多种遥感资料对我国降水估测的对比分析研究
国内外研究现状
卫星遥感资料估计降雨具有覆盖面积广，获取资料容易的有点。随着卫星技术飞速的发展，卫星遥感降水产品已取得良好的突破，在国内外水资源领域得到了广泛的应用。卫星遥感降水反演主要依赖可见光、红外和主/被动微波传感器、多传感器组合反演。
表1 遥感反演降水方法分类[1]
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传感器类型 |
主要反演算法 |
特点 |
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可见、红外 |
基于像素、基于窗格、基于云块的算法 |
时空分辨率较高，属于间接估算 |
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微波 |
辐射类算法、散射类算法、多波段反演类算法 |
能穿透非降水云，可探测到强降水以外各种天气条件下的温、湿 信息，扫描宽度窄 |
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多传感器组合 |
NCEP/CPC形变算法（CMORPH）、多卫星降水分析算法、GSMaP降水反演算法 |
弥补单一传感器算法存在的不足，提高准确性、覆盖范围和分辨率 |
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卫星反演降水技术在国外发展较早，从最开始的可见光/红外反演到被动微波降水反演，再到目前的主，被动微波联合反演，通过各种不同类型传感器发展的算法多达上百种。[2]其中最有代表性的产品为美国气候预报中心所研发的变形算法降水产品CMORPH，该数据利用被动微波反演降水量和红外数据研发获得[3]。例如：Sapiano等[4]在美国和太平洋区域对CMORPH、TMPA、PERSLANN等降水产品进行定量评价，发现利用最高分辨率降水产品可以再现降水的空间分布及昼夜变化特征，其中CMORPH产品适用性最好。
综合分析，国外对TRMM降水数据的研究开展相对较早。2005年，Islam等[5]利用孟加拉围31个气象站点降水数据对TRMM 3B42日降水数据进行精度检验，得到TRMM反演降水值与观测值的相关系数达到了96%，能够很好地反映研究区域降水状况。
在国内针对广泛应用的卫星月尺度降水产品开展了众多类似的评估检验工作，例如：崔绚等[6]利用TRMM逐月降水产品和我国台站雨量计降水观测结果，分析了两种资料对我国降水特征描述的特点。结果表明，TRMM和雨量计资料的年平均和季平均空间分布相似度很高，但存在区域性的差异。并且在雨量计分布稀疏地区差异最为明显。
目前为止，国内许多学者对GPM降水数据已经进行了大量的评估和应用研究，经过在大陆对比GPM和TRMM产品的反演降水精度，结果显示，GPM在中国区的精度明显优于TRMM，特别是对微量降水和相对干旱地区降水的探测方面，GPM产品的精度明显更优。[7]
上述可见，不同的卫星资料和反演算法得到的卫星降水产品在精度也存在一定的差别。目前，针对卫星上不同传感器研发的降水反演算法已达上百种，并已逐渐转向将多种传感器反演的降水产品进行融合以获取更加精准的降水信息。这些高质量的卫星降水反演数据在天气、气候、水文和农业等不同领域中发挥至关重要的作用。
研究主要成果
早期的卫星反演降水的方法主要分为两类，分别是云指数法和云生命史法。最早基于红外和可见光云图，根据云顶温度、穿透性云顶和云估计来估计降水，利用卫星观测的红外图象，通过一定的技术处理可以得到降水估计。这些方法都存在一定的局限性，可见光观测的是云顶的反照率，只有在白天才能使用。红外观测的是云顶温度，当卷云出现时，因位置在高层大气，往往会高估降水量。[8]
随着卫星仪器的不断改良，各种反演算法的提出以及多传感器联合反演，针对卫星降水数据与地面观测的融合算法研究成为进一步提高卫星降水产品质量的重要手段。
目前，国内外专家利用可见光、红外、微波和多传感器组合等进行降水反演方面做出了卓有成效的工作，并且得到了多种降水数据集，包括TRMM、GPM以及CMORPH降水数据集。
