TRMM降水數據在省級尺度的應用研究
——以遼寧省為例

浮媛媛， 張洪巖， 趙建軍， 劉小嬋， 李雪冬 (東北師范大學地理科學學院，吉林長春 130024)

TRMM降水數據在省級尺度的應用研究
——以遼寧省為例

浮媛媛， 張洪巖*， 趙建軍， 劉小嬋， 李雪冬 (東北師范大學地理科學學院，吉林長春 130024)

利用1998年1月～2010年12月空間連續(xù)分布的TRMM衛(wèi)星3B43月降水量資料，借助氣候傾向率指數和GIS空間分析技術，以遼寧省為例，對TRMM數據在省級尺度的適用性進行驗證，并對遼寧省近13年來降水時空分布及其變化特征進行定量化分析。結果表明，TRMM降水數據與觀測數據之間的線性相關性很高，數據具有較高的精度；遼寧省年降水量主要為425～1 082 mm，且總體上表現為由全區(qū)東南向西北依次遞減的趨勢；年內降水主要集中在5～9月，該時期的降水量占全年降水總量的70%以上，其中，7月份的降水量最大，為全年降水量的20%，而2月份最小，不足全年降水量的2%，季節(jié)性變化明顯；近13年間，遼寧省平均年降水量總體上呈增加趨勢，但在夏季降水量呈現減少的趨勢，其中遼西區(qū)和遼中區(qū)尤為明顯，說明近13年來這些地區(qū)春夏連旱的現象比較嚴重。

TRMM；省級尺度；遼寧省；降水變化

作為水文循環(huán)中最活躍和最重要的物理過程之一，降雨同時也是水文模型最基本的輸入資料，它具有明顯的時空差異[1]。由于站網密度、站點位置等因素的限制，常規(guī)的地面觀測不能準確反映降雨的空間分布與強度變化，而利用衛(wèi)星遙感進行測雨，可以獲得大范圍連續(xù)觀測的降雨數據，且微波遙感能夠穿透云體，利用微波遙感這一特性可以對云、雨進行更為直接、深入的探測[2]。熱帶測雨衛(wèi)星TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)自1997年成功發(fā)射以來，已向陸地發(fā)回多種高時間和空間分辨率探測數據，為與降雨有關的研究提供了新的數據支撐[3]。

國外內許多學者在TRMM降雨分析和降雨資料驗證等方面已經做了大量工作，如Huffman等分別將日尺度與月尺度上的TRMM 3B42 RT數據與氣象觀測數據、雷達觀測數據進行一致性檢測，結果顯示TRMM數據與站點觀測數據之間線性相關性很高[4]；白愛娟等采用TRMM 3B41 RT資料，分別在陜西周邊區(qū)域及青藏高原區(qū)域與站點數據進行了比對，發(fā)現降雨的基本特征可以由TRMM數據很好地體現出來[5-6]。許多研究表明，TRMM降水數據的質量總體上比較可靠，且TRMM數據的精度隨著時間尺度的增加也會有所提高，因而可有效支持大范圍、長尺度的氣候模擬預報以及長尺度降水時空動態(tài)特征的分析等[7]。之前的研究中，TRMM降水數據多應用在低緯度地區(qū)，在中高緯度地區(qū)的驗證以及應用較少，且以往對TRMM降水數據的驗證過程中，以大尺度區(qū)域為研究對象的較多，在省級尺度應用較少，TRMM數據在省級尺度應用的精確性和有效性還存在一些不確定性。遼寧省位于北半球的中緯度，省內地形差異十分明顯，其降水存在明顯的區(qū)域特征， 而目前在遼寧省的衛(wèi)星測雨分析及資料驗證等方面的研究還很少， 因此筆者將遼寧省作為一個省級尺度的案例來研究，給出TRMM降雨的時空分布特征及其精度狀況，并在此基礎上分析各區(qū)的降水特征，可以為TRMM降雨數據廣泛應用于省級水文預報和水資源評價等方面提供可靠的科學依據。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況遼寧省位于我國東北地區(qū)的南部，地處亞歐大陸的東岸(118°48＇～125°42′E、43°27＇～ 38°30′N)；遼寧省東北與吉林省接壤，西北與內蒙古自治區(qū)為鄰， 西南與河北省毗連，以鴨綠江為界河，和朝鮮相望，且南瀕黃海、渤海[8]。該省地形地勢復雜，北高南低，從陸地向海洋傾斜；山地丘陵分別位于遼東、遼西,中部為遼河平原,面積大約各占1/3[9]。遼寧地處中緯度地帶，仍屬于溫帶大陸性季風氣候，其全年平均氣溫在 7 ～11 ℃，年降水量在 600～1 100 mm[8]。

