TRMM衛星降水數據在喀斯特山區的適用性分析
——以貴州省為例

李 威, 蔣 平, 趙衛權, 蘭良鴻

(1.貴州省山地資源研究所, 貴陽 550004; 2.貴州省第三測繪院, 貴陽 550004;3.重慶師范大學 三峽生態環境遙感研究所, 重慶 400047; 4.貴州省山地資源研究所有限公司, 貴陽 550004)

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TRMM衛星降水數據在喀斯特山區的適用性分析
——以貴州省為例

李 威1,3, 蔣 平2, 趙衛權1, 蘭良鴻4

(1.貴州省山地資源研究所, 貴陽 550004; 2.貴州省第三測繪院, 貴陽 550004;3.重慶師范大學 三峽生態環境遙感研究所, 重慶 400047; 4.貴州省山地資源研究所有限公司, 貴陽 550004)

以1998—2012年研究區26個氣象站點實測降水數據和同期TRMM 3B43降水數據為數據源，在GIS技術的支持下，運用相關系數(R)、相對誤差(BIAS)分析和探討月、季、年尺度和單個站點的TRMM 3B43降水數據在研究區的適用性和分布規律。分析表明：(1) TRMM 3B43降水數據和氣象站點觀測數據的相關性較好，在年尺度上，TRMM 3B43降水數據總體精度較高，相關系數R為0.75，但也存在個別站點誤差較大，最大誤差達到19.13%，總體上TRMM 3B43降水數據比站點觀測數據稍微偏大；(2) 季節尺度上，TRMM 3B43降水數據和站點觀測數據春季的相關系數R達到0.82，要高于秋季和冬季。夏季較差，但相關系數R也達到0.79，且均通過置信度100%檢驗；(3) TRMM 3B43降水數據在月尺度上數據精度最高，相關系數R達到0.91；(4) 數據個體精度檢驗上選取了19個氣象站點，各個觀測站點的擬合優度R2均在0.75以上，相關系數R均大于0.80，結果表明TRMM 3B43降水數據在研究區具有較好的適用性。

貴州省; TRMM 3B43; 相關系數; 降水

降水是陸地水循環的重要組成部分，在時間和空間分布上具有明顯的差異性，一定程度上決定著地表覆蓋和區域水資源的時空分布，是制約氣象預報的重要因素之一[1]。作為影響環境變化的重要因子，雖然可以通過增加監測站點密度來提高降水數據的準確度，但由于環境條件、資金投入等因素而缺乏可行性[2]。通過氣象衛星獲取空間化的降水數據已成為當前氣象研究領域的研究熱點[3]。由美國和日本在1997年聯合研制的熱帶測雨衛星TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)[4]，提供了多種降水數據產品為相關降水研究提供重要數據來源[5]。目前，國內外學者運用TRMM衛星降水數據進行了一些相關研究，取得了一定的成果，研究方向也趨于多元化，主要包括誤差分析[3]、降水侵蝕估算[6-7]、降水時空分布[3,8-12]、適用性評價[5,13-18]、區域降水尺度等[19-20]、但大多數主要是針對我國北方河流流域以及平原等地勢平坦的中高緯度等局部地區。而對于西南多山地覆蓋、地勢復雜等高海拔區域，降水的空間分布不僅與經緯度相關，還與山體坡度、坡向等地形因素息息相關。針對這一不足，本文選取貴州省作為研究區域，貴州省地處云貴高原，山地和丘陵占到全省國土面積的92.5%，山多坡陡，地表崎嶇破碎，是全國地區唯一一個沒有平原支撐的喀斯特山區省份[21]，區域內降水空間分布格局異常復雜，多年平均降水量約1 183 mm，且空間分布差異大，年內分布不均[22]。本研究通過選取1998—2012年研究區內26個氣象站點與同期TRMM 3B43數據分析探討TRMM衛星降水數據產品在年、季、月時間尺度上的精度和質量，并進一步分析探討TRMM 3B43數據在研究區的空間分布，為TRMM衛星降水數據產品在喀斯特山區等復雜地形區域的水文、氣象預報等應用提供基礎和科學依據。

