GPM卫星在台风降水过程中的应用评估.pdf

Water Resources and Hydropower Engineering Vol.54No.10J.Water Resources and Hydropower Engineering，2 0 2 3,54(10):1-17.WANG Dongdong,FANG Yanying,QIAN Yanzhen,et al.Evaluation on application of GPM satellites duringitationprocess汪冬冬，方艳莹，钱燕珍，等CGPM卫星在台风降水过程中的应用评估 J.，水利水电技术（中英文），2 0 2 3，54（10）：1-17.水利水电技术（中英文）第54卷2023年第10 期GPM卫星在台风降水过程中的应用评估汪冬冬1-2，方艳莹12，钱燕珍，申华羽1.2，陈生3.4.5（1.宁波市气象服务中心，浙江宁波发3150 0 0；2.宁波市气象灾害预警中心，浙江宁波315000;3.中国科学院西北生态环境资源研究院，甘肃兰州730000；4.甘肃省遥感重点实验室，甘肃兰州730000；5.中国科学院黑河遥感试验研究站，甘肃兰州730000)摘要：【目的】为了解新一代气象卫星对气象灾害预警的监测水平，【方法】以长三角地区约6 0 0 0 个地面雨量站数据为基准，利用相关系数（CC）、相对偏差（RB）、均方根误差（RMSE）以及分级评分指标等方法定量评估GPM多源卫星融合产品（V6B）IM ER G（E_Ca l、L_Ca l、F_Ca l、F_U n c a l）在2015一2 0 2 1年期间影响长三角地区8 个台风（“灿鸿”“温比亚”“云雀”“利奇马”“米娜”“黑格比”“烟花”“灿都”）的降水估测能力。【结果】结果表明：（1)IMERG的4个产品基本可以捕获台风期间的降水分布，它们在长三角地区的平均CC分别为0.7 0、0.7 2、0.7 8、0.7 3，但容易低估该区域的累积雨量。（2)IMERG在降水中心的雨量估测表现更差，对应的CC分别为0.42、0.44、0.53、0.48。（3)IM ER C可监测出长三角和降水中心小时降水的变化趋势，平均CC均达到0.8 以上，但它们对短时降水峰值有不同程度的低估和滞后。【结论】IMERG对小于5mm/h的降水估测能力较好，但随着降水强度（5 2 0 mm/h）的增加，估测能力逐渐降低，几乎无法估测出大于2 0 mm/h的极端降水。总体上，F_Cal、F_U n c a l、L_Ca l、E_Ca l 在台风期间的降水估测表现依次变差，它们对强降水的估测精度仍需进一步提升。关键词：GPM；IM ER G；定量评估；降水估测；台风；极端降水；气候变化；降雨作者互动DOI:10.13928/ki.wrahe.2023.10.001开放科学（资源服务）标志码（OSID）：中图分类号：P414.4文献标志码：A文章编号：10 0 0-0 8 6 0(2 0 2 3)10-0 0 0 1-17Evaluation on application of GPM satellites during typhoon-precipitation processWANG Dongdong2,FANG Yanying 2,QIAN Yanzhen,SHEN Huayu 2,CHEN Sheng3,4,5(1.Ningbo Meteorological Service Center,Ningbo 315000,Zhejiang,China;2.Ningbo Meteorological Disaster EmergencyWarning Center,Ningbo 315000,Zhejiang,China;3.Northwest Institute of Eco-Environment and Resources,ChineseAcademy of Sciences,Lanzhou 730000,Gansu,China;4.Key Laboratory of Remote Sensing of Gansu Province,Lanzhou 730000,Gansu,China;5.Heihe Remote Sensing Experimental Research Station,ChineseAcademy of Sciences,Lanzhou1730000,Gansu,China)收稿日期：2 0 2 2-0 9-16；修回日期：2 0 2 2-10-2 2；录用日期：2 0 2 2-10-2 4；网络出版日期：2 0 2 2-11-15基金项目：国家自然科学基金项目（418 7 518 2）；中国科学院高层次人才计划项目（E2290702）；广西重点研发项目（2 0 2 1AB40108，2021AB40137）；北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室开放基金项目（NNNU-KLOP-K2103）；宁波市公益性计划重点项目（2 0 2 2 S18 1）；宁波市自然科学基金项目（2 0 2 0 0 3N4192，2 0 2 0 0 3N419 3）作者简介：汪冬冬（19 9 3一），男，工程师，硕士，主要从事卫星雷达观测资料评估。