本文使用的TRMM-3 B43 V7(以下简称“ TRMM” )遥感数据来自于美国NASA网站(http: //storm-pps.gsfc.nasa.gov/storm)2012年5月公布的1998— 2013年月降水产品, 空间分辨率为0.25° × 0.25° (大约25 km), 覆盖范围在W180° ~E180° , N50° ~S50° 之间, 时间分辨率为1个月。TRMM-3B 43为TRMM数据的3级产品, 是在其2级产品的基础上经过空间和时间平均后得到的, V7为TRMM产品的最新降水反演版本^[17]。

气象台站的实测月降水资料由新疆气象局信息中心提供, 其时间尺度与遥感数据一致。本文选用月降水资料的获取时间为2月和7月, 分别代表新疆地区降水少和降水多的2个月份。图2示出1998— 2013年气象台站的年均降水量及2月和7月的月降水量。

图2

Fig.2

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	图2 新疆地区气象站点年降水量、2月和7月降水量Fig.2 Average annual rainfall as well as February and July average monthly rainfall for meteorological stations in Xinjiang

每个TRMM数据产品均有降水率和相对误差2个数据集, 存储格式为HDF。使用IDL语言读取与气象台站地理位置相对应的TRMM降水率, 再分别乘以各月的总小时数将其转换为月降水量数据, 进而得到季降水量和年降水量数据; 然后采用相对误差δ 、相关系数R及均方根误差RMSE等统计参数对观测值与TRMM数据进行分析, 其计算公式分别为

δ = ∑i=1n(xi-yi)∑i=1nyi× 100% , (1)

R= ∑i=1n(xi-x̅)(yi-y̅)∑i=1n(xi-x̅)2∑i=1n(yi-y̅)2, (2)

RMSE= ∑i=1n(xi-yi)2n, (3)

式中: x_i和y_i分别为TRMM降水数据和气象站观测数据; x̅和 y̅分别为x_i和y_i的均值; n为样本容量。

对TRMM数据在整个新疆地区的精度进行综合分析。将新疆地区105个国家气象站点实测的1998— 2013年各年的月数据同与其对应地理位置的TRMM降水数据进行对比, 其散点趋势见图3。

图3

Fig.3

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	图3 1998— 2013年TRMM与实测月降水量散点趋势Fig.3 Scatter diagram of monthly precipitation between TRMM and rain gauges from 1998 to 2013

由图3可以看出, TRMM月降水量与气象台站观测的月降水量的决策系数R²=0.562 8, 相关系数R=0.75, 并通过了置信度0.01的检验, 说明TRMM与站点观测数据之间具有显著的线性相关关系。从检验结果可知, TRMM数据在整体上具有较好的精度。

将 TRMM月降水数据与新疆地区所有站点实测的月降水数据统计为年降水数据, 并做出时间序列图, 在“ 年” 时间尺度上对TRMM降水的精度进行对比(图4)。

图4

Fig.4

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	图4 TRMM与站点观测1998— 2013年降水量对比Fig.4 Comparison of annual precipitation between TRMM and rain gauges observed from 1998 to 2013

由图4看出, 新疆地区1998— 2013年, 除2001年TRMM年降水比站点的实测降水略偏低外, 其余年份均高于实测降水(平均偏高9 mm); 但TRMM降水与站点实测降水的总体变化趋势一致。

新疆地区为温带大陆性干旱气候, 降水稀少, 季节分配不均, 夏季降水多于冬季。为进一步分析季节的不同是否会给TRMM降水产品的反演带来差异, 对TRMM降水数据进行了“ 季” 时间尺度上的精度验证。对整个研究区105个地面气象站点16年的降水数据分别按春季(3— 5月)、夏季(6— 8月)、秋季(9— 11月)、冬季(12— 翌年2月)进行统计, 并与同期的气象站点实测降水数据进行线性拟合, 结果如图5所示。可以看出, 春、秋、冬季的拟合度相当, 夏季的决策系数最低(R²=0.49), 但总体来看4个季节的拟合度相差不大。

