汪梓彤 李石寶 張志友

摘 要：為了定量評(píng)價(jià)GPM近實(shí)時(shí)降水產(chǎn)品在青藏高原的精度，以中國(guó)氣象局提供的地面降水資料作為參考，采用多種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析GPM衛(wèi)星時(shí)代GSMaP和IMERG的近實(shí)時(shí)衛(wèi)星降水產(chǎn)品（GSMaP-NRT、GSMaP-MVK;IMERG-Early、IMERG-Late）在青藏高原的適用性。結(jié)果表明：①I(mǎi)MERG在青藏高原表現(xiàn)出的降水時(shí)空分布明顯優(yōu)于GSMaP，IMERG-Late最佳。衛(wèi)星產(chǎn)品在夏季精度最好，冬季最差，夏季相關(guān)系數(shù)均在0.6以上，相對(duì)偏差（RB）明顯低于其他季節(jié)。GSMaP高估了青藏高原各個(gè)季節(jié)的降水（RB>0），而IMERG則表現(xiàn)出低估降水現(xiàn)象。②衛(wèi)星產(chǎn)品在兩江流域、南部流域的精度明顯優(yōu)于其他地區(qū)，IMERG呈現(xiàn)出的相關(guān)系數(shù)、均方根誤差和相對(duì)偏差空間分布明顯優(yōu)于GSMaP，IMERG在青藏高原大部分地區(qū)的誤報(bào)率低于GSMaP，在地形更為復(fù)雜的羌塘高原、柴達(dá)木盆地等區(qū)域命中率也較好，表現(xiàn)出更穩(wěn)定的探測(cè)降水事件精度。③衛(wèi)星降水對(duì)不同等級(jí)降水的探測(cè)能力存在差異，降水強(qiáng)度越大，衛(wèi)星產(chǎn)品的命中率越低，誤報(bào)率隨之增大。IMERG的ETS指數(shù)在各個(gè)降水等級(jí)上均優(yōu)于GSMaP，其中IMERG-Late最好。整體上，IMERG在青藏高原表現(xiàn)出更好的反演降水精度，具有一定的應(yīng)用潛力，GSMaP的精度表現(xiàn)很差，不適用于青藏高原。

關(guān)鍵詞：IMERG;GSMaP;多尺度;精度評(píng)價(jià);青藏高原

中圖分類(lèi)號(hào)：P412.27 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.04.008

引用格式：汪梓彤，李石寶，張志友.GPM近實(shí)時(shí)降水產(chǎn)品在青藏高原的多尺度精度評(píng)價(jià)[J].人民黃河，2021，43（4）：43-49，116.

Abstract： In order to quantitatively evaluate the applicability of near real-time versions of both GSMaP and IMERG precipitation products （GSMaP-NRT， GSMaP-MVK， IMERG-Early and IMERG-Late） over the Qinghai-Tibet Plateau （QTP） in China， six statistical indices were used to systematically analyze the characteristics of these products， benchmarked by a set of ground-based dataset of China Meterological Administration （CMA）. The results show that a） the spatial and temporal distribution of IMERG near real-time products is significantly better than that of GSMaP， of which IMERG-Late is the best. All satellite products have the best accuracy in summer， the correlation coefficients （Corr） are all above 0.6， relative bias （RB） is significantly lower than that of the other seasons and the winter is the worst. GSMaP products overestimate precipitation in all seasons （RB>0） over QTP， of which winter is the most severe （RB>200%）. In contrast， IMERG shows underestimated precipitation over QTP， with RB indices of about -15% and -50% in summer and winter respectively. b） The accuracy of all satellite products in the two major river basins and the southern river basins are significantly better than that of other regions. The spatial distribution of root mean square error （RMSE） and RB of IMERG （Early， Late） are significantly better than that of GSMaP. GSMaP has a high hit rate in the two major river basins and the southern watersheds（POD>0.7）， but its false alarm rate is also relatively larger and the false alarm rate of IMERG （Early， Late） in most parts of the QTP is lower than that of GSMaP， showing more stable accuracy in detecting precipitation events. c） Satellite products have different detection capabilities for different levels of precipitation. The greater the intensity of precipitation， the lower the hit rate of satellite products and the higher the false alarm rate. From the perspective of the ETS index， the IMERG is superior to GSMaP in each precipitation level and the IMERG-Late performs the best. Overall， IMERG products perform better and have certain application potential over QTP. On the contrary， due to the poor accuracy of GSMaP products， it is not recommended to use it for carrying out precipitation application research.

