新一代GPM IMERG卫星遥感降水数据在中国南方地区的精度及水文效用评估

新一代GPM(Global Precipitation Measurement)IMERG(Integrated Multi-satellit E Retrievals for GPM)卫星遥感反演降水数据产品提供了覆盖范围更大、精度和时空分辨率更高的新的降水数据来源。本文以北江流域为例,基于高精度融合降水数据产品定量评估了新一代准实时"early-run"和"late-run"IMERG产品(IMERG-E和IMERGL)以及非实时后处理的"final-run"IMERG产品(IMERG-F)的精度,并结合VIC(Variable Infiltration Capacity)分布式水文模型评估了该系列产品的水文效用。结果表明:(1)研究区域内非实时IMERG-F产品有着较高的精度,网格尺度上日尺度相关系数为0.65,相对偏差为5.87%,优于上一代3B42-V7产品,而准实时的IMERG-E及IMERG-L产品的日相关系数则为0.6左右,精度同样令人满意;流域平均尺度上各产品精度均进一步提高;(2)情景I(基于站点观测降雨数据率定模型)的水文模拟结果表明,非实时IMERG-F产品表现出较好的水文效用,纳西效率系数为0.622;准实时的IMERG-E及IMERG-L产品虽总体上表现较差,但在汛期表现较好,说明该产品有应用于短期洪水预报的潜力;(3)情景II(基于3B42-V7数据率定模型)的结果表明,各IMERG产品的水文模拟表现均有显著改善,说明3B42历史数据适合在使用IMERG产品进行水文模拟时用于水文模型率定。     

基于机器学习模型的关中地区GPMIMERG降水数据订正方法

针对GPM_IMERG降水数据存在系统误差的问题,以关中地区为例,在筛选海陆位置、地形、植被指数（NDVI）变量的基础上,运用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、高斯过程回归（GPR）模型对IMERG月降水数据进行订正,并通过34个站点数据验证订正模型。结果表明,关中地区IMERG数据具有良好的可替代性,其决定系数R²达0.76,平均绝对误差M_MAE、均方根误差R_RMSE分别为6.94、9.77 mm;经机器学习模型订正后星地数据之间的R²提升了2.05%～58.33%,R_RMSE、M_MAE分别降低了0.85%～71.23%、0.10%～73.47%;与GPR、RF模型相比,SVM模型的R_RMSE、M_MAE分别减小16.76%、9.76%和24.73%、14.11%,对IMERG数据订正具有更好的适用性。     

GPM IMERG卫星降水产品在黄淮海平原的适用性研究

高时空分辨率的全球降水测量计划(Global Precipitation Measurement,GPM)是继热带降水观测计划(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)之后新一代的全球卫星降水产品,为全球气候变化、洪旱监测等研究工作提供了有力的数据支持。基于黄淮海平原2015年3月-2016年2月59个气象站点逐日降水数据,采用相关系数(CC)、相对误差(BIAS)、均方根误差(RMSE)3个指标在多时空尺度评估了GPM IMERG卫星降水产品在研究区的适用性。结果表明:日尺度上,GPM IMERG数据与站点数据拟合效果较好(CC=0.95),但GPM IMERG对降水高估17.90%。月尺度上,6月-8月均方根误差最高,9个月份的相关系数均大于0.80;季节尺度上,除秋季的相关系数小于0.90外,其余季节的相关性均较高,夏季均方根误差最大。此外,GPM IMERG还能较好地反映黄淮海平原由南到北降水量逐渐减少的空间分布格局。通过对比两种数据日降水时间序列,发现GPM IMERG降水产品与气象站点降水变化趋势较为一致。总体而言,GPM IMERG卫星降水产品与气象站点数据表现出较好的相关性,虽然存在轻微的高估现象,但能够以较高的精度和较小的误差估测降水。     

三峡区间TMPA和IMERG卫星降水产品精度评估

为了验证卫星降水产品对地面站点降水观测数据的可替代性,研究利用地面站点观测数据,采用统计分析方法,对三峡区间流域TMPA 3B43V7、GPM IMERG卫星降水产品进行月尺度下的精度评估。结果表明:2种卫星降水产品表现出较好的一致性;在流域上游地势平坦区域纬度较低,卫星降水产品精度相对较差;在流域下游高山峡谷地形纬度较高,卫星降水产品精度较好;卫星降水产品具有替代地面站点降水观测数据的潜力,在三峡区间流域具有一定的适用性。研究成果可为应用卫星降水产品进行三峡区间流域水文模拟、降水趋势分析等奠定基础。     

Evaluation of IMERG,TMPA, ERA5, and CPC precipitation products over mainland China: Spatiotemporal patterns and extremes

