文摘

本研究进行了综合评价的三个卫星降水产品(TRMM(热带降雨测量任务)3 b42 CMORPH(气候预测中心(CPC)变形算法),和PERSIANN(降水估计从遥感信息使用人工神经网络))使用数据从52 Meichuan流域雨量计站,这是一个在中国代表鄱阳湖流域的分水岭。所有这三个产品比较和评估20期间在不同的空间(网格和分水岭)和时间(每日、每月、每年)。结果表明,在天平日常,CMORPH有最好的性能系数的测定()在流域尺度网格规模的0.61和0.74。降水强度大于或等于25毫米,RMSE % CMORPH和TRMM 3 b42不到50%,表明CMORPH TRMM 3 b42对水文应用在日常的规模可能会有用。在月度和年度时间尺度,TRMM 3 b42表现最好,高从0.93到0.99,因此被认为是可靠和有很好的潜力在月度和年度尺度水文应用程序。PERSIANN有三个产品中最糟糕的表现在所有情况下。

1。介绍

降水水文循环中扮演着重要的角色,是不可缺少的迫使水文建模的数据。因为降水具有较高的空间异质性和颞可变性,常规降水测量在积分仪站通常不能提供足够的信息,水文应用程序(例如,分布式水文模型)特别是在稀疏的地区站(1,2]。相比之下,卫星遥感可以提供空间在大面积降水数据暂时连续。近年来,卫星降水产品发展迅速,成为一个新的和有前途的各种水文研究降水数据源。

目前有几个quasi-global高分辨率卫星降水产品包括TRMM(热带降雨测量任务)多卫星降水分析(TMPA) [3),CMORPH(气候预测中心(CPC)变形算法)(4,5],PERSIANN(降水估计从遥感信息使用人工神经网络)(6,7]。因为此类产品全球(或quasi-global)定位、卫星降水产品的表现预计将因地方而异。因此有必要评估卫星降水产品的性能与当地雨量计数据之前这些产品可以用于高信心在一个特定的研究区域。这样的评价和相互比较还可以帮助确定最准确的和适当的卫星降水产品在各种选择。

一些研究已经完成评估卫星降水产品在不同地区的表现。例如,雪et al。8)评估的两个版本TRMM 3 b42 (V6和V7)产品在山区Wangchu盆地不丹使用雨量计数据。结果表明,TRMM 3 b42 V7产品有重大升级3 b42 V6产品的降水精度,可以作为研究区域分布式水文模型的输入。Stampoulis et al。9]分析了错误的CMORPH PERSIANN降水产品使用降雨数据来源于天气雷达降水估计在地中海地区极端降水事件期间,发现比PERSIANN CMORPH表现出更好的性能。

在这项研究中,我们主要关注卫星降水数据的表演在鄱阳湖流域的中国,这是一个重要的长江支流。李等人。10)评估TRMM 3 b42 V6产品在新疆鄱阳湖盆地的排水。然而,他们只用五个雨量计站15500公里²排水,这太稀疏,生成一个卫星降水综合评价产品在这样一个大区域。胡锦涛et al。(11]六卫星降水产品的表现相比,包括TRMM 3 b43 V6, TRMM 3 b42rt V6, CMORPH, GSMaP MWR + GSMaP MVK + PERSIANN,与地面的雨量数据位于赣江流域鄱阳湖盆地,但他们的评价只是在每月的规模。刘等人。12)评估V6和V7 TRMM 3 b42降水产品使用雨量计数据在Meichuan鄱阳湖流域的分水岭多瞬时尺度(每日、每月、每年)。然而,多瞬时规模评估其他常用卫星降水产品如CMORPH和PERSIANN尚未进行。这项工作必须提供一个综合评价各种常用的卫星在鄱阳湖流域降水产品。

此外,基于网格的卫星降水产品通常都是直接点雨量计数据相比大多数现有的研究(10,11]。然而,存在一个重要差异pointed-based雨量数据和卫星之间的空间尺度上网格像素(例如,0.25°的空间分辨率),单个卫星像素和降水可能不同。规模差异基于网格和pointed-based数据可能导致错误的评价(13]。因此,应该进行尺度变换使雨量计的尺度数据和卫星降水数据一致。

