基于TRMM 數(shù)據(jù)的江西省降水時(shí)空分布特征分析

張雨霏 賈 洋 陽(yáng)海鷗 駱宗萬(wàn) 曹良中

（1九江學(xué)院旅游與地理學(xué)院，江西九江 332005；2四川省公路規(guī)劃勘察設(shè)計(jì)研究院有限公司，四川成都 610041）

降水不僅是全球水能循環(huán)的重要組成部分，也是描述全球氣候變化趨勢(shì)的主要依據(jù)之一[1]。準(zhǔn)確估算流域內(nèi)降水的分布直接影響著水資源評(píng)價(jià)與規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境治理、旱澇防治等國(guó)計(jì)民生[2]。目前，獲取降水?dāng)?shù)據(jù)的方法大致分為3種，即氣象站觀測(cè)、氣象雷達(dá)觀測(cè)和降水衛(wèi)星遙感反演[3]。氣象站點(diǎn)觀測(cè)所獲得的降水精度很高，但是由于站點(diǎn)的空間分布不均以及數(shù)量比較匱乏，無(wú)法獲得充分的降水資料[4-5]。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)反演、氣候模式模擬等降水?dāng)?shù)據(jù)獲取方式應(yīng)運(yùn)而生[6]。遙感數(shù)據(jù)反演具有時(shí)間序列長(zhǎng)、空間分辨率高、覆蓋面積廣的優(yōu)點(diǎn)[7]。熱帶降雨衛(wèi)星（Tropical Rainfall Measuring Mission，TRMM）是目前運(yùn)用最為普遍的觀測(cè)衛(wèi)星。國(guó)內(nèi)外已有不少學(xué)者對(duì)TRMM 3B43 的降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品在許多地區(qū)進(jìn)行了適用性分析。劉小嬋等[8]通過(guò)TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)，分析了東北區(qū)域降水的時(shí)空分布特征，發(fā)現(xiàn)5—10 月TRMM 數(shù)據(jù)的降水誤差相對(duì)較小，大部分地區(qū)誤差在0～30%之間。李凈等[9]以天山中段為研究區(qū)域，建立了TRMM 降水?dāng)?shù)據(jù)與NDVI、DEM和坡向等的回歸分析模型，結(jié)果表明該方法合理可行，可用于山區(qū)降水?dāng)?shù)據(jù)的降尺度處理。周李磊等[10]對(duì)1998—2014 年TRMM 數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空特征分析得出結(jié)論，在中國(guó)西南地區(qū)的TRMM 月降水?dāng)?shù)據(jù)和年降水?dāng)?shù)據(jù)都與地面實(shí)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)之間存在很強(qiáng)的適用性，而且這些數(shù)據(jù)在一些地貌比較復(fù)雜的地區(qū)同樣適用。呂洋等[11]以雅魯藏布江流域?yàn)檠芯繀^(qū)對(duì)TRMM 數(shù)據(jù)進(jìn)行了精度驗(yàn)證與分析，得出TRMM 月降水?dāng)?shù)據(jù)與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量具有較高的相關(guān)性和較高的數(shù)據(jù)精度，并且發(fā)現(xiàn)在數(shù)值上TRMM 衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)略低于實(shí)測(cè)站點(diǎn)觀測(cè)的降水量。

