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摘 要：

为评估卫星定量降水估测(Quantitative Precipitation Estimation, QPE)产品在气象预测以及灾害预警监测的能力，研究针对台风“烟花”给河南省带来的极端降水过程，以地面雨量站观测数据为参考，采用相关系数(CC)、相对偏差(RB)、均方根误差(RMSE)、分数标准误差(FSE)、探测率(POD)、误报率(FAR)以及临界成功指数(CSI)这7种精度评价指标和统计方法分析和评估全球降水测量计划(Global Precipitation Measurement, GPM)的多卫星融合降水产品中的IMERG(Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) Version 06中的准实时产品IMERG_ER和近实时产品IMERG_LR,以及全球卫星降水制图(Global Satellite Mapping of Precipitation, GSMaP) Version 07中的准实时产品GSMaP_NRT和标准产品GSMaP_MVK。与雨量站观测结果直接对比，IMERG_ER、GSMaP_NRT和GSMaP_MVK在不同程度上低估降水量，RB值分别为-7.22%、-10.37%和-16.26%,表现为明显低估了强降水中心的雨量。结果表明：(1)IMERG_LR卫星降水产品总体表现最优，对极端降水事件的监测有一定的探测潜力；(2)四种卫星降水产品存在明显提前预估峰值的现象；(3)各个卫星产品在降水量小时高估，在降水量大时低估。

关键词：

“7·21”河南暴雨;GPM;GSMaP;IMERG;极端降水;检验评估;灾害预警;降雨;

作者简介：

朱慧琴(1998—),女，硕士研究生，主要从事地图学与地理信息系统研究。E-mail:zhuhuiqin957@163.com;

*陈生(1979—),男，教授，博士，主要从事遥感定量降水估计产品研发和应用研究。E-mail:chensheng@mail.sysu.edu.cn;

基金：

国家自然科学基金项目(41875182);

广州科技局计划项目(201904010162);

中山大学“百人计划”项目(74110-18841203);

广西自然科学基金项目(2018JJA150110);

广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA050130);

引用：

朱慧琴, 陈生, 李晓俞, 等. GPM 卫星降水产品在 “ 7·21” 河南极端暴雨过程中的误差评估[ J] . 水利水电技术(中英文), 2022, 53(1): 1- 13.

ZHU Huiqin, CHEN Sheng, LI Xiaoyu, et al. Assessment on error of GPM satellite-based precipitation products during “7·21” extreme rainstorm in Henan[J]. Water Resources and Hydropower Engineering, 2022, 53(1): 1- 13.

0 引 言

随着全球气候变化，在全球和区域尺度上，极端降水事件出现的频率和强度不断增加。2021年7月初，韩国和日本遭遇连续强降水，导致山体滑坡发生，大批人员紧急撤离。2021年7月中旬，欧洲西部多国遭受暴雨侵袭，并由此引发严重的洪涝和山洪灾害。其中受灾最严重的是德国，目前已有至少177人在洪灾中丧生。近期，印度和尼泊尔多地受到暴雨天气影响，出现多起洪水和山体滑坡事件。受2021年第6号台风“烟花”影响，河南省遭遇了极端强降水事件。台风“烟花”于2021年7月18日凌晨2点在西北太平洋洋面上生成。虽然台风“烟花”并未登陆中国大陆地区直接影响大陆天气，但是它通过大气环流远远不断地向千里之外的中国华北地区输送水汽，在地形的共同作用影响下，在我国河南形成了大范围的极端强降水过程。2021年7月18日18时至21日00时，河南全省大部出现暴雨以及大暴雨，郑州、许昌以及新乡等地出现特大暴雨。河南省10个国家级气象站日雨量破极值，同时小时降水、单日降水已突破自1951年郑州建站以来60年的历史记录。这次的极端降水事件给河南带来了暴雨、洪涝、滑坡以及泥石流等灾害，并且导致道路塌方、房屋被淹以及围墙倒塌，交通网络处于中断状态。

