TRMM数据在贵州乌江流域的适用性分析

唐 欣，周秋文，韦小茶

(贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550001)

0 引 言

降雨信息经过空间化处理后，能为区域水资源的管理分析，水环境监测和自然灾害预测提供重要的信息[1]。地面雨量站观测数据是一种传统的数据精度较高的降水资料。即使已有大量的遥测雨量站和气象站，但这些站点依然受站点位置，地形等因素的影响，不能解决许多研究和技术应用的要求[1]。随着遥感技术的进步，包括诸如TRMM卫星系列和风云等许多时空分辨率极高的卫星降水反演数据产品已经在各项研究中采用[2]。世界上使用最多的产品为TRMM卫星降水反演数据产品，其观测了从1998年1月1日到目前的全球中低纬度地区的降水数据[3]。近年来，许多学者研究了TRMM产品在不同地区的适用性[1，4-16]。我国学者在长江各支流进行了TRMM降水数据的适用性评价研究[17-19]。乌江作为贵州省第一大河，长江上游右岸重要支流，也是三峡水库最主要的水源补给河流之一。该产品在乌江流域的适用性研究尚有所欠缺。由于乌江水能资源丰富，对沿岸的经济生活发展极为重要；因此，空间化降水资料是否准确，在较大程度上会对水文模拟预报、旱涝灾害防治和水资源规划管理等产生影响。

本文以TRMM 3B43月降水数据作为研究对象，以乌江流域贵州省境内部分作为研究区域，采取相关分析等统计方法检验TRMM降水数据的精度，以了解该产品在贵州乌江流域的适用性，进而为更精确地应用该卫星数据进行水文模拟及预报工作提供依据[20]。

1 研究区概况

本文研究区为乌江流域贵州省境内部分(以下简称“贵州乌江流域”)，地理位置为26°7′～30°2′N，104°2′～109°2′E，地处云贵高原东部，呈狭长形，是贵州流域面积最大的一条水系，贵州段面积为66 807 km2。乌江起源于贵州省威宁县香炉山，流经威宁、普定、纳雍等县级行政单位，猫跳河、六冲河、三岔河、湘江、清水江等都是其主要的支流[21]。该研究区气候属亚热带季风湿润气候，全年温暖多雨，年降雨量1 100～1 400 mm，流域年平均径流量3.76 ×1013m3，年平均气温13～18 ℃。流域的地势呈现为西南高，东北低[22]。

2 数据与方法

2.1 数据来源

本研究采用的数据有：TRMM 3B43降水数据，地面气象站点实测降水数据和DEM数据。站点实测降水数据下载于中国气象数据共享服务中心。选取1998年～2017年贵州乌江流域5个站点的气象资料，对TRMM 3B43降水数据进行验证。虽然气象观测数据的范围有限，不能完全体现该地区降水的实际情况，但气象观测是获得降水的最直接、最准确的测量方法[23-24]；所以本文采用实测降水数据作为水的“真实值”。TRMM 3B43数据由http:∥mirador.gsfc.nasa.gov/下载，经过IDL程序读取降水数据，时间分辨率为1个月，空间分辨率为0.25°×0.25°，所选的时间和实测的降水数据保持同期。DEM数据由地理空间数据云下载，空间分辨率为90 m。

2.2 研究方法

使用相关系数(R)和相对误差(BIAS)为指标衡量TRMM 3B43降水数据在研究区的适用性。计算公式如

(1)

(2)

降水的重心被定义为研究区域某一时刻的降水分布达到空间平面上的力矩平衡点，用于反映整个空间的降水分布[25-26]。本文使用降水重心来评估TRMM 3B43数据描述降水空间分布的能力。即

(3)

(4)

式中，n为样本容量，这里代表研究区域中基本单位的数量(实测数据的站点总数)，以及TRMM数据的网格总数；(si，ti)为每个基本单元的地理位置，它是实测数据的站点，是TRMM数据的网格中心点的坐标；pi为相应基本单元的降水量。

3 结果与讨论

3.1 TRMM年尺度数据精度检验

经过检验，1998年～2017年贵州乌江流域5个气象站点的年实测降水量与对应年份各气象站点TRMM 3B43年降水数据之间的R2=0.69，相关系数R=0.83，斜率K=0.72(见图1)。研究区内5个站点年降水量相对误差(BIAS)为5.55%。TRMM年降水数据的降水值比站点实测降水量略微偏高。从区域来看，研究区西部相对误差较大，最大相对误差为10.97%；而中东部地区的相对误差较小，最小值仅为0.46%。总的来说，TRMM 3B43年降水量数据较为准确，可以满足年尺度应用的需求。

