孫懷衛(wèi)，張伊然，廖衛(wèi)紅，桂東偉，薛 杰，嚴(yán) 冬

(1.水電與數(shù)字化工程學(xué)院，華中科技大學(xué)，武漢 430074；2.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院 水資源研究所，北京 100038； 3.新疆策勒荒漠草地生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外科學(xué)觀測(cè)研究站，中國(guó)科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所，烏魯木齊 830011)

暴雨是常見(jiàn)的災(zāi)害性天氣之一，受到了國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者的普遍重視。我國(guó)地質(zhì)地貌復(fù)雜,地形樣式繁多,山丘區(qū)總面積大約占國(guó)土面積比例較大；且降雨時(shí)空分布極不均衡,空間分布范圍大,暴雨相對(duì)比較集中,極易造成洪澇災(zāi)害，對(duì)人民生產(chǎn)生活造成了嚴(yán)重影響和巨大損失。地面雨量站的分布不均往往導(dǎo)致無(wú)法及時(shí)獲得暴雨信息進(jìn)而導(dǎo)致災(zāi)害惡化，因此，如何快速且準(zhǔn)確獲取分布均勻的雨量數(shù)據(jù)具有十分重要的意義。

為快速獲取降雨數(shù)據(jù)，很多學(xué)者對(duì)全球多個(gè)衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行了適用性分析和評(píng)價(jià)。GPM衛(wèi)星群自2014年發(fā)射以來(lái)，已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。該衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的時(shí)間分辨率和空間分辨率分別為30分鐘和0.1°×0.1°，是目前時(shí)空分辨率最高的降水衛(wèi)星。Ehsan等人研究發(fā)現(xiàn)，在日尺度下，將GPM IMERG、TRMM和TMPA-3B42衛(wèi)星降水產(chǎn)品與實(shí)測(cè)降水進(jìn)行比較后發(fā)現(xiàn)，三者對(duì)地面實(shí)測(cè)降水都會(huì)有不同程度的低估，但是GPM IMERG在三者中表現(xiàn)最好，低估現(xiàn)象也最不明顯[1]。Tang等人比較了2014年4月至11月GPM IMERG和TRMM 3b42在中國(guó)范圍的衛(wèi)星數(shù)據(jù)和和對(duì)應(yīng)的地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在日尺度以及小于日尺度下，GPM IMERG表現(xiàn)較TRMM 3b42衛(wèi)星好，且在小于日尺度的情況下GPM IMERG衛(wèi)星的優(yōu)勢(shì)更為明顯[2]。Kim等人在不同地形條件下比較了GPM IMERG Final和TRMM 3b42在韓國(guó)和日本范圍2014年3月13日至2014年8月31日的數(shù)據(jù)，其結(jié)論顯示：無(wú)論是山區(qū)還是沿海地區(qū)，GPM IMERG Final表現(xiàn)均優(yōu)于TRMM 3b42衛(wèi)星[3]。

EOF方法，即經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解法，是一個(gè)用于研究對(duì)象的時(shí)空變化的標(biāo)準(zhǔn)地球科學(xué)和海洋學(xué)的研究分析方法[4,5]，由統(tǒng)計(jì)學(xué)家Pearson于1902年提出[6], 1956年Lorenz將其引入大氣科學(xué)研究中[7]。EOF法對(duì)分布不規(guī)則的氣象要素進(jìn)行時(shí)間和空間的分解后，得到相互正交的特征向量，包括空間模態(tài)和時(shí)間系數(shù)，其中前者可以反映要素場(chǎng)的空間分布特點(diǎn)，后者反映前者隨時(shí)間權(quán)重的變化。該方法將原始場(chǎng)分解得到n個(gè)模態(tài)，最大的優(yōu)點(diǎn)在于將要素場(chǎng)的變化特點(diǎn)集中在前幾個(gè)模態(tài)中。EOF法在降雨分析中應(yīng)用廣泛，張銘等人利用較高時(shí)空分辨的模式輸出結(jié)果對(duì)武漢地區(qū)1998年7月的某場(chǎng)持續(xù)性特大暴雨進(jìn)行了經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析[8]；龐軼舒等人利用EOF方法分析了中國(guó)2008-2012年160個(gè)站臺(tái)的降水資料在中國(guó)夏季降水短期氣候預(yù)測(cè)中潛在能力，結(jié)果顯示隨機(jī)剔除一年樣本后，中國(guó)夏季降水距平場(chǎng)前4個(gè) EOF 模態(tài)表現(xiàn)出顯著的穩(wěn)定性[9]。

衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展為研究降水變化提供了更為有效的手段，利用 TRMM衛(wèi)星降水資料和地面觀測(cè)資料融合發(fā)現(xiàn)，各大洋熱帶氣旋降水的晝夜循環(huán)是相似的[10]；但在北大西洋，受到西風(fēng)帶的影響，降水日變化強(qiáng)度明顯弱于其他大洋[11]。由于湖北省內(nèi)雨量站分布不均且數(shù)量?jī)H為62個(gè)(http:∥www.cma.gov.cn/)，GPM衛(wèi)星站點(diǎn)分布均勻且在湖北省范圍內(nèi)站點(diǎn)數(shù)量達(dá)到1 752個(gè)之多(https:∥pmm.nasa.gov/data-access/downloads/gpm)，而暴雨分布的隨機(jī)性和不均性使得對(duì)雨量站的地理位置有較高要求，故GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)的分布特性解決了這一問(wèn)題。本文對(duì)GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行了鄂西北、鄂西南、江漢平原、鄂東北和鄂東南5個(gè)區(qū)域面雨量的適用性評(píng)價(jià)后，提出了基于全球降水測(cè)量衛(wèi)星數(shù)據(jù)的暴雨分析方法，即綜合利用EOF方法、快速時(shí)段累積雨量提取和空間數(shù)據(jù)插值等方法，提出了一種基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的暴雨分析方法。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

GPM衛(wèi)星是一個(gè)國(guó)際衛(wèi)星群，包括一顆核心的觀測(cè)衛(wèi)星以及十顆合作衛(wèi)星。GPM衛(wèi)星由美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)和日本太空發(fā)展署于2014年2月28日共同合作發(fā)射，用于代替美國(guó)國(guó)家航空航天局和日本空間發(fā)展廳(NASDA)于1997年11月27日發(fā)射的TRMM衛(wèi)星[4]。繼承者GPM衛(wèi)星的核心衛(wèi)星搭載了一個(gè)Ku波段為13.6GHz、Ka波段為35.5 GHz雙頻率降水雷達(dá)(DPR)以及一個(gè)頻率范圍為10～183 GHz的錐形掃描多通道流量微波成像儀(GMI)；而TRMM衛(wèi)星搭載的是一個(gè)Ku波段為13.8 GHz的單頻率的降水雷達(dá)(PR)以及一個(gè)頻率范圍為10～85.5 GHz的多通道微波成像儀(TMI)。因此，GPM衛(wèi)星的傳感器相較TRMM能更準(zhǔn)確地測(cè)量在量少時(shí)和非液態(tài)時(shí)的降水[12]。目前，TRMM 3b42是被運(yùn)用最為廣泛的降水衛(wèi)星產(chǎn)品[3]，而GPM衛(wèi)星群中的GPM IMERG(Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM)降水產(chǎn)品應(yīng)用前景良好，該產(chǎn)品校正、合并且插值處理了GPM衛(wèi)星群的微波估計(jì)、紅外估計(jì)、雨量站觀測(cè)數(shù)據(jù)以及其他潛在傳感器的數(shù)據(jù)[12]。在時(shí)空分辨率上，GPM IMERG衛(wèi)星降水產(chǎn)品的時(shí)間分辨率和空間分辨率分別為30分鐘和0.1°×0.1°；TRMM 3b42衛(wèi)星降水產(chǎn)品分別為3小時(shí)和0.25°×0.25°。

1.2 衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)適用性評(píng)價(jià)

本文基于GPM衛(wèi)星群的GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)提出的暴雨分析方法需要對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行前期的數(shù)據(jù)適用性評(píng)價(jià)。由于原始的GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)時(shí)間分辨率為30 min，地面雨量站的時(shí)間分辨率為1 h，因此，在進(jìn)行1 h尺度衛(wèi)星數(shù)據(jù)的適用性評(píng)價(jià)時(shí)，將GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)自30 min累加至1 h，地面雨量站的數(shù)據(jù)保持不變；在進(jìn)行1 d尺度衛(wèi)星數(shù)據(jù)的適用性評(píng)價(jià)時(shí)，將GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地面雨量站的數(shù)據(jù)分別累加至1 d。

