多卫星降水产品的评价通过使用中国的地面数据外文翻译资料

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多卫星降水产品的评价通过使用中国的地面数据

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摘要 5个卫星降水产品，包括气候预测中心变形技术(CMORPH)利用人工神经网络进行遥感信息的降水估计(PERSIANN)，热带降雨测量缺失(TRMM)多卫星降水分析(TMPA)版本7产品3B41RTV7,3B42RTV7,3B42V7，与日降水数据进行比较系统的评价2000年1月至2014年12月期间，从中国2400个测量站收集的降水数据。卫星估计总体上反映了中国降水的时空变化在温暖的季节比在寒冷的季节更有能力。与此同时，卫星降水在湿热地区也有一定的估计，比在干旱和高山地区，更容易与测量结果达成一致。对系统和随机误差成分的分析表明，两者都存在不确定性。在中国大部分地区，trm3b42rtv7和trm3b42v7降水估计与其他三种卫星产品相比都显著减少。在这5种产品中，研究产品TRMM3B42V7偏差调整最符合空间时间变化的尺度观测，振幅和模式的变化，出现的雨事件，和概率分布函数中国大部分地区降雨量不同;近实时的产品利用改进的检索算法和更多的卫星数据进行了trm3b42rtv7的应用仅次于中国东部大部分地区。无偏差的TRMM3B42RTV7相对于CMORPH、PERSIANN和trm3b41rtv7的调整在中国东部地区的改进是令人鼓舞的，有利于操作应用。

1.介绍

降水与水汽、液体和固体的水相变化密切相关，是影响地球气候系统的全球水和能源循环的主要组成部分，受到气候系统变化的影响，降水的变化也会影响气候系统的变化 [Javanmard et al., 2010]。降水也是水文循环和陆-气相互作用的基本物理过程[Dai and Deser, 1999] ，对陆地表面水文通量和状态有显著影响 [Fekete et al.,2004; Gottschalck et al., 2005; Tian et al., 2007]。高分辨率的降水观测对于研究全球水文循环至关重要 [Faures et al., 1995; Nykanen et al., 2001; Wang et al., 2015]，缓解全球干旱和洪涝灾害[Hossain and Anagnostou, 2004]，模拟地表水文过程[Nijssen and Lettenmaier,2004]，揭示水资源状况 [Hong et al., 2007a, 2007b;Sorooshian et al., 2005]，土地数据同化应用[Gottschalck et al., 2005; Tian et al., 2007]，发现降水日变化[Dai et al., 2007; Zhou et al., 2008]，和数值模型验证[Adler et al., 2003; Sorooshian et al., 2002; Gottschalck et al., 2005]。然而，由于其在空间和时间上的巨大变化，对区域和全球尺度下的降水的可靠和准确的估计仍然是一个巨大的挑战[Chen et al.，2013a]

基于点的测量站的传统降水量测量，提供了相对较长、准确的气象站地点降水测量[Yatagai等，2009];然而，它们只适用于有限的土地区域[Higgins等人，1996]。此外，基于gaugebased降水网络的质量依赖于站点的配置和密度[Morrissey等，1995]。在沙漠和复杂山区等稀疏测量站的区域，测量网络不能充分地提供降水的可靠空间表示[Gruber and Levizzani,2008;Xue等,2013)。为了解决这一问题，广泛应用了空间遥感雷达/辐射计和微波成像技术补偿表面测量观测的局限性[Schulz等，2009]。目前，作为继任者热带降雨测量任务(TRMM)，全球降水测量(GPM)任务预计提供更可靠的全球降水量的下一代降水测量产品比目前的TRMM多卫星降水分析(TMPA)[Chen等，2013a;Hou等 .,2014;Liu,2016]