Key words： IMERG; GSMaP; multiscale; accuracy assessment; the Qinghai-Tibet Plateau

1 引 言

降水伴隨著復(fù)雜的物理過(guò)程，與大氣水汽、蒸散發(fā)和徑流等水文氣象要素相比，降水的時(shí)空變異性極強(qiáng)，難以進(jìn)行大尺度區(qū)域監(jiān)測(cè)[1]，雖然目前我國(guó)已經(jīng)建立了多級(jí)分布、密度較大的氣象水文觀測(cè)網(wǎng)，但是站點(diǎn)觀測(cè)易受下墊面因素限制，且難以對(duì)地形復(fù)雜、氣候惡劣的山區(qū)進(jìn)行觀測(cè)，存在設(shè)備維護(hù)成本高、時(shí)空不連續(xù)等缺陷[2]。近年來(lái)，多衛(wèi)星聯(lián)合反演降水技術(shù)的不斷發(fā)展，給大尺度和全球降水監(jiān)測(cè)提供了新的技術(shù)手段[3]。目前，多衛(wèi)星聯(lián)合反演降水的發(fā)展已經(jīng)經(jīng)歷了兩個(gè)階段，1997—2014年屬于TRMM衛(wèi)星時(shí)代，各科研機(jī)構(gòu)發(fā)布了多種中等時(shí)空分辨率的衛(wèi)星遙感降水?dāng)?shù)據(jù)集，包括TMPA[4]、PERSIANN[5]、CMORPH[6]、CHIRPS[7]等，這些數(shù)據(jù)集可提供分辨率為（0.25°×0.25°）/3 h的全球降水量數(shù)據(jù)。眾多學(xué)者在中國(guó)大陸[8-9]、四川盆地[10]、黃河流域[11-12]等地區(qū)對(duì)TMPA、CMORPH等進(jìn)行了精度評(píng)估和徑流模擬研究，得到了較好的分析和模擬結(jié)果，但是TRMM粗糙的時(shí)空分辨率和較大的地形誤差導(dǎo)致其無(wú)法滿足小尺度區(qū)域上的降水分析和應(yīng)用。

2014年，TRMM衛(wèi)星退役后，NASA聯(lián)合JAXA開(kāi)展了全球降水測(cè)量計(jì)劃（Global Precipitation Measurement， GPM），多衛(wèi)星聯(lián)合反演降水進(jìn)入了GPM衛(wèi)星時(shí)代。GPM時(shí)代的降水?dāng)?shù)據(jù)時(shí)空分辨率和精度都得到較大的提升，最具代表性的有NASA發(fā)布的IMERG和JAXA發(fā)布的GSMaP產(chǎn)品，可提供分辨率為（0.1°×0.1°）/0.5 h的全球降水量數(shù)據(jù)[13]。

截至目前，學(xué)者對(duì)GPM時(shí)代的降水?dāng)?shù)據(jù)已經(jīng)進(jìn)行了大量的評(píng)估和應(yīng)用研究，Tang等[14]和李麒崙等[15]在中國(guó)大陸對(duì)比了GPM和TRMM產(chǎn)品的反演降水精度，結(jié)果顯示GPM在中國(guó)區(qū)域的精度明顯優(yōu)于TRMM，特別是對(duì)微量降水和相對(duì)干旱地區(qū)降水的探測(cè)方面，GPM產(chǎn)品的精度明顯更優(yōu);金曉龍等[16]、王思?jí)舻萚17]分別在天山和黑河流域分析了地形和季節(jié)差異對(duì)IMERG精度的影響，結(jié)果表明IMERG產(chǎn)品精度受地形影響較大，在降水充沛的夏季和中等海拔地區(qū)反演精度較高。青藏高原是亞洲眾多河流的發(fā)源地，水資源極為豐富，其氣候特征直接影響著區(qū)域甚至全球氣候變化，但由于地形和氣候條件惡劣，因此對(duì)青藏高原降水的監(jiān)測(cè)極為困難，Lu等[18]對(duì)比了IMERG（Uncal、Cal）和GSMaP（MVK、Gauge）共4套產(chǎn)品在青藏高原的精度和水文模擬效果，結(jié)果顯示站點(diǎn)校正后產(chǎn)品（IMERG-Cal、GSMaP-Gauge）與地面觀測(cè)結(jié)果一致性較好，徑流模擬精度高;余坤倫等[19]、劉江濤等[20]分別在青藏高原中部和雅魯藏布江流域分析了GPM和TRMM產(chǎn)品的精度，結(jié)果發(fā)現(xiàn)GPM的精度表現(xiàn)更加穩(wěn)定，TRMM的精度隨著降水強(qiáng)度變化存在較大的波動(dòng)，總體呈現(xiàn)低雨強(qiáng)高估、高雨強(qiáng)低估現(xiàn)象。

