GPM衛(wèi)星降水產(chǎn)品在長(zhǎng)江流域應(yīng)用的精度估算

(南京林業(yè)大學(xué) 江蘇省南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 南京 210037)

大氣降水是自然界水循環(huán)過程中的重要一環(huán)，在氣候變化、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、洪澇災(zāi)害預(yù)報(bào)等領(lǐng)域中扮演著重要的角色[1]。氣象臺(tái)站的直接觀測(cè)和和雷達(dá)測(cè)量作為傳統(tǒng)的測(cè)雨方式，易受到自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)條件、電子信號(hào)等條件的制約，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)降水的準(zhǔn)確觀測(cè)[2]，而衛(wèi)星反演作為近年來一種新興手段，能夠提供高分辨率、高連續(xù)性、高精度的降水觀測(cè)資料，是當(dāng)前使用最廣泛的一種降水資料獲取方法[3-4]。

目前，已有多種衛(wèi)星產(chǎn)品被廣泛應(yīng)用于降水遙感反演，如TRMM(tropical rainfall measuring mission)產(chǎn)品，CMORPH(Climate Prediction Center morphing technique)產(chǎn)品，PERSIANN(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks)產(chǎn)品等[5-7]，且已有大量學(xué)者分析了不同衛(wèi)星數(shù)據(jù)的適用性。如黃萍等[8]應(yīng)用TRMM3B42數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)了湘江流域的估測(cè)精度，發(fā)現(xiàn)TRMM數(shù)據(jù)在月尺度上與實(shí)測(cè)降水量的相關(guān)度要優(yōu)于日尺度；楊秀芹等分析比較了TRMM產(chǎn)品中3B42V7和3B42RTV7在淮河流域的適用性，發(fā)現(xiàn)3B42RTV7在確報(bào)率、臨界成功率和錯(cuò)報(bào)率等方面的性能要優(yōu)于3B42V7產(chǎn)品[9]；李瑞澤等分別比較了TRMM3B42、CMORPH和PERSIANN三種產(chǎn)品在環(huán)渤海地區(qū)精度，發(fā)現(xiàn)TRMM3B42精度最高，但同時(shí)略高估了日降水量[10]。

2014年2月27日，新一代全球降水觀測(cè)計(jì)劃(Global Precipitation Measurement, GPM)衛(wèi)星由美日在種子島共同發(fā)射。它繼承并改進(jìn)了老一代TRMM衛(wèi)星的算法和探測(cè)技術(shù)，并搭載了由Ku和Ka波段組成的雙頻段降水觀測(cè)雷達(dá)(Dual-frequency Precipitation Rader, DPR)和多波段微波成像儀(GPM Microwave Imager, GMI)不僅提高了衛(wèi)星的空間分辨率(0.1°×0.1°)和時(shí)間分辨率(30min)，還可以獲取更大空間范圍(60°N～60°S)的降水資料。但是，目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于GPM IMEG數(shù)據(jù)產(chǎn)品的適用性評(píng)價(jià)仍然比較缺乏，僅有的研究工作僅限于海河流域[11]、黃河流域[12]、天山地區(qū)[13]。長(zhǎng)江流域是我國(guó)第一大流域和世界第三大流域，橫跨我國(guó)三大經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)區(qū)[14]，全流域地形和氣候復(fù)雜、人口眾多、自然災(zāi)害頻發(fā)，衛(wèi)星空間化降水產(chǎn)品的準(zhǔn)確度對(duì)本區(qū)具有重要意義[15]。目前，雖然有關(guān)于GPM IMERG衛(wèi)星降水產(chǎn)品在中國(guó)大陸精度評(píng)價(jià)的研究[16]，但對(duì)長(zhǎng)江流域的研究較少，因此有必要對(duì)GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品在長(zhǎng)江流域的適用性作進(jìn)一步研究。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

長(zhǎng)江流域位于東經(jīng)90°33′～122°25′，北緯24°30′～35°45′之間，流域面積180萬km2，約占我國(guó)總面積的19%[17]。為研究方便，本文以湖北宜昌站以上區(qū)域?yàn)殚L(zhǎng)江上游地區(qū)，以江西湖口為長(zhǎng)江中游和下游的分界線。其中上游地區(qū)面積約為100萬km2，中游地區(qū)面積約為68萬km2，下游地區(qū)面積約為12萬km2。

