長三角地區(qū)常用遙感降水產(chǎn)品質(zhì)量評估

李強宇， 楚岱蔚， 朱曉晨*

(1.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院， 南京 210044； 2.浙江省杭州市余杭區(qū)氣象局， 杭州 311100)

降水資料是陸地生態(tài)系統(tǒng)建模及氣候資源評定中重要的參數(shù)[1]。選用高精度、準確的降水產(chǎn)品對區(qū)域水資源管理具有重要的意義。衛(wèi)星降水產(chǎn)品具有性能較少受地面條件限制，觀測范圍廣、數(shù)據(jù)來源多等特點[2]。中外衛(wèi)星降水產(chǎn)品種類繁多，但是不同衛(wèi)星遙感降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)在長三角地區(qū)具有不同的適用性，在進一步應(yīng)用于水文及氣象研究之前，需要對這些產(chǎn)品反演結(jié)果進行驗證與質(zhì)量評估。

目前，中外已經(jīng)開發(fā)出了多種降水產(chǎn)品。其按照主要原理主要有：以熱帶降水任務(wù)衛(wèi)星(tropical rainfall measurement mission，TRMM)與全球降水計劃數(shù)據(jù)集(global precipitation measurement, GPM)為代表的主動微波遙感產(chǎn)品，依靠星載雷達進行對空掃描[3]；以氣候預(yù)測中心校正產(chǎn)品(climate prediction center morphing technique，CMORPH)為代表的被動微波遙感產(chǎn)品，使用不同物體比輻射特征不同的特性推斷降水分布[4]；以中國自動站與CMORPH降水產(chǎn)品融合數(shù)據(jù)集(China merged precipitation analysis, CMPA)為代表的融合降水產(chǎn)品，通過融合衛(wèi)星測雨數(shù)據(jù)和地面觀測數(shù)據(jù)對降水進行校正[5]。Guo等[6]以中國月降水量分析產(chǎn)品(China monthly precipitation analysis product， CPAP)降水?dāng)?shù)據(jù)為基底系統(tǒng)評價2種GPM產(chǎn)品在中國區(qū)域的質(zhì)量，認為GPM產(chǎn)品在西北地區(qū)存在對微量降水的過度檢測現(xiàn)象，且在冬季質(zhì)量出現(xiàn)下降。Dinku等[7]對非洲與南美洲2個的復(fù)雜地形山地區(qū)域中的CMORPH與TRMM降水產(chǎn)品的質(zhì)量進行評價，提出2種衛(wèi)星產(chǎn)品存在對降水量的低估且與地面參考數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)較低。田鳳云[8]等利用水文雨量站時段降水觀測資料對黃土高原地區(qū)3個典型流域內(nèi)CMPA產(chǎn)品進行質(zhì)量評價，得出CMPA產(chǎn)品對降水估測較站點降水觀測更低，且隨著降水量級提升，精度出現(xiàn)下降。目前中國以及流域范圍的衛(wèi)星遙感降水應(yīng)用研究已經(jīng)取得一定進展，而在長三角區(qū)域尺度開展的研究較少，且大多數(shù)為單一產(chǎn)品的研究或2種產(chǎn)品間的對比[9-11]。長三角地區(qū)內(nèi)存在多種地形，且降水分布受地形、氣候等因素影響，遙感降水產(chǎn)品在不同區(qū)域的精度存在差異，研究確定常用的幾種降水產(chǎn)品的適用性對區(qū)域內(nèi)水資源管理等具有重要意義。

基于長三角地區(qū)2014年以及2018年的62個氣象站點數(shù)據(jù)，應(yīng)用7種指標，對中外應(yīng)用較為廣泛的4套降水產(chǎn)品：CMPA、GPM、CMORPH以及TRMM進行質(zhì)量評估，從年、季、月的時間尺度和空間尺度對2種產(chǎn)品的降水觀測精度進行對比研究上述衛(wèi)星降水產(chǎn)品在長三角地區(qū)的適用性。通過評估，能夠了解衛(wèi)星降水反演的質(zhì)量特征和局限性，選擇適合區(qū)域內(nèi)應(yīng)用的降水產(chǎn)品，為構(gòu)建高精度、精細化的降水空間分布提供支撐。

