選取2016年1—12月GPM（Global Precipitation Measurement）衛(wèi)星的IMERG月尺度降水數(shù)據(jù)為研究對象,以同時期的氣象站點實測降水數(shù)據(jù)為參考,利用相關系數(shù)、標準偏差、相對誤差等多種統(tǒng)計分析指標對其在沿海地區(qū)估測能力進行評價。結果表明:IMERG月尺度降水量與站點實測降水數(shù)據(jù)相關性較好,IMERG估測的降水與氣象站點實測降水量的時空變化規(guī)律也較為一致,但是量化到具體數(shù)值而言,其對山區(qū)、海島站的估測能力不及地勢平坦的區(qū)域;同時,選取降水個例對IMERG日尺度和半小時尺度降水數(shù)據(jù)的分析表明,日尺度IMERG估測的不同等級降水量也存在偏差,半小時尺度IMERG降水數(shù)據(jù)對海島站的降水估測偏高。總體而言,IMERG降水數(shù)據(jù)對降水的時間變化規(guī)律和空間分布格局估測較為合理,但是對山區(qū)、海島地區(qū),其降水估測值還存在偏差,在今后應用中需結合地形特征加以合理利用。 

【文章來源】：氣象科技. 2020,48(05)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

三亞市年平均降水量空間分布

對選定的11個氣象觀測站月IMERG數(shù)據(jù)進行一元線性回歸分析，圖2為以2016年1—12月自動站實測數(shù)據(jù)為自變量，IMEGR數(shù)據(jù)為因變量的散點趨勢圖。其中IMERG數(shù)據(jù)與氣象站實測數(shù)據(jù)的相關系數(shù)R2=0.74，斜率K=0.87，并且相關系數(shù)通過P=0.01的顯著性檢驗。該檢驗結果表明，IMERG數(shù)據(jù)產(chǎn)品在整體上對降水觀測具有較好的精度。而各月實測降水數(shù)據(jù)和IMERG月降水數(shù)據(jù)均值對比圖（圖3a、b）表明，IMERG數(shù)據(jù)2、4、6、7、9月的降水量與站點實測數(shù)據(jù)相比存在低估，其中4月的降水量比站點實測降水值少估了34.2mm，相對誤差為-22%，其他月份IMERG估測的降水量均超過了實測值，尤其是3、12月的相對誤差較大，這兩個月的相對誤差分別為202%和192%，而最大絕對誤差出現(xiàn)在8月，IMERG對降水量高估了122.9mm。出現(xiàn)這一情況的原因可能是：一是GPM衛(wèi)星搭載雙頻測雨雷達DPR較其前身PR更為先進，充分發(fā)揮雙頻測雨雷達Ka/Ku雙波段的優(yōu)勢，Ka波段能夠探測到小尺度的微降水信息，Ku波段穿透能力更強，兩個波段相結合，能夠捕捉微量降水[27]。二是DPR的3級IMERG產(chǎn)品是融合了GPM 1、2級產(chǎn)品、降水觀測數(shù)據(jù)、紅外信息等多種數(shù)據(jù)融合產(chǎn)品，其中任何一種數(shù)據(jù)的偏差都會對該產(chǎn)品產(chǎn)生嚴重影響，而有學者對GPM衛(wèi)星降水反演產(chǎn)品畸高問題進行分析，并指出降水反演算法對反演參數(shù)的敏感性造成極端反演結果[28]。加之，三亞市降水的局地性非常明顯，而格點位置和氣象站點位置的偏差也是造成降水數(shù)據(jù)出現(xiàn)差異的原因之一。2.2 點對點精度分析

為了直觀比較選取的11個格點數(shù)據(jù)與相應的站點數(shù)據(jù)的估測能力，應用泰勒圖分析方法，泰勒圖是由估測值與實測值的相關系數(shù)、標準差及均方根誤差組成的極坐標圖，圖中越靠近實測值點，表示與站點資料的相關系數(shù)越高，中心化均方根誤差越小，標準差越接近，表示對降水的估測能力越高[29]。由圖4發(fā)現(xiàn)，C點的估測能力優(yōu)于其他格點，其相關系數(shù)高達0.97,I點的估測能力最差，相關系數(shù)為0.76，而通過各格點的空間分布發(fā)現(xiàn)，C點位于地勢較為平坦的地區(qū)，I點位于平原與山區(qū)的過渡地帶，受地形影響使降水估測出現(xiàn)較大差異。圖4 每個格點估測的降水數(shù)據(jù)相對于氣象站點實測降水數(shù)據(jù)的泰勒圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3326124