本文使用的地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)資料來源于國(guó)家氣象信息中心中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)中國(guó)地面累年值日值數(shù)據(jù)集，時(shí)間序列長(zhǎng)度為2014年4月1日到2017年12月31日，全流域內(nèi)共計(jì)224個(gè)基準(zhǔn)、基本氣象站，站點(diǎn)的空間分布如圖1所示。所有的氣象臺(tái)站在觀測(cè)期內(nèi)的降水資料準(zhǔn)確度經(jīng)過嚴(yán)格的質(zhì)量控制且無缺測(cè)。所用GPM數(shù)據(jù)從NASA降水測(cè)量計(jì)劃測(cè)量網(wǎng)站(http://www.pmm.nasa.gov)下載獲得，為最新的三級(jí)融合降水產(chǎn)品，空間分辨率為0.1°×0.1°，時(shí)間分辨率為日，時(shí)間范圍為2014年4月1日到2017年12月31日。由于站點(diǎn)數(shù)據(jù)為點(diǎn)源數(shù)據(jù)，而GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)為柵格數(shù)據(jù)，因此在研究時(shí)利用最鄰近插值法(Nearest Neighbor Interpolation)，即通過氣象臺(tái)站經(jīng)緯度選擇最接近該經(jīng)緯度的柵格數(shù)據(jù)。若有兩個(gè)或者兩個(gè)以上的格點(diǎn)與臺(tái)站距離相同，則取這些衛(wèi)星在這些格點(diǎn)的降水平均值作為該站點(diǎn)衛(wèi)星反演的觀測(cè)值，因此本文的研究都是在站點(diǎn)尺度上進(jìn)行的。需要指出的是，受GPM發(fā)射時(shí)間限制，無法獲取2014年4月之前的月遙感降水?dāng)?shù)據(jù)，因而本文在進(jìn)行年際尺度評(píng)價(jià)時(shí)，對(duì)2014年的GPM數(shù)據(jù)進(jìn)行了舍棄處理，只利用2015～2017共3 a的衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

圖1 研究區(qū)位置及氣象臺(tái)站分布Fig.1 Topographic map and the distribution of meteorological stations in the Yangtze River Basin

1.2 研究方法

本文使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)R、均方根誤差RMSE、平均絕對(duì)誤差MAE、相對(duì)誤差RB四種評(píng)價(jià)指標(biāo)分析GPM降水產(chǎn)品在長(zhǎng)江流域的觀測(cè)精度，其計(jì)算公式如表1所示[18-21]。其中，相關(guān)系數(shù)R值反映了實(shí)測(cè)值與衛(wèi)星觀測(cè)值的一致性程度；均方根誤差RMSE體現(xiàn)了降水序列整體誤差水平和波動(dòng)狀況；平均絕對(duì)誤差MAE表示了衛(wèi)星數(shù)據(jù)和站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的平均絕對(duì)偏差程度；相對(duì)誤差RB衡量了衛(wèi)星與實(shí)測(cè)結(jié)果之間的偏離程度和誤差水平。

表1 用于評(píng)價(jià)GPM衛(wèi)星降水產(chǎn)品精度的指標(biāo)值Tab.1 Statistical metrics employed to quantify the performance of GPM

為了評(píng)價(jià)GPM在日尺度上對(duì)降水的捕捉能力，本文選取0.1，1，5，10，25,50 mm/d共6種降水閾值和探測(cè)率POD、誤報(bào)率FAR、偏差率BIAS、公正先兆評(píng)分ETS四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來評(píng)判衛(wèi)星對(duì)降水是否發(fā)生的識(shí)別能力以及對(duì)不同強(qiáng)度降水事件的捕捉能力。其中，0.1，10，25,50 mm/d分別作為“產(chǎn)生降水”和發(fā)生“小雨”、“中雨”、“大雨”的標(biāo)準(zhǔn)[22]；探測(cè)率POD表示了實(shí)際降水被衛(wèi)星正確探測(cè)到的概率；誤報(bào)率FAR表示衛(wèi)星探測(cè)出現(xiàn)錯(cuò)誤的概率；偏差率BIAS反映了衛(wèi)星是否高估或低估降水的能力；公正先兆評(píng)分ETS反映了在考慮降水隨機(jī)狀態(tài)的情況下，在不同時(shí)空上衛(wèi)星對(duì)實(shí)測(cè)降水綜合探測(cè)的準(zhǔn)確性。對(duì)于每一閾值，本文先根據(jù)衛(wèi)星觀測(cè)和實(shí)測(cè)降水序列求得表2中的各種參數(shù)值，然后再根據(jù)表1中公式計(jì)算得到相應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)值。