TRMM与GPM为代表的主动微波遥感产品，依靠星载雷达进行对空扫描；CMORPH为代表的被动微波遥感产品，使用不同物体比辐射特征不同的特性推断降水分布。作为TRMM的继承者，GPM对固态降水和微量降水有更精准地捕捉能力，相较于它的前代产品具有更好的适用性。
表2降水反演产品特征对比[1]
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类型 |
空间分辨率 |
覆盖分类 |
应用范围 |
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TRMM降水数据集 |
0.25°times;0.25° |
50°S-50°N |
降水强度、极端降水、洪涝灾害、水文预测、大尺度气象干旱监测等 |
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CMORPH数据集 |
0.25°times;0.25° |
60°S-60°N |
对短的降水事件捕捉能力差 |
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GPM数据集 |
0.1°times;0.1° |
60°S-60°N |
瞬时降水估测、轻度降水事件、水文模拟和水资源评价等 |
卫星降水产品的引入改变了降水估测，其中包括由NASA与日本航空航天局联合发行的热带降水测量任务TRMM，是第一颗通过多频率微波、可见远红外线以及太空降水雷达来测量热带和亚热带降水的卫星。
图 1TRMM卫星扫描示意图[9]
CMORPH降水产品是由美国国家海洋与大气管理局（NOAA）提供的高时空分辨率降水产品。该产品以被动微波降水观测数据为基础，采用了低轨道卫星的微波观测进行降水估测。[10]
GPM是由美国和日本联合研发的新一代全球卫星降水产品，有一个核心观测平台和八颗协调工作卫星组，携带了双频降水雷达和微波成像仪[11]。配备了最新的双频降水雷达（DPR）、圆锥扫描多通道GPM微波成像仪（GMI）和许多其他先进仪器。
（三）发展趋势
基于卫星遥感技术对降水的时空分布进行精准测量,成为近50年来最富有挑战性的科学研究目标之一。自从1960年4月第一颗气象卫星——电视和红外辐射观测卫星1号(TIROS-1)——发射成功以来，人们获取了大量的空间遥感信息，为卫星反演降水提供了可能[12]。早期的遥感降水反演主要依赖于被动遥感，包括地球静止(GEO)卫星和近地轨道(LEO)卫星上搭载的可见光、红外和主/被动微波传感器，这两种卫星各有所长。地球静止卫星上可见光和红外传感器通常每隔数十分钟对目标区域进行一次观测，时间分辨率高,能够提供卫星云图，捕捉一些生命史较短的云降水系统。搭载在近地轨道卫星上的各类传感器在扫描时会出现盲区，但是微波通道提供的卫星云图，可以有效减少卷云对降水反演精度的影响。1997年11月发射的热带降雨观测卫星(TRMM)搭载了世界上第一台星载降水雷达，开创了全球降水监测的新时代[13]。这几十年来，人们针对各类传感器研发的降水反演算法已达上百种,既有经验型算法，也包括基于物理原理的算法。
20世纪末，科学家们提出了一种利用数据同化技术来还原长期历史气候数据的新方法，这种方法的主要思想是将不规则的观测数据和许多物理动力学模型进行“融合”以产生一个综合的具有空间同质性、时间连续性和多维层次的估计系统，即“再分析”资料。自此，再分析数据集成为国际上的主流，美国、欧洲、日本相继构建了一系列大气再分析产品[14]。
近十年来，随着遥感技术和卫星反演算法的快速发展，利用卫星传感器定量测量降水量的卫星降水产品（SPPs）已成为重要的降水数据资源。目前，一系列的SPP，如利用人工神经网络（PERSIANN）从遥感信息中估算降水量，气候预测中心（CPC）变形技术，热带降雨测量任务多卫星降水分析和全球降水量测量（GPM）提供给公众使用，极大地丰富了降水数据源。SPP一般具有准全球覆盖（大于50°N-S纬度带）和高时空分辨率（大于0.25°空间分辨率和日时间分辨率），有效地弥补了传统常规观测（如地表稀疏和不均匀分布）的不足。基于这些优势，SPP已广泛应用于水文模拟、灾害预测、水资源管理等领域[15]。
（四）存在的问题
随着卫星遥感数据量的增加，出现了一系列具有高时空分辨率的卫星降水反演数据产品。卫星降水反演数据产品一定程度上能弥补降水资料的不足，但卫星收集数据以及数据反演的过程中存在较多的干扰因素，导致产品的反演精度与实际降水存在一定的误差，因此在使用不同降水反演数据集时需对其适用性开展评估[16]。
