基于TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的不同時間尺度降水特征分析
——以內(nèi)蒙古地區(qū)為例

劉 月 璇，于 紅 博，2，張 巧 鳳，2，馬 梓 策

(1.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022； 2.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 遙感與地理信息系統(tǒng)重點實驗室，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022)

2013年IPCC第五次氣候變化評估報告指出，全球變暖的現(xiàn)象一直在持續(xù)，這將會導(dǎo)致水循環(huán)的重大變化[1-2]。降水作為一個水分通量連接著大氣過程和地表過程，是水循環(huán)的重要組成部分，也是區(qū)域水資源評價的重要內(nèi)容[3]。降水常受氣候變化、生態(tài)環(huán)境演變及人類活動等各種因素的影響，對人類的生產(chǎn)生存有著至關(guān)重要的作用[4-5]。內(nèi)蒙古自治區(qū)位于中國的北部邊疆，屬于干旱半干旱氣候向東南沿海濕潤半濕潤氣候延伸的過渡帶，地形復(fù)雜，生態(tài)環(huán)境脆弱，其氣候的敏感性和多樣性使之成為全球氣候最為敏感的區(qū)域之一，且該區(qū)跨度大，降水區(qū)域分布不均，研究降水對了解內(nèi)蒙古地區(qū)的生態(tài)環(huán)境及生態(tài)建設(shè)具有重要意義[6-8]。

目前，人們對內(nèi)蒙古地區(qū)降水的研究主要基于地面氣象站點。但由于氣象站點分布不均、密度不夠等缺點，難以全面、細(xì)致地反映該區(qū)降水的分布狀況。相比于傳統(tǒng)氣象站點監(jiān)測的方法，基于衛(wèi)星遙感技術(shù)監(jiān)測降水的方法具有覆蓋范圍廣、時空分辨率高、獲取方便、不受地形條件控制等優(yōu)點。1997年發(fā)射的TRMM是世界上第一顆搭載測雨雷達(dá)的衛(wèi)星，具有較高的時空分辨率，后續(xù)的一些改進(jìn)產(chǎn)品也極大改善了降水反演精度[3]。目前這種類型的降水監(jiān)測對中高緯度地區(qū)和高原地區(qū)具有重要意義，已被人們廣泛使用[9-17]。齊文文等[9]基于該降水?dāng)?shù)據(jù)分析了青藏高原的降水時空分布；楊艷芬等[10]利用TRMM 3B42 V6日降水?dāng)?shù)據(jù)對中國西北干旱區(qū)進(jìn)行了精度驗證，認(rèn)為其產(chǎn)品難以直接應(yīng)用在該地區(qū)，還需進(jìn)一步校正；蔡研聰?shù)萚13]利用該產(chǎn)品對內(nèi)蒙古地區(qū)進(jìn)行不同時間尺度的精度分析，具有較好的效果；秦?，摰萚14]利用該產(chǎn)品對整個蒙古高原進(jìn)行了大范圍的精度評價，認(rèn)為該產(chǎn)品在蒙古地區(qū)具有良好的適用性。

鑒于此，本文主要基于TRMM 3B43 V7產(chǎn)品，以北緯50°以南的內(nèi)蒙古自治區(qū)作為研究區(qū)，采用37個氣象站點實測降水?dāng)?shù)據(jù)，對不同時間尺度(月、季、年)的TRMM 3B43 V7數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗證，并借此分析該區(qū)2001～2018年不同時間尺度降水變化趨勢及時空規(guī)律。

