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1、TRMM卫星降水数据在江苏省的适用性分析收稿日期：2015-11-20 基金项目：国家自然科学基金青年科学基金（编号：41401416）；江苏省农业科学院基本科研业务专项编号：ZX（15）4055。 空间化的降水信息对于区域水文、水资源分析以及区域水资源管理、旱涝灾害的管理和生态环境治理都具有重要意义，获取精确的降水空间分布特征可以通过建立密度极高的雨量站获得。虽然我国已经建立了相当多的雨量站和气象站，但有限的站点以及空间分布不均不能满足研究和应用的需求。近几十年来，随着遥感技术和气象卫星技术的发展，通过卫星遥感数据对降水信息进行探测反演和同化，为研究降水提供了新的手段。基于遥感的降水观测数据
2、具有覆盖面广、时间和空间分辨率高，不受地形和气候条件限制等特点，已成为降水数据的重要来源。 TRMM（tropical rainfall measurement mission）是由美国国家宇航局（National Aeronautical and Spatial Administration，NASA）和日本国家空间发展局（National Space Development Agency，NASDA）共同研制开发的试验卫星1，于1997年11月27日发射成功。TRMM卫星至今已积累了海量的覆盖陆地和海洋的高时间和空间分辨率的降水数据。国内外已有研究成果表明，TRMM数据与台站和雷达观测数据
3、具有良好的一致性2-9，在作为降水数据来源方面展现了良好的应用前景。但TRMM降水数据在不同研究区域估测精度不同，因此，在特定研究区域内使用TRMM数据之前，须要对其适用性进行验证。由于本试验研究综合干旱指数，而降水因素对干旱的影响较大，引入TRMM降水数据有望提高干旱监测精度，且针对江苏冬小麦种植区，所以研究区域主要选在江苏中部和北部，尤其江苏北部冬小麦主要种植区域内。因此，本试验选取江苏徐州、连云港赣榆区、南京和东台4个气象站点的降水数据分析TRMM在江苏省的适用性。 1数据介绍与研究方法 1.1数据介绍 TRMM1是由美国国家宇航局和日本国家空间发展局共同研制，于1997年11月成功发射
4、的第1颗专门用于定量测量热带、亚热带降水的气象卫星。卫星设计轨道高度 350 km，倾角35，能够满足对热带地区加密观测的要求。2001年8月卫星轨道高度从350 km调整为400 km，以延长其使用寿命。卫星上搭载的用于降水观测的主要传感器有降水雷达（PR）、被动式微波辐射计（TMI）以及可见/红外传感器（VIRS）。其中，PR是第1个星载降水雷达，能够观测降水的三维结构，工作频率13.8 GHz，刈幅220 km，星下点水平分辨率4.3 km，垂直分辨率0.25 km。 TRMM 3B43月降水数据产品是由TRMM 全球3 h降雨估计产品3B42、NOAA气候预测中心气候异常监测系统（CA
5、MS）的全球格点雨量测量器资料、全球降水气候中心（GPCC）的全球降水资料共同合成的覆盖南北纬50之间的全球格网降水数据。该数据产品的水平分辨率为0.25025，存储格式为HDF格式，我国黑龙江、内蒙古2个省部分高纬度地区没有数据覆盖。 本研究所用数据包括为地面气象站点实测降水数据和TRMM 3B43?稻荩?降水观测数据来自中国气象数据共享服务中心，选取20002014年江苏地区4个站点的气象数据，对卫星降水数据进行检验。尽管降水数据可以通过气象站观测、卫星遥感、大气模式模拟等获取，但是地面气象站点观测的降水数据仍然是最准确的10-11，因此在本研究中将该实测数据作为“真值”。 1.2研究方法
6、 1.2.1气象站点分布 JP2图1为4个气象站点在江苏省的位置分布，徐州和连云港赣榆站分布在江苏北部，东台和南京站位于江苏的中部。图1中的背景为TRMM降水数据，网格为0250.25。由图1可以看出，徐州、东台和南京3个气象站均在内陆地区，而赣榆站所对应的TRMM降水格点数据一部分在江苏省内，一部分在江苏省外，但江苏省外的部分是水体，因此该站点TRMM的估测精度会受到水陆混合像元的影响。 FK（W14TPTM1.tif 1.2.2研究方法 本研究的精度评价方法按不同时间尺度分为年尺度、季节尺度和月尺度进行分析。在年尺度上，通过计算4个气象站多年平均降水量，并与TRMM降水数据对应的多年平均降
7、水量进行对比，计算相对偏差，并对4个气象站的年降水量和TRMM年降水量作散点拟合分析。在季节尺度上，把4个气象站20002014年的降水量按4个季节（春季35月，夏季68月，秋季911月，冬季12月至翌年2月）计算季节降水量，并与TRMM季节降水量进行散点拟合，分析TRMM季节降水量的估测精度。在月降水尺度上，通过气象站点和TRMM月降水量散点拟合，多年月平均降水量对比，和4个气象站年降水量变化趋势分析等方法来研究TRMM月降水量的估测精度。 年降水量变化趋势12具体计算方法设某站点年降水量时间序列可以用一次直线方程来定量描述： JZ（y=a0+a1t。JZ）JY（1） 式中：y为降水量；t为