E-mail：w a n g d d 2 7 ma i l 2.s y s u.e d u.c n通信作者：陈生（19 7 9），男，研究员，博士，主要从事水文气象遥感研究。E-mail：c h e n s h e n g n i e e r.a c.c nCEditorial Department of Water Resources and Hydropower Engineering.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license.2汪冬冬，等/CPM卫星在台风降水过程中的应用评估Abstract:Objective In order to understand the monitoring levels of the new generations of meteorological satellites for mete-orological disaster early warning,Methods J the precipitation estimation capabilities of GPM multi-source satellite fusion prod-ucts,i.e.(V6B)IMERG(E_Cal,L_Cal,F_ Cal,F_Uncal,during 8 typhoons:Chan-hom,Rumbia,Jongdari,Lekima,Mitag,Hagupit,In-fa and Chanthu from 20152021 are quantitatively assessed with the methods of correlation coefficient(CC),relative bias(RB),root-mean-squared error(RMSE),grading and scoring indexes,etc.through taking the data fromabout 6000 rain-gauge stations in the region of the Yangtze River Delta as the basis.Results The results show that(1)fourproducts of IMERG can basically capture the precipitation distributions during the periods of the typhoons,of which the meanCC are 0.70,0.72,0.78 and 0.73 respectively within the region of the Yangtze River Delta,but the accumulated rainfalls inthe region are prone to be underestimated;(2)IMERG products are poorly performed for the rainfall estimation within the pre-cipitation center with the corresponding CC of 0.42,0.44,0.53,0.48 respectively;(3)the four products of IMERG canaccurately monitor the changing trends of the hourly precipitations in the whole region of the Yangtze River Delta and the pre-cipitation centers with all the mean CC of over O.8,but they have different extents of underestimations and laggings for thepeaks of short-term precipitation.Conclusion IMERG products have better estimation capabilities for the precipitation lessthan 5 mm/h,but the estimation capabilities are to be gradually decreased along with the increase of the precipitation intensity(520 mm/h)and then almost impossible to estimate the extreme precipitation over 20 