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为了加深对最新GPM卫星降水产品在具体流域的误差特性的了解,利用中国日降水分析产品(CPAP),选取相关系数(CC)、平均误差(ME)、探测率(POD)、错报率(FAR)以及6个极端降雨指标评估2014年4月至2016年3月期间IMERG卫星降水产品和GSMap-Gauge卫星降水产品在淮河、海河流域的误差特性及性能表现。结果表明:(1)两种卫星降水产品的总误差的空间分布完全不同,以高估为主要表现。(2)产品在百分位指标(RR99p及RR95p)和绝对阈值指标(R20及R20TOT)的表现非常好,相关系数超过0.84。对于持续时间指标(CWD及CDD),表现则均不理想,但GSMap-Gauge产品仍优于IMERG产品。(3)不论是日、月尺度下的比较,还是在探测率及错报率上,GSMap-Gauge产品性能表现总是更优。月降雨量估测结果的准确性明显高于日降雨量估测结果。 相似文献
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选取2016年1—12月GPM(Global Precipitation Measurement)卫星的IMERG月尺度降水数据为研究对象,以同时期的气象站点实测降水数据为参考,利用相关系数、标准偏差、相对误差等多种统计分析指标对其在沿海地区估测能力进行评价。结果表明:IMERG月尺度降水量与站点实测降水数据相关性较好,IMERG估测的降水与气象站点实测降水量的时空变化规律也较为一致,但是量化到具体数值而言,其对山区、海岛站的估测能力不及地势平坦的区域;同时,选取降水个例对IMERG日尺度和半小时尺度降水数据的分析表明,日尺度IMERG估测的不同等级降水量也存在偏差,半小时尺度IMERG降水数据对海岛站的降水估测偏高。总体而言,IMERG降水数据对降水的时间变化规律和空间分布格局估测较为合理,但是对山区、海岛地区,其降水估测值还存在偏差,在今后应用中需结合地形特征加以合理利用。 相似文献
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全球降水计划IMERG和GSMaP反演降水在四川地区的精度评估 总被引:1,自引:0,他引:1
IMERG和GSMaP是全球降水计划(GPM)时代最主要的高分辨率降水产品。为研究其在中国四川地区的适用性,以中国气象局提供的自动气象站融合降水数据为参考基准,采用6种统计指数分析了IMERG(IMERG_Uncal, IMERG_Cal)和GSMaP(GSMaP_MVK, GSMaP_Gauge)系列产品在四川的误差特征。结果表明:① 在日和小时尺度上,GSMaP系列产品均高估地面降水观测,GSMaP_MVK高估最显著,校正产品GSMaP_Gauge的相关系数(CC)、相对偏差(BIAS)和均方根误差(RMSE)较GSMaP_MVK均有较大提高,尤其对川西高原降水的高估现象改善明显,而IMERG_Uncal存在低估川西高原降水、轻微高估四川盆地降水的问题,校正产品IMERG_Cal一定程度上降低了对川西高原降水的低估现象,但整体精度(CC, RMSE)提高不明显。② IMERG系列产品对降水事件的探测准确性更好,GSMaP_Gauge虽然在四川表现出较高的命中率(POD),但存在较多的误报降水,在盆地和四川南部各产品均表现出较高的POD和关键成功指数(CSI)以及低误报率(FAR),而四川西北部表现最差,尤其是在无自动站分布地区。③ 4套降水产品中,IMERG_Cal表现出最好的探测强降水和弱降水的能力,具有一定的监测极端降水的潜力。总体上,IMERG和GSMaP在盆地的反演精度优于高原山区,校正产品精度优于纯卫星产品,不同地形地区精度差异明显,表明对卫星降水产品进行不同地形误差订正仍是未来降水反演工作的重点和难点。 相似文献
4.
