TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在區(qū)域干旱監(jiān)測中的適用性分析

陳少丹，張利平※，郭夢瑤，柳 鑫

（1. 武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430072；2. 水資源安全保障湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢 430072）

0 引 言

干旱是發(fā)生頻率最高、影響最為廣泛的自然災(zāi)害之一，對農(nóng)業(yè)、生態(tài)、社會和經(jīng)濟(jì)都造成了巨大的影響[1-5]。在眾多的干旱指數(shù)中，標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)（standardized precipitation index，SPI）計(jì)算簡單且具有多尺度特征，資料容易獲取，被廣泛應(yīng)用于干旱監(jiān)測研究中[6-7]。干旱指數(shù)一般需要依賴于地面氣象觀測站點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算[8]，然而在實(shí)際應(yīng)用中，由于區(qū)域氣象站點(diǎn)空間分布稀疏和不均勻性、資料缺測或無資料[9]，便使基于氣象站點(diǎn)計(jì)算的干旱指數(shù)用來評估大面積區(qū)域干旱狀況帶來了誤差。

隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，出現(xiàn)了一系列基于遙感數(shù)據(jù)反演的衛(wèi)星降水產(chǎn)品，其具有較大的空間覆蓋范圍，在時(shí)間和空間上對區(qū)域降水都能夠進(jìn)行連續(xù)的觀測，近年來已成為監(jiān)測全球降水變化的重要數(shù)據(jù)源[10-11]。由美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA)發(fā)布的熱帶降雨衛(wèi)星（tropical rainfall measurement mission，TRMM）數(shù)據(jù)產(chǎn)品是目前應(yīng)用最廣的衛(wèi)星降水產(chǎn)品[12-16]。王兆禮等利用衛(wèi)星降水產(chǎn)品（TRMM multi-satellite precipitation analysis，TMPA）對中國大陸的干旱效用進(jìn)行評估，結(jié)果表明該遙感降水產(chǎn)品在時(shí)間和空間上都能刻畫出干旱的演變規(guī)律，適用于大尺度的干旱監(jiān)測[8]；杜靈通等利用衛(wèi)星遙感監(jiān)測的大區(qū)域覆蓋和氣象觀測站點(diǎn)的普遍適應(yīng)性等優(yōu)點(diǎn)，使用TRMM的月降水量數(shù)據(jù)和Z指數(shù)干旱監(jiān)測方法對山東省的干旱變化進(jìn)行了評估，驗(yàn)證得到TRMM-Z指數(shù)方法在干旱監(jiān)測過程中具有很高的適用性[17]；李景剛等利用洞庭湖流域的TRMM數(shù)據(jù)，通過Z指數(shù)干旱監(jiān)測方法對流域近10 a來的旱澇發(fā)生特點(diǎn)進(jìn)行了研究，并通過與實(shí)測數(shù)據(jù)的對比分析，驗(yàn)證了TRMM數(shù)據(jù)在洞庭湖流域干旱評估中具有較高可信度[18]。

雖然目前與TRMM有關(guān)的衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)精度分析較多，但這些研究多為全國或更大尺度，從而可能會掩蓋中小尺度上的數(shù)據(jù)差異，并且國內(nèi)TRMM衛(wèi)星降水產(chǎn)品應(yīng)用于干旱監(jiān)測和評估方面仍然比較薄弱，分別將TRMM 3B43數(shù)據(jù)和氣象站點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)計(jì)算得到的干旱指數(shù)進(jìn)行時(shí)間和空間的比較，系統(tǒng)地分析TRMM數(shù)據(jù)在干旱監(jiān)測中的適用性分析研究較少。基于此，本文以河南省為研究區(qū)域，基于SPI分析了河南省干旱多時(shí)空尺度演變特征，對TRMM 3B43衛(wèi)星降水產(chǎn)品和氣象站點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)計(jì)算得到的干旱指數(shù)進(jìn)行比較分析，為在區(qū)域尺度上使用衛(wèi)星遙感降水產(chǎn)品替代地面氣象站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)提供可能性，以期為河南省的干旱監(jiān)測預(yù)警和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