A comprehensive assessment of representative satellite-retrieved (Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (IMERG) and Tropical Rainfall Measuring Mission Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA)), reanalysis-based (fifth generation of atmospheric reanalysis by the European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ERA5)), and gauge-estimated (Climate Prediction Center (CPC)) precipitation products was conducted using the data from 807 meteorological stations across mainland China from 2001 to 2017. Error statistical metrics, precipitation distribution functions, and extreme precipitation indices were used to evaluate the quality of the four precipitation products in terms of multi-timescale accuracy and extreme precipitation estimation. When the timescale increased from daily to seasonal scales, the accuracy of the four precipitation products first increased and then decreased, and all products performed best on the monthly timescale. Their accuracy ranking in descending order was CPC, IMERG, TMPA, and ERA5 on the daily timescale and IMERG, CPC, TMPA, and ERA5 on the monthly and seasonal timescales. IMERG was generally superior to its predecessor TMPA on the three timescales. ERA5 exhibited large statistical errors. CPC provided stable estimated values. For extreme precipitation estimation, the quality of IMERG was relatively consistent with that of TMPA in terms of precipitation distribution and extreme metrics, and IMERG exhibited a significant advantage in estimating moderate and heavy precipitation. In contrast, ERA5 and CPC exhibited poor performance with large systematic underestimation biases. The findings of this study provide insight into the performance of the latest IMERG product compared with the widely used TMPA, ERA5, and CPC datasets, and points to possible directions for improvement of multi-source precipitation data fusion algorithms in order to better serve hydrological applications.     

GPM卫星定量降水产品在南流江流域的适用性研究

在南流江流域定量评估三种GPM IMERG降水产品（FRCal、ER、FRUncal）的精度，并通过新安江模型模拟径流量，探讨IMERG卫星降水产品在南流江流域的水文适用性。结果表明，FRCal、ER、FRUncal与地面观测的平均月降水相关系数（CC）在0.80以上，尤其FRCal更是高达0.94，在日尺度上稍差，但FRCal的CC值亦高达0.71；在不同的时间尺度上，FRCal相对于ER、FRUncal更符合地面降水观测结果；将IMERG产品日降水数据驱动新安江模型模拟的径流与观测流量有一定偏差，与ER（0.46）、FRUncal（0.54）相比，FRCal的纳什指数NSCE（0.59）较大，具有更好的水文模拟性能，但FRCal略微低估了流域汛期的流量。IMERG产品在南流江流域对降水捕捉准确性较高，但在径流模拟方面还需改进。     

滦河流域遥感降水降尺度多时间特性分析

为提高卫星降水产品空间分辨率以满足精细水文研究需要,以滦河流域为研究对象,针对在中国区域精度较高的全球降水观测计划多卫星降水产品（IMERG）,使用NDVI、DEM、坡度、坡向、经纬度和降水关系,构建了一种基于卷积神经网络的降水降尺度模型,探讨了模型在年、季、月和旬的表现及模型参数的变化情况。结果表明：降尺度结果与原始数据相比,年、季、月降尺度结果的相似指数分别超过0.94、0.89和0.69,旬尺度也能有效表征降水情况;与中国日降水站点分析产品（CGDPA）相比,年、季、月和旬降尺度结果的平均相似指数分别为0.58、0.78、0.68、0.47;模型参数的相似度会随着模型层数的深入逐渐增大。证明该模型具有良好的收敛性,在流域范围的降尺度应用方面具有良好的潜力。     

淮河上游区域GPM IMERG卫星降水数据应用评价

为系统评估GPM IMERG V05B卫星降水产品在淮河息县以上流域的应用,以流域内9个地面站实测雨量数据作为参考,应用统计指标、分类指标及极端降水指标,对2015～2017年GPM IMERG产品分别评价分析了日、月、年尺度上统计指标与分类指标,评估了不同雨强、极端降水探测性能。结果表明,GPM IMERG卫星降水产品与地面监测数据在日、月尺度的降水监测值表现出较好的相关性,总体呈高估现象,日尺度探测率高于0.8,但错报率、汉森和凯普斯得分不理想,月尺度上在8、9月份存在低估,年雨量误差10.0%～23.8%;GPM IMERG对小雨综合探测性能强,但错报率较高,对中雨探测精度较高;极端降水事件探测能力表现不稳定。     

乌东德水电站监控系统负载均衡功能的设计与实现

针对实时数据规模增大导致水电站监控系统的实时性、稳定性下降的问题,分析了乌东德水电站监控系统负载均衡功能需求,利用水电监控应用信息数量相对较少且不追求资源高度均衡的特点,提出一种结构简单、易于维护的负载均衡体系架构,并对节点状态管理、任务管理、分配策略、无扰切换等关键技术进行分析。该设计实现了水电站监控系统实时数据与计算资源的统一管理与优化调度,有效提升了系统的运行效率和可靠性,适应于未来水电站监控业务的发展。