GPM卫星降水数据在沿海地区的适用性分析——以三亚市为例
发布时间：2021-08-06 16:42
选取2016年1—12月GPM（Global Precipitation Measurement）卫星的IMERG月尺度降水数据为研究对象,以同时期的气象站点实测降水数据为参考,利用相关系数、标准偏差、相对误差等多种统计分析指标对其在沿海地区估测能力进行评价。结果表明:IMERG月尺度降水量与站点实测降水数据相关性较好,IMERG估测的降水与气象站点实测降水量的时空变化规律也较为一致,但是量化到具体数值而言,其对山区、海岛站的估测能力不及地势平坦的区域;同时,选取降水个例对IMERG日尺度和半小时尺度降水数据的分析表明,日尺度IMERG估测的不同等级降水量也存在偏差,半小时尺度IMERG降水数据对海岛站的降水估测偏高。总体而言,IMERG降水数据对降水的时间变化规律和空间分布格局估测较为合理,但是对山区、海岛地区,其降水估测值还存在偏差,在今后应用中需结合地形特征加以合理利用。
【文章来源】：气象科技. 2020,48(05)
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
三亚市年平均降水量空间分布
对选定的11个气象观测站月IMERG数据进行一元线性回归分析，图2为以2016年1—12月自动站实测数据为自变量，IMEGR数据为因变量的散点趋势图。其中IMERG数据与气象站实测数据的相关系数R2=0.74，斜率K=0.87，并且相关系数通过P=0.01的显著性检验。该检验结果表明，IMERG数据产品在整体上对降水观测具有较好的精度。而各月实测降水数据和IMERG月降水数据均值对比图（图3a、b）表明，IMERG数据2、4、6、7、9月的降水量与站点实测数据相比存在低估，其中4月的降水量比站点实测降水值少估了34.2mm，相对误差为-22%，其他月份IMERG估测的降水量均超过了实测值，尤其是3、12月的相对误差较大，这两个月的相对误差分别为202%和192%，而最大绝对误差出现在8月，IMERG对降水量高估了122.9mm。出现这一情况的原因可能是：一是GPM卫星搭载双频测雨雷达DPR较其前身PR更为先进，充分发挥双频测雨雷达Ka/Ku双波段的优势，Ka波段能够探测到小尺度的微降水信息，Ku波段穿透能力更强，两个波段相结合，能够捕捉微量降水[27]。二是DPR的3级IMERG产品是融合了GPM 1、2级产品、降水观测数据、红外信息等多种数据融合产品，其中任何一种数据的偏差都会对该产品产生严重影响，而有学者对GPM卫星降水反演产品畸高问题进行分析，并指出降水反演算法对反演参数的敏感性造成极端反演结果[28]。加之，三亚市降水的局地性非常明显，而格点位置和气象站点位置的偏差也是造成降水数据出现差异的原因之一。2.2 点对点精度分析
为了直观比较选取的11个格点数据与相应的站点数据的估测能力，应用泰勒图分析方法，泰勒图是由估测值与实测值的相关系数、标准差及均方根误差组成的极坐标图，图中越靠近实测值点，表示与站点资料的相关系数越高，中心化均方根误差越小，标准差越接近，表示对降水的估测能力越高[29]。由图4发现，C点的估测能力优于其他格点，其相关系数高达0.97,I点的估测能力最差，相关系数为0.76，而通过各格点的空间分布发现，C点位于地势较为平坦的地区，I点位于平原与山区的过渡地带，受地形影响使降水估测出现较大差异。图4 每个格点估测的降水数据相对于气象站点实测降水数据的泰勒图
【参考文献】：
期刊论文
[1]全球降水计划多卫星降水联合反演IMERG卫星降水产品在中国大陆地区的多尺度精度评估[J]. 任英杰,雍斌,鹿德凯,陈汉清. 湖泊科学. 2019(02)
[2]TRMM卫星降水数据在怒江流域的适用性分析[J]. 徐东,邹进,陆颖,潘锋. 水土保持研究. 2019(01)
[3]GPM卫星反演降水产品在江苏地区的适用性[J]. 陈茜,官莉. 气象科技. 2018(06)
[4]最新GSMap-gauged与GPM-IMERG卫星降水产品性能评估及其在长江流域中的应用[J]. 杨震宇,宁少尉,金菊良. 水电能源科学. 2018(11)
[5]GPM/DPR雷达与CINRAD雷达降水探测对比[J]. 刘晓阳,李郝,何平,李丹杨,郑媛媛. 应用气象学报. 2018(06)
[6]星载降水测量雷达降水产品研究进展[J]. 宋子珏,何建新,李学华,王皓. 气象科技. 2018(04)
[7]GPM与TRMM降水数据在中国大陆的精度评估与对比[J]. 李麒崙,张万昌,易路,刘金平,陈豪. 水科学进展. 2018(03)
[8]不同下限基点温度对积温模型模拟效果的影响[J]. 姜会飞,郭勇,张玉莹,姜少杰,闫梦玲,王晓晨,王潇潇,张子源,温德永,廖树华. 中国农业大学学报. 2018(05)
[9]降水量空间插值方法在小样本区域的比较研究[J]. 解恒燕,张深远,侯善策,郑鑫. 水土保持研究. 2018(03)
