IMERG衛星降水產品在中國的干旱監測效用評估

衛林勇，江善虎※，任立良，張林齊，王孟浩

（1. 河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，南京 210098；2. 河海大學水文水資源學院，南京 210098）

0 引言

干旱是一種歷時長、范圍大、影響廣的全球性（含濕潤區）災害之一，具有降水量減少和/或蒸散量增加的主要特征，其可能造成嚴重的生態、農業和社會損失[1-4]。為了有效地識別和及時地預警干旱，需要滿足2個關鍵的先決條件，即，建立或選用區域適應性強的干旱指數和獲取高精度的自然變量數據。目前，多尺度的標準化降水指數（Standardized Precipitation Index，SPI）[5]和標準化降水蒸散指數（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index，SPEI）[6]是在眾多的氣象干旱指數中應用范圍最廣的2種干旱指數[7-8]。另外，綜合氣象干旱指數（Composite Index of meteorological drought，CI）是一種同時考慮降水和蒸散發要素的綜合性干旱指數，近年來被應用于干旱監測和分析[9]。基于一種氣象變量數據集，利用不同干旱指數在不同地域量化干旱的準確性是有差異的[4]。傳統監測干旱的方案是基于氣象站觀測的氣象數據和干旱指數量化干旱特征。由于氣象站所在的地理位置分布稀疏和不均以及部分站點存在數據缺失，甚至在偏遠地區不能提供可靠的數據[10]，導致傳統的方案難以較好地表征空間上的干旱狀況。

近年來，隨著衛星遙感技術的不斷完善與成熟和基于遙感信息的降水反演算法的持續改進，涌現了一系列時空分辨率高、覆蓋范圍廣、時空資料連續的衛星降水產品，有助于氣象站具有局限性的區域估算降水量，為大規模的干旱監測提供了新的降水資料[11-13]。在2014年3月，衛星降水產品的研發已經進入全球降水觀測計劃GPM（Global Precipitation Measurement）時代，衛星降水產品驅動干旱指數監測干旱的方案可行性也逐漸成為眾多學者的研究重點[14-16]。Sahoo等在全球尺度上評價了TMPA（Tropical Rainfall Measurement Mission Multi-satellite Precipitation Analysis）產品監測大尺度的氣象干旱效用[11]；陳少丹等在中國區域尺度上分析了TMPA產品刻畫干旱演變規律的適用性[7]；Zhong等評估與比較了TMPA和兩個長時期的衛星降水產品在中國的干旱監測性能[4]。為減少干旱過程監測中的降水誤差的傳遞，需要參考現有的多源衛星降水產品性能評估結果，從中選取時空分辨率最高、可靠性最好的衛星降水產品。目前，Tang等已經在中國內綜合性評估與比較了9個衛星和再分析數據集，研究結果表明IMERG（Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM）產品的質量優于其他常用的衛星降水產品[17]。作為TMPA[18]的后續產品，GPM的多衛星綜合反演IMERG降水產品具有更寬的覆蓋范圍、更高的時空分辨率等優勢。2019年5月，最新版本IMERG V06產品在其官網發布。相對于前面的版本，IMERG V06主要變化之一是對數據進行了回顧性處理，從而創建了與TMPA時代的同質記錄（從2000年6月開始）[17,19]。回顧性IMERG產品為水文氣象研究與應用提供更寬廣的范圍[17,20]，拓展回顧性IMERG降水產品在干旱監測評估中的應用研究具有重要的實際價值。

鑒于上述回顧性IMERG的特點，本文以地面網格數據作為基準數據，首先利用常規的統計指標評估IMERG在中國的誤差特性；其次以SPI、SPEI和CI干旱指數為例，從區域和空間分布格局的角度展示IMERG產品計算的各干旱指數的性能；最后在西南地區選取一次典型干旱過程為案例，驗證IMERG產品應用于區域干旱監測方面的效果，以期為中國的氣象干旱的防抗工作提供有價值的參考依據。

