TRMM降水數(shù)據(jù)在洞庭湖流域的精度評估和應(yīng)用

楊 東, 劉 雯, 朱靖軒, 張洪濤, 李學(xué)章, 徐憲立

(1.湖南師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院, 長沙 410081; 2.湖南師范大學(xué)地理空間大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用湖南省重點實驗室, 長沙 410081; 3.中國科學(xué)院 亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所, 長沙 410125)

降水作為全球地表物質(zhì)交換，生態(tài)系統(tǒng)，水文循環(huán)等過程的基礎(chǔ)組成部分[1]，在多時空尺度的大氣過程中扮演著極為重要的角色。降水數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于水文，氣象，生態(tài)等各方面的研究，是諸多研究所需的必要數(shù)據(jù)[2-4]。由于降水具有高度的時空變異性，基于地面氣象站點監(jiān)測的點降水數(shù)據(jù)易受到地形、環(huán)境、人為因素的影響，站點分布不均，密度不足，精度受到限制，不能有效地反映降水的空間變化特征[5-6]。相比之下，遙感數(shù)據(jù)以其覆蓋范圍廣、高時空分辨率的特性在獲取降水數(shù)據(jù)的時空分布方面具有十分明顯的優(yōu)勢。高時空分辨率的衛(wèi)星降水產(chǎn)品能夠提供空間上連續(xù)的降水動態(tài)觀測信息，大大提高了降水的實際觀測質(zhì)量，有效的彌補了傳統(tǒng)降水數(shù)據(jù)的不足，同時為準確掌握降水時空分布特征提供了新的數(shù)據(jù)支持[7-8]。

TRMM降水數(shù)據(jù)是重要的全球衛(wèi)星降水產(chǎn)品之一[9]，其系列產(chǎn)品TRMM 3B43 V7降水數(shù)據(jù)融合了地表雨量計降水信息和衛(wèi)星遙感降水信息，降低了隨機誤差，精度得到有效提高，具有適宜的時空尺度，在國內(nèi)各流域的降水研究中得到廣泛驗證[10-16]。然而目前對于該降水反演數(shù)據(jù)產(chǎn)品在洞庭湖流域精度評估和適用性研究有所欠缺。洞庭湖流域地貌特征復(fù)雜多樣，降水時空分布不均，近年來洪澇災(zāi)害日益頻發(fā)[17]。了解TRMM降水數(shù)據(jù)在洞庭湖流域的估算精度，分析TRMM降水數(shù)據(jù)在該地區(qū)的適應(yīng)性，可為準確把握該流域降水時空分布特征，進行水文預(yù)報和過程模擬以及防洪減災(zāi)等方面提供可靠的科學(xué)依據(jù)。因此本研究以洞庭湖流域為研究對象，利用洞庭湖流域內(nèi)27個氣象站點的實測數(shù)據(jù)，對TRMM 3B43 V7降水數(shù)據(jù)在月和季尺度下進行精度評估并分析其在洞庭湖流域的降水時空分布特征。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

洞庭湖流域位于長江中游以南，南嶺以北，西起東經(jīng)107°16′，東至東經(jīng)114°17′，南起北緯24°38′，北至北緯30°26′(圖1)。流域總面積26.3萬km2，約為長江流域面積的14%。其中湖南省境內(nèi)占該流域總面積的82.7%。洞庭湖流域東南西三面環(huán)山，向北開口，構(gòu)成獨特的"馬蹄形"空間布局，地貌形態(tài)復(fù)雜多樣，地表水系發(fā)達，河網(wǎng)密集，向南呈聚輻式(扇形)水系格局[18]。流域地處東南季風(fēng)和西北季風(fēng)交換地帶，屬于典型的亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)。降水主要是受冷暖氣流的盛衰及其交換過程和地理位置的制約，流域年均降水量為1 427 mm，年均徑流量為2 016億m3，大約占長江流域地表水資源的21%。流域在地形、季風(fēng)的共同作用下，降水時空分布不均、年際變化大[19]。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文采用1998—2011年的TRMM 3B43 V7降水數(shù)據(jù)和氣象站點的實測降水數(shù)據(jù)。其中TRMM 3B43 V7數(shù)據(jù)來自NASA (https:∥trmm.gsfc.nasa.gov/)，其空間分辨率為0.25°×0.25°，該降水產(chǎn)品是TRMM衛(wèi)星與其他衛(wèi)星以及地面觀測聯(lián)合反演的準全球降水量估計數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)為月尺度。實測降水數(shù)據(jù)則來自中國氣象局國家氣象信息中心(http:∥data.cma.cn/)，記錄氣象站點每日降水值。本研究中采用了洞庭湖流域內(nèi)包括五峰、常德、郴州等在內(nèi)共計27個氣象站點(其中包括湖南24個，湖北3個)，其空間分布見圖1。雖然氣象站點的觀測范圍有限，但是作為降水最直接有效的測量手段，其數(shù)據(jù)具有可靠性，可以其為基準對TRMM數(shù)據(jù)精度進行評估。SRTM (shuttle radar topography mission)高程數(shù)據(jù)，來自地理空間數(shù)據(jù)云平臺 (http:∥www.gscloud.cn/)，空間分辨率為90 m。

