TRMM卫星降水数据在川渝地区的适用性分析——以2017年为例
基于深度学习的TRMM降水产品降尺度研究——以中国东北地区为例
第32卷，第4期国土资源遥感V v U32,N v.4 2020年12月REMOTE SENSING FOR LAND&RESOURCES Doo,2020dvi:10.6046//tzyyg.2020.04.19引用格式：杜方洲,石玉立，盛夏.基于深度学习的TRMM降水产品降尺度研究一一以中国东北地区为例［J］.国土资源遥感, 2020,32(4):145-153.(Du F Z,Shi Y L,Sheng X.Research on downscaling of TRMM precipitation products based on deep learning:Exemplified by northeast China［J］.Remotr Sensing for Land and Resources,2020,32(4):145-153.)基于深度学习的TRMM降水产品降尺度研究一一以中国东北地区为例杜方洲，石玉立，盛夏(南京信息工程大学遥感与测绘工程学院，南京210044)摘要：降水的季节性时空分布研究对东北地区的生态保护和农业生产有重要意义。
基于植被指数、地形因子与降水的相关性，采用深度学习模型，对2009—2018年10a间平均1,4,7,10月TRMM_3B43产品降尺度至0.01。
(约1km),使用站点实测数据进行精度校正,并填补TRMM未覆盖的50「N以上地区。
结果表明，该模型效果优于随机森林，可有效获得各季节较高空间分辨率与精度的研究区域降水分布,校正后全局决定系数R2介于0.881〜0.952之间，均方根误差介于1.222-13.11mm之间，平均相对误差介于7.425%-28.41%之间，其中4月和10月份拟合度较好,1月和7月份相对稍差。
关键词：TRMM；东北地区；NDVI；深度学习中图法分类号：TP79文献标志码：A文章编号：1001-070X(2020)04-0145-090引言降水对土壤湿度、作物生长和区域径流等均有重要影响［1"4］o东北地区是我国最主要的天然林分布区之一，动植物资源丰富［5］,也是我国重要的农牧业和商品粮基地，粮食产量占全国总量的1/3左右⑷，降水变化势必对东北地区植被生长及农作物生长有重要影响［7］#因此，降水时空分布研究对东北地区的农业生产有重要意义。
基于TRMM和CMORPH的降雨数据对比分析研究
聚焦︱基于TRMM和CMORPH的降雨数据对比分析争辩导读当前，卫星遥感技术能够对降水进行监测、反演和融合，可广泛应用于天气预报、气候监测分析和水文争辩等领域。
卫星降水产品的毁灭更是弥补了气象站点稀疏和无雷达掩盖地区降水资料的不足等问题。
本文以四川地区42个地面气象站点的降雨数据为基础，对比分析TRMM和CMORPH降雨数据所反映的降雨特征，评估两种卫星数据反映区域降雨的力气。
近几十年来，随着科技的不断进步和气象卫星技术的高速进展，卫星遥感技术在气象领域取得了一次次的突破，利用卫星可以对降水进行监测、反演和融合。
通过利用卫星猎取的红外、微波和可见光等信息，可以生成越来越多高时空辨别率的卫星降雨估量产品，并广泛应用于天气预报、气候监测分析和水文争辩等领域。
卫星降水产品具有较高的时效性及较高的经济效益和社会效益，它的毁灭弥补了气象站点稀疏和无雷达掩盖地区降水资料的不足等问题。
本次争辩，选择了两种常用的卫星降水反演产品——TRMM降雨数据和CMORPH降雨数据，对比分析了2011年的两种卫星降雨数据在四川省区域内所反映的降雨特征，并结合川内42个气象站点的实测降雨数据和四川近年来的降水特点，对这两种降水产品在四川地区反映区域降雨的力气进行评估。
一、数据基础与争辩方法1.1 数据源1.1.1 地面站点降雨数据介绍本次争辩中接受的2011年地面气象站点的逐日降水数据，来源于中国气象局供应的全国地面气象站点测雨数据中四川省区域内42个站点的降雨观测数据。
该气象站点的数据文件中包含了台站的经纬度、台站编号、观测时间、降雨量等信息。
在基于降雨分布场图的对比分析中，首先是依据四川省统计年鉴中主要城市的降雨量来制作了降雨分布图，并以此作为标准，与依据卫星数据所制作的降雨分布图进行比较分析。
表1为四川省统计年鉴中2011年主要城市的降雨信息。
1.1.2 卫星降雨数据TRMM卫星共搭载有5种遥感仪器，分别为：可见光和红外扫描仪VIRS、微波图像仪TMI、降水雷达PR、闪电图像仪LIS及云和地球辐射能量系统CERES，其中VIRS、TMI和PR是TRMM卫星的基本降水测量仪器。
基于星载测雨雷达2004-2014年观测的川渝地区降水垂直结构的气候特征