1 數據和方法

1.1 數據及來源

IMERG產品是基于新一代GPM衛星群獲取的大量遙感信息（微波、紅外和雷達數據）反演生成的降水數據集，其具有較高的空間分辨率（0.1°）、多時間分辨率（0.5 h的最高分辨率）、覆蓋全球（full 60°N/S）等特點[21]。依據降水數據經過不同的校準處理過程，IMERG提供了近實時的Early-Run、Late-Run和滯時的Final-Run 3種不同降水產品[22]。其中，IMERG Final-Run產品借助于全球降水氣候中心的月尺度氣候資料進行校正，其精度相對于Early-Run和Late-Run產品最接近于實際降水[22]。本文通過美國國家宇航局NASA網站（https://pmm. nasa.gov/）下載中國區域2000年6月1日至2017年12月31日的回顧性IMERG Final Run日降水數據，并將其聚合成0.5°空間分辨率的資料和累計為月值。

中國地面降水月值0.5°×0.5°格點數據集V2.0（China Gauge-based Monthly Precipitation Analysis Product，CPAP）是在中國區域約2400個站點降水資料的基礎上，使用基于中國地形的薄盤樣條方法生成的網格化降水產品，其被公開在中國氣象局網（http://data.cma.cn/）[23]。由于CPAP擁有密集空間分布的站點和嚴格的質量控制處理過程，包括交叉驗證和誤差分析，其質量總體上令人滿意[23]。因此，CPAP往往作為參考數據用于中國地區的衛星降水產品驗證，它在本文也被用于評價IMERG產品在干旱監測方面的應用潛力。潛在蒸散發是指下墊面水分受空氣溫度的影響由液態或固態變為氣態的能力。為了反映全球氣候變暖對干旱的響應，潛在蒸散發被作為輸入變量之一計算SPEI和CI數值。結合傳統的氣象站和蒸散模型估算潛在蒸散發的數值，目前存在同時具有多氣象變量數據并已經公開在中國氣象局網的氣象站在中國區域的數量較少和數據缺失、使用簡單的克里格和反距離插值等方法由點到面生成柵格的潛在蒸散發數據可能有較大的不確定性[16]。鑒于以上兩點，本文從網站（http://www.cru.uea.ac.uk/ data）收集了0.5°空間分辨率的最新版CRU（Climatic Research Unit）潛在蒸散發產品，其是在考慮多氣象因素的條件下運用Penman-Monteith方程和修正插值法生產的柵格數據[24]。CRU潛在蒸散發產品的構造被詳細地表述在Harris等的文章，并已經在全球范圍內的水文氣象領域得到了廣泛的應用[25-27]。

中國幅員遼闊，局部地域之間具有差異性極大的氣候特征。為了更好地評估IMERG降水產品在中國監測干旱的精度，選用Chen等研究得出的分區作為本文的子區域（圖1）[28]。這些區域分別是以溫帶季風氣候為主的東北（Northeastern China，NE）和華北（Northern China，NC），以亞熱帶季風氣候為主的長江中下游（Middle and lower reaches of the Yangtze River，CJ）、東南（Southeastern China，SE）、西南（Southwestern China，SW），以干旱或半干旱氣候為主的西北（Northwestern China，NW）和新疆（Xinjiang，XJ），以高原山地氣候為主的青藏高原（Qinghai-Tibet Plateau，TP）。由于資料缺失，研究區域未包含臺灣省。

1.2 SPI、SPEI和CI指數

SPI是由McKee等提出的一種無量綱氣象干旱指數，其原理是在只考慮降水要素的基礎上通過gamma分布等分布函數、頻率計算和標準正態化的方式轉變為干旱指數的干旱識別過程[3,29]。SPI指數不僅具有簡單的計算過程和反映干旱敏感的特點，而且擁有較強的空間可比性和時間靈活性[3]。因此，SPI被廣泛應用于世界不同地區的氣象干旱特征分析，甚至流域的水文干旱量化和農業基地的農業干旱監測。

SPEI是被Vicente-Serrano等在SPI指數的基礎上考慮全球變暖環境下潛在蒸散發對干旱的影響建立的一種氣象干旱指數，其改善了計算SPI的氣象變量單一性[29-30]。SPEI與SPI的不同之處在于，簡單地將降水量和潛在蒸散發量之間的差值取代降水作為輸入數據，以及采用三參數的log-logistic分布和標準化高斯分布[30]。然而，SPEI也具有SPI的一些特征，即對干旱敏感、在不同地區可比性、多時間尺度等。SPEI已被用于氣候變化研究，并有結果表明其相對于SPI更能體現氣溫變化對干旱的響應[8,29]。在本文，計算了1個月、3個月、6個月和12個月尺度的SPI，分別簡稱SPI1、SPI3、SPI6、SPI12；以及與SPI同時間尺度的SPEI，分別簡稱SPEI1、SPEI3、SPEI6、SPEI12。

