最新GPM降水?dāng)?shù)據(jù)在黃河流域的精度評(píng)估

李媛媛， 寧少尉， 丁偉， 金菊良， 張政

(1.大連理工大學(xué)水利工程學(xué)院，大連 116023； 2.合肥工業(yè)大學(xué)土木與水利學(xué)院，合肥 230009)

0 引言

降水是全球水循環(huán)過程中的基本環(huán)節(jié)，降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)水文模擬、水資源管理、災(zāi)害控制等具有重要意義。由于降水具有較大的時(shí)空分布差異性，所以獲得精確的降水信息十分困難。目前主要有雨量計(jì)、氣象雷達(dá)和遙感衛(wèi)星3種降水測(cè)量方式[1]。雨量計(jì)存在空間分布不均和數(shù)量稀少的問題，不能很好地捕捉降水的時(shí)空變化，評(píng)估區(qū)域或全球尺度的降水十分困難[2]; 雷達(dá)觀測(cè)能獲得大面積的實(shí)時(shí)高空間分辨率數(shù)據(jù)，并且能夠提供暴雨的內(nèi)部結(jié)構(gòu)[3],但是雷達(dá)監(jiān)測(cè)同樣存在不能獲得連續(xù)的時(shí)空降水?dāng)?shù)據(jù)的問題，并且伴有不同的誤差，包括平均場(chǎng)誤差和隨機(jī)誤差等[4]; 衛(wèi)星降水測(cè)量可以提供連續(xù)的降水信息，并且具有分辨率高、覆蓋范圍大以及不受地形地貌限制的特點(diǎn)[5]?？梢姡厍蛴^測(cè)衛(wèi)星是目前唯一獲得時(shí)空上連續(xù)降水?dāng)?shù)據(jù)的方式[6-7]。

1997年11月熱帶降水測(cè)量(tropical rainfall measuring mission，TRMM)衛(wèi)星的成功發(fā)射，開啟了全球降水測(cè)量新時(shí)代[8]。相對(duì)于傳統(tǒng)觀測(cè)，它大幅度提高了降水測(cè)量的時(shí)空分辨率，但其主要覆蓋地區(qū)為熱帶、亞熱帶地區(qū)，監(jiān)測(cè)中大型降水，而對(duì)中高緯度地區(qū)的微量降水和凍雨，在觀測(cè)靈敏度上還存在不足[9]。2014年2月28日，由美國(guó)國(guó)家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)和日本宇宙航空研究開發(fā)機(jī)構(gòu)(Japanese Aerospace Exploration Agency，JAXA)共同研發(fā)的全球降水測(cè)量計(jì)劃衛(wèi)星(global precipitation mission，GPM)成功發(fā)射。作為TRMM衛(wèi)星的繼承者，它進(jìn)一步提高了降水產(chǎn)品的時(shí)空分辨率和降水?dāng)?shù)據(jù)的精度，并真正實(shí)現(xiàn)了全球范圍內(nèi)的降水觀測(cè)。GPM核心觀測(cè)平臺(tái)攜帶的儀器設(shè)備更加先進(jìn)，能夠更加精確地捕捉微量降水(低于0.5 mm/h)和固態(tài)降水[9]； 然而衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)內(nèi)部存在一些誤差，在使用之前需進(jìn)行精度檢驗(yàn)。不同降水產(chǎn)品在不同地區(qū)具有不同的精度，需要分別進(jìn)行精度評(píng)估，目前的研究主要集中于TRMM產(chǎn)品，對(duì)于GPM降水產(chǎn)品的研究十分少見。GPM能夠提供4種級(jí)別產(chǎn)品，其中GPM IMERG和GSMap-gauged產(chǎn)品是最有應(yīng)用前景且經(jīng)過校驗(yàn)的時(shí)空分辨率最高的衛(wèi)星降水產(chǎn)品。目前關(guān)于GPM IMREG產(chǎn)品的研究大多為大尺度區(qū)域分析評(píng)價(jià)，缺少小尺度評(píng)估，而關(guān)于GSMap-gauged產(chǎn)品的研究則極少。黃河流域作為我國(guó)主要流域之一，在該流域分析降水產(chǎn)品的性能有利于產(chǎn)品的應(yīng)用與推廣。本文以黃河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，以雨量計(jì)值為實(shí)際值進(jìn)行GPM IMERG和GSMap-gauged的誤差組成分析，同時(shí)進(jìn)行2個(gè)降水?dāng)?shù)據(jù)的日、月尺度精度評(píng)估和極端降水觀測(cè)能力的比較。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

