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    GPM IMERGE衛(wèi)星遙感降水數(shù)據(jù)在巢湖流域的精度評價

    2020-08-25 08:38:28齊鵬云萬能勝賴錫軍
    水土保持研究 2020年5期
    關(guān)鍵詞:巢湖校正站點

    程 揚,郭 燕,齊鵬云,萬能勝,賴錫軍

    (1.中國科學院 南京地理與湖泊研究所 中國科學院 流域地理學重點實驗室,南京 210008;2.中國科學院大學,北京 100049;3.安徽省巢湖管理局湖泊生態(tài)環(huán)境研究院,合肥 230000)

    降水是水循環(huán)過程的重要環(huán)節(jié)之一,在時空分布上具有顯著的變異特征[1]。同時,降水也是水文模型不可缺少的輸入變量,在流域尺度水文學研究中,準確獲取高時間、空間分辨率的降水信息是流域水文模型精度的重要保證[2]。

    傳統(tǒng)的降水觀測主要通過雨量計和雷達兩種方式進行,但兩種方法在應(yīng)用時均存在不足。雨量計能夠準確的觀測到地面點的降水情況,但雨量站的布設(shè)密度和位置等條件會對數(shù)據(jù)的精度造成一定的限制和影響[3],而目前國內(nèi)建立的遙測雨量站和氣象站密度并不能滿足現(xiàn)實的需求[4];雷達降水在地形復雜地區(qū)由于信號遮擋、回波不確定性等問題的存在,探測精度也不能得到有效保證[5]。近年來,隨著航空航天技術(shù)、遙感技術(shù)以及數(shù)據(jù)反演算法的發(fā)展,衛(wèi)星降水觀測以其高時空分辨率的降水觀測產(chǎn)品逐漸成為了新的降水數(shù)據(jù)來源[6],如CMORPH(Climate Prediction Center Morphing Technique)[7]、GSMaP(Global Satellite Maping of Precipitation)[8]、TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)[9]等衛(wèi)星降水產(chǎn)品已廣泛被用于水文水資源以及氣候變化等領(lǐng)域的研究和應(yīng)用中。

    GPM降水計劃是繼TRMM之后新一代全球衛(wèi)星降水產(chǎn)品,根據(jù)其數(shù)據(jù)反演算法提供了4種級別的產(chǎn)品,其中三級產(chǎn)品IMERGE (Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM)提供了高時空分辨率的全球降水數(shù)據(jù)。作為TRMM衛(wèi)星的繼承和發(fā)展,GPM對降水的探測在時間、空間分辨率上均有所提升[10]。但由于GPM衛(wèi)星產(chǎn)品面世時間較短,國內(nèi)對GPM降水數(shù)據(jù)在各流域的探測精度及適用情況研究尚不足夠[11-12]。

    本文將具有代表性的GPM 三級產(chǎn)品IMERGE v05 B選為研究對象,該產(chǎn)品提供給3種不同時效性、不同精度的數(shù)據(jù):early-run(下文以GPM-E表示)發(fā)布于觀測后4 h,late-run(下文以GPM-L表示)發(fā)布于觀測后12 h,final-run(下文以GPM-F表示)發(fā)布于觀測后兩個月,三組產(chǎn)品校準次數(shù)依次增加,且GPM-F經(jīng)過了地面雨量站觀測數(shù)據(jù)的校準,理論上具有更高的精度[10]。本文以巢湖流域為研究區(qū)域,以地面站點降水數(shù)據(jù)為對照,分別對GPM的三組產(chǎn)品在濕潤區(qū)的應(yīng)用精度進行評估。

    1 研究區(qū)域、資料與方法

    1.1 研究區(qū)域

    巢湖流域(116°26′00″—118°29′52″E,30°56′21″—32°16′00″N)位于安徽省中部,長江淮河之間,總面積1.35萬km2,地跨合肥、蕪湖、六安、馬鞍山、安慶等五市16縣市區(qū),是安徽省會經(jīng)濟圈主體。巢湖流域氣候類型為亞熱帶濕潤性季風氣候,四季分明,流域年平均溫度為16~16.5℃。降水量適中,年均降水量1 100 mm左右,主要集中在夏季,梅雨顯著。巢湖流域連接著江淮丘陵地帶以及沿江平原區(qū),流域內(nèi)地形以丘陵、平原為主。巢湖是區(qū)域內(nèi)最大的湖泊,位于流域中部,是我國第五大淡水湖。巢湖流域內(nèi)河網(wǎng)密布,主要分屬于杭埠—豐樂河、南淝河、派河、柘皋河、兆河、白石天河、裕溪河等7大水系,其中杭埠河和裕溪河分別為入湖和出湖水量最大的河流。