基于星载测雨雷达2004-2014年观测的川渝地区降水垂直结构的气候特征仲凌志;陈林;杨蓉芳;唐国强;李瑞义;周青【期刊名称】《气象学报》【年(卷),期】2018(076)002【摘要】使用热带测雨卫星(TRMM)搭载的测雨雷达(PR)2004-2014年长达11a 的连续观测资料对青藏高原东南缘川渝地区不同季节不同降水类型的垂直结构特征进行了统计分析,并建立了相应的气候态反射率垂直廓线(Vertical Profiles of Reflectivity,简称VPR).结果表明,由于不同的微物理及动力过程,降水类型对反射率垂直廓线的结构特征影响很大,90％的层云0℃层亮带峰值强度低于32 dBz,50％的对流云最大反射率强度超过35 dBz.降水类型及强度均对反射率垂直廓线的形状影响很大,层云系统发生中及大雨时其冰雪区的聚合反应效率明显较发生小雨时高.反射率垂直廓线特征参数具有一定的区域性和季节特征,且地表加热和地形高度的作用会加强上升气流对反射率垂直廓线形态的影响,上升气流的强度影响着冰雪及雨水区的碰并增长率以及低层的蒸发作用,从而进一步影响低层雨区的反射率垂直廓线斜率,边界层的相对湿度是另一个影响雨区反射率垂直廓线斜率及蒸发率的重要因素.星载测雨雷达的云分类算法在青藏高原东南缘地区受到一定的挑战,仍有改进的空间;未来可以将基于星载测雨雷达建立气候态层云典型反射率垂直廓线应用于联合地基天气雷达网观测以弥补后者在复杂地形条件下探测范围及能力受限的缺陷,从而改进雷达定量降水估测的误差.%This study presents a statistical analysis of the variability of vertical precipitation structure in the eastern downstream region of the Tibetan Plateau (TP) based on measurements bythe precipitation radar (PR) onboard the National Aeronautics and Space Administration (NASA)'s Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite.Data over an 11-year time span (Jan 2004-Dec 2014) are analyzed.The results reveal the seasonal and spatial variability of the storm height,the freezing level,and the bright-band for different types of precipitation as well as the characteristics of intensity-related and type-related vertical profiles of reflectivity (VPR).Major findings are as follows.Precipitation types greatly impact the VPR in terms of their different microphysical and dynamical processes.About 90％ of the bright-band peak reflectivity of stratiform precipitation are less than 32 dBz,and 50％ of the maximum reflectivity of convective precipitation exceed 35 dBz.The intensity of surface rain fall rate also depends on the shape of the VPR.For stratiform precipitation,ice-snow aggregation is faster during moderate and heavy rainfall than that in light rainfall.Both surface heating and terrain impact the VPR shapes and their respective rain region slopes by changing the updrafts,which may affect the ratio of collision-coalescence as well as the low-level evaporation.Overall,the findings indicate that the developed representative Ku-band VPR can be used to improve surface precipitation estimates in regions with complex terrain,where ground-based radar has limited visibility at low levels.【总页数】15页(P213-227)【作者】仲凌志;陈林;杨蓉芳;唐国强;李瑞义;周青【作者单位】中国气象科学研究院,北京,100081;国家卫星气象中心,北京,100081;河北省气象局,河北,050021;清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室,北京,100084;中国气象局气象探测中心,北京,100081;中国气象局气象探测中心,北京,100081【正文语种】中文【中图分类】P412.25;P468【相关文献】1.利用星载测雨雷达探测结果对夏季中国南方对流和层云降水气候特征的分析 [J], 刘鹏;傅云飞2.利用热带测雨卫星的测雨雷达资料对1997/1998年El Ni(n)～o后期热带太平洋降水结构的研究 [J], 李锐;傅云飞;赵萍3.星载测雨雷达探测的夏季亚洲对流与层云降水雨顶高度气候特征 [J], 傅云飞;曹爱琴;李天奕;冯沙;郑媛媛;刘勇;张爱民4.中国南方地基雨量计观测与星载测雨雷达探测降水的比较分析 [J], 刘鹏;傅云飞;冯沙;曹爱琴;杨元建;李天奕;自勇5.基于双频星载降水雷达GPM数据的华南地区降水垂直结构特征分析 [J], 杜爽;王东海;李国平;蔡亲波;许向春因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于TRMM卫星产品的长江流域降水精度评估
