基于TRMM数据的西南地区年降水时空特征研究

【目的】深入了解中国西南地区(川、渝、黔、滇)降水资源变化的时空分布规律。【方法】利用1998—2014年TRMM3B43V7数据,采用非参数Mann-Kendall趋势检验、Sen-Median趋势分析、变异系数和Hurst指数对西南地区降水进行了分析。【结果】1)西南地区TRMM 3B43V7月降水数据和年降水数据与地面121个实测站点数据间具有较高的相关性,TRMM 3B43V7数据在西南复杂地貌区域具有较高精度;2)1998—2014年西南地区的降水呈下降趋势,其中研究区内云南省下降最明显;3)西南地区年均降水从西北往东南方向呈现出"低-高-低-高"的特征,研究区年均降水量主要集中在500~1 500mm之间,占整个区域的96.3%;4)近17a西南降水量呈下降和增加趋势的面积分别占整个西南地区的70.08%和21.97%,稳定区域只有7.95%;5)降水的变异系数在0.048~0.229之间,西南地区年降水的波动变化较小;6)西南地区96.12%的区域呈现出正向持续性,68.15%区域降水将持续减少,只有20.77%的区域降水将增加。【结论】TRMM 3B43V7降水数据在西南地区适应性较好,可以为西南地区水资源研究、极端天气灾害预警及水土流失等生态问题提供科学依据。     

基于TRMM降水数据的陕西省干旱分析

针对气象站点观测数据不能测量大范围区域降水量的情况,以陕西省为研究区,以其境内20个气象站点的实测降水量为"真值",采用一元线性分析法分别在月尺度和年尺度上验证TRMM 3B43(热带卫星降水数据)与实测降水量的一致性.以Pa指数(降水距平百分率)作为评价干旱的指标,分析2007—2016年陕西省干旱发生的分布情况.研究表明:TRMM 3B43能够较为准确的表示陕西省的降水量情况;陕西省的降水量分布大体呈现南多北少,且大部分降水集中在6—9月份,11月—次年3月降水量较少;陕西省存在较为明显的干旱化趋势;陕北地区干旱情况发生较为频繁,干旱发生频率在80%以上,干旱面积明显大于关中以及陕南地区.     

陕西秦巴山区TRMM 3B42卫星降水数据精度评价

选取具有代表性的陕西秦巴山区,利用1998—2014年23个气象站点实测降水数据对TRMM 3B42卫星降水数据在不同时间尺度和地形区域的精度进行对比验证,并对TRMM 3B42数据的降雨事件探测能力进行评价。结果显示:TRMM 3B42数据在年、季、月尺度上具有较高的精度,日尺度精度相对较差,降雨事件探测能力表现良好,各站公正预兆评分SET平均达0.38。TRMM所反映的降水变化过程与实测降水过程基本一致,但在降水量上存在一定差异,在降水集中的5—10月,盆地区域TRMM高估降水,而山地区域低估降水,高低估范围在10%以内;在降水干季,TRMM降水与实测降水拟合良好。TRMM精度受站点海拔和年均降雨量影响,海拔越高,降水误差越小,对降雨事件探测能力越弱,年均降雨量影响则相反。     

山地新城降水时空演变规律分析——以重庆市渝北区为例

【目的】以重庆市渝北区为例探讨山地新开发地区的降水时空演变规律。【方法】运用线性回归法、Mann-Kendall法、小波分析法和反距离加权法分析了渝北区1979—2019年的降水时空演变规律。【结果】1)渝北区年降水量倾向率为3.65 mm·a^-1, 1979—1996年降水量变化平缓,1996—2014年降水量出现多个波谷和波峰,2014年后降水量又呈上升趋势。2)降水量在春、秋季呈上升趋势,在夏季呈缓慢下降趋势,在冬季变幅不大;降水量在丰、枯水期呈上升趋势,且降水量上升趋势在丰水期强于在枯水期。3)全年、丰水期降水天数起伏变化小,暴雨和大雨发生天数增加。4)在22 a特征时间尺度上,降水量经历3个丰-枯转换期;在13 a特征时间尺度上,降水量经历4.5个周期的丰-枯变化。5)年降水量在空间分布上呈西南向东北、东南部递增趋势,与春、冬季降水量空间分布规律相似;夏季降水量空间分布呈中心高值区域向四周递减趋势;全年降水以中雨为主,中雨天数的空间分布规律与年降水量的相似,而大、暴雨天数的空间分布与夏季降水量的相似。【结论】渝北区年降水量呈明显上升趋势,丰水期对降水的影...     

TRMM月降水产品在西北内陆河流域的适应性定量分析

利用1998-2008年56个气象台站降水资料,结合TRMM月降水产品,通过对TRMM3B43降水数据在不同气候区、不同时空尺度的精度对比分析,探讨了卫星遥感反演降水产品在中国西北内陆河流域的适应性.结果表明:TRMM探测的月降水数据与实测月降水数据在整体上具有较好的一致性和线性相关性,相关系数为0.76,效率系数为0.58,其探测的降水量比观测值略大;TRMM在高原气候区月降水量的探测效果要优于在西风带区的;TRMM数据所反映的降水量的年内变化过程和实测降水量结果基本一致,但在具体的量上有一定的差异,表现为对降水相对集中的5-9月低估实测降水量,而在降水较少的10月-次年4月高估实测降水量,反映了TRMM对较大强度降水量的探测能力不足.流域多年平均降水量呈现南、北部大,中部小的格局,降水量的高值中心主要出现在高山地区,高达300 mm;而受西风环流影响的塔里木盆地东南面的且末-若羌一带、吐鲁番盆地和受高原区影响的柴达木盆地为极端干旱少雨区,降水量均不足100 mm.     

