遥感降水产品对黄河源区水文干旱特征的模拟性能分析.pdf
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1、遥感降水产品为稀缺资料地区水文气象灾害机理与预警研究提供了重要的数据资料,但不同遥感降水产品的性能存在较大区域异质性。利用遥感降水产品开展水文气象相关的研究和应用前,需要对其性能进行综合评估。基于此,以稀缺资料的黄河源区为研究区,利用19832018年的观测降水数据(CMA)驱动并率定ABCD水文模型,并利用标准化径流指数(SRI),评估3套典型遥感降水产品(PERSIANN-CDR、CHIRPS v2.0、MSWEP v2.0)对水文干旱的模拟性能。利用游程理论识别水文干旱事件,阐明遥感降水对水文干旱特征的捕捉能力。结果表明:(1)3套遥感降水产品均能较好地捕获CMA多年均值的时空分布格局。
2、CHIRPS产品的水文模拟性能(纳什效率系数NSE=0.72)高于其他2套产品。(2)CMA 和降水产品模拟的4个尺度的SRI(SRI1、SRI3、SRI6和SRI12)均呈显著增加趋势(P0.01),表明近36 a源区河川径流增加,水文干旱趋缓,但降水产品均高估了SRI,表明对黄河源区降水产品的偏差校正有待开展。基本统计指标方面,MSWEP产品计算的SRI与CMA的最为一致,性能最佳,但在年尺度(SRI12)上,PERSIANN表现最优。(3)3套产品均高估了SRI1和SRI3的干旱历时和烈度,MSWEP产品对SRI6的模拟性能最优,PERSIANN对SRI12的模拟性能最优。研究结果可为黄
3、河源区水文干旱研究的降水产品数据的选择提供科学决策支持。关 键 词:遥感降水;水文干旱;ABCD水文模型;标准化径流指数(SRI);黄河源区文章编号:10006060(2023)07106310(10631072)在气候变化和人类活动的双重影响下,区域乃至全球的平均温度和极端温度均呈显著增加趋势1。温度的急剧升高加快了水循环,导致干旱事件发生的频率、历时和强度愈演愈烈,已严重威胁到了生态文明建设和经济高质量发展。水文干旱作为典型干旱类型之一2,是气象干旱向农业干旱和社会经济干旱传播的关键过程,研究水文干旱的演变过程和传播机制有利于干旱的预警监测和防治。为了量化水文干旱程度,较为常用的方法就是构
4、建水文干旱指数来表征3。在众多的干旱指标研究中,丁晶等4用负轮长指标定量研究水文干旱,分析了中国主要河流177站的干旱特性,但该方法的普适性有待进一步商榷;康玲玲等5提出了以气温和降水构建S指数,并评估了黄河中游的水文干旱特征,但是对S指数权重系数的确定具有较大难度;而标准化径流指数(SRI)6,由于仅需要径流作为输入,并且计算方法简便和计算尺度灵活等优点,现已被广泛应用于水文干旱研究之中。为表征水文干旱的演变规律和驱动机制,常采用气象数据(如降水、潜在蒸散发等)驱动水文模型模拟径流过程,进而计算SRI,最后通过数值模拟量化不同因素对于SRI的影响。降水是驱动水文模型的核心因素,其精确性与否会
5、给干旱事件的识别带来很大不确定性。对于降水而言,获取方式较多。目前,降水数据的获取收稿日期:2022-11-30;修订日期:2023-01-03基金项目:国家自然科学基金(41701019);江苏省研究生科研创新计划(KYCX22_1210);2023年江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(202310300045Z)资助作者简介:成硕(2001-),男,硕士研究生,主要从事水文气象研究.E-mail:通讯作者:李艳忠(1984-),男,博士,副教授,主要从事水文气象与3S技术应用研究.E-mail:liyz_46卷主要有3种:地面观测、雷达监测和遥感卫星反演 7。地面降水观测虽然能获得降
6、水近似的真值,但由于雨量站分布不均,在一些经济欠发达地区和地形复杂区,雨量计较少,难以捕捉降水时空分布8;天气雷达虽然能在较大空间范围内提供较为准确的降水,但由于成本较高,且雷达容易受到多种误差来源影响,在复杂地形区效果不佳9;相比之下遥感降水产品有能够提供精度较高、时间序列连续的降水数据的优点,被广泛应用于水文气象的研究之中10。目前,全球遥感降水产品众多,常见的如 PERSIANN-CDR、CHIRPS v2.0、MSWEP v2.0、CMORPHv1.0、GPCP-1DD v1.2、TMPA 3B42V7等11。为表征这些遥感降水产品在水文气象领域的性能,国内外学者开展了评估遥感降水产品