由于GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)呈網(wǎng)格狀分布均勻，故在對(duì)其進(jìn)行面平均雨量的計(jì)算處理時(shí)采用算數(shù)平均法：

(1)

由于地面雨量站分布不均，故在其進(jìn)行面平均雨量的計(jì)算中采用泰森多邊形法：

式中：fi為第i個(gè)雨量站所在多邊形的面積，km2；F為流域面積，km2；n為多邊形數(shù)i。

1.3 適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)

針對(duì)相同時(shí)段的GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)和地面雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，在面平均降水上從相關(guān)系數(shù) (CC)、平均絕對(duì)誤差 (MAE)、偏差(BIAS)、相對(duì)偏差(RBIAS)、均方根誤差 (RMSE)等統(tǒng)計(jì)參數(shù)的基礎(chǔ)上，參照Tang G[2]、Kiyoung Kim[3]等學(xué)者文章，選取以上指標(biāo)作為代表性評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)適用性進(jìn)行了評(píng)價(jià)。其中：

相關(guān)系數(shù)(CC)是用來(lái)評(píng)估GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與地面雨量站實(shí)測(cè)值之間的相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)的范圍為-1

(3)

平均絕對(duì)偏差(MAE)用來(lái)表示GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與地面雨量站實(shí)測(cè)值之間的偏差，值越小越接近地面雨量站實(shí)測(cè)值。MAE對(duì)結(jié)果的離差進(jìn)行絕對(duì)值化，因此避免了正負(fù)值相抵消的情況，能夠更好地反映GPM IMERG衛(wèi)星降水誤差的實(shí)際情況。

(4)

偏差(Bias)用于表示GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與地面雨量站實(shí)測(cè)值之間的偏離程度，相對(duì)偏差越小，表明GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與地面雨量站實(shí)測(cè)值越接近，其值越接近0表示GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)質(zhì)量越好。相對(duì)偏差大于0表示GPM IMERG衛(wèi)星降水量高估了實(shí)測(cè)值；反之，則低估了實(shí)測(cè)降水量。

(5)

相對(duì)偏差(Rbias)描述了GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的系統(tǒng)性誤差，與偏差類似。

(6)

均方差誤差(RMSE)同樣用來(lái)表示GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與地面雨量站實(shí)測(cè)值之間的偏差，與均方根誤差意義相似，其值越小表示GPM IMERG衛(wèi)星降水和地面雨量站點(diǎn)實(shí)測(cè)值之間越接近。

(7)

1.4 EOF分析方法

EOF分析的本質(zhì)是將一個(gè)物理量場(chǎng)的演變分解成各正交模態(tài)的獨(dú)立演變過(guò)程，因此，該過(guò)程就反映了各獨(dú)立因子對(duì)該物理量演變的影響和貢獻(xiàn)。首先將GPM IMERG衛(wèi)星降水資料以矩形形式給出：

(8)

其中，m為空間點(diǎn)，即湖北省范圍GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)。本文所使用的數(shù)據(jù)為時(shí)間尺度為30分鐘、空間尺度為0.1°×0.1°的衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)，因此在湖北省范圍內(nèi)(29°～33.3°N,108.3°～116.1E)一共有44×79個(gè)空間點(diǎn)；n為時(shí)間序列長(zhǎng)度，在本文中為每年的6月至9月，按照GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的時(shí)間尺度，EOF法中的時(shí)間序列n為5 856。

再將矩陣X正交展開，將其分解成時(shí)間函數(shù)Z和空間函數(shù)V兩部分，即X=VZ，其中：

(9)

其中，具體的計(jì)算方法為：

(1)對(duì)X矩陣進(jìn)行距平處理后計(jì)算協(xié)方差矩陣S=XXT。

(2)求出協(xié)方差矩陣的特征值λ和特征向量V。而矩陣∧為對(duì)角陣，對(duì)角元素為XXT特征值為λ1,λ2,…,λm，其中λ1>λ2>…>λm>0。