1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古自治區(qū)位于中國北部邊疆，介于37°24′～53°23′N，97°12′～126°04′E(見圖1)。東西長2 400 km，南北寬1 700 km，自西向東橫跨中國西北、華北、東北三大區(qū)，分布有大興安嶺、陰山、賀蘭山等山脈，黃河、西遼河、嫩江等河流從中經(jīng)過，土地面積118.3萬km2，占中國國土面積的12.3%。內(nèi)蒙古高原是中國第二大高原，可以分為呼倫貝爾高原、錫林郭勒高原、烏蘭察布高原和巴彥淖爾、阿拉善及鄂爾多斯高原4部分[6-7]。該區(qū)大部分海拔在1 000 m以上，年降水量30～500 mm，氣候類型以溫帶大陸性季風(fēng)氣候為主。由于水分的變化，植被類型從東到西分別是森林、草原和荒漠。其中，草原約占內(nèi)蒙古陸地面積的75%[18]。由于TRMM產(chǎn)品覆蓋的局限性，本文只研究北緯50°以南的內(nèi)蒙古地區(qū)。

圖1 內(nèi)蒙古概況Fig.1 Overview of Inner Mongolia

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

采用的降水?dāng)?shù)據(jù)主要有兩類：實測數(shù)據(jù)為內(nèi)蒙古自治區(qū)內(nèi)2001～2018年間37個氣象站點的逐月降水?dāng)?shù)據(jù)(來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng))，其空間分布如圖1(b)所示，對于個別缺測值采用相鄰站點觀測數(shù)據(jù)多元線性回歸插補(bǔ)的方式代替；遙感數(shù)據(jù)為TRMM衛(wèi)星第7版3級產(chǎn)品TRMM 3B43 V7逐月降水?dāng)?shù)據(jù)，覆蓋范圍為50°S～50°N，時間范圍是2001～2018年，空間分辨率為0.25°×0.25°(來源于美國航空航天局NASA網(wǎng)站)。

2.2 研究方法

2.2.1精度評價指標(biāo)

對TRMM降水產(chǎn)品進(jìn)行精度評價，所用評價指標(biāo)為以下4種。

線性相關(guān)系數(shù)(R)是評定兩者之間的線性相關(guān)程度：

相對誤差(BIAS)是評定兩組數(shù)據(jù)的偏離程度：

均方根誤差(RMSE)是評定誤差的整體水平：

平均絕對誤差(MAE)是評定誤差的實際情況：

2.2.2Sen和Mann-Kendall檢驗

Sen趨勢度及Mann-Kendall檢驗分析是世界氣象組織推薦并廣泛應(yīng)用于氣象及水文等領(lǐng)域的趨勢分析和非參數(shù)檢驗方法，可用來檢驗水文氣象的趨勢變化[19]，本文主要用來分析內(nèi)蒙古地區(qū)年和季尺度上降水量的變化。

Sen趨勢的顯著性判斷需要采用Mann-Kendall(以下簡稱M-K)方法完成。M-K方法由Mann[20]提出，不僅用于檢測序列數(shù)據(jù)的一種變化趨勢是否顯著，還能夠測定各種變化趨勢的起始位置。具體計算過程見文獻(xiàn)[19]。

2.2.3變異系數(shù)CV

對于降水變化的劇烈程度，本文使用變異系數(shù)CV來表示：

3 TRMM降水精度評估

表1為TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)與氣象站點數(shù)據(jù)精度評估，圖2為內(nèi)蒙古地區(qū)2001～2018年間月、季、年不同時間尺度下，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)與氣象站點實測數(shù)據(jù)之間的擬合圖。由表1和圖2可知，在各個時間尺度上，各站點TRMM降水量與實際降水量之間均呈顯著(P<0.01)正相關(guān)關(guān)系，說明TRMM數(shù)據(jù)與實測站點數(shù)據(jù)之間在時空分布上具有良好的一致性。相對誤差BIAS除了在冬季較大，其余時段均小于0.13，這與冬季地表冰雪覆蓋和TRMM降水反演本身的缺陷有關(guān)[21-22]。

年尺度和夏季時間尺度下的均方根誤差RMSE和平均絕對誤差MAE，與其余時間尺度下相比偏大，這與降水量這一變量在年和夏季尺度上，其數(shù)量值較大有關(guān)。冬季的RMSE和MAE最小。

整體上看，TRMM數(shù)據(jù)與站點實測數(shù)據(jù)具有良好的一致性，能夠滿足在月及以上時間尺度上進(jìn)行內(nèi)蒙古地區(qū)的降水變化研究。

