TRMM卫星在中国淮河流域夏季降水应用评估外文翻译资料

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TRMM卫星在中国淮河流域夏季降水应用评估

Man Zhang, Chen Sheng, Youcun Qi, Yi Yang

摘 要： 本研究探讨了TRMM 3B42产品对2010年夏季淮河流域降雨估算结果的偏差和不确定度，并以中国降水分析产品（CPAP）作为参照，将TRMM卫星3B42RT、3B42V6、3B42V7 系列产品与其进行交叉对比。研究发现，偏差的分布与地形密切相关，干偏差位于山地/山区，而湿偏差分布在平原地区。由此得出结论，TRMM算法无法识别不同类型的降雨，该缺陷导致了估测偏差。相比较另外两种降水产品，3B42V7产品在降低湿式和干式两种偏差上性能最好；且在夏季降水估计值中不确定度较小。

1.引 言

淮河流域是全国农业中心，也是人口密集区的中心。它对维持国家发展和稳定起着非常重要的作用。

然而，干旱、洪水等严重的灾害常发生在该区域，尤其多发于夏季。因此，关注气候变化变得日益重要，它已经与人们的日常生活息息相关。为了更好地了解短期天气现象的变化机制，提高数值预报模型的精确度，降水观测资料十分重要。仪器观测能提供观测站点处相对准确的降水数据，但数据分析的质量与雨量站分布网络的密度和地点分配有密切关系（莫里西等，1995年）。受雨量计和雨滴测量器的现场同步实测值的代表性所限，降水在时间和空间上复杂的变化给降水量测量带来了挑战（Gourley等人，2010年）。空基和地基遥感测量仪器采用间接方式测量降水，因而能提供时间和空间上的高分辨率降水数据，但仪器具体参数设置的误差和算法的缺陷也会导致数据误差。因此，准确测量和估测数据不确定度两者对一系列科学课题都十分必要。

在过去几十年，被命名为TRMM（热带测雨任务卫星）的热带降水监测项目已经建立完善，用来测量热带降雨和研究大气动力学的物理过程。通过TRMM卫星获得的数据对监测全球水文循环也很重要，通过比较ITCZ（赤道热带辐合带）实际强度和位置与模型输出的强度与位置，估测气候模型的拟真性。在增进对热带现象ENSO和ITCZ的了解方面，TRMM系列产品具有良好的性能，但应用到温带研究中时，其数据的不确定性和准确性问题还有待探讨和解决。

这项工作旨在完成以下目标：1）说明TRMM降水卫星产品与中国降水分析产品（CPAP）相对比产生的时间和空间偏差。2）解释TRMM产品的不确定性，出于提高数据准确度的目的，将给出造成这些问题的潜在原因，这对算法开发者也许是一项有价值的反馈。

2. 数据及方法

2.1 TRMM卫星估测降雨

3B42估测产品（3B42RT，3B42V6，3B42V7）包括TRMM实时高质量（HQ）被动微波降水探测和TRMM实时可变雨强（VAR）合并红外（IR）降水探测。测量时间间隔为3小时，空间分辨率是0.25度*0.25度的网格，估测范围为50^oN到50^oS的区间。产品间引进的算法导致各3B42产品之间会出现观测差值。若需详细信息或访问TRMM卫星产品可浏览： http://daac.gsfc.nasa.gov/precipitation/trmm_readme/trmm_3b42_readme.shtml。

2.2 CAPA数据

仪器测量数据是通过直接测量的方式测量降水，因此认为它是准确、稳定的。在评价遥感测量数据时它也起着重要的参考作用。 最近，通过收集中国超过2000个自动气象站的每小时降水信息，中国气象局（CMA）的国家气象信息中心（NMIC）开发了一个目标分析系统。之后利用这个系统开发了以小时为单位的中国降水分析产品（CPAP），该产品基于0.25度*0.25度的空间网格。数据可从以下网站获取：http://cdc.cma.gov.cn/sksj.do?method=ssrjscp。

通过分析基于仪器测量的数据，我们将对TRMM 3B42系列产品在2010年夏季降水预测中的性能进行评估。

2.3 方法

为了客观评价TRMM估计值，我们使用以下统计参数：相对偏差（RB），均方根差（RMSD），即：

其中i表示单个样本在时间或空间上的变化量，N表示统计数据进行计算所基于的时空域（如季节，年，比表面积）总数。T 表示TRMM估计值，Ref表示CPAP参考数据。当Rb＞0时表示湿偏差，Rb＜0时表示干偏差。RMSD为0时表示没有任何偏差，产品性能优越。