8、时间；a0为常数项。降水趋势变化率方程为： JZ（a1=SX（dydtSX）。JZ）JY（2） 式中：a1为线性趋势项，a110单位为mm/10年。 WTHZ2TRMM估测与气象站实测降水量对比分析 2.1年降水量对比 测站年降水量和TRMM年降水量散点拟合结果（图2）显示，TRMM对江苏4个站点20002014年的年降水量的拟合结果较好，r2=0.786 9。 通过统计站点多年平均降水量的相对偏差（表1）可以看出，TRMM多年平均降水量与气象站点相比，相对偏差均为负值，即江苏省TRMM的年平均降水量的估测值偏低，其中赣榆气象站的相对偏差最大，为-20.59%，徐州气象站的相对偏差最小，为-1
9、1.79%。相比较而言，4个气象站中徐州年平均降水量最低，年相对偏差也最小，赣榆站受到水陆混合像元的影响，多年平均相对偏差最大。 2.2季节降水量对比 不同季节降水量有很大差别，一般夏季降水量高于冬季，那么TRMM的季节降水量的估测精度也有待验证。把江苏省4个气象站20002014年的降水量按4个季节计算降水量并与TRMM数据相应时期计算的结果进行拟合，结果如图3所示，在4个季节当中TRMM数据与对应气象站的降水量冬季拟合结果最好（r2为0.950 7，拟合线的斜率接近1），其次是春季、秋季，而夏季拟合结果最低（r2为0.778 6）。这与一些已有研究的结果不同，例如，吴雪娇等在黑河流域对TR
10、MM降水数据进行验证，结果显示夏季拟合精度最好，其次是秋季、春季，而冬季的拟合精度最差13。由于江苏省夏季降水量远远高于其他季节，东台站夏季降水最高，达到 1 178 mm，虽然江苏省冬季相对夏季降水偏少，但最低也能达到22 mm。黑河流域冬季降水少于10 mm，夏季降水量最高的野牛沟站为282.3 mm，最低的站为16.6 mm13，该地区的夏季降水量与江苏省的冬季降水量相当，因此出现了不同的结论。 从整体上来讲，TRMM降水数据对江苏省的估测精度较高，尤其是冬季（r2=0.950 7）和春季（r2=0.878 5）覆盖整个冬小麦生育期。 2.3月降水量对比 利用2000年1月至2014年1
11、2月的气象台站月降水资料（每个气象站180个样本）和TRMM月降水资料进行散点拟合（图4）。月尺度的TRMM拟合精度都较高，在4个站点r2均在0.9左右，拟合线斜率在0.70.8之间，说明TRMM降水量的估测值偏低。 对江苏省4个站点所在TRMM像元与测站记录的月降水量15年平均值进行对比（图5）能够看出，TRMM对各个月份降水的估测能力，图5显示68月两者的差异明显较大。在冬小麦生育期内（11月至次年5月），各站TRMM的估测精度都较好，且在这几个月中江苏省降水明显偏低，尤其是苏北地区（徐州站和连云港赣榆站），该图也验证了研究苏北冬小麦干旱的必要性，同时说明冬小麦生育期内TRMM在江苏省的可
12、用性。 2.4趋势对比 对15年年降水量变化趋势进行对比，结果（图6）表明，除连云港赣榆站外，其余3个站的变化曲线都吻合得比较好。 拟合每条折线并计算变化趋势（表2）可以看出，徐州站的变化趋势吻合得非常好，趋势性也较其他站强。由于时间序列相对较短，其余站的趋势不明显。 通过以上综合分析可知，徐州站的估测精度最高，赣榆站的估测精度最低，将2个站的月降水量变化趋势（图7）进行展示，发现TRMM月降水量和气象站记录的降水量变化趋势基本一致，峰值和波谷处都能较好吻合，能够体现降水量的季节变化特征。从月降水量多年变化趋势发现，在徐州站，除2000、2005年夏季降水量峰值精度较低外，其他年份都能较好得吻
13、合。在赣榆站，估测精度较低的月份多集中在每年的夏季降水峰值月。 3结论 本研究基于江苏省20002014年连续15年的实测降水量，对该区同时段TRMM数据进行了精度验证，通过年降水量、季节降水量和月降水量3个尺度，分析TRMM对江苏省降水过程的探测能力，由此得到如下结论：（1）TRMM 3B43 降水数据在年、季和月尺度上均具有较高的精度，月降水量r2 FK（W20TPTM7.tif 均在0.9左右，但TRMM估测的降水量普遍低于测站的降水量。（2）TRMM估测的降水量在夏季精度低于其他季节，冬季估测的精度最高。（3）徐州站估测精度最高，赣榆站估测精度最低，主要是因为水陆混合像元的影响较大。 综上，TRMM对江苏省的降水量有较好的估测能力，估测精度整体较高，能够用于时空特征分析，但不同地区不同时间尺度误差程度有所不同，使用时须谨慎。由于徐州位于苏北小麦主产区，也是容易发生干旱的地区，TRMM数据对徐州站的估测精度最高，且在小麦生育期内，TRMM降水量的估?y精度较高。因此，TRMM降水资料可用于监测冬小麦生育期内降水量的情况。