基于融合降水產品的春季淮河流域干旱指數適用性分析

王嘉志 宋媛媛 王幫潔

摘要 本文使用CMORPH地面衛星融合逐小時降水產品和2008—2012年淮河流域26個地面觀測站春季降水資料計算降水量距平百分率（Pa指數）、Z指數和同期的驗證指數，即標準化降水指數（standardized precipitation index，SPI）。結果表明，CMORPH地面融合逐小時降水產品月累積降水數據資料可靠，與實測數據的相關系數r為0.94，顯著相關；通過修正的Z指數和Pa指數與SPI的相關系數r分別為0.74、0.75，滿足相關性檢驗。表明基于CMORPH地面衛星融合逐小時降水產品的Pa指數和Z指數對淮河流域春季的干旱監測是有效的。

關鍵詞 融合降水產品；Pa指數；Z指數；適用性；淮河流域；春季

中圖分類號 S423 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2018）13-0206-02

Feasibility Analysis of Drought Index of Huai River Basin in Spring Based on Fusion Precipitation Products

WANG Jia-zhi SONG Yuan-yuan WANG Bang-jie

（College of Hydrometeorology，Nanjing University of Information Science & Technology，Nanjing Jiangsu 210044）

Abstract The precipitation anomaly percentage index（Pa index），Z index and same period validate index（standardized precipitation index，SPI）were calculated by using hourly precipitation and CMORPH fusion precipitation products，and precipitation data from 26 stations of Huai River basin in spring of 2008-2012.The results showed that the monthly precipitation data accumulated by CMORPH hourly precipitation fusion products was reliable，the linear correlation coefficient r was 0.94，and it was significantly related to Z index.The correlation coefficient r between modified drought classifications and SPI was 0.74（modified Z index）and 0.75（modified Pa index） respectively，which met requirement of correlation test.The correlation test showed that Pa index and Z index based on the hourly precipitation and CMORPH precipitation fusion products were valid.

Key words fusion precipitation product；Pa index；Z index；feasibility；Huai River basin；spring

干旱是最常見的自然災害之一，對我國甚至全球的生產影響都很巨大。通過對各類干旱定義的分析，美國氣象學會總結為農業、社會經濟、水文和氣象4種干旱，其中氣象干旱是直接影響降水的因素，因而氣象干旱是其他3種干旱的主要原因。春播時期如果出現適時降水，處于生長期的農作物得到灌溉，將在很大程度上決定這一年的收成，所以說“春雨貴如油”。春季干旱的監測對農作物種植有指導意義。

在降水數據的來源中，衛星反演降水產品是“主角”之一[1-3]，傳統地面站點觀測雖然觀測精度較高，但是時空分辨率低，衛星反演降水產品能擬補這個缺陷。在建立地球表面的水文和氣候模型過程中，高時空分辨率的降水分析產品能夠起到有效的數據支撐作用[4-5]。隨著科技的發展已經涌現出了一批成熟的衛星降水產品，如TRMM衛星反演降水[6]、CMORPH衛星降水[7]等。CMORPH降水產品在這些產品中時空分辨率最優，能監測30 min內的降雨，在我國中小時間尺度的降水監測過程中提供巨大的幫助。受到衛星獲取降水原理、傳感器以及反演算法等因子的影響，存在系統誤差和隨機誤差，降水觀測精度也會出現誤差[8]。因此，對衛星數據的有效性進行驗證是必要的。

本文通過2008—2012年淮河流域春季CMORPH地面融合逐小時降水產品計算Pa指數和Z指數，討論其在該地區的適用性。

1 區域概況與數據來源

1.1 研究區概況

淮河起源于桐柏山太白頂北麓，臥于長江和黃河兩流域之間，處于中國東部，順次流經河南、湖北、安徽、江蘇四省，位于東經111°55′～121°25′、北緯30°55′～36°36′，面積約27萬km2。淮河流域大致是由南向北遞減，山區多于平原，沿海大于內陸。淮河流域地處中國南北氣候過渡帶，屬暖溫帶半濕潤季風氣候區，多年平均降水量約為920 mm。夏秋悶熱多雨，冷暖和早澇轉變急劇；冬春干旱少雨。

1.2 數據來源

1.2.1 CMORPH_Hourly地面融合產品。CMORPH_Hourly地面融合產品是由美國氣候預測中心研發的全球30 min、8 km分辨率的CMORPH衛星反演降水產品和經過質量控制后的全國逾3萬個自動氣象站觀測的小時降水量引入概率密度匹配+最優插值（PDF+OI）兩步數據融合概念模型，并對技術核心參數進行調試和改造，生成了2008年以來的逐小時融合降水量產品。融合產品的規格，時間分辨率為1 h，即前1 h累積降水量；空間分辨率為0.1°×0.1°，空間范圍為70°～140°E，15°～60°N；序列長度從1998年1月1日0：00起（世界時），實時更新。降雨數據集為由中國氣象數據網（http：//data.cma.cn/）提供的2008—2012年CMORPH_Hourly地面融合產品（以下簡稱CMORPH融合數據）。

1.2.2 地面觀測降水數據。選取26個淮河流域范圍內國家基準地面氣象觀測站的降雨數據，觀測站點分布均勻，資料比較完整。該資料在中國氣象科學數據共享服務網（http：//cdc.cma.gov.cn/home.do）下載獲取，數據長度為2008—2012年的日數據，數據精度為0.1 mm，所選站點降水數據無缺測、質量過關[9]。