mm/h.The precipitation estimationperformances of F_ Cal,F_ Uncal,L_ Cal,E_ Cal generally become worse in turn during the typhoons,thus the accuracies oftheir estimation capabilities for intensive rainfall are necessary to be further improved.Keywords:CPM;IMERG;quantitative assessment;precipitation estimation;typhoon;extreme rainfall;climate change;rainfall0引言高质量的降水产品对业务天气预报、气候模式、水文气象，全球水循环分析以及农业发展等发挥了重要作用。然而，由于海陆分布的差异，如何得出准确可靠的降水数据一直是科学家们呕需面对的重要问题 1-3。当前，全球的降水数据主要由地面雨量站，天气雷达以及多源卫星等观测方式得出 4-5。地面雨量站可以直接观测出降雨量，并且是最准确的雨量观测数据，但它是单点数据并且分布不均匀，同时也受到地形限制 6-7 。天气雷达可探测出更高时空分辨率的降雨量，但它对山区的雨量误差相对较大 8-10 。另外，天气雷达探测的范围十分有限，一些发展中国家的天气雷达布置较稀疏，海洋上也没有天气雷达覆盖。相对于雨量站和天气雷达，多源卫星可探测出全球降水，其中包括海洋、高山以及其它没有雨量站和天气雷达覆盖的地区 2,12-14TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission）是第一颗专用于观测热带、亚热带降水的气象卫星 15。TRMM 由 NASA(National Aeronautics and Space Admin-istration)和 JAXA(Japan Aerospace Exploration Agency)合作开发设计 16 。基于TRMM卫星的观测开发的卫星降水产品主要包括PERSIANN（Pr e c i p i t a t i o n Es t i m a-tion from Remately Sensed Information using ArtificialNeural Networks)，PER SI A NN-C C S(PER SI A NN-C lo u dClassification System），CM O R PH（Cl i ma t e Pr e d i c t i o nCenter MORPHing technique），T M PA（T R M M M u l t i-satellite Precipitation Analysis)以及 GSMap(Global Sat-ellte Mapping of Precipitation project 5.17-20,其中TMPA产品取得了巨大成功，被广泛应用于水文、气象、农业等领域 1,2 1-2 3 2015年4月15日TRMM卫星因燃料用完而退役11.41。为继承和利用TRMM卫星的各种优势和资源，NASA和JAXA共同发起全球降水测量计划(GPM,Global Precipitation Measurement mission)，并于2 0 14年2 月2 7 日在日本鹿儿岛成功发射了CPM卫星。GPM扩展了TRMM的传感载荷，提高了TRMM时期的QPE（Q u a n t i t a t i v e Pr e c i p i t a t i o n Es t i m a-tion)的准确率，也比TRMM探测更大的范围，能够提供全球范围基于微波的3h以内以及基于微波和红外的半小时雨雪数据产品 2 4-2 5GPM可更好地监测到降水云团整个生命周期的运动和演变，特别是对地面观测难以捕捉的海上台风系统 15。因此，GPM的应用非常有助于台风的预报。GPM中最核心的降水估测算法 IMERG(Integrated Multi-satellite Retrievals forGPM)集中了PERSIANN-CCS、CM O PR H 和TMPA的众多优点，可以估测出更精细的降水 2 6 。许多学者从年度和季节角度评估了IMERG产品对我国大陆地区的降水估测能力，结果表明，IMERG在低纬地区表现较好 2.41。另有一些研究表明，IMERG估测极水利水电技术（中英文）第54卷2023年第10 期水利水电技术（中英文）第54卷2023年第10 期汪冬冬，等/GPM卫星在台风降水过程中的应用评估端降水仍不够稳定:5,27-29我国是一个台风多发的国家。由于台风期间降水分布异常复杂，并且地面观测手段对海上台风的探测非常有限 30 。气象部门要准确的预报台风在某个地区的过程雨量难度极大，而卫星可有效探测到台风在海上的降水实况，对台风预报具有极大的帮助。