GSM aP_Gauge衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在流域尺度的精度評(píng)估
——以白龍江流域?yàn)槔?/h1>
2018-05-04 08:55:04馬金輝
沙漠與綠洲氣象 2018年1期
楊 環(huán)，馬金輝
（蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州 730000）
降水是水文模型中的一個(gè)關(guān)鍵動(dòng)力變量，因而在一個(gè)合宜的時(shí)間和空間尺度上獲得精確的降水量對(duì)于模擬地表水文過(guò)程，預(yù)測(cè)干旱洪水和監(jiān)測(cè)水資源具有重要意義[1]。然而，由于基于地表的降水觀測(cè)網(wǎng)很有限，加上降水場(chǎng)本身固有的多變性，對(duì)降水的時(shí)空分布難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)測(cè)量?？上驳氖?，衛(wèi)星觀測(cè)模擬降水量在傳感器設(shè)備和算法等方面已經(jīng)取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，并積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，衛(wèi)星降水產(chǎn)品以其長(zhǎng)期性和連續(xù)性等優(yōu)勢(shì)定會(huì)在氣候?yàn)?zāi)害監(jiān)測(cè)和水文研究方面作出貢獻(xiàn)。到目前為止，已開發(fā)出的一系列衛(wèi)星降水反演產(chǎn)品當(dāng)中，比較著名的有TRMM（TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis），CMORPH（CPC MORPHing technique），GSMaP （Global Satellite Mapping of Precipitation）等，這些產(chǎn)品共同的優(yōu)點(diǎn)是覆蓋范圍廣，時(shí)效性強(qiáng)，可以彌補(bǔ)地面雨量計(jì)和地基雷達(dá)的不足[2]。盡管衛(wèi)星降水反演產(chǎn)品有其明顯的優(yōu)勢(shì)，但是這些產(chǎn)品能否滿足水文工作研究者或其他數(shù)據(jù)使用者的需要，則有必要開展精度評(píng)估工作。受國(guó)際降水工作組（International Precipitation Working Group，IPWG）的邀請(qǐng)，中國(guó)在2012年10月IPWG第六次工作組會(huì)議中被確定加入PEHRPP（Program to Evaluate High Resolution Precipitation Products）計(jì)劃，并由此展開對(duì)多種衛(wèi)星反演降水產(chǎn)品在中國(guó)地區(qū)的驗(yàn)證評(píng)估工作[2]。
國(guó)外對(duì)GSMaP數(shù)據(jù)集相關(guān)產(chǎn)品的精度評(píng)估起步較早，在參與評(píng)估的產(chǎn)品當(dāng)中，GSMaP_Gauge產(chǎn)品于2013年公開發(fā)布，是繼承GSMaP_MVK產(chǎn)品并在其基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)CPC雨量站點(diǎn)（日降水?dāng)?shù)據(jù)集，源自全球3萬(wàn)多個(gè)測(cè)站，0.5°×0.5°網(wǎng)格數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)校正后以期獲得1 h尺度的高精度產(chǎn)品[3]。Fu等[4]在2011年對(duì)GSMaP_MVK產(chǎn)品早期版本GSMaP_MVK+4.8.4在中國(guó)鄱陽(yáng)湖流域的降水反演精度進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明該產(chǎn)品在濕季體現(xiàn)更好的性能。Yamamoto等[5]在2011年比較了多種衛(wèi)星降水產(chǎn)品在Himalayas的反演精度，發(fā)現(xiàn)GSMaP_MVK產(chǎn)品相比于其他產(chǎn)品的探測(cè)性能略微高些。Veerakachen等[6]在2014年對(duì)比了GSMaP_MVK產(chǎn)品和GSMaP_NRT（GSMaP Near Real Time）產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)GSMaP_MVK產(chǎn)品對(duì)多變的季節(jié)性降水有更好的探測(cè)性能。近年來(lái)，Kentaro等[3]在2015年驗(yàn)證了GSMaP_Gauge產(chǎn)品（版本5.222.1）在日本Tone River流域尺度的精度，并與GSMaP_MVK產(chǎn)品進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)GSMaP_Gauge產(chǎn)品在不同的時(shí)間尺度下和降水強(qiáng)度下均有較好的探測(cè)性能，低估高海拔降水，略微高估低海拔降水。然而，當(dāng)前最新版本的GSMaP_Gauge產(chǎn)品（版本6）尚未在不同的區(qū)域尺度得到驗(yàn)證。
降雨相比于氣溫氣壓等其他氣象要素，受地形和氣候系統(tǒng)影響更為顯著，具有更大的時(shí)空變率。且以往對(duì)衛(wèi)星降水產(chǎn)品的精度研究發(fā)現(xiàn)：在任何時(shí)間和空間尺度下評(píng)價(jià)衛(wèi)星降水產(chǎn)品的反演精度時(shí)，都應(yīng)該考慮季節(jié)變化和地形效應(yīng)[3]?；诖?，本文以海拔較高、地形復(fù)雜的白龍江流域?yàn)槔?，?duì)GSMaP_Gauge產(chǎn)品（版本6）降水?dāng)?shù)據(jù)展開精度驗(yàn)證，有助于理解GSMaP_Gauge產(chǎn)品精度在該流域的時(shí)空變化特征，初步探究其能否克服高海拔流域站點(diǎn)稀缺且分布不均的不足，成為未來(lái)在該流域乃至中國(guó)西北地區(qū)展開地質(zhì)災(zāi)害和水文研究的替代降水?dāng)?shù)據(jù)源，繼而為數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和使用者提供一定借鑒。
1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)方法
1.1 研究區(qū)概況
白龍江流域 （103°0′E～105°30′E ，32°36′N～34°24′N）位于甘肅省南部，干流主要流經(jīng)迭部縣、宕昌縣、武都縣、舟曲縣和文縣，流域面積約為18 437 km2。白龍江流域夾在迭山山系和岷山山系之間，俗稱“隴南山地”[8]。地處青藏高原東緣的秦嶺山脈西段，以構(gòu)造山地-河流為主要地貌特征[7]，地勢(shì)西北高東南低，高程（ASTER.GDEM.V2）范圍在769～5393 m，相對(duì)高差較大，地表起伏強(qiáng)烈，易形成地形降水（圖1）。流域內(nèi)氣候類型多樣，從東南的亞熱帶濕潤(rùn)氣候向西北過(guò)渡到高寒濕潤(rùn)氣候區(qū)，氣候垂直變化非常明顯。流域全年降水主要集中在5—9月，年內(nèi)分布不均，干濕季分明[8]。多年平均降水量高值區(qū)在下游文縣碧口一帶，達(dá)836.6mm，低值區(qū)在中游的武都一帶，464.1mm，上游的舟曲一帶多年平均降水量為512.6mm[8]，隨海拔變化明顯，降水梯度大。
圖1 白龍江流域地形高程和雨量測(cè)站點(diǎn)及待驗(yàn)證降水柵格分布
1.2 研究資料
1.2.1 衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)