由此可見(jiàn)，季節(jié)、地形以及降水強(qiáng)度等因素均會(huì)一定程度上影響衛(wèi)星降水產(chǎn)品的精度，為了驗(yàn)證GPM近實(shí)時(shí)衛(wèi)星產(chǎn)品在青藏高原的適用性，筆者以氣象局提供的自動(dòng)氣象站融合降水?dāng)?shù)據(jù)集為參考，分別從時(shí)間尺度、流域尺度和降水強(qiáng)度3個(gè)方面對(duì)GSMaP（NRT、MVK）和IMERG（Early、Late）系列共4種近實(shí)時(shí)產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估和誤差分析。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)

2.1.1 研究區(qū)概況

青藏高原位于我國(guó)第一級(jí)階梯，有“世界屋脊”“亞洲水塔”之稱。根據(jù)圖1（a）展示的青藏高原DEM特征，可以發(fā)現(xiàn)青藏高原大部分地區(qū)海拔在4 000 m以上，東南邊緣和柴達(dá)木盆地的海拔相對(duì)較低，東南邊緣地形起伏、地勢(shì)落差較大，河流眾多，是多條大型河流的上游和發(fā)源地，降水充沛，水能資源極為豐富[21]。中科院青藏所將青藏高原劃分為12個(gè)子流域（http：//www.tpedatabase.cn/portal/index.jsp），筆者對(duì)這些子流域進(jìn)行合并，將青藏高原劃分為6個(gè)子區(qū)域（見(jiàn)圖1（a）），分別是：①雅魯藏布江、紅河、瀾滄江流域（稱為南部流域）;②長(zhǎng)江、黃河流域（稱為兩江流域）;③柴達(dá)木盆地;④羌塘高原;⑤河西走廊;⑥西部和北部的內(nèi)陸河地區(qū)（稱為內(nèi)陸河地區(qū)）。青藏高原氣候極其復(fù)雜，冰川積雪覆蓋較多，存在許多高原內(nèi)陸湖泊，特別是在羌塘高原地區(qū)，圖1（c）展示了青藏高原面積大于10 km2的湖泊分布情況。

2.1.2 地面參考降水?dāng)?shù)據(jù)

本文采用的地面氣象觀測(cè)資料是自動(dòng)氣象站與CMORPH衛(wèi)星融合的逐小時(shí)降水網(wǎng)格數(shù)據(jù)集（稱為CMPA），數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象信息中心（http：//data.cma.cn/）。CMPA采用概率密度匹配和最優(yōu)插值融合了全國(guó)3萬(wàn)多個(gè)自動(dòng)氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)，分辨率達(dá)到（0.1°×0.1°）/1 h，該數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的質(zhì)量控制和誤差訂正，能夠準(zhǔn)確探測(cè)典型區(qū)域的強(qiáng)降水過(guò)程，是目前我國(guó)精度最佳、分辨率最高的地面融合降水資料[22-23]?？紤]到自動(dòng)氣象站在青藏高原布設(shè)密度較低（見(jiàn)圖1（b）），本文在進(jìn)行定量統(tǒng)計(jì)時(shí)只選擇帶有氣象站布設(shè)的分辨率網(wǎng)格進(jìn)行計(jì)算，以降低空間插值帶來(lái)的誤差影響。

2.1.3 GPM衛(wèi)星降水產(chǎn)品

本文評(píng)估的數(shù)據(jù)為GPM計(jì)劃中發(fā)布的GSMaP和IMERG近實(shí)時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)。GSMaP由日本的JAXA降水測(cè)量團(tuán)隊(duì)研發(fā)，包括兩個(gè)近實(shí)時(shí)版本GSMaP-NRT和GSMaP-MVK，都是基于Kalman濾波模型生成的，NRT算法在微波紅外數(shù)據(jù)合并模塊只采用了前向云移動(dòng)矢量算法，而MVK算法則采用了云移動(dòng)矢量的前向和后向傳播算法并對(duì)微波數(shù)據(jù)的缺失時(shí)刻進(jìn)行填補(bǔ)[24]。

NASA根據(jù)不同的數(shù)據(jù)處理級(jí)別和應(yīng)用要求提供3個(gè)系列的IMERG數(shù)據(jù)，分別是近實(shí)時(shí)產(chǎn)品Early Run、Late Run和校正產(chǎn)品Final Run，其中Final產(chǎn)品在Late的基礎(chǔ)上采用GPCC的月尺度地面臺(tái)站數(shù)據(jù)進(jìn)行了偏差校正[25]。