如前所述，2 0 15年以来新一代GPM卫星的观测能力较TRMM卫星已经大幅提升，但CPM对台风期间的降水监测是否有提升，目前了解依然较少。2 0 15一2 0 2 1年，我国长江三角洲（以下简称长三角）地区有8 次影响较大的台风，分别是2 0 15年“灿鸿”，2 0 18 年“温比亚”“云雀”，2 0 19 年“利奇马”“米娜”，2020年“黑格比”，2 0 2 1年“烟花”“灿都”。8 次台风影响期间，都对长三角地区部分大城市中心及附近造成了严重的降水。针对这8 次台风过程，本研究综合评估IMERG产品对8 次台风过程的降水估测精度，揭示卫星对台风降水的观测能力，便于给开发者改进卫星降水估测算法和气象业务部门的雨量预报提供有力的参考。1研究区域、数据与方法1.1研究区域和对象研究区域是长三角地区，包括上海、江苏、浙江、安徽三省一市。长三角地区是我国经济发展最活跃、开放程度最高的区域之一。如图1（a)所示，长三角地区面积广阔，地形复杂，其中浙江和安徽西南部以山区为主，上海、江苏和安徽中北部以平原为主。每年夏秋季节，长三角地区经常有多个台风登陆。登陆台风所引起的大风和暴雨往往会给长三角地区带来严重的经济损失。评估该区域的卫星降水产品，可更加客观地反映出IMERG在不同地形上的降水估测能力。图1(b)给出了2 0 152 0 2 1年期间影响长三角地区的8 次台风，分别是“灿鸿”“温比亚”“云雀”“利奇马”“米娜”“黑格比”“烟花”“灿都”。关于8 次台风对长三角地区的影响情况如表1所列。评估的开始和结束时间为台风在长三角地区的主要降雨时段（见表1）。表12 0 152 0 2 1年8 个台风的主要信息（北京时间）Table 1 Specific information of 8 typhoon events in20152021(Beijing Time)最大站点号总持续台风开始时间结束时间累积降雨时间/h量/mm1灿鸿20150710T08:0020150712T08:0048530.52温比亚20180816T09:0020180818T11:0050500.73云雀20180802T10:0020180804T04:0042275.14利奇马20190809T00:0020190811T12:0060799.45米娜20191001T01:0020191002T07:0030443.16黑格比20200803T14:0020200805T11:0045549.87烟花20210722T09:00 20210729T09:001681032.68灿都20210912T01:0020210914T20:0067425.51.2研究数据地面雨量站录得的实测数据可真实反映雨量站附近地区的降水实况。如图1（a）所示，本次研究采用长三角地区约6 0 0 0 个地面雨量站的小时数据作为标准参考数据，该数据由浙江省气象局的数据库提供。雨量站数据时间范围分别是8 个台风的开始和结束时间(见表1)。本次研究的评估数据是由NASA研发的最新版（V6 B）全球降水计划多卫星联合反演IMERG产品(https:/pmm.nasa.gov/data-access/downloads/gpm）。IM ER G 产品是由CPM卫星群的微波（PMW）、红外（IR)以及其它高时空分辨率的降水观测产品相150035N灿鸿雨量站1200温比亚34N95080030N云雀660利奇马54032N44025N米娜360黑格比300烟花20N240灿都30N18012015N804028N1510N0116E118E120E122E115E120E125E130E135E140E145E(a）长三角地区地形及地面雨量站分布(b）8 个影响长三角地区的台风路径图1长三角地区地形及地面雨量站分布和8 个影响长三角地区的台风路径Fig.1Terrain and gauge distribution over Yangtze River Delta and tracks of 8 typhoons affecting the Yangtze River Delta水利水电技术（中英文）第54卷2023年第10 期汪冬冬，等/GPM卫星在台风降水过程中的应用评估互校准反演而得。极轨卫星上的PMW传感器直接探测水汽，观测范围较小，时间分辨率较低，但反演的降水准确率较高。地球同步卫星的IR传感器通过测量云顶温度间接反演降水，时间精度高，但具有较大的误差 5.2 5,2 7 IMERG产品充分利用PERSIANN-CCS，CM O R PH 和TMPA的优点，可提供时空分辨率为0.10.1、30 min的QPE产品。IMERG产品有3类QPE产品，分别是EarlyRun、La t e R u n、Fi n a lRun。Ea r l y R u n 是准实时QPE产品，时间滞后4h，只采用前向外推的推演算法，可用于临近业务应用 5.2 5.2 7 。LateRun是近实时QPE产品，时间滞后12h，采用了允许插值的前向和后向推演算法，可用于逐日或长时间的灾害分析 5.2 5.2 7 。