一步集成CMORPH降水估计与雨量计测量

文摘

准确每日降雨量估计需要等多个应用程序在水文、水文气象、水资源管理、地貌学、民防、和农业等。CMORPH每日降雨量估计与雨量计测量集成在巴西在2000年至2015年之间,为了减少每日降雨量估算错误通过统计客观分析方案(soa)。早期比较表明高差异日常降雨雨量计测量和各自CMORPH区域降水积累估计往往是减少与积累时间跨度(例如,每年积累)。目前结果显示CMORPH系统低估了日常沿着沿海地区降水积累。归一化误差方差(NEXERVA)较高的稀疏测量领域cappadocia旅馆在巴西北部地区。每月区域降雨量平均和标准偏差均获得11个巴西的分水岭。虽然整体负面趋势(3毫米·h⁻¹)估计,亚马逊流域提出一个长期的积极趋势。每月区域平均降水和各自的空间标准偏差密切关注数据丰富的水域的幂律关系,即。,密集的雨量计网络。每日soa降雨积累也用来计算频率的为期3天的降雨的空间分布集大于100毫米。频率超过3%被确定秘鲁安第斯山脉的顺风,玻利维亚亚马逊流域,拉普拉塔盆地,以及沿着巴西海岸,循环是由降水引发山体滑坡。

1。介绍

近年来,许多新的环境卫星部署监控地球从太空(1越来越时空分辨率。与此同时,一些降雨估计技术(2)开发和使用,如热带降雨测量任务(TRMM)卫星降水分析(TMPA)、气候预测中心变形技术(CMORPH)的降水估计使用人工神经网络遥感信息(PERSIANN),全球降水气候学项目(GPCP),全球卫星降水(GSMAP)的映射,海军研究实验室(海军),和其他结合红外(IR)和微波(MW)测量传感器估计降雨率(2]。所有的技术都是目前评估和验证地面测量(例如,雨量数据)和估计(如天气雷达)在海洋和大陆地区。Shanhu et al。3]TMPA和CMORPH相比在流域降水估计与雨量计测量。Kumar et al。4)评估地形影响每日降雨量估计TRMM和CMORPH表示后者产生降雨率低。TRMM高降雨率测量与各自的雨量计测量对中国在5]。. Skok et al。6]TRMM相比,CMORPH和四个雨量计网络,发现消极偏见对土地和积极偏见在海洋。Salio et al。7TRMM和CMORPH南美相比)。Zhang et al。8]相比CMORPH区域降水估计与各自区域降水测量仪表在冬季和夏季天气雷达和下雨。Zubieta et al。9)使用TMPA、CMORPH PERSIANN降水估计雨水径流建模在亚马逊盆地,而Buarque et al。10]相比雨量计测量TRMM和CMORPH亚马逊。哈比卜et al。11]天气雷达估计相比,降雨雨量计测量,和CMORPH估计在美国南部。罗等。12]CMORPH相比,30000多人雨量数据在中国2005年,和沈et al。13相比他们在春季和夏季从2008年到2010年。孙et al。14)相比的性能通过昼夜循环和TRMM的季节,TMPA, CMORPH, PERSIANN,韩国海军与雨量数据和观察到TMPA提供最好的实时估计。Stampoulis和Anagnoustou15)评估TRMM和CMORPH雨量数据在欧洲和评估估计季节和地形的影响。田和Peters-Lidard Maggioni et al。16,17)讨论通过TRMM卫星降水估计,全球不确定性CMORPH, GSMAP PERSIANN,海军研究实验室。托宾和班尼特(18]相比TRMM水文建模和CMORPH雨量数据验证。维拉和Terra (19]相比CMORPH降水估计在乌拉圭与雨量计测量。球场等。20.)相比,每日、每月、季节性、年度CMORPH降水估计与各自在南美和雨量计测量表明,CMORPH估计更好的与雨量数据增加积累。

每日降水在流域为许多应用程序是一个重要的变量,是评价水资源的单位指定的1997巴西水费。每个流域的管理需要hydrometeorologic测量降水、流速及流水量,土壤水分蒸发蒸腾损失总量,地下水渗透,存储和透射率。大多数巴西水域有很长的记录每天的降水和水流。在巴西的雨量数据记录总数是11427,导致仪表之间的平均距离接近50公里(表1)。然而,这大大平均变化区域,不同从东南17公里到99公里在北方。本研究整合CMORPH每日降水估计每日降雨量测量的2000年到2015年期间7759年雨量数据选择。

亚马逊盆地含有淡水总量的近70%,但这是巴西地区密度最低的雨量数据每平方公里(图1)。亚马逊盆地是一个新的前沿新的水力发电项目(21,22),所以更好的降水测量所需的水资源管理。还有其他要求降水信息在时间和空间尺度上不到1小时,几平方公里,分别,不会没有雨量计的集成网络与卫星降水估计(23]。正如前面所示的,各种各样的卫星降水估计目前可用。在本研究工作中,CMORPH方法结合日常累积降雨量的雨量计测量。集成与统计客观分析执行计划(soa),最初在开发24)整合天气雷达降水估计与雨量计测量。