本文旨在评估三个常用的卫星降水产品的性能(TRMM 3 b42、CMORPH PERSIANN)鄱阳湖流域的分水岭代表使用稠密雨量计数据在时间和空间尺度上的一致。部分2介绍了研究区和数据集。部分3提出了本研究中使用的方法。部分4描述和讨论了评价结果。部分5总结和讨论了未来的研究方向。

2。研究区和数据集

2.1。研究区域

Meichuan分水岭,代表鄱阳湖流域的分水岭,被选为研究区由于稠密雨量计网络的可用性。它是位于26°0 8′′-27°N 36 38′′-116°和115°E(图1)。总排水面积是6366公里²和高程范围从151到1425米。对流域的平均斜率为9%。这个分水岭的特点是亚热带湿润气候,年平均气温17°C,年平均降水量1706毫米。

2.2。数据集

2.2.1。雨量计数据

有52个雨量计站Meichuan分水岭。从这些52仪表测量每日降水数据获得的水文年鉴出版在中国江西省的水道测绘局。日常降水数据的可用时间是9年覆盖2001 - 2005和2007 - 2010在2006年由于数据缺失。这些雨量计数据被视为评估三个卫星地面实况降水产品在这个研究。

2.2.2。TRMM 3 b42降水产品

TMPA产品提供降水的空间覆盖50°n经度决议。TRMM 3 b42产品是一种TMPA产品,并与月度雨量计校准和合并数据。更详细的信息关于处理和生成TRMM 3 b42可以在找到14]。TRMM 3 b42是3小时的时间分辨率,从而使我们获得每日降水进行评估。最新版本7 TRMM 3 b42产品可以自由下载从戈达德地球科学数据和信息服务中心(http://mirador.gsfc.nasa.gov)。有两种TRMM 3 b42数据可用,3小时降水(每天对应八个时期,即。06 UTC 00, 03年,09年12、15、18、21)和日常聚合沉淀。每日聚集沉淀总结获得的所有8套3小时降水总量对于一个给定的一天。幸运的是,《每日雨量计测站降水同期每日聚合TRMM产品(从UTC 00 UTC 24)。因此,每天聚合TRMM 3 b42产品直接用于本研究。

2.2.3。CMORPH降水产品

CMORPH产品提供降水的空间覆盖60°n。前面CMORPH是一个纯卫星降水产品只使用卫星观测数据(4]。最新CMORPH Version 1.0中,偏差纠正是由调整卫星估计对每日雨量计分析(5]。版本1.0 CMORPH产品可以从以下网站访问ftp://ftp.cpc.ncep.noaa.gov/precip/global_CMORPH。可以选择三个时空分辨率:8 km-30分钟,0.25°3小时和0.25°日常。在这项研究中,0.25°每日bias-corrected CMORPH数据使用1.0版本。

2.2.4。PERSIANN降水产品

PERSIANN产品使用人工神经网络技术来估计降雨率从卫星观测和空间quasi-global覆盖60°n [6]。生PERSIANN产品和bias-corrected PERSIANN产品可以从其获得产品的网站。的bias-corrected PERSIANN降水维持每月降水估计与GPCP相一致(全球降水气候学项目)的产品。在这项研究中,bias-corrected PERSIANN数据在0.25°的空间分辨率和时间分辨率的3小时从下面的下载网站http://fire.eng.uci.edu/PERSIANN/adj_persiann_3hr.html。被聚合为每日3小时数据值。

3所示。方法

综合评价,卫星降水数据之间的比较和雨量计数据是由两个空间尺度上:网格规模和流域尺度。对于每一个空间范围,三个时间尺度(即。,daily, monthly, and annual) were further performed for evaluation. For the evaluation at grid scale, the upscaling procedure was adopted to solve the scale discrepancy between the point-based rain gauge data and the grid-based satellite precipitation data. The rain gauge data were transformed into the areal precipitation at the same scale as satellite precipitation products (i.e., 0.25° in this study). To achieve such transformation, many interpolation methods can be used, such as Thiessen polygon, IDW (inverse distance weighting), and Kriging. Since the Thiessen polygon method has been reported to be simple and robust [15),因此本研究采用。为了估计每个卫星网格的降水雨量计数据,卫星的Thiessen多边形被分割的多边形网格。图2描述了交叉多边形从Thiessen多边形和卫星降水计算网格。电网降水值计算使用的面积加权和法雨量计数据,所示(1): 在哪里是聚合电网降水,是在一个网格分割的Thiessen多边形的数量,分割的Thiessen多边形面积的百分比吗在网格中,是的沉淀值Thiessen多边形相交吗。