(3)計(jì)算時(shí)間函數(shù)矩陣Z，其中Z=VTX。

隨后對(duì)占比最靠前的幾個(gè)模態(tài)進(jìn)行時(shí)空分析即可得到降水特性的分析結(jié)果。

1.5 快速時(shí)段累積雨量提取和空間數(shù)據(jù)插值

快速時(shí)段累積雨量提取即對(duì)每一個(gè)GPM IMERG衛(wèi)星降雨站點(diǎn)數(shù)據(jù)從1 m到24 m的累積求最大值，通過(guò)ARCGIS克里金插值腳本[13]，在空間上直觀反映降水的分布情況的暴雨災(zāi)害分析方法，其中GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)為gsi，在1、3、6、12、24 h的累積雨量累計(jì)值的最大值分別為(∑Gsi)1hmax、(∑Gsi)3hmax、(∑Gsi)6hmax、(∑Gsi)12hmax、(∑Gsi)24hmax。

2 研究區(qū)域

湖北省位于中國(guó)中部，長(zhǎng)江中游地區(qū)，在地理位置上可以分為鄂西北、鄂西南、江漢平原、鄂東北和鄂東南5個(gè)區(qū)域。湖北省地處亞熱帶，光照充足，年日照時(shí)數(shù)為1 100～2 150 h，年平均氣溫為15～17 ℃，多年平均降水800～1 600 mm，6月中旬至7月中旬雨量最多，強(qiáng)度最大。在湖北省范圍內(nèi)共有62個(gè)地面雨量站，其分布見(jiàn)圖1。

圖1 研究區(qū)域及雨量站分布圖Fig.1 Study area and rainfall station distribution map

湖北省5個(gè)區(qū)域的泰森多邊形圖見(jiàn)圖2，由圖2可以發(fā)現(xiàn)，鄂西北、鄂西南、江漢平原、鄂東北和鄂東南的地面雨量站數(shù)目分別為13、14、17、6、12，其中鄂東北地區(qū)的數(shù)量最少且雨量站只分布在鄂東北中部地區(qū)，存在分布嚴(yán)重不均的現(xiàn)象；鄂西北、鄂西南、江漢平原和鄂東南地區(qū)地面雨量站均有不同程度的分布不均。

圖2 湖北省五分區(qū)泰森多邊形圖Fig.2 Tyson polygonal map of 5 zones in Hubei province

湖北省按照地理位置可以劃分為鄂西北、鄂西南、江漢平原、鄂東北和鄂東南共5個(gè)區(qū)域，本文對(duì)GPM IMERG衛(wèi)星在該5個(gè)區(qū)域進(jìn)行了1 h和1 d時(shí)間尺度上的面平均降水?dāng)?shù)據(jù)的適用性評(píng)價(jià)。其中，進(jìn)行適用性評(píng)價(jià)的GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)和地面雨量站的數(shù)據(jù)時(shí)段為2017年4月-2017年10月；基于球降水測(cè)量衛(wèi)星數(shù)據(jù)，本文針對(duì)湖北省2014-2016年汛期(4月至9月)進(jìn)行了暴雨災(zāi)害分析；本文對(duì)湖北省內(nèi)1752個(gè)GPM IMERG衛(wèi)星降雨站點(diǎn)在2014-2016年汛期(4月-9月)進(jìn)行了快速時(shí)段累積雨量提取。

