì)性，致使降水的準(zhǔn)確測(cè)量工作存在挑戰(zhàn)［2-3］。雨量計(jì)與氣象雷達(dá)均能準(zhǔn)確的捕捉降雨事件，提供高精度的降水?dāng)?shù)據(jù)［4］，但前者受地形、人口分布等因素影響，存在分布不均，覆蓋不全等問(wèn)題，雷達(dá)在地形干擾下也難以獲取準(zhǔn)確的降水?dāng)?shù)據(jù)［5-6］。

近年來(lái)，多衛(wèi)星聯(lián)合反演降水技術(shù)不斷發(fā)展，提供高時(shí)空分辨率的降水?dāng)?shù)據(jù)集，為地形復(fù)雜區(qū)域的水文氣象研究提供了基礎(chǔ)［7-8］。TRMM（ Tropical Rainfal1Measuring Mission）數(shù)據(jù)彌補(bǔ)了全球無(wú)觀測(cè)資料地區(qū)的降水?dāng)?shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)TRMM降水產(chǎn)品從統(tǒng)計(jì)學(xué)和水文學(xué)方面開展了適用性評(píng)估［9-12］。GPM（GlobalPrecipitation Measurement）作為TRMM 的后繼，可提供保持實(shí)時(shí)更新的衛(wèi)星降水產(chǎn)品，已被廣泛應(yīng)用于水文氣象等研究工作中。相較于TRMM，GPM計(jì)劃下的衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)復(fù)雜地形區(qū)域的降水反演精度更具優(yōu)勢(shì)［13］。Tang 等［14］在新加坡對(duì)IMERG 與TRMM進(jìn)行比較分析，結(jié)果顯示IMERG具有更優(yōu)的評(píng)估指標(biāo)與空間分布。曾歲康等［15］對(duì)比了IMERG和GSMaP 系列產(chǎn)品在四川的適用性，結(jié)果顯示IMERG和GSMaP在盆地的數(shù)據(jù)精度高于山區(qū)。李彥妮等［16］在陜西地區(qū)針對(duì)IMERG和GSMaP進(jìn)行精度評(píng)估，發(fā)現(xiàn)GSMaP在年尺度上精度高于IMERG。在大陸及青藏高原地區(qū)的研究中，IMERG與GSMaP都具有較好的空間分布特征［17-18］。然而，當(dāng)前對(duì)于衛(wèi)星降水產(chǎn)品的評(píng)估基本集中于后實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)于近實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的探討。IMERG與GSMaP系列數(shù)據(jù)均含近實(shí)時(shí)和后實(shí)時(shí)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，通過(guò)在不同尺度對(duì)比近實(shí)時(shí)和后實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的精度差異，探索數(shù)據(jù)誤差的矯正方向有著重要意義。本文將以渭河流域?yàn)槔诓煌瑫r(shí)空尺度對(duì)IMERG 和GSMaP 系列近實(shí)時(shí)和后實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的精度及降水事件探測(cè)能力進(jìn)行評(píng)估，同時(shí)結(jié)合水文模型，分析GPM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在渭河流域水文模擬中的適用性，本研究可為渭河流域在水文預(yù)報(bào)及降水研究等工作提供數(shù)據(jù)參考，并為GPM產(chǎn)品在渭河流域地區(qū)的誤差矯正提供建議。

1 研究區(qū)概況

渭河全長(zhǎng)818 km，流域面積134 800 km 2，橫跨甘肅東部及陜西中部（104°00'～110°20'E，33°50'～37°18'N），是黃河最大支流。流域內(nèi)地勢(shì)起伏大，西高東低，海拔在319～3 929 m。受大陸性氣候影響，渭河流域降水主要集中在夏季，且多為短時(shí)強(qiáng)降雨，冬春兩季少雨寒冷，年均降水量在500～800 mm。本文選取華縣站以上的渭河流域及涇河流域作為研究區(qū)（圖1）。

2 數(shù)據(jù)與方法

2. 1 研究數(shù)據(jù)

2. 1. 1 氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)