基于TRMM卫星产品的长江流域降水精度评估金秋;张增信;黄钰瀚;江姗珊;杜卫【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2017(048)019【摘要】卫星降水产品在降水空间格局分析中扮演着重要角色.为分析卫星降水产品在长江流域的应用精度,利用2003～2010年长江流域175个雨量站实测降水资料检验了同期TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)降水产品3B42 RTV7及V7的精度.结果显示:① 长江流域年平均降水总量从东南向西北呈现明显的梯度变化,年降水量从2000 mm/a减少到400 mm/a,降水空间差异极大,时间分布也不均.②RTV7和V7降水产品能够捕捉到长江流域降水空间分布格局,尤其是V7在长江流域有较高的精度,对59.85％流域面积的估算偏差在-10％～10％之间;实时产品RTV7在长江上游存在明显的高估现象,偏差大于50％的流域面积高达33.51％.③ 长江中下游RTV7和V7日降水数据与对应的实测数据相关系数都大于长江上游地区,偏差更小.④RTV7和V7降水产品在丰水期的估算精度整体优于枯水期.【总页数】5页(P48-52)【作者】金秋;张增信;黄钰瀚;江姗珊;杜卫【作者单位】南京林业大学江苏省南方现代林业协同创新中心,江苏南京210037;南京林业大学江苏省南方现代林业协同创新中心,江苏南京210037;南京林业大学江苏省南方现代林业协同创新中心,江苏南京210037;南京林业大学江苏省南方现代林业协同创新中心,江苏南京210037;南京林业大学江苏省南方现代林业协同创新中心,江苏南京210037【正文语种】中文【中图分类】TV125【相关文献】1.全球降水计划多卫星降水联合反演IMERG卫星降水产品在中国大陆地区的多尺度精度评估 [J], 任英杰;雍斌;鹿德凯;陈汉清2.TRMM卫星降水产品在南流江流域的精度评估 [J], 甘富万;余膳男;黄宇明;孙晋东;张华国;金彩平3.TRMM/GPM卫星降水产品在淮河上游逐日和小时尺度的精度评估 [J], 王蕊;余钟波;杨传国;李莹4.TRMM卫星降水数据在老哈河流域的精度评估 [J], 李剑锋;佘文婧;江善虎;石琳5.基于TRMM卫星降水的太行山区降水时空分布格局 [J], 杜军凯;贾仰文;李晓星;牛存稳;刘欢;仇亚琴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
重庆地区卫星及再分析降水资料评估
重庆地区卫星及再分析降水资料评估闫燕;刘罡;何军;方德贤;吴钲;陈少颖;汤剑平【期刊名称】《高原气象》【年(卷),期】2020(39)3【摘要】利用1998-2012年重庆市34个站点逐时降水观测资料,分析了重庆地区高时空分辨率卫星产品(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM;Climate Prediction Center morphing technique,CMORPH)和再分析资料(ECMWF Re-Analysis Interim,ERAIN;Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications,MERRA;Climate Forecast SystemReanalysis,CFSR;Japanese 55-year Reanalysis,JRA55)的可靠性,并进一步对卫星和再分析资料降水日变化的准确性进行了评估。
结果表明,再分析数据总体上高估了重庆的日降水量。
在重庆西南和东南部,TRMM比较接近观测数据。
CMORPH在东北部表现最好,低估了其他地区的降水量。
就降水量而言,卫星资料的结果好于再分析资料。
对于日平均降水强度和降水频率,卫星资料的分布形态与观测资料差异较大,再分析资料与观测则较为一致。
观测资料中降水峰值多出现在午夜,沿着西南至东北方向有滞后现象。
卫星资料各降水要素(PA,PI和PF)也表现出由西南至东北方向峰值时间滞后的现象。
对于不同地形特征上的降水日变化,卫星和再分析资料的表现有明显差距,尤其是在夏季山地地区,再分析资料高估了12:00-17:00(北京时)的降水。
【总页数】15页(P594-608)【作者】闫燕;刘罡;何军;方德贤;吴钲;陈少颖;汤剑平【作者单位】南京大学大气科学学院;重庆市气象台;重庆市气象科学研究所【正文语种】中文【中图分类】P412【相关文献】1.利用FY2E卫星降水资料对西藏地区降水日变化特征分析2.TRMM多卫星降水分析资料揭示的青藏高原及其周边地区夏季降水日变化3.TRMM和CMORPH卫星资料对三峡库区降水的评估分析4.地面站点观测降水资料与CMORPH卫星反演降水产品融合的试验效果评估5.卫星反演降水资料在青藏高原地区的适用性分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