3 結(jié)果分析

3.1 適用性評(píng)價(jià)結(jié)果

GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)湖北省鄂西北、鄂西南、江漢平原、鄂東北和鄂東南5個(gè)區(qū)域在1 h和1 d的適用性評(píng)價(jià)結(jié)果分別見(jiàn)表1和表2。由二表可以發(fā)現(xiàn)，在1 h尺度上，相關(guān)系數(shù)最高的區(qū)域?yàn)槎鯑|南地區(qū)(0.670)，最低的區(qū)域?yàn)槎鯑|北地區(qū)(0.412)，相關(guān)系數(shù)在這5個(gè)區(qū)域的平均值為0.571；在1 d尺度上，相關(guān)系數(shù)最高的區(qū)域仍為鄂東南地區(qū)(0.835)，最低的區(qū)域仍為鄂東北地區(qū)(0.629)，相關(guān)系數(shù)在這5個(gè)區(qū)域均有較大提升，其平均值達(dá)到0.759，提高了32.925% 。從絕對(duì)誤差上分析，鄂西北地區(qū)的在5個(gè)區(qū)域中最小，1 h尺度和1 d尺度的值分別為0.264和4.390，整體上5個(gè)區(qū)域的絕對(duì)誤差平均值在1 d和1日尺度的值分別為0.319和5.665，后者大約是前者的16倍，由于原始降水?dāng)?shù)據(jù)由30 min時(shí)段累積來(lái)了48組降水?dāng)?shù)據(jù)得到1 d時(shí)段，故誤差也得到累積。從偏差上分析，數(shù)值最小的仍是鄂西北地區(qū)，1 h和1 d時(shí)段的數(shù)值分別為0.135和3.240，1 h和1 d時(shí)段的GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)在湖北省所有5個(gè)區(qū)域內(nèi)均存在均高估地面雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的現(xiàn)象，偏差平均值分別為0.173和4.150。從相對(duì)偏差上分析，在兩個(gè)時(shí)間尺度上該指標(biāo)的數(shù)值相同，其最小值出現(xiàn)的區(qū)域由鄂西北變?yōu)槎跷髂?，其?shù)值分別為0.622和 0.622。從均方根誤差上分析，最小值出現(xiàn)在鄂西北地區(qū)，在1 h和1 d尺度上的值分別為0.903和8.824，5個(gè)區(qū)域的平均值在1 h和1 d尺度上分別為1.038和12.878，后者大約是前者的11倍，也是由于對(duì)30 min時(shí)段數(shù)據(jù)的誤差累積的結(jié)果。

表1 湖北省各分區(qū)1小時(shí)尺度適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果Tab.1 Applicability evaluation results on 1 hour scale in 5 zones of Hubei Province

表2 湖北省各分區(qū)1日尺度適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果Tab.2 Applicability evaluation results on 1 day scale in 5 zones of Hubei Province

從整體上分析，由于GPM IMERG降水?dāng)?shù)據(jù)與地面雨量站的相關(guān)系數(shù)表現(xiàn)較好，尤其是1 d尺度的相關(guān)系數(shù)表現(xiàn)很可觀，故可以通過(guò)進(jìn)行數(shù)據(jù)校正的方式來(lái)解決數(shù)據(jù)高估和誤差的問(wèn)題。針對(duì)校正數(shù)據(jù)的問(wèn)題，本文暫不研究。

3.2 基于GPM IMERG數(shù)據(jù)的EOF方法的暴雨時(shí)空分析

本文對(duì)湖北省2014-2016年汛期(4-9月)的GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行了基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的暴雨分析方法。其中，EOF的暴雨特征分析中模態(tài)占比較為均衡，故取前6個(gè)模態(tài)進(jìn)行分析。

從圖3可以發(fā)現(xiàn)，湖北省2014年4月-9月降水EOF模態(tài)空間分布自第一模態(tài)到第六模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率分別為16.2%、8.2%、6.8%、5.9%、5.3%和4.3%。圖3(a)為第一模態(tài)，該模態(tài)并未表現(xiàn)出湖北省在該4個(gè)月的大暴雨分布特征；圖3(b)中的第二模態(tài)反映出湖北省降水暴雨中心集中在鄂東北和鄂西北地區(qū)；第三模態(tài)[圖3(c)]的暴雨中心集中在鄂東南地區(qū)；第四模態(tài)[圖3(d)]的暴雨中心集中在鄂東北和鄂西南、鄂西北部分地區(qū)；圖3(e)中的第五模態(tài)反映出湖北省降水暴雨中心集中在鄂東南和鄂西北地區(qū)；圖3(f)中的第六模態(tài)反映出湖北省降水暴雨中心集中在鄂東北和鄂東南地區(qū)。

圖3 2014年EOF暴雨特性分析Fig.3 First six EOF modes of precipitation in Hubei from Jun, 2014 to Sep, 2014