    1.2 數(shù)據(jù)來源及預處理

    本研究使用的降水數(shù)據(jù)時段從2016年1月1日至2017年2月28日。其中,GPM產(chǎn)品數(shù)據(jù)下載自美國國家宇航局(https:∥pmm.nasa.gov/),數(shù)據(jù)格式為netCDF,數(shù)據(jù)的時間分辨率為0.5 h;空間分辨率為0.1°×0.1°,覆蓋范圍60°S~60°N;而作為評估的對比參考數(shù)據(jù),本文使用的地面站點降水數(shù)據(jù)來源于安徽省氣象局,包括巢湖流域廬江、無為、舒城、巢湖閘下、肥西、合肥、肥東等120個站點的逐日的降水數(shù)據(jù),站點空間分布如圖1所示。

    圖1 研究區(qū)域及地面降水站點分布

    1.3 評估指標

    本文采用定量分析方法和分類統(tǒng)計指標兩種評價方式對GPM產(chǎn)品的數(shù)據(jù)精度進行評價。

    (1) 定量分析方法。定量指標反映GPM衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)與地面站點數(shù)據(jù)在數(shù)量上的一致性,包括以下幾個指標:

    相關(guān)系數(shù)R:用于衡量衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)和地面觀測數(shù)據(jù)之間的線性相關(guān)程度;取值范圍[-1,1],絕對值越大,相關(guān)性越強。

    (1)

    均方根誤差RMSE:用于衡量衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)的絕對誤差,對特大特小誤差反映敏感;取值范圍[0,+∞],值越小,誤差越小。

    (2)

    相對誤差BIAS:用于衡量衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)的相對誤差,能夠表現(xiàn)數(shù)據(jù)的偏離的方向;取值范圍[-1,1],絕對值越小,誤差越小,大于0表示高估降水量,小于0表示低估降水量。

    (3)

    (2) 分類評分指標。分類評分指標反映GPM衛(wèi)星降水產(chǎn)品對不同降水事件的檢測能力,包括以下幾個指標:

    2.1.1 課外活動參與度不均衡,組織活動質(zhì)量有待提升 問卷表明,工程學院學生的課外活動平均時間不算多,相對而言,大二、大四學生平均課外活動時間更少些。絕大多數(shù)在校生都參加了校內(nèi)的各種社團,并且參與目的明確,態(tài)度積極端正。其中,大三學生參團的平均個數(shù)最多,大四學生參團人均數(shù)最低。大一至大三學生對社團活動的滿意度約為60%,高于大四學生。在各類型課外活動的偏好方面,學生最喜歡參加的是“體育類”和“文藝類”,最不感興趣的是“學術(shù)講座類”,大部分學生對真人秀娛樂節(jié)目更感興趣。

    探測率POD:用于衡量對降水事件的探測能力;取值范圍為[0,1],值越大,說明GPM產(chǎn)品對降水事件的成功探測的程度越高。

    (4)

    空報率FAR:用于衡量降水事件被錯誤預測的概率;取值范圍為[0,1],值越小,說明GPM產(chǎn)品對降水的誤報程度越小。

    (5)

    頻率偏差B:用于衡量降水事件是否被高估或低估;取值范圍為[0,+∞],B>1說明GPM產(chǎn)品高估了降水事件;B<1說明GPM產(chǎn)品低估了降水事件。

    (6)

    公正先兆評分ETS:用于衡量對降水的綜合探測能力。取值范圍為[-1/3,1],值越大,說明GPM產(chǎn)品對降水的綜合探測能力越強。

    (7)

    (8)

    式中:H為衛(wèi)星產(chǎn)品準確探測到的降水事件數(shù);F為誤報的降水事件數(shù);M為漏報的降水事件數(shù);Z為衛(wèi)星降水和地面觀測數(shù)據(jù)均未發(fā)生該強度降水事件數(shù)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 不同時間尺度精度評價