本研究采用全球降水衛(wèi)星制圖（GSMaP）數(shù)據(jù)集（ftp：//hokusai.eorc.jaxa.jp/）中的GSMaP_Gauge產(chǎn)品數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可獲取日期是從2014年3月1日開始至今，在觀測(cè)后大約3天后得到更新。本研究采用的原始數(shù)據(jù)是以世界標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間（UTC）為基準(zhǔn)的日（00：00—23：00）逐小時(shí)降雨強(qiáng)度的平均值，降水柵格空間分辨率為0.1°×0.1°。將原始數(shù)據(jù)乘以24 h得到本地時(shí)間的當(dāng)日8時(shí)至次日8時(shí)的逐日降水觀測(cè)數(shù)據(jù)。GSMaP_Gauge產(chǎn)品數(shù)據(jù)是通過(guò)采用CPC雨量站點(diǎn)數(shù)據(jù)校正GSMaP_MVK產(chǎn)品數(shù)據(jù)得到，GSMaP_MVK產(chǎn)品數(shù)據(jù)則是由基于卡爾曼濾波移動(dòng)矢量方法的被動(dòng)微波與紅外聯(lián)合反演算法獲取[3]。
1.2.2 基準(zhǔn)降水?dāng)?shù)據(jù)
本文收集整理白龍江流域27個(gè)站點(diǎn)2015年逐日（當(dāng)天08：00至次日08：00）降水量（來(lái)源于甘肅省水文局），并以之作為驗(yàn)證衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，文中選取站點(diǎn)所在的待驗(yàn)證衛(wèi)星降水柵格共27個(gè)（圖1）。
1.3 研究方法
本文既評(píng)價(jià)了衛(wèi)星反演降水?dāng)?shù)據(jù)在量上能否準(zhǔn)確反映基準(zhǔn)值的大小，也驗(yàn)證了其對(duì)日降水事件發(fā)生可能性的估計(jì)能力。
為定量評(píng)估衛(wèi)星降水產(chǎn)品降水量與基準(zhǔn)值在數(shù)值上的一致性，研究主要選取偏差（Relative Bias，BIAS）、相關(guān)系數(shù)（Correlation Coefficient，CC）、均方根誤差（RootMean Square Error，RMSE）3個(gè)指標(biāo)；為評(píng)估衛(wèi)星降水產(chǎn)品對(duì)日降水事件發(fā)生可能性的估計(jì)能力，研究選取探測(cè)率（Probability of Detection，POD）、 空 報(bào) 率 （False Alarm Ratio，F(xiàn)AR）、ETS（Equitable Threat Score）評(píng)分3個(gè)指標(biāo)（表1）。
表1 GSMaP_Gauge產(chǎn)品數(shù)據(jù)精度評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)列表
本文首先對(duì)參加驗(yàn)證的降水柵格的平均高程進(jìn)行排序，將高程值低于2 km的柵格作為低海拔柵格，將高程值高于2 km的柵格作為高海拔柵格，分別展開衛(wèi)星反演降水產(chǎn)品的精度對(duì)比驗(yàn)證（圖1）。同時(shí)，為便于分析衛(wèi)星反演降水產(chǎn)品精度的季節(jié)特征，本文將站點(diǎn)月平均降水量超過(guò)50mm的月份稱為濕月，低于50 mm的月份稱為干月，統(tǒng)計(jì)結(jié)果得出濕月包括4—9月共6個(gè)月，文中統(tǒng)稱為濕半年，干月包括10月到次年3月共6個(gè)月，文中統(tǒng)稱為干半年，進(jìn)而展開精度驗(yàn)證。
2 結(jié)果分析與討論
2.1 精度評(píng)估
為了驗(yàn)證GSMaP_Gauge產(chǎn)品降水?dāng)?shù)據(jù)的適用性，在考慮到地形效應(yīng)和降水年內(nèi)差異的基礎(chǔ)上，從日尺度和月尺度兩個(gè)時(shí)間尺度分別展開定量評(píng)估。2.1.1 日尺度數(shù)據(jù)精度評(píng)估
以站點(diǎn)實(shí)測(cè)日降水為自變量，以站點(diǎn)所在柵格GSMaP_Gauge日降水為因變量制作散點(diǎn)圖，并進(jìn)行一元線性回歸分析（圖2）。
對(duì)比全年（a*）、濕半年（b*）和干半年（c*）在全流域（*1）、低海拔（*2）、高海拔（*3）降水產(chǎn)品日降水與實(shí)測(cè)降水的一致性（圖2相關(guān)性的顯著性水平均表現(xiàn)為P<0.001），可以看出整體上均表現(xiàn)為低估日降水。全流域全年的回歸系數(shù)K為0.509，相關(guān)系數(shù)為0.551（P<0.001），精度良好。在低海拔，濕半年GSMaP_Gauge日降水與實(shí)測(cè)降水的一致性要高于干半年；在高海拔，干半年的反演精度反而略優(yōu)于濕半年。
2.1.2 月尺度數(shù)據(jù)精度評(píng)估
以站點(diǎn)實(shí)測(cè)月降水為自變量，以站點(diǎn)所在柵格GSMaP_Gauge產(chǎn)品月降水為因變量制作散點(diǎn)圖，并進(jìn)行一元線性回歸分析（圖3）。
從全年來(lái)看，低海拔月降水量與實(shí)測(cè)月降水的一致性水平高，但整體上高估月降水，線性回歸系數(shù)為1.122 2，相關(guān)系數(shù)為0.902（圖3（a2），P<0.001）。從濕半年來(lái)看，除了在低海拔GSMaP_Gauge產(chǎn)品月降水與實(shí)測(cè)月降水具有較明顯的線性相關(guān)（圖3（b2）），相關(guān)系數(shù)為0.698，P<0.001）外，其他散點(diǎn)圖的線性相關(guān)性都很差，相關(guān)系數(shù)接近0（圖3（b1）和圖3（b3））。相比濕半年，干半年月降水量與實(shí)測(cè)月降水的一致性水平明顯提高（c*），干半年低海拔月降水量與實(shí)測(cè)月降水量的回歸系數(shù)為0.825 3，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.74（圖3（c2），P<0.001）。月降水相關(guān)性的顯著性水平除了在濕半年高海拔P=0.345（圖3（b3）），其他均達(dá)到P<0.001。
綜上所述，從散點(diǎn)圖和相關(guān)性分析得出：降水產(chǎn)品的月降水量和實(shí)測(cè)月降水量在干半年具有良好的一致性，濕半年普遍高估月降水；在低海拔的一致性要高于高海拔。
圖2 GSMaP_Gauge產(chǎn)品日降水量與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量散點(diǎn)圖
為明確不同月份GSMaP_Gauge產(chǎn)品模擬月降水的精度特征和差異，本文分別針對(duì)全流域、低海拔和高海拔，制作了逐月站點(diǎn)月平均實(shí)測(cè)降水量折線圖和降水產(chǎn)品月平均降水量柱狀圖（圖4），同時(shí)刻畫了GSMaP_Gauge產(chǎn)品模擬月降水逐月偏差變化（圖5a），并呈現(xiàn)了GSMaP_Gauge產(chǎn)品模擬月降水逐月均方根誤差變化（圖5b）。對(duì)比分析得出：
（1）圖4和圖5a的分析結(jié)果相似，表現(xiàn)為：除了個(gè)別月份，高海拔降水產(chǎn)品月平均降水值偏離站點(diǎn)實(shí)測(cè)月平均降水值程度較低海拔??；低海拔普遍表現(xiàn)為正偏差，高海拔在4月和8月呈現(xiàn)明顯的負(fù)偏差，偏差值主要波動(dòng)在-0.5～+0.5。
（2）圖5b對(duì)均方根誤差的分析結(jié)果表現(xiàn)為：大多月份低海拔月均方根誤差低于高海拔均方根誤差，濕月均方根誤差遠(yuǎn)高于干月均方根誤差，誤差大小和月降水量有一定關(guān)聯(lián)；月均方根誤差值波動(dòng)在0～40mm，8月低海拔誤差值陡降至20mm。
（3）站點(diǎn)月平均降水量最高值出現(xiàn)在8月，達(dá)82mm，而8月的偏差值和誤差值均較低，尤其在低海拔，RMSE約20 mm，BIAS約0.2，說(shuō)明8月GSMaP_Gauge產(chǎn)品模擬精度較高。
進(jìn)一步從相關(guān)系數(shù)（圖6a）、偏差（圖6b）和均方根誤差（圖6c）對(duì)比分析GSMaP_Gauge產(chǎn)品在干濕半年及高低海拔月模擬降水精度的時(shí)空特性，可以得出：
圖4 逐月全流域（a）、低海拔（b）、高海拔（c）GSMaP_Gauge產(chǎn)品月平均模擬降水量和站點(diǎn)月平均實(shí)測(cè)降水量