1.2 數據來源與預處理遙感數據采用NASA網站(http://trmm.gsfc.nasa.gov/)每月發(fā)布的TRMM 3B43格點化數據產品，其空間分辨率為0.25° ×0.25°，時間分辨率為3 h，數據空間范圍為50°S ～ 50°N、180°W ～ 180°E，時間段為1998 ～ 2010年。氣象站點降水數據從中國氣象科學數據共享服務網(http://cdc.cma.gov.cn/home.do)獲取，考慮到資料的完整性，最終選取遼寧省27個站點(圖1)1998～2010年的中國地面氣候資料日值數據集進行試驗。

利用ENVI軟件對TRMM降水數據進行拼接；在ArcGIS中對其進行投影變換；利用遼寧省矢量邊界裁剪出全省范圍的1998～2010年TRMM月降水量數據；然后將TRMM的月降水數據進行求和運算，得到TRMM的年降水量數據。

1.3 方法

1.3.1系統(tǒng)聚類法。首先采用系統(tǒng)聚類方法[10]對遼寧省的降水場進行區(qū)域劃分。

1.3.2氣候傾向率指數。采用氣候傾向率指數來表征遼寧省同期降水變化趨勢，具體計算方法為[11-12]：設遼寧省某格點降水量時間序列可用一個一次直線方程來進行定量化描述，即Y=b0+b1t，式中，Y為降水量；t為時間;b0為常數項。該區(qū)降水趨勢變化率方程可表示為： dy(t)/dt=b1，式中，b1為線性趨勢項；b1×10稱作氣候傾向率，其單位為mm/10a。一次直線方程中的系數可利用TRMM 數據降水序列通過一元線性回歸方法求得。此外，對于上述趨勢變化率方程中的線性趨勢項b1，可以采用F檢驗方法進行顯著性檢驗。

2 結果與分析

2.1 遼寧省降水場區(qū)域劃對所選擇的遼寧省27個降水觀測點進行分析，采用聚類分析方法對遼寧省降水場進行分區(qū)。根據結果可劃分為遼東南區(qū)、遼南區(qū)、遼中區(qū)以及遼西區(qū)4個區(qū)， 每個區(qū)域所包含的氣象站點分別為遼東南區(qū)包括丹東、寬甸、桓仁、草河口、岫巖，遼南區(qū)包括大連、長海、莊河、瓦房店、皮口，遼西區(qū)包括阜新、彰武、朝陽、葉柏壽、錦州、興城、綏中，遼中區(qū)包括鞍山、營口、熊岳、本溪、黑山、沈陽、新民章黨、清原、開原。

2.2 TRMM 數據有效性檢驗通常就局地而言，常規(guī)的地面站點降水觀測仍然是最準確的測量[13-14]。在此，將遼寧省27個測站1998年1月～2010年12月間的站點觀測數據作為“真值”，把每個觀測站的月降水量和年降水量作為自變量，以與其對應的TRMM 各格點內的月降水量和年降水量為因變量[15]，通過構建一元線性回歸方程對TRMM 數據進行有效性檢驗。從圖2可以看出，由于TRMM數據和地面測站

數據在空間尺度上存在差異，所以TRMM 與地面站點觀測的月、年降水量之間會存在一定的偏差，但從總體上來看，兩者間的相關性是非常高的，在月降水尺度上，擬合度為0.76；在年降水尺度上，擬合度高達0.81。說明此TRMM降水數據具有很高的可信度，可以用來對遼寧省近13年來降水時空變化特征進行有效的定量分析。

2.3 基于TRMM數據的遼寧省降水時空分布特征分析

2.3.1年際變化特征。從1998～2010年時間序列統(tǒng)計(表1)可以看出，遼寧省多年平均降水量為687.67 mm，其中遼西區(qū)、遼中區(qū)、遼東南區(qū)和遼南區(qū)分別為551.69、718.92、932.45和604.18 mm。另外，對于遼寧省平均降水量年際變化，遼西區(qū)最小，遼南區(qū)、遼東南區(qū)次之，遼中區(qū)最大，說明遼中區(qū)在13年間年降水量波動程度是最大的。