Final Run 滞后约3.5个月才对外发布，是采用多源卫星数据与NCAR的CPCC(Global Precipitation Climatology Center)逐月雨量站降水数据订正的最终产品，可用于科学研究 5.2 5.2 7 。本次研究，将分别评估IMERC EarlyRun和IMERGLateRun中经过气候参数订正的产品（EarlyCalibration和LateCalibration，以下简称E_Cal和L_Cal)以及FinalRun中经过雨量站数据订正（FinalCalibration，以下简称F_Cal）和未经雨量站数据订正（Fi n a l U n c a l i b r a t i o n，以下简称F_Uncal）的产品（见表2）。1.3研究方法由于IMERG产品时间分辨率为30 min，而雨量站数据时间分辨率为1h，因此将IMERG产品均值化处理成时间分辨率为1h。将地面雨量站小时数据用插值方法处理成0.10.1的格点数据（以下简称GG_Obs）。本次研究使用NCL（V6.6.2）中的Cress-man插值方法，使其经纬度与IMERG产品的经纬度匹配，插值结果用于雨量空间分布分析。Cressman插值方法会产生一定的误差，本次研究暂不考虑这种误差。利用定量降水评估中客观评估方法对IMERG卫星降水产品的精度和误差进行综合评估：相对偏差（R e l a t i v e Bi a s，R B）、相关系数（Correlation Coeffi-cient，CC）、均方根误差（Root-Mean-Squared Error，RMSE）、分数标准误差（FractionalStandardError，FSE）、误报率（FalseAlarmRatio，FA R）、命中率（Pr o b a b i l i t y o f D e t e c t i o n，PO D）、临界成功指数（Crit-icalSuccessIndex，CSI）。R B可用于评价卫星产品与地面雨量站的总体雨量差异。CC可用于评估卫星产品在时空上与地面雨量站的相关性。RMSE可反映卫星产品的整体精度和误差水平，其数值越小表示准确度越高。FSE可表示卫星产品均值与雨量站均值的差距，FSE越小，表明卫星产品均值与雨量站的均值差距越小。FAR、PO D、CSI 可反映出卫星产品在不同降水阈值下的表现。FAR表示卫星对降水事件的误报程度，POD表示卫星及时捕捉降水事件的能力，CSI可用来衡量卫星产品监测实际降水事件的真正水平。表3给出了FAR、PO D、CSI 的列联表，其中A表示卫星准确估测的事件数，B表示错误估测的事件数，C表示漏估的事件数，D表示准确估测没有降水的事件数。上述评估的计算方法如表4所列。2结果分析2.1累积雨量的空间分布特征分析台风“灿鸿”期间，台风雨量主要集中在浙江东部沿海地区A区，见图2（a）】。IM ER G 产品的雨量分布基本与实况类似，但是IMERG产品在A区的累积雨量较实况偏低，并且未能估测到安徽东南部山区的雨带分布 见图2（a)。台风“温比亚”期间，降水中心主要在安徽中北部及江苏西部B区，见图2（f)。IM ER G 基本可以反映出实况的雨量分布，但是IMERG对安徽地区的雨量估测明显偏低。对比4个IMERG产品可知，F_Cal产品估测相对较好，但是对地形复杂的大别山区雨量估测仍然偏低（B区西南部）。另外，IMERG估测的降水中心位置较实况稍偏东。台风“云雀”期间，降水中心范围较小，主要集中在浙江绍兴、嘉兴一带C区，见图2（k）。IMERG可以较好地估测到雨带分布，降水中心的雨量与位置基本与实况一致。然而，IMERG估测的雨量范围较实况偏小，且几乎没有估测到江苏地区的弱雨带。台风“利奇马”期间，降水主要集中在浙江东南沿海以及杭州附近区域 D区，见图2（p)，经表2IMERG不同产品特征Table 2The features of IMERG products产品主要算法时间分辨率/h空间分辨率数据来源网址E_Cal前向外推（气候参数订正）0.50.10.1htps:/gpm.nasa.gov/data/directoryL_Cal前向和后向推演（气候参数订正）0.50.1x0.1https:/gpm.nasa.gov/data/directoryF_Cal前向和后向推演（月雨量站订正）0.50.1x0.10https:/gpm.nasa.gov/data/directoryF_ Uncal前向和后向推演（未经月雨量站订正）0.50.1x0.1https:/gpm.nasa.gov/data/directory5水利水电技术（中英文）第54卷2023年第10 期汪冬冬，等/CPM卫星在台风降水过程中的应用评估表3IMERG产品与雨量站插值降水列联表Table3Contingency table of gauge and IMERG estimates闵值Gauge阅值Gauge阅值IMERG阅值ABIMERG 8 mm/h）事件发生次数占总降水事件较低图10(b)给出了8 个台风影响期间，IMERG估测到不同区间的累积降水量占总降水量的百分比。