TRMM衛(wèi)星降水產品在南流江流域的精度評估

甘富萬，余膳男，黃宇明，孫晉東，張華國 ，金彩平

(1.廣西大學土木建筑工程學院，廣西 南寧 530004；2.廣西防災減災與工程安全重點實驗室，廣西 南寧 530004；3.中交上航局航道建設有限公司，浙江 寧波 315200；4.廣西壯族自治區(qū)水利科學研究院，廣西 南寧 530000)

0 引 言

降水是水循環(huán)中最基本的環(huán)節(jié)，同時也是水文和氣象科學中最重要的觀測數據之一。目前，獲得降雨數據的主要方式有：地面雨量站觀測、地面反演雷達和衛(wèi)星遙感測雨[1]。地面站點由于野外臺站分布的地域局限、分布不均勻、時間不連續(xù)等，特別是對無人區(qū)降雨資料的獲取時，往往使雨量計觀測降水數據的時空代表性不強[2]。地面反演雷達因為存在地面空間的復雜性和雷達返回波的不穩(wěn)定性，所以不可避免地降低了降雨量的估測精度[3- 4]。遙感降雨數據自20世紀問世以來，受到了水文和氣象研究者的極大關注。TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)衛(wèi)星遙感降水數據憑借其時效性強、時間周期短、空間分辨率高等特點，近年來已作為地面觀測降水替代資料廣泛應用于水文模擬、水旱災害預報、水資源管理等方面[5]。TRMM是美國航天局和日本空間發(fā)展局共同研制的監(jiān)測遙感衛(wèi)星，其所載的PR(Precipitation Radar)傳感器是全球唯一的星載測雨雷達，可獲取準全球的高時空分辨率降水數據[6-7]。多源衛(wèi)星降水分析產品TMPA(TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis)是基于TRMM衛(wèi)星資料研發(fā)的衛(wèi)星遙感降雨數據。其優(yōu)點是結合了衛(wèi)星多個傳感器資料和地面雨量計觀測資料，經過了資料整合分析后得到的高精度降雨數據。TRMM 3B42 V7 TMPA衛(wèi)星產品是TMPA第7版本的產品，其空間覆蓋范圍為50°S-50°N，空間分辨率為0.25°×0.25°，時間分辨率最大達到3 h。

阻礙衛(wèi)星降雨數據得到全面推廣的主要原因是其相對不穩(wěn)定的時間序列精度和空間刻畫能力[8]，國內外學者對TRMM衛(wèi)星降水數據的精度評價研究做了大量的工作。Yong B等[9]研究了高緯度的青藏高原地區(qū)的TRMMV6、V7降雨數據的精度，結果顯示TRMMV7產品比V6產品的系統(tǒng)偏差有顯著改善；但在冬季未能緩解高緯度的老哈流域TRMMV7產品的嚴重高估問題。楊云川等[10]在長江上游金沙江流域的典型高山峽谷地區(qū)，評估了TRMM3B42V6產品的精度；結果表明隨著高程的增加，衛(wèi)星產品對降雨的探測能力越低。Zeng等[11]在月尺度上，驗證了我國干旱的瀾滄江地區(qū)TMPA 3B43V6降雨產品；結果顯示V6產品在干旱監(jiān)測方面精度較高。Chen等[12]對中國地區(qū)TRMMV6、RTV6、V7以及RTV7四種衛(wèi)星產品的降水資料進行精度評價，從統(tǒng)計相關系數、相對偏差等指標發(fā)現， V7版本比V6版本在精度方面有了較大的提升。

因此，在使用前非常有必要對TRMM多衛(wèi)星降水數據的精度進行定量評估。本文以南流江流域的常樂水文站以上集水區(qū)域為研究區(qū)域，以其同時間段TRMM3B42V7和TRMM3B42RTV7衛(wèi)星降雨數據為研究對象，在日、月和季節(jié)時間尺度上對兩套衛(wèi)星降雨產品進行精度評估，評估內容涉及相關性分析、衛(wèi)星數據誤差評定和空間分布特征分析，從而給出TRMM衛(wèi)星降雨產品在南流江流域的精度。