图1 1998年～2017年TRMM年降水数据与站点实测降水量散点

表1 1998年～2017年各站点年均降水量与TRMM数据降水量对比

由表1可看出，毕节、思南、贵阳等多数站点的年实测降水量与TRMM 年降水量的相关系数在 0.80 以上，数据一致性较好。该结论与年降水数据适用性整体检验的结论是一致的。从整体到单个站点的数据相关系数都高，更加说明了在贵州乌江流域，TRMM 年降水数据与站点实测降水量相关程度高，TRMM年降水数据的适用性较高。不同区域的气象站点相关系数存在明显差别。例如湄潭站的R=0.63，R值明显比其他站点低，表明在湄潭站TRMM年降水数据与站点实测降水量之间存在相对不明显的线性关系，数据精度偏低。

图2 贵州乌江流域1998年～2017年TRMM与地面气象站四季降雨量关系

毕节，思南，黔西，贵阳的4个观测点的BIAS均为正值，说明在这4个站点上，TRMM年降水数据比实测年降水数据略偏高。湄潭站点的BIAS为负值，表明TRMM的年降雨量数据与该站点测得的降水量相比有所低估。5个观测站点中，有3个站点的BIAS在[-10%，10%]之间，说明大部分站点上的TRMM年降水数据与站点实测降水的数值偏差较小，数据精度较高。各个站点的相对误差值又存在明显的不同。湄潭、思南两个站点的相对误差分别为-0.46%、3.79%，表明TRMM卫星估算产品和气象站实测数据具有非常好的一致性。而黔西站的相对误差为10.97%，黔西站TRMM卫星估算产品和气象站实测数据有一定的差异。

3.2 TRMM季尺度数据精度检验

对贵州乌江流域5个气象站点1998年～2017年的降雨量按4个季节(春季3月～5月；夏季6月～8月；秋季9月～11月；冬季12月～翌年2月)计算季节降雨量并基于此进行一元线性回归分析(见图2)。结果表明，春、夏、秋、冬四季的R2均在0.60以上，R均在0.80以上，说明TRMM 3B43降水数据能良好地体现降水的季节性特点。其中，春季的R最高(R=0.87)，而冬季的R最低(R=0.81)。这主要是因为贵州乌江流域的冬季降水量相对较少，导致冬季估算中卫星估计误差较大，从而造成冬季降水量检验精度较低。从各季节的相对误差来看，4季的降水相对误差均为正值且夏季的相对误差最小，仅为2.98%，冬季的相对误差最大，为17.98%。总体而言，TRMM 3B43降水数据能较好地反映贵州乌江流域的季节降水特点。

由表2、表3可知，气象观测站点实测季降水量与TRMM季降水数据之间的相关系数多在 0.70 以上。分析结果进一步说明TRMM卫星观测产品精度较高，在贵州乌江流域具有较好的适用性。气象站观测结果与TRMM卫星观测产品之间的相关系数在不同站点存在一定差异。其中，黔西站冬季的相关系数最小，为0.36。虽然这比其他站点低；但相比较其他研究区，该点精度较高，相关性也较好。

从各站点的相对误差来看，毕节、湄潭、思南、黔西等站点四季的BIAS为正值，说明TRMM季降水数据与该地区的实测降水量相比有所高估。贵阳站点的秋、冬的BIAS为负值，表明TRMM季节降水数据与该地区的实测降水量相比有所低估。各个站点的相对误差值存在明显的差别。夏季的相对误差普遍较小，表明在夏季TRMM卫星估算产品和气象站实测数据具有非常好的一致性。而冬季的相对误差普遍偏大，表明冬季时TRMM卫星估算产品和气象站实测数据有一定的差异。从整体来看，TRMM季降水数据对贵州乌江流域的适用性较好，精度较高。

表2 1998年～2017年季尺度TRMM 3B43数据与站点实测值的相关系数

表3 1998年～2017年季尺度TRMM 3B43数据与站点实测值的相对误差

3.3 TRMM月尺度数据精度检验

经过实测月降水数据与TRMM月降水数据的相关指标检验，二者的R2= 0.86，相关系数R=0.93，斜率K=0.97(见图3)。这表明TRMM月降水数据精度较高；研究区内5个站点年降水量相对误差(BIAS)为-5.24%，表明TRMM月降水数据的降水值与站点实测降水量相比，存在一定程度的低估。

图3 1998年～2017年TRMM 3B43月降水数据与站点实测降水量散点

由表4可知，5个站点的实测月降水量与TRMM月降水数据之间的相关系数均在 0.80 以上，分析结果进一步说明TRMM卫星观测产品精度较高，在贵州乌江流域具有较好的适用性。气象站观测结果与TRMM卫星观测产品之间的相关系数在不同站点存在一定差异，其中湄潭站的相关系数最小，为0.89。虽然比其他站点低，但相比较其他研究区，该点精度较高，相关性也较好。

