【摘要】：降水在全球尺度物質(zhì)和能量循環(huán)中扮演著重要的角色。青藏高原由于其特殊的地理位置、高大的山體、以及復(fù)雜的陸表特點(diǎn)對全球氣候變化有著重要的影響,是地球的“第三極”,也是觀測和探究全球氣候變化的關(guān)鍵區(qū)域,因此,受到相關(guān)研究領(lǐng)域持續(xù)高度的關(guān)注。青藏高原的降水時空變化是研究全球氣候變化的重要內(nèi)容;同時,作為亞洲“水塔”的青藏高原,其降水對補(bǔ)給亞洲五大河流(印度河、恒河、雅魯藏布江、黃河和長江)流量至關(guān)重要,是五大流域約14億人口賴以生存的淡水的主要來源。然而,受制于青藏高原地區(qū)高寒環(huán)境、人口稀疏、交通不便等因素,該地區(qū)地面氣象觀測站點(diǎn)數(shù)量匱乏,且其空間布設(shè)不均。同時由于青藏高原地形復(fù)雜,降水空間分布異質(zhì)性強(qiáng),地面觀測站所代表的空間降水信息范圍有限(半徑約5km)。因此,如何獲取高時空分辨率的降水信息一直是青藏高原相關(guān)地學(xué)研究的基礎(chǔ)和重點(diǎn)之一。遙感技術(shù)的發(fā)展,極大地豐富了青藏高原地區(qū)柵格化的降水信息。但也同樣存在諸多挑戰(zhàn),如衛(wèi)星遙感降水?dāng)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了地表全覆蓋,但是時空分辨率低,因此,如何充分融合地面與衛(wèi)星觀測降水?dāng)?shù)據(jù)的各自優(yōu)點(diǎn)是當(dāng)前研究的重點(diǎn)。目前,衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的主導(dǎo)產(chǎn)品為TRMMTMPA數(shù)據(jù),但其空間分辨率(0.25° )依然難以滿足各行業(yè)對高空間分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)(～1km)的需求。本研究基于TMPA 3B43和3B42V7數(shù)據(jù),結(jié)合多源高分辨率的陸表環(huán)境變量(～1km),在不同時間尺度上,引入不同的降尺度方法,反演和獲取了青藏高原地區(qū)高時間分辨率(逐三小時)、高空間分辨率(～1 km)的降尺度降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品。主要開展的工作及結(jié)論如下:(1)降水與陸表環(huán)境變量時空關(guān)系的研究本研究在不同時空尺度上對降水(TMPA)和陸表環(huán)境變量展開了研究。在年尺度上,降水與植被年際變化的相關(guān)性沒有明顯的空間分布特征;在月尺度上,植被對降水的響應(yīng)存在0-1個月的延遲。在年尺度上,降水與地表溫度在青藏高原的中東部地區(qū)具有負(fù)相關(guān)性、在西部少數(shù)地區(qū)具有正相關(guān)性;在月尺度上,白天和晚上地表溫對降水時間序列變化方差的解釋在空間上具有明顯的分布特征,與當(dāng)月植被指數(shù)解釋降水變異的空間分布特征極其相似,且晚上地表溫對降水時序變化的解釋能力整體強(qiáng)于白天地表溫。在年尺度上,基于空間數(shù)據(jù)挖掘算法和多元陸表環(huán)境變量對降水的空間分布特征具有最強(qiáng)的解釋力(～90%);且在季和月尺度上,其解釋力會有所下降;同時,影響降水空間分布的主控因子在時空上表現(xiàn)出一定的規(guī)律性,且結(jié)果具有很好的可解釋性。(2)青藏高原年尺度TMPA數(shù)據(jù)的降尺度研究傳統(tǒng)基于TMPA降尺度研究面臨的兩個主要瓶頸問題是:基于TMPA降尺度的陸表環(huán)境變量選擇過于單一,主要依賴于NDVI或/且DEM;傳統(tǒng)方法不能有效的同時考慮多元陸表環(huán)境變量協(xié)同下的降尺度要求。