1 研究區(qū)域與評估方法

1.1 研究區(qū)域概況

南流江流域的常樂水文站以上集水區(qū)域位于廣西壯族自治區(qū)南部，是北部灣經濟區(qū)重要地區(qū)，處于國家“一帶一路”重大戰(zhàn)略位置，介于東經109°18′12″～110°23′26″，北緯21°45′06″～22°56′21″之間，研究區(qū)域面積6 843.95 km2，平均坡降為0.04%，主河道全長285 km。南流江流域降雨量豐富，災害頻繁，但由于瀕臨海洋，水資源時空分布不均勻，降雨量從流域西南到東北逐漸減小，多年平均降雨量為1 600～1 950 mm，且年際變化大。隨著水文學和氣象科學地不斷發(fā)展，人類對降雨數據的要求愈發(fā)嚴格，地面雨量站觀測降雨已逐漸不能滿足研究者的需要。因此，對南流江流域TRMM 衛(wèi)星降雨數據精度的研究，不僅為TRMM衛(wèi)星降水產品用戶獲取高時空分辨率和高精度的遙感降水數據提供參考價值，而且有助于更深入的了解南流江流域水資源時空分布規(guī)律，對該流域水文模擬、水資源管理和洪澇災害預報等具有現實意義。

1.2 資料及其處理

地面站點降雨觀測數據采用收集到的南流江流域16個雨量站2007年6月1日至2016年12月19日逐小時雨量觀測數據，數據來源于廣西壯族自治區(qū)氣象部門。TRMM衛(wèi)星降雨數據采用的是兩套3B42 TMPA衛(wèi)星降水產品：準實時數據3B42RT和過實時分析數據3B42，可在NASA官方網站免費下載。

為了對比衛(wèi)星降雨產品與地面雨量站點不同類型和時間的數據，需要將其統(tǒng)一到同一類、同時間和空間尺度上；因此，需要對衛(wèi)星和地面數據進行預處理：首先，本文在空間上利用ENVI 軟件按南流江流域的常樂水文站以上集水區(qū)域邊界提取3B42.NC4數據集格點坐標，然后用MATLAB編程提取數據集在該區(qū)域所有格點3 h產品降雨數據；時間上，因為TRMM衛(wèi)星降雨數據是使用的格林尼治時間，所以將提取得到的格點數據轉換為北京時間(UTC+8 h)。日降雨數據由3 h數據累加求和得到；同樣地，月尺度和季節(jié)尺度的降雨數據也可通過累加獲得。

1.3 評估方法

以搜集到的南流江流域16個雨量站的降雨資料為基準值，以該區(qū)域同時間段TRMM3B42V7和TRMM3B42RTV7衛(wèi)星降雨數據為研究對象，選擇相關系數CC、相對偏差RB、均方根誤差RMSE為統(tǒng)計指標，同時利用反距離加權插值IDW方法插值得到流域內分辨率為0.025°×0.025°的日平均降雨量分布圖，分析站點觀測降雨與TRMM降水數據的空間分布特征，建立TRMM3B42降水數據的精度評價模型，在日、月和季節(jié)時間尺度上對兩套衛(wèi)星降雨產品進行精度評價。為了對TRMM衛(wèi)星數據的探測能力進行精度評定，采用報錯率FAR、探測率POD、成功系數CSI統(tǒng)計指標。各統(tǒng)計指標計算公式如下

CC=(Cov(X，Y))/(σXσY)

(1)

(2)

(3)

其中，X代表站點觀測降雨數據或基于站點降雨數據的模擬徑流；Y代表TRMM3B42衛(wèi)星降雨數據或基TRMM3B42降水數據模擬徑流值；Cov(X，Y)為X和Y兩組數據的協(xié)方差；σX、σY為X和Y兩組數據的均方差；。CC的取值范圍是[0，1]，結果越靠近與1，說明研究數據越接近相對應的參考數據。

為了給出衛(wèi)星降雨數據在南流江流域的探測能力，本文采用報錯率FAR、探測率POD、成功系數CSI統(tǒng)計指標。各雨量觀測時段符號見表1。

表1 地面站點觀測降雨和TRMM衛(wèi)星探測降雨列聯

探測率POD指衛(wèi)星與地面站點同步探測有雨的比率，反映的是衛(wèi)星對降雨的識別能力；報錯率FAR指衛(wèi)星誤報有雨的比率；成功系數CSI指衛(wèi)星成功探測有雨的比率，反映的是TRMM衛(wèi)星估計有降雨或實測有降雨并且正確做出判斷的概率。探測率POD和成功系數CSI的取值范圍為(0，1)，值越接近與1，說明衛(wèi)星探測能力越高；報錯率FAR的值越接近于0，說明衛(wèi)星探測能力越高。計算公式如

POD=H/(H+M)

(4)

FAR=F/(H+F)

(5)