本文站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http： //data. cma. cn/），共選取渭河流域內(nèi)共計(jì)17個(gè)氣象站點(diǎn)上2007—2020年的降水?dāng)?shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制后作為驗(yàn)證衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)精度的依據(jù)。此外在流域尺度上的評(píng)價(jià)中，為建立能夠較為準(zhǔn)確反映流域降水空間分布的降水柵格表面，使用流域內(nèi)和流域周邊地區(qū)的氣象站點(diǎn)，通過(guò)ANUSPLIN插值方法［19-20］，生成站點(diǎn)插值的降水柵格數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)降水表面數(shù)據(jù)。水文站日流量數(shù)據(jù)來(lái)自于黃河網(wǎng)（http：//www. yrcc. gov. cn/）。

2. 1. 2 衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)

本文采用IMERG（IMERG-Final，IMERG-Late，IMERG-Early） 與GSMaP 系列（GSMaP-Gauge，GSMaP-MVK，GSMaP-NRT）系列降水產(chǎn)品，時(shí)間跨度及時(shí)間分辨率與站點(diǎn)數(shù)據(jù)保持一致。

IMERG通過(guò)結(jié)合GPM下所有的無(wú)源微波數(shù)據(jù)來(lái)得到降水估計(jì)，主要包含近實(shí)時(shí)產(chǎn)品IMERGEarly、IMERG-Late與后實(shí)時(shí)產(chǎn)品IMERG-Final。其中IMERG-Final 數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)月尺度氣候資料矯正。IMERG 數(shù)據(jù)可在其官網(wǎng)下載（https：//disc. gsfc.nasa. gov/datasets？keywords=GPM&page=1/）。

GSMaP 同樣含有近實(shí)時(shí)及后實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。近實(shí)時(shí)版本數(shù)據(jù)為GSMaP-NRT，后實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中，GSMaP-MVK采用融合微波紅外的方式進(jìn)行產(chǎn)品校正，GSMaP-Gauge則綜合考慮全球雨量站點(diǎn)及地形因素對(duì)衛(wèi)星產(chǎn)品進(jìn)行改進(jìn)。GSMaP 數(shù)據(jù)來(lái)源于https：//sharaku. eorc. jaxa. jp/GSMaP/。

2. 2 研究方法

2. 2. 1 精度評(píng)估方法

為了綜合對(duì)比分析本研究所選取的衛(wèi)星降水產(chǎn)品在渭河流域的適用性，本文將采用降水精度指標(biāo)（CC、RMSE、BIAS）與降水探測(cè)能力指標(biāo)（POD、FAR、CSA）2類系數(shù)（表1）對(duì)衛(wèi)星降水產(chǎn)品進(jìn)行綜合分析。RMSE為數(shù)據(jù)離散程度，RMSE越大，表示該衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)相對(duì)于站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)集離散程度越大，BIAS可分析衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)實(shí)際降水的高/低估情況，當(dāng)BIAS為負(fù)值時(shí)，說(shuō)明衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)降水存在低估，反之則為高估。若數(shù)據(jù)有著高CC、低RMSE，同時(shí)BIAS趨近于0時(shí)，說(shuō)明該數(shù)據(jù)有著良好的數(shù)據(jù)精度。POD是衛(wèi)星降水產(chǎn)品對(duì)降水事件的探測(cè)率指標(biāo)，F(xiàn)AR為誤報(bào)率，POD、CSI、FAR越趨近于理想值，說(shuō)明數(shù)據(jù)對(duì)降水的探測(cè)能力越強(qiáng)。

2. 2. 2 IHACRES模型

本研究擬通過(guò)對(duì)各衛(wèi)星降水產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)的水文模型的構(gòu)建和適用性評(píng)估，來(lái)評(píng)價(jià)衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在水文建模中的表現(xiàn)。IHACRES模型是一種集總式降水徑流模型。模型由非線性產(chǎn)流模塊與線性匯流模塊組成，其中非線性模塊將處理原始降水量生成有效降雨，線性模塊利用單位線理論將有效降水轉(zhuǎn)換為快、慢流。本次將采用Catchment MoistureDeficit（CMD）版本，模型基本參數(shù)見表2。