表2 GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)系Tab.2 Contingency table between GPM data and observed data

2 結(jié)果分析

2.1 年際尺度數(shù)據(jù)精度分析

2.1.1逐年精度檢驗(yàn)

圖2是基于年降水?dāng)?shù)據(jù)所做的GPM觀測(cè)降水和臺(tái)站實(shí)測(cè)降水之間的一元線性回歸分析?？梢钥闯?，GPM數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)降水在整個(gè)長(zhǎng)江流域范圍內(nèi)有著較高的相關(guān)系數(shù)，R值為0.92，顯示出衛(wèi)星數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)結(jié)果的較好一致性。但同時(shí)應(yīng)注意到，在長(zhǎng)江流域的不同地區(qū)GPM衛(wèi)星對(duì)實(shí)測(cè)降水有著不同的探測(cè)精度。在長(zhǎng)江上游和長(zhǎng)江下游地區(qū)，GPM衛(wèi)星反演值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)最低，R值為0.86；長(zhǎng)江中游最高，R值為0.89。出現(xiàn)差異的原因可能是長(zhǎng)江上游地區(qū)地形地貌十分復(fù)雜，冬季地表積雪覆蓋，影響衛(wèi)星對(duì)降水的探測(cè)和捕捉，同時(shí)由于本區(qū)雨量站稀少，容易使衛(wèi)星觀測(cè)結(jié)果出現(xiàn)較大偏差[22-26]。而在長(zhǎng)江下游地區(qū)，強(qiáng)降水事件發(fā)生概率相對(duì)較高，GPM衛(wèi)星上所搭載的雙頻測(cè)雨雷達(dá)DPR中Ku波段雖然加強(qiáng)了對(duì)強(qiáng)降水的探測(cè)能力，但受到GPM發(fā)射時(shí)間較近的影響，其對(duì)強(qiáng)降水探測(cè)性能可能還不穩(wěn)定[20，27]，因而造成相關(guān)系數(shù)偏低。

圖2 年尺度上GPM衛(wèi)星與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)散點(diǎn)Fig.2 Scatterplots of annual precipitation of rain gauge stations and GPM product during 2015～2017

從誤差值的角度來看，MAE和RMSE均在長(zhǎng)江上游最小，下游最大，其可能原因是在長(zhǎng)江下游降水總體強(qiáng)度偏大，導(dǎo)致降水量總體波動(dòng)幅度較大，而降水量較少的上游地區(qū)正好與下游地區(qū)相反，MAE和RMSE最小。整體上，GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)在長(zhǎng)江流域及各子區(qū)間均表現(xiàn)一定的高估，其中在長(zhǎng)江上游地區(qū)GPM衛(wèi)星的高估程度最低，RB值為3.23%，而在長(zhǎng)江下游地區(qū)GPM高估卻比較明顯，RB達(dá)到10.13%，這可能由于GPM對(duì)下游地區(qū)強(qiáng)度較大的降水探測(cè)不夠準(zhǔn)確有關(guān)。

需要指出的是，本次研究認(rèn)為GPM衛(wèi)星在處于我國(guó)地勢(shì)第一級(jí)階梯、整體海拔較高的長(zhǎng)江上游地區(qū)表現(xiàn)為輕微的高估，這與金曉龍等[13]、李麒崙等[16]認(rèn)為GPM衛(wèi)星低估了高海拔地區(qū)的降水不一致。其可能原因是，本文所指的長(zhǎng)江上游地區(qū)為長(zhǎng)江源頭至宜昌這一區(qū)域，該區(qū)域除青藏高原、橫斷山脈等高海拔地區(qū)之外，還包括了四川盆地等在內(nèi)的低海拔地區(qū)，很可能是GPM衛(wèi)星在這些不同海拔地區(qū)反演的綜合作用導(dǎo)致其在長(zhǎng)江上游表現(xiàn)為一定的高估。

