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国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (4): 88-95    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.04.12
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基于GWR模型的青藏高原地区TRMM数据降尺度研究
熊俊楠1,2, 李伟1, 刘志奇3, 程维明2(), 范春捆4, 李进1
1. 西南石油大学土木工程与测绘学院,成都 610500
2. 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101
3. 四川省煤田测绘工程院,成都 610072
4. 西藏自治区农牧科学院农业研究所,拉萨 850000
Research on downscaling of TRMM data in the Tibetan Plateau based on GWR model
Junnan XIONG1,2, Wei LI1, Zhiqi LIU3, Weiming CHENG2(), Chunkun FAN4, Jin LI1
1. School of Civil Engineering and Geomatics, Southwest Petroleum University, Chengdu, 610500, China
2. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
3. Sichuan Provincial Coalfield Surveying and Mapping Engineering Institute, Chengdu 610072, China
4. Agriculture Research Institute, Tibet Academy of Agriculture and Animal Husbandry Sciences, Lhasa 850000, China
全文: PDF(6685 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

青藏高原地区复杂的气候环境与地形构造给水文气象数据观测造成了很大的困扰,缺少有效的高时空分辨率观测数据成为区域气象预报与预测的重要阻碍。以2001—2015年间热带降雨测量卫星 (tropical rainfall measurement mission,TRMM)降水产品为基础,使用1 km空间分辨率增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)空间数据,基于地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)模型实现TRMM产品的降尺度计算,并以地面站点实测数据对降尺度结果在年、月尺度上进行结果检验与对比分析。研究结果表明: TRMM产品在降尺度处理前后的空间分布特征整体上趋于一致,但降尺度后的结果精度明显高于原始TRMM产品; 2001—2015年间各年TRMM产品降尺度后的降水量与实测降水量的相关系数R 2均高于原始TRMM降水量,均方根误差和平均绝对偏差分别平均降低了21.652 mm和16.379 mm; 2001—2015年间TRMM产品原始降水量准确率相对较低,在使用时需进一步进行修正,经过降尺度处理的TRMM降水量与实测降水量的拟合程度有显著性提高,除6月、8月和11月外,其他月份R 2均达到了0.65以上,表现出较好的一致性和适用性。

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熊俊楠
李伟
刘志奇
程维明
范春捆
李进
关键词 GWR青藏高原地区TRMM降尺度    
Abstract

The complex climatic environment and topographical structure of the Tibetan Plateau region have caused great troubles for the observation of hydrometeorological data. The lack of effective high-temporal resolution observation data has become an important obstacle to regional meteorological forecasting and prediction. Based on the 2001—2015 tropical rainfall measurement mission (TRMM) precipitation product, the authors used the 1 km resolution enhanced vegetation index (EVI) spatial data to calculate the downscaling based on the geographically weighted regression(GWR) model. The downscaling results at the annual and monthly scales were tested and compared with the measured data from the ground stations. The results show that the spatial distribution characteristics of TRMM products before and after downscaling are generally consistent, but the accuracy of the results after downscaling is significantly higher than that of the original TRMM products. From 2001 to 2015, the correlation coefficient R 2 of the precipitation of TRMM products after downscaling and the actual ground precipitation was higher than that of original TRMM, and the RMSE and MAE decreased by 21.652 mm and 16.379 mm, respectively. During these years, the accuracy of the original precipitation of TRMM products was relatively low, and hence further correction is required in utilization. The degree of fitting of the TRMM precipitation with the measured precipitation was significantly improved, except for June, August and November, R 2 in other months was 0.65 or even higher, showing good consistency and applicability.