基于地理加权回归模型和不同植被特征参数的TRMM 3B43降尺度研究——以云南省为例

为了将空间分辨率约为27 km×27 km的热带降水测量计划卫星(TRMM) 3B43数据降尺度为1 km×1 km,并对比不同植被参数下TRMM 3B43降尺度效果,以云南省为研究区, TRMM 3B43卫星降水数据、MOD13 A3归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数（EVI)数据、MOD17A2H GPP数据、气象站点月降水数据等为数据源,基于地理加权回归模型,开展不同植被特征参数的TRMM3B43降水数据降尺度研究,采用线性相关系数、偏离率和均方根误差验证云南省整体、不同气候区及单气象站点TRMM数据的降尺度精度.结果表明,不同植被特征参数中,以植被总初级生产力、NDVI数据为基础的降尺度结果为佳,利用EVI进行降尺度的结果较差;各时间尺度下,以月尺度的降水数据降尺度结果最佳,其中降雨量较多的月份相关性更高,其次为季节尺度,其中以秋季降尺度最佳,年尺度下的降尺度综合精度评价结果较差;不同气候带下,边缘热带区域内TRMM降尺度效果最佳,其次为南亚热带和中亚热带,高原气候区TRMM降尺度结果稍差;单气象站点中,江城、丽江等站点处的TRMM降尺度效果最佳,贡山站点降尺度效果最差...     

2001-2011年肯尼亚植被与降水时空变化特征及其相关性分析

利用2001-2011年间MOD13Q1-NDV I以及TRMM 3B43月降水数据,分析肯尼亚地区11年来植被NDV I与年降水的年际变化趋势及其相关关系.结果表明肯尼亚地区植被NDV I总体上呈轻微下降趋势,且存在着显著的空间差异,3.90%的地区植被NDV I显著增加,15.53%的地区NDV I呈显著减少.肯尼亚地区年降水量总体上呈轻微下降趋势,且存在着显著的空间差异,3.29%的地区年降水量呈显著或低度增加,19.05%的地区年降水量呈显著或低度减少,77.66%的研究区域年降水量基本无变化.肯尼亚地区的植被NDV I与降水有着很好的相关性,93.50%的区域植被NDV I和降水呈正相关,有41.67%的地区呈显著水平以上相关,6.50%的区域植被NDV I和降水呈负相关,仅有0.35%的地区呈显著负相关.     

北部湾经济区TRMM降水数据空间降尺度研究

遥感卫星降水产品(例如TRMM, tropical rainfall measuring mission)逐渐成为应用极为广泛的数据源。本文在前期研究的基础上,以南方北部湾经济区为研究区,基于降水与NDVI、GDP、城镇化率、人口和高程存在的相关性为基础,构建了TRMM 3B42V7降水数据与上述因子间的回归模型,将2000—2008年的TRMM 3B42V7降水数据空间分辨率由0.25°×0.25°提高到了250 m×250 m。最后利用研究区内27个气象站实测数据进行了精度验证,得出降尺度结果与3B42V7精度基本一致,相对误差(RB)降低了0.93%,决定系数(R~2)降低了0.05,相比空间分辨率的提高而言,精度损失基本可以忽略不计,因此该降尺度方法可适用于北部湾经济区。     

三峡库区(重庆段)TRMM降水实用性分析及时空特征

以三峡库区(重庆段)为研究区,利用17个气象站点的实测降水量分别在年、季、月尺度上验证TRMM(Tropicalrainfall measurement mission)卫星降水数据的精度,并基于TRMM降水数据分析了研究区的降水时空分布特征。结果表明:①TRMM降水与站点实测数据存在显著的线性相关性,数据在该研究区具有较好的实用性。年尺度上,拟合优度R2=0.79,通过a=0.01置信度检验,相关系数R=0.89;季尺度上,各季节都通过a=0.01置信度检验,春季拟合优度相对较低(R2=0.62);月尺度上,拟合优度R2=0.71,通过a=0.01置信度检验,相关系数为0.84。②降水空间分布整体上呈由西南向东北逐渐递增的趋势,高值区分布在东北部区域,低值区分布在西南部区域,中值区分布在中部、南部以及西部的山脊边缘区域。③降水差异显著,夏季最多,冬季最少;大部分降水集中在5~8月,占全年降水的60%左右,12月到第二年2月降水仅占全年的5%左右.
     

1961—2020年长江源区降水变化特征分析

【目的】开展长江源区降水序列趋势及突变识别,为长江源区湿地生态保护、水资源开发利用等提供理论依据。【方法】以长江源区内具有代表性的8个气象站点即曲麻莱站、清水河站、玉树站、囊谦站、治多站、杂多站、沱沱河站和五道梁站为研究站点,基于1961—2020年有关气象资料,运用线性倾向估计、滑动平均、Mann-Kendall检验、滑动T检验等方法,识别与分析长江源区的降水序列变化特征。【结果】1) 1961—2020年,长江源区降水序列呈上升趋势,增加速率为0.809 mm·a^-1。2)长江源区春季和冬季降水量呈明显增加趋势,夏季和秋季降水量增加趋势不明显。3)当子序列为5时,长江源区降水序列于1970年发生突变;当子序列为7时,于1997年和1998年降水量发生突变,由下降变为上升趋势。4)当子序列为5时,长江源区8个研究气象站点降水序列在1961—2020年间均出现突变点;当子序列为7时,仅有曲麻莱站、清水河站、治多站、沱沱河站和五道梁站的降水序列在上述60年间出现突变点。【结论】1961—2020年长江源区降水总量增多,有关长江源区的气候变化防御工作亟需加强。