IMERG和GSMaP卫星降水产品在三江源区的适用性评估

权 晨 , 周秉荣 , 沈晓燕 , 申燕玲 , 朱生翠 , 赵 彤

（1. 青海省气象科学研究所/青海省防灾减灾重点实验室, 西宁 810001；2. 青海省海北牧业气象试验站, 海北 810200）

引言

降水是青藏高原能量、水循环过程中的关键部分，连接着大气过程与地表过程，具有重要的气象、水文及生态学意义[1]。降水的精确测量与评估是揭示青藏高原地表-大气能量、水分循环的关键，尤其对素有“中华水塔”之称的三江源区气候变化、水资源供应及生态环境方面具有重要意义[2-4]。然而，降水在时间和空间上变率较大，是目前最难测量的大气变量之一[1]。地面气象站常用雨量计和地基雷达进行降水的测量，但站点分布不均匀，尤其是在青藏高原地区，站点稀疏地区难以监测到降水的真实量。

随着现代卫星遥感技术的发展，卫星降水产品已成为重要的降水数据源，能够提供覆盖范围广、观测时间连续的降水数据[5]。近20年来，TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）数据弥补了全球无观测资料地区的降水数据，其中TMPA（TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis）产品提供的实时产品（3B42RT）和分析产品（3B42）发挥了重要作用。国内外学者针对TRMM降水产品从统计学和水文学方面开展了适用性评估[6-7]，尤其是在青藏高原地区运用更为广泛[8-10]。2014年以来，全球降水观测计划GPM（Global Precipitation Measurement）逐渐替代TRMM成为新一代全球降水产品，其搭载的仪器更为先进，覆盖范围更广。国内外学者针对GPM与TRMM产品进行了对比分析，包括加拿大[11]、韩国[12]、奥地利[13]、印度[14]以及中国的青藏高原[15-16]、黑河流域[17]、天山山区[18]、黄河源区[5]等。GSMaP（Global Satellite Mapping of Precipitation）是由JAXA（Japan Aerospace Exploration Agency））基于GPM开发的另一套卫星降水产品，国内学者研究了该产品在不同尺度和精度上对中国大陆地区典型极端降水事件的监测能力[19-21]。针对IMERG与GSMaP产品在中国大陆及青藏高原地区的适用性研究显示，两类卫星降水产品能较好地反映青藏高原降水的空间分布特征[22-23]。然而，对于三江源区，IMERG与GSMaP卫星降水产品表现如何，在气象监测、水文模型及生态评估中采用哪种产品更为妥当，对于研究关键生态功能区的水循环特征具有重要意义。本文拟利用三江源98个气象站降水观测资料对IMERG和GSMaP两种卫星降水产品进行对比验证分析，并按照站点所在流域划分为长江、黄河及澜沧江三个子流域进行适用性评估，以期为三江源区降水在气象、水文及生态领域的监测和应用提供科学依据。

1 研究区域及资料方法

1.1 研究区域

研究区为三江源区，域内不仅孕育长江、黄河、澜沧江等多条大江大河，而且还发育了唐古拉山脉、昆仑山脉等大型山脉，湖泊、冰川及冻土分布其中。如图1所示，区内包括果洛州6县，玉树州1市5县，海南州5县，黄南州4县以及唐古拉山镇，总面积39.5 ×104km2，地理位置位于31°39′~37°10′N、89°24′~102°27′E，海拔高度介于2000~6826 m。根据流域及行政区域，又将三江源区（图中简写SJY）划分为长江流域（图中简写YZR）、黄河流域（图中简写YR）、澜沧江流域（图中简写LCJ）。

图1 三江源区98个气象站点分布

1.2 数据资料

1.2.1 地面气象观测数据

地面气象观测数据选取了2017年5~9月研究区内22个国家级气象站和数据质量较好的76个区域气象站逐日降水量，因高寒地区5月之前及9月之后多为固态降水，文中仅讨论液态降水量。数据来源于青海省气象局，所用数据均按照标准进行质量控制。

1.2.2 卫星降水数据

IMERG是GPM数据处理的三级格点降水产品，实现了微波、红外及雷达多源传感器的融合，提供Early（准实时）、Late（滞后12 h）以及Final（经订正的最终产品）共3种不同的产品。已有研究[19，21]表明Final数据精度较高。本文使用了Final产品中经过站点校正后的数据集（IMERG_Cal）第5版本数据，时空分辨率为0.5 h和0.1° × 0.1°。