近期国内外的研究聚焦于极端降水事件的发生机制以及影响。国外对于极端降水事件的最新研究进展主要倾向于探讨大气河流与极端降水事件的关系以及大尺度背景下的环流对极端降水的影响。例如，MICHEL等研究发现挪威各季节极端降水事件与Atmospheric Rivers(ARs)有关；MUKHERJEE等研究美国东南部Atmospheric Rivers对极端降水事件的级联效应；MAURIZIO等探讨意大利极端降水事件与环流类型的关系。在国内对于极端降水事件的主要研究集中于探讨全球气候环境变化下极端降水事件发生原因、变化特征及其影响，如ZHANG等探讨太阳活动和厄尔尼诺-南方涛动对中国干旱半干旱区降水极端事件、水流变率和洪水事件的影响；NING等探讨西北干旱地区夏季极端降水事件的发生机制；戴声佩等研究华南地区极端降水事件的变化特征。

WANG等研究我国极端降水分布及趋势的结果表明我国近几十年来极端降水事件发生的地区更加集中，强度更大。由于极端降水事件会造成严重的社会和经济后果，因此对于极端降水事件的预测预报显得格外重要。目前对于降水的探测有直接观测和间接估测这两种方式，其中直接观测包括雨滴谱仪和地面雨量站记录，间接估测包括地面天气雷达和卫星降水预估。一般而言，直接观测方式得出的雨量数据能够提供最准确的降水数据，但这种方式在空间连续性上表现不好。间接估测方式中的地面天气雷达时空分辨率高，但在探测时容易受到山体的影响，导致探测数据出现偏差；而卫星对于降水的探测范围大，空间连续性强，具有更高的时空分辨率，能够更好地快速反映中尺度的强降水。目前基于卫星的定量降水估测(QPE)产品在气象预测以及灾害预警监测等方面充当了重要的角色。CHEN等以雨量站插值后的数据来评估GSMaP(Global Satellite Mapping of Precipitation)、CMORPH(Climate Prediction Center morphing method)以及PERSIANN-CCS(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System)在中国北方极端降水情况下的精度；ZHANG等利用广东2017年5月7日极端暴雨事件对GPM 卫星降水产品的精度和误差进行评估；肖柳思等利用广东“天鸽”“帕卡”和“玛娃”这三个台风的极端降水过程对GPM 卫星降水产品进行误差评估；黄朝盈等在对江苏盐城龙卷风强降水估测产品进行研究时将GPM卫星和地面雷达数据结果进行对比。

针对台风“烟花”给河南省带来的极端降水过程，研究以地面雨量站观测数据为参考，采用相关系数(CC)、相对偏差(RB)、均方根误差(RMSE)、分数标准误差(FSE)、探测率(POD)、误报率(FAR)以及临界成功指数(CSI)等评价指标，评估数据由NASA研发的第六版本(V6)全球降水计划多卫星联合反演IMERG(Integrated Multi-SatelitE Retrievals for GPM)产品，以及JAXA研发的新一代卫星降水产品——全球卫星降水制图GSMaP(Global Satellite Mapping of Precipitation)组成，进一步深入客观了解卫星降水产品在极端降水过程中的误差特征，为改善卫星降水产品精度、推广应用以及后续在区域尺度上预测极端降水事件提供参考。

1 研究区域、数据及方法

1.1 研究区域概况

研究区域为华北中原地区，包括河南省及其周边受“7·21”河南极端暴雨过程中影响的部分地区。河南省位于中国中东部，黄河中下游，介于31°23′N—36°22′N,110°21′E—116°39′E之间。河南地势西高东低，西、南、北三面环山，在西部和北部有秦岭和太行山等山脉，南面和湖北省之间有桐柏山以及大别山，中东部为黄淮海冲积平原，西南部为南阳盆地。河南地处南北气候和平原向丘陵两个过渡带之间，气候复杂多样。在地形因素和气候因素的相互作用之下，导致河南省气象灾害种类多、强度大、频率高。河南省是我国气象灾害频繁发生的省份之一，历年来大风、暴雨以及雷电等气象灾害频发，由气象灾害引起的泥石流、滑坡以及洪涝等也十分严重。