河南省位于中國中東部、黃河中下游，界于110°E－116°E和 31°N －36°N 之間。研究區(qū)年平均降水量約為500～900 mm，降水的時(shí)空分布不均，易受旱澇災(zāi)害的影響[19]。文中采用河南省1998－2016年氣象站點(diǎn)逐月的降水?dāng)?shù)據(jù)，由中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)（http://cdc.cma.gov.cn/home.do）提供，部分站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)個別年份缺失，因此選用河南省17個氣象觀測站點(diǎn)進(jìn)行研究，站點(diǎn)分布見圖1。TRMM衛(wèi)星共搭載了5種遙感儀器，其中用于降水觀測的有 3種：可見光和紅外掃描儀（visible and infrared scanner，VIRS）、TRMM 微波成像儀（TRMM microwave imager，TMI）和降雨雷達(dá)（precipitation radar，PR）[20-21]。本研究選用的 TRMM 3B43月降水?dāng)?shù)據(jù)是 TRMM 衛(wèi)星與其他衛(wèi)星以及地面觀測聯(lián)合反演的降水產(chǎn)品，覆蓋范圍是50°S～50°N，數(shù)據(jù)格網(wǎng)的空間分辨率是 0.25°×0.25°，具有覆蓋范圍廣、準(zhǔn)確率好和空間分辨率較高等特點(diǎn)[22-24]。

圖1 河南省氣象站點(diǎn)及TRMM 3B43空間格網(wǎng)數(shù)據(jù)分布Fig.1 Location of meteorological stations and TRMM 3B43 spatial resolution grid in Henan province

1.2 研究方法

不同時(shí)間和區(qū)域的降水量變化較大，直接用降水量很難在不同時(shí)間尺度上進(jìn)行比較，所以在 SPI的計(jì)算過程中，將降水量序列看作服從Г分布[25]，利用Г分布概率密度函數(shù)求累積概率，再通過正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化求出 SPI值[26-29]。具體計(jì)算過程如下：

式中 γ，β是 Г分布函數(shù)的形狀與尺度參數(shù)，c0、c1、c2和d1、d2、d3是分布函數(shù)轉(zhuǎn)換成累積頻率時(shí)的計(jì)算過程參數(shù)，其值為：c0=2.515 517，c1=0.802 853，c2=0.010 328，d1=1.432 788，d2=0.189 269，d3=0.001 308。

SPI具有多時(shí)間尺度的特征，本研究主要選取1、3、6和12個月的尺度進(jìn)行分析。按照中國氣象局制定的SPI干旱等級劃分標(biāo)準(zhǔn)對河南省的干旱等級進(jìn)行分析（表1）。

表1 SPI干旱等級劃分Table 1 Drought classification based on SPI values

2 結(jié)果與分析

2.1 TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)評價(jià)分析

本文選用TRMM 3B43衛(wèi)星降水產(chǎn)品1998－2016年的數(shù)據(jù)，與研究區(qū)內(nèi)17個氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，從圖2中可以看出，TRMM月尺度降水?dāng)?shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)具有很高的相關(guān)性，除少數(shù)情況下，TRMM對降水存在略微高估現(xiàn)象。

圖2 TRMM 3B43與氣象站點(diǎn)月平均降水量年際變化Fig.2 Mean monthly distribution of precipitation from the meteorological stations and TRMM 3B43 product

圖3是1998－2016年TRMM 3B43和氣象站點(diǎn)月降水量的相關(guān)系數(shù)，其通過了0.01顯著性水平的檢驗(yàn)?？梢钥闯觯瑑烧咧g的相關(guān)系數(shù)都高于0.9，站點(diǎn)相關(guān)系數(shù)最大值是 0.968，位于南陽站，最小值是 0.911，出現(xiàn)在許昌站，可以發(fā)現(xiàn)TRMM 3B43衛(wèi)星降水產(chǎn)品在站點(diǎn)尺度上很接近地面觀測降水量，因此可以使用TRMM 3B43遙感降水產(chǎn)品替代地面觀測站點(diǎn)，也為區(qū)域干旱監(jiān)測提供了新的數(shù)據(jù)源。

圖3 TRMM 3B43和氣象站點(diǎn)月降水量的相關(guān)系數(shù)Fig.3 Correlation coefficients of monthly precipitation derived from TRMM 3B43 product and weather stations