GSMaP和IMERG均發(fā)布了不同應(yīng)用需求的產(chǎn)品，滯時(shí)產(chǎn)品經(jīng)過(guò)了地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的校正，精度較近實(shí)時(shí)產(chǎn)品有所提高，但時(shí)效性很差，常用于長(zhǎng)時(shí)間序列的水文氣象分析。近實(shí)時(shí)產(chǎn)品采用純衛(wèi)星傳感器融合，時(shí)效性較高，更能應(yīng)用于局地、短歷時(shí)暴雨洪澇等強(qiáng)降水天氣監(jiān)測(cè)。本文只針對(duì)GPM的近實(shí)時(shí)產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估，包括GSMaP（NRT、MVK）和IMERG（Early、Late），時(shí)間跨度為2014年3月到2017年12月，空間分辨率均為（0.1°×0.1°）/1 h。

2.2 評(píng)價(jià)方法

單一的統(tǒng)計(jì)指數(shù)無(wú)法準(zhǔn)確反映衛(wèi)星遙感產(chǎn)品的精度特征，因此本文綜合了相關(guān)系數(shù)（Corr）、均方根誤差（RMSE）和相對(duì)偏差（RB）來(lái)綜合評(píng)價(jià)GPM產(chǎn)品在青藏高原的降水反演精度[26]。Corr能夠準(zhǔn)確反映衛(wèi)星數(shù)據(jù)與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的線性相關(guān)性和擬合程度;RMSE反映了衛(wèi)星與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的離散程度，能很好反映衛(wèi)星產(chǎn)品的整體精度;RB反映了衛(wèi)星產(chǎn)品與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的偏離程度，可以定量表示衛(wèi)星高估和低估實(shí)際降水的程度。

本研究時(shí)間尺度為日尺度，因此根據(jù)氣象局對(duì)降水等級(jí)的劃分，選取1 mm/d作為是否發(fā)生降水事件的閾值[27]。將衛(wèi)星監(jiān)測(cè)到的降水劃分為命中降水事件、錯(cuò)報(bào)降水事件和誤報(bào)降水事件，見(jiàn)表1。

利用命中率（POD）、誤報(bào)率（FAR）和公正先兆評(píng)分指數(shù)（ETS）來(lái)評(píng)價(jià)衛(wèi)星產(chǎn)品對(duì)降水事件的探測(cè)能力，其中POD越高表示衛(wèi)星產(chǎn)品對(duì)真實(shí)降水事件捕捉能力越強(qiáng)，F(xiàn)AR越低表示衛(wèi)星產(chǎn)品對(duì)降水事件的錯(cuò)誤估計(jì)概率越低[28]。

式中：H為命中降水事件數(shù);F為錯(cuò)報(bào)降水事件數(shù);M為誤報(bào)降水事件數(shù);Z為未觀測(cè)到的降水事件數(shù)。

3 結(jié)果分析

3.1 不同時(shí)間尺度的GSMaP和IMERG精度分析

圖2給出了GSMaP和IMERG衛(wèi)星產(chǎn)品以及CMPA在青藏高原的平均日降水量空間分布。根據(jù)圖2（e）可知，青藏高原降水總體呈現(xiàn)南多北少、東多西少的分布態(tài)勢(shì)，降水主要集中在兩江流域和南部流域的下游地區(qū)，平均日降水量在2 mm以上，這一地區(qū)主要受到南印度洋季風(fēng)的影響，水汽受北部高原阻擋，極易形成充沛的降水。羌塘高原北部以及柴達(dá)木盆地等氣候條件惡劣，大部分屬于無(wú)人區(qū)，終年積雪，草甸覆蓋，日降水量在1 mm以下。值得注意的是，羌塘高原南部出現(xiàn)許多局部強(qiáng)降水區(qū)域，對(duì)比圖1（c）分析可知，這些異常強(qiáng)降水區(qū)域周邊均存在高原湖泊，這一現(xiàn)象表明，在青藏高原存在內(nèi)陸湖泊分布的區(qū)域，降水會(huì)明顯偏多，湖泊區(qū)域的日降水量均集中在4.5 mm以上。由圖2（a）～（d）所示的GSMaP和IMERG產(chǎn)品的降水空間分布可以看出，IMERG系列產(chǎn)品呈現(xiàn)的空間分布明顯優(yōu)于GSMaP，GSMaP（NRT、MVK）對(duì)青藏高原西北邊緣以及東南部的降水存在明顯的高估和錯(cuò)報(bào)現(xiàn)象，探測(cè)的日降水在5 mm/d以上，而IMERG（Early、Late）的空間分布與CMPA較為相近，降水量級(jí)也較為吻合，但是GSMaP和IMERG產(chǎn)品均未呈現(xiàn)出高原湖泊周邊的局部強(qiáng)降水區(qū)域，表明GPM衛(wèi)星對(duì)于高原湖泊及其周邊的降水探測(cè)存在較大的誤差，衛(wèi)星傳感器無(wú)法準(zhǔn)確捕捉高原湖泊周?chē)膹?qiáng)降水特征。