作為一個(gè)農(nóng)業(yè)大省，江西農(nóng)產(chǎn)品受降雨量的影響重大，分析江西省降水時(shí)空分布規(guī)律對(duì)穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量、發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品類(lèi)型具有重要意義。何靜曉等[12]通過(guò)分析降水變率得到在江西省地區(qū)降水的季節(jié)時(shí)空分布特征；唐傳師等[13]分析了江西省范圍內(nèi)短歷時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征，使用的是經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)和Morlet 小波變換等方法，討論了研究區(qū)內(nèi)的短歷時(shí)強(qiáng)降水與暴雨的相應(yīng)關(guān)系[13]。但這些結(jié)果主要是基于地面實(shí)測(cè)站點(diǎn)的研究，在一些地形復(fù)雜的山區(qū)，地表情況復(fù)雜且觀測(cè)站數(shù)量較少又分布不均勻，在這些地方無(wú)法通過(guò)簡(jiǎn)單內(nèi)插與外推獲得精確的降水?dāng)?shù)據(jù)[14]。衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的空間連續(xù)分布可以彌補(bǔ)站點(diǎn)數(shù)據(jù)的短板[15]，所以正在被越來(lái)越廣泛地運(yùn)用在異常降水的預(yù)測(cè)中。本文利用1998—2019 年的TRMM 3B43 V7 衛(wèi)星遙感降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)江西省降水的時(shí)空分布特征進(jìn)行了研究，為江西的水資源利用、自然災(zāi)害預(yù)測(cè)與農(nóng)業(yè)發(fā)展等生態(tài)問(wèn)題提供了科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文研究區(qū)為江西省，江西位于113°34'36″～118°28'58″E、24°29'14″～30°04'41″N，地處中國(guó)華東地區(qū)，東面與浙江省和福建省相鄰，南面是廣東，西邊與湖南接壤，北邊挨著湖北與安徽[16]。江西省主要地形是山地和丘陵，盆地和谷地的分布也較為廣泛，小部分為平原。東、西、南三面環(huán)山，北部是中國(guó)最大的淡水湖——鄱陽(yáng)湖，中間部分地形為丘陵，總體地勢(shì)為南面更高北面更低，四周高中間低（圖1）[17]。江西省位于長(zhǎng)江中下游南岸，屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，受當(dāng)?shù)刈匀坏乩項(xiàng)l件與水文資源的雙重影響，氣象災(zāi)害頻繁發(fā)生且分布區(qū)域廣泛[18]。地形復(fù)雜又經(jīng)常發(fā)生極端天氣，所以深入了解該區(qū)域水資源的時(shí)空分布特征規(guī)律，對(duì)水資源的利用和規(guī)劃以及土地利用有著重要作用。

圖1 研究區(qū)位置和氣象站點(diǎn)分布

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所使用的數(shù)據(jù)主要是TRMM 3B43 V7的月降水?dāng)?shù)據(jù)和相應(yīng)時(shí)空范圍內(nèi)地面站點(diǎn)的實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)。TRMM數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)NASA官網(wǎng)（https：//disc.gsfc.nasa.Gov/），這是美國(guó)航天局和日本宇宙航空研究開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)的一個(gè)國(guó)際項(xiàng)目，旨在改進(jìn)對(duì)熱帶地區(qū)降水量的估計(jì)。下載數(shù)據(jù)的空間分辨率為0.25°×0.25°，時(shí)間分辨率為30 d，時(shí)間段為1998—2019年，數(shù)據(jù)范圍在全球50°S～50°N。原始數(shù)據(jù)為netcdf 格式，經(jīng)月數(shù)據(jù)合成、格式轉(zhuǎn)換、投影和裁剪獲得1998—2019年每月降水?dāng)?shù)據(jù)。

地面站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集V3.0（http：//data.cma.cn/），研究區(qū)研究時(shí)段內(nèi)站點(diǎn)共有26個(gè)，其空間分布如圖1所示。

1.3 研究方法

1.3.1 降水速率與降水量之間轉(zhuǎn)換。TRMM原始數(shù)據(jù)的單位是降水速率（mm/h），將其轉(zhuǎn)換成月降水?dāng)?shù)據(jù)按照下列公式[19]。

其中，Tm是月降水量（單位是mm），Tp為原始數(shù)據(jù)中的降水速率（單位是mm/h），d為該月對(duì)應(yīng)的天數(shù)。將各個(gè)不同月份的月降水量加起來(lái)可得出相應(yīng)的季度、年降水量。