[10]土地利用变化对茂名市降水入渗补给量的影响[J]. 刘祖发,姚寒梅,陈晓越,卓文珊,查悉妮,付雪莲. 生态环境学报. 2017(12)
硕士论文
[1]GPM卫星降水反演产品畸高问题及其成因初探[D]. 陈茜.南京信息工程大学 2018
[2]GPM/DPR星载双频雷达探测降水的敏感性与差异性分析[D]. 卢美圻.南京信息工程大学 2017
本文编号：3326124
【文章来源】：气象科技. 2020,48(05)
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
三亚市年平均降水量空间分布
对选定的11个气象观测站月IMERG数据进行一元线性回归分析，图2为以2016年1—12月自动站实测数据为自变量，IMEGR数据为因变量的散点趋势图。其中IMERG数据与气象站实测数据的相关系数R2=0.74，斜率K=0.87，并且相关系数通过P=0.01的显著性检验。该检验结果表明，IMERG数据产品在整体上对降水观测具有较好的精度。而各月实测降水数据和IMERG月降水数据均值对比图（图3a、b）表明，IMERG数据2、4、6、7、9月的降水量与站点实测数据相比存在低估，其中4月的降水量比站点实测降水值少估了34.2mm，相对误差为-22%，其他月份IMERG估测的降水量均超过了实测值，尤其是3、12月的相对误差较大，这两个月的相对误差分别为202%和192%，而最大绝对误差出现在8月，IMERG对降水量高估了122.9mm。出现这一情况的原因可能是：一是GPM卫星搭载双频测雨雷达DPR较其前身PR更为先进，充分发挥双频测雨雷达Ka/Ku双波段的优势，Ka波段能够探测到小尺度的微降水信息，Ku波段穿透能力更强，两个波段相结合，能够捕捉微量降水[27]。二是DPR的3级IMERG产品是融合了GPM 1、2级产品、降水观测数据、红外信息等多种数据融合产品，其中任何一种数据的偏差都会对该产品产生严重影响，而有学者对GPM卫星降水反演产品畸高问题进行分析，并指出降水反演算法对反演参数的敏感性造成极端反演结果[28]。加之，三亚市降水的局地性非常明显，而格点位置和气象站点位置的偏差也是造成降水数据出现差异的原因之一。2.2 点对点精度分析
为了直观比较选取的11个格点数据与相应的站点数据的估测能力，应用泰勒图分析方法，泰勒图是由估测值与实测值的相关系数、标准差及均方根误差组成的极坐标图，图中越靠近实测值点，表示与站点资料的相关系数越高，中心化均方根误差越小，标准差越接近，表示对降水的估测能力越高[29]。由图4发现，C点的估测能力优于其他格点，其相关系数高达0.97,I点的估测能力最差，相关系数为0.76，而通过各格点的空间分布发现，C点位于地势较为平坦的地区，I点位于平原与山区的过渡地带，受地形影响使降水估测出现较大差异。图4 每个格点估测的降水数据相对于气象站点实测降水数据的泰勒图
【参考文献】：
期刊论文
[1]全球降水计划多卫星降水联合反演IMERG卫星降水产品在中国大陆地区的多尺度精度评估[J]. 任英杰,雍斌,鹿德凯,陈汉清. 湖泊科学. 2019(02)
[2]TRMM卫星降水数据在怒江流域的适用性分析[J]. 徐东,邹进,陆颖,潘锋. 水土保持研究. 2019(01)
[3]GPM卫星反演降水产品在江苏地区的适用性[J]. 陈茜,官莉. 气象科技. 2018(06)
[4]最新GSMap-gauged与GPM-IMERG卫星降水产品性能评估及其在长江流域中的应用[J]. 杨震宇,宁少尉,金菊良. 水电能源科学. 2018(11)
[5]GPM/DPR雷达与CINRAD雷达降水探测对比[J]. 刘晓阳,李郝,何平,李丹杨,郑媛媛. 应用气象学报. 2018(06)
[6]星载降水测量雷达降水产品研究进展[J]. 宋子珏,何建新,李学华,王皓. 气象科技. 2018(04)
[7]GPM与TRMM降水数据在中国大陆的精度评估与对比[J]. 李麒崙,张万昌,易路,刘金平,陈豪. 水科学进展. 2018(03)
[8]不同下限基点温度对积温模型模拟效果的影响[J]. 姜会飞,郭勇,张玉莹,姜少杰,闫梦玲,王晓晨,王潇潇,张子源,温德永,廖树华. 中国农业大学学报. 2018(05)
[9]降水量空间插值方法在小样本区域的比较研究[J]. 解恒燕,张深远,侯善策,郑鑫. 水土保持研究. 2018(03)
[10]土地利用变化对茂名市降水入渗补给量的影响[J]. 刘祖发,姚寒梅,陈晓越,卓文珊,查悉妮,付雪莲. 生态环境学报. 2017(12)
硕士论文
[1]GPM卫星降水反演产品畸高问题及其成因初探[D]. 陈茜.南京信息工程大学 2018
[2]GPM/DPR星载双频雷达探测降水的敏感性与差异性分析[D]. 卢美圻.南京信息工程大学 2017
本文编号：3326124
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