圖5 逐月全流域、低海拔、高海拔站點(diǎn)月實(shí)測(cè)降水量與GSMaP_Gauge產(chǎn)品月模擬降水量偏差（a）和均方根誤差（b）
圖6 站點(diǎn)月實(shí)測(cè)降水量與GSMaP_Gauge產(chǎn)品月模擬降水量相關(guān)系數(shù)（a）、偏差（b）和均方根誤差（c）的時(shí)空變化
（1）降水產(chǎn)品精度與海拔的關(guān)系：濕半年月降水反演精度隨海拔高低變化程度較大，干半年隨高程變化不明顯。
（2）降水產(chǎn)品精度隨干濕半年的變化：GSMaP_Gauge產(chǎn)品除了高海拔偏差值在濕半年低于干半年以外，其他評(píng)價(jià)指標(biāo)均表現(xiàn)為干半年精度高于濕半年，說(shuō)明GSMaP_Gauge產(chǎn)品月模擬精度在干半年高些。
（3）結(jié)合濕半年散點(diǎn)圖（圖3b），對(duì)比分析GSMaP_Gauge產(chǎn)品在濕半年高低海拔各精度指標(biāo)值的變化可見，雖然低海拔相關(guān)系數(shù)大，但是相比于高海拔普遍高估降水，從而產(chǎn)生較高的偏差，但是均方根誤差卻略低于高海拔。
2.2 GSMaP_Gauge產(chǎn)品日降水事件探測(cè)性能評(píng)估
為評(píng)估GSMaP_Gauge降水產(chǎn)品對(duì)日降水事件發(fā)生可能性的估計(jì)能力，本文以0 mm/d降水強(qiáng)度為閾值來(lái)區(qū)分有降水和無(wú)降水，另外對(duì)于一些特定日降水強(qiáng)度閾值下的降水事件，本文選取其他5個(gè)閾值，分別是0.5，1，5，10，20mm/d，進(jìn)而展開評(píng)估和分析。
2.2.1 探測(cè)性能隨降水閾值變化
從干半年、濕半年2個(gè)時(shí)間序列分別就探測(cè)率（POD）、空?qǐng)?bào)率（FAR）、ETS評(píng)分對(duì)降水產(chǎn)品進(jìn)行基于不同閾值降水事件探測(cè)能力評(píng)估。由于干半年日降水量普遍低于20 mm/d，所以對(duì)該閾值下的降水事件的探測(cè)能力評(píng)估只針對(duì)濕半年（圖7）。
從POD來(lái)看，GSMaP_Gauge產(chǎn)品在干半年和濕半年的的探測(cè)趨勢(shì)一致，探測(cè)率均隨著降水閾值的增大而降低，并且干半年的探測(cè)率低于濕半年，當(dāng)閾值為0 mm/d時(shí)，干濕半年的探測(cè)率分別為0.82和0.93，當(dāng)閾值為1 mm/d時(shí)，干濕半年的探測(cè)率分別為0.56和0.83（圖7a）；從FAR來(lái)看，GSMaP_Gauge產(chǎn)品空?qǐng)?bào)率隨著降水閾值的增大先降低后升高，當(dāng)閾值為1mm/d時(shí)空?qǐng)?bào)率最低，干濕半年的空?qǐng)?bào)率分別為0.52和0.44，濕半年的空?qǐng)?bào)率低些（圖7b）；從EST評(píng)分看，EST評(píng)分均隨降水閾值增大先升高后降低，同樣在閾值為1mm/d最高，干濕半年的評(píng)分值分別為0.30和0.31，在閾值大于1 mm/d時(shí)，濕半年的EST評(píng)分明顯高些（圖7c）。
2.2.2 探測(cè)性能空間分布
為了解探測(cè)率POD、空?qǐng)?bào)率FAR、ETS評(píng)分這3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在整個(gè)流域的空間分布情況，本文運(yùn)用ArcGIS軟件中的IDW插值方法對(duì)3個(gè)指標(biāo)在干半年、濕半年的計(jì)算結(jié)果分別進(jìn)行插值并制圖。其中，對(duì)干半年濕半年降水閾值為1 mm/d的情況均進(jìn)行了插值分析，以明確降水產(chǎn)品對(duì)弱降水的探測(cè)性能，此外，為了解降水產(chǎn)品對(duì)較強(qiáng)降水的探測(cè)性能，本文在濕半年針對(duì)降水閾值為10 mm/d的情況同樣進(jìn)行了插值分析（圖8）。
整體而言，對(duì)于微弱降水，濕半年的探測(cè)率普遍在0.8～1.0，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于濕半年，對(duì)于較強(qiáng)降水，濕半年僅僅在海拔較低的流域東南部有較高的探測(cè)率，超過(guò)0.5；就單個(gè)站點(diǎn)而言，位于低海拔洛塘站的探測(cè)率要低于周圍低海拔站點(diǎn)，而始終保持較高探測(cè)率的站點(diǎn)分布在南部低海拔區(qū)域和中東部低海拔區(qū)域，南部以碧口站為例，東部以武都站為例。
整體而言，對(duì)于微弱降水，干半年的空?qǐng)?bào)率要高些，尤其在流域北部高海拔區(qū)域，以阿夏站和三盤子站為例，其干半年的空?qǐng)?bào)率均超過(guò)0.7，低海拔除了洛塘站和口頭壩站，在流域中部和南部干濕半年空?qǐng)?bào)率均普遍低于0.4，然而濕半年對(duì)于較強(qiáng)降水的空?qǐng)?bào)率普遍較高，一定程度上說(shuō)明濕半年對(duì)較強(qiáng)降水存在普遍高估的現(xiàn)象；就單個(gè)站點(diǎn)而言，位于低海拔洛塘站的空?qǐng)?bào)率高于周圍低海拔站點(diǎn)，而東部的武都站，在濕半年對(duì)較強(qiáng)降水的空?qǐng)?bào)率接近0。
圖7 GSMaP_Gauge產(chǎn)品在干半年和濕半年對(duì)不同降水閾值降水事件探測(cè)性能評(píng)估
圖8 GSMaP_Gauge產(chǎn)品在干半年和濕半年對(duì)不同降水閾值降水事件探測(cè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)空間分布
ETS評(píng)分的插值結(jié)果與FAR相似，對(duì)于微弱降水，干濕半年的ETS評(píng)分空間分布大體一致，濕半年ETS評(píng)分略高于干半年，西北部高海拔區(qū)ETS評(píng)分均低于0.3，然而濕半年對(duì)于較強(qiáng)降水僅在海拔較低的流域東南部有較高的ETS評(píng)分，與探測(cè)率的插值結(jié)果相似；就單個(gè)站點(diǎn)而言，洛塘站的ETS評(píng)分又明顯低于周圍低海拔站點(diǎn)，而東部的武都站在微弱降水干濕半年的ETS評(píng)分超過(guò)0.5，較強(qiáng)降水情況下的ETS評(píng)分接近0.7。
3 結(jié)論
利用白龍江流域內(nèi)的27個(gè)站點(diǎn)2015年實(shí)測(cè)日降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)GSMaP_Gauge產(chǎn)品反演降水?dāng)?shù)據(jù)精度在日尺度上和月尺度上分別展開了定量評(píng)估，進(jìn)一步對(duì)比分析了降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)在干濕半年和高低海拔的精度特征，之后評(píng)價(jià)了衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)降水事件的探測(cè)性能，得出以下結(jié)論：
（1）日尺度上，流域內(nèi)全年GSMaP_Gauge產(chǎn)品日降水?dāng)?shù)據(jù)與基準(zhǔn)日降水的相關(guān)系數(shù)為0.551，回歸系數(shù)為0.509；GSMaP_Gauge產(chǎn)品日降水在低海拔濕半年的反演精度較優(yōu)，與基準(zhǔn)日降水的相關(guān)系數(shù)為0.607，回歸系數(shù)為0.650。
（2）月尺度上，流域內(nèi)全年GSMaP_Gauge產(chǎn)品月降水?dāng)?shù)據(jù)與基準(zhǔn)月降水?dāng)?shù)據(jù)之間的線性回歸系數(shù)為0.808，相關(guān)系數(shù)為0.809，尤其是在低海拔區(qū)域，回歸系數(shù)為1.122 2，相關(guān)系數(shù)為0.902，精度較高；從系統(tǒng)偏差和均方根誤差的對(duì)比分析結(jié)果來(lái)看，干半年月模擬精度較濕半年高，受海拔高低影響較小；濕半年低海拔普遍高估月降水，但在8月精度較優(yōu)。
