GPM 卫星降水数据在辽宁地区的适用性评价

杨国范，吴永玉，林茂森

（沈阳农业大学 水利学院，沈阳 110161）

降水是陆地生态系统水循环的重要组成部分，也是最重要的水文气象变量之一，精准的降水预报和监测，对区域的气候分析、淡水资源循环及生态系统的维持等研究都具有重要的意义[1]。 目前，主要的降水观测方法是国家基本气象观测站和地基降水雷达的气象观测，雨量计能得到对应站点高精度的降水数据，但受到站网密度的影响，难以充分反映降水的空间分布。 雷达降水虽然可获取高时空分辨率的降水信息，但其精度受到电子信号和地面空间结构的影响，观测范围也有限[2-3]。 热带降雨测量卫星计划TRMM（tropical rainfall measuring mission）卫星成功发射，弥补了传统观测降水在时空上的局限性，也为高时空分辨率降水探测提供了新的技术手段。 近年来，具有不同时空分辨率的降水产品陆续发布，包括多卫星降水分析（TMPA）[4]、气象预测中心校正后的产品（CMORPH）[5]、利用人工神经网络对遥感信息进行估算的降水产品（PHRSIANN）[6]和全球降水卫星制图（GSMAP）[7]，卫星降水产品已逐渐达到成熟的水平[8]。 TRMM 卫星主要用于探测和研究热带、亚热带地区降水，各国学者对该卫星的各版本产品在不同区域都进行了精度验证[9-10]，并得到了广泛的应用[11-13]。 但是，TRMM较低的空间覆盖度（50°S～50°N）和粗糙的空间分辨率（0．25°×0．25°）使其在中高纬度地区和小空间尺度的应用中受到局限[14]。 全球降水测量（global precipitation measurement，GPM）于 2014 年发射，解决了 TRMM 的固有局限性问题，进一步提升了各类型传感器的精度和性能，提供下一代的全球雨雪观测。 IMHRG（integrated multisatelliteretrievals for GPM）作为GPM 的代表产品，为所有使用者提供时间分辨率为30min、空间分辨率为0．1°×0．1°，覆盖范围为 90°S～90°N 的高时空分辨率降水数据。 GPM 降水产品在天山[15]、青藏高原[16]、中国赣江流域[17]、黑河流域[18]都显示出良好的捕捉降水事件的能力，尽管如此，卫星遥感降水产品在辽宁地区的评估和应用研究仍比较匮乏，GPM 遥感降水数据在辽宁地区的研究尚未展开，在辽宁地区的适用性还没有得到验证，这将影响水文气象研究者对该地区降水数据的选取和使用。 因此， 本研究以辽宁地区23 个气象站点2015 年12 月～2016 年11 月降水数据为参考，对TRMM 和GPM 遥感降水数据在该地区的降水估测值精度进行对比评价，分别从月、季、年的时间尺度和空间尺度对两种产品的观测精度进行对比分析，研究降水情况、高程对两种产品的精度影响。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

辽宁省（38°43′～43°26′N，118°53′～125°46′H）地处中国东北部，属温带大陆性季风气候。 地势北高南低，东西两侧为山地丘陵，平均海拔500～800m，中部为辽河平原，自北向南、东西两侧呈马蹄形向中部倾斜。 辽宁地区降水年内分配不均，主要集中在夏季，雨热同期，平均降水量450～1150mm，降水分布呈东南向西北递减趋势。

1.2 数据来源

本研究使用辽宁地区23 个气象站点2015 年12 月至2016 年11 月地面站实测降水月值数据，来自国家气象信息中心（http：//data．cma．cn/），气象站点空间分布如图1。本研究采用GPM 和TRMM 两种遥感降水数据，资料来源于美国国家航空航天局（NASA）降水测量任务官网（https：//pmm．nasa．gov/），时间分辨率为月，数据跨度为2015 年 12 月至 2016 年 11 月。 TRMM 卫星数据采用的是TMPA 的数据产品：TRMM3B43_V07 数据产品，该数据产品是TRMM 卫星联合其他卫星反演得到，并经地面雨量校正，使其精度得到进一步提升。 GPM 卫星数据采用的是其Version06 的IMHRG 月降水产品，其改进了TRMM 降水反演算法，同时利用更为先进的多波段被动微波成像仪GMI（GPM microwave imager）和双频降水雷达DPR（dual-frequency precipitation radar）传感器为多卫星联合反演降水提供了更加精准的校准参考。DHM数字高程数据采用空间分辨率为90m×90m 的Srtmdem 原始高程数据，来源于地理空间数据云（http：//www．gscloud．cn/）。