3 結(jié)果

3. 1 年尺度降水誤差特性

圖2 展示了渭河流域的年均降水空間分布特征。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)降水主要集中在流域下游的東南部區(qū)域，流域上游的高海拔地區(qū)降水量較少。衛(wèi)星降水產(chǎn)品的降水空間分布與地面插值數(shù)據(jù)相似，GSMaP-Gauge 的空間分布最優(yōu)，其次為IMERGFinal，GSMaP-MVK 與GSMaP-NRT 相對(duì)表現(xiàn)較差，在流域南部及東部出現(xiàn)了嚴(yán)重的高估。IMERGLate與IMERG-Early的降水空間分布相似，都在流域下游地區(qū)有明顯高估，IMERG-Final對(duì)此有所優(yōu)化，但依然存在對(duì)降水的高估?？偟膩?lái)說(shuō)，GSMaP與IMERG系列數(shù)據(jù)對(duì)渭河流域降水的空間分布有著較好的描述，但都存在對(duì)降水的高估問(wèn)題，GSMaP-Gauge高估問(wèn)題有了明顯優(yōu)化，原因可能是結(jié)合了地形與站點(diǎn)數(shù)據(jù)矯正的結(jié)果。

3. 2 季尺度的精度評(píng)估

受大陸性氣候影響，渭河流域不同季節(jié)之間的降水強(qiáng)度及降水頻率有著顯著差異，為探尋不同季節(jié)中的降水產(chǎn)品精度，按3—5月春季、6—8月夏季、9—11月秋季、12月至次年2月為冬季劃分，對(duì)四季精度進(jìn)行了評(píng)估（表3、圖3）。

由圖3 可知， GSMaP 與IMERG 系列數(shù)據(jù)在冬季的數(shù)據(jù)精度最差，各數(shù)據(jù)均在冬季出現(xiàn)了最低的CC、CSI和POD，夏季與秋季的數(shù)據(jù)精度明顯優(yōu)于春季與冬季。GSMaP-NRT 在夏季出現(xiàn)低估降水，說(shuō)明GSMaP-NRT 對(duì)強(qiáng)降雨事件的反演能力較差。IMERG系列數(shù)據(jù)均在冬季出現(xiàn)對(duì)降水的低估，結(jié)合POD來(lái)看，IMERG數(shù)據(jù)對(duì)微量降水事件的捕捉能力較差。GSMaP- Gauge在季節(jié)尺度中的POD表現(xiàn)優(yōu)于其他數(shù)據(jù)，不同于其他數(shù)據(jù)在冬季出現(xiàn)最大的FAR，GSMaP- Gauge在冬季的FAR反而低于春夏秋三季，說(shuō)明該數(shù)據(jù)針對(duì)微量降水事件做出了矯正處理。

3. 3 日尺度降水誤差特性

為了在日尺度上量化衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在渭河流域的降水量誤差，圖4展示了衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與地面觀測(cè)降水量的對(duì)比散點(diǎn)。分析表明，GSMaP-Gauge在相關(guān)系數(shù)（CC）、均方根誤差（RMSE）以及偏差（BIAS）上均優(yōu)于GSMaP-MVK 和GSMaP-NRT。GSMaP-Gauge通過(guò)矯正處理，消除了部分強(qiáng)降水事件的誤報(bào)，從而提高了數(shù)據(jù)的整體精度。在渭河流域，GSMaP系列數(shù)據(jù)的BIAS均大于0，表明在該地區(qū)，GSMaP 系列數(shù)據(jù)傾向于高估降水量，其中GSMaP-NRT的高估最為顯著，其BIAS達(dá)到50. 1%，其次是GSMaP-MVK，BIAS為43. 8%，經(jīng)過(guò)矯正處理的GSMaP-Gauge BIAS降至2. 3%。IMERG-Early與IMERG-Late的散點(diǎn)圖顯示出相似的分布特征。雖然IMERG-Final對(duì)于強(qiáng)降雨事件進(jìn)行了一定程度的優(yōu)化，但I(xiàn)MERG系列數(shù)據(jù)在CC、RMSE與BIAS方面的表現(xiàn)相似，未顯示出明顯的精度提升。IMERG系列數(shù)據(jù)同樣存在對(duì)降水量高估的現(xiàn)象，其中IMERG-Late的高估最為明顯，BIAS為12. 5%。