此外，金秋等[28]曾利用TRMM衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)其在長(zhǎng)江流域反演的降水進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。通過與金秋等的研究對(duì)比，GPM衛(wèi)星比TRMM衛(wèi)星在長(zhǎng)江流域表現(xiàn)出有更高的相關(guān)系數(shù)，更低的偏差率值和誤差值，顯示出GPM衛(wèi)星有著更高的探測(cè)精度。

2.1.2年均精度檢驗(yàn)

根據(jù)研究時(shí)間段內(nèi)長(zhǎng)江流域?qū)崪y(cè)年均降水量空間分布圖，見圖3(a)，可以發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)江流域年均降水量呈現(xiàn)由東南向西北遞減的特點(diǎn)，其中長(zhǎng)江流域東南部年降水量一般大于1 600 mm，局地大于2 000 mm，而長(zhǎng)江源頭高海拔山區(qū)的降水量普遍少于400 mm，空間差異極大。GPM降水衛(wèi)星很好地捕捉到了這個(gè)趨勢(shì)特點(diǎn)，見圖3(b)，且400，800，1 200 mm和2 000 mm 這4條等降水量線在空間分布上與實(shí)測(cè)降水較為吻合，顯示出GPM對(duì)實(shí)測(cè)降水空間分布探測(cè)的準(zhǔn)確性。但應(yīng)當(dāng)注意到，GPM降水衛(wèi)星對(duì)四川盆地西部與橫斷山脈交界處的降水產(chǎn)生低估，而對(duì)四川盆地及長(zhǎng)江下游東南部地區(qū)的降水量存在著明顯高估。

2.2 月尺度數(shù)據(jù)精度分析

2.2.1逐月精度檢驗(yàn)

圖4顯示了各研究區(qū)在研究時(shí)間段內(nèi)共45個(gè)月份的降水實(shí)測(cè)值與GPM衛(wèi)星觀測(cè)值的一元線性回歸分析結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，在月尺度上，GPM衛(wèi)星在各研究區(qū)與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)R值均在0.9左右，且地區(qū)差異很小，顯示出較高的一致性；GPM衛(wèi)星均高估了各研究區(qū)的實(shí)際降水，在長(zhǎng)江下游地區(qū)高估最多(RB=9.49%)，上游地區(qū)高估最少(RB=3.51%)，這與年尺度上研究結(jié)論一致，但具體數(shù)值存在一定的差異。其可能原因是受GPM發(fā)射時(shí)間限制在年尺度上本文只選取了2015～2017年3個(gè)整年數(shù)據(jù)，而月尺度上的研究數(shù)據(jù)則覆蓋了從2014年4月開始的所有時(shí)段。與年尺度類似，MAE和RMSE值均在下游地區(qū)表現(xiàn)最高，上游地區(qū)最低，但各研究區(qū)均大于年際尺度值，說明GPM衛(wèi)星對(duì)月尺度上降水序列探測(cè)的誤差比年尺度更大。

圖3 實(shí)測(cè)年均降水量Fig.3 Spatial distribution of annual average precipitation of rain gauge stations

2.2.2月均精度檢驗(yàn)