GSMaP是一种多卫星降水产品，主要包括GSMaP/NRT、GSMaP/MVT和GSMaP共3种产品，其中GSMaP_Gauge是基于GSMaP_MVK与CPC（Climate Prediction Center）全球地面雨量站观测资料校正后的版本[20]。本研究中采用GSMaP_Gauge数据进行对比分析，时空分辨率为1 h和0.1° × 0.1°。

文中采用双线性插值方法提取卫星降水产品中对应观测站点的降水量。

1.3 评价指标

为了充分对比三江源区两种卫星降水产品的精度，采用相关系数（CC）、均方根误差（RMSE）和相对误差（BIAS）等评价指标。CC反映了卫星降水产品与地面降水观测数据之间的线性相关程度；RMSE反映的是卫星降水产品与地面观测站点观测数据之间的离散程度；BIAS则反映卫星降水产品与地面实测数据的偏差程度。计算公式如下：

同时，为了反映卫星降水产品在日尺度上的探测能力，选用了命中率（POD），反映卫星降水产品对实际降水事件的对应情况；错报率（FAR）反映卫星降水产品对降水事件的错报情况；关键成功指数（CSI）综合考虑命中率与错报率的情况，反映卫星降水产品对实际降水事件探测成功的几率。表达式如下：

式中：H表示对日降水事件命中数量（卫星数据与实测数据降水量>0）；F表示对日降水事件误报的数量（卫星数据>0，实测数据 = 0）；M表示对日降水事件的漏报数量（卫星数据 = 0，实测数据>0）。

1.4 雨量阈值划分

根据中国气象局降水等级标准，将三江源区降水等级划分为三个等级进行分析（表1）。由于三江源区发生50.0 mm以上暴雨的次数极少，不单独讨论。此外，对短时强降水个例也进行了分析。

表1 降水类别及对应阈值

2 结果分析

2.1 月尺度卫星降水产品精度评估

利用泰勒图展示了两种卫星降水产品在三江源区及长江流域、黄河流域和澜沧江流域月尺度降水的相关系数、标准化的标准差和均方根误差（图2）。如图所示，IMERG数据与地面实测降水数据的相关系数约为0.80，其中澜沧江流域和长江流域均达到了0.82，整个三江源区也达到了0.78；而反观GSMaP数据则差异较大，在黄河流域表现最好，接近0.60，澜沧江区域最低，整个三江源区仅为0.50。从标准化的均方根误差来看，IMERG数据介于0.50~0.75，整个三江源区约为0.65；而GSMaP数据则大于1.0，仅黄河流域略接近1.0。标准差方面，IMERG产品介于0.75~1.0，澜沧江流域接近0.75，整个三江源区也处于0.90左右的水平；然而GSMaP数据表现最好的是黄河流域，约为1.3，整个三江源区则接近1.5。综上，在月尺度上，IMERG数据远远优于GSMaP数据。

图2 IMERG和GSMaP两种卫星降水产品在不同区域的泰勒评分

2.2 日尺度卫星降水产品精度评估

2.2.1 日降水产品的偏差分析

利用三江源区22个国家级气象站和76个区域气象站夏季降水观测资料分别与IMERG、GSMaP两种卫星降水产品进行日尺度检验分析，可以明显地看出IMERG数据优于GSMaP数据（图3）。对于整个三江源区， IMERG数据的相关系数中位数为0.62，最大值可达0.86，而GSMaP数据的相关系数中位数为0.50，最大值为0.83。分区域来看，两种卫星数据在黄河流域表现最好，尤其是IMERG数据，相关系数中位数可达0.64，其次为长江流域，澜沧江流域表现最差。从两种卫星日降水产品的均方根误差来看， IMERG数据在整个三江源区中位数为4.24 mm，在黄河流域、长江流域及澜沧江流域均在4 mm左右；GSMaP数据则差异略大，在整个三江源区均方根误差中位数为5.37 mm，分区域来看，黄河流域略优。相对误差方面，IMERG数据在三江源区及各个子流域均低于GSMaP数据。总体来说，IMERG数据在相关性、均方根误差及相对误差三个指标方面均显著优于GSMaP数据，在各个子区亦是如此。