在过去的几年中，一些卫星在全球降水产品附近[Ebert 等，2007]至少0.25°的空间分辨率和时间分辨率至少3 h的开发,包括气候预测中心变形技术(CMORPH)[Joyce等，2004]，降水估计利用人工神经网络的遥感信息(PERSIANN)[Hong等，2005;美国海军研究实验室(NRL)卫星降水估计，Sorooshian等，2000(土耳其和米勒,2005;Turk等，2010]，以及被动微波(PM)-校准红外(IR)算法(PMIR)[Kidd等人，2003]。这些产品通常会合并来自地球静止卫星的IR数据[Arkin and]梅斯纳,1987;et al .,1997;谢和阿金，1998]以及来自低轨道卫星的PM数据[费拉罗，1997;斯宾塞,1993;Wilheit等，1991)通过利用IR和的频繁抽样改善空间降水估计的PM数据的优良质量[Grimes and Diop,2003]。这些卫星降水产品对许多重要的应用，如天气/气候的监测、气候分析、数值模型验证和水文研究都很有用[Janowiak等，2005;杨和史密斯,2006;哈里斯et al .,2007;Collischonn等,2008;基德et al .,2009;李et al .,2012;Liechti等,2012]。它们在发展中国家或偏远地区特别有价值，这些地区的传统的基于gaugeo的数据很少或质量很差[Hughes,2006;雪et al .,2013]。此外，几乎实时的可用性卫星源的降水产品使其适合于在区域内建模应用水资源管理在哪里至关重要，数据收集和质量保证是否繁琐[Stisen Sandholt,2010]。

卫星降水产品可以提供准全球高质量降水地图，但由于采样频率、传感器的不一致视场等因素以及检索算法的不确定性等因素导致的偏倚和系统误差。[Nair等，2009]。因此，有必要在应用程序前评估和比较这些数据集[Ebert等，2007;Chokngamwong赵,2008;Dinku等，2007,2008]。此外，该评价也有利于改进检索算法[Kidd等人，2012]。最近的努力进行比较不同卫星与地面观测降水产品南美(Su等,2008),北美(香港等,2007 c),东亚(谢et al .,2007),热带印度洋,美国和太平洋(Sapiano和阿金,2009),印度(Nair等,2009;拉赫曼等人，2009年和中国[Yu等，2009;曾庆红et al .,2012;Chen等人，2013a,2013b]。

中国包括从海洋到大陆性气候的一系列气候区，从季风到半干旱和干旱气候，这是由于独特的地形地貌和陆海分布(Ding and Chan,2005;高et al .,2006)。因此，中国的降水具有较大的时空变化性，表明在不同的时空尺度上，需要综合降雨测量来研究中国降水的复杂变化。然而，中国各地雨量计的数量很少，分布不均，分布在中国西部的稀疏网络[Yu等，2009]，尤其是新疆西部青藏高原和沙漠地区。相对于稀疏地面的高基降水量，卫星降水产品具有无可比拟的优势，特别是在没有雨量计的地区。

为了提高对中国不同应用的卫星降水估计的信心水平，最近进行了一些研究，以评估不同卫星降水产品在流域的适用性[Jiang等，2010;Yong等，2010,2012,2013;陈et al .,2011;刘et al .,2012;吴邦国委员长和翟,2012;曾庆红et al .,2012;李et al .,2013;杨、骆、2014年和全国范围[Xie等，2007;Yu等,2009;周et al .,2008;沈et al .,2010;陈et al .,2013;秦凯等，2014]使用陆基降水。然而，这些早期研究中卫星衍生产品的评价仅限于相对较短的时期[Xie等，2007;Yu等,2009;沈et al .,2010;陈et al .,2013;秦et al .,2014;郭等，2016]或中国的一些具体地区[Jiang等，2010;陈et al .,2011;Li等人，2013，2014]。此外，对新发布的卫星源降水产品在中国较长时间内进行的评价研究较少;因此，我国现有的卫星降水产品中存在的长期误差特征尚不清楚。本研究的目的是评估五个最新卫星降水产品的性能检测数量、时空变化,振幅和模式的可变性,下雨的发生,概率分布函数(PDF)沉淀量的各种强度对中国使用地面数据~ 2400站2000 - 2014年的时间。同时，还揭示了我国卫星降水预报中的系统和随机误差。目前的研究结果可以为用户群体提供一些有价值和必要的信息，为他们在中国的研究选择合适的卫星降水。第2节介绍了数据和方法。第三部分介绍了我国各卫星降水产品的评价。第4节提供了结果的摘要。