CMORPH降雨积累的空间和时间分辨率∼8公里,30分钟,分别。每日雨量计降水累积测量结束在1000 UTC(协调世界时)和各自CMORPH降水估计用于soa的一体化进程。一旦达到每日降雨量分析,它可以分解成30分钟积累。这种方法是非常有用的应用程序需求更高的时空分辨率,因为降雨估计的密度可以增加至少三倍与齐次空间分布。190年天气雷达或135000年雨量数据网络需要只是空白巴西领土拥有相似的密度,这意味着投资超过10亿美元每一个测量系统。

相关的所有以前的作品比较,使用不同的卫星降水估算技术。这里,第一步合并CMORPH和雨仪表在巴西非常高的时间分辨率。的统计得到各向同性条件平均每日与CMORPH降水估计2000年和2015年之间的时期。其他soa细化按地区、季节、降水类型并不是调查,可能被进一步的研究评估。,巴西的主要目的是诊断雨量计网基于一致的统计数据和获得第一种方法估计精度与雨量数据的集成,错误,和地区和当地地形等影响。部分2描述了修订CMORPH数据集(25),雨量计网络和选择标准,简要描述的soa (24)的统计,和空间误差分析。部分3显示了降水的结果集成、不同领域和平均性能状态,主要流域,为整个巴西整体分析。结论给出了部分4。

2。材料和方法

2.1。降水数据集

高时空分辨率的定量降水估计(QPE)和定量降水预报(QPF)等许多应用程序是非常重要的民事保护、水资源管理、数值天气预报、同化,和验证,在众多国家中,尤其是在表面测量稀疏或不可用(沙漠、海洋、大陆和偏远地区)。一般来说,全球数值模型表现不佳由于未指明的昼夜循环迫使这些地区(26)以及长期地下水存储变化(27]。许多重要的地区在地球表面缺乏气象站网络,例如,在海洋,在那里几乎没有。然而,在许多地方,天气报告可用每6小时至24小时。因此,高分辨率降水估计通过遥感是至关重要的,特别是南美和非洲。水文模拟或预测的关键因素是降水领域在过去、现在和未来的时间间隔。因此,它是适当的发展开始hydrometeorologic预报降水场的系统评价。

2.2。CMORPH数据集

的改善降水估计了在国际上通过从雨量数据的信息,天气雷达和卫星网络与先进的集成技术。全球卫星红外数据可以在任何时间每15分钟和更高的其他地区,如美国和日本。然而,云顶的红外亮度温度估计,它并不总是匹配与表面降雨率。通常,冷云顶内对流系统可以比表面大降雨区域。有时候,没有雨,冷卷层云。此外,nonprecipitating云可以很容易地与沉淀混淆云在红外通道和降雨量可以关联到温暖的浅云在沿海地区地形的影响很重要,就像在巴西海岸和东太平洋热带辐合区(ITCZ)。

低频信号的无源微波卫星措施向上雨滴的热发射高频或新兴从冰粒子散射辐射云及其顶部。PW传感器安装在极地轨道卫星,全球每3个小时。相反,红外传感器在地球同步卫星可以扫描整个半球在15分钟或更少。每个传感器都有限制因素,因此他们获得最好的降水估计相结合,如方案提出了(28),它结合了PW,红外测量天气雷达数据。

米勒et al。29日)开发出另一个技术评估来自微波传感器的退化与红外亮度温度局部估计降水时微波数据不可用。此外,土耳其等。30.)开发了一个方案来确定亮度温度限制降水通过比较微波亮度温度分布估计降水在同一点。这种关系被用来估计降雨从红外数据没有微波资料的地方。

该方案在31日)使用微波数据校准红外数据。这些技术通过实证估计降水直接从红外数据沉淀率和云顶温度之间的关系。这些方法的一些错误的来源之一是亮度温度和降水率的不确定性,特别是在extratropics但夏天当层状降水占主导地位。

CMORPH [25,32]产生降水估计全球在非常高的空间(∼8公里)和时间(30分钟)决议。降雨率从被动微波低轨道卫星和流水,获得风来自各自的红外测量地球同步卫星。被动微波传感器车载DMSP 13、14、15 (SSM / I), NOAA 15日,16日,17日和18 (AMSU-B) amsr - e和剧情上的NASA的Aqua和TRMM卫星。

降雨估计来自算法开发的(33在(SSM / I)的传感器,34AMSU-B],在[35电影剧情)。这项技术本身并不是一个降水估计算法,但通过微波降雨算法可以组合。它是灵活的,这样任何降雨率估计从任何被动微波测量可以包含。在赤道之间的不同空间分辨率8公里,15公里在情理之中。

红外数据用于获得风矢量用平流输送microwave-derived降雨率当没有微波数据网格点。风矢量的空间相关性估计连续地球静止卫星红外领域。对于一个给定的沉淀体系,其形状和降雨率之间的微波扫过30分钟间隔取决于之间的时间插值microwave-derived降雨率的流水。可以获取降水估计每天任何时间。具体的算法和脚本是用于将数据转换为ASCII文件。

CMORPH被成功地用于研究的昼夜循环对流在拉普拉塔盆地(36和亚马逊盆地37)大流域水资源管理和应用程序,20.]。CMORPH数据集之间的广泛的研究是有用的60°年代和60°N。几个作者的结果固有的错误这降雨估计是满意的,并允许更详细的分析热带动力学,特别是表面观察稀缺的地方。CMORPH技术使用不同的传感器和卫星产生最好的降雨量估算,如以下部分所述。本研究的目的是将24小时CMORPH雨量的估算与各自的日常雨量计测量在巴西。