湖北省2015年4-9月降水EOF模態(tài)空間分布自第一模態(tài)到第六模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率分別為13.3%、9%、6.6%、5.8%、5.2%和4.7%。圖4(a)的第一模態(tài)并未表現(xiàn)出湖北省在該4個(gè)月的大暴雨分布特征；圖4(b)中的第二模態(tài)反映出湖北省降水暴雨中心集中在鄂西南區(qū)；第三模態(tài)[圖4(c)]的暴雨中心集中在鄂西北和鄂東北地區(qū)；第四模態(tài)[圖4(d)]的暴雨中心集中在鄂西北和部分少部分鄂東南地區(qū)；第五模態(tài)[圖4(e)]反映出湖北省降水暴雨中心集中在江漢平原和鄂東南地區(qū)；第六模態(tài)[圖4(f)]反映出湖北省降水暴雨中心集中在鄂西南和鄂東北地區(qū)。

圖4 2015年EOF暴雨特性分析Fig.4 First six EOF modes of precipitation in Hubei from Jun, 2015to Sep, 2015

從圖5可以發(fā)現(xiàn)，湖北省2016年4月-9月降水模態(tài)空間分布自第一模態(tài)到第六模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率分別為12.5%、6.7%、5.7%、4.4%、3.8%和3.1%。圖中表現(xiàn)了前6個(gè)模態(tài)的降水空間分布特征。圖5(a)為第一模態(tài)，該模態(tài)并未表現(xiàn)出湖北省在該4個(gè)月的大暴雨分布特征；圖5(b)中的第二模態(tài)反映出湖北省降水暴雨中心集中在鄂東北地區(qū)；第三模態(tài)[圖5(c)]的暴雨中心集中在鄂東南地區(qū)；第四模態(tài)[圖5(d)]呈現(xiàn)出明顯的東向西南走向的帶狀暴雨集中區(qū)，暴雨中心在鄂西北和鄂東北地區(qū)；而圖5(e)、(f)出現(xiàn)了一條自東北向西南走向的暴雨中心空間分布。

圖5 2016年EOF暴雨特性分析Fig.5 First six EOF modes of precipitation in Hubei from Jun, 2016 to Sep, 2016

3.3 基于GPM IMERG數(shù)據(jù)的快速時(shí)段累積雨量提取插值暴雨特征分析

基于EOF方法的暴雨時(shí)空分析的關(guān)鍵模態(tài)對(duì)暴雨的時(shí)空分布具有指示作用，而利用快速時(shí)段累積雨量提取和空間數(shù)據(jù)插值能夠動(dòng)態(tài)地觀察出暴雨中心的生成過(guò)程和位置變化，與EOF方法的某一個(gè)關(guān)鍵模態(tài)在暴雨空間上分布一致時(shí)，兩者可形成可互為補(bǔ)充的關(guān)系。

圖6 2014年快速時(shí)段累積雨量提取插值暴雨特征分析Fig.6 Fast accumulative precipitation and spatial data interpolation analysis in 2014

圖6為2014年汛期1、3、6、12、24 h不同時(shí)段快速時(shí)段累積雨量提取暴雨特征分析圖，其最大值出現(xiàn)區(qū)域即為暴雨中心區(qū)域。(a)圖為1 h快速時(shí)段累積雨量圖，圖中暴雨中心出現(xiàn)在鄂東北地區(qū)，即等高線標(biāo)注為90 mm的范圍；(b)圖為3 h快速時(shí)段累積雨量圖，暴雨中心的在1 h的基礎(chǔ)上得以保持，累積雨量為120 mm的區(qū)域；(c)圖為6 h快速時(shí)段累積雨量圖，在鄂東北暴雨中心繼續(xù)延續(xù)的基礎(chǔ)上，鄂西南、鄂西北和江漢平原部分區(qū)域出現(xiàn)暴雨中心，最大值分別達(dá)到240、180、210 mm；(d)圖為12 h快速時(shí)段累積雨量圖，暴雨區(qū)域范圍在(c)圖的基礎(chǔ)上擴(kuò)大，暴雨中心逐步形成；(e)圖為24 h快速時(shí)段累積雨量圖，其暴雨中心在(c)圖和(d)圖的基礎(chǔ)上繼續(xù)擴(kuò)大，分別為鄂東北、鄂西南和江漢平原部分地區(qū)，最大值分別達(dá)到330、300、330 mm。值得注意的是，圖4所形成暴雨中心的區(qū)域與圖3(d)的暴雨空間分布基本一致，除江漢平原部分區(qū)域，暴雨在EOF分析方法的第四模態(tài)和快速時(shí)段累積形成的暴雨中心在空間上一致，即鄂東北、鄂西南和鄂西北部分地區(qū)。