2.2 TRMM產(chǎn)品的干旱多時(shí)間尺度評估

為了評估TRMM 3B43降水產(chǎn)品在干旱監(jiān)測中的應(yīng)用，根據(jù)SPI的計(jì)算過程對河南省的1、3、6和12個月的時(shí)間尺度分別進(jìn)行計(jì)算，分別得到TRMM格網(wǎng)數(shù)據(jù)和氣象站點(diǎn)的1998－2016年各時(shí)間尺度年際變化（圖4）?？梢钥闯?，TRMM格網(wǎng)數(shù)據(jù)和氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)存在著很高的一致性，波動幅度隨著時(shí)間尺度的增大而減小。圖4a、b中兩者間的SPI值能很好的擬合，圖4c、d中兩者間的擬合程度稍差，隨著時(shí)間尺度的增大，基于 2種數(shù)據(jù)源計(jì)算的 SPI值一致性呈略微減小趨勢。但總體上兩者間的擬合性較高，TRMM數(shù)據(jù)能夠替代站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行干旱的監(jiān)測與評估。通常SPI-3的值表示的是各季節(jié)的干旱狀況，每年的 5、8、11、2月分別代表春、夏、秋、冬的干旱狀況。SPI-12是年干旱狀況，每年12月代表的是年干旱的SPI 值。

圖4b中可以看出，1998年以來春季發(fā)生干旱事件的年份是2000、2001年；夏季發(fā)生干旱事件的年份是1999、2014年；秋季發(fā)生干旱事件的年份1998、2001、2007年；冬季發(fā)生干旱事件的年份1999、2012年。從圖4d 12個月時(shí)間尺度的SPI值中可以看出發(fā)生干旱的年份是1999、2001、2012和2013年。

圖4 基于TRMM數(shù)據(jù)和氣象站點(diǎn)計(jì)算的SPI時(shí)間序列Fig.4 SPI time series calculated from TRMM 3B43 and meteorological stations

為了進(jìn)一步評估 TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算的 SPI值的空間適用性，對站點(diǎn)的不同時(shí)間尺度的 2種數(shù)據(jù)源的SPI時(shí)間序列進(jìn)行相關(guān)性分析，獲得1、3、6 和12 個月SPI值的相關(guān)系數(shù)，如圖5所示。可以看出，2種數(shù)據(jù)計(jì)算的SPI值具有很大的相關(guān)性，其值均大于0.7，其相關(guān)系數(shù)都能通過0.01顯著性水平的檢驗(yàn)。相關(guān)系數(shù)最小值發(fā)生在信陽，信陽氣象站的各時(shí)間尺度計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)相對其他站點(diǎn)較小，其原因可能是信陽站降雨量較大，且處于高程的變化地帶，因此導(dǎo)致相關(guān)系數(shù)較小。另外，大部分站點(diǎn)時(shí)間尺度越大，其相關(guān)性會稍微降低，但總體上，TRMM 3B43和氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算的SPI值的相關(guān)系數(shù)都高于0.7，TRMM 3B43衛(wèi)星降水產(chǎn)品在計(jì)算的SPI值可以用來監(jiān)測干旱事件。

圖5 不同時(shí)間尺度下TRMM 3B43和氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算的SPI值的相關(guān)系數(shù)Fig.5 Correlation coefficients of SPI calculated by TRMM 3B43 product and weather stations under different time scales

河南省不同時(shí)間尺度的干旱面積百分比見圖6，該圖描繪了不同等級干旱事件（極端干旱（-∞，-2]、嚴(yán)重干旱（-2，-1.5]和中等干旱（-1.5，-1]）占全省的面積百分比，從空間角度分析了河南省干旱的分布狀況。隨著時(shí)間尺度的增大，干旱面積百分比會出現(xiàn)延遲效應(yīng)，圖 6a中1998年9月全省76.6%的面積都出現(xiàn)了干旱事件，但圖6b中1998年11月才開始出現(xiàn)100%的區(qū)域面積都發(fā)生了干旱，圖6c中1999年2月100%的區(qū)域面積發(fā)生了干旱事件，圖6d中1999年8月可以看出全省區(qū)域發(fā)生了干旱。圖6中清晰地看出1998－2016年全省的干旱面積比值，總體來說，河南省中等干旱事件的發(fā)生頻率最大，其次是嚴(yán)重干旱事件，極端干旱事件發(fā)生頻率相對較小。

圖6 河南省不同時(shí)間尺度的干旱面積百分比Fig.6 Percentage of drought area at different time scales in Henan Province

圖7 1998-2016年1-12月干旱頻率空間變化分布Fig.7 Spatial distribution of drought frequency changes from January to December during period from 1998 to 2016

基于SPI-3計(jì)算了河南省干旱指數(shù)的典型干旱月份，在河南省嚴(yán)重干旱月份時(shí)，80%以上的區(qū)域面積都發(fā)生了干旱事件。圖7是1998－2016年1－12月的干旱頻率空間變化分布， 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11 和12月的干旱頻率均值分別是15.41%、13.74%、14.57%、15.77%、14.09%、17.57%、16.56%、15.54%、17.65%、14.02%、14.99%和14.26%。干旱頻率最大值出現(xiàn)在9月，其值變化范圍是5.26%～31.58%。另外, 對17個氣象站點(diǎn)的中等干旱頻率、嚴(yán)重干旱頻率和極端干旱頻率分布狀況進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，見圖8。