圖2 研究區(qū)2001～2018年TRMM不同時間尺度降水量 與實測站點降水量相關(guān)性Fig.2 Correlation of precipitation at different time scales of TRMM and precipitation at the measured sites in the study area from 2001 to 2018

4 結(jié)果分析

4.1 年降水量變化規(guī)律

內(nèi)蒙古地處中高緯度地區(qū)，地形復(fù)雜，氣候類型多樣，降水量受季風(fēng)影響顯著。為進(jìn)一步全面、細(xì)致地分析2001～2018年內(nèi)蒙古年降水量變化，本文以TRMM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從時間和空間兩個方面對18 a降水量變化進(jìn)行探討。

4.1.1年降水量年際變化

圖3為2001～2018年內(nèi)蒙古年降水量及其累積距平年際變化。由圖3可以看出，研究區(qū)年降水量介于228.95～403.80 mm之間，多年平均值為301.59 mm，降水變化曲線呈緩慢波動上升狀態(tài)，有多個波峰波谷，比較突出的峰值點有3個，分別位于2003，2008年和2012年，比較突出的谷值點有兩個，分別位于2007年和2015年。由Sen趨勢度和M-K檢驗可知，上升速率為44.96 mm/10 a(P<0.05)；因此近18 a的降水量總體呈上升趨勢，但趨勢并不顯著。

圖3 內(nèi)蒙古年降水量及其距平/累積距平年際變化Fig.3 Inter-annual variations annual precipitation and its anomaly/cumulative anomaly in Inner Mongolia

由圖3(b)可知，年降水量呈現(xiàn)出階段性變化趨勢，以2011年為界，2001～2011年間，距平以負(fù)值為主，累積距平整體呈下降趨勢，2011～2018年間，距平以正值為主，累積距平整體呈上升趨勢。因此2011年是降水累積量由下降至上升的轉(zhuǎn)折點。這一特征與馬梓策等[23]研究的年降水量變化趨勢相一致。

4.1.2年降水量空間分布

圖4(a)為2001～2018年內(nèi)蒙古多年平均降水量空間分布圖。由圖可知，降水量由內(nèi)蒙古的東北向西南呈條帶狀逐漸減少，主要是因為內(nèi)蒙古地區(qū)從東到西距海漸遠(yuǎn)，水汽逐漸衰減。內(nèi)蒙古降水量最少的地區(qū)主要位于西部，即阿拉善的西北部，降水量均在100 mm以內(nèi)；內(nèi)蒙古中部降水量在200～400 mm之間，其中位于錫林郭勒盟的二連浩特市周邊和位于巴彥淖爾市杭錦后旗往西的地區(qū)降水量在200 mm左右，在此界線往東的地區(qū)降水量逐漸增加至400 mm左右；降水量在400 mm以上的部分位于區(qū)域東北部、東部和東南大部分地區(qū)，如呼倫貝爾市，以及各種河流所在地如呼倫湖和錫林河流域。受東亞夏季風(fēng)和西風(fēng)環(huán)流的影響[24-25]，導(dǎo)致內(nèi)蒙古中部地區(qū)出現(xiàn)明顯的區(qū)域差異，例如受西風(fēng)環(huán)流影響較明顯的二連浩特市和杭錦后旗往西的內(nèi)蒙古中部地區(qū)降水量較少，而受東亞夏季風(fēng)環(huán)流影響較明顯的赤峰市、通遼市等地區(qū)降水量較高，這與李文寶等[26]的研究結(jié)論相一致。

圖4(b)為內(nèi)蒙古2001～2018年年降水趨勢圖，由圖可知，2001～2018年大部分地區(qū)降水有增加的趨勢，只有小部分地區(qū)降水量有所減少，降水量減小的地區(qū)主要位于區(qū)域北部和西部，例如呼倫貝爾市的西北部、包頭市的北部、巴彥淖爾市的大部分地區(qū)、阿拉善盟的東部和西北角。