1　研究區概況

研究區地處我國西南部向四川盆地以及湖南、廣西低山丘陵過渡的斜坡地帶，地理位置為24°37′—29°13′N，103°36′—109°35′E，幅員面積176 167 km2，自西北部向北、東、南3面傾斜，與四川、重慶、廣西、云南、湖南接壤，轄6個地級市，3個自治州，共88個區縣。境內地形復雜，地勢西高東低(圖1)，絕大部分地形以山地為主，屬典型的內陸高原山地，自古就有“八山一水一分田”、“地無三尺平”等俗語描述區域內的地勢地貌特征。區域內水土流失、石漠化等災害極為嚴重[23]，也是我國喀斯特面積分布最廣的省份。南北相距509 km，東西長約595 km，平均海拔約1 100 m左右，2012年森林覆蓋率達到42.5%，高于全國平均水平。屬于亞熱帶濕潤季風氣候，區域內部氣候復雜多樣，多年平均氣溫15～18℃，降水量豐富，主要集中在4—9月，區域內各地區陰天數大多數超過150 d，平均相對濕度都在70%以上，呈現典型的霧日多、日照少，土壤類型主要有黃壤、黃棕壤、石灰土、紫色土等，植被類型有常綠闊葉林、山地季雨林、熱帶溝谷季雨林、寒溫性針葉林、暖性針葉林等。

圖1　研究區高程和氣象站點分布

2　數據與方法

研究數據包括26個國家基準和基本氣象站點的降水觀測數據(其中7個氣象站點日期為2009—2012年)，以及1998—2012年總計15 a的TRMM 3B43降水數據，TRMM氣象衛星是由美國NASA和日本NASDA聯合研制的氣象測雨衛星，搭載降雨雷達(PR)、被動式微波輻射計(TMI)以及可見/紅外傳感器(VIRS)等傳感器，軌道高度400 km，周期96 min，覆蓋北緯30°到南緯30°地區，TRMM 3B43數據是在TRMM 3B42數據基礎上，通過與美國國家海洋和大氣管理局氣象預測中心異常檢測系統(CAMS)的全球格點雨量測量器資料，全球降水氣候中心(CPCC)的全球降水資料三者合成的全球網格降水數據，數據融合了多個微波遙感數據，該數據是每小時的降水量，屬三級降水產品，主要用于測量地區降水與能量的轉換，其時間分辨率為1個月，空間分辨率為0.25°×0.25°，存儲格式為HDF格式，雖然影響降水的因素較多，但目前測量降水最直接準確的方式依然是氣象站點測量，所以本研究以站點實測降水量作為驗證TRMM降水數據的“真值”[24]。并采用相關系數(R)、相對誤差(BIAS)對TRMM 3B43降水數據進行精度驗證。

(1)

(2)

3　結果與分析

3.1年降水量精度檢驗

利用研究區19個氣象站點(由于有7個氣象站點觀測數據是從2009—2012年，故表1只列出19個氣象站點誤差。)1998—2012年的統計年降水量為自變量，對應網格TRMM 3B43降水數據為因變量，進行線性回歸分析，并計算出各個氣象站點的多年平均降水量與TRMM 3B43降水數據的相對誤差(BIAS)(表1)。綜合分析TRMM 3B43降水數據在整個區域上的精度，從結果上看，相關系數R達到0.75，并且通過α=0.01置信度檢驗，表明TRMM 3B43降水數據與站點觀測數據之間存在很好的一致性，由于研究區整體上都是以山地為主，降水受地形等因素影響強烈，在數值上年均誤差較大的站點為研究區西部安順市境內的盤縣和榕江縣、分別達到-19.13%和10.52%，誤差較小的為望謨縣和云巖區，分別只有-0.19%和-1.01%，而正偏差的總體高于負偏差，說明TRMM降水數據高于氣象站點的觀測值，除盤縣和榕江以外，其余站點的BIAS誤差均在±10%以內，表明大多數站點的TRMM降水數據與站點觀測數據之間的差異較小。空間分布上，誤差較大的地區為黔東南州的東南部，安順市以及黔南州中部地區。總體而言，TRMM降水數據能夠滿足在年尺度上的應用研究需要。

