星地数据融合的日降水产品及其径流模拟研究

作者：闫鑫; 陈华; 尚志宏; 王金星

来源：中国农村水利水电, 2023, (06): 36-46.

• 空间降尺度
• 数据融合
• 日降水
• 随机森林
• 协同克里金

降水作为连接着大气过程与地表过程的一个水分通量，在水文、气象、生态等方面具有重要意义。由于降水较强的时空变异性，使其成为目前最不易准确测量的水文变量之一。准确、高效地获取高时空分辨率、高精度的降水数据对于水文以及气象分析研究是十分有意义的。以汉江流域为研究区，提出了两步降尺度融合方案，利用雨量站观测降水和卫星反演降水数据在可用性和准确性方面具有互补的特点，通过融合雨量站观测值和全球降水观测任务（Global Precipitation Measurement,GPM）卫星降水产品，生成0.01°的空间分辨率高精度的日降水产品。将获得的融合降水产品驱动分布式水文模型WASMOD-D来模拟降雨—径流过程，验证其径流模拟效果。结果表明：(1)基于随机森林模型的降尺度算法不仅显著提高了GPM降水的空间分辨率，而且也保持了较好的精度。(2)基于协同克里金法的降水数据线性融合模型，融合方法大大提高了GPM降水的估算精度，平均绝对误差和均方根误差分别降低了32.38%和21.38%，偏差下降到了1%以下；(3)综合两种不同情景下的日径流模拟效果来看，由于结合了卫星降水数据和站点降水数据的优势，融合降水数据的整体模拟效果最好，整体改善效果较为显著。研究为基于卫星—地面雨量站（Satellite-Gauge,S-G）降水数据融合的方法提供了新思路，研究结果可作为获取高分辨率、高精度的降水数据方法的参考。

• 单位
  武汉大学; 水利部水利信息中心; 水资源与水电工程科学国家重点实验室