    2.1.1 日尺度 繪制流域內(nèi)120個站點2016年1月至2017年2月的GPM數(shù)據(jù)和地面站點數(shù)據(jù)的散點圖并進行相關(guān)分析(圖2)。結(jié)果顯示,GPM-E產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)R=0.79,斜率K=0.70;GPM-L產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)R=0.63,斜率K=0.72;GPM-F產(chǎn)品的決定系數(shù)R2=0.66,斜率K=0.84,三組數(shù)據(jù)的決定系數(shù)均通過p<0.01的顯著性檢驗,表明3種GPM IMERGE降水產(chǎn)品與地面降水數(shù)據(jù)在整體上均具有較高的一致性。比較3種產(chǎn)品的決定系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),隨著校準次數(shù)的增加,GPM產(chǎn)品精度也略有遞增。

    相關(guān)系數(shù)只能表示衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)與地面站點數(shù)據(jù)整體的一致性,而不能有效反映差異量的大小,因此,計算各GPM產(chǎn)品的精度評價指標,結(jié)果見表1。3種產(chǎn)品的均方根誤差RMSE相差不大,分別為8.59 mm,8.44 mm和8.62 mm。而相對誤差BIAS指標顯示,GPM產(chǎn)品對降水均存在一定程度的高估,其中GPM-E和GPM-F產(chǎn)品對降水相對高估了9.52%和9.75%,而GPM-F產(chǎn)品對降水的觀測相對偏高23.15%。

    表1 GPM日降水序列總體精度評價指標

    2.1.2 季節(jié)尺度 巢湖流域降水年內(nèi)分布不均,夏季降水最多,梅雨顯著,冬季降水最少,因此有必要對GPM數(shù)據(jù)進行季節(jié)尺度上的精度評價。將巢湖流域2016年3月至2017年2月的降水數(shù)據(jù)按3—5月、6—8月、9—11月和12月—次年2月依次劃分為春季、夏季、秋季和冬季進行分析。由于2016年巢湖流域地面站點降水數(shù)據(jù)缺失值集中在秋季,因此在進行季節(jié)降水量精度評估時僅選取廬江、無為、舒城、巢湖閘下、肥西、合肥、肥東等無數(shù)據(jù)缺失的7個站點以季節(jié)內(nèi)各站點降水總量的平均值代表整個流域的季節(jié)總降水量,并計算GPM各降水產(chǎn)品在各季節(jié)內(nèi)的精度評價指標(圖3)。

    從圖3A可見,巢湖流域2016年夏季降水最多,其次為秋季和春季,冬季降水最少。對于2016年各季節(jié)降水量,GPM產(chǎn)品在降水較少的春季和冬季高于地面站點實測降水,而在夏、秋兩季,準實時產(chǎn)品GPM-E和GPM-L低于地面降水,校正后的非實時GPM-F產(chǎn)品高于地面站點降水。圖3B顯示,各產(chǎn)品各季節(jié)的相關(guān)性都較高(R>0.7),其中,在降水最多的夏季,3種GPM降水產(chǎn)品與地面降水數(shù)據(jù)之間的線性相關(guān)程度也最高(R>0.8)。值得注意的是,秋、冬兩季GPM-E,GPM-L,GPM-F3種產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)依次遞增,可能的原因是GPM衛(wèi)星產(chǎn)品對微量降水及以冰雪形態(tài)出現(xiàn)的固態(tài)降水探測存在較大誤差,而GPM-F產(chǎn)品經(jīng)地面站點校正,有效彌補了該方面不足。圖3C顯示,3種GPM IMERGE產(chǎn)品的均方根誤差RMSE均與降水量大小表現(xiàn)出一致的趨勢,夏季最高,春冬兩季較低,可能是由于巢湖流域夏季降水多且多以強降水形式出現(xiàn),給衛(wèi)星精確地觀測降水帶來極大地挑戰(zhàn),而春冬兩季降水較少且強度較低,降水量總體變化不大,RMSE的值就相對較低。圖3D顯示,GPM-E,GPM-L兩種準實時產(chǎn)品的相對誤差BIAS趨勢一致,在降水較少的春冬兩季表現(xiàn)為高估,而在降水較多的夏秋兩季表現(xiàn)為高估,其中在夏季誤差最小(<2%)。而GPM-F產(chǎn)品對4個季節(jié)的降水量估計均偏高,具體表現(xiàn)為春季相對誤差最大,冬季相對誤差最小。3種產(chǎn)品相比,經(jīng)地面站點校正后的GPM-F產(chǎn)品相對與準實時的GPM-E和GPM-F產(chǎn)品,其探測精度在冬季表現(xiàn)出絕對的優(yōu)勢。