尺度变换后,电网区域降水雨量计数据得到,然后用作与卫星地面实况降水数据一致的规模。watershed-based评价,我们首先计算区域整个流域的平均降水(即。,average values of all the grids in the watershed) from satellite precipitation data and the rain gauge data, respectively. Then the comparison between these datasets was conducted.

四个统计指标的计算评价,即确定系数(),偏见,均方根误差(RMSE)和相对RMSE(贴上RMSE %)。的在一个变量代表的比例变化,是由另一个变量。线性回归模型,仅仅是两个变量之间的相关系数的平方。偏差的程度反映了测量值是高估或低估了16]。RMSE是常用的衡量两个变量之间的差异。RMSE %计算为RMSE除以平均降水雨量计的数据,它可以用来评估卫星降水产品的可靠性。RMSE %小于50%时,卫星降水数据被认为是可靠的,尽管他们是不可靠的,当RMSE %等于或大于50% (17]。四个指标的公式描述如下: 在哪里电网规模或聚合流域尺度降水从卫星降水数据,是聚合网格规模或流域尺度降水雨量计数据,是数据的总数;是指数的数据,的平均值吗,的平均值吗。

4所示。结果与讨论

4.1。评估结果在每日的规模

以下4.4.1。整体性能

三个卫星降水产品(TRMM 3 b42、CMORPH PERSIANN)比较的雨量数据与数据网格规模和分水岭。图3显示数据的散点图雨量计站和三个卫星降水产品在两个空间尺度。没有缺失值TRMM 3 b42和CMORPH产品,与59166年的数据点为基于网格的评价和3287点watershed-based评价九年期间。然而,一些缺失值存在于PERSIANN产品,和没有每日数据在整个流域在17天,导致数据点更少(图3)。统计指标也包括在图中3。

TRMM 3 b42高估了降水对整个偏差值为0.04,而CMORPH和PERSIANN低估了降水的偏差值−−0.07和0.12,分别。电网规模,CMORPH产品最好的整体性能0.61和6.67毫米的RMSE /天,和TRMM 3 b42 (0.52和9.16毫米的RMSE /天)有更好的性能比PERSIANN (0.39和9.91毫米的RMSE /天)。这也许是因为,CMORPH产品使用日常校准雨量计分析,虽然TRMM 3 b42和PERSIANN产品使用月度降水数据校准。在流域尺度,正如所料,这三种类型的卫星降水数据与雨量计数据,显示一个更好的协议CMORPH 0.74, 0.69 TRMM 3 b42 PERSIANN和0.49,分别。

由于卫星的性能估计相对较短的时间内(例如,日报)经常出现降水强度的函数(18),RMSE %不同降水强度(划分根据雨量计数据)是绘制在图4。一般来说,RMSE %下降随着降水强度的增加对所有这三个网格和流域尺度降水产品。网格规模的降水量不到10毫米,RMSE %的所有三个产品都是高(大于350),而对于降水大于10毫米,RMSE %所有大幅下降(小于100)。RMSE %在流域尺度有相似的趋势,电网的规模和RMSE %值小。CMORPH有最佳的性能在这三个产品,并且比PERSIANN TRMM 3 b42有更好的性能。虽然卫星降水产品有相对较大的错误小降水,降水强度大于50毫米时,CMORPH的RMSE %值和TRMM 3 b42网格规模接近或低于50% (CMORPH 47.64和50.21,53.60和50.26 TRMM 3 b42降水强度在50 - 100毫米,> 100 mm,职责)。降水强度大于25毫米时,CMORPH的RMSE %值和TRMM 3 b42流域尺度也不到50% (CMORPH 45.85和36.5,45.86和40.2 TRMM 3 b42降水强度在25 - 50毫米,> 50 mm,职责)。这些结果表明,CMORPH TRMM 3 b42可能每日水文应用潜力。