1 研究區(qū)概況與研究數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域概況

長江三角洲(圖1)地處115°E～123°E，29°N～32°N，西部瀕臨黃海與東海，面積約21.2萬km2，為中國六大城市群之一——長三角城市群所在地[12]。

目前長三角城市群內(nèi)包括江蘇省、上海市、浙江省和安徽省。長三角地區(qū)內(nèi)以淮河為界，南部為亞熱帶季風(fēng)氣候，以北屬暖溫帶半濕潤季風(fēng)氣候。區(qū)域內(nèi)全年雨熱同期，水旱災(zāi)害十分頻繁，部分城市“水質(zhì)型”缺水嚴重。長三角地區(qū)地形以平原，山丘與水域為主，主要地形區(qū)為長江三角洲平原、黃淮平原、皖南丘陵以及浙南山地等。

圖1 長三角地區(qū)行政區(qū)劃及地形分布圖Fig.1 Administrative divisions of the Yangtze River Delta

1.2 研究數(shù)據(jù)

降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)： CMPA，是由中國國家氣象信息中心利用以概率密度匹配+最優(yōu)插值(PDF+OI)為基礎(chǔ)的兩步數(shù)據(jù)融合算法，對上述算法在1 h及0.1°分辨率下的核心參數(shù)進行修訂和調(diào)整，融合地面站點觀測數(shù)據(jù)的逐小時觀測數(shù)據(jù)與CMORPH衛(wèi)星降水產(chǎn)品得到，在中國區(qū)域的精度高于國際同類產(chǎn)品[8]； GPM/IMEGR是1個衛(wèi)星群，其核心觀測平臺加強了對固態(tài)粒子及微量降水的觀測能力[12]； CMORPH由美國NOAA氣候預(yù)測中心整合全球多衛(wèi)星數(shù)據(jù)被動遙感數(shù)據(jù)生產(chǎn)； TRMM是由美國與日本共同研發(fā)的世界上首顆定量測量熱帶、亞熱帶降雨的衛(wèi)星[13]。

1 研究方法

研究中對相關(guān)數(shù)據(jù)(nc格式、grd格式等)使用對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理軟件提取，按照地面站點所采用的降水觀測時間段(北京時間20:00為日界)進行按日累加，即為日值合成。根據(jù)需要將所有數(shù)據(jù)的空間分辨率經(jīng)過雙線性插值重采樣到0.25°。利用 Arcgis 軟件批量提取并收集匯總不同衛(wèi)星遙感日降水?dāng)?shù)據(jù)與對應(yīng)地面站點位置相對應(yīng)的日降水值；其中降水過程判斷閾值根據(jù)常用氣象標準設(shè)定為0.1、10、25 mm/d，此為常用的有降水、中雨及大雨的降水標準。特別的，TRMM3 h數(shù)據(jù)中昨日世界時 12：00 到當(dāng)日世界時12：00前后各1.5 h數(shù)據(jù)冗余，觀測時段不能和其他數(shù)據(jù)的世界時12：00數(shù)據(jù)完全對應(yīng)，做出一個假設(shè)：在每日世界時12：00前后多測的1.5 h內(nèi)降水是均勻分布的，故可以對其首尾數(shù)據(jù)進行平均值剔除。降水產(chǎn)品參數(shù)如表1所示。

