齊齊哈爾市降水量季節(jié)性分布研究

許亞杰

(齊齊哈爾市水資源中心，黑龍江 齊齊哈爾 161005)

1 概 述

降水是全球變化研究的重要生態(tài)參數(shù)之一，也是水資源開發(fā)管理、氣象預(yù)報、旱澇災(zāi)害預(yù)警、農(nóng)作物生產(chǎn)所依賴的關(guān)鍵變量[1-3]。當(dāng)前衛(wèi)星遙感降水產(chǎn)品應(yīng)用逐漸引起了水文工作者的關(guān)注，然而其空間分布式格式、時間連續(xù)性、粗級分辨率特征限制其應(yīng)用潛力[4-6]。鑒于此，文章擬以齊齊哈爾為研究區(qū)，旨在探討區(qū)域季節(jié)性降水降尺度適用性，以期為區(qū)域水資源管理工作開展提供有效的、更廣泛的數(shù)據(jù)源。

1.1 研究區(qū)概況

齊齊哈爾地處中國東北腹地、北依小興安嶺、西接內(nèi)蒙古高原、南臨松嫩平原，地理坐標(biāo)介于 121°59′-126°01′E，46°32′-50°12′N，區(qū)域面積4.43萬 km2。市域地跨北溫帶季風(fēng)氣候區(qū)向大陸性氣候區(qū)過渡帶，有寒溫性特點，冬季寒冷漫長、夏季炎熱短促、四季分明，年內(nèi)均溫-25.7-22.8℃，多年平均降水量415mm，無霜期122-151d，日照時數(shù)在2600-2900h，>10℃的積溫為1600-2500℃。市內(nèi)高程介于123-596m，平均海拔為165m，總體地形平緩，地勢為東北、西部向中南部傾斜，屬嫩江水系。研究區(qū)位置、DEM和年GPM原始數(shù)據(jù)，見圖1。

圖1 研究區(qū)位置、DEM和年GPM原始數(shù)據(jù)

1.2 數(shù)據(jù)資料

本研究中數(shù)據(jù)主要有GPM降水?dāng)?shù)據(jù)，DEM數(shù)據(jù)和經(jīng)緯度。GPM(全球降水觀測計劃)，作為美國航空航天局(NASA)與日本宇宙航空開發(fā)研究機構(gòu)(JAXA)聯(lián)合開發(fā)的TRMM (熱帶降水觀測計劃衛(wèi)星)的繼任者。其搭載了微波成像儀(GMI)和雙頻降水雷達(DPR)對全球降水、水汽進行反演，其空間分辨率從達0.1°[7-8]。文章采用2019年研究區(qū)逐月降水產(chǎn)品 GPM-3IMERGM，并將其融合為不同季節(jié)GPM數(shù)據(jù)，其中3-5月為春季、6-8月為夏季、9-11月為秋季、12-2月為冬季。

DEM數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云，其由美國聯(lián)邦地質(zhì)調(diào)查局(USGS)提供，其空間分辨率達90m，數(shù)據(jù)集為STRM DEM。經(jīng)緯度為原GPM數(shù)據(jù)和重采樣為1km*1km分辨率條件下GPM像素中心位置上的經(jīng)度、緯度坐標(biāo)。

1.3 地理加權(quán)回歸模型

地理加權(quán)回歸(GWR) 是建立在地理學(xué)第一定律基礎(chǔ)上，即考慮地理空間位置對變量的影響，通過空間位置設(shè)置臨近點空間權(quán)重建立回歸模型，目前被廣泛應(yīng)用于空間異質(zhì)性參數(shù)估計。

(1)

式中:Pi為第i個空間像素上的降水量;β0(xi，yi) 為第i個像素對應(yīng)地理坐標(biāo)為(x，y)處的常數(shù)項回歸參數(shù)； (xi，yi) 為i像素處的經(jīng)度、緯度值，°；βj(xi，yi)為第j個降尺度因子在相應(yīng)空間位置上回歸參數(shù)；n為空間因素個數(shù)；fij為第j個降尺度因子在i處值；ε(xi，yi) 為第i個像素位置的殘差；k為全部像素數(shù)量。