黃河流域地理位置處于E95°53′～119°05′，N32°10′～41°50′之間，地勢(shì)呈西高東低。流域多年平均年降水量可達(dá)465 mm，分布總趨勢(shì)是由西北向東南遞增； 年均徑流總量為580億m3。隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展，黃河流域修建了大量引、蓄、提水工程，上世紀(jì)80年代耗用年徑流量已達(dá)2.8～2.9×1010m3，其中城市、工業(yè)用水約為1.1×109m3，其余均為農(nóng)業(yè)用水。黃河徑流的水資源利用率約為50%，相比于其他河流，處于較高水平[10]。研究區(qū)氣象站和高程分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域圖Fig.1 Map of study area

1.2 數(shù)據(jù)源

本文使用的地面觀測(cè)數(shù)據(jù)來自國(guó)際氣象信息中心和中國(guó)氣象管理局發(fā)布的2014年4月—2016年3月的日降水分析產(chǎn)品，空間分辨率為0.25°。用于生成日降水分析產(chǎn)品的雨量計(jì)數(shù)據(jù)經(jīng)過3層檢驗(yàn)，包括極值檢驗(yàn)、內(nèi)部連續(xù)性檢驗(yàn)和空間連續(xù)性檢驗(yàn)[11]，最終驗(yàn)證結(jié)果表明日降水分析產(chǎn)品與不同地區(qū)的雨量計(jì)觀測(cè)結(jié)果具有較好的一致性[12]。

本文中的2個(gè)衛(wèi)星降水產(chǎn)品性能參數(shù)參見表1，選取的時(shí)段與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)相同。

表1 2個(gè)最新的衛(wèi)星降水產(chǎn)品的主要性能參數(shù)Tab.1 Main performance parameters of the two latest satellite precipitation products

GPM IMERG降水估計(jì)是結(jié)合GPM攜帶的傳感器數(shù)據(jù)和地球同步衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并根據(jù)國(guó)際氣象中心發(fā)布的雨量計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正的衛(wèi)星降水產(chǎn)品[13]； GSMap-gauged數(shù)據(jù)集是基于GSMap-MVK，并通過全球日測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行修正的GSMap系列產(chǎn)品[14-15]。

由于下載的2個(gè)衛(wèi)星降水產(chǎn)品時(shí)空分辨率和日降水分析產(chǎn)品不同，為了能夠直接比較，分別將2個(gè)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，以獲得時(shí)間分辨率為1 d，空間分辨率為0.25°的降水?dāng)?shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 評(píng)估指標(biāo)

本文選取了平均誤差(mean error，ME)、與雨量計(jì)觀測(cè)降水量的相關(guān)系數(shù)(correlation coefficient，CC)、相對(duì)誤差(relative bias，RB)和均方根誤差(root mean square error，RMSE)4個(gè)常用指標(biāo)定量評(píng)價(jià)衛(wèi)星降水產(chǎn)品性能，計(jì)算公式分別為

(1)

(2)

(3)

(4)

2.2 極端降水指數(shù)

本文選取了6個(gè)常用的極端降水指數(shù)評(píng)價(jià)降水產(chǎn)品監(jiān)測(cè)黃河流域極端降水事件發(fā)生的能力，各指數(shù)定義見表2。

表2 極端降水指數(shù)表Tab.2 Extreme precipitation index table

2.3 誤差分析

根據(jù)Tian等[16]提出的衛(wèi)星降水產(chǎn)品誤差分解方法進(jìn)行2個(gè)產(chǎn)品誤差成分評(píng)估，可以將降水產(chǎn)品總誤差E分解為探測(cè)到降水誤差H、漏報(bào)誤差M和空?qǐng)?bào)誤差F。分解后誤差與總誤差關(guān)系為

E=H+M+F，

(5)