將降水?dāng)?shù)據(jù)采用中緯度地區(qū)氣候劃分方式，進行季節(jié)進行相關(guān)計算(其中3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12月—次年2月為冬季)。為保障降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)完整性，僅選擇觀測時段內(nèi)，連續(xù)24個時次內(nèi)均存在正確反演結(jié)果的數(shù)據(jù)，故CMPA產(chǎn)品在2018年10月數(shù)據(jù)缺失較多。作為評估的參考數(shù)據(jù)，使用2014年全年以及2018年全年研究區(qū)內(nèi)地面站點日降水?dāng)?shù)據(jù)，排除海島上站點后共有62個站點，數(shù)據(jù)來源為中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)開發(fā)的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)，經(jīng) MATLAB平臺提取與處理合成。通過矢量邊界提取研究區(qū)內(nèi)數(shù)字高程數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站，基于Arcgis平臺投影變換至Albers 投影。

表1 4套衛(wèi)星數(shù)據(jù)主要參數(shù)

2.1 評估指標

使用統(tǒng)計指標與過程分類指標評估遙感降水產(chǎn)品的精度，分別使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)(pearson correlation coefficient，COR)、相對偏差(relative bias，RBIA)、均方根誤差(root-mean-square error，RMSE)、錯報率(false alarm ratio，F(xiàn)AR)、探測率(probability of detection，POD)、成功比率(critical success index，CSI)和精度(accuracy，ACC)作為指標。對于每種衛(wèi)星降水產(chǎn)品，首先進行站點尺度上的誤差計算，再按照整個研究時段內(nèi)的均值分別統(tǒng)計質(zhì)量指標在各站點的空間分布情況及均值在不同研究時段內(nèi)的分布。評估指標如下。

2.1.1 相對偏差

相對偏差用于評價衛(wèi)星降水產(chǎn)品與站點測值的平均偏離程度，其能夠消除不同站點降水?dāng)?shù)值的影響以在同一水平上進行誤差比較，范圍為(-∞,+∞)，最優(yōu)值為0；低相對偏差代表降水產(chǎn)品反演更精確；相對偏差與降水?dāng)?shù)值大小無關(guān)[14]。

(1)

式(1)中：Pi及Si分別為衛(wèi)星產(chǎn)品數(shù)據(jù)值和站點觀測值；i為研究期內(nèi)每日；n為研究期內(nèi)結(jié)束日。

2.1.2 皮爾遜相關(guān)系數(shù)

皮爾遜相關(guān)系數(shù)是測量降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)和地面站觀測值之間線性相關(guān)程度的指標，范圍為(-∞,+∞)，最優(yōu)值為1；較高(>0.8)的相關(guān)系數(shù)表示降水產(chǎn)品與站點觀測值的關(guān)聯(lián)程度高[15]。

(2)

2.1.3 均方根誤差

均方根誤差反映降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)與站點觀測數(shù)據(jù)之間偏差整體水平以及降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)的離散水平，范圍為[0,+∞)，最優(yōu)值為0；均方根誤差與統(tǒng)計變量值有關(guān)，較低的均方根誤差代表降水的極端偏差值較小[16]。

(3)

降水的日變化監(jiān)測對精細化的降水管理及災(zāi)害監(jiān)測具有較為重要的意義[3]。使用以下4種無量綱過程分類指標對降水過程生消的辨別能力以及對不同量級日降水的捕捉能力進行評價。降水過程分解判斷使用如表2所示。

表2 降水過程判定列聯(lián)表

2.1.4 探測率

反映降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)對降水過程正確判斷日數(shù)的比例，最優(yōu)值為1；高探測率代表降水產(chǎn)品對真實降雨事件探測比例較高[9]。

(4)

2.1.5 錯報率

反映使用降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)對降水過程錯誤的監(jiān)測比例，最優(yōu)值為0；低錯報率代表降水產(chǎn)品報虛假降雨幾率較低[9]。

(5)

2.1.6 成功比率

反映使用降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)對降水成功探測在有雨日數(shù)中的比例，最優(yōu)值為1；高成功比率代表降水產(chǎn)品報成功率較高且錯誤較少[9]。