7、性能的一系列研究工作。比如,刘洁等12采用国家基准气象站观测的降水量为观测数据,评估了TRMM 3B42RT、TRMM3B42V7、CMORPH RAW和CMORPH CRT 4套遥感降水产品在塔里木河流域的性能,发现 TRMM3B42V7最适于模拟径流;Bai等13评估了CHIRPSV2.0、CMORPH V1.0、PERSIANN-CDR、TMPA 3B42V7和MSWEP V2.0在站点稀疏的青藏高原的性能,结果表明MSWEP产品表现最优;李艳忠等14评估了CHIRPS V2.0、CMORPH V1.0、TRMM 3B42、PERSIANN-CDR和MSWEPV2.0产品在渭河流域的4个
8、子流域的水文性能,结果表明TRMM的水文模拟性能最优;Guo 等15评估了 PERSIANN-CDR、MSWEPV2.0和CHIRPS V2.0在西北干旱区的性能,研究发现3套产品在估算降水和表征干旱事件方面表现出普遍较优的性能;王喆等16利用 TRMM 数据和气象站点数据,计算标准化降水指数(SPI),分析了三江源区8月的干旱特征。综上可知,较多研究侧重于对遥感降水产品捕获降水的时空格局、径流模拟性能和捕获气象干旱性能的分析,而对遥感降水捕获水文干旱性能的研究相对较少。此外,不同的遥感产品在不同地区存在显著的区域差异性。因此,开展遥感降水产品在特定的区域捕获水文干旱的性能,有助于拓展遥感降水
9、在水文干旱领域的应用。黄河源区是黄河的发源地,面积约占整个黄河流域的15%。源区径流量约占黄河径流量的1/3以上,著有“黄河水塔”之称17。黄河源区生态环境脆弱,防灾减灾能力较弱18,且对气候变化和人类活动等干扰敏感。比如,20世纪90年代,由于气候变化和过度放牧等影响,以致源区河川径流呈显著下降趋势19,导致了水文干旱的发生。稀疏的降水观测站点数据,严重制约了源区水文干旱演变过程和驱动机制的研究,而遥感降水产品为开展此类研究提供了可能。面对诸多的遥感降水产品11,哪一种产品在黄河源区的性能更好?哪种遥感降水产品更能准确地模拟黄河源区的水文干旱过程及其干旱特征?基于此,本研究拟选取3套典型遥感
10、降水产品(PERSIANN-CDR、CHIRPS v2.0、MSWEP v2.0),利用ABCD水文模型,探究3套遥感降水产品在黄河源区的水文干旱监测性能,为黄河源区水文干旱研究的降水产品数据的选择提供科学决策支持。1研究区概况黄河源区(32063612N,954810324E)位于青藏高原东北部,地势西高东低,源区流域面积达12104km2(图1)。多年平均降水量约508 mm,多年平均气温-4.9 20,平均海拔在4000 m以上,属于高原亚寒带半湿润气候21。源区内植被类型以高寒草甸为主,区域内存在季节性和多年冻土区22。2数据与方法2.1 数据来源准确的降水数据是水文气象研究的基础,涉
11、及的2462个站点的逐日气象数据来自国家气象信息中心(http:/ 黄河源区示意图Fig.1 Schematic diagram of the source region ofthe Yellow River10647期成硕等:遥感降水产品对黄河源区水文干旱特征的模拟性能分析19802018年。由于Anuspline方法考虑到高程和地形等因素,相对于其他插值结果精度更高23。唐乃亥乡19802018年逐月径流数据来自中国水利部编撰的水文年鉴。本研究选取了3套典型遥感降水产品,包括PERSIANN-CDR、CHIRPS v2.0、MSWEPv2.0(以下简称PERSIANN、MSWEP、CHIR
12、PS)。PERSIANN产品由Gridded卫星(GridSat-B1)的红外辐射数据作为输入数据,并且通过GPCP降水产品数据进行偏差校正。该产品的空间覆盖范围为60S60N 24。CHIRPS是由美国地质调查局(USGS)和加利福尼亚大学的气候灾害小组共同研发的一种产品,它融合了地面雨量站数据、卫星数据和降水气候学数据等,空间覆盖范围为50S50N25。多元加权集成降水MSWEP是一套全球降水数据集,其独特之处是它融合了地面测量、卫星和再分析数据。MSWEP与其他21个全球降水产品相比有着更加卓越的性能26,并且在缺资料或无资料地区具有较大潜力27。为了评估的一致性,本研究空间分辨率均为0