圖3給出了研究時(shí)段內(nèi)衛(wèi)星降水產(chǎn)品與CMPA的月降水量時(shí)間序列，可以看出，2016年以前各種降水?dāng)?shù)據(jù)變化趨勢(shì)較為一致，經(jīng)計(jì)算月平均降水量為30 mm左右，但2017年的降水量明顯降低，夏季的降水峰值只有34 mm。GSMaP-MVK和IMERG-Late與相對(duì)應(yīng)的GSMaP-NRT和IMERG-Late的月降水序列差異較小，表明在月尺度上，GSMaP和IMERG產(chǎn)品的升級(jí)并沒(méi)有明顯提升衛(wèi)星產(chǎn)品的月尺度數(shù)據(jù)精度。整體上，NRT和MVK產(chǎn)品與CMPA降水時(shí)間序列差異較大，特別是2017年，IMERG（Early、Late）產(chǎn)品與CMPA較為吻合，基本可以呈現(xiàn)出青藏高原月降水量的時(shí)間變化趨勢(shì)。

GSMaP和IMERG產(chǎn)品在夏季的降水精度最高，相關(guān)系數(shù)Corr均在0.6以上，相對(duì)偏差RB明顯優(yōu)于其他季節(jié)，冬季最差，各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)均表現(xiàn)較差。冬季GSMaP產(chǎn)品的Corr分別為0.13和0.10，RB分別達(dá)到310.6%和244.5%，命中率極低，誤報(bào)率達(dá)到0.8。GSMaP系列產(chǎn)品對(duì)4個(gè)季節(jié)降水量均存在高估現(xiàn)象，夏季相對(duì)較好，NRT和MVK的RB分別為39.4%和38.1%，但春季和冬季的RB均在100%以上，相反IMERG系列（Early、Late）對(duì)青藏高原降水則呈現(xiàn)出低估現(xiàn)象（RB<0），夏季低估約14%，冬季低估最嚴(yán)重（RB≈50%）?？傮w上，與GSMaP相比，IMERG的精度較佳，特別在氣候條件惡劣的冬季，IMERG產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)也保持在0.6以上。青藏高原下墊面情況異常復(fù)雜，大部分地區(qū)常年冰川積雪，特別是冬季和春季，干擾衛(wèi)星傳感器探測(cè)精度的因素較多，可能導(dǎo)致GPM降水產(chǎn)品在冬季和春季均表現(xiàn)出低命中率和高誤報(bào)率。

3.2 流域尺度的GSMaP和IMERG數(shù)據(jù)精度分析

流域作為最基本的水文循環(huán)單元，是水資源開(kāi)發(fā)利用、河道治理規(guī)劃的重要支撐。青藏高原作為亞洲眾多河流的發(fā)源地，流域水資源管理至關(guān)重要。因此，本文進(jìn)一步分析了GSMaP和IMERG產(chǎn)品在青藏高原各流域的適用性和精度。

圖4給出了各降水產(chǎn)品在各流域的相關(guān)系數(shù)（Corr）、均方根誤差（RMSE）、相對(duì)偏差（RB）空間分布。結(jié)合表2的統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析可知，衛(wèi)星產(chǎn)品在青藏高原東南部的Corr明顯優(yōu)于西部和北部地區(qū)，在兩江流域和南部流域下游Corr最高。IMERG系列產(chǎn)品的Corr空間分布優(yōu)于GSMaP，其中IMERG-Late最優(yōu)，各個(gè)降水產(chǎn)品在青藏高原東部的Corr表現(xiàn)較好，兩江流域和南部流域的Corr均在0.5以上，青藏高原西部和北部的羌塘高原、柴達(dá)木盆地等區(qū)域的Corr極低，特別是GSMaP，在羌塘高原、柴達(dá)木盆地和內(nèi)陸河地區(qū)的Corr均小于0.2。