式中：H為衛(wèi)星降水產(chǎn)品和雨量計(jì)均觀測(cè)到降水時(shí)的降水?dāng)?shù)據(jù)差值；M為衛(wèi)星降水產(chǎn)品觀測(cè)為無雨而雨量計(jì)為有雨時(shí)的降水?dāng)?shù)據(jù)差值；F為衛(wèi)星降水產(chǎn)品觀測(cè)為有雨而雨量計(jì)為無雨時(shí)的降水?dāng)?shù)據(jù)差值。所有誤差值均為衛(wèi)星產(chǎn)品數(shù)值據(jù)減去雨量計(jì)數(shù)據(jù)值。本文選定有雨和無雨的臨界值為0.1 mm。

3 結(jié)果與分析

3.1 誤差空間分布特征

圖2顯示了2種產(chǎn)品的總誤差和分解后誤差的空間分布情況。

(a)EGSMap-gauged(b)HGSMap-gauged(c)MGSMap-gauged(d)FGSMap-gauged

(e)EGPM IMERG(f)HGPM IMERG(g)MGPM IMERG(h)FGPM IMERG

圖22個(gè)降水產(chǎn)品在黃河流域的年平均誤差分布

Fig.2AnnualmeanerrordistributionoftwoprecipitationproductsintheYellowRiverBasin

通過圖2(a)可以看出GSMap-gauged產(chǎn)品在黃河流域大部分區(qū)域的E為正值，即發(fā)生高估降水事件。對(duì)比圖2(a)—(d)可知E的空間分布特征與H的空間分布較與M和F相比更為相似，該現(xiàn)象的產(chǎn)生主要是由于M和F值符號(hào)相反，誤差部分抵消，導(dǎo)致E主要由H組成。GSMap-gauged產(chǎn)品的M值在黃河流域均較小，表明該誤差成分受地形影響不明顯。對(duì)于GPM IMERG產(chǎn)品，E整體表現(xiàn)為東部高估，西部低估，低估降水區(qū)域誤差主要來自于M。圖2(b)和(f)，(c)和(g)，(d)和(h)分別為2個(gè)產(chǎn)品的H值、M值和F值空間分布，結(jié)果顯示： 2個(gè)產(chǎn)品的H值空間分布趨勢(shì)相似，但是GSMap-gauged產(chǎn)品的H絕對(duì)值較??； 相比GSMap-gauged產(chǎn)品，GPM IMERG產(chǎn)品受M影響更顯著些，尤其是在黃河流域西部高海拔地區(qū)，由此導(dǎo)致在黃河流域GPM IMERG產(chǎn)品整體性能相對(duì)較差； 2個(gè)產(chǎn)品的F絕對(duì)值都相對(duì)較小，說明2個(gè)產(chǎn)品均不易發(fā)生空?qǐng)?bào)事件。

海拔是影響衛(wèi)星降水產(chǎn)品數(shù)據(jù)誤差空間分布特征的主要因素，不同海拔下誤差值如圖3所示。

(a) GSMap-gauged(b) GPM IMERG

圖3降水?dāng)?shù)據(jù)誤差隨海拔變化趨勢(shì)

Fig.3Variationoftheerrorcomponentsforbothsatelliteproductsbyelevation

圖3(a)和(b)顯示2個(gè)產(chǎn)品的F和H值相差不大，而M相差較大，表明M是導(dǎo)致2個(gè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)差異的主要因素。對(duì)比圖3中各曲線斜率，可知GSMap-gauged產(chǎn)品的各誤差值隨海拔變化較為平緩，而GPM IMERG產(chǎn)品的各誤差值隨海拔變化較為劇烈，且GPM IMERG產(chǎn)品的E和M值比H和F值受海拔影響更加明顯。由于F值和M值一正一負(fù)，且在低海拔地區(qū)F值大于M的絕對(duì)值，而高海拔地區(qū)F值小于M的絕對(duì)值，導(dǎo)致GPM IMERG產(chǎn)品總誤差在低海拔區(qū)域主要受H和F影響，在高海拔地區(qū)變?yōu)橹饕蹾和M影響，成為在高海拔區(qū)域低估而低海拔區(qū)域高估的主要原因。綜合分析可以得出，在變化的地形條件下，GSMap-gauged產(chǎn)品具有更好的降水觀測(cè)能力，數(shù)據(jù)精確度更高。