1.3 研究方法

图1 辽宁地区地形、河流及气象站点分布图Figure 1 Distribution map of topography, rivers and meteorological stations in Liaoning region

本研究采用两种方式将气象站点实测降水值与卫星数据产品估测降水值进行对比分析，一种是基于23 个气象站点通过克里金插值得到整个研究区降水空间分布，插值结果与卫星降水结果进行空间重叠对比进行定性分析； 另一种是直接对比气象站点实测降水值与其对应的空间数据栅格格点值定量研究卫星降水产品的精度及误差。 辽宁地区2015 年12 月～2016 年11 月年、季降水量由月值降水量累加得到，季节定义为：春季（3～5月），夏季（6～8 月），秋季（9～11 月），冬季（前一年 12～2 月）。

在卫星降水产品的精度评价中，采用一系列统计评价指标进行综合评价，包括相关系数（correlation coef鄄ficient，CC），反映卫星估测降水数据与地面站点实测数据的线性相关程度；均方根误差（root mean squared error，RMSH），衡量卫星降水数据与地面站点观测数据之间的离散程度，用来评价卫星降水产品精度；平均误差（mean error，MH）反映卫星估测降水数据误差的整体水平；相对偏差（relative bias，BIAS）和相对绝对偏差（absolute relative bias，ABIAS）反映卫星数据的偏离程度，用于量化卫星产品高低估降水的现象；标准偏差（standard deviation，SD）反映数据个体间的离散程度[19]。 计算公式为：

式中：n 为研究区内气象站点总数；Si为卫星降水估计值；Gi为地面站点降水值；S 为卫星降水的平均值；为地面站点降水的平均值。

2 结果与分析

2.1 不同时间尺度的降水估测精度

2.1.1 年尺度精度评估 由表1 可知，MH 全部为正值，反映了IMHRG 和TRMM3B43 均存在高估降水的现象，但是IMHRG 的高估程度更高，其 BIAS 和ABIAS 也相对较高，TRMM3B43 的BIAS 较低，但其 BIAS 与 ABIAS相差较多，说明TRMM3B43 存在较多的低估降水的现象，但整体上两种卫星降水产品降水估测值与站点降水实测值偏离程度较小。 本研究根据年尺度的IMHRG 降水数据、TRMM3B43 降水数据、气象站点实测降水数据绘制了泰勒图[20]，目前泰勒图已应用于气候相关事件的各项研究中[21-22]，可以更直观、更准确的反映卫星降水产品与站点实测降水的匹配程度和密切程度。

表1 两种卫星产品在辽宁地区的年尺度统计指标Table 1 Annual statistical indicesexes of the two kinds of satellite products in Liaoning region

由图2 可知，两种降水产品数据与气象站点实测降水数据相关性较高（CC≥0．85），IMHRG 相比TRMM3B43拥有较低的均方根误差和标准偏差，3 项评价指标均优于TRMM3B43，且IMHRG 更接近实测降水数据。总的来说，在年尺度上，两种降水产品都非常接近地面站点实测降水数据，IMHRG 综合评价更好一些。

2.1.2 季尺度精度评估 为进一步研究IMHRG 和TRMM3B43 降水产品在辽宁地区受季节因素影响的程度，将各项指标分别按照春季、夏季、秋季、冬季进行统计（表2），并对统计量进行比较分析。 由表2 可知，在季尺度上，两种降水产品的决定系数（R2）冬季＞夏季＞春季＞秋季，说明两种降水产品在冬季相关性较好，秋季较差；而在降水量充沛的夏季两种降水产品在均方根误差（RMSH）和标准偏差（SD）指标上表现一致，夏季最高冬季最低，表明夏季IHMRG 和TRMM3B43 数据差异较大， 与观测降水数据波动最大，冬季表现最稳定，分析原因有两点：一是由于辽宁地区降水集中在夏季， 各站降水分布不均（198．2～656．7mm），导致降水数据比较离散，而冬季降水较少（3．0～75．6mm），数据相对集中，故表现稳定；二是夏季强降雨和暴雨会导致雷达信号的衰减， 受不同季节降水温度、雷达反射率的影响，使卫星降水数据在不同季节出现不同的偏差。 相对偏差方面，IMHRG 在四季都存在高估现象， 除冬季外其他季节BIAS 在10%，TRMM3B43在夏、秋季低估降水严重，由于在相对偏差（BIAS）计算时会出现更多的正负抵消的情况， 所以笔者用相对绝对偏差（ABIAS）来衡量降水产品的实际相对偏差，IMHRG 的ABIAS 增加 0%～14．16%， 可以看出 IMHRG 在冬季全为高估，TRMM3B43 增加 3．75%～24．66%，这也说明了IMHRG比TRMM3B43 无论是在传感器的敏感程度还是在降水反演算法上，都有很大提升，虽然在算法上对降水的高低估问题进行了较大的改进，但对降水的高估仍然是IMHRG主要问题，因此在未来的版本中算法还需进一步完善。 TRMM3B43 在夏季和秋季低估现象严重，冬季存在较高的相对偏差，主要原因可能是因为TRMM 时间分辨率较大（3h），观测间隔较长，无法观测到每天各个时段的降水。