從圖4（e）～（h）的均方根誤差分布發(fā)現(xiàn)，GSMaP（NRT、MVK）表現(xiàn)出較大的均方根誤差，特別是在青藏高原西北邊緣的內(nèi)陸河地區(qū)（RMSE分別達(dá)到17.3、14.9 mm）。其次，NRT和MVK在兩江流域也存在較大的均方根誤差（RMSE分別為8.20、7.06 mm），其主要原因可能是GSMaP產(chǎn)品在該地區(qū)存在較大的高估降水量級(jí)現(xiàn)象，圖4（i）～（j）顯示該區(qū)域的RB>80%，過(guò)高地估計(jì)該區(qū)域降水量級(jí)導(dǎo)致衛(wèi)星數(shù)據(jù)與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)的離散程度增大，從而出現(xiàn)較大的RMSE。IMERG-Early和IMERG-Late產(chǎn)品的RMSE均在4 mm以下，在南部流域和羌塘高原南部的局部地區(qū)RMSE偏高。

分析圖4（i）～（l）所示相對(duì)偏差RB分布發(fā)現(xiàn)，GSMaP系列產(chǎn)品在羌塘高原、南部流域上游以及柴達(dá)木盆地存在較大的負(fù)相對(duì)偏差，在羌塘高原低估降水近60%，而在其他流域均表現(xiàn)出不同程度的正向相對(duì)偏差，兩江流域最嚴(yán)重，NRT和MVK的RB分別達(dá)到85.1%、80.9%。相反，IMERG系列產(chǎn)品對(duì)整個(gè)青藏高原區(qū)域降水存在不同程度的低估，在羌塘高原Early和Late產(chǎn)品分別低估了52.6%和53.1%，兩江流域分別低估23.8%和25.4%，南部流域低估10%左右。

分類(lèi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)能夠較好地表征衛(wèi)星產(chǎn)品對(duì)地面真實(shí)降水事件的捕捉能力，圖5給出了各降水產(chǎn)品在青藏高原的降水命中率（POD）和誤報(bào)率（FAR）分布。結(jié)合表2分析可知，GSMaP在青藏高原東西部的捕捉降水能力差異非常大，兩江流域和南部流域的大部分地區(qū)的POD在0.7以上，F(xiàn)AR為0.45左右，而在羌塘高原和柴達(dá)木盆地等青藏高原西部和北部地區(qū)，POD均在0.4以下，羌塘高原的POD指數(shù)異常偏低（NRT：0.15;MVK：0.14），柴達(dá)木盆地次之（NRT：0.24;MVK：0.28），同時(shí)這些區(qū)域的降水誤報(bào)率也極高，基本無(wú)法準(zhǔn)確探測(cè)該區(qū)域的降水事件。相比于GSMaP，IMERG的兩種產(chǎn)品Early和Late的整體探測(cè)降水事件的精度較好，在兩江流域和南部流域的POD分別達(dá)到0.61和0.67，略低于GSMaP，IMERG在該區(qū)域也表現(xiàn)出較低的誤報(bào)率（FAR在0.3左右），同時(shí)IMERG在羌塘高原和柴達(dá)木盆地的POD均優(yōu)于GSMaP，誤報(bào)率也相對(duì)較低。GSMaP產(chǎn)品在青藏高原東部表現(xiàn)出的高命中率和高誤報(bào)率的原因可能是GSMaP在該區(qū)域?qū)邓录徒邓考?jí)均表現(xiàn)出極大地高估（RB>80%），導(dǎo)致它雖然能夠體現(xiàn)出較多的真實(shí)降水事件，但同時(shí)也會(huì)出現(xiàn)較多的誤報(bào)降水事件。

由此可見(jiàn)，GSMaP和IMERG系列產(chǎn)品在青藏高原均表現(xiàn)出較大的反演誤差，特別是在羌塘高原和柴達(dá)木盆地等西部和北部地形復(fù)雜的流域，但整體上IMERG的精度要優(yōu)于GSMaP，Late和MVK相對(duì)于Early和NRT精度有一定的改善，但并不明顯。

3.3 不同等級(jí)降水強(qiáng)度誤差特征

由于青藏高原的降水整體偏少，因此本文對(duì)小雨和中雨事件進(jìn)行了進(jìn)一步閾值劃分，進(jìn)而分析GSMaP和IMERG降水產(chǎn)品對(duì)不同閾值降水事件的探測(cè)能力（見(jiàn)圖6）。結(jié)果顯示，同一產(chǎn)品不同系列數(shù)據(jù)之間分類(lèi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)差異不大，而隨著降水強(qiáng)度的增大，衛(wèi)星產(chǎn)品對(duì)青藏高原強(qiáng)降水的探測(cè)精度降低（POD下降）。GSMaP在各個(gè)降水等級(jí)上的POD均比IMERG產(chǎn)品的高，但同時(shí)其FAR也明顯偏高，這與前文的分析結(jié)果完全吻合。GSMaP系列產(chǎn)品對(duì)小雨事件（小于10 mm）的POD均在0.6以上，而IMERG的POD則在0.4～0.6之間，但GSMaP對(duì)不同等級(jí)降水的誤報(bào)率偏大，且隨著降水等級(jí)的增大，F(xiàn)AR明顯增大，IMERG產(chǎn)品對(duì)小雨事件的FAR集中在0.4～0.5之間。ETS指數(shù)可以衡量衛(wèi)星產(chǎn)品探測(cè)降水事件的整體性能，圖6（c）顯示GSMaP和IMERG產(chǎn)品的ETS隨降水等級(jí)的變化趨勢(shì)較為一致，但I(xiàn)MERG（Early、Late）的ETS在各個(gè)降水等級(jí)上均優(yōu)于GSMaP，其中IMERG-Late產(chǎn)品的ETS表現(xiàn)最佳。