Key wordsGWR    Tibetan Plateau region    TRMM    downscaling
收稿日期: 2018-10-11      出版日期: 2019-12-03
:  P237  
  P94  
基金资助:中国科学院战略性先导科技专项子课题“关键节点气候变化相关环境问题和风险识别及应对方案”(XDA20030302);中国水利水电科学研究院全国山洪灾害调查评价项目“全国山洪灾害调查评价成果汇总及图件制作”(SHZH-IWHR-57);国家自然科学基金项目“基于人类动力学的面向震后救援的人员在地理建筑空间的分布规律研究”(51774250);西藏自治区科技支撑计划项目“西藏主要气象灾害对农业的影响研究与数据库建设”(省809);西南石油大学科技创新团队项目“测绘遥感”共同资助(2017CXTD09)
通讯作者: 程维明
作者简介: 熊俊楠(1981-),男,在站博士后,副教授,主要从事遥感地理信息系统理论与灾害风险分析方面的研究。Email: neu_xjn@163.com。
引用本文:   
熊俊楠, 李伟, 刘志奇, 程维明, 范春捆, 李进. 基于GWR模型的青藏高原地区TRMM数据降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 88-95.
Junnan XIONG, Wei LI, Zhiqi LIU, Weiming CHENG, Chunkun FAN, Jin LI. Research on downscaling of TRMM data in the Tibetan Plateau based on GWR model. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(4): 88-95.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.04.12      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I4/88
Fig.1  研究区主要气象站点及高程分布
Fig.2  典型月TRMM降水量与降尺度结果
Fig.3  TRMM原始降水量、降尺度降水量与实测降水量散点图
年份 TRMM GWR
BIAS RMSE/
mm
MAE/
mm
BIAS RMSE/
mm
MAE/
mm
2001年 0.567 49.884 28.221 -0.017 16.210 7.897
2002年 0.369 41.850 22.270 -0.010 18.565 9.706
2003年 0.447 45.651 24.042 -0.016 19.260 10.960
2004年 0.422 49.047 26.162 0.003 19.620 11.417
2005年 0.488 36.448 21.953 0.006 17.948 9.446
2006年 0.374 35.606 20.377 -0.023 14.025 8.586
2007年 0.394 41.145 22.329 -0.018 18.671 9.941
2008年 0.359 38.370 22.579 -0.001 19.061 10.339
2009年 0.729 51.062 26.593 0.001 25.436 13.405
2010年 0.564 44.580 27.743 0.035 16.068 9.714
2011年 0.497 40.107 23.805 -0.011 14.283 8.107
2012年 0.524 40.679 25.075 0.037 16.690 9.834
2013年 0.471 38.047 24.819 0.002 20.068 11.994
2014年 0.482 43.960 25.261 -0.004 19.977 10.723
2015年 0.502 34.286 21.998 -0.006 16.012 9.515
Tab.1  TRMM原始降水量、降尺度降水量结果对比
Fig.4  年尺度TRMM原始降水量(蓝色)、降尺度降水量(黑色)与实测降水量散点图
Fig.5  月尺度TRMM原始降水量(蓝色)、降尺度降水量(黑色)与实测降水量散点图
Fig.6  月际降水变化曲线
[1] Plouffe C C F, Robertson C, Chandrapala L . Comparing interpolation techniques for monthly rainfall mapping using multiple evaluation criteria and auxiliary data sources:A case study of Sri Lanka[J]. Environmental Modelling and Software, 2015,67(C):57-71.
[2] 刘海江, 尹思阳, 孙聪 , 等. 2000—2010年锡林郭勒草原NPP时空变化及其气候响应[J]. 草业科学, 2015,32(11):1709-1720.
doi: 10.11829/j.issn.1001-0629.2015-0371
Liu H J, Yin S Y, Sun C , et al. Temporal and spatial variation of net primary productivity(NPP) and its responses with climatic changes in the Xilingol grassland from 2000 to 2010[J]. Pratacultural Science, 2015,32(11):1709-1720.
[3] 罗春, 刘辉, 戚陆越 . 基于遥感指数的生态变化评估——以常宁市为例[J]. 国土资源遥感, 2014,26(4):145-150.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.04.23
doi: 10.6046/gtzyyg.2014.04.23
Luo C, Liu H, Qi L Y . Ecological changes assessment based on remote sensing indices:A case study of Changning City[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2014,26(4):145-150.doi: 10.6046/gtzyyg.2014.04.23
[4] 陈诚, 赵书河 . 基于TRMM降雨数据的中国黄淮海地区干旱监测分析[J]. 国土资源遥感, 2016,28(1):122-129.doi: 10.6046/gtzyyg.2016.01.18
doi: 10.6046/gtzyyg.2016.01.18
Chen C, Zhao S H . Drought monitoring and analysis of Huanghuai Hai plain based on TRMM precipitation data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2016,28(1):122-129.doi: 10.6046/gtzyyg.2016.01.18
[5] Liu J, Zhu A, Duan Z . Evaluation of TRMM 3B42 precipitation product using rain gauge data in Meichuan watershed,Poyang Lake basin,China[J]. Journal of Resources and Ecology, 2012,3(4):359-366.