13、.250.25,选取的研究时段为19832018年。3种遥感降水产品的汇总如表1所示。2.2 研究方法2.2.1标准化径流指数(SRI)标准化降水指数(SPI)是评价气象干旱的常见指标28。SPI仅基于降水序列数据计算,通常选用Gamma分布来描述降水量的变化情况,能够将偏态的降水分布转化成正态分布进行处理。SRI是评价水文干旱的常见指标,与SPI类似,SRI计算方法只需将降水序列数据替换成径流序列数据,石朋等29的研究表明广义极值分布(GEV)是黄河源区最适合的流量分布函数。SRI可用灵活的时间尺度来量化干旱事件,考虑了1个月、3个月、6个月、12个月4个典型的时间尺度的SRI(SRI1、S
14、RI6、SRI6、SRI12)。干旱等级划分如表2所示。2.2.2 ABCD水文模型 在众多水文模型中,Thomas提出的ABCD水文模型有参数少、模拟精度高、适应性较强等优点30。模型的输入数据为降水量(P)、潜在蒸散发(PET),输出数据为径流深(R)、土壤含水量(S)和地下含水量(G)。其中,潜在蒸散发的计算采用联合国粮农组织开发的Penman-Monteith公式,计算公式如下:PET=0.408()Rn-G+900Ta+273u2()es-ea+()1+0.34u2(1)Yt=Wt+b2a-Wt+b2a2-bWta(2)Rs=(1-c)()Wt-Yt(3)R0=c()Wt-Yt(4)
15、Rg=dGt(5)式中:a为土壤完全饱和前形成径流的概率,取值范围为(0,1;b为不饱和含水层储水量的上限(mm),取值范围为(0,1000;c为土壤含水层补给地下水量的比例,取值范围为(0,1;d为地下水形成出流的速度,取值范围为(0,1;Rn为地面净辐射(MJm-2d-1);G为土壤热通量(MJm-2d-1);为干湿计常数(kPa-1);Ta为日平均温度();u2为2 m高度处风速(ms-1);es为饱和水汽压(kPa);ea为实际水汽压(kPa);为水汽压曲线斜率(kPa-1);模型的2个状态变量Yt和Wt分别为可能蒸散发量(mm)和有效水量(mm);Rs为直接径流(mm);R0为地下水
16、补给量(mm);Rg为地下径流(mm);Gt为当前月份的地下水储量(mm)。2.3 统计评价指标为定量研究3套遥感产品在黄河源区的水文干旱性能,选取了相关系数(CC)、均方根误差(RMSE)、Kling-Gupta系数(KGE)、纳什效率系数(NSE)4种统计评价指标,各指标的计算公式如下:CC=i=1n()Gi-G()Si-Si=1n()Gi-G2i=1n()Si-S2(6)RMSE=1ni=1n()Gi-Si2(7)表1 遥感降水产品基本信息Tab.1 Basic information of remote sensing precipitation products数据集PERSIANN
17、-CDRCHIRPS v2.0MSWEP v2.0年份198320181983201819792018空间跨度60S60N50S50N全球数据下载来源http:/chrsdata.eng.uci.edu/ftp:/ftp.chg.ucsb.edu/pub/org/chg/products/CHIRPS-2.0http:/gloh2o.org/106546卷KGE=1-()1-CC2+()1-2+()1-2,=so,=so(8)NSE=1-i=1n()Qoi-Qsi2i=1n()Qoi-Qo2(9)式中:Gi、G分别为观测降水的估算降水及其均值(mm);Si、S分别为遥感产品的估算降水及其均值(
18、mm);n为样本容量;o、o分别为观测降水的均值和标准差(mm);s、s分别为遥感降水估计值的均值和标准差(mm);Qoi、Qsi分别为观测径流量和模拟径流量(mm);Qo为观测径流量的均值(mm)。2.4 游程理论干旱事件通过游程理论确定,根据McKee等28的研究,当SRI为负值,峰值小于-1且干旱历时持续2个月以上时,就被认定为一次干旱事件,记录干旱事件数目(DEN)。干旱历时(DD)定义为干旱事件开始和结束之间的月数,干旱烈度(DS)为干旱事件期间累积SRI的绝对值。此外,本研究选用平均干旱历时(MDD)和平均干旱烈度(MDS)作为干旱特征指标,计算公式如下:MDD=1Ni=1NDDi