4 結(jié) 論

以自動(dòng)氣象站融合降水?dāng)?shù)據(jù)集為地面參考，分析了GSMaP和IMERG的近實(shí)時(shí)降水產(chǎn)品在青藏高原的精度和誤差特征，得到如下結(jié)論。

（1）青藏高原的降水呈現(xiàn)東多西少、南多北少的分布特征。IMERG的降水時(shí)空分布明顯優(yōu)于GSMaP，衛(wèi)星產(chǎn)品在夏季的精度明顯優(yōu)于其他季節(jié)，Corr在0.6以上，冬季最差，冬季GSMaP表現(xiàn)出最差的Corr和RB。

（2）衛(wèi)星產(chǎn)品在兩江流域和南部流域的精度明顯優(yōu)于其他地區(qū)，IMERG較GSMaP表現(xiàn)出更優(yōu)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，GSMaP在羌塘高原和內(nèi)陸河地區(qū)存在極大的RMSE和較低的Corr。IMERG在整個(gè)青藏高原均存在低估降水現(xiàn)象（RB<0），GSMaP在羌塘高原低估降水現(xiàn)象最嚴(yán)重（RB<-60%），在兩江流域、內(nèi)陸河流域則存在較大的高估（RB約為80%和50%）。

（3）衛(wèi)星產(chǎn)品對(duì)青藏高原東西部降水事件的探測(cè)能力差異極大，在羌塘高原和西部命中率普遍較低，且存在嚴(yán)重誤報(bào)降水事件（POD<0.4，F(xiàn)AR>0.8）。GSMaP雖然整體上命中率較高，但其誤報(bào)率偏大，IMERG在青藏高原大部分地區(qū)的誤報(bào)率明顯低于GSMaP，在地形更為復(fù)雜的中西部地區(qū)命中率也較高，表現(xiàn)出比GSMaP更穩(wěn)定的探測(cè)降水事件精度。

（4）不同閾值條件下，IMERG和GSMaP的兩個(gè)版本之間分類(lèi)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)差異較小，隨著降水閾值的增大，衛(wèi)星產(chǎn)品的命中率下降，誤報(bào)率隨之增大，IMERG系列產(chǎn)品的ETS指數(shù)在各個(gè)降水等級(jí)上均優(yōu)于GSMaP產(chǎn)品，IMERG-Late的ETS指數(shù)最優(yōu)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 湯秋鴻，張學(xué)君，戚友存，等.遙感陸地水循環(huán)的進(jìn)展與展望[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2018，43（12）：1872-1884.

[2] 楊大文，徐宗學(xué)，李哲，等.水文學(xué)研究進(jìn)展與展望[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2018，37（1）：36-45.

[3] 劉元波，傅巧妮，宋平，等.衛(wèi)星遙感反演降水研究綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2011，26（11）：1162-1172.

[4] HUFFMAN G J， BOLVIN D T， NELKIN E J， et al. The TRMM Multi-Satellite Precipitation Analysis （TMPA）： Quasi-Global， Multiyear， Combined-Sensor Precipitation Estimates at Fine Scales[J]. Journal of Hydrometeorology， 2007，8（1）：38-55.

[5] HSU K L， GAO X G， SOROOSHIAN S， et al. Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks[J]. Journsl of Applied Meteorology，1997，36（9）：1176-1190.

[6] JOYCE R J， JANOWIAK J E， ARKIN P A， et al. CMORPH： A Method that Produces Global Precipitation Estimates from Passive Microwave and Infrared Data at High Spatial and Temporal Resolution[J]. Journal of Hydrometeorology， 2004，5（3）：287-296.

[7] PETERSON P， FUNK C C， HUSAK G J， et al. The Climate Hazards Group Infrared Precipitation （Chirp） with Stations （Chirps）： Development and Validation[C]// Agu Fall Meeting. New York： American Geophysical Union， 2014：234-246.