長(zhǎng)江流域大部分地區(qū)處于我國(guó)季風(fēng)區(qū)，降水量在不同月份的差異十分顯著，因此有必要對(duì)GPM衛(wèi)星降水產(chǎn)品在長(zhǎng)江流域的適用性評(píng)價(jià)進(jìn)行逐月研究。本文以3～5月為春季月份，6～8月為夏季月份，9～11月為冬季月份，12月至翌年2月為冬季月份，并通過計(jì)算流域內(nèi)224個(gè)氣象臺(tái)站的月均降水值和各種評(píng)價(jià)指標(biāo)，得出如圖5所示的條形圖和折線圖。可以發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)江流域的降水呈現(xiàn)夏季較多，冬季較少的特點(diǎn)，主要降雨月份為每年的6～9月。GPM測(cè)雨衛(wèi)星很好地捕捉到了這個(gè)特點(diǎn)，但在不同月份與實(shí)測(cè)降水的偏差并不相同?？傮w上看，GPM對(duì)長(zhǎng)江流域冬季降水表現(xiàn)出低估，但地區(qū)差異十分顯著。在長(zhǎng)江上游地區(qū)2014年12月和2016年12月，GPM對(duì)實(shí)測(cè)降水出現(xiàn)明顯的低估，RB值為-50%左右；而在長(zhǎng)江下游地區(qū)，GPM對(duì)冬季降水的低估則不明顯。其可能原因是，長(zhǎng)江上游地區(qū)的冬季較為寒冷，多冰雪覆蓋的地面容易使衛(wèi)星發(fā)射的探測(cè)信號(hào)發(fā)生較強(qiáng)的分散效果，而基于微波算法的GPM衛(wèi)星對(duì)這種分散信號(hào)的捕捉能力較弱，因而導(dǎo)致了較大的誤差值[29-31]。與長(zhǎng)江上游地區(qū)相比，長(zhǎng)江中下游地區(qū)冬季比較溫和，地面少有冰雪覆蓋，因此GPM在冬季的RB值要優(yōu)于上游地區(qū)。就相關(guān)系數(shù)(圖5(e)～(h))而言，GPM在冬季和夏季月份與實(shí)測(cè)值的R值較低，其原因可能是冬季降水多以雪或霰等固態(tài)形式出現(xiàn)，容易造成地面的冰雪覆蓋，而夏季降水多以短時(shí)強(qiáng)降水的形式發(fā)生，二者均容易給衛(wèi)星的精確探測(cè)造成困難。就不同地區(qū)而言，長(zhǎng)江下游在夏季和初秋時(shí)節(jié)強(qiáng)降水更為普遍，因而表現(xiàn)出比中上游地區(qū)更低的相關(guān)系數(shù)(如2015年8月)；而長(zhǎng)江上游地區(qū)冬季地表多積雪覆蓋，夏季則處于西南季風(fēng)的迎風(fēng)坡多地形雨，因此影響衛(wèi)星的準(zhǔn)確觀測(cè)，從而導(dǎo)致較低的相關(guān)系數(shù)。

圖4 月尺度上GPM衛(wèi)星與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)散點(diǎn)Fig.4 Scatterplots of monthly precipitation of rain gauge stations and GPM product during 2014.4～2017.12

RMSE值在各研究區(qū)都表現(xiàn)為相近的變化趨勢(shì)，在夏季月份較高，冬季月份較低，見圖5(e)～(h)，這與實(shí)測(cè)降水序列的變化十分接近。原因是夏季的實(shí)際降水量較冬季更大，使得降水序列中容易產(chǎn)生較多的離群值，從而導(dǎo)致GPM衛(wèi)星的觀測(cè)出現(xiàn)較高的誤差；同時(shí)，由于長(zhǎng)江下游地區(qū)降水強(qiáng)度和個(gè)體序列波動(dòng)值更大，因此該區(qū)域夏季RMSE值要明顯高于長(zhǎng)江上游和中游[16]。

2.3 日尺度數(shù)據(jù)精度分析

2.3.1逐日精度檢驗(yàn)

以各研究區(qū)氣象臺(tái)站研究時(shí)間段內(nèi)共計(jì)1 371 d的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)為自變量，以對(duì)應(yīng)站點(diǎn)GPM衛(wèi)星觀測(cè)的日降水?dāng)?shù)據(jù)為因變量進(jìn)行一元線性回歸分析，其結(jié)果如圖 6 所示。經(jīng)檢驗(yàn)，在長(zhǎng)江流域內(nèi)日尺度上GPM衛(wèi)星與實(shí)測(cè)降水量的相關(guān)系數(shù)明顯低于年月尺度，R值為0.44，其中長(zhǎng)江中下游的相關(guān)系數(shù)相同(R=0.45)且高于長(zhǎng)江上游(R=0.35)，說明在日尺度上GPM對(duì)長(zhǎng)江上游降水的探測(cè)依然與實(shí)測(cè)值一致性很差，其原因可能與上游復(fù)雜的地形地貌條件有關(guān)。GPM衛(wèi)星在各研究區(qū)的RB值和月尺度上十分接近，但小于年尺度，說明GPM在日尺度上仍然高估了長(zhǎng)江流域的降水。和年月尺度類似，MAE和RMSE值同樣在下游地區(qū)最大，上游地區(qū)最小，但在各區(qū)間值明顯大于年月尺度，說明GPM衛(wèi)星對(duì)日尺度上降水捕捉存在的誤差比年、月尺度更大。

2.3.2捕捉能力檢驗(yàn)