圖7 2015年快速時(shí)段累積雨量提取暴雨特征分析Fig.7 Fast accumulative precipitation and spatial data interpolation analysis in 2015

圖7為2015年汛期1、3、6、12、24 h不同時(shí)段快速時(shí)段累積雨量提取暴雨特征分析圖。其暴雨中心在3h快速累積雨量圖[圖(b)]中開始逐步形成，暴雨中心位于鄂東南和江漢平原、鄂東北部分地區(qū)，至圖(f)時(shí)，暴雨中心形成了一個(gè)從湖北省中部到東部地區(qū)的范圍，最大值達(dá)到420 mm，其分布與圖4(e)的EOF第五模態(tài)空間分布一致。

圖8為2015年汛期1、3、6、12、24 h不同時(shí)段最大值的累積雨量等值線圖，其最大值出現(xiàn)區(qū)域即為暴雨中心區(qū)域。(a)圖為1 h最大值累積雨量圖，圖中暴雨中心出現(xiàn)未出現(xiàn)；(b)圖為3h最大值累積雨量圖，鄂西北、江漢平原和鄂東北為暴雨中心初步形成的區(qū)域，其3 h累積雨量達(dá)到200 mm；(c)圖為6 h最大值累積雨量圖，湖北省兩個(gè)累積雨量最大的區(qū)域開始形成，分別位于鄂西北和鄂東北地區(qū)，最大值均達(dá)到360 mm；(d)圖中兩個(gè)累積雨量最大的區(qū)域范圍在(c)圖的基礎(chǔ)上擴(kuò)大，在鄂西北和鄂東北地區(qū)越來(lái)越明顯，最大值達(dá)到540 mm，且靠東的暴雨中心區(qū)域有向東南方向延伸的趨勢(shì)；(e)圖為24 h最大值累積雨量圖，其暴雨中心在(c)圖和(d)圖的基礎(chǔ)上繼續(xù)擴(kuò)大，鄂西北和鄂東北兩個(gè)區(qū)域已經(jīng)連在一起，并繼續(xù)像東南方向延伸，形成一條自東向西南走向的帶狀區(qū)域，最大值達(dá)到720 mm。值得注意的是，該分布在鄂西北和鄂東北的帶狀暴雨帶與EOF分析中的第四模態(tài)的空間分布一致[圖5(d)]。

圖8 2016年快速時(shí)段累積雨量提取暴雨特征分析Fig.8 Fast accumulative precipitation and spatial data interpolation analysis in 2016

3.4 典型降水過(guò)程誤差比較

本文選擇了2017年的兩次典型降水過(guò)程，對(duì)基于GPM IMERG數(shù)據(jù)的快速時(shí)段累積雨量提取插值暴雨與實(shí)測(cè)降雨進(jìn)行了誤差對(duì)比分析。其中，兩次典型降水開始時(shí)間分別為2017年4月5日和2017年7月29日。由于地面雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分布稀疏(圖1)，缺乏空間插值的合理性。為了減弱地面雨量站分布影響，因此本文在進(jìn)行誤差分析時(shí)共分五個(gè)區(qū)域進(jìn)行了面雨量的快速時(shí)段累積雨量的提取分析。

圖9 2017年4月5日典型降水誤差對(duì)比Fig.9 Comparison of typical precipitation starting on April 5, 2017

圖10 2017年7月29日典型降水對(duì)比Fig.10 Comparison of typical precipitation starting on July 29, 2017