（3）分析對(duì)降水事件的探測(cè)性能，發(fā)現(xiàn)探測(cè)率隨降水強(qiáng)度增大而降低，閾值為0 mm/d時(shí)，干半年和濕半年的探測(cè)率分別為0.82和0.93，在閾值為1mm/d時(shí)，干半年和濕半年的探測(cè)率分別為0.56和0.83；空?qǐng)?bào)率在閾值為1mm/d時(shí)最低，干半年和濕半年的空?qǐng)?bào)率分別為0.52和0.44；ETS評(píng)分在閾值為1 mm/d時(shí)最高，干半年和濕半年的ETS評(píng)分分別為0.30和0.31。
（4）從POD，F(xiàn)AR，ETS評(píng)分的空間分布來(lái)看，降水閾值為1 mm/d的情況下，濕半年流域整體探測(cè)率較優(yōu)；在西北高海拔區(qū)域，干濕半年的空?qǐng)?bào)率較高，超過(guò)0.5，相應(yīng)的ETS評(píng)分較低，在0.3以下；降水閾值為10mm/d的情況下，產(chǎn)品的探測(cè)性能在東南部低海拔區(qū)域的優(yōu)勢(shì)更加明顯；就單個(gè)站點(diǎn)而言，武都站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的探測(cè)性能最優(yōu)，流域東南部低海拔的洛塘站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的探測(cè)性能明顯低于周圍低海拔站點(diǎn)。
本研究的不足之處在于，僅用有限站點(diǎn)的點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證衛(wèi)星降水柵格面數(shù)據(jù)，尤其對(duì)于西北部高海拔區(qū)域，中間存在很多不確定性，雖然可以了解GSMaP_Gauge降水產(chǎn)品精度在白龍江流域的時(shí)空特性，但可能還無(wú)法很好地還原該區(qū)域降水產(chǎn)品反演精度的真實(shí)情況，而且本文僅對(duì)2015年進(jìn)行驗(yàn)證，如果要進(jìn)一步運(yùn)用到水文模型和災(zāi)害預(yù)測(cè)中，則需要長(zhǎng)時(shí)間序列更加準(zhǔn)確、全面的驗(yàn)證和適用性分析。
參考文獻(xiàn)：
[1] Yong B，Ren L，Hong Y，et al.Hydrologic evaluation of Multisatellite Precipitation Analysis standard precipitation products in basins beyond its inclined latitude band：A case study in Laohahe basin，China[J].Water Resources Research，2010，46（7）：759-768.
[2] 廖榮偉，張冬斌，沈艷.6種衛(wèi)星降水產(chǎn)品在中國(guó)區(qū)域的精度特征評(píng)估[J].氣象，2015（8）：970-979.
[3] Takido K，Saavedra Valeriano O C，Ryo M，et al.Spatiotemporal Evaluation of the Gauge-Adjusted Global Satellite Mapping of Precipitation at the Basin Scale[J].Journal of the Meteorological Society of Japan，2016，94（2）：185-195.
[4] Fu Q，Ruan R，Liu Y.Accuracy Assessmentof Global Satellite Mapping of Precipitation （GSMaP）Product over Poyang Lake Basin，China[J].Procedia Environmental Sciences，2011，10（1）：2265-2271.
[5]Yamamoto M，Ueno K，KichiN，etal.Comparison of Satellite Precipitation Products with Rain Gauge Data for the Khumb Region，Nepal Himalayas [J].Journal of the Meteorological Society of Japan，2011，89（6）：597-610.
[6]Veerakachen W，Raksapatcharawong M，Seto S.Performance evaluation of Global Satellite Mapping of Precipitation（GSMaP） products over the Chaophraya River basin，Thailand[J].Hydrological Research Letters，2014，8（1）：39-44.
[7] 郭瑞芳，劉元波.多傳感器聯(lián)合反演高分辨率降水方法綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2015，30（8）：891-903.
[8] 王巧娟.白龍江流域降水徑流變化趨勢(shì)研究[J].水利規(guī)劃與設(shè)計(jì)，2015（4）：41-44.
[9] Barros A P，Joshi M，Putkonen J，et al.A study of the 1999 monsoon rainfall in amountainous region in central Nepal using TRMM products and rain gauge observations[J].Geophysical Research Letters，2000，27（22）：3683-3686.
[10] Xie P，Chen M.CPC unified gauge-based analysis of global daily precipitation[C]//Preprints，24th Conference on Hydrology，American Meteorological Society，2010.
[11]VeerakachenW，RaksapatcharawongM，Seto S.Performance evaluation of Global Satellite Mapping of Precipitation（GSMaP） products over the Chaophraya River basin，Thailand[J].Hydrological Research Letters，2014，8（1）：39-44.
[12] 唐國(guó)強(qiáng)，李哲，薛顯武，等.贛江流域TRMM遙感降水對(duì)地面站點(diǎn)觀測(cè)的可替代性[J].水科學(xué)進(jìn)展，2015，26（3）：340-346.
[13] 胡慶芳，楊大文，王銀堂，等.贛江流域TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的誤差特征與成因[J].水科學(xué)進(jìn)展，2013，24（6）：794-800.
[14] 呂洋，楊勝天，蔡明勇，等.TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在雅魯藏布江流域的適用性分析 [J].自然資源學(xué)報(bào)，2013，28（8）：1414-1425.
[15] 劉元波，傅巧妮，宋平，等.衛(wèi)星遙感反演降水研究綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2011，26（11）：1162-1172.
[16] Ushio T，Sasashige K，Kubota T，et al.A Kalman Filter Approach to the Global Satellite Mapping of Precipitation（GSMaP） from Combined Passive Microwave and Infrared Radiometric Data[J].Journal of the Meteorological Society of Japan，2009，87A（3）：137-151.
[17] 王紅桃，包光，胡亞飛.甘肅省1967—2008年氣溫和降水時(shí)空變化[J].沙漠與綠洲氣象，2017，11（2）:34-42.