(6)

2.1.7 精度

反映降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)對降水過程正確日數(shù)在全部情況中的比例，最優(yōu)值為1；高精確度代表降水產(chǎn)品整體對降水過程的發(fā)生或者發(fā)生的判斷成功率較高[17]。

(7)

以上4種降水過程分類指標的取值范圍均在[0,1]，符號定義根據(jù)表2確定。

3 結(jié)果分析與討論

3.1 降水產(chǎn)品年統(tǒng)計評估

年降水量能夠反映地區(qū)氣候特征，是重要的陸地生態(tài)系統(tǒng)建模參數(shù)。統(tǒng)計4種降水產(chǎn)品和地面站點在研究時段內(nèi)年的年降水量并進行質(zhì)量分析得出圖2(a)～圖2(d)、圖3(a)～圖3(d)及表3。

研究區(qū)域內(nèi)氣象站點降水實測數(shù)據(jù)為自變量，其對應(yīng)的降水產(chǎn)品反演值為因變量做一元線性回歸分析結(jié)果如圖2所示。由圖中1∶1直線與擬合虛線交點可看出，CMORPH與CMPA對低于1 200 mm的降水存在高估，對更高的降水存在低估，GPM對降水存在一定高估，TRMM降水反演普遍低于站點實測。CMPA降水反演值與站點實測降水量存在較好的一致性，體現(xiàn)為擬合直線與參考線接近。

圖2 站點與產(chǎn)品反演年降水散點圖Fig.2 Site and product inversion annual precipitation scatter plot

表3 降水產(chǎn)品年降水的統(tǒng)計評估表

對研究期內(nèi)降水量做算術(shù)日平均，得到的日平均降水量的空間分布如圖3所示。

從圖3中可以看出，CMORPH、CMPA和TRMM 反演的長三角區(qū)域降水的空間分布趨勢結(jié)果相似，均為南多北少，GPM反演降水南北差距較低，從降水量數(shù)值上來看，各產(chǎn)品存在差別，對于研究區(qū)內(nèi)北部地區(qū)，降水量反演結(jié)果接近，安徽南部及浙江大部分地區(qū)出現(xiàn)較大差異。TRMM降水量最高，其次為CMPA及CMORPH，GPM結(jié)果最低，反應(yīng)在地形復(fù)雜地區(qū)各產(chǎn)品對降水量估測存在差異。

利用各產(chǎn)品年降水量值與站點反演值，計算不同年份站點實測降雨量與站點所在像格點降水值的質(zhì)量參數(shù)，得到2014年及2018年長三角地區(qū)觀測站與降水產(chǎn)品降水資料的統(tǒng)計評估參數(shù)的變化趨勢。分析表3，2014年，CMPA各指標均優(yōu)于其他產(chǎn)品，2018年CMORPH產(chǎn)品質(zhì)量較高；CMPA的COR為最高，均達到0.8以上，CMORPH與TRMM較好，GPM為最差；CMORPH的RBIA絕對值較低(<0.1)，CMPA與GPM較好，TRMM為最差；CMPA的均方根誤差綜合較低，CMORPH、GPM其次，而TRMM為最差。

3.2 降水產(chǎn)品季節(jié)統(tǒng)計評估

長三角區(qū)域大多數(shù)地區(qū)雨熱同期，不同季度的降水差異分明，需要分析各季節(jié)內(nèi)降水產(chǎn)品誤差特征。基于各站點的3種統(tǒng)計數(shù)據(jù)指標，在季節(jié)尺度上求均值,如圖4及表4所示。

由圖4可以看出，從相關(guān)系數(shù)來看，CMPA最優(yōu)(>0.8)，GPM與CMORPH比較接近，TRMM為最差；相對偏差，各產(chǎn)品冬季出現(xiàn)質(zhì)量下降，CMPA質(zhì)量最優(yōu)，CMORPH比較接近，但有少數(shù)極端異常值，TRMM與GPM質(zhì)量較差；均方根誤差，CMPA各季節(jié)間均為最優(yōu)，CMORPH與TRMM較好，GPM為最差。