為了進(jìn)一步研究降水強(qiáng)度大小對(duì)誤差成分的影響，計(jì)算各降水強(qiáng)度區(qū)間的降水量總和占總降水量的比值，即降水頻率分布，結(jié)果如圖4所示。其中： 圖4(a)為2個(gè)產(chǎn)品和雨量計(jì)測(cè)得的總降水量的降水頻率分布； 圖4(b)為2個(gè)產(chǎn)品和雨量計(jì)同時(shí)探測(cè)到降水時(shí)的降水頻率分布，圖例中“雨量計(jì)-GSMap/GPM”表示雨量計(jì)和GSMap-gauged/GPM IMERG產(chǎn)品同時(shí)觀測(cè)到降水時(shí)，雨量計(jì)測(cè)得的降水量的頻率分布； 圖4(c)為2個(gè)產(chǎn)品相對(duì)于雨量計(jì)漏報(bào)降水量的降水頻率分布； 圖4(d)為2個(gè)產(chǎn)品相對(duì)于雨量計(jì)空?qǐng)?bào)降水量的降水頻率分布。

(a) 總降水量(b) 探測(cè)到降水量(c) 漏報(bào)降水量(d) 空?qǐng)?bào)降水量

圖4降水頻率分布圖

Fig.4Frequencydistributionsofthetotalprecipitationaswellasthehit,missedandfalseprecipitation

由圖4(a)可知，GSMap-gauged產(chǎn)品高估了降水量小于8 mm/d的降水，低估了降水量大于16 mm/d的降水； GPM IMERG產(chǎn)品低估了降水量小于32 mm/d的降水，高估了降水量大于32 mm/d的降水； 當(dāng)降水量小于2 mm/d時(shí)，GPM IMERG產(chǎn)品的監(jiān)測(cè)結(jié)果和雨量計(jì)結(jié)果更為接近，即對(duì)微量降水的監(jiān)測(cè)能力更好。2個(gè)產(chǎn)品的探測(cè)到降水量與總降水量數(shù)值較漏報(bào)和空?qǐng)?bào)降水量更為接近，說明探測(cè)到降水量占總降水量的比重最大。圖4(c)顯示GPM IMERG產(chǎn)品的漏報(bào)降水量發(fā)生頻率高，最大值約是GSMap-gauged產(chǎn)品數(shù)值的4倍，說明GPM IMERG更易發(fā)生漏報(bào)事件。圖4(d)顯示2個(gè)產(chǎn)品空?qǐng)?bào)降水量頻率分布幾乎重合，相差甚微。衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的誤差分解研究能夠?yàn)閿?shù)據(jù)使用者對(duì)數(shù)據(jù)在不同使用目標(biāo)環(huán)境下的適用性提供更有依據(jù)的判斷，也能為數(shù)據(jù)制作機(jī)構(gòu)改進(jìn)降水反演算法、提高數(shù)據(jù)精度提供信息支持。

3.2 黃河流域降水?dāng)?shù)據(jù)精度評(píng)估

圖5為各子流域2個(gè)產(chǎn)品在日尺度上CC和ME的空間分布。

(a) GSMap-gauged數(shù)據(jù)子流域CC值(b) GPM IMERG數(shù)據(jù)子流域CC值

(c) GSMap-gauged數(shù)據(jù)子流域ME值(d) GPM IMERG數(shù)據(jù)子流域ME值

圖5日尺度上CC值和ME值空間分布

Fig.5SpatialdistributionsofCCandMEatthedailyscale

圖5(a)和(b)為2個(gè)降水產(chǎn)品日尺度數(shù)據(jù)在2014年4月至2016年3月期間各子流域的CC值。結(jié)果顯示GSMap-gauged產(chǎn)品在各子流域CC值均大于0.7，高于GPM IMERG產(chǎn)品，表明GSMap-gauged產(chǎn)品數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)雨量數(shù)據(jù)一致性更好； GSMap-gauged產(chǎn)品的CC值在空間上分布較為均勻，而GPM IMERG產(chǎn)品受地形影響較大，海拔越高，數(shù)據(jù)精確度越低，說明GSMap-gauged產(chǎn)品對(duì)地形的適應(yīng)能力更強(qiáng)。圖5(c)和(d)為2個(gè)產(chǎn)品的ME值的空間分布，可以看出GSMap-gauged產(chǎn)品的誤差較小，ME值在[-0.2,0.2]之間，而GPM IMERG產(chǎn)品的ME值波動(dòng)較大，在[-1.0,0.35]之間。除蘭州至河口鎮(zhèn)和三門峽至花園口流域外，GSMap-gauged產(chǎn)品的ME值均小于GPM IMERG產(chǎn)品，數(shù)據(jù)精確度更高。2個(gè)產(chǎn)品誤差在空間變化趨勢(shì)相一致，均為西部低估，東部高估。圖6為2個(gè)產(chǎn)品在2014年4月至2016年3月期間月尺度數(shù)據(jù)CC和ME值，結(jié)果顯示空間變化規(guī)律和日尺度類似，但月尺度降水?dāng)?shù)據(jù)CC值高于日尺度，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性更高，能夠更準(zhǔn)確地顯示月降水情況。