表1 基于TRMM 數據的遼寧省1998～2010年平均降水量統(tǒng)計值

另外，從遼寧省多年平均降水量空間分布來看(圖3)，其年降水量主要為425～1 082 mm，且總體上表現為由全區(qū)東南向西北依次遞減的趨勢，這與遼寧地域特征有密切聯系。其中降水量最小值出現在遼西區(qū)，這是由于遼西區(qū)的濕度條件相對于遼中區(qū)較差，降水條件不利；遼東南區(qū)南臨黃海，東臨鴨綠江，其特殊的地理位置就決定了其在全區(qū)降水量是最大的[9]。

2.3.2年內分布特征。從表2可以看出，遼寧降水具有明顯的季節(jié)性，對于全區(qū)來說，降水主要集中于每年的5～9月，這一時期降水量占全年總降水量的70%以上；其中，7月份降水量最大，為全年降水總量的23.72%，而2月份最小，不足全年降水總量的2%。遼西區(qū)、遼中區(qū)、遼東南區(qū)和遼南區(qū)降水與全區(qū)相同，主要集中于每年的5～9月，尤其對于6、7、8月，降水是最集中的；且4個分區(qū)每年降水量最大值均在7月份，最小值均在2月份，說明4個分區(qū)降水量與全區(qū)的全年的降水趨勢大體是一致的。

從1998～2010年間遼寧省月平均降水量空間分布(圖4)來看，春季(3～5月)全省降水量逐漸增加，尤其是遼東南區(qū)降雨量增加的最多；夏季(6～8月)降水量明顯增多，7月份降水量達全年最大值，但就夏季總降水量來說，東西差異非常明顯，遼西區(qū)部分地區(qū)還不到400 mm，而東南地區(qū)最多達600 mm以上；秋季(9～11月)雨量驟減，尤其對于遼西區(qū)來說，降水量減少最多，這主要與西北季風氣候逐漸增強密

表2 基于TRMM 數據的遼寧省各月平均降水量及占全年降水總量比重

切相關；冬季(12月～次年2月)降水量達最小值，特別是在2月份，一般僅有6～40 mm，這是因為此時全省空氣干冷、降雪稀少。

2.4 基于TRMM數據的遼寧省降水時空變化趨勢分析從1998～2010年間TRMM 數據并結合地面測站觀測數據的分析來看[15]，近13年遼寧省平均年降水量變化總體上呈現上升趨勢(圖5)，遼寧全區(qū)的增長率達16.53 mm/a；遼東南區(qū)的增長率最高，高達25.63 mm/a；遼南區(qū)次之，為20.31 mm/a；遼中區(qū)增長率為17.99 mm/a；遼西區(qū)增長率最低，僅為6.85 mm/a，說明近13年來遼西區(qū)降水雖然有所增加，但增加的程度并不大。

從空間分布來看，各個分區(qū)的降水差異也十分明顯。從圖6a來看，遼寧省年降水量氣候傾向率主要為52.99～217.69 mm/10a，均為正值，即年降水量主要表現為增加趨勢；且從全省的西北到東南方向氣候傾向率呈現逐漸增加的趨勢，遼西區(qū)最小值不到53.00 mm/10a，而最大值出現在遼東南區(qū)，為217.69 mm/10a，且通過了F值顯著性檢驗，此檢驗在90%置信度區(qū)間。另外從全省27個地面觀測站點的全年降水量變化趨勢來看，兩者之間雖然存在著一定的差異，但也基本驗證了以上規(guī)律。其中，寬甸年降水量的增加趨勢最為明顯，其氣候傾向率為404.35 mm/10a，且也通過了F值顯著性檢驗(表3)。