圖4 2001～2018年內(nèi)蒙古多年平均降水量及變化趨勢的空間分布Fig.4 Spatial distribution of the average annual precipitation and its change trend in Inner Mongolia from 2001 to 2018

圖5為2001～2018年間內(nèi)蒙古地區(qū)年降水量的變異系數(shù)。由圖5可知，內(nèi)蒙古年降水量變異系數(shù)CV最大值達(dá)到0.7左右，主要分布在西部阿拉善高原，這一趨勢和任國玉等[27]研究結(jié)果相一致；降水量變異系數(shù)CV最小值為0.2左右，主要分布在呼倫貝爾市的東部、赤峰市的大部分地區(qū)和阿拉善盟的南部小部分地區(qū)。降水量少的地區(qū)CV值較大，降水量年際波動程度較為劇烈；降水量多的地區(qū)CV值較小，年際降水較為均衡。阿拉善盟南部降水量少但CV值較小，是因為該地區(qū)年際降水量變化趨勢較小所導(dǎo)致的?？傮w而言，西部降水量波動程度較大，中部次之，東部降水量波動程度最小。

圖5 2001～2018年內(nèi)蒙古年降水量變異系數(shù)Fig.5 Coefficient Variation of annual precipitation in Inner Mongolia from 2001 to 2018

4.2 降水量季節(jié)變化

本文將3～5月劃為春季，6～8月劃為夏季，9～11月劃為秋季，12至次年2月劃為冬季，基于TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)對內(nèi)蒙古研究區(qū)進(jìn)行季節(jié)降水量的時空特征分析。

4.2.1季節(jié)降水年際變化

表2是內(nèi)蒙古自治區(qū)四季多年降水量的基本特征。春季降水量最大值出現(xiàn)在2010年，最小值出現(xiàn)在2006年，春季降水量呈現(xiàn)下降趨勢，下降趨勢不顯著；夏季降水量最大值出現(xiàn)在2013年，最小值出現(xiàn)在2010年，夏季降水在年際變化上呈現(xiàn)出上升趨勢，上升趨勢不顯著；秋季降水量最大值出現(xiàn)在2012年，最小值出現(xiàn)在2005年，秋季降水在年際變化上呈現(xiàn)出顯著上升趨勢(P<0.05)；冬季降水量最大值出現(xiàn)在2012年，最小值出現(xiàn)在2011年，冬季降水量呈現(xiàn)上升趨勢，上升趨勢不顯著。由變異系數(shù)可知，秋季變異系數(shù)最大，因此該季降水年際波動最為劇烈，其次是春季和冬季，夏季變異系數(shù)最小，降水年際變化較為穩(wěn)定。

表2 2001～2018年間內(nèi)蒙古四季降水量的基本特征Tab.2 Basic characteristics of seasonal precipitation in Inner Mongolia from 2001 to 2018

圖6為內(nèi)蒙古地區(qū)18 a來四季降水量的年際變化，結(jié)合圖表可知，除了春季降水量呈下降趨勢外，其他3個季節(jié)的多年降水量均呈增加趨勢，且夏、秋季降水量增加趨勢較明顯，這兩個季節(jié)是年降水量增加的主要貢獻(xiàn)者。

圖6 2001～2018年內(nèi)蒙古四季降水量的年際變化Fig.6 Interannual changes in seasonal precipitation in Inner Mongolia from 2001 to 2018

4.2.2季節(jié)降水空間變化

圖7為2001～2018年間內(nèi)蒙古地區(qū)四季降水量的空間變化。由圖可知，各季節(jié)降水量變化趨勢與年降水量變化趨勢基本一致，均從內(nèi)蒙古的東部向西南部逐漸減少，夏季和秋季降水量條帶狀特征較為明顯，空間差異大，春季和冬季空間差異不明顯，分布較為均一。春季降水量較年均降水量略有向東部減少的趨勢，主要由于春季地表逐漸解凍后面臨強(qiáng)烈的蒸發(fā)作用，地表水分被逐漸蒸發(fā)消耗，且該時間段降水較為稀少，被蒸發(fā)的水汽很難以降水形式返回地面，所以春季降水特征不明顯[28]。