2.3。雨量计数据集

巴西地区的雨量数据的空间分布(cappadocia旅馆北、东北、东南和南部)如图1。北方地区的雨量计最低密度最高的东南部,但即使在每个区域中,最高的密度变化很大在圣保罗州和最低密度英亩的状态。每个雨量计站的记录长度也是可变的。所有雨量计测量受限于空间代表性和接触(38]。每日沉淀积累被用于这项研究最小化这两个错误的来源。

本研究使用所有可用数据集在2000年和2015年之间符合最低质量标准。一些雨指标存在100多年的日常测量。表1提出了一种合成有关每个州的面积,雨量数据的总数记录,用于这项工作的基础数据质量控制后,产生的平均雨量数据之间的距离,和雨的总数的百分比指标后删除那些失踪记录和质量差的测量。虽然巴西共有11427雨量数据,只有不到65%的人使用。

雨量数据之间的平均距离约50公里。每日积累分析,这将是相当不错的,如果在这个国家的密度不会很大差异。这些高人口密度相关国家和地区差异(东南部最高和最低在北)和农业水资源使用情况,水力发电,和消费,等等,但也由于缺乏联邦公共政策对气象和水文。

例如,有六个联邦机构处理气象和水文问题,几个州和市政机构和其他私营企业,使表面测量的气象和水文变量没有一个共同的政策网络设计、系统规范、数据传输、存储、格式和质量保证,以及校准实验室和数据检查和文档。这些限制因素只是在雨量计网络配置导致增加测量误差和缺乏质量控制标准在巴西所有雨量计网络。

2.4。降水分析

2.4.1。统计客观分析方案(soa)

soa开发的(24)整合天气雷达降水估计和雨量计测量本研究工作中使用集成CMORPH 24小时降水估计和巴西雨量计测量网络。图2显示了一个示意图如何CMORPH区域降水估计在给定的点P_一个集成与雨量计点降水估计P_o。

分析方程给出如下(24]: 在哪里P_一个(x_我,y_我)=分析降水(毫米)在网格点上我;P_b(x_我,y_我)= CMORPH降水估计(毫米)在网格点上我;P_o(x_k,y_k)=降水雨量计测量(毫米)站k;P_b(x_k,y_k)= CMORPH降水估计(毫米)站k;W_本土知识=后验重量;K=数量的雨量数据;和(x_我(k),y_我(k))=(公里)网格点坐标我(k)。

后验假设观察获得的权重和后台错误是不相关的和公正的。因此,预期的分析误差方差来自方程(1)是关系到最小化后验权重。一个完整的推导过程可以在[24]。规范化的表达式后验给出了权重如下: 在哪里ρ_本土知识=背景误差互相关站我和k;ρ_io=背景误差在网格点互相关我和o;和=规范化观测误差。

预期的分析误差方差(NEXERVA)规范化和给出的

得到归一化的背景误差协方差24]。上面的方程是规范化的预期误差方差分析对每个分析点(像素)。NEXERVA表示空间误差的二维结构结构。如果第一个假设推导中使用后验重量是满意,那么错误CMORPH降雨估计是独立的雨量计错误。如果第二个假设并不完全满意,那么雨量数据往往会低估的降雨的降雨率增加风能和润湿的影响损失(39]。CMORPH错误不是空间上独立,但错误造成的降水系统的物理特性(20.,40总误差的一个重要组成部分。所以,可能的偏见可能会被忽视的长时间序列的用于这项工作。

2.4.2。背景误差的相关性

CMORPH 24小时降雨量积累估计被用来计算各向同性背景误差的相关性。CMORPH数据集的优点是更高的空间(∼8公里)和时间(30分钟)决议。有133000 CMORPH像素在巴西和大约10500雨量数据。背景误差给出了两个像素之间的相关性(24), 在哪里在像素= CMORPH降雨积累k(l);=长期CMORPH降雨积累意味着在像素k(l);和d_{k, l}= CMORPH像素之间的距离k和l。

点的总数用于确定样本的相关性是一个函数的双的数量至少有一个可衡量的降水。相关曲线距离的函数为不同时间间隔的沉淀积累是由平均估计的相关性对于一个给定的距离来获得各向同性空间相关性的组件。一个six-order多项式函数拟合distance-averaged相关性[24]:

最适合满足positive-defined曲线所需的矩阵反演的soa (24]。图3显示了调整6^th阶多项式曲线的范围0公里到300公里。方差解释为多项式适合是99.94%。

只有雨指标完成降水记录在2000年和2015年之间被用于这项工作。此外,雨量计降水时间序列相关性较低(ρ< 0.1)与最近的没有使用的客观的分析。表1显示了每个雨量数据的总数在巴西的五个地区。总共有7759 11427雨量数据(图1)时间序列用于本研究或64.7%的雨量数据。

NEXERVA的空间分布可以从方程(估计3与相关函数)。图4显示了NEXERVA的空间分布进行分析的三个雨量数据(K=在方程(3)3)。NEXERVA低密度高雨量计州(圣保罗巴拉那河、圣卡塔琳娜州和西阿拉)和更高的其他地方,尤其是在巴西北部。一个雨量计分析收益率(未显示)整体NEXERVA低于three-rain计分析(图4),考虑到高相互依存的three-rain评估分析。雨的密度指标24小时降水积累是一个衡量足以减少错误,特别是在密集的州雨量计网络。three-rain计分析不仅有助于提高分析,也减少了每个指标的影响半径,自少仪表往往是相互独立的。