由此可見，在日降水尺度上，GSMaP與IMERG系列數(shù)據(jù)在渭河流域均存在對(duì)降水的高估，其中GSMaP-Gauge對(duì)降水高估的優(yōu)化最為顯著，各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)都優(yōu)于其他數(shù)據(jù)。

圖5在格網(wǎng)尺度上展示了6套降水?dāng)?shù)據(jù)在渭河流域?qū)邓綔y(cè)能力。GSMaP系列數(shù)據(jù)的探測(cè)率（POD）平均值均超過(guò)0. 6，然而，GSMaP-MVK 與GSMaP-NRT 展現(xiàn)了相對(duì)較高的誤報(bào)率（FAR 平均值超過(guò)0. 56）。結(jié)合圖3的散點(diǎn)圖信息進(jìn)行分析，可以看到GSMaP-Gauge通過(guò)對(duì)強(qiáng)降水事件的矯正，顯著提高了其對(duì)降水事件探測(cè)的精度，其中誤報(bào)率（FAR）、臨界成功指數(shù)（CSI）和探測(cè)概率（POD）的表現(xiàn)均優(yōu)于其他數(shù)據(jù)。IMERG系列數(shù)據(jù)在格網(wǎng)尺度上的降水探測(cè)能力表現(xiàn)相近，這表明IMERG-Final對(duì)降水的矯正沒(méi)有顯著提升在日尺度上的數(shù)據(jù)精度。

為了評(píng)價(jià)衛(wèi)星系列數(shù)據(jù)在渭河流域?qū)邓目傮w誤差，以經(jīng)ANUSPLIN插值處理后的站點(diǎn)降水面數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行了綜合評(píng)估（表4）。

在流域尺度上，衛(wèi)星數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)（CC）顯示了明顯的提升。除GSMaP-NRT（CC=0. 55）之外，其他各數(shù)據(jù)產(chǎn)品的CC值均超過(guò)0. 65，按照CC值從高到低排序依次為GSMaP-Gauge（0. 78）、IMERGFinal（0. 69）、IMERG-Late（0. 68）、IMERG-Early（0. 67）和GSMaP-MVK（0. 65）。GSMaP 與IMERG系列數(shù)據(jù)在流域尺度上同樣對(duì)降水高估，且該高估程度相較于格網(wǎng)尺度更為顯著。GSMaP-Gauge 流域尺度的精度指標(biāo)（CC、RMSE、BIAS）高于同系列數(shù)據(jù)的MVK與NRT數(shù)據(jù)，其中BIAS的優(yōu)化尤為顯著。降水的能力指標(biāo)結(jié)算結(jié)果中，GSMaP-Gauge的POD低于GSMaP-MVK 與GSMaP-NRT，但有著更高的CSI 與更低的FAR，綜合來(lái)看GSMaP-Gauge 是GSMaP系列數(shù)據(jù)中表現(xiàn)最好的。IMERG系列產(chǎn)品在流域尺度上的精度提升明顯，平均CC 均大于0. 65，但數(shù)據(jù)間的各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果沒(méi)有明顯差距。

總體而言，日尺度衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)都高估了渭河流域的降水。流域尺度的數(shù)據(jù)反演精度高于柵格尺度，但對(duì)降水的高估程度也大于柵格尺度。綜合來(lái)看GSMaP-Gauge在日尺度有著最優(yōu)的反演結(jié)果。

3. 4 地形對(duì)衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的影響

為探尋復(fù)雜地形對(duì)降水產(chǎn)品的性能影響，對(duì)6組數(shù)據(jù)在不同海拔的表現(xiàn)進(jìn)行了量化，從而探討降水產(chǎn)品的各項(xiàng)指標(biāo)因海拔上升帶來(lái)的變化。圖6給出了各數(shù)據(jù)隨海拔變化的精度變化趨勢(shì)，從圖中可以發(fā)現(xiàn)高海拔地帶的數(shù)據(jù)質(zhì)量表現(xiàn)低于低海拔地區(qū)，其中GSMaP-Gauge數(shù)據(jù)隨海拔增加表現(xiàn)出相對(duì)穩(wěn)定的性能。