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楊 環(huán)，馬金輝
（蘭州大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州 730000）
降水是水文模型中的一個(gè)關(guān)鍵動(dòng)力變量，因而在一個(gè)合宜的時(shí)間和空間尺度上獲得精確的降水量對(duì)于模擬地表水文過(guò)程，預(yù)測(cè)干旱洪水和監(jiān)測(cè)水資源具有重要意義[1]。然而，由于基于地表的降水觀測(cè)網(wǎng)很有限，加上降水場(chǎng)本身固有的多變性，對(duì)降水的時(shí)空分布難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)測(cè)量?？上驳氖?，衛(wèi)星觀測(cè)模擬降水量在傳感器設(shè)備和算法等方面已經(jīng)取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，并積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，衛(wèi)星降水產(chǎn)品以其長(zhǎng)期性和連續(xù)性等優(yōu)勢(shì)定會(huì)在氣候?yàn)?zāi)害監(jiān)測(cè)和水文研究方面作出貢獻(xiàn)。到目前為止，已開發(fā)出的一系列衛(wèi)星降水反演產(chǎn)品當(dāng)中，比較著名的有TRMM（TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis），CMORPH（CPC MORPHing technique），GSMaP （Global Satellite Mapping of Precipitation）等，這些產(chǎn)品共同的優(yōu)點(diǎn)是覆蓋范圍廣，時(shí)效性強(qiáng)，可以彌補(bǔ)地面雨量計(jì)和地基雷達(dá)的不足[2]。盡管衛(wèi)星降水反演產(chǎn)品有其明顯的優(yōu)勢(shì)，但是這些產(chǎn)品能否滿足水文工作研究者或其他數(shù)據(jù)使用者的需要，則有必要開展精度評(píng)估工作。受國(guó)際降水工作組（International Precipitation Working Group，IPWG）的邀請(qǐng)，中國(guó)在2012年10月IPWG第六次工作組會(huì)議中被確定加入PEHRPP（Program to Evaluate High Resolution Precipitation Products）計(jì)劃，并由此展開對(duì)多種衛(wèi)星反演降水產(chǎn)品在中國(guó)地區(qū)的驗(yàn)證評(píng)估工作[2]。
國(guó)外對(duì)GSMaP數(shù)據(jù)集相關(guān)產(chǎn)品的精度評(píng)估起步較早，在參與評(píng)估的產(chǎn)品當(dāng)中，GSMaP_Gauge產(chǎn)品于2013年公開發(fā)布，是繼承GSMaP_MVK產(chǎn)品并在其基礎(chǔ)上經(jīng)過(guò)CPC雨量站點(diǎn)（日降水?dāng)?shù)據(jù)集，源自全球3萬(wàn)多個(gè)測(cè)站，0.5°×0.5°網(wǎng)格數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)校正后以期獲得1 h尺度的高精度產(chǎn)品[3]。Fu等[4]在2011年對(duì)GSMaP_MVK產(chǎn)品早期版本GSMaP_MVK+4.8.4在中國(guó)鄱陽(yáng)湖流域的降水反演精度進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明該產(chǎn)品在濕季體現(xiàn)更好的性能。Yamamoto等[5]在2011年比較了多種衛(wèi)星降水產(chǎn)品在Himalayas的反演精度，發(fā)現(xiàn)GSMaP_MVK產(chǎn)品相比于其他產(chǎn)品的探測(cè)性能略微高些。Veerakachen等[6]在2014年對(duì)比了GSMaP_MVK產(chǎn)品和GSMaP_NRT（GSMaP Near Real Time）產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)GSMaP_MVK產(chǎn)品對(duì)多變的季節(jié)性降水有更好的探測(cè)性能。近年來(lái)，Kentaro等[3]在2015年驗(yàn)證了GSMaP_Gauge產(chǎn)品（版本5.222.1）在日本Tone River流域尺度的精度，并與GSMaP_MVK產(chǎn)品進(jìn)行了對(duì)比，發(fā)現(xiàn)GSMaP_Gauge產(chǎn)品在不同的時(shí)間尺度下和降水強(qiáng)度下均有較好的探測(cè)性能，低估高海拔降水，略微高估低海拔降水。然而，當(dāng)前最新版本的GSMaP_Gauge產(chǎn)品（版本6）尚未在不同的區(qū)域尺度得到驗(yàn)證。
降雨相比于氣溫氣壓等其他氣象要素，受地形和氣候系統(tǒng)影響更為顯著，具有更大的時(shí)空變率。且以往對(duì)衛(wèi)星降水產(chǎn)品的精度研究發(fā)現(xiàn)：在任何時(shí)間和空間尺度下評(píng)價(jià)衛(wèi)星降水產(chǎn)品的反演精度時(shí)，都應(yīng)該考慮季節(jié)變化和地形效應(yīng)[3]?；诖?，本文以海拔較高、地形復(fù)雜的白龍江流域?yàn)槔?，?duì)GSMaP_Gauge產(chǎn)品（版本6）降水?dāng)?shù)據(jù)展開精度驗(yàn)證，有助于理解GSMaP_Gauge產(chǎn)品精度在該流域的時(shí)空變化特征，初步探究其能否克服高海拔流域站點(diǎn)稀缺且分布不均的不足，成為未來(lái)在該流域乃至中國(guó)西北地區(qū)展開地質(zhì)災(zāi)害和水文研究的替代降水?dāng)?shù)據(jù)源，繼而為數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和使用者提供一定借鑒。
1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)方法
1.1 研究區(qū)概況
白龍江流域 （103°0′E～105°30′E ，32°36′N～34°24′N）位于甘肅省南部，干流主要流經(jīng)迭部縣、宕昌縣、武都縣、舟曲縣和文縣，流域面積約為18 437 km2。白龍江流域夾在迭山山系和岷山山系之間，俗稱“隴南山地”[8]。地處青藏高原東緣的秦嶺山脈西段，以構(gòu)造山地-河流為主要地貌特征[7]，地勢(shì)西北高東南低，高程（ASTER.GDEM.V2）范圍在769～5393 m，相對(duì)高差較大，地表起伏強(qiáng)烈，易形成地形降水（圖1）。流域內(nèi)氣候類型多樣，從東南的亞熱帶濕潤(rùn)氣候向西北過(guò)渡到高寒濕潤(rùn)氣候區(qū)，氣候垂直變化非常明顯。流域全年降水主要集中在5—9月，年內(nèi)分布不均，干濕季分明[8]。多年平均降水量高值區(qū)在下游文縣碧口一帶，達(dá)836.6mm，低值區(qū)在中游的武都一帶，464.1mm，上游的舟曲一帶多年平均降水量為512.6mm[8]，隨海拔變化明顯，降水梯度大。
圖1 白龍江流域地形高程和雨量測(cè)站點(diǎn)及待驗(yàn)證降水柵格分布
1.2 研究資料
1.2.1 衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)
