中国大陆GPM/IMERG产品的精度评估

摘要

本文以中国气象局国家气象信息中心基于雨量计逐日降水分析产品CGDPA(China Gauge-Based Daily Precipitation Analysis)为基准数据，采用定量和分类评分指标比较了全球降水观测GPM(Global Precipitation Measurement)计划多星集成降水产品IMERG(Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM)在中国大陆地区的精度，并对比了其与气候中心变形算法降水产品CMORPH(Climate Prediction Center morphing technique)和人工神经网络算法降水产品PERSIAN(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks)等卫星降水产品的精度差异。另外，还利用由地面雨量计校准后的南京信息工程大学NUIST(Nanjing University of Information Science&Technology)C波段(C-band)双偏振雷达(Dual-Polarization Radar)(NUIST-CDPR)获得的高时空分辨率降水估计结果对比分析了GPM/IMERG在三次强降水过程中的降水估计精度，主要结论如下:
　　(1)应用CGDPA数据分析2014年9月-2015年8月GPM/IMERG的精度结果表明，IMERG日平均降水量的空间分布连续性较好，能够较好地反映我国降水量的分布特点，但局部地区的降水估计比CGDPA偏低;IMERG季节平均降水量与CGDPA具有较好的空间分布一致性（尤其中东部和南部），只在局部地区略有差异，但不同季节存在差异的地区，以及同一地区不同季节的差异程度，都各不相同;大部分地区IMERG日降水与CGDPA的相关系数介于0.2-0.5，只有少数地区超过0.6，但局部地区也出现负相关，相关系数介于-0.3-0.5;IMERG在中国大陆东部地区的降水估计精度明显优于西部，但东部绝大部分区域IMERG日降水估计量比CGDPA偏低10％-30％，有的地区甚至达到35％，西部地区则具有较大的不确定性，有的地区偏高，有的地区则偏低。
　　(2)IMERG估计微量降雨的概率密度与CGDPA相差最大（尤其西部），其次是中雨，其它降水强度则与CGDPA相差很小。IMERG在各季节的降水探测准确率POD都比较低，小于0.45;降水空报率FAR都比较高，大于0.5;临界成功指数CSI都比较低，小于0.35;并且探测准确率POD和临界成功指数CSI的变化趋势基本一致:夏季最高，其次是春季和秋季，冬季最低;降水空报率FAR的变化趋势正好相反:冬季最高，其次是秋季和春季，夏季最低。
　　(3)对比分析IMERG与CMORPH和PERSIANN的结果表明:三种卫星降水估计产品中，IMERG更接近基准降水产品，相关系数达到0.93，均方根误差0.62mm/d，相对误差为-2.78％。然而，CMORPH和PERSIANN与CGDPA的相关系数则为0.84和0.67，均方根误差为1.1mm/d和1.36mm/d，偏差达到-23.8％和-18.24％。在中国大陆各个区域进一步对比IMERG、CMORPH和PERSIANN的差异，可以发现:三种卫星降水产品在我国西部精度表现较差，尤其是在我国西北地区和青藏高原地区，但IMERG产品在这些区域的表现要好于CMORPH和PERSIANN降水产品。
　　(4)应用地面雨量计校准后的双偏振雷达NUIST-CDPR高时空分辨率的雷达降水估计结果对比分析IMERG的结果表明:在三次降水过程中，IMERG与雷达估计降水的相关系数分别为0.6、0.83和0.78;均方根误差1.36mm/hhr、0.52mm/hhr和0.99mm/hhr;相对误差为-50.63％、1.08％和-34.72％。随着小时降水阈值的增加，IMERG降水产品的探测能力减弱，总体表现为对弱降水的探测能力优于强降水。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究目的和意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 降水资料研究进展

1．2．2 GPM计划简介

1．2．3 GPM／IMERG降水资料研究进展

1．3 研究内容

2．1 资料简介

2．1．1 基于雨量计逐日降水产品CGDPA

2．1．2 卫星降水产品

2．1．3 NUIST-CDPR及数据简介

2．2 评估方法

第三章 应用CGDPA评估GPM／IMERG

3．1 研究区域

3．2 日平均降水量

3．3 季节平均降水量

3．4 日降水时间序列分析

3．5 日降水估计精度的空间分布

3．6 分类评分统计

3．7 不同降水强度的概率分布

3．8 本章结论

第四章 GPM／IMERG与PERSIANN和CMORPH的比较

4．1 研究区域

4．2 日平均降水量

4．3 季节分析结果

4．4 时间序列分析结果

4．5 降水强度的概率分布

4．6 准确性分析

4．7 本章结论

第五章 应用NUIST-CDPR降水估计结果评估GPM／IMERG

5．1 数据处理

5．2 地面雨量计校准雷达估计降水

5．3 雷达估计降水与IMERG的对比分析

5．4 本章结论

6．1 主要结论

6．2 创新点

6．3 展望

参考文献

致谢

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