1.4 降尺度流程

降尺度的核心思想是同一尺度下GPM降水量與降尺度因子之間某一特定的函數(shù)關(guān)系也同樣適用于其他尺度情況下?；诖?，實現(xiàn)GPM數(shù)據(jù)降尺度流程如下：

1)在ArcGIS平臺環(huán)境下利用三次卷積函數(shù)方法將不同源的降尺度因子重采樣至GPM數(shù)據(jù)的空間分辨率即0.1°×0.1°，并設(shè)置空間投影坐標(biāo)為WGS-1984-UTM-50N、統(tǒng)一數(shù)據(jù)區(qū)域范圍、導(dǎo)出tif數(shù)據(jù)格式，然后利用convert工具將降尺度因子與原GPM的tif數(shù)據(jù)集導(dǎo)出為point格式，并將全部point數(shù)據(jù)導(dǎo)出excel格式并整理后作為降尺度建模樣本集。

2)在R語言環(huán)境下利用gwr程序包設(shè)計研究區(qū)GWR降尺度模型，模型構(gòu)建基于Step1中的樣本集，其中因變量為原GPM像素(降水量值)，自變量為高程、經(jīng)度、緯度。

3)將原降尺度因子按照同樣方法重采樣至1km*1km分辨率，其他格式設(shè)置如Step1。

4)將GWR模型所得常數(shù)項、各降尺度因子所對應(yīng)的系數(shù)與1km*1km分辨率條件下的降尺度因子進行加權(quán)求和并與殘差項相加，最終得到1km空間降尺度結(jié)果。

1.5 降尺度效果評估

本研究利用線性相關(guān)系數(shù)(R2)、相對誤差(mean absolute error，MAE)、均方根誤差(root mean square error, RMSE)來評價降尺度模型的可靠性，其主要度量原GPM與降尺度后GPM降水量的線性相關(guān)程度、偏離程度。具體計算公式如下：

(2)

MAE=|Pori-Pdsi|/n

(3)

(4)

式中：Pori、Pdsi分別為降尺度前、后第i像素的降水量，Pds為降尺度降水量的平均值，i∈n，為像素數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 降尺度因子與GPM降水量之間線性關(guān)系分析

GPM降水量與降尺度因子之間的線性或非線性關(guān)系是建立穩(wěn)健降尺度模型的關(guān)鍵。為此，利用簡單線性分析解析它們之間的相互關(guān)系，GPM降水量與降尺度因子之間的線性關(guān)系，圖2?？芍珿PM降水量與區(qū)域海拔之間并不存在顯著全局性關(guān)系，但依據(jù)二者之間復(fù)雜的散點關(guān)系可判定可能存在局部線性關(guān)系，這在其他學(xué)者在復(fù)雜地形區(qū)的衛(wèi)星反演降水產(chǎn)品降尺度研究中也有發(fā)現(xiàn)。GPM降水量與經(jīng)度之間存在顯著全局線性相關(guān)(y = 28.246x - 2819.3,R2 = 0.4023, P<0.05)，表明區(qū)域降水量呈現(xiàn)自西向東地帶性增加分布。GPM降水量與緯度之間亦呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系(y = 27.345x - 605.6, R2 = 0.1069, P<0.05)，可初步判定區(qū)局部降水分布表現(xiàn)出隨緯度增大而增加的趨勢，但是否為全局趨勢，有待深入研究。綜上，選定的海拔、經(jīng)度、緯度與GPM降水量之間存在一定密切關(guān)系，因而可以作為區(qū)域GPM產(chǎn)品降尺度的協(xié)變量因子。