图5

Fig.5

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	图5 不同季节TRMM与实测季降水量散点图Fig.5 Scatter plots of seasonal rainfall with squared correlation coefficient using TRMM and rain gauge for different seasons

表1为不同季节TRMM数据与实测季降水误差统计。可以明显看出, 大降水量主要发生在夏季, 而夏季也产生最大的均方根误差(57.39 mm), 降水最少的冬季则产生最大的偏差(7.35 mm)。

表1

Tab.1

表1(Tab.1)

表1 不同季节TRMM与实测季降水误差统计 Tab.1 Error statistics between TRMM and rain gauge seasonal rainfalls for different seasons 季节 相关 系数 观测均 值/mm TRMM 均值 /mm 偏差 /mm 观测标 准差 /mm TRMM 标准差 /mm 均方根 误差 /mm 春 0.74 45.97 43.77 -2.20 60.59 47.23 40.66 夏 0.70 70.72 74.75 4.03 79.35 65.41 57.39 秋 0.75 34.30 35.78 1.48 44.04 39.77 30.19 冬 0.76 21.14 28.49 7.35 29.60 30.45 22.07

表1 不同季节TRMM与实测季降水误差统计 Tab.1 Error statistics between TRMM and rain gauge seasonal rainfalls for different seasons

将1998— 2013年TRMM逐年逐月降水数据与对应站点实测的月降水数据制作成降水时序图。图6为每年1月份的降水时序图。限于篇幅, 其他月份降水时序图没有列出。

图6

Fig.6

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	图6 TRMM与站点观测1月份降水量时序图Fig.6 Time series plots of January rainfall observed by using TRMM and rain gauges

由图6可以看出, TRMM每年1月降水数据与对应站点实测每年1月降水数据的总体变化趋势是一致的。而从图7可以明显地看出, 除春季和9―10月TRMM降水数据小于实测降水外, 其余月份TRMM降水数据均大于实测降水, 呈现出在春、秋季易出现雨、雪转换频繁的情况下, TRMM降水数据会产生低估现象; 而在夏、冬季降水相对稳定的时期, TRMM降水数据又会出现高估现象。这有待进一步分析其产生的原因, 从而提高TRMM降水产品的反演精度。在降水量较少的1―2月和11―12月TRMM降水数据普遍大于站点实测降水量, 其中1月和12月多年平均差值近3 mm。

图7

Fig.7

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	图7 1998— 2013年TRMM与实测月均降水量对比Fig.7 Comparison between average monthly precipitation of TRMM and observed data during 1998 to 2013

图8为1998— 2013年TRMM与实测降水的1―12月份月平均降水量的拟合结果。

图8

Fig.8

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	图8 1998— 2013年TRMM降水与地面观测站各月平均降水量散点图Fig.8 Scatter diagrams between average monthly precipitation observed by TRMM and rain gauges from 1998 to 2013

从图8可知, 拟合效果较好的为1, 10, 11和12月份的TRMM降水与地面观测站降水量, 决策系数分别为0.603 5, 0.571 5, 0.629 5和0.592 9, 相应的相关系数均在0.75以上, 表现出较好的一致性。其他月份的决策系数都在0.5左右; 决策系数最差的为6月份(0.450 4), 相关系数为0.67。

从月、季、年3个尺度降水的检验结果可以看出, TRMM降水数据在整体上精度较高, 但整体检验只能说明总的趋势一致, 掩盖了少数站点数据与对应TRMM降水数据之间的差异; 尤其是降水作为离散的气象要素, 其本身会受到很多因素(如地形、经纬度、海拔、坡度、坡向、大气环流及海陆位置等)的影响。因此, 仅仅对TRMM降水数据进行总体精度评估是不够的, 还需对其个体数据进行各个站点的验证。将105个气象站点1998— 2013年实测月降水数据分别与其对应的TRMM降水数据作相关分析, 得到 TRMM数据与气象站点实测数据之间的相关系数分布图(图9)。红色数字为相关系数小于0.5的站点相关系数。