本研究引入的基于空間數(shù)據(jù)挖掘的思路能夠突破上述瓶頸問題,尤其是在青藏高原,不但同時考慮諸多陸表環(huán)境因子對降水時空分布的影響,并且能夠充分挖掘出降水與環(huán)境變量之間關(guān)系隨著空間位置改變而改變的二維尺度效應(yīng),而且,在不同的空間范圍內(nèi),能夠篩選出影響降水空間分布的特定區(qū)域的最優(yōu)變量組合,從而極大的滿足了復(fù)雜地區(qū)基于低分辨率遙感降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行空間降尺度的要求。通過驗(yàn)證發(fā)現(xiàn):基于Cubist算法降尺度結(jié)果的精度顯著優(yōu)于傳統(tǒng)降尺度算法(GWR)的結(jié)果精度,且不需要?dú)埐畛C正;Cubist算法能夠根據(jù)地理數(shù)據(jù)的空間特征將整個研究區(qū)劃分為不同大小的子區(qū)域,充分考慮了降水與陸表環(huán)境變量之間的二維尺度效應(yīng),然后在各個子區(qū)域內(nèi),篩選出能夠標(biāo)準(zhǔn)降水空間分布的最優(yōu)因子組合,且可以根據(jù)各因子對解釋降水空間分布的貢獻(xiàn)率大小進(jìn)行排序,具有極強(qiáng)的可解釋性,同時,Cubist作為一種數(shù)據(jù)挖掘的算法,不受影響因子的多寡而影響到降尺度結(jié)果的精度;Cubist能夠有效移除原始降水?dāng)?shù)據(jù)中異常點(diǎn)對降尺度結(jié)果的影響。因此,本研究創(chuàng)新性的引入了一種空間數(shù)據(jù)挖掘的算法,在年尺度上,能夠滿足青藏高原地區(qū)對TMPA進(jìn)行降尺度的需求。(3) TMPA衛(wèi)星降水產(chǎn)品的異常點(diǎn)去除矯正研究受高寒山區(qū)湖泊水體以及冰雪表面反射率和發(fā)射率的影響,青藏高原原始TMPA有諸多異常值存在。本研究在年尺度上對青藏高原TMPA降尺度過程中發(fā)現(xiàn):基于空間數(shù)據(jù)挖掘算法和多元陸表環(huán)境變量對TMPA數(shù)據(jù)模擬的結(jié)果,不僅精度和空間分布特征與原始TMPA相當(dāng),而且有效的移除了異常值的存在,并在此基礎(chǔ)上,采用地理比率分析(Geographically Ratio Analysis,GRA )方法,在年尺度上將地面觀測信息矯正到遙感降水?dāng)?shù)據(jù)上,再通過分裂算法,獲取青藏高原2000年1月至2013年12月逐月的經(jīng)過異常點(diǎn)去除和地面矯正的遙感降水?dāng)?shù)據(jù),該數(shù)據(jù)集被命名為NIMTMPA3B43_QTP,且已發(fā)布共享(http://agri.zju.edu.cn/NITMPA3B43_QTP/)。通過地面觀測資料在年和月尺度上對比分析TMPA數(shù)據(jù)和經(jīng)過異常點(diǎn)去除及矯正的遙感降水?dāng)?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn):本研究獲取的新的逐月降水遙感數(shù)據(jù)集(NITMPA3B43_QTP),不僅有效的去除了異常點(diǎn),而且精度得到顯著提高,可以進(jìn)一步的豐富和完善青藏高原地區(qū)高時空精度的柵格化遙感降水?dāng)?shù)據(jù)集。(4)青藏高原月和日尺度的TPMA降尺度研究在年降水降尺度數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合降水?dāng)?shù)據(jù)在空間上平滑過渡的假設(shè),本研究提出了一種基于TMPA3B43數(shù)據(jù)的空間滑動窗口加權(quán)平均的分裂系數(shù)獲取算法,得到了逐月的降水降尺度數(shù)據(jù)。為了獲取日尺度降水降尺度數(shù)據(jù),本研究引入了逐三小時0.25°的TMPA3B42數(shù)據(jù)。