利用TRMM卫星分裂窗通道对东亚地区夏季降水判识方法的探索
利用TRMM卫星分裂窗通道对东亚地区夏季降水判识方法的探索王天天;齐瑾【期刊名称】《气象与环境科学》【年(卷),期】2017(040)002【摘要】利用2005年9月东亚中低纬地区的63个时次的TRMM卫星资料,分析了降水云和非降水云的红外辐射特征.结果显示:10.8 μm通道大部分非降水像元的亮温大干280 K,晴空像元的亮温更高;大部分降水像元的亮温小于280 K,降水越强亮温越低,强降水的亮温在260 K以下.非降水像元的分裂窗通道亮温差(BTD45)总的来说都高于1.5 K;降水像元的BTD45总的来说都小于3.0K,强降水像元BTD45较低,一般在2.0K以下.在此基础上,分析了中低纬度夏季6次的不同类型的大尺度短时强降水数据,得到了中低纬度夏季强降水过程中非降水云和降水云对应的红外辐射特征,并以此为依据,提出BTD45为3.0K和10.8μm通道亮温260 K为降水识别阈值,二者结合,可以得到较好的降水判识结果.【总页数】10页(P1-10)【作者】王天天;齐瑾【作者单位】中国气象局综合观测司北京100081;国家卫星气象中心北京100081【正文语种】中文【中图分类】P457.6【相关文献】1.利用分裂窗通道比辐射率遥感判识沙尘气溶胶研究 [J], 徐辉;余涛;顾行发;程天海;谢东海;刘倩2.利用FY-1D极轨气象卫星分裂窗区通道计算陆表温度 [J], 吴晓;陈维英3.TRMM卫星资料对陕西及周边地区夏季降水的探测 [J], 白爱娟;方建刚;张科翔4.TRMM多卫星降水分析资料揭示的青藏高原及其周边地区夏季降水日变化 [J], 白爱娟;刘长海;刘晓东5.基于TRMM卫星探测的南海及周边地区春夏季降水日变化特征 [J], 李芳洲;李江南因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于 TRMM 降雨数据的四川省地质灾害降雨阈值分析
基于 TRMM 降雨数据的四川省地质灾害降雨阈值分析沈玲玲;刘连友;杨文涛;许冲;王静璞【期刊名称】《灾害学》【年(卷),期】2015(000)002【摘要】Rainfall and earthquake are the two main triggers of geological disasters.In earthquake zones, earthquake could cause a lot of loose deposits and unstable slopes, which are prone to generate new geological dis-asters under the subsequent rainfall after earthquake.On the other hand, the lack of high resolution rainfall data is the bottleneck of rainfall induced geological disasters forecasting.Tropical Rainfall Measuring Mission ( TRMM) data is accorded a high opinion due to its good accuracy.Therefore, the early rainfall data of geological disasters are attempted to be gotten by TRMM data.Based on the inventory of major geological disasters occurred in Sichuan Province since 2000, by using 3 hours resolution TRMM 3B42 data during 2000-2012, the rainfall data of each geological meteorological disasters before 30 days, 15 days, 3 days and the day are extracted.Then, combined with the critical rainfall and duration data included on the inventory, by applying the principal component analysis, the five data sets are divided into two main components.At last, the rainfall duration-threshold curves of geological me-teorological disasters in Sichuan are drawn, and the threshold changes before and after Wenchuan earthquake are analyzed comparatively.Resultsshow that in Sichuan Province, the occurrence and distribution