地区绝大多数是NEXERVA差异大。他们可以减少雨量数据的重新分配一个更统一的空间分布。可以实现这适合气象学的公共政策,通过重组许多独立的水文和气象服务到一个水文气象服务系统(HSS),然后将维护和运营的一个联邦机构的行政部门。

这样一种高速钢是急需的,因为巴西的经济是基于水资源对农业和水力发电。这些活动都需要大量的水从南部和东南部的中型流域大型流域在巴西北部(图5)。在这后一种情况,一些水电站正在建设提供能量。

2.4.3。soa验证与合并

与soa产生的降水分析验证了对合并方法(41在南美洲使用)。它结合了TRMM 3 b42rt降水和降水雨量计测量估计在24小时时间分辨率和通过一个简单的distance-weighted方法[25公里的空间分辨率41]。验证进行了每天在流域尺度降水平均2000年1月至2015年12月。雨量数据被合并的数量小于一个用于本研究从整个雨量计数据库使用排除那些缺失的数据。

3所示。结果

雨量计日降水从1000 UTC的前一天积累到1000 UTC的天结合CMORPH每日降雨量积累估计在同一时间间隔从2000年1月至2015年12月与soa。网格每日降水的估计CMORPH soa, soa - CMORPH差和NEXERVA字段与月度和年度总额整体综合性能分析和长期趋势。每月平均和标准偏差均获得每个州在巴西和十一巴西的分水岭。

3.1。每月的长期平均降雨量

图6显示每月平均降雨CMORPH原始积累估计和soa的区别- CMORPH平均在2000年和2015年之间。季节性周期明显的月降水序列的平均水平,这主要是由循环系统,如热带辐合带(ITCZ)在巴西北部。北最是最活跃的部分在9月和4月在南(未显示),与降水量超过400毫米沿着海岸的帕拉州。南大西洋辐合区(SACZ)降水足迹是明显的和最活跃的11月至3月间,东南地区1月,最高超过250毫米。的确,SACZ是最重要的循环系统的补给水源为东南地区,40%的人口和53%的巴西GDP集中。同样,中尺度对流系统(mcs)是巴西南部的最重要天气特征(42]。他们提供降水分水岭(图5),流入伊泰普水电站,负责巴西电力能源供应的25%左右。其标志性更明显的是今年4月,5月,9月和10月,当降水可以大于400毫米。

南大西洋高压系统(SAHPS)在巴西东北部抑制全年降水内陆。一个狭长的沿岸降水发生的地区直接热发行量与海洋和陆地的微风4月到8月之间增加降水。SAHPS是南美的主要水汽运输供应系统(43),尤其是对亚马逊流域。大约60%的降水由蒸散和部分运往回收SACZ和MCS区域由低级的飞机。其他瞬态特性,比如亚马逊的昼夜循环对流,冷空气,上层低点,伊斯特利波,和飞机,嵌入在月平均降水。自CMORPH数据集有一个8公里,30分钟时空分辨率,可以分析这些瞬变天气足迹降水场(37]。

月平均降水的不同领域soa - CMORPH也显示在图6。的振幅差异往往是高在春季和夏季和低在秋季和冬季或降雨积累成比例及其相关的天气系统从孤立的深对流到广泛的层状降水与冷空气和收敛区。区别字段为1月,3月,4月,12月总的来说是积极的,最高的分歧cappadocia旅馆和东南部地区。获得的最大差异是东北地区的海岸,从4月至8月,在所谓的雨季,阿马帕州,从1月到5月。

总的来说,南方的差异是负4月和8月到11月。这个地区由mcs的影响,深对流,持续超过一天,向东传播受到上级的控制飞机,向南与水蒸气运输与低级飞机(37]。亚马逊的不同字段也负2月和9月到12月。之间的差异往往是零在巴西中部6月和8月,冬天在旱季。的确,有更大的雨量计测量结果之间的一致性和卫星降水估计没有降水。CMORPH往往是积极的(消极的)在夏天有偏见(春季)除了2月(12月)振幅大于消极的。这里显示的结果在巴西中部沿海地区和高土地由拉斯穆森类似发现et al。42相比),几个卫星降水估计在中国中部的山区和结论CMORPH最高负偏差。

值得注意的是,CMORPH负偏置在整个巴西海岸,特别是在东北地区在雨季。这是卫星技术的一个主要缺陷,温暖和浅层沉淀云是一个主导功能而产生许多小时降雨率低。巴西沿海从南里奥格兰德巴伊亚,梯级的山体滑坡发生在雨季。因此,CMORPH或任何其他卫星技术的集成与表面测量至关重要的公共安全风险倾斜的地形的塞拉做3月山脊。

年降水量的年际变化在南美洲呈现在图7。降水字段取自日常雨量计测量和CMORPH估计集成到soa(方程(1)和(2))的soa更好结果连续的巴西雨量计网络。其他地区没有受到雨量计网络用于本研究。

每年降水空间模式表明更高的积累(4500毫米)西北部的亚马逊,顺风从安第斯山脉(四个局部极大值),亚马逊的北海岸,南部哥伦比亚和委内瑞拉。一些降水maxima瞬态特性在北大西洋和巴西南部赤道(3000毫米)。东风带运输大量的水蒸气从亚马逊热带大西洋每天。