图2 辽宁地区的两种年降水数据相对于地面实测降水的泰勒图Figure 2 Taylor diagram of two kinds of annualprecipitation data relative to the measured precipitation on the ground in Liaoning region

表2 两种卫星产品在辽宁地区的季节统计指标Table 2 The seasonal statistical indicesexes of the two kinds of satellite products in Liaoning region

图3 为四个季节两种卫星产品对于气象站点实测数据的泰勒图，研究发现，卫星估测降水数据与站点实测降水数据有很好的相关性（CC＞0．6），IMHRG 在相关系数、均方根误差、标准偏差3 项指标评价在四季均优于TRMM3B43，IMHRG 在冬季相关系数达到0．95，这与GPM 搭载的多频被动微波成像仪（GMI）以及双频降水雷达（DPR）密不可分，GMI 和DPR 专为微量降水以及固态降水而设计，提高了GPM 在冬季降水反演的精度。 在季节尺度下，两种卫星降水产品符合辽宁地区季节降水特征，IMHRG 降水产品表现优于TRMM3B43，但在冬季二者相对绝对偏差（ABIAS）较高，还有进一步提升的空间。

2.1.3 月尺度精度评估 图4 为2015 年12 月～2016 年11 月IMHRG 和TRMM3B43 降水产品在不同月份的RMSH 和 BIAS 指标。 由图 4 可知，IMHRG 和 TRMM3B43 在 RMSH 上表现出相同的特征：6，7，8，9 月份有较高的RMSH，其他月份RMSH 较低，这与季节尺度的结论一致；在1，2，3 月份两种卫星产品数据BIAS 较高，其他月份BIAS 均值在30%。

根据IMHRG、TRMM3B43 估测降水量和站点实测降水量绘制2015 年12 月～2016 年11 月的月降水时序图（图5），由图5 可知两种卫星降水数据表现出与站点实测降水数据相同的特征：降水均在4 月开始出现明显的上升，5 月出现降水峰值，6 月有所下降，7 月降水量为全年最高值，8 月开始回落，9 月趋于稳定水平。值得注意的是，在海岛（长海站）和沿海地区（大连站）出现误差较高、个别月份有过分高估的情况，可能是由于海洋气候的影响，水汽过多也可能使卫星估测降水精度受到一定程度的影响。

图3 辽宁地区的两种季降水数据相对于地面实测降水的泰勒图Figure 3 Taylor diagram of the two kinds of seasonal precipitation data relative to the measured precipitation on the ground in Liaoning region

2.2 卫星数据的空间分布特征

2.2.1 辽宁地区降水空间分布特征 为分析辽宁地区降水空间分布特征， 采用克里金插值法， 分别对应IMHRG 和TRMM3B43 数据分辨率将地面实测降水数据插值得到实测站点年插值降水分布（图6a，图6c），应用栅格叠加将IMHRG 和TRMM3B43 月降水产品累计得到年降水分布（图6b，图6d），由图6 可知，IMHRG 降水分布图与插值降水分布图具有相似的空间降水特征，呈现出由东向西逐级递减的趋势，辽西北地区降水量最少；TRMM3B43 虽然整体上与插值降水分布趋势相近，但其对辽西北地区降水分布特征描述效果不佳。 综合对比，IMHRG 遥感降水数据更符合辽宁地区实际降水情况。

2.2.2 辽宁地区精度评估 为进一步研究卫星降水数据相对于地面实测站点数据的误差空间分布， 将卫星降水数据与站点实测降水数据在空间上进行对比分析，得到卫星降水与实测降水BIAS 分布图（图7），在空间上，TRMM3B43 误差范围在-20%～40%以内，IMHRG 误差范围绝大部分在±20%以内， 极少部分地区误差超过±40%，相对于TRMM3B43 有了明显的改善，这也说明GPM 卫星在辽宁地区有较好的捕捉降水信息的能力。