基于降水在高時間分辨率(逐三小時)上具有時-空連續(xù)過渡的假設(shè),本研究首先采用空間滑動窗口加權(quán)平均的分裂系數(shù)獲取算法,獲取了逐三小時～1km分辨率的分裂系數(shù),結(jié)合月降尺度數(shù)據(jù),得到逐三小時～1km的數(shù)據(jù),同時,本研究提出了一種基于時間滑動窗口加權(quán)平均的算法,最終獲得了逐三小時～1 km的降水降尺度數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上累計得到逐日的降尺度降水?dāng)?shù)據(jù)。通過對獲取逐月和基于逐日降水事件的降尺度數(shù)據(jù)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn):降尺度降水?dāng)?shù)據(jù)在空間分布上整體與其相應(yīng)的原始的TMPA數(shù)據(jù)極為相似,但更進(jìn)一步的,降尺度數(shù)據(jù)不僅在空間上過渡平滑,去除了明顯的異常點(diǎn),更能夠表達(dá)出更多的細(xì)節(jié)信息,同時精度得到了顯著的提升,有一定的保證,因此,本研究提出的基于時-空滑動窗口加權(quán)平均算法獲取青藏高原高時空分辨率降水降尺度數(shù)據(jù)的思路具有一定的適用性和實(shí)用性。(5)基于降尺度降水?dāng)?shù)據(jù)的青藏高原降水時空變化規(guī)律研究長期以來,該區(qū)域降水信息極其匱乏,無法詳細(xì)反應(yīng)青藏高原降水變化的時空分布規(guī)律,本研究基于TMPA的降尺度數(shù)據(jù)(～1km)分別在年、季、月探討了青藏高原年際降水的變化規(guī)律�；谛堑赜^測的青藏高原及其周邊地區(qū)平均降水平年際變化曲線相對一致,且在年和季的時間尺度上,沒有明顯變化變化趨勢;但是,青藏高原年際降水變化率在年/季/月上都呈現(xiàn)出一定的空間分布特征,且與降水量的空間分布呈現(xiàn)出剛好相反的趨勢,即在降水量較高的藏東南地區(qū),沿喜馬拉雅山脈南麓向帕米爾高原過渡的地區(qū),年降水量變化呈現(xiàn)下降的趨勢,且在藏東南地區(qū)下降最顯著;而在降水量相對較少的青藏高原西北部的帕米爾高原及沿喀喇昆侖山向三江源過渡的地帶,降水量有一定的上升趨勢,上升趨勢顯著。通過對比分別基于地面觀測資料和降尺度數(shù)據(jù)獲取的青藏高原降水變化趨勢,發(fā)現(xiàn);在年尺度上,基于兩種資料獲取的變化趨勢一致性良好(R2約0.83);在季尺度上,降水量相對較少的春、秋和冬季,一致性略有下降(R2約0.70),而在降水量較高的夏季,一致性與年的相當(dāng),決定系數(shù)為0.85。星基遙感觀測為青藏高原降水觀測及降水氣候變化研究,提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),也獲取了傳統(tǒng)地面觀測手段所無法獲取的信息,同時,如何反演更高時空精度、更長時間跨度的降水?dāng)?shù)據(jù)對研究這一關(guān)鍵區(qū)域乃至全球范圍的水文氣候具有重要的意義。本研究的核心工作是針對青藏高原復(fù)雜的地形條件,基于低分辨率遙感降水?dāng)?shù)據(jù),提出了一套獲取該地區(qū)高時空分辨率、高精度的降水降尺度數(shù)據(jù)的方法體系。且在如下方面取得了新進(jìn)展或者進(jìn)行了創(chuàng)新性研究:(1)本次研究分析了降水與陸表環(huán)境變量的相互關(guān)系,引入和改進(jìn)了一種空間數(shù)據(jù)挖掘算法,建立了基于TRMM衛(wèi)星的年降水?dāng)?shù)據(jù)降尺度計算模型,為具有復(fù)雜地表的青藏高原地區(qū)獲取高空間分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)提供了新思路,該模型通過參數(shù)本地化,具備可應(yīng)用于全球不同地區(qū)衛(wèi)星降水降水?dāng)?shù)據(jù)降尺度計算的潛力。