圖1 洞庭湖流域地形及氣象站點分布

1.3 研究方法

首先通過ArcGIS提取TRMM降水數(shù)據(jù)中氣象站點所在像元的降水值，以研究區(qū)內(nèi)27個氣象站點的實測降水數(shù)據(jù)為基準，對TRMM 3B43 V7降水數(shù)據(jù)在月和季尺度下進行精度評估并分析了其在洞庭湖流域的降水時空分布特征。本研究主要通過計算相關(guān)系數(shù)(r)、均方根誤差(RMSE)以及均方技能分數(shù)(MSSS)等指標[20-21]來評估TRMM降水數(shù)據(jù)在不同時間和空間尺度上的精度和可靠性。并結(jié)合地理位置以及洞庭湖流域高程數(shù)據(jù)得到各精度評估指標的空間分布圖。其中相關(guān)系數(shù)反映了TRMM降水數(shù)據(jù)與氣象站點實測數(shù)據(jù)的一致性，范圍0～1，越接近1說明相關(guān)性越高。均方根誤差反映TRMM降水數(shù)據(jù)的隨機誤差，其值越小說明誤差越低。均方誤差技能分數(shù)表示用來評價誤差的得分，即得分越高測量結(jié)果越可靠。各指標具體計算過程如下：

(1)

(2)

(3)

式中：Fi是衛(wèi)星降水產(chǎn)品降水估計值;Gi是氣象站點實測降水值;F和G分別是衛(wèi)星降水產(chǎn)品和氣象站點降水的平均值;n為記錄數(shù)據(jù)的總個數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 TRMM月尺度精度評估

從表1及圖2中可知，TRMM降水數(shù)據(jù)在月尺度上與氣象站點實測降水數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性較好，其中r值最大的站點為通道站點0.95，而最小則出現(xiàn)在衡陽站點為0.79，平均值達到0.89。r值較高的站點主要分布在流域南部，同時，RMSE值較小的站點也主要分布在流域的南部，這與r值的空間分布保持了一致性。分析結(jié)果進一步說明TRMM月降水數(shù)據(jù)精度較高，在洞庭湖流域具有較好的適用性。從MSSS值分布圖可以看出，流域大多數(shù)站點的MSSS值均超過了0.7，說明結(jié)果具有一定的可靠性。圖3為洞庭湖流域1998—2011年部分站點TRMM降水數(shù)據(jù)和氣象站點實測數(shù)據(jù)的月平均降水量折線圖，其中包括相關(guān)系數(shù)值最大的站點沅陵和最小的站點南岳，從圖中可以看出TRMM降水數(shù)據(jù)和實測降水數(shù)據(jù)擬合良好。但絕大部分站點的TRMM月平均降水值在大部分月份都是略大于實際降水量的，這表明TRMM數(shù)據(jù)大部分地區(qū)都整體略高估了降水。僅有個別站點安化和南岳存在一定的低估，這可能是由于安化和南岳地區(qū)地形地貌多樣，境內(nèi)群山起伏，嶺谷相間，高程落差巨大，使得TRMM 在這一區(qū)域?qū)涤晏綔y精度出現(xiàn)較大偏差。從圖3中還可以看出洞庭湖流域降水所存在的較大的季節(jié)性差異，其中以夏季降水最為豐富，冬季則最為貧乏。在全年中，TRMM數(shù)據(jù)大多在降水較為豐富的6—8月高估降水，但是在降水匱乏的12月和1月低估降水。

表1 洞庭湖流域1998-2011年TRMM數(shù)據(jù)與

圖2 洞庭湖流域1998-2011年TRMM降水數(shù)據(jù)基于氣象站點實測數(shù)據(jù)在月尺度上的r，RMSE和MSSS值的分布

綜合以上各指標的評估分析來看，在月尺度上，TRMM降水數(shù)據(jù)與氣象站點實測數(shù)據(jù)之間具有較高的一致性，平均相關(guān)系數(shù)r值為0.89。RMSE為0.22，MSSS值為0.76，同時也證明了TRMM降水數(shù)據(jù)的可靠性。從圖二中各指標空間分布的整體一致性也證明了TRMM降水數(shù)據(jù)的可靠性與合理性。