(a) GSMap-gauged數(shù)據(jù)子流域CC值(b) GPM IMERG數(shù)據(jù)子流域CC值

(c) GSMap-gauged數(shù)據(jù)子流域ME值(d) GPM IMERG數(shù)據(jù)子流域ME值

圖6月尺度上CC值和ME值空間分布

Fig.6SpatialdistributionsofCCandMEatthemonthlyscale

根據(jù)日尺度降水?dāng)?shù)據(jù)，按月計(jì)算2個(gè)產(chǎn)品降水?dāng)?shù)據(jù)CC和RMSE值，結(jié)果如圖7所示。2個(gè)產(chǎn)品在4月到9月期間CC值均較高，但同時(shí)RMSE值也更大。冬季(12月到2月)變化規(guī)律正好相反。該變化的產(chǎn)生主要與降水量有關(guān)，降水量越大擬合精度越高，但同時(shí)誤差也越大。對(duì)比2個(gè)產(chǎn)品可以發(fā)現(xiàn)，GSMap-gauged產(chǎn)品各月CC值均大于GPM IMERG產(chǎn)品，且RMSE值更小，數(shù)據(jù)的精確度更高。

(a) 月降水?dāng)?shù)據(jù)CC值(b) 月降水?dāng)?shù)據(jù)RMSE值

圖7月降水?dāng)?shù)據(jù)CC和RMSE值

Fig.7MonthlyprecipitationdataCCandRMSEvalues

3.3 極端降水事件監(jiān)測(cè)能力比較

計(jì)算2個(gè)降水產(chǎn)品與雨量計(jì)的RR99p，RR95p，R20，R20TOT，CWD和CDD6個(gè)極端降水指數(shù)值，并分別作散點(diǎn)圖，如圖8(a)—(f)所示。結(jié)果表明，GSMap-gauged產(chǎn)品的6組極端降水指數(shù)的CC值均大于GPM IMERG產(chǎn)品，并且GSMap-gauged產(chǎn)品所有極端降水指數(shù)的RMSE值也比GPM IMERG小，表明GSMap-gauged產(chǎn)品的極端降水指數(shù)和雨量計(jì)擬合效果更好，能夠更好地監(jiān)測(cè)極端降水的發(fā)生。對(duì)于RR99p指數(shù)，GSMap-gauged產(chǎn)品的RB值為-11%，而GPM IMERG產(chǎn)品的RB值為3.78%，這可以追溯到圖4(a)顯示的結(jié)果： 當(dāng)降水強(qiáng)度大于16 mm/d時(shí)，GSMap-gauged產(chǎn)品會(huì)低估降水量，而GPM IMERG產(chǎn)品會(huì)高估降水量大于32 mm/d的降水。對(duì)于RR95p指標(biāo)，2個(gè)產(chǎn)品的RB值均為負(fù)數(shù)，對(duì)比圖4(a)，可以判斷RR95p值最有可能發(fā)生在16～32 mm/d。GPM IMERG產(chǎn)品的RR99P和RR95P的RB值符號(hào)相反，說明極有可能在RR99P和RR95P值之前存在1個(gè)閾值，GPM IMERG產(chǎn)品會(huì)低估小于閾值的降水，而高估大于閾值的降水，可通過校正該值前后數(shù)據(jù)提高GPM IMERG產(chǎn)品精度。雖然GSMap-gauged產(chǎn)品的R20和R20TOT指數(shù)的相對(duì)誤差絕對(duì)值較GPM IMERG產(chǎn)品大，但是RMSE值小于GPM IMERG產(chǎn)品，說明利用GSMap-gauged研究黃河流域內(nèi)某區(qū)域降水量大于20 mm降水的天數(shù)和降水總量，數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確。對(duì)于CWD和CDD指數(shù)，2個(gè)產(chǎn)品的CWD的CC值相對(duì)較高，而CDD指數(shù)的CC值較低，相關(guān)性相對(duì)較差，尤其GPM IMERG產(chǎn)品的CC值為-0.2，表明利用GPM IMERG產(chǎn)品分析連續(xù)干旱的天數(shù)與實(shí)際情況相差會(huì)很大，結(jié)果不具有參考意義。從極端降水監(jiān)測(cè)角度分析2個(gè)產(chǎn)品性能，可知GSMap-gauged產(chǎn)品對(duì)極端降水事件的監(jiān)測(cè)結(jié)果更符合實(shí)際值。

