黃河流域TRMM 3B43精度檢驗

李 陽 任世鑫 謝志祥 張傳才 樊晏利

（河南大學環境與規劃學院，河南 開封475004）

降雨在時間和空間上有很大的異質性，精確的降水監測是洪澇和干旱災情監控預報的重要支撐［1］，衛星的降水監測數據具有時間和空間分辨率高、覆蓋范圍廣等特點，并且已逐漸成為降水數據的重要獲取手段［2］。因此對TRMM降水資料精度的檢驗就顯得尤為重要。國外對TRMM降水數據質量的檢驗做了很多的工作。Saber Moazami等［3］利用地面站點實測數據對比伊朗境內的PERSIANN，3B42V7和3B42RT降水數據的精度，得出TRMM 3B42V7降水數據的精度在日降水數據上優于PERSIANN和3B42RT。Marcelo PedrosoCurtarelli等［4］對巴西內陸地區的TRMM 3B43月均降水數據進行了精度檢驗，得出TRMM可以提供可靠的月均降水數據。TianbaoZhao等［5］對中國范圍內的TRMM降水數據進行研究，發現中國大部分的濕潤季節能夠很好地描述降水的季節性變化，觀察其精度也顯示東部地區也大于西部地區。國內近幾年對TRMM降水數據的研究迅速增加［6-10］。大量的研究表明，TRMM降水數據與站點實測數據存在著較好的線性相關特性，降水數據質量較高。TRMM降水數據伴隨著時空尺度的增大，精度越高［11］。李相虎［12］、Yong等［13］也分別對鄱陽湖流域和中國東北老哈河地區進行了相關研究并得出了類似結論。目前學者對于TRMM衛星數據的研究多是大范圍的精度研究，對于單個河流流域的研究案例較少，而黃河歷來水旱災害頻發，對流域內的生產生活與發展構成了嚴重威脅，對該地區降水數據精度的檢驗就顯得尤為緊迫。

熱帶降水測量計劃（Tropical Rainfall Measuring Mission，TRMM）衛星，由美國國家宇航局（National Aeronautics and Space Administration）和日本國家空間發展局（National Space Development Agency）聯合研制并于1997年11月28日在日本的種子島空間中心成功發射。TRMM為近赤道非太陽同步軌道衛星，設計使用壽命為三年。衛星運行軌道高度為350km，傾角35°，覆蓋范圍為38°N～38°S，180°W～180°E之間。TRMM衛星在2001年8月到達設計壽命時為了延長其使用壽命，將軌道高度由設計初期的350km提升至402.5km。伴隨著軌道高度的提升，覆蓋范圍也達到了50°N～50°S，180°W～180°E之間。TRMM是一顆用于監測全球熱帶、亞熱帶地區降水的衛星［14］。

1 研究資料與區域

1.1 衛星資料

采用1998-2013年TRMM 3B43 V7降水數據集，時間分辨率為月，空間分辨率為0.25°×0.25°。該數據是TRMM衛星數據與其他衛星數據聯合反演的結果，3B43數據是用3B42數據產品、NOOA氣候預測中心氣候異常監測系統的全球格點雨量測量資料以及全球降水氣候中心（CAMS）的全球降水資料合成的全球格點數據集，降水數據來源于NASA官方網站：http：//mirador.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/mirador/collectionlist.plkeyword=TRMM_3B43。

1.2 地面氣象站點數據

地面實測降水數據來源于中國氣象數據中心，選取黃河流域及其周邊地區的122個國家基準與基本站的月降水觀測數據進行研究。由于氣象站觀測、衛星遙感和對大氣模擬是獲取降水數據的主要來源［15］，因此盡管研究區域內氣象觀測站點的監測范圍有限，但是其仍是降水的最準確測量［16］。因此對該地區的TRMM降水數據的研究就顯得尤為重要。

圖1 黃河流域的位置（a）以及流域內122個氣象站點分布（b）

1.3 研究區域

黃河流域位于95°53'～119°05'E，32°10'～41°50'N，流域面積為7.93×105km2,全長5 464km。黃河流域多年以來的平均降水量456mm，以其占全國河川徑2%的徑流量向黃河周邊地區的占全國15%的耕地和12%的人口供水。當前，黃河河川徑流的開采利用程度達到了70%，已經遠遠超出了國際公認40%的合理范圍。目前，黃河流域水資源短缺問題嚴重［17］。因此對該地區的TRMM降水數據的研究就顯得尤為重要和迫切。

