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国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (1): 164-170    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.01.22
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最新GPM降水数据在黄河流域的精度评估
李媛媛1,2, 宁少尉2(), 丁伟1, 金菊良2, 张政1
1.大连理工大学水利工程学院,大连 116023
2.合肥工业大学土木与水利学院,合肥 230009
The evaluation of latest GPM-Era precipitation data in Yellow River Basin
Yuanyuan LI1,2, Shaowei NING2(), Wei DING1, Juliang JIN2, Zheng ZHANG1
1.School of Hydraulic Engineering Dalian University of Technology, Dalian 116023, China
2.School of Civil Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China
全文: PDF(5156 KB)   HTML  
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摘要 

基于黄河流域雨量计网络降水数据,利用相关系数、平均误差、均方根误差和相对误差4个评估指标以及极端降水指数和误差分析方法,研究全球降水测量计划卫星(global precipitation mission,GPM)的2个降水产品(GSMap-gauged和GPM IMERG)的误差空间变化特征、对极端降水的捕捉能力和降水数据精度。结果显示: 2个产品数据都大体存在西部低估,东部高估的现象,而相比于GSMap-gauged产品,GPM IMERG产品在大部分地区的误差更大,并且漏报误差受海拔和降水强度的影响更为显著,但对微量降水的观测较为精确些; 2个降水产品日尺度降水数据统计指标对比表明,GSMap-gauged产品的相关系数更大,平均误差绝对值更小,监测性能更好; 在极端降水观测能力上,GSMap-gauged产品监测能力强于GPM IMERG产品。

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李媛媛
宁少尉
丁伟
金菊良
张政
关键词 卫星降水产品观测误差    
Abstract

Based on the data from the rain gauge stations of the Yellow River Basin and using the evaluation index, extreme precipitation index and error analysis method, the authors studied the spatial and temporal variation characteristics of errors and the accuracy of data of two GPM satellite precipitation products (GSMap-gauged and GPM IMERG) obtained from April 2014 to March 2016 and analyzed the extreme precipitation capturing capability of the two products. The results showed that the two products generally underestimated precipitation in the western region of the basin and overestimated precipitation in the eastern part. Compared with GSMap-gauged, IMERG had bigger errors in most areas. In addition, the phenomenon of missing error in IMERG was more obvious due to elevation and precipitation intensity, but IMERG had a more accurate data for micro-precipitation. The daily scale data statistics showed that GSMap-gauged had a better relevance in each sub-basin, and its mean error is smaller. The correlation coefficient value of extreme precipitation index obtained by GSMap-gauged was higher than that of IMERG.

Key wordssatellite precipitation products    gauge    error
收稿日期: 2017-09-14      出版日期: 2019-03-14
:  TV125  
基金资助:国家重点研发计划项目"大范围旱灾风险综合防范技术"(2017YFC1502405);国家自然科学基金项目"基于多源数据的东部季风区干旱频率空间分布与植被干旱响应研究"(51709071)
通讯作者: 宁少尉
作者简介: 李媛媛(1995-),女,硕士研究生,主要从事水文水资源方面研究。Email: 18856312016@163.com。
引用本文:   
李媛媛, 宁少尉, 丁伟, 金菊良, 张政. 最新GPM降水数据在黄河流域的精度评估[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 164-170.
Yuanyuan LI, Shaowei NING, Wei DING, Juliang JIN, Zheng ZHANG. The evaluation of latest GPM-Era precipitation data in Yellow River Basin. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(1): 164-170.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.01.22      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I1/164
Fig.1  研究区域图
产品 空间分辨率/(°) 时间分辨率/h 覆盖范围 发布时间 延迟时间 提供者
GPM IMERG(v,4) 0.1 0.5 N60°S60° 2014年3月 24个月 NASA
GSMap-gauged(v,6) 0.1 1 N60°S60° 2014年3月 12 d JAXA
Tab.1  2个最新的卫星降水产品的主要性能参数
指数 定义 单位
RR99p 日降水量>99%分位值的日降水数据 mm/d
RR95p 日降水量>95%分位值的日降水数据 mm/d
R20 日降水量超过20 mm的天数 d
R20TOT 日降水量超过20 mm的累计降水量 mm
CWD 最长连续降水量大于1 mm天数 d
CDD 最长连续降水量小于1 mm天数 d
Tab.2  极端降水指数表
Fig.2  2个降水产品在黄河流域的年平均误差分布
Fig.3  降水数据误差随海拔变化趋势
Fig.4  降水频率分布图
Fig.5  日尺度上CC值和ME值空间分布
Fig.6  月尺度上CC值和ME值空间分布
Fig.7  月降水数据CCRMSE
Fig.8  6个极端降水指数有色密度散点图
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