圖7顯示了在不同降水量級(jí)下，基于站點(diǎn)數(shù)據(jù)和GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)計(jì)算得到的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的值?？梢钥闯?，各研究區(qū)的評(píng)價(jià)指標(biāo)均表現(xiàn)出一致的變化趨勢(shì)，但具體值并不相同。隨著降水閾值的增加，各區(qū)間POD逐漸減小，F(xiàn)AR不斷增加，說明GPM衛(wèi)星對(duì)弱降水探測(cè)能力較強(qiáng)而對(duì)強(qiáng)降水探測(cè)能力較弱；特別地，對(duì)于0.1 mm/d降水事件的估計(jì)GPM在各研究區(qū)都表現(xiàn)為最高的探測(cè)率，說明GPM對(duì)降水事件發(fā)生與否的識(shí)別有著很高的估計(jì)精度。這可能與GPM衛(wèi)星上搭載的雙頻測(cè)雨雷達(dá)DPR和微波成像儀GMI加強(qiáng)了對(duì)弱降水以及固態(tài)降水的探測(cè)有關(guān)[32-33]。值得注意的是，在長(zhǎng)江下游地區(qū)不同降水閾值下GPM衛(wèi)星的POD和FAR值均優(yōu)于其他研究區(qū)，說明GPM在長(zhǎng)江下游地區(qū)的探測(cè)更為準(zhǔn)確；而在上游地區(qū)兩種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的表現(xiàn)則遜于其他區(qū)域，說明GPM在長(zhǎng)江上游地區(qū)對(duì)降水的估計(jì)存在較大誤差。其原因可能是，長(zhǎng)江上游地區(qū)復(fù)雜的地形地貌及云層與冰雪相混合的復(fù)雜氣象條件干擾了衛(wèi)星對(duì)降水的準(zhǔn)確估計(jì)，而在地勢(shì)平坦、海拔較低、氣候溫和的下游地區(qū)便于衛(wèi)星對(duì)降水的探測(cè)。

圖5 各研究區(qū)GPM衛(wèi)星降水指標(biāo)的逐月統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.5 Results of different accuracy estimators for GPM satellite product in different months

圖6 日尺度上GPM衛(wèi)星與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)散點(diǎn)Fig.6 Scatterplots of daily precipitation of rain gauge stations and GPM product during 2014.4.1～2017.12.31

從BIAS指數(shù)來看，GPM衛(wèi)星對(duì)長(zhǎng)江流域?qū)Πl(fā)生5 mm/d的降水事件的判斷最為準(zhǔn)確，各子區(qū)間其值均接近于1，但此后隨著降水量級(jí)的增加，BIAS值總體上呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，且對(duì)發(fā)生25 mm/d以上的大雨事件偏差值最高，表明GPM普遍高估了強(qiáng)降水事件的發(fā)生，見圖7(c)。同時(shí)還可以發(fā)現(xiàn)，GPM在各研究區(qū)均高估了不同強(qiáng)度降水事件的發(fā)生，且在長(zhǎng)江下游地區(qū)高估更為顯著，在長(zhǎng)江上游地區(qū)高估最不明顯，這與本文之前的研究結(jié)論一致。

就ETS指標(biāo)而言，在“小雨”時(shí)(<10 mm/d)時(shí)評(píng)分較高，而在“中到大雨”時(shí)(>25 mm/d)時(shí)評(píng)分較低，見圖7(d)，說明GPM衛(wèi)星對(duì)中強(qiáng)降水事件的把握還不夠精確。另外，ETS指數(shù)在長(zhǎng)江上游不同降水閾值下均要小于其他研究區(qū)，原因可能是在氣候寒冷、地形復(fù)雜的上游地區(qū)GPM對(duì)降水的探測(cè)還存在困難。

綜合4種評(píng)價(jià)指標(biāo)，在日尺度上，GPM衛(wèi)星通過對(duì)弱降水擁有較高的探測(cè)率和較低的誤報(bào)率而表現(xiàn)出對(duì)小雨雪較強(qiáng)的捕捉能力，其中在長(zhǎng)江下游對(duì)降水捕捉能力最強(qiáng)，但同時(shí)也出現(xiàn)了一定的高估。