[8] 王兆禮，鐘睿達(dá)，陳家超，等.TMPA衛(wèi)星遙感降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品在中國(guó)大陸的干旱效用評(píng)估[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)， 2017，33（19）：163-170.

[9] 劉少華，嚴(yán)登華，王浩，等.中國(guó)大陸流域分區(qū)TRMM降水質(zhì)量評(píng)價(jià)[J].水科學(xué)進(jìn)展，2016，27（5）：639-651.

[10] 楊云川，程根偉，范繼輝，等.四川盆地及周邊地區(qū)TRMM 3B42數(shù)據(jù)精度檢驗(yàn)[J].氣象科學(xué)，2013，33（5）：58-67.

[11] 曾華楠，谷黃河，余鐘波，等.TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在黃河源區(qū)的適用性研究[J].人民黃河，2021，43（2）：17-21，29.

[12] 張磊磊，康穎，岳青華，等.四種衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在黃河源區(qū)的適用性分析[J].人民黃河，2021，43（3）：29-33.

[13] TAPIADOR F J， TURK F J， PETERSEN W， et al. Global Precipitation Measurement： Methods， Datasets and Applications[J]. Atmospheric Research， 2012，104-105（13）：70-97.

[14] TANG G， MA Y， LONG D， et al. Evaluation of GPM Day-1 IMERG and TMPA Version-7 Legacy Products over Mainland China at Multiple Spatiotemporal Scales[J].Journal of hydrology （Amsterdam）， 2016，533：152-167.

[15] 李麒崙，張萬(wàn)昌，易路，等.GPM與TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在中國(guó)大陸的精度評(píng)估與對(duì)比[J].水科學(xué)進(jìn)展，2018，29（3）：303-313.

[16] 金曉龍，邵華，張弛，等.GPM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在天山山區(qū)的適用性分析[J].自然資源學(xué)報(bào)，2016，31（12）：2074-2085.

[17] 王思?jí)?，王大釗，黃昌.GPM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在黑河流域的適用性評(píng)價(jià)[J].自然資源學(xué)報(bào)，2018，33（10）：1847-1860.

[18] LU D K， YONG B. Evaluation and Hydrological Utility of the Latest GPM IMERG V5 and GSMaP V7 Precipitation Products over the Tibetan Plateau[J].Remote Sensing，2018，10（12）：2022.

[19] 余坤倫，張寅生，馬寧，等.GPM和TRMM遙感降水產(chǎn)品在青藏高原中部的適用性評(píng)估[J].干旱區(qū)研究，2018，35（6）：1373-1381.

[20] 劉江濤，徐宗學(xué)，趙煥，等.不同降水衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演降水量精度評(píng)價(jià)：以雅魯藏布江流域?yàn)槔齕J].高原氣象，2019，38（2）：386-396.

[21] 張杰，李棟梁，何金梅，等.地形對(duì)青藏高原豐枯水年雨季降水量空間分布的影響[J].水科學(xué)進(jìn)展，2007，18（3）：319-326.

[22] SHEN Y， ZHAO P， PAN Y， et al. A High Spatiotemporal Gauge-Satellite Merged Precipitation Analysis over China[J].Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2014，119（6）：3063-3075.

[23] 宇婧婧，沈艷，潘旸，等.中國(guó)區(qū)域逐日融合降水?dāng)?shù)據(jù)集與國(guó)際降水產(chǎn)品的對(duì)比評(píng)估[J].氣象學(xué)報(bào)，2015，73（2）：394-410.

[24] USHIO T， KACHI M. Kalman Filtering Applications for Global Satellite Mapping of Precipitation （GSMaP）[J]. Springer Netherlands， 2010，9：321-350.

[25] 唐國(guó)強(qiáng)，萬(wàn)瑋，曾子悅，等.全球降水測(cè)量（GPM）計(jì)劃及其最新進(jìn)展綜述[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2015，30（4）：607-615.

[26] 郭瑞芳，劉元波.遙感降水?dāng)?shù)據(jù)精度檢驗(yàn)策略及檢驗(yàn)方法綜述[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2018，33（6）：983-993.

[27] XU R， TIAN F Q， YANG L， et al. Ground Validation of GPM IMERG and TRMM 3B42V7 Rainfall Products over Southern Tibetan Plateau Based on a High-Density Rain Gauge Network[J].Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2017，122（2）：910-924.

[28] HU Q F， YANG D W， LI Z， et al. Multi-Scale Evaluation of Six High-Resolution Satellite Monthly Rainfall Estimates over a Humid Region in China with Dense Rain Gauges[J].International Journal of Remote Sensing， 2014，35（4）：1272-1294.

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