多卫星遥感降水反演误差解译及其质量改进研究

陈汉清

广州大学地理科学与遥感学院，广东 广州 510006

降水在全球水循环和能量循环过程中发挥了至关重要的作用，也是全球气候变化最为敏感的关键参数之一。多卫星遥感降水产品的出现为大尺度气候研究提供了机会。论文以主流多卫星遥感降水产品为研究对象，针对多卫星遥感降水产品的误差、误差解译结果的不确定性和多卫星遥感降水产品的误差校正开展研究工作，论文的主要研究工作和研究结论如下：

(1)首次从传感器层面上揭示了搭载在不同卫星上的12种传感器输入源的降水反演误差与关键地理气候因子(地形、气候区和季节)之间的关系。研究了6种主流的多卫星遥感降水产品的精度与降水强度的关系，发现了所有多卫星遥感降水产品的精度与降水强度对数存在明显的幂函数关系。

(2)首次解译了目前主流的5种多卫星遥感降水产品在全球陆地上的误差组分。发现了这些多卫星遥感降水产品的误差在全球陆地大部分地区主要来源于命中和/或误报误差组分。它们的系统误差占比在全球陆地大部分地区低于20%，漏报降水是引起较大系统误差的决定性因子。发现了相似地区之间的误差解译结果无法相互推广。提出了标准化误差组分(normalized error component，NEC)指标，研究了单一地形因子对系统误差的影响。

(3)提出采用站点密度不同的两种地面降水观测产品作为参考的方法研究误差解译结果的不确定性。研究结果表明，相比湿润区，误差解译结果更倾向在半湿润区发生不确定性。误差解译结果的不确定性与降水强度有关，不确定性随着降水强度的增加而快速降低。与此同时，发现了相对偏差(relative bias,RBIAS)和标准化均方根误差(normalized root-mean-square error,NRMSE)的结果在微量降水事件(1～5 mm/d)上随着站点密度的增加而增加，这说明了误差解译结果在微量降水事件上更容易发生不确定性。讨论了不同误差解译指标和不同降水强度下获取可靠的误差解译结果所需要的最小雨量计密度。

(4)在中国大陆区域研究了GSMaP-NRT降水误差与4个关键影响因子(地形、气候区、季节和降水强度)之间的综合关系，发现了它们之间存在明显的空间平面函数关系。基于该发现，提出一种顾及关键四要素的误差实时校正方法校正小时时间尺度的GSMaP-NRT降水估计。通过原始产品GSMaP-NRT、地面校正产品GSMaP-Gauge-NRT和论文的ILSF-RT产品在中国大陆上的性能比较，验证了所提方法可以明显降低GSMaP-NRT在不同地形、不同季节、不同气候区和不同降水强度上的误差。ILSF-RT的性能整体上明显优于GSMaP-NRT和GSMaP-Gauge-NRT。

(5)提出了一种考虑季节性影响的多源降水数据融合算法(multi-source precipitation data fusion,MPDF)。根据融合过程所使用的降水数据数量上的差异，利用MPDF算法生成了两套高时空分辨率(0.25°，1 h)的全球降水产品MGP-6P和MGP-3P。中国大陆区域的验证结果表明：MPDF算法可充分集合卫星、再分析和地面降水产品的优势，明显提高降水产品的降水探测能力和降水精度。整体上，MGP-3P降水产品的性能优于MGP-6P、多源降水数据融合产品MSWEP、卫星校正产品(IMERG-Final和GSMaP-Gauge)和再分析降水产品ERA5。MGP-3P降水产品(2000—2020年)已发布在Zenodo共享平台，数据下载地址为：https:∥zenodo.org/record/7386441#.Y4r8_8tBxD9。本研究研制的MGP-3P可为水文、气象、气候、生态和农业等领域的研究和应用提供精度可靠的降水产品。