5个站点中，毕节、思南、黔西、贵阳等4个站点的BIAS为负值，说明TRMM的月降雨量数据与该站点测得的降水量相比有所低估。湄潭站的BIAS为正值，说明在此站点上，TRMM的月降雨量数据与该站点测得的降水量相比有所高估。5个观测站点的BIAS均介于[-10%，10%]，说明所有站点上的TRMM月降水数据与站点实测月降水的数值偏差较小，数据精度较高。从每个气象站点的相对误差值来看，BIAS又各不相同。湄潭、思南两个站点的相对误差分别为0.46%、3.56%，表明TRMM卫星估算产品和气象站实测数据具有非常好的一致性。而毕节站的相对误差为-9.70%，毕节站TRMM卫星估算产品和站点实测数据有一定的差异。而毕节站的相关系数却为0.96，可以看出，仅仅用相关系数来衡量二者的相关性大小，是不完全正确的，有可能存在相关系数高，但数据之间又发生较大误差的情况。所以，有必要在考虑相关系数的同时，将两者之间的相对误差同时参与考虑。

表4 1998年～2017年月尺度TRMM 3B43数据与站点实测值的相关系数与相对误差

结合TRMM月降水数据，统计其每月平均降水量以及站点实测月平均降水量，绘制折线图(见图4)。由图4可见，所有站点的数据变化走势整体上趋于一致，大多数站点TRMM数据与站点实测降水量相比，值略低；而湄潭站TRMM数据较实测数据而言，值偏高。此结论与表4统计的各站点BIAS的结论是一致的。

总的来看，TRMM月降水数据在贵州乌江流域精度较高，所有站点R值在0.80以上，湄潭站R值低于其他站点的R值；大多数站点TRMM降水数据与气象站点实测降水量偏差较小，BIAS均介于[-10%，10%]以内。

图4 1998年～2017年TRMM与站点实测月降水量折线

图5 年降水重心位置及变迁路线

表5 各年份降水重心迁移方向对比

3.4 TRMM降水数据空间分布可靠性评估

结合年平均值分析，实测降雨数据和TRMM降雨数据的降水重心依次是(106.67°E，27.11°N)和(106.70°E，27.09°N)，二者的位置在空间上非常接近。从图5和表5可看出，其中大部分的年份，两种数据的降水重心变化方向完全相同；2002年～2003年、2011年～2012年、2014年～2015，两种数据的重心变化方向在均是在纬向上变化；2013年～2014年均在经向上变化；只有1998年～1999年和2016年～2017年两者降雨重心变化方向完全不同。此结论表明，TRMM降水数据可以表现降水在空间上的变化。

3.5 地形因素对TRMM降雨数据精度的影响

乌江流域地势的空间分布呈现西南高、东北低，总体上从西南部的毕节—贵阳—黔西一带向东北部递减的规律。由图6可以看出，高程与相关系数间的R2为0.18，拟合线的特征表明高程与相关系数之间的关系较为复杂，总体上随着海拔的升高，相关系数表现出增大的趋势。高程与绝对误差的R2为0.42，总体趋势为随着海拔的升高，绝对误差增长。

图6 贵州乌江流域高程与R(a)、|BIAS|(b)散点

由图7看出，坡向与相关系数间的R2为0.53，二者的相关性较好，坡向与绝对误差间的R2为0.02，较相关系数的相关性较差。从整体看，随着坡向的增加，相关系数在逐渐减小。这说明贵州乌江流域坡向对降水会产生影响。山的迎风坡和背风坡的降雨量明显不同，来自海洋的温暖潮湿空气，在山的迎风坡上温暖潮湿的空气将强行上升，很容易下雨。背风坡时，由于空气向下沉，温度会随之上升，此时降水就会减少。

图7 贵州乌江流域坡向与R(a)、|BIAS|(b)散点

4 结 论

贵州乌江流域的TRMM年降水数据与站点年实测降水量的相关系数R=0.83，大多数气象观测站年降水量与TRMM年降水量数据的相关系数在0.80以上，相关性良好。TRMM季数据与站点实测季降水量之间的相关系数在0.80以上，春季的相关系数最高。TRMM月数据与站点实测月降水量的相关系数R=0.93，达到最大精度。这进一步说明TRMM卫星观测产品精度较高，在贵州乌江流域具有较好的适用性。从各年降水重心的迁移来看，TRMM降水数据基本可以表现降水的空间布局和变化；在大部分的年份，站点实测数据和TRMM降水数据的降水重心的变迁方向相同。

综上所述，TRMM降水数据可以体现贵州乌江流域降水在空间上的分布特征，同时能体现降水的季节性特点。与年、季、月尺度的实测降水数据相比，二者的相关性较强。即使个别站点有较大的相对偏差以外，大部分站点的TRMM降水数据依然较为精确；从而表明TRMM降水数据在贵州乌江流域具有良好的适用性。由于地形和季风气候的影响，流域降水的时空变化较为复杂，降水量较少或地形起伏大的区域的准确性相对较低。应用TRMM降水数据时，应对不同地区进行适用性的研究，必要时在空间上进行TRMM降水数据降尺度和修正等研究，为流域自然灾害预防和水文模拟等提供参考的依据，这是未来TRMM数据研究的热点。