CSI=H/(H+F+M)

(6)

2 結果與討論

2.1 相關性分析

根據地面雨量站點的經緯度坐標，提取TRMM3B42V7和TRMM3B42RTV7降水數據集中與站點相對應格點數據。首先以南流江流域地面雨量站點日降雨數據為橫坐標，提取得到的TRMM3B42V7和TRMM3B42RTV7降雨數據為縱坐標分別繪制散點圖，然后將站點和站點所在TRMM衛(wèi)星所在網格降雨數據按日降雨量統(tǒng)計為月、季度尺度降雨數據，同樣繪制散點圖(見圖1)。

圖1 TRMM3B42RTV7日、月和季度尺度上衛(wèi)星網格降雨數據與對應的站點降雨量數據散點

圖2 TRMM3B42V7日、月和季度尺度上衛(wèi)星網格降雨數據與對應的站點降雨量數據散點

由圖1、2和表2可知，在日尺度上站點觀測降雨與衛(wèi)星降雨產品存在精度差異。TRMM3B42V7與地面站點降雨數據的組合較TRMM3B42RTV7更接近于1∶1的線性趨勢線；并且TRMM3B42V7與地面站點降雨數據的相關系數為0.64，大于TRMM3B42V7與地面站點降雨數據的相關系數0.62，表現出了與地面站點數據相對較好的密切程度。從相對偏RB來看，TRMM3B42V7高估了地面站點降雨數量4.56%，而TRMM3B42RTV7高估了地面站點降雨量6.52%，表明 TRMM3B42V7在降雨量上與地面站點降雨量相差較小。從均方根誤差RMSE來看，TRMM3B42V7與地面站點降雨數據的RMSE為10.86，而TRMM3B42RTV7與地面站點降雨數據的RMSE為11.32，表明TRMM3B42V7偏離地面站點降雨數據系列的程度較小。

表2 衛(wèi)星降雨產品不同統(tǒng)計結果對比

從月、季度尺度降雨量散點圖可明顯看到，隨著時間尺度的增大，站點和衛(wèi)星降雨數據的組合越來越接近于1∶1的線性趨勢線，精度差異逐漸縮小。同樣地，TRMM3B42V7與地面站點降雨數據的組合表現出了較TRMM3B42RTV7更接近于1∶1的線性趨勢線，并且TRMM3B42V7與地面站點降雨數據的相關系數都要大于TRMM3B42V7與地面站點降雨數據的相關系數，表現出了與地面站點數據相對較好的密切程度。

2.2 衛(wèi)星數據誤差評定

將南流江流域16個雨量站的降雨數據和站點所在的衛(wèi)星產品網格降雨數據劃分若干降雨強度區(qū)間，統(tǒng)計不同降雨強度的發(fā)生頻率以及對研究期內總降雨量的貢獻率，分析衛(wèi)星降雨產品在不同降雨強度下的精度。同時為了分析衛(wèi)星對降雨事件的捕捉能力，本文選擇探測率POD、報錯率FAR、成功系數CSI統(tǒng)計指標。坐標橫軸表示日降雨量強度閥值，坐標縱軸表示降雨探測能力指標，例如，橫坐標1 mm/d對應的TRMM3B42V7的探測率POD為65.23%，意思是以1 mm/d為降雨閥值，小于1 mm/d的降雨視為無雨，統(tǒng)計得到的探測率POD為65.23%，結果如圖3所示。

由圖3a可知，TRMM衛(wèi)星降雨除了在小于 1 mm 的小降雨事件發(fā)生頻率上與地面站點數據存在較大偏差外，在其他不同降雨強度上的發(fā)生頻率與地面站點數據有較大一致性。值得注意的是，衛(wèi)星降雨產品在小于1 mm的小降雨事件發(fā)生天數頻率上有嚴重低估現象，且在大于30 mm的強降雨事件發(fā)生天數頻率上存在高估的現象。從雨量貢獻率折線看，TRMM3B42RTV7降雨產品在1～5 mm量級的小降雨事件雨量貢獻率上存在一個低估，在15～20 mm量級的降雨事件和大于30mm的強降雨事件雨量貢獻率上存在高估，整體上與站點雨量貢獻率折線還是吻合較好；TRMM3B42V7降雨產品在1～5 mm量級的小降雨事件和大于30mm的強降雨事件的雨量貢獻率上存在低估，在中等降雨強度的雨量貢獻率上與站點雨量貢獻率折線還是吻合較好。