    圖3 季節(jié)降水量及評價指標

    2.2 不同強度降水精度評估

    從上文的分析結(jié)果來看,降水強度對GPM產(chǎn)品的精度有一定程度的影響,因此引入分級評價指標探測率POD、空報率FAR、頻率偏差B和公正先兆評分ETS等指標定量地對降水強度的影響進行評價。

    根據(jù)天氣學對降水量等級的劃分規(guī)定和巢湖流域的降水強度情況,選取0.1 mm/d,10 mm/d,25 mm/d,50 mm/d4個閾值將降水劃分為無雨、小雨、中雨、大雨、暴雨級以上幾個等級,分別計算各等級降雨的分級評價指標(表2)。

    表2 GPM產(chǎn)品對不同強度降水觀測精度分級評價指標

    總體來看,降水強度對GPM產(chǎn)品對降水探測的能力有一定影響。對于探測率POD,GPM產(chǎn)品對是否降雨(0.1 mm/d)的探測率最高,達0.79,而隨著降雨強度的增大,GPM產(chǎn)品對相應(yīng)強度降水的探測率逐漸降低。空報率FAR顯示,GPM產(chǎn)品對50 mm/d的降水存在最多的誤報可能。從頻率偏差指標B可以看出,GPM產(chǎn)品對10 mm/d以下的小雨表現(xiàn)為高估,且對0.1 mm/d的少量降水高估最嚴重;而對50 mm/d的強降水表現(xiàn)為低估。綜合以上3個指標并結(jié)合ETS指標可以發(fā)現(xiàn),GPM產(chǎn)品對0.1 mm/d和50 mm/d的降水探測精度低于10 mm/d和25 mm/d強度的降水,說明降水強度過低或過高對GPM產(chǎn)品的探測精度均有一定程度的影響。

    3種不同時效性產(chǎn)品相比,總體上,隨著校正次數(shù)的增加,GPM產(chǎn)品的精度越高。特別是對于50 mm/d的高強度降水,GPM-F產(chǎn)品經(jīng)地面站點數(shù)據(jù)校正后,相比GPM-E和GPM-L產(chǎn)品探測精度提升明顯。

    2.3 不同站點數(shù)據(jù)精度

    降水受不同氣象要素和地理要素的影響,在空間上表現(xiàn)出較強的空間異質(zhì)性,有必要對巢湖流域內(nèi)各站點的數(shù)據(jù)精度分別進行分析[13]。因此,基于研究區(qū)內(nèi)120個地面氣象站點的日降水量分別計算3種GPM產(chǎn)品的精度評價指標,結(jié)果如圖4所示。

    由圖4可以看出,絕大部分地面站點降水量和GPM產(chǎn)品降水量之間的相關(guān)系數(shù)較高,進一步驗證了在巢湖流域GPM衛(wèi)星降水數(shù)據(jù)與地面站點數(shù)據(jù)存在明顯的一致性。流域中部站點相關(guān)系數(shù)較高而流域邊緣地區(qū)相對稍低,天蒼、瑤海磨店、張橋水庫、眾興水庫、眾興等個別站點相關(guān)系數(shù)低于0.6,說明這些站點GPM與地面站點數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系較弱。其中,除天蒼站位于流域西南的大別山區(qū)外,其他幾個站點均集中于流域北端長豐縣和肥東縣交界區(qū)域,其可能原因為該區(qū)域內(nèi)成像雷達像元內(nèi)的降水不均勻,導致遙感產(chǎn)品與地面站點實測降水在時空檢測尺度上不匹配[14]。另外,GPM-F產(chǎn)品相對于兩準實時產(chǎn)品來說,流域中部的相關(guān)系數(shù)明顯提升,表明經(jīng)過地面站點的校正后,GPM-F產(chǎn)品在流域中部地區(qū)與實測降水數(shù)據(jù)有更高的一致性。