CI是由中國國家氣候中心以多尺度的SPI和相對濕潤度指數（M）為基礎提出的一種干旱指數，能夠反映月和季節尺度的降水量變化狀況[9]。相對于SPEI指數來說，CI指數除了考慮氣溫對干旱的影響外，還考慮了降水的累積效應。已有結果顯示CI指數的表現相對優于單純基于降水量的其他干旱指數[9]，但它具有時間尺度單一性的缺陷。CI指數計算式如下：

式中P表示降水量，mm；PE表示潛在蒸散發量，mm；參數a、b、c分別取0.4、0.4、0.8。表1列出了SPI、SPEI和CI的各值對應的干旱等級，它們的數值范圍一般為-3～3。

尾礦庫是通過筑壩攔截谷口或圍地構成的用以儲存金屬非金屬礦山進行礦石選別后排除尾礦的場所，是維持礦山生產的必要設施。尾礦堆積壩是尾礦庫中最重要的構筑物，筑壩方式的選擇對尾礦庫的安全穩定、礦山的正常生產都具有重要的意義。

表1 依據SPI、SPEI和CI值的干旱分級 Table 1 Drought categories in accordance with the SPI, SPEI and CI values

1.3 評估方法

首先采用常規的相關系數（Correlation Coefficient，CC）、相對偏差（Relative Bias，BIAS）2種統計指標對IMERG降水產品的誤差特性進行了定量評價，它們的最優值分別為1和0。其中，相關系數刻畫了評估對象（IMERG或基于其計算的干旱指數）與參考數據（CPAP或基于其計算的干旱指數）的線性擬合程度；相對偏差描述了IMERG降水產品與CPAP降水數據的系統偏差[10]。為了評價IMERG對干旱事件發生的探測能力，本文還使用了命中率（Probability of Detection，POD）和虛警率（False Alarm Rate，FAR），它們的取值區間均為[0,1]，最優值分別為1和0。命中率表示IMERG正確探測到的干旱事件與CPAP觀測到干旱事件的比率，虛警率表征IMERG探測到總干旱事件中被錯誤預測的干旱事件的比值[16]。這些評價指標的計算公式如下：

式中n為數據時間序列的長度；Gi和Si分別為參考數據及評估對象在i時刻的數值，和為它們在時間序列上的平均值；H為CPAP和IMERG同時監測到干旱事件的月數；M為CPAP觀測有干旱而IMERG未監測到干旱的月數；F為CPAP未觀測有干旱而IMERG監測到干旱的月數。

2 結果與分析

2.1 IMERG衛星產品精度評價

IMERG與CPAP月均降水量的空間分布模式如圖2a、2b。月降水量在東南沿海地區大于125 mm，新疆大部分地區小于17 mm。雖然IMERG與CPAP在中國上的月均降水量分界線以及在局部地區（如喜馬拉雅山東部）的數值有一些偏差，但其較好地捕捉了平均月降水量的空間分布格局（空間相關系數為0.96、相對偏差為0.02）。這可能與它們在平均月數值計算過程中抵消了時間上的部分異質性有關。

圖2c、2d分別展示了IMERG與CPAP月降水量的相關系數和相對偏差。IMERG與CPAP數據的一致性較高，大部分地區的相關系數超過0.9（占大陸面積的73.7%），平均相關系數為0.920。IMERG產品在華北地區的性能最好（平均相關系數為0.974），其次是東北和長江中下游地區，在新疆地區表現最差（平均相關系數為0.812）。另外，IMERG產品在降水量偏少的新疆和海拔高的青藏高原地區容易高估或低估基準數據。這些可能與該地域的復雜氣候和地形導致衛星降水產品質量降低有關[4,16]。整體上，IMERG產品在中國的質量較好，尤其是在東北、華北、長江中下游、東南和西南地區。