巴西东北部地区的降水积累鉴于SAHPS最低。之间有一个高降水梯度西东北部和北部巴西标志着半干旱和亚马逊雨林之间的过渡。最干旱的一年是2015年(< 600 mm)和湿的是2004 (> 900 mm)。东南地区的影响下SACZ更均匀降水分布(1500毫米),尽管在2014年该地区在SAHPS效应,因此,近年来经历了最严重的干旱之一。这干旱严重影响当地的供水、环境卫生、导航、和农业。记录2015年在巴西南部降水发生在厄尔尼诺现象,与乌拉圭最大降雨量超过3300毫米。

值得注意的是巴西南北降水之间的跷跷板。当降水量最大的南部,在2002年和2015年(未显示),这是亚马逊的最低。反过来,亚马逊的最大值时,在2008年和2012年(未显示),这是最低在巴西南部。有相对湿年南北(例如,2014)和干燥机的(例如,2006)。干燥机年往往是与东北地区的潮湿条件(例如,2010)。这两个地区强烈影响厄尔尼诺南方涛动(ENSO)条件,而在东南地区这种效果是不同的。

水库的淡水在南美洲秘鲁和玻利维亚(16 s;70 w)接收不到600毫米的降水。它主要是回收蒸发在其分水岭。拉尼娜事件往往会产生更重要的沉淀积累(43]。

虽然在雨量计网域在巴西,南太平洋高压系统的影响(SPHPS)是显著的玻利维亚西部,西部秘鲁、智利和阿根廷,干旱条件下钢筋的上升流沿着南美洲西海岸。此外,安第斯山脉阻挡了东风,进一步减少降水。

3.2。流域平均降雨量分析

图5主要显示了巴西的分水岭。最大的一个是亚马逊流域(1),排水面积750000公里²,通过秘鲁、哥伦比亚、厄瓜多尔、委内瑞拉、圭亚那、苏里南、玻利维亚、巴西、大西洋。它是最大的行星的分水岭。第二大的是托坎廷斯河(2)的分水岭,一个新的农业前沿已经发展在过去的几十年。

圣弗朗西斯科分水岭(3)从东南延伸到东北和最重要的排水系统是半干旱地区,在农业和水力发电是两个重要的活动,推动经济。巴西是第二个人口密集的分水岭,所以供水和卫生非常重要。

非常干旱盛行2012年以来严重的社会经济影响。其他较小的流域东南部和南部地区,大多数巴西水力发电生产,以及农业和制造业等活动。在一起,东南和南部水域对应于巴西国内生产总值的75%以上。这些水域是拉普拉塔盆地的一部分,在南美第二大流域系统。

图8显示了归一化误差方差的日常时间演化(NEXERVA) three-nearest雨量计soa平均超过十一个分水岭。亚马逊河流域NEXERVA最大(0.8),而Iguacu分水岭(0.4)是最小的一个。

NEXERVA震荡月雨量计的总数的变化数据用于soa。雨量数据与一个或多个缺失数据在接下来的一个月内没有使用的分析整个月。亚马逊河流域最大的NEXERVA变异,在0.7(2012年初)和0.9之间(2015年底)。NEXERVA是托坎廷斯河流域,在很大程度上增加更多的循环在2015年末(没有显示)。相反,圣弗朗西斯科流域2014年中期以来一直呈现NEXERVA减少。此外,巴西的三大流域,圣弗朗西斯科是环比波动不大,除了2009年中期(0.63)。

其他八个分水岭NEXERVA相对较低,在0.4和0.6之间,但最近由于降雨减少,增加仪表和丢失的数据。NEXERVA的时间演化Paranaiba分水岭呈现峰值在中路几乎每年在雨季(没有显示)。Grande的NEXERVA Paranaiba、不同状况和Iguacu流域有一个更多的随机波动和较小的振幅,但同样NEXERVA增加在2015年底少雨仪表。事实上,它需要六个或更多个月上传一些数据到数据库中。乌拉圭和Jacui分水岭NEXERVA增加在2008年末,2010年底,2011(没有显示)。两流域数据空白区域(图4),这期间增加。

soa允许错误的推理,和最重要的是在巴西北部,即。在亚马逊。一些研究,包括盆地宽水预算,往往被错误严重影响,考虑到网络密度很低。这是一个非常困难的任务保持密度表面网络在亚马逊森林,鉴于其规模和复杂性。此外,该地区是由昼夜循环对流,需要比巴西南部一个密集的网络。

每月的时间演化区域降水和各自的区域标准差与soa获得11个分水岭(图5)如图9。每月区域降水是在每个流域总水量成正比,和排水区域标准差与盆地内的空间变异性。这是一个分水岭水预算的重要组成部分。大气中水汽的散度成正比的区别在流域蒸散和降水。全年在亚马逊是负的,在所有其他流域雨季期间,考虑到大的意思是纬向平流的水分从大西洋与SAHPS有关。在秋天和冬天,即。,我n the dry season, the divergence is positive.