2 研究方法

通過對所選取的研究區域內的122個地面氣象站在1998—2013年間的降水數據與站點對應的TRMM 3B43格點數據之間的相關系數R、相對誤差Bias以及均方根誤差RMSE進行計算，利用這些指標來檢驗研究區域的TRMM降水數據的精度。

相關系數、相對誤差、均方根誤差

其中：n為樣本容量，xi為TRMM 3B43降水數據，yi為地面氣象站降水數據，值反映氣象站降水數據與TRMM降水數據之間的一致性，其取值范圍為［0，1］，值越大，二者的相關性越好。Bias（取絕對值即得到絕對誤差｜Bias｜）反映氣象站降水數據與TRMM降水數據之間的偏離程度，Bias值越接近0，則TRMM降水數據越精確。均方根誤差（RMSE）對測量數據組中特大或者特小的誤差十分敏感，能夠很好地反映測量數據的精度。

3 TRMM 3B43時間精度檢驗

3.1 年降水量檢驗

圖2 1998～2013年TRMM3B43與氣象站年降水量散點圖

對研究區域內的122個氣象站點年降水數據作為自變量、TRMM 3B43數據作為因變量進行一元線性回歸分析（圖2）發現，TRMM 3B43與研究區內的122個氣象站點降水數據擬合優度較高，R2達到0.876，相關系數R=0.9359，說明二者之間有著明顯的線性相關特征，這與曾宏偉等對于瀾滄江及周邊流域的TRMM 3B43數據的年降水量精度的分析具有較好的一致性［18］。兩組數據間的RMSE=78.47，且對比1：1線，可知影像數據對降水量存在高估、低估的現象。即在降水多的地區出現低估、在降水少的地區出現高估的情況，但整體而言，K值為0.9356，說明TRMM 3B43數據估計的降水量相較于站點數據在年降水尺度上略微偏低。

圖3 1998～2013年TRMM3B43與地面觀測站各季降水量散點圖

3.2 季節降水量對比

將研究區域內的122個氣象站點1998-2013年的降水數據分為四季，即春季：3-5月；夏季：6-8月；秋季：9-11月；冬季：12-2月。將氣象站點不同季節的降水數據與相對應的影像像元值進行擬合分析，得到圖3。結果表明：四季的擬合優度都很高（R2均高于0.8），說明TRMM 3B43降水數據能夠較好地反映地區的降水情況。其中秋季擬合優度最高（R2=0.8816），其次是春季、冬季，夏季的擬合優度最低（R2=0.8223）。考慮到夏季黃河流域降水量差異最大，暴雨、干旱等極端氣候頻發，造成在夏季相對于其他降水量變化量較小的季節其擬合優度較低。春冬季節降水較少，RMSE值相對較低，尤其是冬季RMSE最低達到7.008。而夏秋季節的RMSE值較高，夏季更是達到了56.91。

3.3 月降水量檢測

將研究區域內的122個氣象站點的月實測降水量作為自變量，對應月份的各個氣象站點所對應的TRMM 3B43影像的像元值為因變量進行一元線性回歸分析（圖4）。經檢驗，氣象站實測月降水量與對應的TRMM降水之間的相關系數R=0.940，擬合優度R2=0.883，斜K=0.947，表明這兩組數據之間存在著很好的一致性。就整體而言由于其斜率K＜1，TRMM月降水數據的降水量較之氣象站觀測的“真值”略微偏低。這點是遙感方法本身特點所致，即衛星主要通過微波傳感器等設備探測云內降水粒子和云粒子與微波的相互作用，從而達到測量降水的目的，這種方式在估計歷時較短、降水較小的過程方面存在著缺陷，可能導致TRMM數據在數值上偏小［19］。

