TRMM降水数据在洞庭湖流域的精度评估和应用

杨 东, 刘 雯, 朱靖轩, 张洪涛, 李学章, 徐宪立

(1.湖南师范大学 资源与环境科学学院, 长沙 410081; 2.湖南师范大学地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室, 长沙 410081; 3.中国科学院 亚热带农业生态研究所, 长沙 410125)

降水作为全球地表物质交换，生态系统，水文循环等过程的基础组成部分[1]，在多时空尺度的大气过程中扮演着极为重要的角色。降水数据广泛应用于水文，气象，生态等各方面的研究，是诸多研究所需的必要数据[2-4]。由于降水具有高度的时空变异性，基于地面气象站点监测的点降水数据易受到地形、环境、人为因素的影响，站点分布不均，密度不足，精度受到限制，不能有效地反映降水的空间变化特征[5-6]。相比之下，遥感数据以其覆盖范围广、高时空分辨率的特性在获取降水数据的时空分布方面具有十分明显的优势。高时空分辨率的卫星降水产品能够提供空间上连续的降水动态观测信息，大大提高了降水的实际观测质量，有效的弥补了传统降水数据的不足，同时为准确掌握降水时空分布特征提供了新的数据支持[7-8]。

TRMM降水数据是重要的全球卫星降水产品之一[9]，其系列产品TRMM 3B43 V7降水数据融合了地表雨量计降水信息和卫星遥感降水信息，降低了随机误差，精度得到有效提高，具有适宜的时空尺度，在国内各流域的降水研究中得到广泛验证[10-16]。然而目前对于该降水反演数据产品在洞庭湖流域精度评估和适用性研究有所欠缺。洞庭湖流域地貌特征复杂多样，降水时空分布不均，近年来洪涝灾害日益频发[17]。了解TRMM降水数据在洞庭湖流域的估算精度，分析TRMM降水数据在该地区的适应性，可为准确把握该流域降水时空分布特征，进行水文预报和过程模拟以及防洪减灾等方面提供可靠的科学依据。因此本研究以洞庭湖流域为研究对象，利用洞庭湖流域内27个气象站点的实测数据，对TRMM 3B43 V7降水数据在月和季尺度下进行精度评估并分析其在洞庭湖流域的降水时空分布特征。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

洞庭湖流域位于长江中游以南，南岭以北，西起东经107°16′，东至东经114°17′，南起北纬24°38′，北至北纬30°26′(图1)。流域总面积26.3万km2，约为长江流域面积的14%。其中湖南省境内占该流域总面积的82.7%。洞庭湖流域东南西三面环山，向北开口，构成独特的"马蹄形"空间布局，地貌形态复杂多样，地表水系发达，河网密集，向南呈聚辐式(扇形)水系格局[18]。流域地处东南季风和西北季风交换地带，属于典型的亚热带季风气候区。降水主要是受冷暖气流的盛衰及其交换过程和地理位置的制约，流域年均降水量为1 427 mm，年均径流量为2 016亿m3，大约占长江流域地表水资源的21%。流域在地形、季风的共同作用下，降水时空分布不均、年际变化大[19]。

1.2 数据来源

本文采用1998—2011年的TRMM 3B43 V7降水数据和气象站点的实测降水数据。其中TRMM 3B43 V7数据来自NASA (https:∥trmm.gsfc.nasa.gov/)，其空间分辨率为0.25°×0.25°，该降水产品是TRMM卫星与其他卫星以及地面观测联合反演的准全球降水量估计数据，数据为月尺度。实测降水数据则来自中国气象局国家气象信息中心(http:∥data.cma.cn/)，记录气象站点每日降水值。本研究中采用了洞庭湖流域内包括五峰、常德、郴州等在内共计27个气象站点(其中包括湖南24个，湖北3个)，其空间分布见图1。虽然气象站点的观测范围有限，但是作为降水最直接有效的测量手段，其数据具有可靠性，可以其为基准对TRMM数据精度进行评估。SRTM (shuttle radar topography mission)高程数据，来自地理空间数据云平台 (http:∥www.gscloud.cn/)，空间分辨率为90 m。

图1 洞庭湖流域地形及气象站点分布

1.3 研究方法

首先通过ArcGIS提取TRMM降水数据中气象站点所在像元的降水值，以研究区内27个气象站点的实测降水数据为基准，对TRMM 3B43 V7降水数据在月和季尺度下进行精度评估并分析了其在洞庭湖流域的降水时空分布特征。本研究主要通过计算相关系数(r)、均方根误差(RMSE)以及均方技能分数(MSSS)等指标[20-21]来评估TRMM降水数据在不同时间和空间尺度上的精度和可靠性。并结合地理位置以及洞庭湖流域高程数据得到各精度评估指标的空间分布图。其中相关系数反映了TRMM降水数据与气象站点实测数据的一致性，范围0～1，越接近1说明相关性越高。均方根误差反映TRMM降水数据的随机误差，其值越小说明误差越低。均方误差技能分数表示用来评价误差的得分，即得分越高测量结果越可靠。各指标具体计算过程如下：

(1)

(2)

(3)

