黄河中游TRMM卫星降水数据降尺度研究

摘要

空间化降水资料对区域水文水资源分析、旱涝灾害预报和生态环境治理有着重要的基础作用。传统的地面雨量计观测方式受雨量站数量和分布的影响，难以完整地再现降水的时空分布，而卫星遥感降水观测具有覆盖范围广、时空连续性高的特点，已成为空间化降水数据的重要来源。但卫星遥感降水产品较低的分辨率限制了它在小区域范围内的应用，为此，本文以黄河中游河口镇至潼关区间为研究区，开展了TRMM卫星降水数据的时空降尺度研究，提高TRMM卫星降水数据产品的时空分辨率，主要研究内容与结论如下： （1）TRMM卫星降水数据在研究区的适用性分析。以研究区内23个国家级气象站实测降水量验证了TRMM降水数据在月、季、年尺度的适用性。结果表明：TRMM 降水数据与实测降水数据有较好的一致性，能较为准确地反映降水的时空分布与变化趋势特征。空间上，TRMM 降水数据在研究区北部误差较大，而南部偏差较小；时间上，TRMM 降水数据在雨季偏差较大而旱季偏差较小，数据精度随时间尺度的增大而逐渐提高。 （2）TRMM卫星降水数据降尺度预测因子筛选。根据研究区降水的时空分布特征分析选取了高程、经度、纬度、NDVI、水汽运移距离、坡度、坡向为初步降水预测因子。为更好地表现降水的时空异质性，最终选用增强型植被指数（EVI）并构建了基于水汽运移成本距离（MMCD）的降水预测因子，分析了最终预测因子与降水的相关性。结果表明：研究区降水量与水汽运移成本距离在月、季、年尺度上均有十分显著的负相关关系，与 EVI 存在明显的正相关关系，因此，最终预测因子能够用于空间降尺度模型的构建。 （3）TRMM卫星降水数据空间降尺度模型构建。以MODISEVI及水汽运移成本距离作为最终预测因子构建了 TRMM 降水数据的空间降尺度传递函数，将TRMM卫星降水数据空间分辨率从0.25°（约25 km）提升至1km，并通过气象站实测资料对降尺度结果进行了检验。验证结果表明：年尺度上，降尺度模拟值与实测值相关系数高达 0.92；季尺度上，春季、秋季和冬季模拟效果较好，夏季略差；月尺度上，6月和8月模拟精度略低，其余月份模拟效果较好。 （4）基于逐日土壤含水量的时间降尺度模型构建。在获取了1 km分辨率月降水数据的基础上，根据AMSR2日土壤含水量数据反映出的研究区土壤含水量时间变化特征对月降水数据进行时间尺度分解，获取了研究区1 km分辨率逐日降水量。经气象站实测降水量检验结果表明，每日降水数据模拟值总体能较好地反映出月内降水的时间序列变化特征，但在各站点间差异明显。

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