图9

Fig.9

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	图9 台站观测月降水与对应TRMM降水数据相关系数分布Fig.9 Distribution of correlation coefficient between monthly precipitation data observed by each rain gaugestation and TRMM

由图9可以看出: 大部分气象站点的月降水实测数据与TRMM的月降水数据之间的相关性较好(相关系数为0.6~0.9), 进一步证明了TRMM月降水数据在整个新疆地区具有普遍的适用性。气象站点实测数据与TRMM月降水数据之间的相关系数表现出不均匀性, 有4个站点的相关系数在0.5以下, 分别是塔什库尔干(0.14)、于田(0.42)、温泉(0.35)和鄯善(0.44), 说明这4个站点实测的降水数据与TRMM月降水数据之间的相关性较差。其中塔什库尔干站点的相关系数最小, 这可能与该站点所处的局部地势、地貌有关。该站点处于高海拔地区(3 014~5 456 m), 地形起伏明显, 高程为3 093.7 m。从高程图(图1)中可以看出, 在以该站点为中心的625 km²内, 站点正处于相对较低的位置, 而站点的西南与东北地区海拔均在4 000 m以上, 地势高度在整体上呈“ S” 型。由于TRMM卫星主要针对热带低纬度地区进行观测, 因此在中、高纬度, 联合其他探测仪器进行的降水反演会表现出不确定性^[12]。由于TRMM数据的1个像元代表625 km²面积上的降水总体信息, 而气象站点实测降水数据不能全面代表站点周围625 km²范围内的降水状况, 地势越复杂则代表性越差。

尽管相关系数能够反映站点实测降水数据与TRMM 月降水数据之间相关性的大小, 但也容易掩盖2种降水数据之间实际的误差程度, 这正好说明了研究相对误差的重要意义^[16]。基于此, 利用式(3)计算了各站点实测降水数据与TRMM年降水数据之间的相对误差(图10)。因图面限制, 只表示出105个站点中的35个站点。

图10

Fig.10

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	图10 35个气象站点与TRMM数据对应像元1998— 2013年均降水量对比Fig.10 Comparison between everage annual precipitation of corresponding pixels observed by TRMM and 35 meteorological stations from 1998 to 2013

由图10可以看出: ①在105个实测气象站点中, 木垒和新源等41个站点的相对误差小于0, 说明这些站点的TRMM月降水数据小于实测站点月降水数据, 卫星降水数据存在一定的低估; ②托克逊和七角井等64个气象站点的相对误差大于0, 表示这些站点的TRMM月降水数据大于实测站点月降水数据, 卫星降水数据存在一定程度上的高估。各气象站点的误差统计情况如表2所示。

表2

Tab.2

表2(Tab.2)

表2 TRMM与台站实测年降水量误差统计 Tab.2 Statistics of error between annual precipitation observed by TRMM and meteorological stations 误差/% 气象站点数/个 < 10 31 [10, 20) 17 [20, 30) 15 [30, 40) 6 [40, 50) 6 ≥ 50 30

表2 TRMM与台站实测年降水量误差统计 Tab.2 Statistics of error between annual precipitation observed by TRMM and meteorological stations

从表2可以看出, 在105 个实测气象站点中, 有48个气象站点的误差在20%以内, 说明这些气象站点的TRMM月降水数据与实测站点降水数据的差异较小, 在一定程度上能够反映出TRMM降水数据的准确性。