应用国家气象信息中心基于地面雨量计的逐日降水分析产品CGDPA (China Gauge-Based Daily Precipitation Analysis)为基准数据,采用定量和分类评分指标分析了2014年9月—2015年8月中国大陆地区全球降水观测GPM (Global Precipitation M easurement)多星集成降水产品IM ERG (Integrated M ulti-satellite Retrievals for GPM)的精度。结果表明:1) IMERG日平均降水量能够较好地反映我国降水量的空间分布特点(局部地区偏低),季节平均降水强度的空间分布与CGDPA具有较好的一致性(尤其中东部和南部)。2) IMERG与CGDPA日平均降水量的相关系数在大部分地区介于0. 2~0. 5,只有少数地区超过0. 6,局部地区甚至出现负相关。3) IM ERG在中国大陆东部的降水估计精度明显优于西部,但东部绝大部分地区IMERG日降水量比CGDPA偏低10%~30%,甚至更低。4) IMERG与CGDPA降水概率密度相差最大的是微量降雨,其次是中雨,其他降水强度则相差很小。5)各季节IMERG探测降水的准确率POD都比较低,空报率FAR则比较高,临界成功指数CSI也比较低。 相似文献
5.
全球降水计划多卫星降水联合反演IMERG卫星降水产品在中国大陆地区的多尺度精度评估 总被引:1,自引:0,他引:1
以中国气象局逐小时地面降水数据集为参考基准,采用8种统计评价指标综合评估对比了美国NASA研发的全球降水计划(GPM)多卫星降水联合反演IMERG(Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)卫星降水产品的三个不同版本的Final数据,分析了三套卫星降水在中国大陆地区多时空尺度下的反演精度,探讨了IMERG最新版本V5数据的改进情况及反演中仍然存在的问题.结果表明:IMERG数据能够准确地捕捉到中国大陆地区的降水区域特征,但是在中国西北部地面站点稀疏地区误差较大,精度较低,难以精确估测该地区的实际降水值.最新版本V5数据精度整体上优于先前的V3和V4数据,V5与地面观测数据的相关系数为0.75,均方根误差为7.03 mm/d,较V3、V4有明显提高,改善了V3、V4在中国西北部出现的降水低估问题;但是V5在冬季表现较差且没有解决前期版本存在的高估问题,整体上相对实际降水仍处于高估状态;同时V5在对高雨强事件的捕捉监测能力方面还存在一定的不足,因此建议在强降雨事件监测中需谨慎使用卫星降水IMERG数据集.目前V5系统中的校正算法还存在部分缺陷:为消除全球降水系统性低估问题,目前的校正算法整体性抬升了卫星降水值,从而导致卫星降水反演在中国地区高雨强事件下出现高误报以及高估问题,进而影响到IMERG数据回推以及后续再生数据的精度. 相似文献
6.
为了评估GPM/IMERG产品在鲁南地区的精度,利用2016年1—12月鲁南地区35个国家气象站的降水观测数据,采用定量和分类评分指标的方法,从时间、空间和降雨强度等方面对GPM/IMERG产品在鲁南地区的适用性进行评估。结果表明:IMERG数据在鲁南地区具有较高的精度,IMERG与站点观测数据相关系数为0.8,均方根误差为5.47mm/d,相对偏差为2.27%;从时间上来看,IMERG与站点观测区域平均日降水和月降水总体变化趋势是一致的,夏季的估算精度高于其他季节;从空间上来看,年降水量偏多的台站,IMERG数据会低估,年降水量偏少的台站,IMERG数据会高估,IMERG对中纬度山地和丘陵的估测精度优于平原;IMERG产品的估计精度与降雨强度有关,当降水量级为微量降水(小于1mm/d)时,卫星估测能力较弱,当降水强度为小雨及以上量级时,卫星估测降水产品与实际观测概率密度差异较小;IMERG估算稳定性降水的能力较强,在降水较多月份,IMERG的探测准确率较高、空报率较低、临界成功指数较好。 相似文献
7.