本研究采用全球降水衛(wèi)星制圖（GSMaP）數(shù)據(jù)集（ftp：//hokusai.eorc.jaxa.jp/）中的GSMaP_Gauge產(chǎn)品數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可獲取日期是從2014年3月1日開始至今，在觀測(cè)后大約3天后得到更新。本研究采用的原始數(shù)據(jù)是以世界標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間（UTC）為基準(zhǔn)的日（00：00—23：00）逐小時(shí)降雨強(qiáng)度的平均值，降水柵格空間分辨率為0.1°×0.1°。將原始數(shù)據(jù)乘以24 h得到本地時(shí)間的當(dāng)日8時(shí)至次日8時(shí)的逐日降水觀測(cè)數(shù)據(jù)。GSMaP_Gauge產(chǎn)品數(shù)據(jù)是通過(guò)采用CPC雨量站點(diǎn)數(shù)據(jù)校正GSMaP_MVK產(chǎn)品數(shù)據(jù)得到，GSMaP_MVK產(chǎn)品數(shù)據(jù)則是由基于卡爾曼濾波移動(dòng)矢量方法的被動(dòng)微波與紅外聯(lián)合反演算法獲取[3]。
1.2.2 基準(zhǔn)降水?dāng)?shù)據(jù)
本文收集整理白龍江流域27個(gè)站點(diǎn)2015年逐日（當(dāng)天08：00至次日08：00）降水量（來(lái)源于甘肅省水文局），并以之作為驗(yàn)證衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，文中選取站點(diǎn)所在的待驗(yàn)證衛(wèi)星降水柵格共27個(gè)（圖1）。
1.3 研究方法
本文既評(píng)價(jià)了衛(wèi)星反演降水?dāng)?shù)據(jù)在量上能否準(zhǔn)確反映基準(zhǔn)值的大小，也驗(yàn)證了其對(duì)日降水事件發(fā)生可能性的估計(jì)能力。
為定量評(píng)估衛(wèi)星降水產(chǎn)品降水量與基準(zhǔn)值在數(shù)值上的一致性，研究主要選取偏差（Relative Bias，BIAS）、相關(guān)系數(shù)（Correlation Coefficient，CC）、均方根誤差（RootMean Square Error，RMSE）3個(gè)指標(biāo)；為評(píng)估衛(wèi)星降水產(chǎn)品對(duì)日降水事件發(fā)生可能性的估計(jì)能力，研究選取探測(cè)率（Probability of Detection，POD）、 空 報(bào) 率 （False Alarm Ratio，F(xiàn)AR）、ETS（Equitable Threat Score）評(píng)分3個(gè)指標(biāo)（表1）。
表1 GSMaP_Gauge產(chǎn)品數(shù)據(jù)精度評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)列表
本文首先對(duì)參加驗(yàn)證的降水柵格的平均高程進(jìn)行排序，將高程值低于2 km的柵格作為低海拔柵格，將高程值高于2 km的柵格作為高海拔柵格，分別展開衛(wèi)星反演降水產(chǎn)品的精度對(duì)比驗(yàn)證（圖1）。同時(shí)，為便于分析衛(wèi)星反演降水產(chǎn)品精度的季節(jié)特征，本文將站點(diǎn)月平均降水量超過(guò)50mm的月份稱為濕月，低于50 mm的月份稱為干月，統(tǒng)計(jì)結(jié)果得出濕月包括4—9月共6個(gè)月，文中統(tǒng)稱為濕半年，干月包括10月到次年3月共6個(gè)月，文中統(tǒng)稱為干半年，進(jìn)而展開精度驗(yàn)證。
2 結(jié)果分析與討論
2.1 精度評(píng)估
為了驗(yàn)證GSMaP_Gauge產(chǎn)品降水?dāng)?shù)據(jù)的適用性，在考慮到地形效應(yīng)和降水年內(nèi)差異的基礎(chǔ)上，從日尺度和月尺度兩個(gè)時(shí)間尺度分別展開定量評(píng)估。2.1.1 日尺度數(shù)據(jù)精度評(píng)估
以站點(diǎn)實(shí)測(cè)日降水為自變量，以站點(diǎn)所在柵格GSMaP_Gauge日降水為因變量制作散點(diǎn)圖，并進(jìn)行一元線性回歸分析（圖2）。
對(duì)比全年（a*）、濕半年（b*）和干半年（c*）在全流域（*1）、低海拔（*2）、高海拔（*3）降水產(chǎn)品日降水與實(shí)測(cè)降水的一致性（圖2相關(guān)性的顯著性水平均表現(xiàn)為P<0.001），可以看出整體上均表現(xiàn)為低估日降水。全流域全年的回歸系數(shù)K為0.509，相關(guān)系數(shù)為0.551（P<0.001），精度良好。在低海拔，濕半年GSMaP_Gauge日降水與實(shí)測(cè)降水的一致性要高于干半年；在高海拔，干半年的反演精度反而略優(yōu)于濕半年。
2.1.2 月尺度數(shù)據(jù)精度評(píng)估
以站點(diǎn)實(shí)測(cè)月降水為自變量，以站點(diǎn)所在柵格GSMaP_Gauge產(chǎn)品月降水為因變量制作散點(diǎn)圖，并進(jìn)行一元線性回歸分析（圖3）。
從全年來(lái)看，低海拔月降水量與實(shí)測(cè)月降水的一致性水平高，但整體上高估月降水，線性回歸系數(shù)為1.122 2，相關(guān)系數(shù)為0.902（圖3（a2），P<0.001）。從濕半年來(lái)看，除了在低海拔GSMaP_Gauge產(chǎn)品月降水與實(shí)測(cè)月降水具有較明顯的線性相關(guān)（圖3（b2）），相關(guān)系數(shù)為0.698，P<0.001）外，其他散點(diǎn)圖的線性相關(guān)性都很差，相關(guān)系數(shù)接近0（圖3（b1）和圖3（b3））。相比濕半年，干半年月降水量與實(shí)測(cè)月降水的一致性水平明顯提高（c*），干半年低海拔月降水量與實(shí)測(cè)月降水量的回歸系數(shù)為0.825 3，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.74（圖3（c2），P<0.001）。月降水相關(guān)性的顯著性水平除了在濕半年高海拔P=0.345（圖3（b3）），其他均達(dá)到P<0.001。
綜上所述，從散點(diǎn)圖和相關(guān)性分析得出：降水產(chǎn)品的月降水量和實(shí)測(cè)月降水量在干半年具有良好的一致性，濕半年普遍高估月降水；在低海拔的一致性要高于高海拔。
圖2 GSMaP_Gauge產(chǎn)品日降水量與站點(diǎn)實(shí)測(cè)降水量散點(diǎn)圖
為明確不同月份GSMaP_Gauge產(chǎn)品模擬月降水的精度特征和差異，本文分別針對(duì)全流域、低海拔和高海拔，制作了逐月站點(diǎn)月平均實(shí)測(cè)降水量折線圖和降水產(chǎn)品月平均降水量柱狀圖（圖4），同時(shí)刻畫了GSMaP_Gauge產(chǎn)品模擬月降水逐月偏差變化（圖5a），并呈現(xiàn)了GSMaP_Gauge產(chǎn)品模擬月降水逐月均方根誤差變化（圖5b）。對(duì)比分析得出：
（1）圖4和圖5a的分析結(jié)果相似，表現(xiàn)為：除了個(gè)別月份，高海拔降水產(chǎn)品月平均降水值偏離站點(diǎn)實(shí)測(cè)月平均降水值程度較低海拔??；低海拔普遍表現(xiàn)為正偏差，高海拔在4月和8月呈現(xiàn)明顯的負(fù)偏差，偏差值主要波動(dòng)在-0.5～+0.5。
（2）圖5b對(duì)均方根誤差的分析結(jié)果表現(xiàn)為：大多月份低海拔月均方根誤差低于高海拔均方根誤差，濕月均方根誤差遠(yuǎn)高于干月均方根誤差，誤差大小和月降水量有一定關(guān)聯(lián)；月均方根誤差值波動(dòng)在0～40mm，8月低海拔誤差值陡降至20mm。
（3）站點(diǎn)月平均降水量最高值出現(xiàn)在8月，達(dá)82mm，而8月的偏差值和誤差值均較低，尤其在低海拔，RMSE約20 mm，BIAS約0.2，說(shuō)明8月GSMaP_Gauge產(chǎn)品模擬精度較高。
進(jìn)一步從相關(guān)系數(shù)（圖6a）、偏差（圖6b）和均方根誤差（圖6c）對(duì)比分析GSMaP_Gauge產(chǎn)品在干濕半年及高低海拔月模擬降水精度的時(shí)空特性，可以得出：
圖4 逐月全流域（a）、低海拔（b）、高海拔（c）GSMaP_Gauge產(chǎn)品月平均模擬降水量和站點(diǎn)月平均實(shí)測(cè)降水量
圖5 逐月全流域、低海拔、高海拔站點(diǎn)月實(shí)測(cè)降水量與GSMaP_Gauge產(chǎn)品月模擬降水量偏差（a）和均方根誤差（b）