of landslide disaster are affected by rainfall and Wenchuan earthquake.The effective rainfall data of 30 days, 15 days and 3 days before disasters have a higher contribution rate on landslide, which composed the early rainfall factorand regarded as the first main ingredient.Followed by the second main ingredient, which is the short duration rainfall factor composes of th e day’ s rainfall data and the critical rainfall data.By comparing the rainfall threshold curves before and after the earthquake, it reveals that the threshold is lower after earthquake, indicating an unstable state of slope after strong earthquakes which cause low rainfall condition to initiate geological disasters.%降雨与地震是引发地质灾害的两个主要原因，尤其在地震区，地震导致了大量的滑坡松散堆积物与不稳定斜坡，在后续降雨条件下极易产生新的地质灾害。
TRMM卫星降雨数据的精度及径流模拟评估
关键词
TRMM 3B42 V7，降水数据，精度评估，影响因素，径流模拟
1. 引言
降水作为水循环的主要环节，是水文分析的基础。降水数据是水文模型的输入要素，其精度对降雨-径流过 程模拟具有重大影响。目前降水数据获取途径中应用最普遍的是雨量站观测，其特点是测点处精度较高但周围 数据常需通过插值获得。由于降水时空分布不均，雨量站数量不足、空间展布不合理以及观测时间不连续等因 素往往使得站点降水数据精度受限[1]，尤其在资料稀缺区和地形复杂区。卫星测雨技术在获得具有一定时空精 度的连续降水数据方面具有独特优势，能一定程度弥补传统测雨方法的不足[2]，特别在资料稀缺区有很大的应 用前景，是未来水文研究及应用的发展趋势。热带测雨观测计划 TRMM 卫星携带的独有仪器装备为卫星测雨提 供了有力支持。 TRMM 卫星由美国国家宇航局和日本国家空间发展局联合研制并于 1997 年 11 月 27 日发射，它是第一颗 通过多频率微波、可见远红外线以及太空降雨雷达来测量热带和亚热带降雨的卫星[3]。降雨数据范围覆盖全球 38˚S~38˚N、180˚W~180˚E 间的范围，自 2001 年 8 月变轨后扩展至 50˚S~50˚N，包括我国除东北少部分地区外
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TRMM 卫星降雨数据的精度及径流模拟评估
所有面积。TRMM 卫星提供多级测雨产品，用户可根据所需时空精度等下载使用。 TRMM 降雨产品的精度评估和径流模拟等应用方面已成为国内外研究的热点。在精度评估方面，Koo 等[4] 采用 TRMM 3B42 V6 降雨资料从雨量、频率和强度等方面分析了韩国夏季降雨特性，指出了 TRMM 降雨在不 同时间尺度和空间上的分布情况， 但研究时段仅选取为 6~8 月未对全年进行全面分析； 白爱娟等[5] [6]将 TRMM 3B41 实时数据分别在青藏高原及陕西周边区域与站点数据对比分析区域夏季降雨规律及基本特征， 该版本数据 时间分辨率为 1 h 适用于日变化分析，主要是规律性揭示和定性研究，时间跨度也限于夏季；刘俊峰等[7]分析 了 TRMM 3B42 数据在中国大陆 50˚N 以南大范围地区的整体情况，结果表明 TRMM 数据与地面观测数据相关 性较好， 并指出精度随日月年尺度逐渐提高， 湿润区好于干旱区， 启示我们 TRMM 在降雨丰沛地区适用性更强， 但文中给出的精度指标主要是相关系数的一个范围及其在地理上的空间分布情况，我们可以针对某一地区细化 并可采用更多精度衡量指标；谷黄河等[8]将 TRMM 3B42 与站点数据在时空分布上对比表明 TRMM 数据在长 江流域有较高精度，采用了多个指标但选取的 2008 年 4~12 月区间内的资料时间序列短未考虑到年际变化及差 异；李相虎等[9]利用 TRMM 3B42 V6 3 h 数据在鄱阳湖流域分析降雨时空分布特征及对比了不同子流域、雨强 和季节的精度差别，弥补了以往只评价整体精度的不足，指出高程和坡度对山区精度存在影响的可能但未进一 步分析；吴雪娇等[10]对比黑河流域 3B42 V7 数据和 9 个站点数据分析山区降水，指出 TRMM 在数据稀少区的 作用，并发现夏季拟合度高于冬季，且降水数据精度随海拔上升而下降，但站点数目较少可能存在不确定性； 蔡妍聪等[11]用新版本 3B42 V7 3 h 数据验证在中高纬度内蒙古地区精度发现在整个研究区总体表现为高估降雨 量， 但区域上存在高低估并存的非一致现象， 并分析了海拔和多年平均降雨对精度的影响； 高洁[12]采用 