圖4 1998～2013年地面觀測站與TRMM 3B43月降水量散點圖

3.4 站點數據精度評估

黃河流域及周邊地區的地面監測站數據與TRMM 3B43降水量年、季尺度上TRMM 3B43降水數據整體上精度較高，但是整體上精度的優異也可能會掩蓋少數站點數據與其對應的影像像元值間的差異，尤其降雨作為一種復雜的天氣現象，自身受地理位置、海拔、坡度、坡向、大氣環流等諸多因素的影響，對降水數據進行總體精度評估的同時，需要對單個的站點數據進行精度驗證。

1998-2013年研究區域內的122個地面監測站點及其各自相對應的TRMM 3B43影像像元值進行一元線性回歸分析，獲得兩組降水量數據之間的相關系數和斜率K（表1），回歸分析是以地面監測站點降水量為自變量，TRMM 3B43降水量為因變量而進行的。由表1相關系數可知：①絕大多數的氣象站降水數據與TRMM 3B43估計的數據存在著極高的相關性，多數氣象站點的相關系數R＞0.9；②少數氣象站點相關系數相較于本研究區域內的其他站點相對較低，R＜0.85的氣象站點：惠農、阿拉善左旗、景泰、武威、陶樂和吉蘭太，其R值分別是0.847、0.841、0.826、0.818、0.801、0.706，說明這些站點的地面監測數據與TRMM估計的降水量之間的線性關系相對較弱，尤其是陶樂和吉蘭太兩個站點。

所得大多數氣象站點的回歸方程斜率K＜1，有公式（2）可知，Bias=K-1，Bias的值為正則表示TRMM估計降水量的“高估”，相反，值為負則代表對降水量的“低估”。由回歸方程的斜率K值可知：①TRMM對研究區域內絕大多數氣象站降水量估計存在“低估”現象，這點與前文對月降水的分析中所得到的結論一致。②站點的TRMM降水量估計存在著“高估”的情況：祁連、松潘、河南、曲麻萊四站點將近高估10%～20%，貴州高估了31%，此站點TRMM的降水量估計相對地面氣象站的“真值”明顯偏高。③站點的TRMM降水量估計存在著“低估”的情況：站點貴州和都蘭的TRMM估計的降水量較于“真值”30%～40%，海源、欒川、托勒、阿拉善左旗、佛坪、清水河、定邊和泰山低估20%～30%。④其他站點的TRMM降水量預測精度較高，但也或多或少地都存在著0%～10%的估計誤差。通過對比都蘭（R=0.927，K=0.678）泰山（R=0.956，K=0.709）等地面氣象站點不難發現，僅從相關性進行數據質量的評估，容易掩蓋高相關性下的數據之間的偏差，這再次驗證研究斜率K的重要性。

表1 黃河及其周邊地區1998-2013年TRMM 3B43與地面觀測站降水量相關系數和偏離程度

4 結論

通過研究區域內的122個氣象站實測降水數據，在年、季、月不同尺度上對TRMM 3B43降水數據進行了精度驗證，并在此基礎上對地形因子中的高程和坡度對數據精度的影響進行了分析，結論如下：

4.1 TRMM 3B43降水數據在年、季、月尺度上均具有較高的精度，相關系數R值均達到了0.8以上，而且絕對誤差額控制得較好，年尺度RMSE最高也僅78.47，因此誤差值較低。TRMM 3B43降水數據在黃河流域顯示出了很好的適用性。

4.2 TRMM降水數據在年尺度上，相關系數R=0.9359，K值為0.9356，TRMM數據質量很高，數值上較實測數據略微偏低；在季尺度上，四季的擬合優度都很高（R2均高于0.8），其中秋季擬合優度最高（R2=0.8816），其次是春季、冬季，夏季的擬合優度最低（R2=0.8223）；在月尺度上，擬合優度R2=0.883，說明二者之間相關性顯著。RMSE=18.51，月降水數據具有較好的精度。

4.3通過對各個站點數據的精度評估，發現絕大部分的站點實測降水數據與TRMM影響數據之間存在著顯著的相關性（R＞0.8），只有吉蘭太、陶樂和武威3個站點相關系數較低。整體上看站點的絕對誤差相對較低，但都蘭、貴州河泰山等站點的絕對偏差較大，偏差約30%。

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致謝：感謝河南大學環境與規劃學院黃河下游科學數據共享平臺為本文研究提供數據支持。