圖6 站點(diǎn)月實(shí)測(cè)降水量與GSMaP_Gauge產(chǎn)品月模擬降水量相關(guān)系數(shù)（a）、偏差（b）和均方根誤差（c）的時(shí)空變化
（1）降水產(chǎn)品精度與海拔的關(guān)系：濕半年月降水反演精度隨海拔高低變化程度較大，干半年隨高程變化不明顯。
（2）降水產(chǎn)品精度隨干濕半年的變化：GSMaP_Gauge產(chǎn)品除了高海拔偏差值在濕半年低于干半年以外，其他評(píng)價(jià)指標(biāo)均表現(xiàn)為干半年精度高于濕半年，說(shuō)明GSMaP_Gauge產(chǎn)品月模擬精度在干半年高些。
（3）結(jié)合濕半年散點(diǎn)圖（圖3b），對(duì)比分析GSMaP_Gauge產(chǎn)品在濕半年高低海拔各精度指標(biāo)值的變化可見，雖然低海拔相關(guān)系數(shù)大，但是相比于高海拔普遍高估降水，從而產(chǎn)生較高的偏差，但是均方根誤差卻略低于高海拔。
2.2 GSMaP_Gauge產(chǎn)品日降水事件探測(cè)性能評(píng)估
為評(píng)估GSMaP_Gauge降水產(chǎn)品對(duì)日降水事件發(fā)生可能性的估計(jì)能力，本文以0 mm/d降水強(qiáng)度為閾值來(lái)區(qū)分有降水和無(wú)降水，另外對(duì)于一些特定日降水強(qiáng)度閾值下的降水事件，本文選取其他5個(gè)閾值，分別是0.5，1，5，10，20mm/d，進(jìn)而展開評(píng)估和分析。
2.2.1 探測(cè)性能隨降水閾值變化
從干半年、濕半年2個(gè)時(shí)間序列分別就探測(cè)率（POD）、空?qǐng)?bào)率（FAR）、ETS評(píng)分對(duì)降水產(chǎn)品進(jìn)行基于不同閾值降水事件探測(cè)能力評(píng)估。由于干半年日降水量普遍低于20 mm/d，所以對(duì)該閾值下的降水事件的探測(cè)能力評(píng)估只針對(duì)濕半年（圖7）。
從POD來(lái)看，GSMaP_Gauge產(chǎn)品在干半年和濕半年的的探測(cè)趨勢(shì)一致，探測(cè)率均隨著降水閾值的增大而降低，并且干半年的探測(cè)率低于濕半年，當(dāng)閾值為0 mm/d時(shí)，干濕半年的探測(cè)率分別為0.82和0.93，當(dāng)閾值為1 mm/d時(shí)，干濕半年的探測(cè)率分別為0.56和0.83（圖7a）；從FAR來(lái)看，GSMaP_Gauge產(chǎn)品空?qǐng)?bào)率隨著降水閾值的增大先降低后升高，當(dāng)閾值為1mm/d時(shí)空?qǐng)?bào)率最低，干濕半年的空?qǐng)?bào)率分別為0.52和0.44，濕半年的空?qǐng)?bào)率低些（圖7b）；從EST評(píng)分看，EST評(píng)分均隨降水閾值增大先升高后降低，同樣在閾值為1mm/d最高，干濕半年的評(píng)分值分別為0.30和0.31，在閾值大于1 mm/d時(shí)，濕半年的EST評(píng)分明顯高些（圖7c）。
2.2.2 探測(cè)性能空間分布
為了解探測(cè)率POD、空?qǐng)?bào)率FAR、ETS評(píng)分這3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在整個(gè)流域的空間分布情況，本文運(yùn)用ArcGIS軟件中的IDW插值方法對(duì)3個(gè)指標(biāo)在干半年、濕半年的計(jì)算結(jié)果分別進(jìn)行插值并制圖。其中，對(duì)干半年濕半年降水閾值為1 mm/d的情況均進(jìn)行了插值分析，以明確降水產(chǎn)品對(duì)弱降水的探測(cè)性能，此外，為了解降水產(chǎn)品對(duì)較強(qiáng)降水的探測(cè)性能，本文在濕半年針對(duì)降水閾值為10 mm/d的情況同樣進(jìn)行了插值分析（圖8）。
整體而言，對(duì)于微弱降水，濕半年的探測(cè)率普遍在0.8～1.0，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于濕半年，對(duì)于較強(qiáng)降水，濕半年僅僅在海拔較低的流域東南部有較高的探測(cè)率，超過(guò)0.5；就單個(gè)站點(diǎn)而言，位于低海拔洛塘站的探測(cè)率要低于周圍低海拔站點(diǎn)，而始終保持較高探測(cè)率的站點(diǎn)分布在南部低海拔區(qū)域和中東部低海拔區(qū)域，南部以碧口站為例，東部以武都站為例。
整體而言，對(duì)于微弱降水，干半年的空?qǐng)?bào)率要高些，尤其在流域北部高海拔區(qū)域，以阿夏站和三盤子站為例，其干半年的空?qǐng)?bào)率均超過(guò)0.7，低海拔除了洛塘站和口頭壩站，在流域中部和南部干濕半年空?qǐng)?bào)率均普遍低于0.4，然而濕半年對(duì)于較強(qiáng)降水的空?qǐng)?bào)率普遍較高，一定程度上說(shuō)明濕半年對(duì)較強(qiáng)降水存在普遍高估的現(xiàn)象；就單個(gè)站點(diǎn)而言，位于低海拔洛塘站的空?qǐng)?bào)率高于周圍低海拔站點(diǎn)，而東部的武都站，在濕半年對(duì)較強(qiáng)降水的空?qǐng)?bào)率接近0。
圖7 GSMaP_Gauge產(chǎn)品在干半年和濕半年對(duì)不同降水閾值降水事件探測(cè)性能評(píng)估
圖8 GSMaP_Gauge產(chǎn)品在干半年和濕半年對(duì)不同降水閾值降水事件探測(cè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)空間分布
ETS評(píng)分的插值結(jié)果與FAR相似，對(duì)于微弱降水，干濕半年的ETS評(píng)分空間分布大體一致，濕半年ETS評(píng)分略高于干半年，西北部高海拔區(qū)ETS評(píng)分均低于0.3，然而濕半年對(duì)于較強(qiáng)降水僅在海拔較低的流域東南部有較高的ETS評(píng)分，與探測(cè)率的插值結(jié)果相似；就單個(gè)站點(diǎn)而言，洛塘站的ETS評(píng)分又明顯低于周圍低海拔站點(diǎn)，而東部的武都站在微弱降水干濕半年的ETS評(píng)分超過(guò)0.5，較強(qiáng)降水情況下的ETS評(píng)分接近0.7。
3 結(jié)論
利用白龍江流域內(nèi)的27個(gè)站點(diǎn)2015年實(shí)測(cè)日降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)GSMaP_Gauge產(chǎn)品反演降水?dāng)?shù)據(jù)精度在日尺度上和月尺度上分別展開了定量評(píng)估，進(jìn)一步對(duì)比分析了降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)在干濕半年和高低海拔的精度特征，之后評(píng)價(jià)了衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)降水事件的探測(cè)性能，得出以下結(jié)論：
（1）日尺度上，流域內(nèi)全年GSMaP_Gauge產(chǎn)品日降水?dāng)?shù)據(jù)與基準(zhǔn)日降水的相關(guān)系數(shù)為0.551，回歸系數(shù)為0.509；GSMaP_Gauge產(chǎn)品日降水在低海拔濕半年的反演精度較優(yōu)，與基準(zhǔn)日降水的相關(guān)系數(shù)為0.607，回歸系數(shù)為0.650。
（2）月尺度上，流域內(nèi)全年GSMaP_Gauge產(chǎn)品月降水?dāng)?shù)據(jù)與基準(zhǔn)月降水?dāng)?shù)據(jù)之間的線性回歸系數(shù)為0.808，相關(guān)系數(shù)為0.809，尤其是在低海拔區(qū)域，回歸系數(shù)為1.122 2，相關(guān)系數(shù)為0.902，精度較高；從系統(tǒng)偏差和均方根誤差的對(duì)比分析結(jié)果來(lái)看，干半年月模擬精度較濕半年高，受海拔高低影響較小；濕半年低海拔普遍高估月降水，但在8月精度較優(yōu)。