每天的时间演化区域平均降雨量的亚马逊流域(图9(一个))显示两座山峰之间的两年里,随着ITCZ赤道地区在春天和秋天。后往往要高于前者。在2005年春季高峰发生没有造成严重的干旱在亚马孙州(44,45),2009年(46)到2012年,亚马逊河的融合Solimoes河和黑人在玛瑙斯,亚马孙的首都,注册一个阶段水平大于10米和记录流量大于220.000米³年代⁻¹在5月初。2009年降水总量与soa是1820 Gton估计,而大西洋的亚马逊河流量估计1050 Gton [47]。考虑到亚马逊盆地水每年预算,增加地下水储存发生,这是一致的48- - - - - -50)和基于优雅(重力恢复与气候实验)测量分析。

每日区域降水标准差约40%的面积意味着(∼200毫米)。区域降水的长期趋势在亚马逊流域是稍微积极,由于近年来在冬季降水增加。一个可能的解释是增加水蒸气从北大西洋的子午流在2013年和2014年的冬天。同样,托坎廷斯河流域(图9 (b))每年定期周期都有一个定义良好的干燥季节在冬季和雨季在夏天,从0毫米到300毫米不等,与消极的趋势,与亚马逊流域。每日区域降水标准差约30%的面积意味着(∼150毫米)。

区域降水的长期趋势意味着在托坎廷斯河流域略-特别是近年来,由于西进运动SAHPS(图7)。南大西洋热带海温异常是负的,平均纬向风较弱(没有显示)。然而,1月份降水累积达到450毫米,由于SAHPS的撤退(扩张)向东(亚马逊每日对流区)。

再往东是圣弗朗西斯科分水岭(图5),在这种长期的月度区域平均降水(90毫米)也有类似的负面趋势,虽然高于托坎廷斯河流域。更明显的区域平均降水年度周期观察圣弗朗西斯科分水岭,有更长的旱季在冬天和夏天高度可变区域降水(图9 (c))。区域平均降水的时间演化及其各自的空间标准差强烈相关。后者是前者的60%左右。圣弗朗西斯科源头在巴西东南部,SACZ是最重要的天气降雨生产系统,同时SAHPS影响下游地区盛行,减少沉淀量。所以,空间在圣弗朗西斯科流域降水变化考虑水域中是最高的。

Paranaiba Grande,不同状况,Paranapanema Iguacu流域上游的巴拉那河分水岭(图5)。Paranaiba(图9 (d)),大(图9 (e)),不同状况(图9 (g))上巴拉那河流域系统和长期的月度区域降水平均150(毫米),120(毫米),分别和110 (mm)。他们有一个显著的高振幅在雨季,略微负面倾向在长期的月度区域意味着Paranaiba降水在2000年和2015年之间,几乎没有为格兰德和不同状况的倾向。

下这些水域SACZ降水机制(例如,2006年和2007年),但Paranaiba受到SAHPS的扩张(如2014年和2015年),如图7。月度区域降水的时间演化方式和各自的标准差不同比例Paranaiba和大分水岭。上面的不同状况分水岭附近的海风环流也在圣保罗州的海岸。这种直接热循环穿透超过100公里的土地,产生额外的降水在夏季(图6)。

巴拉那河(图9 (f)),Paranapanema(图9 (h)),和Iguacu(图9(我))每月区域降水政权是高度可变的全年最大降水在初夏。他们长期每月区域降水意味着接近140毫米,用积极倾向。这些水域受到SACZ(夏天)和MCS(秋季和春季)降水政权产生高度可变的政权。mcs是由两个重要的特性,向南低级飞机向东(LLJ)和上层喷气(ULJ)穿过安第斯山脉科迪勒拉山系在查科地区(37]。从亚马逊河流域的LLJ用平流输送水分51,52),而赤道入口ULJ诱发垂直运动和不稳定的MCS的发展和传播很长一段距离。

巴拉那河、Paranapanema和Iguacu贡献每年降水在2015年最高(图7在强烈的厄尔尼诺事件2014/2015)。因此,尽管亚马逊流域降水显著减少(图9(一个))在2015年晚些时候,这三个流域有一个伴随的降水增加一个跷跷板的行为。例如,在强烈的拉尼娜现象(2008/200953),高(低)区域降水意味着结束了亚马逊(巴拉那河)分水岭54]。然而,每月区域降水的时间演化意味着亚马逊和巴拉那河水域有长期积极的趋势。结果在55]巴拉那河流域1986年和2011年之间显示类似的积极倾向。

同样,乌拉圭(图9 (j))和Jacui(图9 (k))在同样降雨政权的巴拉那河Paranapanema,和Iguacu分水岭,尽管很小的长期每月区域降水意味着积极的趋势。2004年极端降水(低)和2009(高)在拉普拉塔盆地与优雅相一致(56]。长期的月度对乌拉圭和Jacui意味着是150毫米。每月区域降水标准差巴拉那河和巴拉圭分水岭是振幅较小,不太相关的各自的区域降水的意思是,由于mcs年度总降水的一个重要贡献者。每日在巴西南部降水频率远小于在巴西北部[37),但持续时间、空间组织和跨MCS倾向于减少降水空间变异性。

最后,整个巴西长期月度区域降水150毫米略微负面的趋势在2000年和2015年之间。最高峰值发生在2004年的夏天,2008年和2011年,而2001年冬天最低的低谷,2012年和2015年。每月水储存结果与恩典在巴西提供的2003年Tapley et al。57)符合soa月降水变化,以及与582003年至2011年)。这些发现表明,厄尔尼诺事件冬季降水有减少的趋势,而拉尼娜事件往往会增加降水在夏天。巴西亚马逊流域对应于65%的面积,是严重受ENSO影响。