圖2 GPM降水量與降尺度因子之間的線性關(guān)系

2.2 GPM降水量降尺度空間分布分析

2019年齊齊哈爾市GPM數(shù)降尺度結(jié)果，見圖3。通過對比圖1b與圖3可知，應(yīng)用GWR模型進行降尺度后的產(chǎn)品消除了原GPM產(chǎn)品由于粗糙分辨率產(chǎn)生的機械紋理，產(chǎn)生了更加平滑的漸變效果，齊齊哈爾市2019年GPM數(shù)據(jù)降尺度前后統(tǒng)計特征對比，見表1。特別是對降水量空間異質(zhì)性刻畫更加豐富，因而該降尺度研究取得滿意效果。通過表1可知，降尺度后的數(shù)據(jù)與GPM數(shù)據(jù)的值域范圍一致，雖然其標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)有所減小但變化不大，表明降尺度后的數(shù)據(jù)依然保留了原數(shù)據(jù)的空間異質(zhì)性。

圖3 2019年齊齊哈爾市GPM數(shù)降尺度結(jié)果

表1 齊齊哈爾市2019年GPM數(shù)據(jù)降尺度前后統(tǒng)計特征對比

區(qū)域季節(jié)性降水空間分布不均衡。2019年區(qū)域春季降水中心位于南部地區(qū)，由于該時節(jié)降水主要來源于南下的冷空氣與東南方向溫暖氣流交匯；而夏季受到東南季風(fēng)帶來的豐富海洋水汽以及東北部地形抬升影響，全區(qū)降水豐度增加，降水中心北移。秋季降水量空間分布分別在東北部、南端形成2個降水中心，冬季降水中心則位于區(qū)域東南一側(cè)。由此可知，區(qū)域年內(nèi)降水中心先呈逆時針移動，再變化為順時針移動。此外該地各季節(jié)降水量分配不均衡，2019年齊齊哈爾市各季節(jié)降水量結(jié)構(gòu)比，見圖4。夏季降水量集中性可達75.52%，春、秋、夏季降水量僅占全年降水量的15.15%、8.14%、1.18%。

2.3 GPM數(shù)據(jù)降尺度結(jié)果檢驗

2019年齊齊哈爾市GPM數(shù)據(jù)降尺度檢驗參數(shù)，見表2。利用公式2-5計算各季節(jié)GPM數(shù)降尺度模型精度。如表2所示，降尺度模型的R2為0.81-0.95，MAE為3.26-36.74mm，RMSE為2.12-28.23mm，這與其他學(xué)者在閩浙贛山區(qū)、長江流域、太行山區(qū)的降尺度精度相近，由此證實本研究結(jié)果的可靠性。從一致性來看，夏季GPM數(shù)據(jù)降尺度前后的一致性最高，其次是春季、秋季、冬季，這是由于GPM和TRMM等氣象觀測衛(wèi)星對水汽豐富地區(qū)的探測靈敏度更高。但夏季降水量豐富，亦難以精確反映實際降水量值，因此夏季的MAE和RMSE較大?？傮w來看，降尺度后依然保持了原GPM數(shù)據(jù)的精度。

圖4 2019年齊齊哈爾市各季節(jié)降水量結(jié)構(gòu)比

3 結(jié) 論

文章詳述了齊齊哈爾市GPM數(shù)據(jù)由粗級尺度向精細尺度轉(zhuǎn)換流程，得出結(jié)論如下：①經(jīng)度、緯度、海拔等降尺度因子對GPM降水量具有良好解釋能力，GWR模型的降尺度精度較高，滿足區(qū)域GPM產(chǎn)品精細化需要；②僵持后的數(shù)據(jù)保留了原GPM產(chǎn)品的數(shù)值統(tǒng)計特征和空間分布趨勢，但前者數(shù)據(jù)空間分辨率更高、細節(jié)表現(xiàn)力更強，對粗級GPM具有一定可替代性；③GPM數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確反映研究區(qū)降水量時序分布，降水中心隨季節(jié)變化呈現(xiàn)先逆時針、再順時針移動。