2.4 時(shí)間尺度對(duì)GPM精度影響原因分析

衛(wèi)星對(duì)降水探測(cè)的精度受時(shí)間尺度影響極大。目前國(guó)內(nèi)外已有許多學(xué)者認(rèn)為不同時(shí)間尺度上衛(wèi)星的探測(cè)結(jié)果存在著較大差異[8，9，31，34]。本文比較了GPM衛(wèi)星在各研究區(qū)不同時(shí)間尺度上的探測(cè)精度，其結(jié)果如表3所示?？梢园l(fā)現(xiàn)GPM衛(wèi)星在各研究區(qū)年月尺度上的相關(guān)系數(shù)較高，R值均在0.9左右，表現(xiàn)出與實(shí)測(cè)值很好的一致性，但在日尺度上各研究區(qū)相關(guān)度普遍較低，R值均小于0.5。同時(shí)，MAE和RMSE在各研究區(qū)均呈現(xiàn)日尺度>月尺度>年尺度的特點(diǎn)，其中日尺度要遠(yuǎn)大于月尺度。其可能原因是，各研究區(qū)日尺度上的降水序列值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于年月尺度，GPM衛(wèi)星對(duì)日降水觀測(cè)的微小偏差就會(huì)導(dǎo)致降水序列中出現(xiàn)較大的偏離值，而年月尺度上降水強(qiáng)度相對(duì)較高，即使GPM衛(wèi)星出現(xiàn)較小的觀測(cè)誤差，其偏離值也不會(huì)十分巨大；同時(shí)由于年月降水?dāng)?shù)據(jù)是通過日數(shù)據(jù)累加獲得，GPM對(duì)日尺度上觀測(cè)的正負(fù)誤差在累加時(shí)可能相互抵消，因而導(dǎo)致年月尺度上的降水序列相對(duì)整齊，從而出現(xiàn)較高的相關(guān)系數(shù)和較低的誤差值。各研究區(qū)相對(duì)偏差RB的值在日、月尺度上十分接近，但略小于年尺度，這可能與所選取的時(shí)間序列長(zhǎng)度不一致有關(guān)。

圖7 各研究區(qū)的POD、FAR、BIAS和ETS值Fig.7 Contingency metrics of POD，F(xiàn)AR，ETS and BIAS in the Yangtze River Basin

表3 GPM衛(wèi)星在各研究區(qū)不同時(shí)間尺度上的探測(cè)精度Tab.3 The detection accuracy of GPM in different study areas at different time scales

注：MAE和RMSE的單位均為mm/d。

3 結(jié) 論

本文利用2014年4月1日～2017年12月31日長(zhǎng)江流域224個(gè)站點(diǎn)的實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)和GPM衛(wèi)星遙感降水?dāng)?shù)據(jù)，研究了GPM衛(wèi)星在不同時(shí)間尺度上的探測(cè)精度，得到以下結(jié)論。

(1) 年際尺度上，GPM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與實(shí)測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)有較好的相關(guān)性(R=0.92)，并通過了95%的顯著性檢驗(yàn)，其中在長(zhǎng)江中游的相關(guān)度最高，上游和下游地區(qū)較低；GPM衛(wèi)星略微高估了長(zhǎng)江流域的實(shí)際降水，其中在長(zhǎng)江上游高估程度最小，下游高估程度較大。

(2) 月份尺度上，GPM衛(wèi)星與實(shí)測(cè)降水的相關(guān)性仍然較高(R=0.91)，但同樣高估了實(shí)際降水(RB=5.39%)；GPM衛(wèi)星在冬夏兩季與實(shí)測(cè)值的一致性較差；GPM衛(wèi)星明顯低估了冬季月份的降水，且對(duì)夏季降水的估計(jì)存在較高的誤差；GPM衛(wèi)星在長(zhǎng)江流域的春秋季月份的評(píng)價(jià)精度較好。

(3) 日尺度上，GPM衛(wèi)星與實(shí)測(cè)降水的相關(guān)性較差(R=0.44)，且出現(xiàn)了比較大的誤差值；GPM衛(wèi)星對(duì)弱降水的捕捉能力較強(qiáng)，對(duì)強(qiáng)降水探測(cè)能力較差；GPM衛(wèi)星在長(zhǎng)江下游地區(qū)對(duì)不同量級(jí)的降水捕捉能力最好。

(4) 對(duì)GPM衛(wèi)星在不同時(shí)間尺度上探測(cè)精度的比較結(jié)果顯示，GPM在日尺度上的相關(guān)系數(shù)明顯小于年月尺度，且對(duì)實(shí)際降水的估計(jì)出現(xiàn)明顯的誤差。