2.2 IMERG計算的不同干旱指數驗證分析

圖3展示了IMERG與CPAP數據在多時間尺度下計算的SPI間、SPEI間和CI間的區域平均相關系數。由圖 3a可以看出，基于IMERG產品計算的SPI與CPAP結果吻合度較高，具有較高的相關系數，其值在各區域均大于0.8，除了新疆和青藏高原地區（相關系數介于0.5～0.8）。這可能原因有：新疆和青藏高原區域氣候和地形復雜、IMERG偏差校正的氣象站網在新疆和青藏高原地區分布稀疏，致使該地區的IMERG產品具有相對較大的誤差并傳遞在干旱指數計算過程中[31]。此外，隨著時間尺度增加，其相關性在大部分區域增高。由圖3b可知，IMERG與CPAP數據計算的SPEI指數在中國的一致性較高，除了青藏高原地區，相關系數大于0.8。雖然時間尺度的變化對SPEI的性能提高較小，但基于IMERG產品的SPEI整體上比SPI的適用性更好。可能原因是IMERG和CPAP結合了同一套的潛在蒸散發數據計算SPEI干旱指數，在一定程度上避免了不同數據源的不確定性對結果的影響[16]。從圖3 c可知，CI間的平均相關系數在整個大陸超過0.700，與SPI間在1和3個月尺度的相關系數較為接近，且空間分布相似。這與在SPI1和SPI3基礎上計算CI指數密切相關。相對于SPEI，IMERG產品計算的CI在華北、長江中下游和東南地區的相關性略高，在西北、新疆和青藏高原地區顯著較低。同樣地，IMERG產品計算的SPEI整體上比CI的可靠性更高。

為進一步驗證IMERG產品計算的SPI、SPEI和CI的空間可靠性，對2種數據源的干旱指數間進行了統計分析。由于基于IMERG的SPI和SPEI指數在12個月尺度的性能最好，圖4僅顯示了基于SPI12、SPEI12和CI的相關系數、命中率和虛警率統計指標的空間分布。其中，命中率和虛警率是以SPI ≤-0.5或SPEI ≤-0.5或CI≤-0.6作為干旱條件進行計算。

2.3 IMERG產品對區域的干旱事件識別能力評估

本文選取西南地區作為重點的研究區域，以2009年10月至2010年6月的西南地區嚴重干旱災害作為典型干旱事件（見圖5的陰影面積），探索IMERG產品計算的SPI、SPEI和CI對區域范圍內干旱時空變化的反映能力。本文僅選擇SPI12、SPEI12和CI進行詳細評估與比較。圖5展示了西南地區的3種區域平均干旱指數以及相應干旱面積比的時間序列。其中，干旱面積比是指經歷干旱條件的柵格數量與該區域的總柵格數的比值。由圖5 a、5 c、5 e可知，基于IMERG產品的干旱指數的精度被空間均化后得到了提高，特別是對于SPEI（時間相關系數為0.968，優于SPI和CI）。可能因為IMERG與CPAP數據間的差異性很小（圖2）和基于兩者計算的干旱指數的空間異質性經過空間聚合到區域尺度后降低。說明了IMERG產品能夠很好地反映SPI12和SPEI12干旱指數在時間上的變異，并能精準地識別干旱事件的起始時間和強度，包括典型干旱事件。由圖5 b、5 d、5 f的結果表明，IMERG與CPAP數據計算的SPI12、SPEI12和CI間的干旱面積比過程曲線具有很高的匹配度，同樣是SPEI（時間相關系數為0.978）優于SPI和CI。即使基于IMERG產品的SPI和CI存在相對較大的空間異質性（圖 4），但它對捕捉干旱面積的能力影響較小（時間相關系數大于0.940）。總之，在西南地區使用IMERG產品計算的SPEI的性能優于SPI和CI，但它們在刻畫干旱指數和干旱特征的演變過程具有較好的相似性，且可靠性相差不大。依據王兆禮等研究得出的結論，短時期的衛星降水產品（TMPA）或足以達到監測與評估干旱的條件[29]。以及Tang等研究表明IMERG產品的適用性優于TMPA產品[17]。可以體現在不考慮其他氣象變量對干旱的響應下，只利用IMERG降水產品計算的SPI指數或可以直接應用于中國的干旱監測與驗證。

表2展示了西南地區的典型干旱事件在每個月份的強度和干旱面積比。IMERG計算的SPI和SPEI高估了干旱的強度和面積，但它們能夠準確地捕捉干旱的起止時間，這與圖5的結果相一致。然而，IMERG計算的CI刻畫的典型干旱事件是一個間斷過程，其低估了2010年1月和2月的干旱強度，高估了2009年10月和11月的干旱強度。這與計算CI指數用的SPI1和SPI3有關，它們均對長時期的干旱反映不敏感。