[6] Kizza M, Westerberg I, Rodhe A, et al.Estimating areal rainfall over Lake Victoria and its basin using ground-based and satellite data[J].Journal of Hydrology , 2012, 464- 465:401-411.
[7] 吕洋, 杨胜天, 蔡明勇 , 等. TRMM卫星降水数据在雅鲁藏布江流域的适用性分析[J]. 自然资源学报, 2013,28(8):1414-1425.
doi: 10.11849/zrzyxb.2013.08.014
Lyu Y, Yang S T, Cai M Y , et al. The applicability analysis of TRMM precipitation data in the Yarlung Zangbo River basin[J]. Journal of Natural Resources, 2013,28(8):1414-1425.
[8] 刘赛艳, 黄强, 王义民 , 等. 基于统计降尺度和CMIP5模式的泾河流域气候要素模拟与预估[J]. 农业工程学报, 2015,31(23):138-144.
Liu S Y, Huang Q, Wang Y M , et al. Simulation and prediction of climatic elements in Jinghe River basin using downscaling method and CMIP5[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2015,31(23):138-144.
[9] 陈诚 . TRMM 3B43遥感降水量产品数据定标与降尺度方法研究[D]. 南京:南京大学, 2016.
Chen C . Calibration and Spatial Downscaling of TRMM 3B43 Precipitation Product[D]. Nanjing:Nanjing University, 2016.
[10] Wong W F J. Spatial and temporal analysis of MODIS EVI and TRMM 3B43 rainfall retrievals in Australia [C]//International Conference on Geoinformatics.IEEE, 2011: 1-7.
[11] Gessner U, Naeimi V, Klein I , et al. The relationship between precipitation anomalies and satellite-derived vegetation activity in Central Asia[J]. Global and Planetary Change, 2013,110:74-87.
[12] Quiroz R, Yarlequé C, Posadas A , et al. Improving daily rainfall estimation from NDVI using a wavelet transform[J]. Environmental Modelling and Software, 2011,26(2):201-209.
[13] Shi Y, Song L . Spatial downscaling of monthly TRMM precipitation based on EVI and other geospatial variables over the Tibetan Plateau from 2001 to 2012[J]. Mountain Research and Development, 2015,35(2):180-194.
[14] 宋蕾 . 基于TRMM 3B43青藏高原区域性高时空分辨率降水探究[D]. 南京:南京信息工程大学, 2015.
Song L . Study on Regional Precipitation Product with High Spatial-Temporal Resolution over the Tibetan Plateau Based on TRMM 3B43[D]. Nanjing:Nanjing University of Information Science and Technology, 2015.
[15] 李净, 张晓 . TRMM降水数据的空间降尺度方法研究[J]. 地理科学, 2015,35(9):1164-1169.
doi: 10.11820/dlkxjz.2000.02.002
Li J, Zhang X . Downscaling method of TRMM satellite precipitation data[J]. Scientia Geographica Sinica, 2015,35(9):1164-1169.
[16] 范雪薇, 刘海隆 . 天山山区TRMM降水数据的空间降尺度研究[J]. 自然资源学报, 2018,33(3):478-488.
Fan X W, Liu H L . Downscaling method of TRMM satellite precipitation data over the Tianshan Mountains[J]. Journal of Natural Resources, 2018,33(3):478-488.
[17] 王晓杰 . 基于TRMM的天山山区降水降尺度方法及其空间变异特征研究[D]. 石河子:石河子大学, 2013.
Wang X J . Downscaling Method and Spatial Variability of Precipitation in Tianshan Mountain on the TRMM Data[D]. Shihezi:Shihezi University, 2013.