4.1.2。捕获性能的风暴

有频繁的严重洪水在鄱阳湖盆地近几十年来,包括研究区域。准确估计极端风暴防洪和流域管理具有十分重要的意义。因此,有必要探讨三个卫星降水产品的性能在捕捉风暴。采用Heidke技能分数评估不同的卫星降水产品的性能捕捉风暴高于阈值(19]。卫星降水估计被分成四个病例根据他们是否正确捕获风暴:真阳性(卫星和雨量计降水量高于阈值),假阳性(卫星降水高于阈值,而雨量计降水低于阈值),假阴性(卫星降水低于阈值,而雨量计降水量高于阈值),和真正的底片(卫星和雨量计降水低于阈值)。Heidke技能分数(HSS)可以计算 在哪里,,,,,,意味着出现上述四个病例的数量(真阳性、假阳性、假阴性和真正的底片)。高速钢的范围为1。一套完美的得分为1.0,预测一组随机预测会有例外的分数为零,和预测集的打击比什么少除外偶然会有负的成绩。三个卫星降水的高速钢产品风暴阈值从10毫米到100毫米是绘制在图5。通常,高速钢与风暴阈值的增加,减少和CMORPH最佳性能。在电网规模、高速钢的范围从0.2到0.6,这表明所有卫星降水估计网格规模比性能的机会。当暴风雨阈值小于或等于60毫米,高速钢CMORPH都大于0.4,表明CMORPH捕获有效温和的暴风雨。在流域尺度,当风暴阈值小于或等于80毫米,高速钢CMORPH和TRMM也大于0.4。但风暴阈值的100米,周围的三个产品HSS零。这表明所有三个卫星降水产品不能有效地捕获极端风暴,尤其是在流域尺度。

为了进一步分析卫星降水产品的性能在捕捉极端风暴,为期5天的年度最大程度上的每日降水和流域尺度的区域平均降水量计算和三个卫星降水雨量计数据产品。如图6获得的结果之间有明显的区别,雨量计数据和三个卫星降水产品。统计错误的最大程度上的每日降水和5天卫星降水如表所示1。TRMM 3 b42有最小的错误估计最大程度上的每日平均降水,而CMORPH最小的为期5天的平均错误估计最大降水。的最大错误的最大程度上的每日为期5天的降水和降水,TRMM 3 b42显示最佳性能和比PERSIANN CMORH有更好的性能。然而,即使在最好的情况下,最大相对误差达到32.92%和34.34%的最大程度上的每日降水和5天卫星降水,分别。因此,所有的三个卫星降水产品被认为是有限的能力在捕捉极端风暴是因为它们的相对误差比较大。

结果见表1建议CMORPH TRMM 3 b42对水文应用在日常的规模可能会有用。然而,由于所有的三个产品上的糟糕表现小沉淀值的估计和极端风暴,当地与雨量计校准(或地面雷达)数据使用数据同化方法(例如,最优插值)[18,20.,21)应进一步提高日常降水估计之前使用它们在日常实际水文应用规模。

4.1.3。日常准确性的季节性变化

图7情节的季节性变化这三个卫星降水产品精度(TRMM 3 b42 CMORPH, PERSIANN)在日常和网格尺度。发现RMSE %和偏差的绝对值都显示季节性的波动。在春天和夏天,下雨时相对更多,RMSE %值低,偏差的绝对值变小。CMORPH最小的RMSE %,比PERSIANN TRMM 3 b42有较小的RMSE %。PERSIANN产品的准确性的波动是最大的在三个卫星降水产品,具有很高的RMSE值百分比和绝对值偏差在冬天。

4.2。评估结果在每月的规模

4.2.1。准备整体性能

每日积累下来的降水数据,每月总降水雨量计数据和三个卫星降水产品(TRMM 3 b42、CMORPH PERSIANN)。月总降水量数据从四个数据集比较网格规模和分水岭。结果与统计指标如图6。完全有1944比较点在网格规模和108分流域规模九年期间。良好的协议与雨量计数据观察的所有三个卫星降水产品网格规模0.93 TRMM 3 b42, CMORPH 0.89, 0.83, PERSIANN分别。正如预期的那样,这样的协议在流域尺度更好0.98 TRMM 3 b42, PERSIANN CMORPH 0.94, 0.88。精度高的月度规模比日常规模是由于错误的日常规模几乎是对称的(见图3),因此可以相互抵消后的聚合。在所有四个统计指标(图8),TRMM 3 b42在月度规模,最佳的性能和PERSIANN最大的错误。