轻微的负趋势在长期的月度区域降水密切相关干燥条件对巴西东北部从2012年开始(图7),鉴于SAHPS的影响。事实上,它扩大面积在2014年夏天,抑制SACZ。SAHPS的强度与整体风场。负海温异常在热带大西洋也减少了水分的蒸发和纬向平均运输至少在2014年春季和夏季(没有显示)。

这些整体结果符合水文循环在南美和量化其重要组成部分。从这个意义上讲,有水分融合( )在春天和夏天,巴西和水分散度( )在秋天和冬天,由哈德莱环流的较低的分支,不断从大西洋传输水分通过SAHPS亚马逊流域,从这里到巴西南部LLJs(秋季和春季)和东南SACZs(夏天)。最后,更重要的是,长期降水趋势如图9定性同意图1(59),估计大陆规模的倾向地下水储存在2002年和2016年之间与优雅。

图10显示每月区域降水的散点图和相应的区域平均降雨量标准差的十一个分水岭(图5)。幂律曲线拟合数据。散点图也显示的系数幂律曲线和相应的方差系数。总的来说,更高的区域降水也意味着更高的区域降水标准差。最好的符合最高的方差系数(ρ²> 0.9)Paranaiba,格兰德,托坎廷斯河流域。中间产品(0.9 <ρ²圣弗朗西斯科< 0.7),不同状况,Paranapanema,巴拉那河,Iguacu,而最低的(ρ²< 0.7)是为乌拉圭、Jacui和亚马逊流域。巴西的散点图也显示在图10。方差系数是ρ²= 0.92。

因此,对于巴西和大部分水域,幂律关系可能是一个统计指标的区域降水变化和集成分析的一致性。这可能是组织在飑线穿越分水岭在大约两天半,赤道波(例如,开尔文和罗斯比)持续数天(37),因此,减少了空间变异性。

散射的曲线可能是一个指示错误造成的雨量计的空间密度(图4)和类型的沉淀系统,或最有可能,散点图所显示的亚马逊,乌拉圭,Jacui分水岭。建议改善测量的连续性,减少错误造成的雨量数据的博览会,并增加雨量数据的密度可能会减少散射功率曲线法。

图11显示之间的散点图平均3-rain衡量NEXERVA和各自的方差系数如图10。这表明,区域降水之间的关系意味着,各自区域降水标准差随雨量计网的密度增加,但雨量计密度更高,错误往往会增加,因为每天的降雨量测量不独立(数据积累3和4)。事实上,最好的结果在图11mid-density跑计网络分水岭。

图12显示的时间演化总体soa和月度区别CMORPH(毫米),各自NEXERVA(%),以及每月的差异和soa之间的比率(%)。NEXERVA波动小约0.6 2000至2015年中期。- 2015年晚些时候,它增加到0.8,因为更少的数据,考虑到延迟测量和上传数据库系统。不同的差异对零和雨季往往是积极的和消极的旱季,但随着时间的推移越来越成为积极的由于CMORPH低估此前表示。

区别是约10%的比例,但可以高达50%。一般来说,在秋天和冬天更高和更低的春季和夏季。因此,CMORPH倾向于低估每日在春季和夏季降水和高估在秋季和冬季。尽管NEXERVA增加2015年末,只有10%的差异。用更少的雨量计测量,soa会CMORPH降水场估计。

长期每月区域降水方法,各自区域降水标准差,和区域降水差异soa - CMORPH也分析北部、东北部,Center-Western,东南部和巴西南部各州。总的来说,相对于soa, CMORPH降水低估了在东北和东南部,高估了在北,中心西,南亚马逊的在春天和夏天。

统计数据表明不同的降水机制都由对流的年度周期。例如,亚马逊有两个最大值(301.5毫米)3月和11月(277.8毫米)和最低(92.7毫米)8月,受南北ITCZ的运动。巴西东北部的湿和干燥的季节是4月到8月间,在9月和12月之间,分别。的中心西州已经明确的年度周期与10月和3月之间的雨季降水(春季和夏季),今年6月至8月间和旱季(冬季),类似于东南。南方州的最小年度对流与丰富的雨即使在冬天MCS的结果。

3.3。soa×合并应用程序

图13散点图显示分水岭日均降水(mm) soa和合并为亚马逊2000年1月至2015年12月,圣弗朗西斯科,格兰德,不同状况,Iguacu分水岭。合并降水分析低于soa除了亚马孙流域的散射对线性MSQ适合也大。长期soa(合并)亚马孙流域每日平均降水,圣弗朗西斯科,格兰德,不同状况,和Iguacu 7.0毫米(7.3毫米),2.5毫米(2.4毫米),4.0毫米(3.5毫米),3.8毫米(3.3毫米),分别和5.1 mm(4.6毫米)。因此,长期的平均差异不同−4%(亚马孙盆地)和+ 15%(不同状况盆地)。因为soa和合并使用不同的卫星降水估计8公里,25公里的空间分辨率,分别和集成不同的客观分析计划与不同雨量计网络密度,非常小的差异在流域层面。所以,soa的优势有更高的空间分辨率(3次)和更高的时间分辨率(48倍),可用于多个应用程序在水文建模中,中尺度大气建模开始,同化和验证,以及其他应用程序,如民防如下所示。

3.4。soa应用程序

图14显示了一个示例的soa每日,每周,每月,每年,沉淀积累的领域Paranapanema分水岭。它表明高降水时空变异性更精细的时空尺度上与其他卫星降水技术和单一的地面雨量计降水分析。它可用于水文建模和验证对独立阶段水平和流速及流水量测量可用在巴西。所以,接下来的一步是测试soa计划出版水文建模。