[18] Brunsdon C, Fotheringham A S, Charlton M E . Geographically weighted regression:A method for exploring spatial nonstationarity[J]. Journal of the Royal Statistical Society, 2017,47(3):431-443.
[19] 姚永慧, 张百平 . 基于MODIS数据的青藏高原气温与增温效应估算[J]. 地理学报, 2013,68(1):95-107.
doi: 10.11821/xb201301011
Yao Y H, Zhang B P . MODIS-based estimation of air temperature and heating-up effect of the Tibetan Plateau[J]. Acta Geographica Sinica, 2013,68(1):95-107.
[20] McMillen D P . Geographically weighted regression:The analysis of spatially varying relationships[J]. American Journal of Agricultural Economics, 2004,86(2):554-556.
[21] 王佳, 钱雨果, 韩立建 , 等. 基于GWR模型的土地覆盖与地表温度的关系——以京津唐城市群为例[J]. 应用生态学报, 2016,27(7):2128-2136.
Wang J, Qian Y G, Han L J , et al. Relationship between land surface temperature and land cover types based on GWR model:A case of Beijing-Tianjin-Tangshan urban agglomeration,China[J]. The journal of applied ecology, 2016,27(7):2128-2136.
[22] 卢新玉, 魏鸣, 王秀琴 , 等. TRMM-3B43降水产品在新疆地区的适用性研究[J]. 国土资源遥感, 2016,28(3):166-173.doi: 10.6046/gtzyyg.2016.03.26
doi: 10.6046/gtzyyg.2016.03.26
Lu X Y, Wei M, Wang X Q , et al. Applicability research on TRMM-3B43 precipitation over Xinjiang[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2016,28(3):166-173.doi: 10.6046/gtzyyg.2016.03.26
[23] 周秋文, 李芳 . TRMM降雨数据在喀斯特地区的适用性分析——以贵州省为例[J]. 水资源与水工程学报, 2018,29(2):76-83.
Zhou Q W, Li F . Applicability analysis of the TRMM precipitation data in Karst region:A case study in Guizhou Province,China[J]. Journal of Water Resources and Water Engineering, 2018,29(2):76-83.
[1] 杜懿, 王大洋, 王大刚. GPM卫星降水产品空间降尺度研究——以贵州省为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 111-120.
[2] 范田亿, 张翔, 黄兵, 钱湛, 姜恒. 湘江流域TRMM卫星降水产品降尺度研究与应用[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 209-218.
[3] 朱瑜馨, 吴门新, 鲍艳松, 李鑫川, 张锦宗. FY-3D/MWRI L1B亮温LST反演与降尺度研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 27-35.
[4] 宋承运, 胡光成, 王艳丽, 汤超. 基于表观热惯量与温度植被指数的FY-3B土壤水分降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 20-26.
[5] 晏红波, 韦晚秋, 卢献健, 黄俞惠. 基于TRMM数据与SPI指数的广西地区旱涝演变分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 158-166.
[6] 杜方洲, 石玉立, 盛夏. 基于深度学习的TRMM降水产品降尺度研究——以中国东北地区为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 145-153.
[7] 徐彬仁, 魏瑗瑗. 基于随机森林算法对青藏高原TRMM降水数据进行空间统计降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(3): 181-188.
[8] 华俊玮, 祝善友, 张桂欣. 基于随机森林算法的地表温度降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(1): 78-86.
[9] 孟丹, 宫辉力, 李小娟, 杨思遥. 北京7·21暴雨时空分布特征及热岛-雨岛响应关系[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(1): 178-185.
[10] 卢新玉, 魏鸣, 王秀琴, 向芬. TRMM-3 B43降水产品在新疆地区的适用性研究[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(3): 166-173.
[11] 陈诚, 赵书河. 基于TRMM降雨数据的中国黄淮海地区干旱监测分析[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(1): 122-129.
[12] 荣媛, 杨永民. 地表辐射温度取代地表温度的可行性分析--以"风云2号"C星与MODIS数据为例[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(4): 14-19.
[13] 杨立娟, 武胜利, 张钟军. 利用主被动微波遥感结合反演土壤水分的理论模型分析[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 53-58.
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