2.2 TRMM季尺度精度評估

從表2，圖4以及圖5分析可知，在季尺度上TRMM降水數(shù)據(jù)精度較月尺度有所提高，平均相關(guān)系數(shù)r值達到0.94，最低的衡陽站點也有0.85。相較于月尺度，季尺度TRMM數(shù)據(jù)的隨機誤差RMSE值有小幅度增長，最大出現(xiàn)在衡陽站點為0.57%，最小則出現(xiàn)在芷江站點為0.25%，平均值為0.39%。但是整體仍然較小，數(shù)據(jù)的可靠性仍可保證。而MSSS值相對有所提升，平均值達到0.84，其中通道站點最大為0.94。大部分站點MSSS值相差不大，僅南岳站點最低為0.5，其次是衡陽站點為0.67，其他站點的MSSS值均大于0.8。與月尺度相比，季尺度的TRMM降水數(shù)據(jù)整體表現(xiàn)更好，相關(guān)性以及可靠性均有所提升，與站點實測數(shù)據(jù)具有更好的一致性。這表明在季尺度上，TRMM降水數(shù)據(jù)能夠更好地應(yīng)用于洞庭湖流域的降水觀測。

圖3 洞庭湖流域1998-2011年部分站點TRMM降水數(shù)據(jù)和氣象站點實測數(shù)據(jù)的月平均降水量

2.3 基于TRMM降水數(shù)據(jù)的洞庭湖流域降水時空分布特征

在上述月尺度和季尺度TRMM降水數(shù)據(jù)與站點實測降水數(shù)據(jù)的比較之后，通過各種指標的評估分析，表明TRMM降水數(shù)據(jù)在洞庭湖流域具有較高的精度。因此本節(jié)利用TRMM降水數(shù)據(jù)并結(jié)合氣象站點實測數(shù)據(jù)對洞庭湖流域的降水時空分布進行分析。

表2 洞庭湖流域1998-2011年TRMM數(shù)據(jù)與

圖4 洞庭湖流域1998-2011年TRMM降水數(shù)據(jù)基于站點實測數(shù)據(jù)在季尺度上的r，RMSE和MSSS值的分布

圖5 洞庭湖流域1998-2011年TRMM降水數(shù)據(jù)與站點實測數(shù)據(jù)在季尺度上部分站點散點

基于洞庭湖流域27個氣象站點的實測數(shù)據(jù)，用反距離加權(quán)法插值生成洞庭湖流域1998—2011年平均年降水量空間分布圖，與TRMM降水數(shù)據(jù)的年降水量空間分布圖對比。如圖6所示，兩種數(shù)據(jù)的降水空間分布大體一致，均表現(xiàn)出在流域中部，南部和東部的降水比較充沛，流域西部和北部地區(qū)降水偏少，其中安化、平江、株洲等地年降水量相較于其他各地較多，年平均降水量超過1500 mm。但相較于實測數(shù)據(jù)，TRMM降水數(shù)據(jù)在無論在最大值還是最小值都有明顯的高估。

圖6 洞庭湖流域1998-2011年TRMM降水數(shù)據(jù)與氣象站點實測數(shù)據(jù)的年平均降水空間分布對比

3 結(jié) 論

(1) 在月尺度上，TRMM降水數(shù)據(jù)與站點數(shù)據(jù)擬合良好，且誤差較小，相關(guān)系數(shù)為0.89，相關(guān)性較高的站點主要分布在流域南部。但TRMM降水數(shù)據(jù)在大部分地區(qū)普遍高估了降雨量。

(2) 在季尺度上，TRMM降水數(shù)據(jù)精度較月尺度有所提升，相關(guān)系數(shù)達到0.94，并且可靠性更高。

(3) 洞庭湖流域降水十分充沛，但是季度之間降水分配不均，差異十分明顯?？傮w而言，降水量主要集中在春夏兩季，秋冬季節(jié)降水則相對匱乏。在空間上，流域內(nèi)降水分布不均，整體呈從東南向西北減少趨勢。

綜上所述，TRMM 3B43 V7降水數(shù)據(jù)在月、季尺度上具有較高精度，可為準確把握該流域降水時空分布特征，進行水文預(yù)報和過程模擬等方面提供可靠的科學(xué)依據(jù)。同時TRMM降水數(shù)據(jù)空間分辨率相對較高，合理利用TRMM降水數(shù)據(jù)與氣象站點實測數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠更為可靠的反映流域降水情況。