4.2.2。每月的季节性变化精度

图9情节RMSE %的季节性变化三个卫星降水产品(TRMM 3 b42、CMORPH PERSIANN)在每月和网格尺度。结果表明,RMSE %值的所有三个卫星降水产品显示季节性波动,以较小的RMSE %值在春季和夏季降水是相对较高的。TRMM 3 b42 RMSE %在每月最小的规模,和TRMM的RMSE %值3 b42今年4月,5月和6月都低于20%。TRMM的RMSE %值3 b42和CMORPH个月低于50%,表明这两个卫星降水产品稳定的和可接受的精度,从而可以在月度实际水文应用程序中使用。在所有12个月,PERSIANN三个卫星降水产品中最大的错误。

4.3。在年度评估结果

每月累计降水数据进一步积累年度总降水雨量计数据和卫星降水数据的三种类型。从三年降水量数据卫星降水产品(TRMM 3 b42、CMORPH PERSIANN)策划与那些从雨量计数据在两个空间尺度图8。完全有162数据点在网格规模和只有9数据点在流域尺度九年期间。提高了可靠程度的聚合时间的规模。的所有三个卫星降水产品高(0.84 - -0.99)和小相对RMSE (4% - -14%)。TRMM 3 b42最佳性能,比PERSIANN CMORPH有更好的性能。可以得出结论,年度累计降雨雪从所有三个卫星降水产品,特别是TRMM 3 b42,在电网的规模和可靠的分水岭。然而,图10清楚地显示了高估的倾向TRMM 3 b42但低估CMORPH和PERSIANN。

5。结论

在这项研究中,三个卫星降水产品(TRMM 3 b42、CMORPH PERSIANN)进行评估针对雨量计数据九年期间在Meichuan流域在中国九年期间。评估是由网格和流域空间尺度上和在每天,每月,每年的时间尺度。评估电网规模的点雨量计资料首先转换为一致的网格规模使用Thiessen多边形网格与网格方法比较。在流域范围内,平均面积计算流域的降水平均中值的所有网格分水岭。

与雨量计数据比较表明,在每日的规模,三个卫星降水产品从0.39到0.61在电网规模和在流域范围从0.49到0.74不等。的降水强度小于25毫米/ d, RMSE %所有三个流域降水产品超过50%的规模,而对降水强度大于或等于25毫米,RMSE % CMORPH和TRMM 3 b42不到50%。捕捉风暴的能力而言,这三个产品表现不佳在捕捉极端风暴大于100毫米/ d。然而,中到大型风暴(< 80 mm)可以被CMORPH和TRMM 3 b42。这些结果表明,CMORPH TRMM 3 b42对水文应用在日常的规模可能会有用。然而,因为他们相对贫穷的表演在估计小降水和极端风暴,当地与雨量计校准或地面雷达数据应进一步提高日常降水估计之前他们在日常实际水文应用程序中使用。随着时间尺度的增加,表演的所有三个卫星降水产品改善。在月度和年度时间尺度,TRMM 3 b42与高有最好的表现相对RMSE值从0.93到0.99和低%值从4%到23%不等。CMORPH PERSIANN也有很好的表现在月度和年度的尺度上,所有值大于0.83和RMSE %值小于38%。因此,可以得出结论:卫星降水产品,尤其是TRMM 3 b42产品,是可靠的和有很好的潜力水文应用程序时使用的月度和年度尺度。此外,有明显的季节性波动的所有三个降水产品的精度,精度较高的比旱季在潮湿的季节。这些季节性波动的精度应考虑当这些卫星降水产品在实际应用程序中使用。

在未来,水文模拟使用卫星降水数据作为输入也应在鄱阳湖盆地进行调查是否错误在卫星降水产品可以通过水文模型被容忍。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究是由江苏大学科学研究项目(没有。14 kjb170009),中国国家自然科学基金(没有。41023010),中国的千人才计划,科研高级学者基金会开始,南京师范大学,优先级的学术程序开发江苏高等教育机构。