2.3 卫星降水产品精度的影响因素

2.3.1 降水情况对卫星降水产品精度的影响 为分析两种降水产品的降水精度的受降水情况的影响， 以辽宁地区23 个气象站实测年降水量为自变量， 两种卫星降水产品与站点实测降水的RMSH 和ABIAS 指标为因变量，进行线性拟合（图8），可以看出，随着降水量的增加，两种降水产品的RMSH 和ABIAS 都呈现逐渐减少的趋势，IMHRG 的精度受降水影响较大，趋势比较明显，TRMM3B43 的精度受降水情况影响较弱。

图5 辽宁地区6 个代表性气象站点的月降水时序图Figure 5 Monthly precipitation time series of 6 representative meteorological stations in Liaoning region

图6 辽宁地区气象站点克里金插值年降水量与卫星产品年降水量分布图Figure 6 The annual precipitation of meteorological station kriging interpolation and annual satellite products precipitation distribution in Liaoning region

图7 辽宁地区卫星估测年降水量与气象站点插值年降水量的BIAS 分布图Figure 7 The BIAS distribution between the satellite estimates annual precipitation and the annual precipitation of meteorological station kriging interpolation in Liaoning region

2.3.2 高程对卫星降水产品精度的影响 以辽宁地区23 个气象站点的高程为自变量，两种降水产品与站点实测降水BIAS 和RMSH 指标为因变量绘制散点图（图9），由图9 可知，在高程范围为0～100m 时，IMHRG 对降水多为高估，TRMM3B43 则表现为低估降水；高程范围在0～150m 时，RMSH 指数范围在0～150mm 之间，随着高程增加，RMSH 没有明显变化趋势。两种指标与高程都没有明显的相关性，在辽宁地区，降水产品精度与高程的关系较为复杂， 有一定影响但是没有明显的变化趋势和规律， 原因有两点： 一是因为气象站点高程范围太小（2～422m），且大多数集中在0～150m，没有较大的高程变化；二是卫星降水反演可能受到沿海、岛屿和季风气候等其他地理条件和气候条件的影响。

图8 两种降水产品ABIAS 指标与站点实测降水量拟合趋势图Figure 8 The fitting trend chart of ABIAS index of two kinds of precipitation products and station observed precipitation

图9 两种降水产品BIAS 和RMSE 指标与站点高程的散点图Figure 9 The scatter chart of two kinds of precipitation products BIAS and RMSE index and station elevation

3 讨论与结论

本研究对比分析辽宁地区 23 个气象站点 2015 年 12 月～2016 年 11 月不同时空尺度 IMHRG 和 TR鄄MM3B43 卫星降水估测值与地面气象站点降水实测值，采用6 种精度评价指标，评估两种卫星在辽宁地区的适用性。 本研究结果表明，IMHRG 与TRMM3B43 两种降水产品与气象站点实测降水值均有良好的相关性 （CC＞0．62），总体上IMHRG 产品综合评价更好，能捕捉到更多的降水细节，与王思梦等[18]研究结果一致；在季尺度上，王思梦等[18]研究表明TRMM3B43 相关性较IMHRG 更高而偏差（BIAS）较小，本研究结果表明IMHRG 各项指标均优于TRMM3B43，出现差异主要有两方面的原因：一是研究区域不同，二是IMHRG 产品版本不同，王思梦等[18]采用IMHRG Version04 而本文采用IMHRG Version06 月降水数据产品，相比之下，本研究使用版本较前期版本有了很大改善，精度更高，这与任英杰等[19]研究结果一致。 最后，在高程影响数据精度方面，本研究结果表明卫星估测降水精度受高程影响较小，与王思梦等[18]研究结果存在差异，认为本研究区域高程范围太小且变化幅度不大是结论差异存在的主要原因。

本研究结果表明，年尺度上，IMHRG 和TRMM3B43 均存在高估降水的情况；季尺度上，IMHRG 在四季都存在高估现象（平均BIAS≈22．16%），TRMM3B43 在夏、秋季低估降水比较严重，二者在冬季相对绝对偏差较高（ABIAS≈40%），总体符合辽宁地区四季实际降水特征；月尺度上，二者均表现出与实际降水相同的降水梯度变化特征，呈现5 月、7 月双降水高峰的形式。 空间尺度上，降水量表现为由东南向西北递减的趋势，误差范围在±20%，IMHRG 有良好的捕捉降水信息的能力。 卫星估测降水精度随降水量的增加而增大，受高程因素影响较小。 在辽宁地区，IMHRG 比TRMM3B43 降水产品更加准确、可靠，各项评价指标均优于TRMM3B43，但在沿海地区和海岛地带，二者的精度均受到不同因素的影响，还需针对这些影响因素做进一步的优化和完善，提高卫星估测降水的精度。