图3 IMERG和GSMaP日降水产品评价指标箱线图（a. 相关系数，b. 均方根误差，c. 相对误差）

2.2.2 日降水产品的探测能力分析

通过分析三江源区及其子区域的IMERG和GSMaP两种卫星日降水产品的探测能力（表2）可知：在整个三江源区，两种卫星日降水产品的命中率均较高，IMERG可达到0.80，GSMaP也达到了0.76；分区域来看，两种卫星降水数据均在澜沧江流域表现较好，其中IMERG数据更是达到了0.89，而在长江流域和黄河流域，两种卫星降水数据表现不一，IMERG在长江流域表现较好，GSMaP则在黄河流域表现较好。从误报率的结果来看，两种卫星降水产品在整个三江源区为0.27左右，表现相当；其中，IMERG数据对黄河流域的误报率达到了0.29，与GSMaP相当，而在长江流域和澜沧江流域则明显较低。从综合命中率和误报率的关键成功率来看，整个三江源区，IMERG数据达到0.62，而GSMaP则为0.59；分区域来看，两种卫星降水数据在澜沧江区域表现最优，IMERG数据在长江流域较黄河流域好，而GSMaP数据则在长江流域和黄河流域相当。综合来看，IMERG数据在三江源区日降水的探测能力上明显较优，且在各个子区的表现均优于GSMaP数据。

表2 IMERG和GSMaP卫星日降水产品的探测能力

2.3 卫星降水产品与高程的关系分析

根据三江源区站点的海拔高度，将站点按照低海拔（2000~3000 m）、中海拔（3000~4000 m）、高海拔（4000~5000 m）进行划分，并分别对各项参数与海拔高度进行相关性分析（图4）。如图所示，两种卫星降水产品平均相关系数均呈现出随着海拔高度升高而降低的特征，且IMERG和GSMaP两种卫星降水产品变化趋势几乎一致。在低海拔区域，IMERG数据的相关系数均值接近0.70，而GSMaP数据则低于0.60；中海拔区域，IMERG数据平均相关系数超过了0.60，GSMaP数据约为0.50；高海拔区域，IMERG数据平均相关系数接近0.60，GSMaP数据则低于0.50。表3为不同海拔高度下卫星降水产品与三江源区98个站降水观测数据的平均均方根误差和相对误差。结果显示，IMERG和GSMaP数据在中海拔地区RMSE分别为4.40和5.72，高于其它两类地区，而二者BIAS则在高海拔区域最小，分别为0.88和0.89。可见，两种卫星降水产品与地面降水观测间的相关程度随海拔高度上升而降低，离散程度则在中海拔地区最高，偏差却随海拔高度上升而减小，说明海拔高度会明显地影响卫星降水产品的精度。

表3 IMERG和GSMaP卫星降水产品在不同海拔的平均均方根误差和平均相对误差

图4 IMERG和GSMaP卫星降水产品在不同海拔的平均相关系数（a. IMERGE数据，b. GSMaP数据）

2.4 卫星降水产品与雨强的关系分析

为了评价卫星降水产品与雨强的关系，按表1所示，分析了两种卫星降水产品与不同等级降水强度之间的关系（图5），其中三江源区极少发生暴雨，故将大雨和暴雨统一作为一种等级来处理。如图所示，小雨强度下，两种卫星降水产品约90%的数据在10.0 mm以下，有部分值达到了大雨水平，甚至超过了50.0 mm。5~9月，三江源区98个地面观测站数据显示共有小雨日数7265 d，而对应时间内IMERG数据超过10 mm的日数有505 d，GSMaP数据超过10 mm的日数有530 d，两种卫星降水产品大部分为正偏差，即对小雨略有高估；地面观测的中雨日数共计981 d，而对应时间的IMERG和GSMaP数据超过25 mm的日数分别为73 d和98 d，而低于10 mm的日数分别为557 d和634 d，可见大部分为低估，且GSMaP数据则较IMERG数据低估更为明显；地面观测大雨日数共计98 d，IMERG数据低于25.0 mm的日数为68 d，GSMaP数据低于25.0 mm的日数有71 d，约70%的日数被两种卫星降水数据低估。综合来看，两种卫星降水产品对小雨等级降水略有高估，而对于中雨和大雨均为低估，尤其对大雨的低估更为明显，但IMERG依然优于GSMaP数据，且在不同强度下，与实际观测数据之间的均方根误差亦优于GSMaP。