3. 结 果

图1的a~d表示本次研究中在2010年一月到2010年12月期间，CPAP和TRMM产品3B42系列卫星测量的夏季累积降雨量。每张图描绘的淮河流域降水模式类似，其强降水区域位于29^o-32^oN，114^oE-118^oE地区。但TRMM 3B42系列产品的结果与CPAP测得数据集合相比有显著差异，3B42RT在南部的降雨量估值偏高，而东部估值偏低。作为环境技术的3402系列研发产品，另两个产品3B42V6和3B42V7在图中估值偏差方面性能比3B42RT要好得多，南部（28-32^oN，114-120^oE）的估值偏高现象和中西部（32-34^oN，107-111^oE）估值偏低现象都减轻很多。此外，3B42V7对空间位置点降水的识别能力有很大提高。

图1：累计夏季降雨量偏差值（单位：mm）a）为3B42RT ，b）为3B42V6，c）为3B42V7。a）中红色部分表示淮河的源头，黑色部分表示淮河发源地。

图2：淮河流域地形图

图3：累计夏季降雨量偏差值（单位：mm） a）为3B42RT ，b）为3B42V6，c）为3B42V7

图3显示了夏季累积降水的偏差。总的来说，各产品显示的淮河流域的偏差模式类似，表现为西部有显著的干偏差，而东部有湿偏差。有趣的是，与淮河流域的地形分布（如图2所示）相比，我们发现干偏差位于山坡处，湿偏差位于平原地区。由此我们得出结论，地形因素会导致不同类型的降水，同时，TRMM估计算法无法辨别山丘和平原之间区域的降水偏差值。在这种情况下，算法的缺陷将导致山区的系统性干偏差和平原的湿偏差。进一步分析显示，估计值之间存在一些明显的差异。与3B42RT相比，在降低干偏差和湿偏差方面3B42V6和V7产品有明显的改进。此外，3B42V6在减弱东部的干偏差方面做得更好，而3B42V7去除了西部的大部分干偏差，并减少了东部的湿偏差。总体而言，尽管湿、干偏差仍然存在，3B42V6和3B42V7产品在去除降水量的偏差方面均有明显的改善。

相对偏差体现了3B42产品的客观性，我们发现3B42RT在东部会有较高的干偏差，且西部有湿偏差，3B42V6在降低湿偏差方面有很好的改善，但对湿偏差的估计较为偏干。 3B42V7在降低干湿偏差方面是TRMM产品中表现最佳的。

RMSE模式描述了夏季TRMM估计值的不确定性。 从图5a可以看出，3B42RT产品的不确定性在淮河流域大部分地区都非常高，尤其是在南部边界和东北地区。 3B42V6产品可以降低夏季降水幅度的不确定度，但出现不确定度的区域覆盖面积仍然较大（如图5c所示）。 3B42V7表明夏季降水估计的精度提高，既减弱了RMSE的振幅，又减小了不确定度区域的覆盖面积。

图4：同图3，但为相对偏差

图5：RMSE模式夏季降水。a）为3B42RT ，b）为3B42V6，c）为3B42V7

4. 结 论

TRMM 3B42估值产品通过组合微波，红外和雷达数据提供高时空分辨率的降水结果。从夏季降水的统计结果发现干偏差主要发生在丘陵/山区，湿偏差发生在平原。它们可能是由算法的缺陷引起的，由于地形因素，相关算法不能辨别不同类型的夏季降水。 3B42V7产品在减少偏差和提高夏季降水估计的确定性方面有很大的改进。

致 谢

这项工作得到了中国国家科学基金（No.41205025和No.41175092）和江苏省中国大学研究生科研创新（No.CX10B_285Z）和江苏省高校科学研究项目的资助（No.12KJB1700127）。

参考文献

[1] AMITAI, E., X. Llort, and D. Sempere-Torre. (2009)

[2] Gourley, J. J., Y. Hong, Z. L. Flamig, L. Li, and J. Wang: Journal of Applied Meteorology and Climatology. (2010)

[3] Hirpa, F. A., M. Gebremichael, and T. Hopson: Journal of Applied Meteorology and Climatology. (2010)

[4] Hossain, F., and G. J. Huffman: Journal of Hydrometeorology. (2008)

[5] Huffman, G. J., R. F. Adler, E. Stocker, D. T. Bolvin, and E. J. Nelkin: Combined Preprints CD-ROM.(2003)

[6] Huffman, G. J., and Coauthors: Journal of Hydrometeorology. (2001)

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[8] Scofield, R. A., and R. J. Kuligowski: Weather and Forecasting.(2003)

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