    圖4 各站點評價指標

    分析3種GPM產(chǎn)品在各站點的絕對誤差分布圖可以發(fā)現(xiàn),GPM-L產(chǎn)品與GPM-E產(chǎn)品相比絕對誤差略有降低但不明顯,且兩準實時產(chǎn)品的絕對誤差均在流域東南部最大,近半數(shù)站點的絕對誤差都在10 mm以上。而GPM-F產(chǎn)品的絕對誤差在全流域沒有明顯的分布特征,其數(shù)據(jù)在流域東南部絕對誤差明顯低于兩準實時產(chǎn)品,但在其他站點也出現(xiàn)了絕對誤差過大的情況,考慮可能的原因為GPM-F產(chǎn)品相較GPM-E和GPM-L產(chǎn)品經(jīng)歷了更多校正方案的處理,不同的校正算法導致了GPM-F產(chǎn)品在流域內(nèi)誤差分布情況不同于準實時產(chǎn)品。

    BIAS指標反映了GPM產(chǎn)品日降水數(shù)據(jù)偏離實測降水量的程度,對于GPM-E和GPM-L產(chǎn)品,有93個站點在流域內(nèi)的BIAS值大于0,占總站點數(shù)的77.5%,說明該產(chǎn)品在巢湖流域大部分站點對降水的估計表現(xiàn)為高估。而GPM-F產(chǎn)品在120個站點中僅有8個站點的BIAS低于0,即經(jīng)過更多校正處理后,GPM-F產(chǎn)品在巢湖流域?qū)邓墓烙嬈吒訃乐亍?/p>

    綜合以上分析,流域中部GPM數(shù)據(jù)和地面站點降水量的相關(guān)性較邊緣更高;準實時產(chǎn)品在流域西南部絕對誤差較大,但經(jīng)地面站點校正后的GPM-F產(chǎn)品在流域內(nèi)絕對誤差分布較平均;流域內(nèi)多數(shù)站點的GPM數(shù)據(jù)高估了降水,且校正后的GPM-F產(chǎn)品在更多站點表現(xiàn)出高估。

    3 結(jié) 論

    (1) GPM IMERGE 產(chǎn)品對巢湖流域降水的估測能力總體較高,但在不同的時間尺度下的探測精度表現(xiàn)不一。日尺度方面,GPM IMERGE產(chǎn)品均表現(xiàn)出較高的線性相關(guān)性(R>0.78)和較低的均方根誤差(RMSE<8.6 mm),而相對誤差檢驗則顯示了GPM產(chǎn)品對降水一定程度的高估,其中,兩準實時產(chǎn)品高估低于10%,而非實時GPM-F產(chǎn)品存在23.15%的高估。在季節(jié)尺度上,GPM數(shù)據(jù)與地面站點數(shù)據(jù)在夏季擁有最高的線性相關(guān)性(R>0.8)和最高的均方根誤差(RMSE>13.8 mm),說明豐富的降水能夠帶來GPM數(shù)據(jù)精度的提高,但暴雨也導致了較大的絕對誤差。

    (2) 降水強度對GPM IMERGE產(chǎn)品的探測精度存在一定程度的影響。隨著降雨強度的增大,GPM產(chǎn)品對相應(yīng)強度降水的探測率逐漸降低,同時,GPM產(chǎn)品對50 mm/d的降水存在最多的誤報可能。GPM產(chǎn)品容易高估10 mm/d以下的小雨,而低估50 mm/d的強降水。總體來看,GPM產(chǎn)品對10 mm/d的降水綜合探測能力最強,降水強度過低或過高對GPM的探測精度均有一定程度的影響,但對50 mm/d的暴雨的探測能力最弱。

    (3) 各站點驗證結(jié)果表明,流域中部GPM數(shù)據(jù)和地面站點降水量的相關(guān)性較邊緣更高;準實時產(chǎn)品在流域西南部絕對誤差較大,但經(jīng)地面站點校正后的GPM-F產(chǎn)品在流域內(nèi)絕對誤差分布較平均;流域內(nèi)多數(shù)站點的GPM數(shù)據(jù)高估了降水。

    (4) 經(jīng)地面站點校正的GPM-F產(chǎn)品在秋冬季和高強度降水中的精度較準實時GPM-E和GPM-L產(chǎn)品均有提升,但導致了更高的高估。因此,在選擇GPM產(chǎn)品進行流域降水分析及水文模擬時,因結(jié)合時效性要求、研究的時間尺度和降水強度等條件綜合考量,并在研究流域做適當精度評估后選用。

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