結(jié)果表明，CC、CSI及POD大致上與海拔呈負(fù)相關(guān)，數(shù)據(jù)隨海拔的上升，數(shù)據(jù)精度逐漸下降。FAR隨海拔上升出現(xiàn)下降趨勢(shì)，結(jié)合POD來(lái)看，原因可能是高海拔地區(qū)衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)降水的探測(cè)能力下降，間接導(dǎo)致誤報(bào)率降低。GSMaP與IMERG數(shù)據(jù)在低海拔區(qū)域都高估了降水，隨海拔上升，BIAS 的高偏程度逐漸下降有從高估轉(zhuǎn)為低估的趨勢(shì)，IMERG 數(shù)據(jù)與GSMaP-Gauge 在海拔達(dá)到1 800 m后出現(xiàn)對(duì)降水的低估。

總的來(lái)說(shuō)，衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在海拔的影響較為明顯，隨著海拔的上升，POD顯著下降，數(shù)據(jù)總體精度受到影響?？紤]地形與海拔因素影響將是優(yōu)化衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的關(guān)鍵因素。

3. 5 衛(wèi)星降水產(chǎn)品的水文模擬適用性

使用ANUSPLIN方法生成的站點(diǎn)降水插值數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)參考，將衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)分別導(dǎo)入IHACRES模型，對(duì)比各數(shù)據(jù)的模擬精度。校準(zhǔn)期和驗(yàn)證期分別為2007—2013、2014—2020 年。以納什效率（NSE）作為目標(biāo)函數(shù)評(píng)價(jià)模型的率定精度，率定參數(shù)見表5，整體評(píng)價(jià)結(jié)果見表6。

總體而言，氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的水文模型模擬結(jié)果優(yōu)于衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)。各衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)中，IMERG-Final模擬結(jié)果最佳，其次是GSMaP-Gauge，GSMaP-MVK及GSMaP-NRT表現(xiàn)不佳。此外，月尺度的徑流模擬表現(xiàn)有明顯提升，基準(zhǔn)數(shù)據(jù)在月尺度的NSE提高到0. 91，GSMaP-Gauge與IMERG-Final的NSE均提高到0. 8以上。

4 討論

本文對(duì)GSMaP與IMERG系列共6組數(shù)據(jù)進(jìn)行了不同時(shí)間及空間尺度上的分析，研究結(jié)果表明，GSMaP與IMERG數(shù)據(jù)近實(shí)時(shí)與后實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)有著明顯的精度差異，并且都會(huì)因海拔因素影響精度。近實(shí)時(shí)與后實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)間的精度差異可為衛(wèi)星降水的算法優(yōu)化提供參考，對(duì)降水強(qiáng)度、海拔地形導(dǎo)致的數(shù)據(jù)精度差異的原因?qū)⑹浅C正衛(wèi)星降水產(chǎn)品的重要研究方向。

數(shù)據(jù)的主要精度差異：綜合地形及站點(diǎn)矯正后的GSMaP-Gauge數(shù)據(jù)在對(duì)降水的高估問(wèn)題上有了顯著的改進(jìn)，而紅外微波融合產(chǎn)品GSMaP-MVK在對(duì)降水高估的改進(jìn)上收效甚微，說(shuō)明在復(fù)雜地形地區(qū)，僅依靠紅外微波融合手段，難以提升數(shù)據(jù)的實(shí)際精度。IMERG系列數(shù)據(jù)在各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算中，差距較小，而在進(jìn)行水文模型模擬時(shí)，IMERGFinal有著明顯的優(yōu)勢(shì)，月尺度NSE系數(shù)達(dá)到0. 856，明顯高于IMERG-Late（0. 551）和IMERG-Early（0. 538），考慮到IMERG-Final數(shù)據(jù)引入月尺度降水資料矯正，原因可能是矯正后使得數(shù)據(jù)的降水分布更加合理，從常規(guī)的評(píng)價(jià)系數(shù)中難以看出差距。