12水利水电技术（中英文）第54卷2023年第10 期汪冬冬，等/CPM卫星在台风降水过程中的应用评估RB/%RMSE/mmCC4.0RB/%RMSE/mmCC1.8F_UncalECal-53.490.400.94一FCalE_Cal-19.930.450.891.5LICal-49.970.370.97LCal3.0L_Cal-18.360.450.88F_Cal-34.240.270.95ECalF_Cal11.40.430.931.2F Uncal-53.4410.390.97F_Uncal-6.990.93-GG_Obs0.92.00.61.00.30.00.001020304001020304050影响时间/h影响时间/h(a)灿鸿(b)温比亚4.01.5RB/%RMSE/mmCCRB/%RMSE/mmCCE_Cal-21.440.210.73E_Cal-36.870.710.911.2L_Cal-17.640.180.793.0L_Cal-26.360.520.94F_Cal25.090.19V0.87F_Cal-3.130.360.970.9F_Uncal6.19Q.86F_Uncal-3.310.390.96142.00.61.00.30.00.00102030400102030405060影响时间/h影响时间/h(c)云雀(d)利奇马6.0RB/%RMSE/mmCC1.5RB/%RMSE/mmCC5.0ECal-42.310.520.59E_Cal-24.290.250.63L_Cal-31.370.420.721.2L_Cal-19.910.230.684.0F_Cal69.9240.670.87F_Cal0.390.150.85FUncal152:12.370.850.9F_Uncal-8.60-0.150.863.02.00.61.00.30.00.0051015202530010203040影响时间/h影响时间/h(e)米娜(f)黑格比3.01.8RB/%RMSE/mmCCRB/%RMSE/mmCC2.5E_Cal-45.910.480.921.5ELCal-60.210.350.92L_Cal-39.510.420.93LCal-57.410.320.952.0FCal-27.280.330.941.2FCal-22.110.170.95F_Uncal-41.110.430.94F_Uncal-40.630.250.951.50.91.00.60.50.30.00.003060901201500102030405060影响时间/h影响时间/h(g）烟花(h）灿都图8GG_Obs和IMERG在长三角地区平均雨量的逐小时变化（对应台风依次是“灿鸿”“温比亚”“云雀”“利奇马”“米娜”“黑格比”“烟花”“灿都”）Fig.8 Area-average hourly rainfall change of GG_Obs and IMERG products over Yangtze River Delta during typhoon Chan-hom,Rumbia,Jongdari,Lekima,Mitag,Hagupit,In-Fa,ChanthuIMERG产品在0.511mm/h区间的CDFu曲线一直高于GG_Obs。结合CDFc曲线，可发现当大于8 mm/h 时，E_Cal、L_C a l、F_C a l、F_U n c a l 监测到的发生率分别为3.12%、3.6 4%、6.51%、5.67%。同时，它们在这个降水区间（8 mm/h）占的总降水量分别为2 8.2 2%、30.19%、37.7 7%、39.84%。G G _O b s 在该区间的发生率和占总降水量分别为7.51%和43.7 0%。这也表明，IMERG产品总体上容易低估对较强降水（8 mm/h）。另外，值得说明的是，当大于12 mm/h时，F_Uncal监测到的发13水利水电技术（中英文）第54卷2023年第10 期汪冬冬，等/CPM卫星在台风降水过程中的应用评估128RB/%RMSE/mmCCF_UncalRB/%RMSE/mmCC10E_Cal-64.192.740.84-F_CalE_Cal-30.590.85人0.93L_Cal-58.892.390.92L_Cal6LCal-21.030.780.908F_Cal-36.691.690.91-E_CalF_Cal7.570.600.95F_Uncal1.