3.2季降水量精度檢驗

降水的季節分配也是降水的一個重要特征，將研究區1998—2012年的春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12—2月)四個季節26個氣象站點觀測降水量與TRMM 3B43數據進行線性回歸分析，如圖2所示，在季節尺度上，研究區降水主要集中在夏季，其次是春季和秋季，冬季降水最少，四季度的擬合優度R2都大于0.6，各季節均通過α=0.01置信度檢驗，其中春季的相關性最好，相關系數R達到0.82，其次是秋季和冬季，夏季相對較差，可能的原因是由于地區海拔的影響，夏季降水在地形的作用下可能產生有局部地形雨現象，這給遙感反演降水量帶來困難，從而造成反演誤差，但相關系數R也達到0.79，從整體上看，TRMM 3B43降水數據和氣象站點觀測不同季節降水數據有較好的一致性和分布規律。計算各個站點觀測數據與TRMM 3B43降水數據誤差的標準差，如表2所示，季節尺度中，以夏季的標準差最大，其次是春季和秋季，冬季最小，說明夏季TRMM降水數據距離站點觀測降水數據的波動性較大，冬季最為穩定，秋季和春季次之，主要原因是研究區域內降水主要集中在夏季和春季，冬季最少，且空間分布不均，降水頻率變大，導致TRMM衛星反演降水難度加大。

表1　研究區1998-2012年站點實測年降水量與TRMM 3B43數據相對誤差　　%

3.3月降水量精度檢驗

由于TRMM 3B43降水數據的時間分辨率為1個月，而氣象站點的觀測數據通常都精確到以小時為計數單位，所以有必要用以月尺度為單位統計站點觀測數據對TRMM 3B43降水數據進行精度驗證，以研究區內的26個氣象觀測站1998—2012年月觀測數據為自變量，其對應的TRMM 3B43格網內的降水量為因變量，進行線性回歸分析，如圖3所示，整個研究區TRMM 3B43降水數據與氣象站點觀測數據的線性擬合優度R2為0.82，相關系數R高達0.91，通過α=0.01置信度檢驗。結果說明TRMM 3B43降水數據在研究區與氣象站點實測數據之間具有明顯的線性相關與一致性，可以作為研究的數據來源。從月尺度站點誤差標準差來看(表3)，總體上看研究區所有站點標準差數值在40左右，其中威寧、七星關站點的標準差在30左右，表明TRMM衛星反演降水數據較為穩定，而望謨、習水、盤縣等站點標準差均在40以上，表明這些站點的降水波動性較大。

3.4個體降水量精度檢驗

利用氣象站點觀測降水數據驗證山地區域的TRMM 3B43降水數據精度，從結果上看結果較好，數據精度較高，整體上能夠反映研究區降水的空間分布特征，但研究區處于云貴高原腹地區域，由于高海拔，地形特殊等因素，降水的分布還受到大氣環流、海陸位置、迎風坡、背風坡等因素影響，僅僅從整體上分析TRMM 3B43降水數據的數據精度還存在不足，并不能反映TRMM月降水數據與單個站點實測數據之間的差異性。從研究區中選取19個氣象站點1998—2012年總共15 a的統計月降水總量為自變量，以各個觀測站點對應TRMM 3B43網格降水數據為因變量做一元線性回歸分析，得到相應站點觀測數據和TRMM 3B43降水數據的散點圖和相關關系表，如表4所示，大多數氣象站點觀測降水數據與TRMM 3B43反演的降水量之間呈現很好的相關性，各個觀測站點的擬合優度R2所均在0.75以上，相關系數R均大于0.80，北部習水縣較差，相關系數只有0.81。明顯低于研究區其他站點。除羅甸、三穗、黔西、銅仁、習水和桐梓外的所有氣象站點相關系數R均大于0.90，其中相關系數最高的站點為興仁、云巖和盤縣，相關系數R均為0.94，該結論與數據月降水量的精度檢驗的結論相一致。