TRMM 3B43 月降雨量与中国 718 个地面雨量站对比表明两者高度线性相关，TRMM 数据普遍表现为低估，该研究采 用月版本数据与 3B42 数据研究结论存在差异指出汛期精度低于非汛期；而李威等[13]将 TRMM 3B43 月降雨数 据用于分析在月、季、年尺度下喀斯特山区的适用性时发现 TRMM 降雨估计偏大，月精度最高；杨雨蒙等[14] 将 TRMM 3B42 V7 新产品与气象站点降雨数据在湖南省对比发现，日尺度两者相关性很低仅 0.31，月尺度显著 提高为 0.88， 干旱季节表现优于湿润季节， 且阐释了空间要素对 TRMM 数据可靠性存在影响， 该文是将 TRMM 降雨数据双线性内插得到对应站点的降雨估计值，对于高海拔或地形复杂的粗差点地区不能很好求解，一定程 度影响了精度分析；一些研究[15] [16]表明在不同地区 TRMM 3B42 V7 新版本比 V6 数据精度有所提高；在径 流模拟方面， Bruno Collischonn 等[17]在亚马逊流域将 TRMM 卫星 3h 数据与地面观测数据驱动大尺度水文模型， 表明两者模拟结果接近；国内开展系列研究[18]-[21]将 TRMM 降雨数据应用不同流域并输入不同水文模型中发 现 TRMM 降雨数据能基本再现日径流过程但洪峰模拟精度不高，而月径流模拟则较精准。 综上发现，① TRMM 降雨数据的已有研究成果中既有相似结论，也有存在差异甚至相悖的地方，TRMM 降水数据精度及规律随数据版本和研究区域的尺度范围、气候条件及地理地形等不同而表现不同，针对特定区 域有必要具体分析， 为今后 TRMM 精度订正和提高区域适用性奠定基础。 ② 虽然目前对 TRMM 的评估已取得 不少成果，总的研究内容也趋于丰富化，各自研究都具有一些侧重点，但对 TRMM 进行较为系统的评估的研究 还较少，仍存在研究时段短、衡量指标单一、对比站点数目少、评定内容有限及数据版本非最新等一些局限， 这些研究大都仅展开精度分析而未对应用性进行评定或展开径流模拟应用分析但对精度评估较简略。 ③ 这些研 究中对影响精度的相关因素的分析相对较少，对精度的评价有助于分析数据的可用性，但考虑影响精度的因素 将有助于数据的改进，同时用于径流模拟中可对其进行应用性评估，又从侧面印证其精度。鉴于此，本文旨在 回答三方面问题：一是 TRMM 卫星降雨数据的精度如何，从日、月的不同时间尺度和流域、栅格的不同空间尺 度进行多角度分析；二是 TRMM 数据精度存在何种规律及其影响因素，以不同时期、不同雨强和不同高程展开 多方面的探究；三是 TRMM 降雨数据的应用性如何，通过径流模拟效果进行评定，同时反过来验证 TRMM 数 据的精度。本文选取湘江流域为研究区，采用改善的新产品 TRMM 3B42 V7，通过与站点数据的对比展开了较 为全面细致的多尺度、多方面的系统评估，同时揭示了影响精度的相关因素以期为今后精度订正提供思路，并
基于TRMM 3B43数据的川西北高原月降水量空间降尺度模拟
Spatial Downscaling Simulation of Monthly Precipitation Based on TRMM 3B43 Data in Sichuan Northwestern Plateau
ZHENG Jie, LV Li, FENG Wen-lan, TU Kun (College of Resources and Environment, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225 Sichuan, China)
Abstract: Based on TRMM 3B43 data, MODIS-NDVI, DEM, meteorological data of observation stations during 2001-2013, a multiple linear regression model was built among TRMM 3B43 monthly precipitation and longitude, latitude, altitude, aspect, NDVI factor as downscaling model of monthly precipitation data in Sichuan Northwestern Plateau based on the analysis of the lag of vegetation response to precipitation. Then, combined with regression equation and residuals, interpolation method was adopted to obtain monthly precipitation data with 1km spatial resolution. Finally, the accuracy of data obtained by downscaling was tested by the observation data of 16 meteorological stations in the study area. The results showed as follows: (1) Downscaling simulated precipitation based on TRMM 3B43 data had a high precision in all meteorological observation stations. Daocheng site displayed the highest accuracy(R=0.9839), and Xiaojin site which located in low altitude and big RDLS displayed the lowest accuracy(R=0.8787). (2) The