由表4所示，CMPA產(chǎn)品好于CMORPH與GPM，同時3種統(tǒng)計指標在各季節(jié)均保持較穩(wěn)定；春、秋季監(jiān)測指標質(zhì)量較好，冬、夏季監(jiān)測指標下降，冬季下降較大；GPM產(chǎn)品均方根誤差較大，即極端誤差較大；CMORPH產(chǎn)品對降水估計值較精確且均方根誤差較小，降水相關(guān)性較低；CMPA產(chǎn)品除冬季域波動較大以外對降水反演的準確度均較高；TRMM夏季表現(xiàn)有一定改善。

圖3 衛(wèi)星產(chǎn)品反演日均降水分布圖Fig.3 Satellite product inversion of daily average precipitation distribution map

圖4 降水產(chǎn)品季節(jié)統(tǒng)計指標箱線圖Fig.4 Box graph of mean seasonal statistical indicators of precipitation product

表4 降水產(chǎn)品季節(jié)統(tǒng)計指標均值比較表

3.3 降水產(chǎn)品月精度評價

根據(jù)2014年及2018年的CMORPH、GPM、CMPA、TRMM和實測站點的月降水量，整理降水產(chǎn)品各站點不統(tǒng)計指標均值，將不同產(chǎn)品質(zhì)量指標與對應(yīng)月份的時間序列繪制為圖5所示的折線圖。分析圖5(a)、圖5(b)可知，在月尺度下各站點精度評估呈現(xiàn)相似趨勢，3—10月質(zhì)量較穩(wěn)定，其他月份波動增大，其中2018年10月由于CMPA產(chǎn)品記錄日期較少，誤差增大。均方根誤差，其中CMPA表現(xiàn)最好，TRMM與CMORPH比較接近，GPM誤差最大。根據(jù)圖5(c)、圖5(d)，相對偏差于冬季出現(xiàn)較大偏差，除CMPA各產(chǎn)品大部分為出現(xiàn)較高的估計。

圖5 降水產(chǎn)品月統(tǒng)計指標對比Fig.5 Comparison of monthly statistical indicators of precipitation products

統(tǒng)計各月降雪產(chǎn)品過程分類精度指標，繪制為極坐標圖。由圖6可知，從不同月份來看，汛期及冬季精度出現(xiàn)較大改善，CMPA表現(xiàn)最好，GPM與CMORPH較差，GPM為最差；關(guān)鍵成功指數(shù)，冬季以及6—8月，除CMPA外各產(chǎn)品屬于過程分類較低時段(<0.8)，CMPA在各月基本均保持較高水平(>0.8)，CMORPH與GPM表現(xiàn)接近，TRMM為最低；探測率，CMPA在大部分月份表現(xiàn)最好(>0.9),GPM較優(yōu)且全年質(zhì)量穩(wěn)定，CMORPH與TRMM較差；錯報率，CMPA表現(xiàn)最好，CMORPH與TRMM較接近，GPM最差。

3.4 降水產(chǎn)品精度空間評估

為驗證各產(chǎn)品在長三角區(qū)域內(nèi)精度空間分布，對于各衛(wèi)星降水產(chǎn)品，結(jié)合衛(wèi)星遙感降水反演區(qū)域的降水量及站點年降水量值，在各站點計算年精度指標，對比分析降水產(chǎn)品質(zhì)量指標在長三角區(qū)域的分布特征。

分析圖7可得，CMPA產(chǎn)品相關(guān)系數(shù)表現(xiàn)較好。對相對偏差而言，TRMM，CMORPH與CMPA大部分站點呈現(xiàn)對降水的較低估計。GPM產(chǎn)品在2年間對降水在大部分地區(qū)出現(xiàn)較高的估計。均方根誤差，大部分站點均呈現(xiàn)由沿海以及南部山地較高，而平原地區(qū)較低，反映出衛(wèi)星降水產(chǎn)品在平原均一地形下極端誤差普遍較小。