(2)本研究針對星地數(shù)據(jù)時-空融合降尺度的難題,借鑒地理加權(quán)回歸思想,提出了一種基于時-空滑動窗口加權(quán)平均的計算方法,獲取了青藏高原地區(qū)高時間分辨率(逐三小時、逐日、逐月)和高空間分辨率(～1km)的降水?dāng)?shù)據(jù)產(chǎn)品。利用地面氣象觀測站降水?dāng)?shù)據(jù)對青藏高原日尺度和月尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)本研究的降尺度數(shù)據(jù)相比原始TMPA數(shù)據(jù),空間分辨率和數(shù)據(jù)精度都有顯著提高,如Bias從原始逐月TMPA數(shù)據(jù)的～20%降低至降尺度降水?dāng)?shù)據(jù)的～5%左右。(3)針對原始TMPA3B43數(shù)據(jù)存在異常點(diǎn)且整體高估的情況,本研究提出了一種對原始遙感數(shù)據(jù)異常點(diǎn)去除、數(shù)據(jù)質(zhì)量矯正的新思路。計算生成了青藏高原一套2000-2013年去異常點(diǎn)的、精度更高的逐月柵格化降水產(chǎn)品,并實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)產(chǎn)品的網(wǎng)上共享:http://agri.zju.edu.cn/NITMPA3B43 OTP/。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P412.27;P426.6
【圖文】：

本研究所采用的逐日地面觀測數(shù)據(jù)來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)，逡逑（ｈｔｔｐ：／／ｃｄｃ．ｒｕｎｉｃ．ｃｎ／ｈｏｍｅ．ｄｏ）0該地區(qū)約有１０６個地面自動氣象觀測站，其空間分逡逑布如圖２－１所示，可以看出，大部分氣象站分布于東部及東南部降水量較為充沛逡逑的地區(qū)，而中西部h"對較少，尤其是西北部，只有個別點(diǎn)，因此，青藏高原氣象逡逑站點(diǎn)整體分布極其不均句，很難直接通過插值手段獲取高時空分辨率的柵格化降逡逑水?dāng)?shù)據(jù)。因此，在本研究中，地面觀測數(shù)據(jù)主要用來驗(yàn)證和校準(zhǔn)基于多源遙感降逡逑水?dāng)?shù)據(jù)和空間挖掘算法獲取的高時空分辨率柵格化的降水?dāng)?shù)據(jù)。逡逑１２逡逑

３．１降水與植被的時空關(guān)系逡逑本文基于ＴＭＰＡ邋３Ｂ４３數(shù)據(jù)在０．２５°的空間尺度上逐柵格分析了降水與植被逡逑指數(shù)之間的年際相關(guān)性，如圖３－１所示。青藏高原降水與植被指數(shù)在年際逡逑（２０００－２０１３）上的相關(guān)性變化范圍從－１．０？１．０。在空間分布上，沒有明顯的趨逡逑２２逡逑

從青藏高原植被對降水響應(yīng)的方差空間分布上來看，沒有延遲和延遲一個月逡逑的結(jié)果基本相近，延遲兩個月的植被指數(shù)對降水基本上沒有可解釋性。因此，有逡逑必要進(jìn)一步探索植被指數(shù)在不同滯后期對降水的響應(yīng)情況，如圖３－３所示。當(dāng)月逡逑植被指數(shù)對降水響應(yīng)方差的最小值相近，但植被指數(shù)延遲一個月對降水響應(yīng)的逡逑１／４分位數(shù)、中值以及３／４分位數(shù)的大小比當(dāng)月植被指數(shù)對降水響應(yīng)的方差分布逡逑值略有提高。但是，前者的最大值超過８０％，甚至達(dá)到９０％以上，如圖３－２邋（ａ）逡逑三江源及其周邊的草甸地區(qū)；而后者的最大值卻不到８０％。植被指數(shù)延遲兩個月逡逑響應(yīng)降水的方差最大值不超過２０％。因此，通過圖３－２和圖３－３至少可以得出：逡逑除去青藏高原藏東南由喜馬拉雅山脈和橫斷山脈交匯的印度洋暖濕氣流入口地逡逑區(qū)、北部柴達(dá)木盆地及向西至帕米爾高原的少數(shù)周邊地區(qū)外，青藏高原絕大多數(shù)逡逑２５逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2782939