1.3.2 數(shù)據(jù)驗(yàn)證指標(biāo)。本文采用相關(guān)系數(shù)R、相對(duì)偏差BIAS、均方根誤差RMSE 等對(duì)降水指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)[10]。相關(guān)系數(shù)R用于研究數(shù)據(jù)之間的線性相關(guān)程度，對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中進(jìn)行變量的線性回歸分析，當(dāng)采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，R2是回歸平方和與總離差平方和之比，表示可以用回歸平方和解釋的總離差的平方和之比，比值越大，模型結(jié)果越準(zhǔn)確，回歸效應(yīng)越顯著。所以當(dāng)R越接近1 說(shuō)明TRMM 與站點(diǎn)數(shù)據(jù)相關(guān)程度越高，RMSE 用來(lái)評(píng)估誤差的整體水平[20]，RMSE 越小說(shuō)明TRMM數(shù)據(jù)越精確，相對(duì)偏差BIAS表示數(shù)據(jù)之間的差距，BIAS越接近0說(shuō)明誤差越小。其計(jì)算公式如下：

公式中，xi與yi分別代表站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)和TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)（單位：mm），x代表站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)的平均值，y代表TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)平均值，i表示為對(duì)應(yīng)的氣象站，n為氣象站點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

1.3.3 地統(tǒng)計(jì)分析。在ArcGIS 中將預(yù)處理過(guò)的TRMM數(shù)據(jù)和江西省各地級(jí)市的矢量圖像進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)，分別求出每個(gè)月每個(gè)地區(qū)的平均降水量。分別將相同月份、相同季節(jié)、相同年份的數(shù)據(jù)求平均，得到月、季、年平均降水量。將各地級(jí)市和江西省年降水量做一元線性擬合，得到各地級(jí)市年降水量趨勢(shì)線，并得到趨勢(shì)線斜率k。

2 結(jié)果與分析

2.1 TRMM數(shù)據(jù)精度驗(yàn)證

利用江西省26 個(gè)氣象站點(diǎn)提供的實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證。將各氣象站點(diǎn)所測(cè)得的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為自變量，TRMM 數(shù)據(jù)作為因變量進(jìn)行一元線性擬合（如圖2 所示），并計(jì)算每個(gè)站點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)R、均方根誤差RMSE和相對(duì)誤差BIAS（如表1所示）。

表1 各個(gè)站點(diǎn)月降水?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)精度驗(yàn)證數(shù)據(jù)

圖2 實(shí)測(cè)站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)與1998—2019 年TRMM 數(shù)據(jù)散點(diǎn)

由圖2可知在月尺度上，TRMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)擬合優(yōu)度R2為0.859，R2介于0～1之間，并且當(dāng)它取值越接近1時(shí)，回歸擬合的效果越好，一般大于0.8時(shí)就說(shuō)明模型擬合優(yōu)度相對(duì)較高。說(shuō)明TRMM數(shù)據(jù)與站點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性足夠用于統(tǒng)計(jì)和分析。

通過(guò)表1 可知，R大部分大于0.9，全部在0.8 以上，表明TRMM 數(shù)據(jù)在江西省范圍內(nèi)的相關(guān)性良好，其中青云譜和廣昌都達(dá)到了0.97 以上，可能是因?yàn)榍嘣谱V和廣昌地形都比較平坦，海拔也較低，所以TRMM 降水?dāng)?shù)據(jù)在這些地方的適配度比較高。遂川、井岡山以及廬山的R相關(guān)系數(shù)都處于0.8～0.9，相較于其他地方而言較低，可能是由于它們都處于江西省的邊緣地形較為復(fù)雜的地方，且海拔較高，所以在這些地方TRMM 降水?dāng)?shù)據(jù)的精度與適配度都不如江西省中部較為平坦的地區(qū)；總體RMSE的范圍在13.325～34.745，證明TRMM 數(shù)據(jù)在江西省區(qū)域范圍內(nèi)的穩(wěn)定性良好，其中青云譜是13.325，說(shuō)明像青云譜這種比較平坦的江西省中部地區(qū)，不僅實(shí)際降水與TRMM 遙感衛(wèi)星監(jiān)測(cè)的降水的相關(guān)性良好，且穩(wěn)定性高。同樣的井岡山與廬山這些山地，可能是海拔較高和地形不夠平坦，導(dǎo)致穩(wěn)定性與相關(guān)性都不如其他地區(qū)；全部站點(diǎn)的BIAS 都在20%以?xún)?nèi)，表明TRMM 數(shù)據(jù)的與站點(diǎn)數(shù)據(jù)的偏離程度較小?？偟膩?lái)說(shuō)，TRMM 降水?dāng)?shù)據(jù)和氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)具有較好的相關(guān)性和一致性，并且在較為平坦的中部適用性更高。