從等降水量線可知，四季中，降水量最少的地區(qū)均位于內(nèi)蒙古西部，降水量較多的地區(qū)大部分位于呼倫貝爾市、內(nèi)蒙古東南部。除去水域，春季降水量最大值在100 mm左右，夏季降水量最大值在400 mm左右，秋季降水量最大值在100 mm左右，冬季降水量最大值在20 mm左右。

圖8為2001～2018年內(nèi)蒙古季節(jié)降水量變異系數(shù)的空間分布圖，由圖可知，內(nèi)蒙古東部的呼倫貝爾市大部分地區(qū)，其降水量變異系數(shù)在四季中基本處于最小值狀態(tài)，降水量變化程度最小；春、夏和秋季變異系數(shù)最大值均主要出現(xiàn)在西部的阿拉善高原，冬季變異系數(shù)最大值除阿拉善高原外，還有通遼市和鄂爾多斯市，降水量變化程度較劇烈。阿拉善高原位于東亞季風(fēng)區(qū)的邊緣地帶，受到季風(fēng)和西風(fēng)的共同影響，該地區(qū)降水波動與內(nèi)蒙古其他地區(qū)相比較為劇烈[29]，這與李虹雨等[30]利用氣象站點研究內(nèi)蒙古降水的結(jié)論基本一致。其他降水波動較為明顯的地區(qū)，有秋季和冬季的通遼市，冬季的鄂爾多斯市。春季和秋季降水量的變異系數(shù)最大值達(dá)到1以上，夏季和冬季降水量變異系數(shù)最大值在0.8～0.9，春秋季節(jié)空間差異大，夏冬季節(jié)較為均一。

圖7 2001～2018年內(nèi)蒙古地區(qū)四季降水量空間變化Fig.7 Spatial variation of seasonal precipitation in Inner Mongolia from 2001 to 2018

圖8 2001～2018年內(nèi)蒙古季節(jié)降水量變異系數(shù)空間分布Fig.8 Spatial distribution of the coefficient variation of seasonal precipitation in Inner Mongolia from 2001 to 2018

圖9 2001～2018年內(nèi)蒙古四季降水量年際變化趨勢的空間分布Fig.9 Spatial distribution of interannual changes in seasonal precipitation in Inner Mongolia from 2001 to 2018

圖9為內(nèi)蒙古地區(qū)2001～2018年間四季降水量年際變化趨勢的空間分布圖。由圖可知，不同季節(jié)降水量變化趨勢的區(qū)域差異明顯。春季降水量呈減少趨勢的地區(qū)主要位于區(qū)域東北部、東南部、中部大部分地區(qū)和西部小部分地區(qū)，包括呼倫貝爾市、興安盟、烏蘭察布市、包頭市、呼和浩特市和鄂爾多斯市的大部分地區(qū)；其余盟市大部分區(qū)域降水量呈增加趨勢。夏季降水量呈明顯增加趨勢的地區(qū)主要位于呼倫貝爾市的東南部和西南部、興安盟和通遼市的大部分地區(qū)、赤峰市的南部、鄂爾多斯市的東南部；明顯減少的地區(qū)主要位于呼倫貝爾的西南部和錫林郭勒盟的中部。秋季降水量明顯增加的地區(qū)主要位于呼倫貝爾市的東南部及與興安盟接連區(qū)域；呈減少的地區(qū)主要位于赤峰市的南部、巴彥淖爾市的西部和阿拉善的大部分地區(qū)。冬季降水量無顯著性變化。

表3為內(nèi)蒙古地區(qū)2001～2018年間不同顯著性水平下，四季降水量變化趨勢的面積百分比。結(jié)合F檢驗，由表3可知，春、夏、秋、冬四季降水量呈增加趨勢的面積均高于呈減少趨勢的面積；除了夏季，其余季節(jié)降水量變化趨勢的面積百分比基本為：增加不顯著>減少不顯著>顯著增加>顯著減少；夏季呈顯著增加的面積所占比重遠(yuǎn)大于其余3個季節(jié)。