最后,月度和年度频率为期3天的积累超过100毫米的降水事件进行了分析。最初的目标之一是研究滑坡和侵蚀造成的不同类型的降水事件持久层状降水与第一种土壤运动和第二个相关但不限于强烈对流系统(60]。图15显示了年度频率的降水空间分布集大于100毫米3天(F100D3)在2000年和2015年之间。

山体滑坡的风险(62年]在沿海地区更高63年南,东南(64年- - - - - -67年,巴西东北部和水土流失68年在国内其他地方。F100D3更高(5%)以及沿海地区位于巴拉那河和圣埃斯皮里图从11月到2月之间,而在巴西从12月到2月在巴西北部和东南部。的致命的泥石流映射如图2所示61年)在2004年和2013年之间同意与更高的位置F100D3沿着巴西海岸。

高频领域100毫米降水累积3天时间间隔(F100D3 > 7%)位于帕拉海岸地区(2月和3月),玻利维亚和秘鲁安第斯山脉(10月至4月),巴拉圭和阿根廷北部(10月和11月)和巴西南部(9月至11月)。两大流域在南美,亚马逊和拉普拉塔的最高频率高积累的事件一直在塑造景观古往今来。

F100D3的年度分布在图15显示更高频率沿海岸从圣埃斯皮里图到圣卡塔琳娜州。塞拉做3月在里约热内卢有重大滑坡在2011年1月11日,最大F100D3所在地。最常见的位置上面海岸地区的滑坡是同意F100D3热点图15。

4所示。讨论

初以来卫星降水估计在南美洲(69年,70年),高时空分辨率与全球CMORPH[可用25),在无数的技术(40]。然而,CMORPH估计倾向于同意雨量计测量每月超出了时间尺度(20.]。不确定性在所有卫星降水估计(40[]以及雨量计测量71年,72年)可以减少soa首先在日常和第二30分钟时间尺度,所显示佩雷拉Fo et al。24人最初使用soa集成天气雷达降水估计雨量计测量从15分钟到2小时时间尺度。

此外,不确定性在验证瞬时雨量的估算与运营网络已报告在73年和在相关范围内74年]。卫星降水估计被应用于分布式水文模型在亚马逊75年),和不确定性往往会传播到河流的结果。每天从多卫星降水数据库估计也应用于气候和水文研究[76年]。

我们的研究结果是一致的(40,77年- - - - - -79年其他地区和显示CMORPH与其他数据库的集成的可能性。实际上,其他卫星技术可以在一个共同的时空与soa合并时间尺度pixel-specific求和的逆二次区别soa和其他降水估计从卫星和天气雷达技术80年]。

集成技术是一个一步整合多卫星,气象雷达,和表面的测量降水在巴西和南美,以及其他地区广泛的变量时空分辨率的数据库。CMORPH的最重要的方面是它的时空分辨率。soa是申请8公里分辨率和天累积雨量计积累时间间隔的时间尺度。一旦分析进行,CMORPH pixel-specific原始CMORPH和soa之间的重量比估计可以用来调整30分钟CMORPH原始降雨率。它比可用于许多水文(80年,81年)和水文气象应用程序(82年- - - - - -84年为初始化、同化和验证。未来的研究可以开发全球的数据稀疏的区域如南美、非洲和亚洲。

soa还可以把空间各向异性、季节性和天气系统和天气类型的区域特征,层状和对流系统,积累时间间隔的时间更长。方法可用于几乎实时自动雨量计网密度较低。

5。结论

soa已经用于集成日常累积降雨量由巴西雨量计测量网络和相应的CMORPH降雨估计在2000年到2015年之间。CMORPH往往是冷在大多数巴西,特别是在沿海地区。雨量计的集成显示更高的差异是稀疏如亚马逊流域,还有密集的地区的巴西东南部NEXERVA往往会增加由于更大的相互依存的日常累积降雨量测量。

NEXERVA 0.6整个巴西东南部但是从0.45到0.8在巴西北部。这些地区差异是有害的特别在亚马逊流域的昼夜循环对流是一个主要的特性。公共政策是迫切需要考虑到亚马逊流域的社会经济方面,最大的排水系统地球。甚至在亚马逊流域广泛开展水平衡研究最近应该检查这降雨分析的光。只有65%的可用的数据集使用给定的数据质量问题。

每月区域意味着11流域降水在巴西表示轻微的积极倾向在巴西北部和南部和轻微的消极和中心西巴西东北部由于SAHPS及其最近的冷却和干燥。此外,有一个非常轻微的负趋势月降水在巴西,这是符合最近的高纬度冷却在南半球。

数据可用性

CMORPH和雨量计数据用于开发研究可供下载http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/janowiak/cmorph_description.html和http://www.ana.gov.br,分别。soa数据集可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者感谢几个巴西的机构提供雨量计数据集,即国家通讯社的一个阿瓜(ANA),西班牙de Meteorologia (INMET)和Departamento德阿瓜e总局de圣保罗(DAEE)以及气候预测中心(CPC)的国家海洋和大气管理局(NOAA)提供CMORPH高分辨率数据集。这项研究是由巴西国家石油公司(格兰特2014/00438-9)。第一作者是由慰问Nacional de Desenvolvimento Cientifico e学府(CNPq)(格兰特302349/2017-6)。

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