(a)RR99pGSMap-gauged(b)RR99pGPM IMERG(c)RR95pGSMap-gauged(d)RR95pGPM IMERG

(e)R20GSMap-gauged(f)R20GPM IMERG(g)R20TOTGSMap-gauged(h)R20TOTGPM IMERG

(i)CWDGSMap-gauged(j)CWDGPM IMERG(k)CDDGSMap-gauged(l)CDDGPM IMERG

圖86個(gè)極端降水指數(shù)有色密度散點(diǎn)圖

Fig.8Density-coloredscatterplotsofsixextremeprecipitationindices

4 結(jié)論

1)2個(gè)產(chǎn)品都普遍存在西部低估，東部高估的現(xiàn)象，相比GSMap-gauged產(chǎn)品，GPM IMERG產(chǎn)品在大部分地區(qū)誤差更大。對(duì)于海拔和降水強(qiáng)度影響因子，GPM IMERG產(chǎn)品的漏報(bào)誤差受其影響更為顯著，但是GPM IMERG在微量降水的觀測(cè)上能力更強(qiáng)。

2)2個(gè)降水產(chǎn)品日尺度降水?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)比結(jié)果表明，GSMap-gauged產(chǎn)品的CC值更大，ME絕對(duì)值更小，監(jiān)測(cè)性能更好。月尺度降水?dāng)?shù)據(jù)空間變化規(guī)律和日尺度類似，但其數(shù)據(jù)CC更大。

3)2個(gè)降水產(chǎn)品監(jiān)測(cè)的降水?dāng)?shù)據(jù)的精確性在時(shí)間上呈周期性變化，大致為冬季數(shù)據(jù)CC值較小，夏季數(shù)據(jù)CC值較大。

4)在極端降水觀測(cè)能力上，GSMap-gauged產(chǎn)品的所有極端降水指數(shù)CC值均大于GPM IMERG產(chǎn)品，并且GSMap-gauged產(chǎn)品所有極端降水指數(shù)的RMSE值也比GPM IMERG產(chǎn)品小，說明GSMap-gauged產(chǎn)品對(duì)極端降水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)精確度高，但是2個(gè)產(chǎn)品的CDD值的相關(guān)性都較差，尤其GPM IMERG呈負(fù)相關(guān)。

2種降水產(chǎn)品的性能評(píng)估結(jié)果反映了高分辨率產(chǎn)品在黃河流域的不同誤差特點(diǎn)，可進(jìn)一步提高GSMap-gauged對(duì)微量降水觀測(cè)的靈敏度，減小地形因素對(duì)GPM IMERG的影響，并可增加GPM IMERG對(duì)降水事件的捕捉能力，減少漏報(bào)事件的發(fā)生。

本文的不足之處在于，由于研究是以雨量計(jì)值為真值，而雨量計(jì)數(shù)據(jù)僅代表雨量計(jì)所在地的點(diǎn)雨量，數(shù)據(jù)的空間代表性沒有驗(yàn)證，導(dǎo)致文章的結(jié)論具有不確定性，僅為數(shù)據(jù)使用者提供參考。希望相關(guān)的水文定量遙感研究機(jī)構(gòu)、氣象、水文部門加快建立具有衛(wèi)星像元尺度代表性的降水測(cè)試系統(tǒng)和衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的真實(shí)性檢驗(yàn)方法，以促進(jìn)衛(wèi)星降水產(chǎn)品更好地應(yīng)用于水文研究。