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高时空分辨率的降水数据在气象学、生态学、环境学等应用方面有着十分关键的影响。目前气象研究主要使用的降水数据主要为两种:地面气象站点观测数据;卫星遥感反演数据。现有的研究证实仅仅用单点数据的传统地面气象站点实测的数据并不能很好的体现降水的空间变化特征,特别是在一些地形复杂的区域;而卫星遥感产品具有受地形限制较小的特点,而且能够生成相对精确的空间栅格数据。卫星遥感产品已被大量用在前人的研究中,但这些产品在应用过程中,空间分辨率略显粗糙,数据精度相对不高。因此探寻卫星遥感产品的降尺度方法,利用降尺度后获得的高空间分辨率的遥感降水数据在其它相关方面运用,具有十分重要的意义。本文为了获得秦巴山区高分辨率TRMM数据,采用近16年TRMM 3B43降水数据和MODIS NDVI植被数据,结合地理加权回归模型(GWR),采用统计降尺度方法获得1km高空间分辨率的降水数据。结果表明:(1)TRMM降水数据与气象站点实测降水量之间在年、季、月时间尺度上都有较好的相关性,年相关系数普遍在0.80以上、相对偏差及均方根误差也较好,TRMM 3B43资料在秦巴山区具有较好的适用性;(2)秦巴山区植被在过去16年中年均NDVI趋势变化呈增加趋势,秦巴山区NDVI与降水在年、季、月尺度上均呈现出较好的相关性,植被NDVI对TRMM 3B43降水数据的响应具有一定的滞后性,整体来看大约滞后1-2个月;(3)通过GWR模型获得的年、月时间尺度上1km高分辨率的TRMM 3B43降水数据,总体上都表现出了良好的效果,并通过了相关系数、相对偏差、均方根误差的检验。整体而言,GWR模型呈现出秦巴山区降水由南到北逐渐减少的趋势,较原始TRMM数据相比,GWR降尺度结果整体偏低,但就多年平均而言,后者明显优于前者(相关系数达0.92,通过99.9%的信度检验)。因此,利用GWR模型开展秦巴山区TRMM 3B43降水资料的降尺度研究具有一定可信度;(4)利用GWR模型降尺度后获得的1km高分辨率的TRMM3B43降水数据,结合传统旱情指标降水距平百分率,对秦巴山区的旱涝情况进行监测研究。结果表明:1km高分辨率的TRMM 3B43降水数据降水距平百分率能够较好的反映秦巴山区冬季的旱涝分布;可以体现出气象站点数据所不能表现的更多旱涝分布的细节,对于秦巴山区干湿状况的分布来说由1km高分辨率的TRMM 3B43数据计算的降水量距平百分率较站点实测数据的更加精确、更加全面。