影響數(shù)據(jù)精度的主要因素：渭河流域受大陸季風(fēng)氣候影響，降水集中在6—9月，衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)在有強(qiáng)降水的夏季均出現(xiàn)了較高的RMSE（圖3），除GSMaP-NRT 外，各數(shù)據(jù)都高估了夏季的降水。此外，在少雨的冬季，衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)降水的探測(cè)率明顯降低，大多數(shù)數(shù)據(jù)存在對(duì)降水的低估?？梢?，如何矯正強(qiáng)降水事件帶來(lái)的誤差，提升衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)微量降雨的探測(cè)能力是未來(lái)提升衛(wèi)星降水產(chǎn)品精度的關(guān)鍵。海拔同樣是影響衛(wèi)星降水產(chǎn)品質(zhì)量的重要因素，數(shù)據(jù)質(zhì)量基本遵循隨海拔上升，逐漸降低的反比關(guān)系。原因可能是研究區(qū)受東南季風(fēng)與高原大氣環(huán)流系統(tǒng)影響產(chǎn)生的對(duì)流雨及復(fù)雜的地形導(dǎo)致地形雨干擾了衛(wèi)星傳感器的探測(cè)精度。

IMERG和GSMaP數(shù)據(jù)在渭河流域表現(xiàn)出了一定的應(yīng)用潛力，可為渭河流域的水文建模，災(zāi)害預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)參考。本文評(píng)估受時(shí)間尺度限制，沒(méi)有分析小時(shí)尺度上的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，難以分析渭河流域上的短時(shí)強(qiáng)降雨事件，GPM在渭河流域上的短時(shí)降水檢測(cè)能力還有待進(jìn)一步研究。衛(wèi)星降水產(chǎn)品在高海拔地及降水量稀少的冬季出現(xiàn)明顯的精度下滑，未來(lái)可針對(duì)高海拔地區(qū)及微量降雨事件的探測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn)，從而提高數(shù)據(jù)精度。

5 結(jié)論

本文利用2007—2020 年的站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)，對(duì)GPM 計(jì)劃下的6種衛(wèi)星降水產(chǎn)品在不同的時(shí)間尺度、空間尺度下的降水精度和降水探測(cè)能力進(jìn)行分析，并使用各數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)水文模型，得出主要結(jié)論如下。

a）GSMaP-Gauge 與IMERG-Final 降水產(chǎn)品能準(zhǔn)確反映降水的時(shí)空分布特性，具有較優(yōu)的降水探測(cè)能力。GSMaP-NRT 與GSMaP-MVK 對(duì)降水量存在較為嚴(yán)重的高估。

b）格網(wǎng)尺度上，GSMaP-Gauge數(shù)據(jù)各項(xiàng)指數(shù)均優(yōu)于其他數(shù)據(jù)，有著最好的數(shù)據(jù)精度。6組數(shù)據(jù)在格網(wǎng)尺度上均存在對(duì)降水的高估，其中GSMaPMVK與GSMaP-NRT 高估的程度最大。IMERG 系列數(shù)據(jù)整體精度差異不大。流域尺度上的衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量相對(duì)較好，但存在更大的高估。

c）GSMaP與IMERG系列降水產(chǎn)品受季節(jié)影響明顯，除GSMaP-NRT外其他數(shù)據(jù)均高估夏季降水，IMERG會(huì)低估冬季降水。各數(shù)據(jù)均在夏季出現(xiàn)較大的RMSE。

d）衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)會(huì)受到海拔因素影響數(shù)據(jù)精度，總體趨勢(shì)為隨著海拔上升，數(shù)據(jù)精度下降。

e）IMERG-Final 在模型模擬中有著最好的表現(xiàn)，月尺度NSE系數(shù)達(dá)到0. 856，可用于渭河流域的水文和氣象研究。

綜上所述，GSMaP-Gauge與IMERG-Final的精度較高，水文模型的模擬效果理想，可應(yīng)用于渭河流域的水文氣象等方面的研究，為該地區(qū)的春旱、伏旱及洪澇等災(zāi)害預(yù)警提供數(shù)據(jù)來(lái)源。

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（責(zé)任編輯：高天揚(yáng)）

基金項(xiàng)目：湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2021JJ40012）;湖南省教育廳重點(diǎn)項(xiàng)目（20A072）;湖南省普通高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地開放基金（2023HSKFJJ001）