表2 西南地區的SPI、SPEI和CI的典型干旱（2009-10—2010-06） Table 2 Typical drought based on the SPI, SPEI and CI for southwestern China (October 2009 to June 2010)

圖6顯示了CPAP和IMERG產品計算的SPI12、SPEI12和CI的空間分布，展示了西南地區的典型干旱事件在典型月份的干旱狀況。依據王兆禮等和Bai等選擇干旱指數的2010年3月作為本文的典型月份[29,31]。結果表明，基于IMERG產品的SPI12和SPEI12均能較好地探測到這場干旱災害的空間特征（SPI間的空間相關系數為0.816，SPEI間的為0.798），如干旱中心和干旱范圍。這2種干旱指數對局部地區干旱強度的估計有些偏差，如喜馬拉雅山區域以及西南地區與東南地區交界處，但它們大致上表現出相似的干旱模式。因此，當SPI和SPEI均用于量化干旱事件時，IMERG產品的性能通常具有很好的可靠性。然而，IMERG產品計算的CI識別的干旱空間特征有相對較大的偏差，如IMERG量化的干旱強度為?0.23而CPAP量化的干旱強度為?0.42。因此，在全球氣候變暖的背景下，借鑒Bai等得到了SPEI指數的性能優于自適應帕爾默干旱指數的結論[31]，以及本文得出的SPEI指數優于CI指數的結果，或應優先選擇基于降水和其他氣象數據計算的SPEI指數監測干旱。

3 討論

盡管IMERG衛星降水產品計算的SPI、SPEI和CI指數均在中國干旱監測中表現出很好的應用潛力，但它們的結果具有差異性，基于IMERG的SPEI在大部分地區比SPI和CI的性能更好。許多研究基于一種干旱指數評估衛星降水產品在區域干旱監測中的適用性[3,7,16]，然而不同干旱指數的特性是有區別的，選用的干旱指數會影響評價衛星降水產品應用于干旱監測的精度，如本文的圖3和圖4。目前，IMERG衛星降水產品的時間序列相對較短（約20 a），但Sahoo等研究表明時間長度對短時期衛星降水產品監測干旱的結果影響很小[11]。隨著GPM IMERG的持續更新與發展，可以獲得更長時間序列的IMERG降水產品。

4 結論

本文以地面網格CPAP（China Gauge-based Monthly Pprecipitation Analysis Product）數據作為基準數據，評估了回顧性IMERG（Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM）降水產品在中國干旱監測的適用性。選用單因素的SPI（Standardized Precipitation Index）和考慮全球變暖的 SPEI（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index）和CI（Composite Index of Meteorological Drought）干旱指數，從IMERG產品的誤差特性、干旱指數的時空格局、區域典型干旱事件的驗證，分析了IMERG產品在干旱監測方面的潛在性能。主要的結論如下：

1）針對降水量，IMERG與CPAP數據在中國的部分地區有一些差別，但其較好地捕獲了月均降水量的空間格局。在精度上，IMERG與CPAP數據的一致性較高，相關系數高于0.9的區域占大陸面積的73.7%，而在新疆和青藏高原地區具有較高的空間異質性。

2）多時間尺度上，基于IMERG產品的SPI、SPEI和CI指數與CPAP結果的可靠性較高，除新疆和青藏高原之外地區的相關系數均高于0.8。空間上，IMERG與CPAP數據計算的干旱指數間在中國大部分地區的一致性較高。整體上，基于IMERG產品的SPEI較SPI和CI的適用性更好。

3）IMERG與CPAP數據計算的區域平均干旱指數和干旱面積比的過程曲線具有很高的匹配度。另外，基于IMERG產品的SPI和SPEI指數均能較好地模擬到典型干旱災害在具體月份的空間特征，而CI指數的偏差相對較大。IMERG產品計算的不同干旱指數在西南地區能夠很好地反映干旱事件的發展過程，SPEI效果更佳。

總體而言，基于IMERG產品的SPI、SPEI和CI干旱指數在中國大部分地區具有較高的可靠性。僅考慮降水因素，基于IMERG產品的SPI指數可以用于監測與評估干旱；在全球變暖的條件下，相比CI指數建議優先考慮應用SPEI指數，尤其在半干旱和干旱地區；CI指數較適用于沿海地區，如，華北和長江中下游地區。