1.2 研究数据

1.2.1 地面雨量站数据

地面雨量站录得的实测数据能够真实反映雨量站附近地区的降水基本情况。研究以中国气象局数据共享网提供的降水日数据集作为研究基准数据，地面雨量站的空间分布如图1所示。所采用的雨量站数据时间范围为2021年7月17日至2021年7月23日(世界时),即“7·21”河南极端暴雨过程的影响时间段。

图1 研究区域及地面雨量站位置分布

1.2.2 卫星降水数据

IMERG是全球降水计划GPM推出的新一代多卫星融合反演降水的产品，它充分利用GPM平台上主被动微波传感器和各类红外数据传感器提供的数据以及融合TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)时代的卫星降水反演算法。目前IMERG提供三种类型的卫星降水数据，分别是Early Run、Late Run和Final Run, 三种类型的卫星降水数据的时空分辨率为0.1°/30 min。Final Run产品经过了全球雨量站点进行校正，就精度而言要比Early Run和Late Run产品高，但Final Run产品的数据要延时约3.5个月才会发布。Early Run和Late Run均为准实时产品，Early Run和 Late Run 的延迟时间短，分别延时4 h和12 h发布，Early 只使用前向传播(基本上相当于外推)算法，而 Late 采用了前向和反向传播(允许插值)两种算法。

GSMaP根据不同的反演算法提供了三种主要类型的卫星降水数据,分别为采用微波成像仪算法、微波探测器算法和微波-红外联合算法的准实时卫星降水数据GSMaP_NRT(Global Rainfall Map in Near-Real-Time)、采用微波-红外算法相结合的标准研究型卫星降水数据GSMaP_MVK(Global Satellite Mapping of Precipitation Microwave-IR Combined Product)以及经过美国气候预测中心(Climate Prediction Center, CPC)全球雨量站点、气候以及地形等校正后的卫星降水数据GSMaP_Gauge(Gauge-calibrated Rainfall Product)。GSMaP降水产品的时空分辨率均为0.1°/1 h, 其中GSMaP_NRT延迟4 h公布数据，GSMaP_MVK以及GSMaP_Gauge延迟3 d公布数据。

考虑到实时数据精度评估的需要，同时也为了促使两种不同GPM降水产品数据形成对照，研究采用NASA官网(https: //gpm.nasa.gov/)提供的IMERG Version 06中的准实时(Early Run)和近实时(Late Run)数据，即IMERG_ERUnCal和IMERG_LRUnCal(下文为叙述方便，简称为IMERG_ER和IMERG_LR),以及JAXA官网(https: //www.gportal.jaxa.jp)提供的GSMaP Version 07中的GSMaP_NRT和GSMaP_MVK数据。

1.2.3 数据预处理

由于地面雨量站的数据为单个站点的数据(称为Gauge, 下文为叙述方便，简称为GG),而IMERG和GSMaP产品数据为格点数据，地面雨量站数据与卫星降水数据的数据类型以及时空尺度不同，因此需要对这两种数据进行数据预处理。对于卫星数据的处理，将IMERG产品半小时估测一次的数据均值化处理成小时数据，将其时间分辨率处理成1 h。地面雨量站数据常用的插值处理方法有反距离权重插值法(Inverse Distance Weight, IDW)、样条函数插值法(Spline Interpolation)以及克里金插值法(Kriging Interpolation)等。克里金插值算法不仅能考虑各个已知数据点的空间相关性，给出待估测点的数值，还能将待估测点精度的方差计算出来。目前，克里金插值方法广泛运用在降水、土壤以及地面风场等领域。因此综合考虑，本次研究利用IDL8.5进行克里金插值法插值为空间分辨率0.1°×0.1°的格点数据(简称为GGKRIG)。克里金插值方法会产生一定的误差，本文忽略这类误差，不做深入研究。