对于一些复杂地形（如青藏高原），降水空间变异性大，站点评估卫星降水中存在的不确定性更大，需要进行针对性分析，甚至将地形等因素也加入到研究中，增强数据的适用性[17]。
卫星降水估测与常规的降水估测是完全不同的概念，常规降水资料在空间分辨率合时间分辨率不够，卫星降水估测中有更多的不确定性因素。可见光和红外波段对云合降水的穿透性较差，星载探测器获取的可见光和红外云图信息主要来自于降水云顶部，大大降低了遥感信息与地面观测的数据的可比性。微波遥感降水中也同样存在一些问题，微波辐射仪目前安装在极轨卫星上，时间分辨率低，对时间变化大的流行降水时很难完成精准的估测[18]。
二、查阅中外文献资料目录刘少军,蔡大鑫,韩静,甘业星.卫星遥感反演降水研究进展简述[J].气象科技进展,2021,11(01):28-33.卢新玉.融合多源遥感数据与地面观测的新疆地区降水量估算方法研究[D].南京信息工程大学,2019.崔路明.面向中国大陆区域的多源降水卫星产品融合及暴雨信息提取研究[D].西北大学,2021.任亮.陕西秦巴山区多源遥感降水数据降尺度研究[D].陕西师范大学,2018.金彩平.TRMM卫星降雨数据空间降尺度校准及应用研究[D].广西大学,2018.成璐.融合降水及多种卫星降水产品评估研究[D].南京信息工程大学,2013.汪梓彤,李石宝,张志友.GPM近实时降水产品在青藏高原的多尺度精度评价[J].人民黄河,2021,43(04):43-49 116.孔宇.中国大陆GPM/IMERG产品的精度评估[D].南京信息工程大学,2017.何会中,崔哲虎,程明虎,周凤仙.TRMM卫星及其数据产品应用[J].气象科技,2004(01):13-18.王福增,何山,谷晓平,于飞,杨玲.贵州地区CMORPH卫星降水产品的误差订正[J].热带气象学报,2021,37(02):166-174.盛夏,石玉立,丁海勇.青藏高原GPM降水数据空间降尺度研究[J].遥感技术与应用,2021,36(03):571-580刘元波,傅巧妮,宋平,赵晓松,豆翠翠.卫星遥感反演降水研究综述[J].地球科学进展,2011,26(11):1162-1172.EttenBohm Montana, Yang Junho, Schumacher Courtney, et al. Evaluating the Relationship Between Lightning and the Large‐Scale Environment and its Use for Lightning Prediction in Global Climate Models[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2021, 126(5)马茜.不同类型降水产品在中国不同分区的精度评价及干旱监测适用性研究[D].西北农林科技大学,2021.Li Xue,Chen Yangbo,Deng Xincui,Zhang Yueyuan,Chen Lingfang. Evaluation and Hydrological Utility of the GPM IMERG Precipitation Products over the Xinfengjiang River Reservoir Basin, China[J]. Remote Sensing,2021,13(5):王兆礼,钟睿达,赖成光,陈晓宏,李军,黄泽勤.TRMM卫星降水反演数据在珠江流域的适用性研究——以东江和北江为例[J].水科学进展,2017,28(02):174-182.唐国强.卫星遥感降水在全球及典型区域的检验、应用和改进[D].清华大学,2019.
- 高晓荣.多种遥感平台（雷达、卫星）资料和雨量计资料综合定量降水估计技术[D].中国气象科学研究院,2010.
资料编号：[596080]
多种遥感资料对我国降水估测的对比分析研究
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表1 遥感反演降水方法分类[1]
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