-61.642.510.92-GG_ObsFUncal-10.810.51Q95644220001020304001020304050影响时间/h影响时间/h(a)灿鸿(b)温比亚1018ELCalRB/%-3.62RMSE/mm2.520.86CC8ECalRB/%-34.12RMSE/mm1.370.91CC15LICal0.262.130.91LiCal-23.501.020.94FCal-6.171.820.91FCal-0.080.730.9612FIUncal4.232.170.906FUncal4.810:830.9694623000102030400102030405060影响时间/h影响时间/h(c）云雀(d)利奇马8RB/%RMSE/mmCCRB/%RMSE/mmCC30ECal-59.723.920.70ECal-48.171.840.5125LCal-48.593.160.836LiCal-32.771.510.65FCal69.324.250.86FCal-14.440.850.8820FIUncal164.049.090.86F_Uncal-23.77:0.980.87415102500051015202530010203040影响时间/h影响时间/h(e)米娜(f)黑格比414RB/%RMSE/mmCCRB/%RMSE/mmCCECal-49.550.820.7512ELCal-52.702.370.953LCal-42.940.720.8010LICal-47.182.100.97FLCal-30.850.590.83FCal-8.301.180.96FUncal-41.220.700.808FIUncal-26.901.580.9726420003060901201.500102030405060影响时间/h影响时间/h(g）烟花(h)灿都图9GG_Obs和IMERG在降水中心平均雨量的逐小时变化，对应台风依次是“灿鸿”“温比亚”“云雀”“利奇马”“米娜”“黑格比”“烟花”“灿都”Fig.9Area-average hourly rainfall change of GG_ Obs and IMERG products over the rainfall centers during typhoon Chan-hom,Rumbia,Jongdari,Lekima,Mitag,Hagupit,In-Fa,Chanthu生率和占总降水量分别为为3.0 2%和2 7.9 4%。GG_Obs在该区间（12 mm/h）的发生率和占总降水量分别为3.55%和2 7.38%。这说明F_Uncal总体上高估了大于12 mm/h的降水，主要原因可能是F_Uncal产品对“云雀”，“利奇马”和“米娜”等台风在该区间（12 mm/h）出现了较明显的高估2.4分级降水检验一般分级降水检验常用POD、FA R、CSI这三个指标来衡量卫星降水产品的准确性。图11给出IME-RG对8 个台风降水估测的综合检验结果，降水强度14水利水电技术（中英文）第54卷2023年第10 期汪冬冬，等/CPM卫星在台风降水过程中的应用评估100100F_Uncal80F_Cal80L_Cal%/PELCal%/16060GG_Obs40402020000.10.20.512481632641280.10.20.51248163264128降水率阈值/mmh-l降水率阅值/mmh-l(a）不同区间降水强度的发生概率(b）占总降水量百分比图10IMERG监测到的不同区间降水强度的发生概率和累积降水量与总降水量的百分比（降水率区间为0.1 12 8 mm/h，间隔0.1mm/h）Fig.10 Cumulative distribution of rainfall rates for IMERG products in terms of occurrence and volume during the 8 typhoon.(The rainfall rate range is 0.1 128 mm/h,the interval used here is 0.1 mm/h)阅值为0.1 50 mm/h，间隔为1mm/h。图11中可明显看出，随着雨强的增大，IMERG对台风降水的监测能力逐渐下降，即POD和CSI逐渐下降，FAR逐渐上升。IMERG对小于5mm/h降水率监测能力较好，POD和CSI维持在相对较高的水平，FAR也相对较低。IMERG中F_Cal的POD和CSI表现最好，F_Uncal、L_Ca l 和E_Cal 的表现依次变差。另外，4个产品在小于5mm/h降水率的FAR表现基本一致，没有明显的优劣，但它们在5 2 0 mm/h区间的表现有明显差异（见图11）。在5 9 mm/h时，4个产品的POD和CSI快速下降，其中F_Cal的POD和CSI的下降速度相对较缓，表现相对较稳定，F_Un-cal、L_Ca l 和E_Cal表现依次变差（见图11）。在9mm/h左右时，4个产品的POD和CSI的差异达到最大。在9 2 0 mm/h时，可发现4个产品的POD和CSI的下降速度逐渐变缓，并且也逐渐趋于一致。这表明随着降水率增强到一定程度时，4个产品的监测能力都在减弱并逐渐达到一致水平。另外，F_Uncal产品的FAR在9 2 0 mm/h区间明显增加，表明F_Uncal对该区间降水率的误报较为明显。当降水率大于2 0 mm/h时，IMERG中的4个产品都表现较差，POD和CSI都低于10%，FAR高于8 5%，说明IMERG难以监测到降水率大于2 0 mm/h的极端降水。IMERG中各个产品对极端降水的监测也略有差异，在POD和CSI中，E_Cal和L_Cal稍低于F_Cal和F_Uncal。FA