由圖3可知，在不同降雨閥值下TRMM3B42RTV7和TRMM3B42V7降雨產品表現出了相似的對降雨事件捕捉能力，但整體上TRMM3B42V7的POD、FAR和CSI要優(yōu)于TRMM3B42RTV7。在以1mm/d為降雨閥值時，TRMM3B42V7探測率POD為65.23%，報錯率FAR為27.53%，成功系數CSI為50.96%，而TRMM3B42RTV7探測率POD為63.56%，報錯率FAR為29.22%，成功系數CSI為50.32%，TRMM3B42V7有更低的報錯率，略高的探測率和成功系數。在1～20 mm/d的的降雨閥值范圍內，TRMM3B42RTV7和TRMM3B42V7對降雨能力的捕捉能力幾乎一樣。值得注意的是，隨著閥值的增大，在100～150 mm/d降雨閥值范圍內，TRMM3B42V7的探測率和成功系數明顯高于TRMM3B42RTV7，同時報錯率也明顯較低。然而在大于150 mm/d降雨閥值范圍內，TRMM3B42RTV7有較低的報錯率，較高的探測率和成功系數。

圖3 衛(wèi)星數據誤差評定統(tǒng)計

2.3 流域降雨量空間分布特征分析

衛(wèi)星降雨產品的空間監(jiān)測降雨的能力是其最大的優(yōu)勢之一，所以評價衛(wèi)星降雨產品的降雨量空間刻畫能力也是精度評價的重點內容。利用反距離空間插值法IDW繪制多年平均日降水量分布圖。

地面雨量站點的日均降雨量分布結果表明，南流江流域的降雨量從西南到東北逐漸減小，空間分布特征較為明顯，這與上文提到的南流江流域實際降雨空間分配規(guī)律一致；要注意的是，在西南部局部區(qū)域降雨量較周圍降雨量偏少，因為地面站點觀測降雨只能反映流域某一點的降雨，最多能代表方圓幾千米范圍的真實降雨，由于降雨量空間分布圖是差值的結果，所以在降雨量空間分布上難免會有偏差的情況。TRMM3B42V7降雨產品能很好地反映出南流江流域東北少西南多的雨量空間分配特征，且降雨量分布中心也大體一致，但在雨量較大的西南和東南區(qū)域存在高估25%的現象，這與上面提到的地面站點雨量空間分布有局部偏小的現象有關。而TRMM3B42RTV7降雨產品并沒有反映出雨量空間分配的特征，整體上有嚴重高估的現象，特別是在南流江流域東北部，日降雨量均值都在6 mm以上，從相對偏差RB空間分布圖上同樣看出有20%左右的高估，這與實際降雨情況不符。

3 結 語

(1)通過對時間序列降雨量精度評價，日尺度上衛(wèi)星降雨產品與站點觀測降雨有較大的精度差異。TRMM3B42V7與地面站點降雨數據的相關系數為0.64，高估了地面站點降雨數量4.56%，RMSE為10.86，TRMM3B42V7降雨產品的精度優(yōu)于TRMM3B42RTV7。隨著時間尺度的增大，衛(wèi)星降雨產品與站點觀測降雨的精度差異逐漸縮??；但整體上，還是TRMM3B42V7降雨產品的精度優(yōu)于TRMM3B42RTV7。

(2)衛(wèi)星日降雨產品在不同量級降雨事件發(fā)生頻率以及對總降水量的貢獻率上，與地面站點數據分布整體上有較大一致性；但在小于1 mm的小降雨事件和大于30 mm的強降雨事件精度上有待進一步改善。在對衛(wèi)星降雨產品的捕捉能力進行分析時發(fā)現，TRMM3B42V7對降雨的捕捉能力要比TRMM3B42RTV7強；但在局部降雨強度上，特別是對強降雨的捕捉能力TRMM3B42RTV7要優(yōu)于TRMM3B42V7。

(3)通過降雨量空間分布特征分析，TRMM3B42V7、TRMM3B42RTV7均存在高估降雨量的趨勢。TRMM3B42V7降雨產品能基本上刻畫出南流江流域雨量西南多東北少的空間分配特征，且在相關性空間分布方面也表現出了與站點數據較高的相關性；但在東北部和西南部存在10%以上高估，中部局部區(qū)域存在10%左右的低估現象。TRMM3B42RTV7衛(wèi)星降雨產品在南流江流域的空間分布存在巨大差異，不能夠描繪出南流江流域降雨量東北部少西南部多的特征，特別是在東北部存在30%左右的高估情況。