從圖8可以看出，除南陽和商丘站點(diǎn)外，3種等級干旱頻率以中等干旱比例占最大。干旱發(fā)生頻率最大值出現(xiàn)在駐馬店（18.42%），其中等干旱、嚴(yán)重干旱和極端干旱分別為9.21%、6.14%和3.07%；其次為固始和欒川地區(qū)，這2個地區(qū)的干旱頻率分別為17.12%和16.23%；干旱頻率最弱的地區(qū)為安陽（12.72%），其中等干旱、嚴(yán)重干旱和極端干旱分別為5.70%、5.26%和1.75%。另外，盧氏的中等干旱頻率最大，為10.53%，但其嚴(yán)重干旱頻率最?。?.31%）；鄭州地區(qū)極端干旱頻率最大（5.26%）。相對于以往基于SPI計(jì)算的干旱頻率空間分布都是基于站點(diǎn)進(jìn)行插值，站點(diǎn)的分布及數(shù)目都會給結(jié)果帶來誤差，基于TRMM 3B43數(shù)據(jù)計(jì)算的SPI值為計(jì)算干旱的空間分布提供了新的途徑。

圖8 1998-2016年各氣象站點(diǎn)不同等級干旱頻率分布狀況Fig.8 Drought frequency of different grades of drought severity at different meteorological stations from 1998 to 2016.

3 討 論

另外，雖然TRMM 3B43衛(wèi)星降水產(chǎn)品在河南省干旱監(jiān)測中得到了很好的應(yīng)用，但Wu等[30]指出SPI的計(jì)算精度受時(shí)間序列長度影響，減少時(shí)間長度可能會導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)的不穩(wěn)定性，但由于 TRMM 降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品是從1998年1月開始提供，因此長時(shí)間序列的干旱指數(shù)計(jì)算暫時(shí)是不可能的，不過NASA全球降水觀測計(jì)劃將會持續(xù)進(jìn)行并提供更長時(shí)間序列的衛(wèi)星降水產(chǎn)品。另外，河南省的旱災(zāi)頻繁發(fā)生，以往的干旱監(jiān)測大多是基于氣象站點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，然后通過空間插值得到區(qū)域的分布狀況，氣象站點(diǎn)數(shù)量的不足及分布不均都會限制空間插值的準(zhǔn)確性。TRMM數(shù)據(jù)格網(wǎng)在區(qū)域內(nèi)均勻分布，有效地彌補(bǔ)了氣象站點(diǎn)插值帶來的誤差。因此，即使在氣象站點(diǎn)空間分布稀疏及不均勻、資料缺測或無資料地區(qū)，都可以使用TRMM降水產(chǎn)品替代地面站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域干旱的監(jiān)測與評估，也為未來區(qū)域水文預(yù)報(bào)及災(zāi)害監(jiān)測提供技術(shù)支持。

4 結(jié) 論

本文基于TRMM 3B43衛(wèi)星降水產(chǎn)品和氣象站點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)，利用SPI分別計(jì)算了2種數(shù)據(jù)源的不同時(shí)間尺度（1、3、6和12個月）的河南省1998-2016年干旱事件發(fā)生的年際和空間變化。

1）TRMM 3B43月尺度降水?dāng)?shù)據(jù)與氣象站點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)具有顯著的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均高于0.9，除少數(shù)情況下，TRMM對降水存在略微高估現(xiàn)象。

2）兩種數(shù)據(jù)源計(jì)算的各時(shí)間尺度（1、3、6和12個月）存在著很高的一致性，波動幅度隨著時(shí)間尺度的增大而減小。隨著時(shí)間尺度的增大，基于 2種數(shù)據(jù)源計(jì)算的 SPI值一致性呈略微減小趨勢。但總的來說，兩者間的一致性很高，TRMM數(shù)據(jù)能夠替代站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行干旱的監(jiān)測與評估。

3）根據(jù)站點(diǎn)的不同時(shí)間尺度的2種數(shù)據(jù)源的SPI時(shí)間序列進(jìn)行相關(guān)性分析，其相關(guān)系數(shù)都高于0.7，說明可以用TRMM衛(wèi)星降水產(chǎn)品來監(jiān)測干旱事件，有效地彌補(bǔ)了基于站點(diǎn)插值生成SPI值空間分布帶來的誤差。