圖2　研究區1998-2012年季節尺度TRMM降水數據與站點觀測數據散點圖

表2　研究區1998-2012年季節尺度TRMM降水數據與站點觀測數據標準差

圖3　研究區1998-2012年月尺度TRMM降水數據與站點觀測數據散點圖

表3　研究區1998-2012年月尺度TRMM降水數據與站點觀測數據標準差

表4　研究區部分站點月尺度TRMM降水數據與站點觀測數據相關系數

3.5TRMM降水數據在研究區的空間分布特征

上述內容探討了TRMM 3B43降水數據在研究區的精度檢驗，經過驗證分析，從結果上看雖然TRMM 3B43降水數據在數值上存在一定的誤差，但除了極少數站點誤差稍微偏大外，大多數站點觀測數據與TRMM 3B43降水數據之間的誤差較小，且整體上具有較高的相關一致性，說明在數據缺乏的山地區域可應用于科學研究。

(1) 空間分布上，研究區TRMM 3B43降水數據多年平均降雨量以及差值空間分布如圖4所示，從空間分布上看，研究區降水量從西北部向南部、東部和東南部呈現扇形狀逐級增加的趨勢，與研究區地勢自西北部向北、東、南3面傾斜相呼應，西北部處于內陸區域，地勢較高，平均海拔均在1 500 m以上，隨著海拔的升高，降水量逐漸減少。研究區東南部多數地區海拔在1 000 m以下，且靠近中國南海海域，已經處于熱帶季風氣候地區邊緣，降水明顯高于西北部。在降水數值上，研究區年平均降雨量為754～1 390 mm，降水量最低區域位于畢節市西北部，只有754 mm，最高的區域為銅仁市東部，達到1 389 mm，銅仁市東部、黔東南州大部、黔南州和黔西南州南部等區域年降水量都達到1 000 mm以上。而在差值分布上，從研究區北部到東部再到南部主要體現為站點實測降水量高于TRMM 3B43降水量，而六盤水市、安順市大部、畢節市南部、黔東南州西北部、貴陽市南部以及黔南州北部等地區站點實測降水量要低于TRMM 3B43降水量。

(2) 季節尺度上，研究區TRMM 3B43降水數據多年季平均降水量空間分布如圖5所示，降水的季節分配也是一個重要的特征，研究區降水主要集中在春季和夏季，春季和冬季降水在空間上的分布趨勢相對較一致，由西北向東南逐漸增加，主要集中在研究區東部以及東南部地區，其中冬季降水最少，最低點在西北部畢節市境內，只有26 mm，該地區海拔均在1 500 m以上。降水量會隨著海拔的上升而減少。夏季和秋季降水空間差異較大，夏季降水最高出現在西南部黔西南州，達到700 mm，均高于其他3季同區域，而秋季最高降水在研究區西北銅仁市，最高降水量有270 mm。

圖4　研究區1998—2012年TRMM 3B43降水數據年均降水量空間分布以及差值分布

圖5　研究區1998-2012年TRMM 3B43降水數據季平均降水量空間分布

4　結論與討論

(1) TRMM 3B43降水數據在研究區內具有良好的實用性，月尺度數據與站點觀測降水量相關系數為0.91，季節尺度上春季的數據精度高于秋、冬和夏季。四季相關系數均大于0.78，在年尺度上少數站點的誤差(BIAS)相對較大，其余誤差均在±10%以內，整體上看相比季尺度和年尺度的數據精度，月尺度降水數據精度最高，TRMM 3B43降水數據比站點觀測值稍稍偏大，但空間分布與變化趨勢大體上相一致，由西北部向東南部呈現逐漸增加的趨勢，能夠滿足應用研究需要。