各实测气象站点之间的相对误差具有不均匀性, 差异明显。其中莎车、额敏、伊宁、英吉沙、特克斯、富蕴、阿克陶及沙湾8个气象站点的相对误差在± 1%以内, 说明TRMM月降水数据和这些气象站点实测降水之间有非常好的一致性; 而超过± 50%误差的站点达到了30个, 尤其是鄯善、焉耆、和静、塔什库尔干、七角井、吐鲁番及托克逊7个站点的误差超过了100%, 说明在这些站点TRMM降水数据的高估超过了1倍, 通过计算该7个站的年平均降水量只有45 mm; 误差在-40%以上的天池、木垒、小渠子、米泉、新源、白杨沟6个站点的年平均降水量则达482 mm, 均位于新疆降水比较充沛的地区。以上情况证明了TRMM降水数据在降水较少的区域容易高估降水、而在降水量较多的区域容易低估降水的现象, 这与吴雪娇等^[18]的研究结果是一致的。

图11给出了新疆105个气象站点实测的1998— 2013年的年均降水量与对应的TRMM年均降水数据的散点图。

图11

Fig.11

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	图11 1998— 2013年新疆地区105个观测站实测与TRMM年均降水量散点图Fig.11 Scatter diagram between average annual precipitation observed by 105 stations and TRMMSin Xinjiang from 1998 to 2013

从图11可以看出, 虽然通过上述分析相对误差在± 30%以上的站点占到新疆全区国家站点的40%, 但其相关系数却达到了0.81, 而且无论从整体精度评价, 还是年降水量、季降水量、月降水量检验来看, 都说明TRMM降水数据与台站实测降水具有很好的一致性; 同时也说明TRMM降水产品的偏差在时间和空间上具有一定的规律性, 在具体使用中需要进一步订正处理^{[11, 15]}。

利用1998— 2013年TRMM月降水量产品与新疆区域所有105个国家气象站的降水观测结果, 通过统计分析, 分别在年、季和月尺度上进行了验证, 得到以下结论:

1)TRMM估算的年降水量在新疆地区与实测降水具有较高的一致性, 平均偏高 5.29%。

2)TRMM与气象站点的季尺度降水数据决策系数较高, 各季决策系数差别不大, 相关系数均在0.7以上; 并呈现春、秋季节降水低估, 夏、冬季节降水高估现象。

3)TRMM的月数据与站点实测降水数据决策系数R²=0.562 8, 相关系数 R=0.75, 表明二者之间相关性显著, 数据精度较高, 其中拟合效果最好的是11月(R²=0.629 5), 最差的是6月(R²=0.450 4);

4)对105个气象台数据准确性逐个进行分析, 发现大部分站点的相关系数较高, 误差较小, 但塔什库尔干、米泉、阿克达拉、阿拉山口、鄯善、温泉、于田等站点的相关系数较低, 误差相对较大; 从各站点的相对误差分析得到, 大部分站点(60%)相对误差在± 30%以内, 整体相关系数达到了0.81。

1)本文将全疆105个国家气象站作为检验站点, 由于每个站点的海拔、下垫面类型和地理环境等各不相同, 它们对TRMM产品反演结果准确性的影响也会不同。TRMM-3 B43 V7产品是TRMM卫星与其他卫星联合反演的降水产品, 包括SSM/I, AMSR-E, AMSU-B微波降水以及全球降水气候计划(GPCP)的红外降水估值, 而微波遥感更易受不同地表类型的影响, 且TRMM -3 B43月降水产品的1个格点就代表了625 km²面积上的平均降水量。因此, 地面站点数据是否能够代表该网格降水量的真值, 还需要根据不同站点的海拔和下垫面类型进行深入分析, 这也是下一步需要深入研究的问题。

2)遥感测量和地面站点测量各有其优缺点。遥感数据虽然测量的面积大, 但所进行的测量是瞬间测量; 地面站点测量数据虽然在时间上是连续测量, 但在面上缺乏代表性。地面站的点测量和遥感的面测量之间有个尺度问题, 如何解决地面站点测量的代表性, 也是需要深入研究的问题。