表3 基于地面觀測數據的遼寧省測站全年和夏季降水量變化趨勢

序號測站全年氣候傾向率mm/10a顯著性檢驗F值夏季氣候傾向率mm/10a顯著性檢驗F值1彰武110.341.336-65.3960.2392阜新35.840.273-104.2100.7243開原234.552.176-101.7700.7084清原144.871.801-182.4601.2785朝陽-21.700.026-112.0101.0246葉柏壽3.680.001-53.5770.2167新民156.622.046-132.1501.2458黑山103.921.054-143.7501.2639錦州68.090.897-91.3020.68810鞍山183.962.453-86.7030.54311沈陽139.331.908-129.3201.13212本溪197.122.038-120.0801.10513章黨206.012.562-121.0301.11514桓仁354.244.566-58.6320.15815綏中111.071.503-149.9701.23216興城136.491.674-72.5770.42217營口143.902.064-94.6700.63218熊岳211.953.256-19.7140.02219草河口210.843.13474.3630.25120岫巖124.461.787-58.9230.10921寬甸404.355.338-130.9901.21122丹東51.670.176-70.2360.24123瓦房店237.933.453-36.4620.07824皮口227.453.334111.8901.02325長海199.292.99739.8020.09926莊河129.661.876-23.3080.02927大連197.202.045-26.4620.037

另外，從前文的分析得出，遼寧省的夏季降水量(6～8月)達全年降水量的50%左右，所以借助降水氣候傾向率指數對各個分區(qū)夏季降水量趨勢空間特征進行分析也具有很大意義。從圖6b可以看出，在近13年間，遼寧省夏季降水量變化趨勢空間特征與年降水量有很大的不同；總體上，遼西區(qū)以及遼中的部分地區(qū)表現出一定程度的下降趨勢，且在遼西區(qū)下降趨勢最大值達42.34 mm/10a，說明在夏季這些地區(qū)近年來降水量明顯減少；雖然在遼東南區(qū)以及遼南區(qū)部分地區(qū)表現出增加的趨勢，但最大值也不過僅有127.82 mm/10a。另外，就全省地面測站的全年降水量變化趨勢進行分析，也基本驗證了上面所述規(guī)律(表3)。

3 結論與討論

以遼寧省為研究區(qū)，以其27個地面氣象觀測降水數據為基礎，首先探討了TRMM 衛(wèi)星3B43月降水量資料在省級尺度的適用性，并在此基礎上，對遼寧省時間序列長達13年的降水時空分布及其變化特征進行了定量化分析，結果表明，基于氣象站點降水數據，運用系統(tǒng)聚類法，對遼寧省降水場進行了有效分區(qū)，使得在省級尺度分析的基礎上，為進一步分析省內不同地區(qū)降水變化特征提供了依據；TRMM數據有效性檢驗結果顯示，TRMM數據與站點觀測數據的擬合度非常高，完全有效，對地下相對復雜的省份來說也具有較強的適用性；TRMM降水數據相對于地面氣象站點觀測數據來說，具有較好的時空連續(xù)性，不僅有利于對研究區(qū)降水特征進行較長時間序列分析，且在空間分布上，可以更直觀地顯示出遼寧省降水的年際和年內變化特征。利用TRMM 3B43月降水時間序列數據分析遼寧省同期降水趨勢特征發(fā)現，在近13年間，遼寧省平均年降水量變化總體上呈增加趨勢；夏季，遼西區(qū)以及遼中的部分地區(qū)的降水變化表現出一定程度的下降趨勢，雖然在遼東南區(qū)以及遼南區(qū)部分地區(qū)表現出增加的趨勢，但增加趨勢并不大。

總體上來說，利用空間連續(xù)分布的TRMM 降水數據來分析遼寧省降水變化特征，有效克服了傳統(tǒng)地面雨量觀測中氣象站點數量及其空間分布合理性上的諸多不足，在宏觀尺度上其分析結果更為可靠，同時也說明了TRMM降水數據在中緯度地區(qū)也具有較強的適用性；當前利用TRMM時間序列數據進行區(qū)域同期降水趨勢特征研究還相對較少，筆者利用TRMM數據對遼寧省降水變化趨勢進行分析，無論是對深入了解遼寧地區(qū)的氣候變化特征還是防災減災均提供了很好的科學依據

[1] 余鐘波.流域分布式水文學原理及應用[M].北京: 科學出版社， 2008.

[2] 楊揚， 張建云， 戚建國， 等.雷達測雨及其在水文中應用的回顧與展望[J].水科學進展， 2000， 11(1): 92-98.

[3] 劉俊峰， 陳仁升， 韓春壇， 等.多衛(wèi)星遙感降雨數據精度評價[J].水科學進展， 2010， 21(3): 343-348.