2.2 時(shí)空分布特征

2.2.1 空間分布特征。從總體上看，江西年降水大部分在1 600～2 100 mm，相比于正常亞熱帶季風(fēng)氣候地區(qū)的降水更多一些，總體降水分布呈現(xiàn)東西兩側(cè)山區(qū)降水多，中部的平坦地區(qū)降水少。由圖3 可知，江西東北部地區(qū)婺源、德興、鉛山、鷹潭、資溪、黎川一帶的降雨量多年平均降雨量達(dá)到2 000 mm以上，主要是因?yàn)橛L(fēng)坡降水多于背風(fēng)坡，在每年1—7月份懷玉山脈、武夷山脈受到西風(fēng)氣流帶來(lái)水汽的影響[21]，所以在迎風(fēng)坡的這些地方降水會(huì)比其他地方相對(duì)較多。贛州市西部與吉安市南部出現(xiàn)少雨中心，年降雨量都在1 600 mm 左右，主要是由于春季羅霄山山脈阻擋了來(lái)自西部的大陸冷高壓使得雨水在春季和冬季會(huì)更少。

圖3 基于TRMM的江西多年（1998—2019年）平均降水空間分布

2.2.2 年降水分布特征。將TRMM月降水?dāng)?shù)據(jù)按照各地級(jí)市進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)，并將相同年份的月數(shù)據(jù)進(jìn)行累加，得到江西省各地級(jí)市1998—2019年各年降水?dāng)?shù)據(jù)。在整體上，江西省1998—2019年的降水量趨勢(shì)線的斜率k>0（k=5.95）（表2），說(shuō)明江西省降水呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，這一變化趨勢(shì)與徐東坡等[22]的預(yù)測(cè)相似，其原因可能是隨著全球變暖的加劇，中國(guó)東部變得更加濕潤(rùn)。

具體到各縣市，各地級(jí)市年際降水量變化趨勢(shì)大致相同，2009—2012年降水波動(dòng)非常明顯（圖4）。2010 年與2012 年年平均降水量均超過(guò)2 200 mm，2009 年和2011 年年平均降水量都少于1 500 mm，2011年只有1 274 mm，2012年降水量將近是2011年降水量的2 倍，年際降水波動(dòng)大代表容易發(fā)生洪澇災(zāi)害與干旱災(zāi)害。將江西各個(gè)地級(jí)市每年的降水量做一元線性擬合，并將得到的趨勢(shì)線的斜率填入對(duì)應(yīng)的k值（表2）。從表中可知大部分地級(jí)市降水趨勢(shì)線的斜率都大于零，說(shuō)明江西省降水整體呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)，其中贛州增加的趨勢(shì)最大，達(dá)到了11.364。雖然降水量的增多可以緩解水資源短缺帶來(lái)的問(wèn)題，但是過(guò)多的降水也容易導(dǎo)致洪澇災(zāi)害的發(fā)生和加重洪澇災(zāi)害發(fā)生的程度。