图5 不同等级雨强下IMERG（左）和GSMaP（右）卫星降水数据分布

2.5 IMERG卫星降水产品降水个例检验分析

为了明确卫星降水产品对大雨低估的原因，选取了2017年7月23日和26日两次降水过程中两个国家级气象站发生的短时强降水个例对IMERG卫星降水产品进行检验分析。从图6a和6b可以看出，7月23日共和站（52856）发生了短时强降水，该站单小时降水量超过20.0 mm。从地面观测数据来看，共和站在09时出现降水，10时降水量陡增到22.3 mm，20时降水过程结束，而IMERG数据并没有显示此次降水；其后，在19~24时该站出现18.2 mm的累计降水，IMERG数据累计8.2 mm，量级略有偏差，但发生时次基本相当。从图6c和6d可以看出，2017年7月26日降水过程中，贵南站（52955）发生短时强降水。从地面观测数据来看，贵南站在09时发生降水，10时陡增到29.9 mm，11时该次短时强降水结束，15时开始该站再次出现轻量级降水，IMERG数据亦显示出此次降水；15~24时，地面累计降水11.7 mm，IMERG累计降水量13.6 mm，基本相当。从这两次典型的降水个例来看，IMERG对短时强降水几乎没有把控能力，而对轻量降水在发生时间上有较好地体现，而降水量级略有偏差，说明卫星降水产品对短时强降水的低估是造成大雨低估的主要原因之一。

图6 IMERG卫星降水数据空间分布（a. 7月23日，b. 7月26日）及地面站点逐小时降水对比（c. 7月23日共和站，d. 7月26日贵南站）

3 结论与讨论

本文利用三江源区22个国家级气象观测站和76个区域气象站夏季降水观测资料，按照不同的流域对IMERG和GSMaP两种卫星降水产品进行了评估分析，讨论了卫星降水产品与高程以及雨强的关系，得到以下主要结论：

（1）在月尺度上，IMERG卫星降水产品远远优于GSMaP数据。在三江源区，IMERG数据与地面观测数据相关系数达到0.78，归一化的均方根误差和标准差分别为0.65和0.90，而GSMaP数据则表现较差。

（2）IMERG卫星降水产品与地面观测日降水数据相关系数中位数为0.62，均方根误差中位数为4.24 mm，优于GSMaP数据的0.50和5.37。在各个子区，两种卫星数据在黄河流域表现最好，尤其是IMERG数据，相关系数中位数可达0.64，其次为长江流域，澜沧江流域表现最差。IMERG数据在三江源区的命中率、误报率及关键成功率分别为0.80、0.26、0.62，在各个子区亦有较好的表现，均优于GSMaP数据。

（3）两种卫星降水产品对小雨等级降水略有高估，而对于中雨和大雨均为低估，尤其是对于大雨的低估现象更为严重。卫星降水产品对短时强降水的低估是造成大雨低估的主要原因之一。两种卫星降水产品平均相关系数均呈现出随着海拔高度升高而降低的特征，且在低海拔区的相关系数最大，均方根误差最小，偏差最大。

综上所述，IMERG卫星降水产品在三江源区表现出更好的应用前景，然其存在小雨高估、大雨低估及高海拔精度下降的问题。三江源区属高寒地区，平均海拔4000 m，下垫面及其复杂，既有昆仑山、巴颜喀拉山及阿尼玛卿山等大型山脉，又有黄河、长江及澜沧江等河流谷地，还包含大面积湖泊、湿地、冰川及冻土等，区域差异极大。已有研究[24-25]显示，海拔高度对卫星降水产品准确度有明显的影响，如在青藏高原区域IMERG产品POD指数在4200 m以上较低，青藏高原南部卫星降水产品偏差与平均高度呈正相关，而相关系数与平均高度呈负相关，IMERG对黄河流域的评估精度随海拔高度升高而降低。以上在青藏高原或区域内的研究表明，随着海拔高度的增加，卫星降水产品的精度越差，这与本文研究结论基本一致。因此，在高海拔地区的卫星降水估计方面仍需进一步调整算法。

另外，卫星降水数据高估小雨，而低估中雨和大雨，尤其是对大雨的低估现象更为严重。存在这种问题的原因有两方面，一方面是产品算法导致的，另一方面是卫星传感器的观测所致，其中卫星传感器观测导致的误判是尤为关键。要确定卫星传感器观测误差，必须要在最小时间尺度进行分析，针对三江源区小时强度降水个例分析来看，IMERG产品对短时强降水存在较为严重的误判或低估，这有可能是卫星降水产品对大雨低估的主要原因之一。对GPM卫星双频测雨雷达探测降水结构的个例特征分析显示，对10 mm/h以上的强降水存在严重低估[26]，说明传感器自身存在一定的缺陷。在三江源区甚至青藏高原地区，GPM卫星传感器对降水的判识能力如何，仍需在后续工作中深入研究。