基于圖8中對于降水過程探測質(zhì)量空間分布特征，對于探測率，CMPA表現(xiàn)最好(>0.8)，GPM次之，其他產(chǎn)品性能接近；精度，普遍出現(xiàn)沿海較高(>0.8)，而內(nèi)陸較差(>0.7)，其中山地丘陵地區(qū)最低(>0.6)；關(guān)鍵成功指數(shù)，在南部山地地區(qū)CMORPH與CMPA優(yōu)勢較高；錯報率，以大約北緯30°為界，以北地區(qū)錯報率較低，南部地區(qū)錯報率更高，其中山地丘陵地區(qū)整體表現(xiàn)仍然較差，整體以CMPA與GPM質(zhì)量較好。在不同地形區(qū)間內(nèi)，不同衛(wèi)星產(chǎn)品的降水的估測精度呈現(xiàn)較大差異。除CMPA產(chǎn)品外，CMORPH與GPM產(chǎn)品表現(xiàn)均較高；在整體精度較低的山地丘陵地區(qū)，CMPA產(chǎn)品相關(guān)性最好，但偏差較GPM產(chǎn)品大，原因是與GPM產(chǎn)品時間分辨率更高，對短期降水探測能力更高[18]。

圖6 降水產(chǎn)品月過程分類評估對比Fig.6 Evaluation of classification index of monthly data of precipitation products

圖7 降水產(chǎn)品統(tǒng)計指標空間分布Fig.7 Spatial distribution of precipitation product statistical indicators

圖8 降水產(chǎn)品過程分類指標空間分布Fig.8 Spatial distribution of precipitation product process classification indicators

3.5 不同閾值下降水過程檢測能力評估

計算不同閾值下衛(wèi)星降水產(chǎn)品對降水過程檢測能力指標，如表5。分析可知，隨著降水判斷閾值增大，大部分產(chǎn)品的指標出現(xiàn)改善，反映各降水產(chǎn)品對較大的降水捕捉能力較高；較大閾值下對降水的判斷精度均達到最高(>0.95)水平；TRMM產(chǎn)品對不同閾值變化的響應(yīng)較大，較低閾值下精度指標較低，閾值提升會引起質(zhì)量改善；相比于其他產(chǎn)品在高閾值下出現(xiàn)的指標改善情況，CMORPH對較大降水閾值出現(xiàn)了一定的負效應(yīng)。在不同年份比較，GPM產(chǎn)品對降水錯報率較低，反映其能夠較好地檢測出降水事件。CMORPH與CMPA質(zhì)量差異較大，2018年質(zhì)量更高。

較低降水閾值(0.1 mm/d)下，除CMPA外各產(chǎn)品精度指標均比較接近(0.8左右)，但GPM產(chǎn)品出現(xiàn)較高的錯報率與探測率均較高的現(xiàn)象，針對GPM對小雨錯報率與誤報率。中雨降水閾值下，大部分產(chǎn)品除精度以外的指標質(zhì)量均出現(xiàn)下降。較高閾值下，各產(chǎn)品的精度達到最大，其他指標有較大下降，反映在有雨過程中做出的判斷出現(xiàn)了較大的誤差，但對無雨過程的判斷準確性則較大提升；TRMM產(chǎn)品隨著降水閾值的提升，精度有一定提升而其他指標下降不明顯，反映其可以較好監(jiān)測連續(xù)較大降水。相比于TRMM，GPM在微小降水的觀測上質(zhì)量均較高。