trmm降水数据适用性评估流程
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Climate Change Research Letters 气候变化研究快报, 2020, 9(5), 469-476Published Online September 2020 in Hans. /journal/ccrlhttps:///10.12677/ccrl.2020.95051TRMM卫星降水数据在川渝地区的适用性分析——以2017年为例张乐天成都信息工程大学，四川成都收稿日期：2020年8月25日；录用日期：2020年9月9日；发布日期：2020年9月16日摘要本文利用2017年川渝地区71个地面站点的实测降水数据，在年、月和日尺度上验证了TRMM 3B42V7降水数据的精度，分析TRMM卫星降水数据在该地区的适用性。
结果表明，在年、月和日尺度上，TRMM 3B42V7与实测降水数据之间均呈显著线性关系，但回归方程斜率都较小，分别为0.249、0.290和0.198，且降水量相对误差较高，分别为−68.60%、−65.88%和−65.77%。
这说明TRMM 3B42V7降水数据显著低估实际降水量，但通过线性回归方程可估算出实际降水量。
就单个站点而言，月尺度上绝大部分站点降水实测数据与TRMM 3B42V7的相关系数较高，平均值高达0.915；而在日尺度上气象站点的降水实测数据与TRMM 3B42V7降水量之间的相关系数平均值下降为0.622。
无论是月尺度还是日尺度上，峨眉山站的相关系数最小，分别为0.628和0.191。
关键词TRMM 3B42V7，降水，相关系数，川渝地区Applicability Analysis of TRMM SatellitePrecipitation Data in Sichuan-ChongqingRegion—A Case in 2017Letian ZhangSchool of Atmospheric Science, Chengdu University of Information Technology, Chengdu SichuanReceived: Aug. 25th, 2020; accepted: Sep. 9th, 2020; published: Sep. 16th, 2020张乐天AbstractBased on the measured precipitation from 71 meteorological stations of Sichuan-Chongqing re-gion in 2017, the accuracy of precipitation data from TRMM 3B42V7 is verified and the applica-bility analysis of TRMM 3B42V7 satellite precipitation data is conducted on the yearly, monthly and daily scale. The results show that there are significant linear relationships between TRMM 3B42V7 precipitation and measured precipitation on the yearly, monthly and daily scale, while their slope of regression equation is all small, which is 0.249, 0.290 and 0.198, respectively. Moreover, on the yearly, monthly and daily scale, relative errors of precipitation between measured data and TRMM 3B42V7 satellite data are −68.60%, −65.88% and −65.77%, respec-tively. These indicate that the measured precipitation is significantly underestimated by TRMM 3B42V7 precipitation data, but can be estimated more accurately by linear regression equation. For individual stations, at most stations, the correlation coefficients between TRMM 3B42V7 precipitation and measured