（3）分析對(duì)降水事件的探測(cè)性能，發(fā)現(xiàn)探測(cè)率隨降水強(qiáng)度增大而降低，閾值為0 mm/d時(shí)，干半年和濕半年的探測(cè)率分別為0.82和0.93，在閾值為1mm/d時(shí)，干半年和濕半年的探測(cè)率分別為0.56和0.83；空?qǐng)?bào)率在閾值為1mm/d時(shí)最低，干半年和濕半年的空?qǐng)?bào)率分別為0.52和0.44；ETS評(píng)分在閾值為1 mm/d時(shí)最高，干半年和濕半年的ETS評(píng)分分別為0.30和0.31。
（4）從POD，F(xiàn)AR，ETS評(píng)分的空間分布來(lái)看，降水閾值為1 mm/d的情況下，濕半年流域整體探測(cè)率較優(yōu)；在西北高海拔區(qū)域，干濕半年的空?qǐng)?bào)率較高，超過(guò)0.5，相應(yīng)的ETS評(píng)分較低，在0.3以下；降水閾值為10mm/d的情況下，產(chǎn)品的探測(cè)性能在東南部低海拔區(qū)域的優(yōu)勢(shì)更加明顯；就單個(gè)站點(diǎn)而言，武都站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的探測(cè)性能最優(yōu)，流域東南部低海拔的洛塘站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的探測(cè)性能明顯低于周圍低海拔站點(diǎn)。
本研究的不足之處在于，僅用有限站點(diǎn)的點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證衛(wèi)星降水柵格面數(shù)據(jù)，尤其對(duì)于西北部高海拔區(qū)域，中間存在很多不確定性，雖然可以了解GSMaP_Gauge降水產(chǎn)品精度在白龍江流域的時(shí)空特性，但可能還無(wú)法很好地還原該區(qū)域降水產(chǎn)品反演精度的真實(shí)情況，而且本文僅對(duì)2015年進(jìn)行驗(yàn)證，如果要進(jìn)一步運(yùn)用到水文模型和災(zāi)害預(yù)測(cè)中，則需要長(zhǎng)時(shí)間序列更加準(zhǔn)確、全面的驗(yàn)證和適用性分析。
參考文獻(xiàn)：
[1] Yong B，Ren L，Hong Y，et al.Hydrologic evaluation of Multisatellite Precipitation Analysis standard precipitation products in basins beyond its inclined latitude band：A case study in Laohahe basin，China[J].Water Resources Research，2010，46（7）：759-768.
[2] 廖榮偉，張冬斌，沈艷.6種衛(wèi)星降水產(chǎn)品在中國(guó)區(qū)域的精度特征評(píng)估[J].氣象，2015（8）：970-979.
[3] Takido K，Saavedra Valeriano O C，Ryo M，et al.Spatiotemporal Evaluation of the Gauge-Adjusted Global Satellite Mapping of Precipitation at the Basin Scale[J].Journal of the Meteorological Society of Japan，2016，94（2）：185-195.
[4] Fu Q，Ruan R，Liu Y.Accuracy Assessmentof Global Satellite Mapping of Precipitation （GSMaP）Product over Poyang Lake Basin，China[J].Procedia Environmental Sciences，2011，10（1）：2265-2271.
[5]Yamamoto M，Ueno K，KichiN，etal.Comparison of Satellite Precipitation Products with Rain Gauge Data for the Khumb Region，Nepal Himalayas [J].Journal of the Meteorological Society of Japan，2011，89（6）：597-610.
[6]Veerakachen W，Raksapatcharawong M，Seto S.Performance evaluation of Global Satellite Mapping of Precipitation（GSMaP） products over the Chaophraya River basin，Thailand[J].Hydrological Research Letters，2014，8（1）：39-44.
[7] 郭瑞芳，劉元波.多傳感器聯(lián)合反演高分辨率降水方法綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2015，30（8）：891-903.
[8] 王巧娟.白龍江流域降水徑流變化趨勢(shì)研究[J].水利規(guī)劃與設(shè)計(jì)，2015（4）：41-44.
[9] Barros A P，Joshi M，Putkonen J，et al.A study of the 1999 monsoon rainfall in amountainous region in central Nepal using TRMM products and rain gauge observations[J].Geophysical Research Letters，2000，27（22）：3683-3686.
[10] Xie P，Chen M.CPC unified gauge-based analysis of global daily precipitation[C]//Preprints，24th Conference on Hydrology，American Meteorological Society，2010.
[11]VeerakachenW，RaksapatcharawongM，Seto S.Performance evaluation of Global Satellite Mapping of Precipitation（GSMaP） products over the Chaophraya River basin，Thailand[J].Hydrological Research Letters，2014，8（1）：39-44.
[12] 唐國(guó)強(qiáng)，李哲，薛顯武，等.贛江流域TRMM遙感降水對(duì)地面站點(diǎn)觀測(cè)的可替代性[J].水科學(xué)進(jìn)展，2015，26（3）：340-346.
[13] 胡慶芳，楊大文，王銀堂，等.贛江流域TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)的誤差特征與成因[J].水科學(xué)進(jìn)展，2013，24（6）：794-800.
[14] 呂洋，楊勝天，蔡明勇，等.TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在雅魯藏布江流域的適用性分析 [J].自然資源學(xué)報(bào)，2013，28（8）：1414-1425.
[15] 劉元波，傅巧妮，宋平，等.衛(wèi)星遙感反演降水研究綜述[J].地球科學(xué)進(jìn)展，2011，26（11）：1162-1172.
[16] Ushio T，Sasashige K，Kubota T，et al.A Kalman Filter Approach to the Global Satellite Mapping of Precipitation（GSMaP） from Combined Passive Microwave and Infrared Radiometric Data[J].Journal of the Meteorological Society of Japan，2009，87A（3）：137-151.
[17] 王紅桃，包光，胡亞飛.甘肅省1967—2008年氣溫和降水時(shí)空變化[J].沙漠與綠洲氣象，2017，11（2）:34-42.
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