表5 不同閾值降水過程檢測指標對比

3.6 衛(wèi)星降水產(chǎn)品質(zhì)量變化原因探析

上述降雨量、降雨事件精度評估結(jié)果表明，中國自動站與CMORPH降水產(chǎn)品融合的逐時降水量網(wǎng)格數(shù)據(jù)集在長三角區(qū)域的應(yīng)用表現(xiàn)良好，可以作為雨量站點的補充來提供降水?dāng)?shù)據(jù)。4種降水產(chǎn)品的性能評估結(jié)果反映了不同產(chǎn)品在長三角區(qū)域的共同誤差特點，即衛(wèi)星降水產(chǎn)品的質(zhì)量受地形、季節(jié)及降雨強度等因素的影響，在不同地區(qū)會表現(xiàn)出明顯的精度差異[19]。楊震宇等[20]、陳茜等[21]分別在長江流域及江蘇省內(nèi)關(guān)于GPM的研究均指出，GPM對降水量存在全年間的普遍低估現(xiàn)象；Prakash等[22]在TRMM與GPM的對比研究中指出， GPM對小雨事件具有更好的檢測能力[22]，與本文中部分結(jié)果相一致。在浙江省、安徽省的山地丘陵地區(qū)，各產(chǎn)品質(zhì)量均出現(xiàn)下降，這與不同區(qū)域的氣候及地理特征有關(guān)：在地形復(fù)雜的地區(qū)，高程與氣象因子的關(guān)系對遙感降水產(chǎn)品的質(zhì)量存在一定的影響，導(dǎo)致產(chǎn)品精度與高程及地表狀況存在一定相關(guān)性[23]；不同高程區(qū)間的水汽補給原理存在一定區(qū)別而與產(chǎn)品預(yù)設(shè)模型不同[24]；衛(wèi)星產(chǎn)品的采用的反演模型會影響不同季節(jié)的降水反演精度，如TRMM產(chǎn)品為熱帶降水測量設(shè)計，且其空間分辨率較低，冬季溫度下降時，質(zhì)量下降，這與本文結(jié)論相同[25]；衛(wèi)星降水產(chǎn)品常年處在動態(tài)的改進中，2014年GPM計劃啟動時間較短，其IMERG產(chǎn)品算法處于適應(yīng)階段，同時段內(nèi)專為熱帶降水觀測任務(wù)設(shè)計的TRMM衛(wèi)星產(chǎn)品的TMPA算法已經(jīng)更新多個版本，影響GPM在降水量較大的雨季探測率與其他產(chǎn)品的對比[26]。

4 結(jié)論

利用7種指標，對長三角地區(qū)4種常用衛(wèi)星降水產(chǎn)品，從不同時空尺度下降水產(chǎn)品的質(zhì)量指標等方面分析了4種資料在長三角區(qū)域的準確性及反演誤差，主要結(jié)論如下。

(1)長三角地區(qū)內(nèi)不同地區(qū)降水產(chǎn)品質(zhì)量區(qū)別較大，CMPA與CMORPH產(chǎn)品對山區(qū)降水量具有更高的探測準確度；而平原地區(qū)GPM產(chǎn)品質(zhì)量較高；綜合以CMPA產(chǎn)品為最優(yōu)。

(2)CMPA在各季節(jié)對降水反演的質(zhì)量綜合最高，TRMM產(chǎn)品對夏季降水事件判斷質(zhì)量較高，GPM對冬季降水量估計精度更高。

(3)不同的日降水過程對降水產(chǎn)品的監(jiān)測能力存在影響；CMPA產(chǎn)品在各個閾值下均可以進行較準確的日降水過程監(jiān)測；隨著閾值的增加，TRMM產(chǎn)品質(zhì)量出現(xiàn)較大的改善，其余產(chǎn)品質(zhì)量提升較小。

后續(xù)將依據(jù)現(xiàn)有的結(jié)論，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)等方法，融合多降水產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)生產(chǎn)，在不同區(qū)域及時間實現(xiàn)較高精度降水反演，以構(gòu)建大范圍、高精度的降水監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。