(2) 選取研究區19個氣象站點進行單個站點的TRMM 3B43降水數據個體精度檢驗，單個站點實測降水數據與TRMM 3B43降水數據的相關系數均大于0.80，除少數幾個站點外相關系數均大于0.90。且均通過置信度100%檢驗。表明TRMM 3B43降水數據無論是在數據整體上還是個體上都具有較高的精度。

(3) 總體上看，相比其他學者在不同區域得出的研究結論，研究區TRMM 3B43降水數據比站點觀測值稍稍偏大。TRMM 3B43降水數據在數據精度方面要明顯高于其他地區，主要原因是研究區地處云貴高原腹地，海拔較高，實測站點位置普遍較高，而降水在形成過程中隨著海拔的降低損失在加大，從而造成在其他區域降水觀測值與TRMM衛星降水數據偏差較大。

本研究利用的TRMM 3B43降水數據空間分辨率為0.25°×0.25°，數據本身的空間分辨率較低，而氣象觀測站點較少，雖不能代表整個研究區內降水實際情況，但也從一定程度上反映了TRMM 3B43降水數據在山地高海拔區域具有較好的適用性，由于降水受海拔、地形和經緯度等因素的影響，在局部地區還是存在較大差異，如何在現有數據資料的基礎上利用相關模型對TRMM 3B43降水數據進行空間降尺度和精度訂正，使之與研究區實際情況接近，是下一步研究的主要內容。

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Analysis on Applicability of TRMM Precipitation Data in Karst Areas—A Case Study in Guizhou Province

LI Wei1,3, JIANG Ping2, ZHAO Weiquan1, LAN Lianghong4

(1.InstituteofMountainResourcesofGuizhouProvince,Guiyang550004,China; 2.GuizhouProvincialThirdInstituteofSurveyingandMapping,Guiyang550004,China; 3.InstituteofEco-EnvironmentRemoteSensinginThreeGorgesReservoir,ChongqingNormalUniversity,Chongqing400047,China; 4.InstituteofMountainResourcesCompanyofGuizhouProvince,Guiyang550004,China)

Based on the rainfall data from 26 meteorological stations and TRMM 3B43 during the period from 1998 to 2012 in Guizhou Province and the support of the GIS technologies, the correlation coefficient (R) and relative error (BIAS) have been utilized to analysis the application and distributional features for rainfall data of TRMM 3B43 in individual sites in the view of scales ranging from month and quarter to year in Guizhou Province. The results indicated that: (1) there was the good agreement between the data from TRMM 3B43 and meteorological stations, at the year scale, the accuracy of the rainfall data from TRMM 3B43 is relatively high and theR2can reach up to 0.75. However, existence of great error in certain stations and maximum can reach to 19.13%. In general, the accuracy of rainfall data from TRMM 3B43 is greater than from meteorological stations; (2) in terms of seasons, the linear correlation coefficient (R) between the rainfall data from TRMM 3B43 and meteorological stations can up to 0.82 in spring, this value is greater than those in fall and winter. The linear correlation in summer is poor, reaching to 0.79 and through the test under confidence is 100%; (3) the high quality of accuracy for TRMM 3B43 can be obtained on the month scale, andRis 0.91; (4) rainfall data from 19 meteorological stations have been used to test the individual data accuracy, and the fitting outcome ofR2andRwith the TRMM 3B43 reaches to 0.75 and 0.80, respectively, indicating that the rainfall data from TRMM 3B43 is applicable in this region.

Guizhou Province; TRMM 3B43; correlation coefficient; rainfall

2015-07-13

2015-08-11

國家科技支撐計劃課題“西南山丘村鎮飲用水安全保障技術集成與示范”(2012BAJ25B09)

李威(1986—),男,貴州遵義人,碩士研究生,研究方向為資源環境遙感與GIS應用。E-mail:liwei_N70@126.com

蔣平(1966—),女,貴州貴陽人,高級工程師,研究方向為資源環境遙感與GIS研究。E-mail:892525771@qq.com

P333.1

A

1005-3409(2016)01-0097-06