摘要

高时空分辨率降水数据对准确刻画区域降水时空变化特征、精准模拟区域生态和水文过程具有重要的现实意义。以湘江流域为例,在考虑地理、地形和植被等多重要素的基础上,建立了基于地理加权回归法(GeographicWeighted Regression,GWR)的热带降雨测量卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)降水降尺度模型,并采用比例指数法反演得到星地融合日降水Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三种产品,用来驱动土壤和水评估模型(Soil and Water Assessment Tool,SWAT),分析评估其在水文模拟中的应用潜力。结果表明:1)GWR降尺度后,在TRMM降水空间分辨率由0.25°提升至0.05°的同时,同气象站点观测月降水之间的决定系数(R2)平均提升了0.33,均方根误差(RMSE)平均降低了43.30mm,平均相对偏差(Average Relative Error,ARE)平均降低了38.71个百分点,表明该降尺度模型在湘江流域TRMM月降水降尺度研究中具有良好的适用性;2)与TRMM日降水量相比,星地融合日降水Ⅲ产品同气象站点观测日降水量的R2提高了0.81,RMSE降低了10.27 mm,ARE降低了0.11个百分点,表明以气象站点观测日降水量作比例指数展布星地融合月降水是可行有效的;3)星地融合日降水Ⅲ产品在SWAT模型日、月径流模拟中的纳什效率系数最大,分别为0.79、0.93,相对误差最小,分别为0.12%、1.10%,水文模拟效果最优,可替代气象站点和TRMM卫星降水进行水文模拟。研究结果可为气象站点稀缺区域的高精度降水资料获取和高效水文模拟提供数据支撑和方法借鉴。

  • 单位
    水资源与水电工程科学国家重点实验室; 武汉大学