式中：Fi是卫星降水产品降水估计值;Gi是气象站点实测降水值;F和G分别是卫星降水产品和气象站点降水的平均值;n为记录数据的总个数。

2 结果与分析

2.1 TRMM月尺度精度评估

从表1及图2中可知，TRMM降水数据在月尺度上与气象站点实测降水数据之间的相关性较好，其中r值最大的站点为通道站点0.95，而最小则出现在衡阳站点为0.79，平均值达到0.89。r值较高的站点主要分布在流域南部，同时，RMSE值较小的站点也主要分布在流域的南部，这与r值的空间分布保持了一致性。分析结果进一步说明TRMM月降水数据精度较高，在洞庭湖流域具有较好的适用性。从MSSS值分布图可以看出，流域大多数站点的MSSS值均超过了0.7，说明结果具有一定的可靠性。图3为洞庭湖流域1998—2011年部分站点TRMM降水数据和气象站点实测数据的月平均降水量折线图，其中包括相关系数值最大的站点沅陵和最小的站点南岳，从图中可以看出TRMM降水数据和实测降水数据拟合良好。但绝大部分站点的TRMM月平均降水值在大部分月份都是略大于实际降水量的，这表明TRMM数据大部分地区都整体略高估了降水。仅有个别站点安化和南岳存在一定的低估，这可能是由于安化和南岳地区地形地貌多样，境内群山起伏，岭谷相间，高程落差巨大，使得TRMM 在这一区域对降雨探测精度出现较大偏差。从图3中还可以看出洞庭湖流域降水所存在的较大的季节性差异，其中以夏季降水最为丰富，冬季则最为贫乏。在全年中，TRMM数据大多在降水较为丰富的6—8月高估降水，但是在降水匮乏的12月和1月低估降水。

表1 洞庭湖流域1998-2011年TRMM数据与

图2 洞庭湖流域1998-2011年TRMM降水数据基于气象站点实测数据在月尺度上的r，RMSE和MSSS值的分布

综合以上各指标的评估分析来看，在月尺度上，TRMM降水数据与气象站点实测数据之间具有较高的一致性，平均相关系数r值为0.89。RMSE为0.22，MSSS值为0.76，同时也证明了TRMM降水数据的可靠性。从图二中各指标空间分布的整体一致性也证明了TRMM降水数据的可靠性与合理性。

2.2 TRMM季尺度精度评估

从表2，图4以及图5分析可知，在季尺度上TRMM降水数据精度较月尺度有所提高，平均相关系数r值达到0.94，最低的衡阳站点也有0.85。相较于月尺度，季尺度TRMM数据的随机误差RMSE值有小幅度增长，最大出现在衡阳站点为0.57%，最小则出现在芷江站点为0.25%，平均值为0.39%。但是整体仍然较小，数据的可靠性仍可保证。而MSSS值相对有所提升，平均值达到0.84，其中通道站点最大为0.94。大部分站点MSSS值相差不大，仅南岳站点最低为0.5，其次是衡阳站点为0.67，其他站点的MSSS值均大于0.8。与月尺度相比，季尺度的TRMM降水数据整体表现更好，相关性以及可靠性均有所提升，与站点实测数据具有更好的一致性。这表明在季尺度上，TRMM降水数据能够更好地应用于洞庭湖流域的降水观测。

图3 洞庭湖流域1998-2011年部分站点TRMM降水数据和气象站点实测数据的月平均降水量

2.3 基于TRMM降水数据的洞庭湖流域降水时空分布特征

在上述月尺度和季尺度TRMM降水数据与站点实测降水数据的比较之后，通过各种指标的评估分析，表明TRMM降水数据在洞庭湖流域具有较高的精度。因此本节利用TRMM降水数据并结合气象站点实测数据对洞庭湖流域的降水时空分布进行分析。

表2 洞庭湖流域1998-2011年TRMM数据与

图4 洞庭湖流域1998-2011年TRMM降水数据基于站点实测数据在季尺度上的r，RMSE和MSSS值的分布

图5 洞庭湖流域1998-2011年TRMM降水数据与站点实测数据在季尺度上部分站点散点

基于洞庭湖流域27个气象站点的实测数据，用反距离加权法插值生成洞庭湖流域1998—2011年平均年降水量空间分布图，与TRMM降水数据的年降水量空间分布图对比。如图6所示，两种数据的降水空间分布大体一致，均表现出在流域中部，南部和东部的降水比较充沛，流域西部和北部地区降水偏少，其中安化、平江、株洲等地年降水量相较于其他各地较多，年平均降水量超过1500 mm。但相较于实测数据，TRMM降水数据在无论在最大值还是最小值都有明显的高估。

图6 洞庭湖流域1998-2011年TRMM降水数据与气象站点实测数据的年平均降水空间分布对比

3 结 论

(1) 在月尺度上，TRMM降水数据与站点数据拟合良好，且误差较小，相关系数为0.89，相关性较高的站点主要分布在流域南部。但TRMM降水数据在大部分地区普遍高估了降雨量。

(2) 在季尺度上，TRMM降水数据精度较月尺度有所提升，相关系数达到0.94，并且可靠性更高。

(3) 洞庭湖流域降水十分充沛，但是季度之间降水分配不均，差异十分明显。总体而言，降水量主要集中在春夏两季，秋冬季节降水则相对匮乏。在空间上，流域内降水分布不均，整体呈从东南向西北减少趋势。

综上所述，TRMM 3B43 V7降水数据在月、季尺度上具有较高精度，可为准确把握该流域降水时空分布特征，进行水文预报和过程模拟等方面提供可靠的科学依据。同时TRMM降水数据空间分辨率相对较高，合理利用TRMM降水数据与气象站点实测数据相结合，能够更为可靠的反映流域降水情况。