圖4 1998年—2019年江西省各地級(jí)市年際降水變化量及江西省年降水量變化趨勢(shì)線

2.2.3 季降水分布特征。由圖5 可以看出，江西省內(nèi)各個(gè)地級(jí)市，基本上大部分的降水都集中在春夏兩季，秋冬兩季降水大約只占全年的1/4。春夏兩季的降水基本上都在600 mm以上，而秋冬兩季降水基本都小于300 mm，符合江西省的亞熱帶季風(fēng)性氣候，夏季高溫且多雨，冬季溫和且少雨。在春季，受到大陸冷高壓和南支槽的共同影響，大多是溫度較低的陰雨天和強(qiáng)對(duì)流天氣，所以春季降雨量可以與夏季降雨量持平[23]。在“江南雨季”結(jié)束后，進(jìn)入了盛夏季節(jié)，受西太平洋副熱帶高壓的影響，降雨以局地雷雨或臺(tái)風(fēng)影響下帶來(lái)的連續(xù)降雨為主，可持續(xù)至9月[24]。雨季結(jié)束后，西太平洋副高北移，江西省地處太平洋副高脊區(qū)中，所以多晴朗天氣，且濕度較小[25]。在冬季，由于亞熱帶大陸季風(fēng)，又有西伯利亞和蒙古高原南下的冷空氣，使得氣候干冷且局部地區(qū)有雨雪冰霜天氣[26]。

圖5 1998年—2019年江西省各地級(jí)市季降水變化量

2.2.4 月降水特征分布。由圖6可以看出在江西省內(nèi)降水時(shí)間分布非常不均衡，全年1/2以上的降水都集中在每年4—7 月，這段時(shí)間稱(chēng)為江西的雨季[27]。6 月份為全年降雨量最多的月份，其中鷹潭市是所有地級(jí)市中該月降雨量最多的市，月降水量達(dá)到了368.29 mm，與之前所提到的懷玉山、武夷山山脈一帶夏季因受西風(fēng)帶來(lái)的大量水汽降雨量增加的結(jié)果一致。且12月與1月份降水最少也與前面冬季降水少的結(jié)論相對(duì)應(yīng)。

圖6 1998年—2019年江西省各地級(jí)市月降水變化量

3 結(jié)論

本文利用1998—2019年TRMM 3B43 V7衛(wèi)星降水月數(shù)據(jù)，通過(guò)地統(tǒng)計(jì)分析，得到以下結(jié)論：

（1）TRMM 3B43 V7 衛(wèi)星降水產(chǎn)品在江西省適用性較高，TRMM 衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與26個(gè)地面實(shí)測(cè)站點(diǎn)的年相關(guān)系數(shù)為0.876，月相關(guān)系數(shù)為0.946，與各個(gè)站點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)和相對(duì)誤差上也處于較高精度范圍內(nèi)，能夠彌補(bǔ)站點(diǎn)空間上分布不均和密度不足等問(wèn)題。

（2）江西省降水在空間上分布不均，兩側(cè)山區(qū)降水多中部品談地區(qū)降水少，迎風(fēng)坡降水高于背風(fēng)坡，如鷹潭、上饒年平均降水比南昌、九江年平均降水高出280 mm 左右，大部分地區(qū)年降水量都為1 600～2 100 mm，表明江西省水資源比較豐富，但同時(shí)也容易受到洪澇災(zāi)害。

（3）從時(shí)間尺度上分析，年際降水量變化波動(dòng)較大，2012年年平均降水量接近2011年年平均降水量的2倍，且研究時(shí)段年降水量呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，總體的趨勢(shì)線斜率為5.95。

（4）江西降水時(shí)間分布不均，春夏季降水多，秋冬兩季降水較少，全年50%以上的降水都集中在4—7 月，這使得農(nóng)業(yè)發(fā)展容易受到自然災(zāi)害的破壞，如洪澇災(zāi)害與干旱災(zāi)害的影響。