利用台风路径资料及GPM多星集合降水反演产品(IMERG),分析了“利奇马”台风快速增强(RI)事件的平均降水率、降水(>0 mm·h^-1)和短时强降水(>20 mm·h^-1)的覆盖率随时间的演变。进一步,将RI事件分为RI启动前0~24 h、RI启动期、RI持续期、RI结束前0~24 h,和RI结束后0~24 h等阶段,分析平均降水率、降水和短时强降水发生频率的空间分布。研究结果表明:(1)在整个RI事件中,平均降水率和短时强降水发生频率较高的区域主要集中在台风中心西北方位,但其面积和位置随阶段转换而变化;(2)在RI启动前0~24 h,降水覆盖率的高值区由台风内核逐渐扩大至台风外围,而平均降水率和短时强降水覆盖率在RI启动后才明显增强;(3)在RI启动前0~12 h到RI结束前0~24 h的4个阶段,平均降水率和短时强降水发生频率的高值区都出现在台风移动方向的正前方。 相似文献
8.
新一代全球降水观测计划GPM作为TRMM卫星的继承者,在物理探测和降水反演算法上具有明显进步。以广东省雨量自动站为基准,对2014—2018年间GPM的格点降水估测产品IMERG(V5B)的日变化特征和估测误差进行分析。结果表明,IMERG能清晰反映广东前、后汛期的降水双峰型特征,但对下午降水峰值明显高估,峰值出现时间滞后;而对于沿海早晨峰值降水则明显低估,对于降水极值,低估更加显著。IMERG对两个峰值的估测误差受不同因素影响,下午峰值降水的相对偏差与地形密切相关,珠江三角洲平原为稳定高估区,地形高度越高,低估幅度越大;而早晨峰值降水极值负偏差与地形高度、降水量的相关性均较小。对出现显著负偏差的早晨沿海降水样本日进行925 hPa风场合成,可知IMERG明显低估时,对应区域上游较强的超低空西南气流与风速夜间增长。IMERG对这一季风活动背景降水的低估构成了其估测早晨降水误差的主要来源。 相似文献
9.
针对目前的技术手段下难以直接获得大范围高精度精细化降水空间分布的问题,本文以闽浙赣地区为研究范围,选用GPM IMERG降水产品,综合应用地面实测降水数据以及水汽与植被指数数据,基于地理加权回归(GWR)法构建了基于水汽因子的降尺度模型,同时基于最小二乘(OLS)法构建了基于水汽因子与植被指数的对比模型,将降水产品的分辨率从0.1°提升至1 km,最终获得2015年闽浙赣地区各月精细化降水空间分布,使用验证站点实测数据进行验证。结果表明:① 构建的 3个降尺度模型中,GWR模型与2种OLS模型相比,拟合优度分别提升了102.9%和93.9%,模型降尺度结果整体优于2种OLS模型,且月际差异小,稳定性更高;2种OLS模型中,采用了水汽因子的模型拟合效果有8个月份更优;② 融合多源数据的GWR降尺度模型获得的结果在研究区内是可靠的,与GPM降水产品相比,在提升空间分辨率的同时,平均相对误差与均方根误差月均分别下降了42%和32%,精度明显改善。 相似文献
10.
为评估和对比GPM IMERG、ERA5降水数据在云南的适用性,利用2014年4月至2018年6月的地面气象观测数据、GPM IMERG卫星遥感降水产品和ERA5再分析降水数据,采用定量和分类评分7项指标评估GPM IMERG和ERA5日降水产品在云南的适用性。结果表明:2种数据存在小雨日雨量高估,中雨及以上量级雨日雨量低估的问题,ERA5数据更为突出,小雨日居多导致降水整体高估;GPM IMERG数据空、漏报并存,ERA5则高空报、低漏报严重;小雨日较多(较少)的区域2种数据易出现高漏报(空报);不同雨强区间GPM IMERG秋季降水数据精度最高,冬季存在低雨强低估,高雨强高估的不同表现;20mm/d以下中低雨强段上2种降水数据与地面站点数据误差较小,雨强变大,误差增大,雨强大于20mm/d时,2种数据随雨强增大与站点偏差差异更为显著;随坡度和起伏度增大2种降水数据精度呈变差趋势;多项指标评估表明GPM IMERG降水数据在云南具有更高精度。研究结果为应用和开展农业、水利、水文、气象等相关学科研究提供参考依据。 相似文献