19、(10)MDS=1Nj=1NDSj,DS=i=1DD|SRIi(11)式中:N为干旱事件数量;DDi为i月的干旱历时;DSj为干旱事件j的干旱烈度;SRIi为i月的标准化径流指数。3结果与分析3.1 遥感降水产品时空分布图2和图3分别展示了观测降水数据(CMA)和图2 黄河源观测降水数据(CMA)与3套遥感降水产品的月均降水量空间分布Fig.2 Spatial distributions of monthly average precipitation of CMAand three remote sensing precipitationproducts at the source of t
20、he Yellow River表2 标准化径流指数(SRI)等级划分标准Tab.2 Classification criteria of SRISRI值-0.5SRI-1.0SRI-0.5-1.5SRI-1.0-2.00.95),整体CHIRPS产品的性能表现最优(KGE=0.95,RMSE=8.9 mm),其次为 PERSIANN 产品(KGE=0.94,RMSE=9.8 mm),较差的是MSWEP产品(KGE=0.95,RMSE=14.1 mm)。3.2 ABCD水文模型性能ABCD水文模型率定期和验证期的模拟性能如图4a所示,模型率定期(19802000年)的NSE达到0.81,验证期(
21、20012018年)的NSE达到0.70,说明模型拟合较优,表明ABCD水文模型在黄河源区有较好的适应性,可用于不同遥感降水产品的水文性能验证。基于率定好的水文模型参数,将3套遥感降水产品驱动 ABCD 水文模型,其模拟性能如图 4b 所示。CHIRPS 产品的径流模拟效果最优(NSE=0.72),其次是PERSIANN(NSE=0.67),MSWEP产品的表现较差(NSE=0.57)。表明CHIRPS产品在黄河源区有着良好的适应性。注:NSE为纳什效率系数;Qobs为观测径流量;Qsim为模拟径流量。图4 ABCD水文模型及不同遥感降水产品的模拟性能Fig.4 Simulation perf
22、ormance ofABCD hydrological model and different remote sensing precipitation products注:CC为相关系数;RMSE为均方根误差;KGE为Kling-Gupta系数。下同。图3 CMA与3套遥感降水产品的降水散点图Fig.3 Precipitation scatter maps of CMAand three remote sensing precipitation products106746卷3.3 水文干旱指标评价分析19832018年观测降水和遥感降水产品的SRI月平均趋势如表3所示,19832018年观
23、测降水和各遥感产品的SRI均呈现增加趋势,但3套遥感产品的SRI增加趋势要高于观测降水,这是由于3套遥感产品的原始降水数据的增加趋势均大于观测降水的结果。各时间尺度观测降水和遥感降水产品的SRI均为显著增加趋势,表明近36 a源区河川径流增加,水文干旱趋缓。19832018年产品SRI与观测降水的SRI的相关系数如图5a所示,3套遥感降水产品整体的相关系数较高,MSWEP产品在各个时间尺度的相关系数均为最优。随着时间尺度增大,PERSIANN产品的相关系数呈增大趋势,MSWEP和CHIRPS产品无明显趋势。19832018年遥感降水产品与观测降水的SRI的均方根误差如图5b所示,MSWEP产品
24、在各个时间尺度的均方根误差均最小,说明MSWEP产品与观测降水SRI之间的偏差小,其次是CHIRPS 产品,PERSIANN 产品表现最差。19832018 年遥感降水产品与观测降水的 SRI 的 Kling-Gupta系数如图5c所示,3套产品的Kling-Gupta系数整体效果较差,但 PERSIANN 产品在年尺度(SRI12)最优。综上,MSWEP产品在各个时间尺度具有高相关系数,低均方根误差的特点,PERSIANN产品在SRI12具有高Kling-Gupta系数的表现。在较短时间尺度(SRI1、SRI3)上3套遥感降水产品呈现显著低估(图5d)。随着时间尺度增长,在较长时间尺度(SR
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