[4] HUFFMAN G J，ADLER R F，BOLVIN D T，et al.The TRMM multisatellite precipitation analysis (TMPA): Quasi-global， multiyear， combined-sensor precipitation estimates at fine scales[J].Journal of Hydrometeorology， 2007， 8(1):38-55.

[5] 白愛娟， 劉長海， 劉曉東.TRMM 多衛(wèi)星降雨分析資料揭示的青藏高原及其周邊地區(qū)夏季降雨日變化[J].地球物理學報， 2008， 51(3): 704-714.

[6] 白愛娟， 方建剛， 張科翔.TRMM 衛(wèi)星資料對陜西及周邊地區(qū)夏季降雨的探測[J].災害學， 2008， 23(2): 41-45.

[7] CHIU LS，LIU Z，VONGSAARD J，et al.Comparison of TRMM and water district rain rates over New Mexico[J].Advances in Atmospheric Sciences，2006，23(1):1-13.

[8] 楊東，劉洪敏，郭盼盼，等.1956～2008 遼寧省近 53 年的降水量變化[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2011，25(1)：96-97.

[9] 孫瑩，萬麗巖，江靜.遼寧降水分區(qū)變化特征及夏季降水影響因子分析[J].氣象與環(huán)境學報，2008，24(3)：18-23.

[10] 么枕生，丁裕國.氣候統(tǒng)計[M].北京:氣象出版社，1990.

[11] 杜軍，馬玉才．西藏高原降水變化趨勢的氣候分析[J]．地理學報，2004，59(3)：375-382．

[12] 白愛娟，劉長海，劉曉東．TRMM多衛(wèi)星降水分析資料揭示的青藏高原及其周邊地區(qū)夏季降水日變化[J]．地球物理學報，2008，51(3)：704-714．

[13]李景剛， 李紀人， 黃詩峰.基于 TRMM 數據和區(qū)域綜合Z指數的洞庭湖流域近10 年旱澇特征分析[J].資源科學， 2010， 32(6): 1103-1110.

[14] 陳舉，施平，王東曉，等．TRMM衛(wèi)星降雨雷達觀測的南海降雨空間結構和季節(jié)變化[J].地球科學進展，2005，20(1)：29-35.

[15] 李景剛，黃詩峰.基于TRMM數據的漢江流域1998年-2010年降水變化特征[J].南水北調與水利科技，2011，9(6)：48-53.

The Application Research of the TRMM Precipitation Data in the Provincial Scale—A Case Study of Liaoning Province

FU Yuan-yuan, ZHANG Hong-yan*, ZHAO Jian-jun et al

(College of Geographical Science, Northeast Normal University, Changchun, Jilin 130024)

According to the monthly precipitation data of Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM)3B43 from January 1998 to December 2010, a case study as the provincial scale, the change of recent 13-year precipitation in Liaoning Province were analyzed by means of the liner climatic tendencies ratio method and Geographical Information System (GIS) spatial analytic techniques. Some conclusions can be drawn: The linear correlation between TRMM precipitation data and observed data and is very high, the data has a higher accuracy; The annual precipitation in Liaoning Province is mainly between 425-1 082 mm, and the overall performance is the trend of decreasing from the southeast to the northwest; The main precipitation concentrate in May to September of each year, the precipitation during this period accounted for more than 70% of the total annual precipitation, among them, the maximum precipitation concentrate in July, to 20% of the annual precipitation, and in February the minimum, less 2% of the annual precipitation, seasonal change is obvious; In recent 13 years, the average annual precipitation showed increasing trend in Liaoning Province. However, the summer precipitation showed a decreasing trend, the precipitation in the western and middle Liaoning Province is particularly evident. These indicate that in recent 13 years, the phenomenon of regional drought in spring and summer is serious.

TRMM; Provincial scale; Liaoning Province; Precipitation variation

中國科學院地理科學與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室開放基金項目“中國東北地表物候遙感反演及交叉驗證”；中國博士后科學基金資助項目(2014M561272)；中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助(14QIVJJ025)；吉林省博士后科研項目啟動經費資助(RB201353)；吉林省科技發(fā)展計劃資助項目(20150520069JH)。

浮媛媛(1990- )，女，河南新鄉(xiāng)人，碩士研究生，研究方向：遙感與GIS應用。*通訊作者，教授，博士，博士生導師，從事GIS應用與環(huán)境遙感研究。

2015-03-30

S 127

A

0517-6611(2015)14-209-05