precipitation are reasonably high , which of average value is as high as 0.915 on the monthly scale, but the correlation coefficient decreases to 0.622 on the daily scale. Whether on the monthly scale or on the daily scale, the correlation coefficient at Mount Emei Station is comparatively low in 71 meteorological stations, which is 0.628 and 0.191, respec-tively.KeywordsTRMM 3B42V7, Precipitation, Correlation Coefficient, Sichuan-Chongqing RegionCopyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言降水是研究区域和全球气候变化的基本要素之一，也是地表与大气间能量与水循环过程的重要组成部分[1]，因此准确掌握降水信息对研究不同时空尺度下的大气循环和水循环过程都起着关键作用[2]，特别是对于区域防灾减灾具有重要指导作用。
目前降水数据的获取方式主要包括地面气象站点观测、地面测雨雷达和卫星遥感。
尽管地面气象台站和地面测雨雷达精度都比较高，但均受制于观测点稀少、空间代表性差，且其空间插值精度非常有限，严重限制了其应用范围。
相比之下，卫星遥感获取的降水数据具有高时空分辨率、大覆盖范围以及不受地形地貌条件限制的特点，其提供的降水时空分布信息具有明显的优势[3]，其中典型的是由美国和日本联合研制的热带降雨测量卫星计划TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星在日本发射，为全球降水的高时空分辨率探测提供了新的途径和方法[4]，目前已广泛应用于水文过程模拟[5]、降雨分布特征[6]、天气过程分析[7]等研究中。
与此同时，TRMM 卫星降水数据的可靠性与精度问题也受到了广泛关注。
川渝地区地貌地形复杂且受多个气候系统的影响，降水空间分布极不均匀，是我国降水局部区域差异最大、变化最复杂的地方之一。
有研究表明在年、季和月时间尺度上，TRMM 3B43降水数据在川渝地区有较高精度，具有良好的适用性[8]。
该结论是基于2000~2011年川渝地区72个气象站点观测数据，对卫星降水数据进行检验得到的，是对多年降水评估得到的平均结果。
但是川渝地区年际间、季节内降水差异均较大，TRMM 卫星数据在某一年内精度如何，关于这方面的研究比较少见。
本文通过张乐天比较2017年TRMM卫星数据与实测降水数据，以期进一步评估TRMM卫星数据在川渝地区的可靠性与适用性，从而为应用该卫星数据对该区域水文、气象和防洪减灾等模拟及预报工作奠定基础。
2. 资料与方法本文所用数据包括地面气象站点实测降水数据和TRMM 3B42V7数据。
实测降水观测数据来自中国气象数据共享服务中心，选取2017年川渝地区71个气象站点观测数据，川渝地区地势概况以及71个气象站点的分布如图1所示。
对卫星降水数据进行检验。
降水数据可以通过气象站观测、卫星遥感、大气模式模拟等获取，但地面气象站点观测的降水数据是最准确的[9]，因此在本文中将该实测数据作为“真值”。
TRMM 3B42V7数据从/免费下载，空间分辨率为0.25˚ × 0.25˚，其时间分辨率为3 h，时间范围为2017年1月1日至2017年12月31日。
TRMM 3B42V7数据为网格数据，站点实测值为单点数据，本文通过最临近插值法得到卫星降水数据在各个地面气象站点的降水估计值，同时将TRMM卫星3 h时间尺度的降水数据进行累加得到逐日降水数据，进一步与气象站日降水数据进行匹配。
在年、月和日尺度上将TRMM 3B42V7降水产品与之进行线性回归，利用相关系数和相对误差来检验TRMM卫星降水数据的精度，从而明确其在川渝地区的适用性。
Figure 1. Sichuan-Chongqing region and the distribution of the 71 meteorological stations图1. 川渝地区概况以及71个气象站点的分布图3. TRMM卫星降水量精确检验3.1. 年降水量精度检验如图2所示，年尺度上TRMM 3B42V7降水数据与实测降水数据之间具有很好的相关性，相关系数R达到0.66，但线性回归方程斜率仅为0.14。
研究区71个站点实测的年降水量平均值为1068.24 (±306.27) mm，其对应的TRMM 3B42V7降水平均值为335.38 (±65.77) mm，年降水量相对误差为−68.60%。
这些张乐天Figure 2. Scatter diagram of annual precipitation between TRMM 3B42V7 and corresponding meteorological stations data in 2017图2. 2017年TRMM 3B42V7与地面观测站年降水量散点图都表明TRMM 3B42V7降水数据明显小于实测降水数据，这可能与川渝地区地形复杂、气候系统多样有关。