圖9、圖10分別為2017年4月5日和2017年7月29日開始的兩次典型降水基于GPM IMERG Late衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地面雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在湖北省鄂西北、鄂西南、江漢平原、鄂東北、鄂東南5個(gè)區(qū)域內(nèi)1、3、6、12、24 h快速累積雨量提取折線圖。圖中的藍(lán)色實(shí)線為地面雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，褐色實(shí)線為GPM IMERG Late衛(wèi)星數(shù)據(jù)。其中，在2017年4月5日的典型降水中，1 h最大值累積雨量在各個(gè)區(qū)域差別不大，從3 h最大值累積雨量開始，鄂東北地區(qū)逐漸演變?yōu)楸┯瓿霈F(xiàn)區(qū)域。GPM IMERG Late衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地面雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)折線趨勢(shì)基本一致，其整體相關(guān)性較好，相關(guān)系數(shù)為0.886，可以發(fā)現(xiàn)的是，GPM IMERG Late衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)地面雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)存在高估的現(xiàn)象，與“3.1適用性評(píng)價(jià)”中結(jié)果一致。在2017年4月5日的典型降水中，從1 h最大值累積雨量開始，暴雨出現(xiàn)區(qū)域已經(jīng)確定為鄂東南地區(qū)，并在后續(xù)時(shí)段逐漸明顯。GPM IMERG Late衛(wèi)星數(shù)據(jù)在該次典型降水的1 h快速累積雨量較地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有所低估，3 h時(shí)低估基本消失，從6小時(shí)開始，GPM IMERG Late衛(wèi)星數(shù)據(jù)開始高估地面雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，并隨著時(shí)段的增加高估越明顯，整體相關(guān)系數(shù)為0.760，相關(guān)性較好。

4 結(jié) 論

暴雨分布的隨機(jī)性和不均性使得對(duì)雨量站的地理位置有較高要求，在地面雨量站無(wú)法解決這一問(wèn)題的情況下，GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)的分布特性解決了這一問(wèn)題。本文對(duì)GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行鄂西北、鄂西南、江漢平原、鄂東北和鄂東南5個(gè)區(qū)域面雨量的適用性評(píng)價(jià)后，提出了基于全球降水測(cè)量衛(wèi)星數(shù)據(jù)的暴雨災(zāi)害分析方法，即綜合利用EOF方法、快速時(shí)段累積雨量提取和空間數(shù)據(jù)插值等方法，提出了一種基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的暴雨分析方法。本文得出如下結(jié)論：

(1)GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)在湖北省范圍內(nèi)適用性良好，在1 h尺度上的相關(guān)系數(shù)為0.571，在1日尺度上的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.759，最大的地區(qū)鄂東南達(dá)到了0.835，值得注意的是，在不同區(qū)域數(shù)值區(qū)別較大。但是該衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)存在高估地面雨量站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的現(xiàn)象，即GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)測(cè)量值較實(shí)測(cè)值偏高。

(2)在對(duì)湖北省2014年-2016年汛期(4月-9月)數(shù)據(jù)進(jìn)行基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)的暴雨分析方法后發(fā)現(xiàn)，EOF(經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解)分析方法所識(shí)別的某一關(guān)鍵模態(tài)與GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)在快速時(shí)段累積雨量提取法所得出的暴雨中心在空間上分布一致，EOF分析方法和快速時(shí)段累積雨量提取互為指示。

(3)本文選擇了2017年的兩次典型降水過(guò)程，對(duì)基于GPM IMERG數(shù)據(jù)的快速時(shí)段累積雨量提取插值暴雨與實(shí)測(cè)降雨進(jìn)行了誤差對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn)，兩次降水中兩組降水?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性較高，且GPM IMERG Late衛(wèi)星數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)測(cè)降水高估的現(xiàn)象會(huì)隨著時(shí)段的增加而增加。

(4)由于我國(guó)降雨時(shí)空分布極不均衡、空間分布范圍較廣和暴雨相對(duì)集中等特點(diǎn)，因此，該方法可為地面雨量站缺乏地區(qū)的暴雨分析提供理論基礎(chǔ)和科技支撐；全球衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)仍在水文預(yù)報(bào)、山洪災(zāi)害等領(lǐng)域具有重要的有應(yīng)用價(jià)值。但是，由于GPM IMERG衛(wèi)星數(shù)據(jù)不同的區(qū)域相關(guān)性差別較大，因此，該方法在其他區(qū)域應(yīng)用時(shí)應(yīng)注意進(jìn)行區(qū)域內(nèi)GPM IMERG衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)與地面雨量站實(shí)測(cè)的相關(guān)性的復(fù)核。

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