1.3 研究方法

1.3.1 降水量距平百分率（Pa指數）。Pa指數表示某個時段降雨量偏離氣候平均狀況程度的指標之一，可直觀反映降雨異常導致的農業干旱狀況。Pa指數的計算式為：

式中：P為某一時段的降雨量，mm；P為該時段多年平均降雨量，mm。

Pa指數能夠監測干旱并且區分干旱的程度。根據2006年國家氣象干旱等級標準[6]，以Pa指數劃分5個干旱等級：無旱（Pa>-0.40）、輕旱（-0.600.25）、正常（-0.40

1.3.2 Z指數。Z指數與降水時空分布聯系密切，能夠很好展現單站點干旱的發生及程度。由于降水量一般不符合正態分布，通過對降水量進行正態化處理，再以Person-Ⅲ型分布為基礎，將其轉化為以Z指數為標量的標準正態分布[7]。本文中Z指數結果獲取類似Pa指數，均由5年的融合數據計算得到每個像素點的Z指數值，其計算方法為：

式中：Zi表示某一年CMORPH融合數據中每個像素第i個春季的降水Z指數；Cs和Φi分別為偏態系數和標準變量，其中，Cs=（xi-x）3/nδ3，Φi=（xi-x）/δ；xi為第i個春季的降水量；n為總年數，此處為5年；δ為降水序列的標準差；x表示降水序列的均值。為了與Pa指數的干旱等級相對應，依賴已有的干旱程度劃分研究成果[3-4]，本文將Z指數的干旱等級分為5個等級：濕潤（Z>0.842）、正常（-0.842

2 結果與分析

2.1 CMORPH融合數據的有效性驗證

從日、月、季不同時間尺度的擬合結果來驗證數據的有效性。結果表明，融合數據與地面觀測降水數據在月、季尺度上的相關性都很高，相關系數r分別為0.94和0.99。由此表明，月、季時間尺度上的數據有效性高，并且比日數據的相關性（r=0.32）更高。

從表1可以看出，Pa指數和Z指數的時間演化規律類似，但是干旱程度的比例分布存在差異。因為干旱程度的界定是通過已有的研究結果和現有資料得到的，所以對于相同指數干旱程度的界定有多種方式，結果也就會存在差異。

2.2 干旱等級的分析與修正

根據表1各類干旱程度的比重分析，Z指數偏離實際情況，Pa指數更相符。Pa指數干旱等級的界定參考2006年的國家干旱等級標準，存在指導意義；而Z指數干旱程度的界定以已有的研究為基礎，其結果會因地域的不同存在差異。因此，本文以Pa指數的等級界定為基準對Z指數的等級界定進行修正。

2008—2012年春季Pa指數和Z指數擬合結果顯示，相關系數r為0.91，Pa指數和Z指數為正相關，相關性非常顯著。根據擬合方程以及Pa指數劃分等級的標準，對Z指數等級劃分進行了修正。等級界定由原來的0.84（濕潤）、-0.84（正常）、-1.04（輕旱）和-1.65（重旱），修改為0.24（濕潤）、-0.36（正常）、-0.55（輕旱）、-0.87（重旱）。

從修正后的Z指數各干旱等級所占比重統計結果（表1）可以看出，各干旱等級所占比重和Pa指數變化趨勢一致，相比較初始的統計，效果有明顯改善。

2.3 干旱指數的有效性檢驗

本文計算了2008—2012年5年淮河流域春季的26個氣象站點的月平均降水量以及基于融合數據的Pa指數和修正后的Z指數監測結果下輕旱及以上等級站點數的變化特征，并對干旱指數進行驗證。

Pa指數監測出現干旱的站點個數較多的時間段：2008年3月干旱站點數多，相應時段的降水量也較少；2008年4月至2010年5月干旱站點較少，相應的時間段降水量增多，且趨勢都較為平緩；2011年3月、4月干旱站點增多，降水量也減少。

修正后的Z指數反映的趨勢與2種指數在總體趨勢上反映的情況一致，并與降水增減變化的趨勢相反，說明Pa指數與修正后的Z指數結果相吻合，詮釋了指數的有效性。在結果中也發現，Pa指數和Z指數在2009年4月至2010年3月這個時間段反映的變化趨勢有微小差異，Z指數與月降水量的趨勢更加吻合。

3 結論

（1）CMORPH融合數據和實測站點降水量數據在日、月、季尺度吻合程度依次增大，其中日尺度吻合程度較低，月、季尺度吻合度較高，相關系數分別為0.94和0.99。月、季尺度數據能夠達到實際運用要求，可以對干旱情況進行監測。

（2）以CMORPH融合數據為基礎的Pa指數和Z指數滿足干旱監測的需求。基于Pa指數修正的Z指數干旱等級界定，能夠監測出干旱的程度。另外，Pa指數和修正后的Z指數與SPI的相關系數分別為0.74、0.75，通過檢驗，證實了2種指數干旱監測的有效性和可靠性，說明融合數據用于干旱監測是可行的。Z指數比Pa指數表現更優異[10-11]。

4 參考文獻

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