表3 不同顯著性水平的四季降水量變化趨勢的面積占比Tab.3 Area percentages of seasonal trends in precipitation with different significance levels %

5 討論與結(jié)論

5.1 TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的比較

內(nèi)蒙古面積廣闊，是中國第三大省區(qū)。由于氣象站點具有分布不均、覆蓋范圍不夠廣，且部分站點數(shù)據(jù)不易獲取等缺點，因此利用氣象站點數(shù)據(jù)插值只能大致概況研究區(qū)的降水空間分布，無法全面細(xì)致地了解研究區(qū)降水的細(xì)微差異。TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)作為一種重要的全球衛(wèi)星降雨產(chǎn)品，具有廣泛的覆蓋范圍、較高的時空分辨率，且經(jīng)過驗證可知，數(shù)據(jù)質(zhì)量較好[32]，能夠彌補(bǔ)氣象站點數(shù)據(jù)精度不足等缺陷[33]。

本文利用TRMM數(shù)據(jù)得出的內(nèi)蒙古地區(qū)年降水量的空間分布與殷方圓等[31]利用氣象站點數(shù)據(jù)得出的研究結(jié)果大致相同。所以，利用TRMM數(shù)據(jù)研究大范圍地區(qū)降水有較好的效果，同時能夠彌補(bǔ)氣象站點不全等缺陷。范科科等[34]在利用NDVI數(shù)據(jù)對內(nèi)蒙古地區(qū)TRMM數(shù)據(jù)降尺度結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，降尺度后的大部分站點的相對偏差BIAS存在下降趨勢，因此可以推斷出大部分站點的TRMM原始降水?dāng)?shù)據(jù)有高估的現(xiàn)象，這與本文的研究結(jié)果相一致。

5.2 基于TRMM的降水時空變化特征

本文利用2001～2018年內(nèi)蒙古地區(qū)的37個氣象站點實測數(shù)據(jù)，采用4種精度評價指標(biāo)對TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行月、年和季尺度的精度驗證，表明TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)之間的擬合優(yōu)度達(dá)到0.85(P<0.01)以上，兩者整體誤差水平相對較小。通過精度驗證結(jié)果可知，TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)可用于監(jiān)測北緯50°以南的內(nèi)蒙古地區(qū)的降水狀況。以TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基于Sen-MK檢驗法和變異系數(shù)法分析了內(nèi)蒙古地區(qū)18 a不同時間尺度的降水時空特征。研究結(jié)論如下：

(1) 2001～2018年內(nèi)蒙古自治區(qū)年降水量介于228.95～403.80 mm之間，多年平均值為301.59 mm，年際變化趨勢上，近18 a降水呈上升趨勢，上升速率為44.96 mm/(10 a)，2011年是降水累積量由下降至上升的轉(zhuǎn)折點。

(2) 降水量由內(nèi)蒙古的東北向西南呈條帶狀逐漸減少，大部分地區(qū)降水有增加的趨勢，只有小部分地區(qū)降水量有減小趨勢。降水量減小的地區(qū)主要位于區(qū)域西部的阿拉善高原，且其降水波動最為劇烈，內(nèi)蒙古中部次之，東部降水量變化較為均衡。

(3) 從季節(jié)降水年際變化可知，除了春季降水有減少趨勢外，其余季節(jié)的降水均呈上升趨勢，其中夏季和秋季是年降水量增加的主要貢獻(xiàn)者。

(4) 從季節(jié)降水的空間變化可知，四季降水量均自內(nèi)蒙古東部向西南逐漸減小，且夏季和秋季條帶狀特征明顯。四季中，內(nèi)蒙古的西部降水量最少，該地區(qū)的阿拉善高原降水量變化最為劇烈，而降水量變化均衡的地區(qū)主要位于內(nèi)蒙古東部的呼倫貝爾市。四季降水量呈增加趨勢的面積均高于呈減小趨勢的面積，其中，夏季降水量呈顯著增加趨勢的面積為四季中最大。