1. 数据和摘要

2.1数据

2.1.1采用卫星降水产品

本研究使用的卫星降水产品包括CMORPH、PERSIANN和TRMM TMPA降水资料，介绍如下

CMORPH降水是由低轨道卫星PM观测和基于变形技术的地球静止卫星IR观测信息合并而得出的[Joyce等，2004]。这些估计是由费拉罗[1997]对SSM / I、费拉罗等[2000]对AMSU - B和Kummerow等[2001]的算法生成的。与其他合并方法相比，CMORPH仅采用IR数据传输，在PM数据不能在特定位置可用的时间段内，从PM数据中识别和量化了降水量特征;IR数据不用于产生任何降水估计[Janowiak等，2005;Sapiano和Arkin,2009]。这种技术可以灵活地吸收任何来源的任何降水估计。本研究采用CMORPH降水数据0.25°的空间分辨率和时间分辨率的3 h /全球纬度带60°N-60°S从1998年1月1日到2014年12月31日(ftp://ftp.cpc.ncep.noaa.gov/precip/CMORPH_V1.0/RAW/0.25deg-3HLY)

PERSIANN采用人工神经网络技术来估计基于地球同步卫星红外观测和低轨道卫星PM观测结果的降水[Hsu等，1997;Sorooshian等,2000;香港et al .,2005)。使用TMI、SSM / I和AMSU数据(Janowiak等，2001,2005)校准的神经网络用于估计来自地球静止卫星的红外和可见光图像的30分钟降水率。PERSIANN降水是产生的想法降水估计,这取决于之间的统计关系红外云顶亮度温度和平均降水率的估计,校准和调整的基础上,从低的点数据卫星使用神经网络分类和/或近似过程[Sorooshian等,2000;沈et al .,2010;AghaKouchak等,2011)。将表面类型包括在神经网络中，采用自适应过程，根据输出误差对网络参数进行迭代调整[Hsu等，1997;Sorooshian等，2000]。PERSIANN提供3小时降水估计在0.25°纬度/经度的网格在全球纬度带60°N-60°S从1 2000年3月至2014年12月31日,可在ftp://persiann.eng.uci.edu/pub/PERSIANN/tar_3hr/上

利用TMI、SSM / I、amsr - e和AMSU的PM雨量估计值的最优组合，得出了TRMM TMPA降水量，以调整geostationary IR观测的IR估计值[Kummerow 等，2000;霍夫曼et al .,2007;Rozante等,2010;Liu等，2012b]并计算了两种产品:(a)近实时产品分别被标记为3B40RT、3B41RT和3B42RT。(b)后实时研究质量产品标签为3B42[Kirstetter等，2013;秦et al .,2014)。3B40RT使用高质量PM数据进行降水估计，3B41RT采用PM校准的IR数据生成降水估计值。近实时产品3B42RT是由PM观察(3B40RT)和PM校准的geostationary IR数据(3B41RT)生成的。发布后的实时研究产品3B42与近实时产品3B42RT相似，但使用全球降水气候学中心(GPCC)的3B42降水量产品采用偏置调整全/监控仪分析1°的水平分辨率,在大约500计站在中国已使用(陈et al .,2013 b)。最新发布的TRMM TMPA降水量产品在目前的研究中包括近实时产品TRMM3B41RTV7和TRMM3B42RTV7和postreal - time研究质量产品trm3b42v7。版本6的数据相比,version 7的数据整合,改进的检索算法和增强TRMM卫星数据包括2级产品公关,0.07°Grisat-B1红外数据,特殊传感器微波成像仪/测深仪(SSMIS)以及微波湿度探测器(MHS)和气象运行卫星项目(MetOp)[Chen等，2013b;霍夫曼和Bolvin,2013;Kirstetter等,2013;雪et al .,2013;奥乔亚et al .,2014;乔et al .,2014;刘,2015]。TRMM3B41RTV7数据0.25°的空间分辨率和时间分辨率1 h /全球60°的纬度带N-60°S。TRMM3B42RTV7(TRMM3B42V7)提供3小时降水估计在0.25°纬度/经度的网格在全球纬度带60°N-60°S(50°N-50°S)。trm3b41rtv7和TRMM3B42RTV7覆盖了从2000年3月1日到2014年12月31日的时间段，TRMM3B42V7覆盖了从1998年1月1日至2014年12月31日的时间段;他们可以在ftp://disc2.nascom.nasa.gov/data/TRMM/Gridded

在上述5个卫星降水产品中，只有trm3b42v7采用基于GPCC gaugebased的月度降水分析的偏倚调整，而其他4个卫星降水产品仅以卫星估计为基础。

2.1.2中国的地面站点数据 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

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