1.3 研究方法

本文以地面雨量站数据为参考，采用目前卫星降水研究领域常用的7个评估指标对IMERG和GSMaP两种卫星降水产品数据的精度和误差进行综合评估:(1)相关系数(Correlation Coefficient, CC),用来分析卫星估测数据与地面雨量站实测数据在空间和时间上的相关性。(2)相对偏差(Relative Bias, RB),用来分析卫星估测数据与地面雨量站实测数据的误差趋势。(3)均方根误差(Root-Mean-Squared Error, RMSE),用来反映卫星降水产品的整体精度和误差水平。(4)分数标准误差(Fractional Standard Error, FSE),为了避免对参考降水量的强烈依赖,用FSE来反映卫星降水产品降水数据均值和地面雨量站降水数据均值的差距，用于预测卫星数据的准确性，FSE越小，卫星降水数据均值和地面雨量站降水数据均值差距越小。(5)探测率(Probability of Detection, POD)即卫星数据准确及时捕捉实际的降水事件能力。(6)误报率(False Alarm Ration, FAR)即卫星对降水事件的误报程度。(7)临界成功指数(Critical Success Index, CSI)是综合考虑POD和FAR的情况，用来衡量卫星产品检测实际降水事件的真正水平。上述评估指标公式如表1所列。

TIAN等提出卫星降水总体误差成分分解的模型，目前广泛使用于评价卫星产品对降水事件的探测能力。其中，POD、FAR以及CSI用来比较IMERG和GSMaP两种卫星降水产品在不同降水阈值下的表现。降水量级及其对应阈值如表2所列。

2 结果分析

2.1 空间分布特征

“7·21”河南极端暴雨过程中的强降水落区主要集中在河南中西北部，如图2(a)所示，水汽受西北部太行山脉、王屋山脉以及中部崇山山脉的共同抬升影响，导致极端暴雨过程中的强降水地区分布在太行山山地丘陵区和豫西黄土丘陵区，即平顶山市、许昌市、郑州市、焦作市、新乡市以及鹤壁市等地区，如图2(b)所示，这些地区的降水中心值约450 mm/7 d。

图2 “7·21”河南极端降水过程累积降水量分布(单位：mm/7 d)

IMERG_ER和IMERG_LR估测的强降水范围大致与实况一致，但是IMERG两种类型的产品的估测降水范围都要比实况范围要小，位置更加偏东偏南。IMERG_ER强降水中心(>450 mm/7 d)的范围偏小且分散，降水峰值位置出现在漯河市、平顶山市以及新乡市附近[见图2(c)],局地的强降水中心和特征与实况存在空间差异，未能反映实际的强降水分布以及量级情况。对比发现，IMERG_LR与实况契合度相对来说比较高，反映了不同的IMERG产品对降水空间分布的估测存在一定的差异。IMERG_LR的强降水中心(>450 mm/7 d)的范围集中在中北部，出现在新乡市、郑州市、开封市、许昌市、漯河市以及周口市的西部[见图2(d)],其降水强度大致与实况一致，但是强降水落区明显偏东。

GSMaP_NRT和GSMaP_MVK这两款产品在估测强降水落区和强度上与实况差异较为明显[见图2(e)、图2(f)]。GSMaP_NRT和GSMaP_MVK的强降水中心值处于350～400 mm/7 d 之间，降水强度较实况来说相对较弱。强降水中心区域在新乡市和漯河市附近，明显低估实况强降水影响的范围。

从图2可以看出，IMERG和GSMaP卫星降水产品都有一个共同点，都低估了河南省北部偏西位置上(即新乡市、鹤壁市与安阳市交界区域)的降水量，可能原因是三市交界区域的海拔比较高，地形较为复杂，说明对卫星降水产品进行不同地形误差纠正仍是有一定必要的。

为了量化卫星降水在“7·21”河南极端暴雨过程中的降水误差，图3(a)—(d)和图4(a)—(d)分别给出了卫星降水产品估测降水数据与地面雨量站插值前后实测降水数据的散点对比图。分析图3可得，在相对偏差方面，IMERG_ER、GSMaP_NRT和GSMaP_MVK表现为低估降水量，RB值分别为-7.22%、-10.37%和-16.26%;而IMERG_LR表现为高估降水量，RB值为0.80%。在相关系数上，四种卫星降水产品差别不大，其中IMERG_LR的相关系数最高，CC值为0.83。由图4可得，IMERG和GSMaP卫星降水产品的相关系数相差不大，均在0.83左右，但是GSMaP_MVK的相关性表现得比较好(相关系数为0.85)。从相对偏差(RB)的指数分析，IMERG和GSMaP卫星降水产品皆低估了降水量，偏差最突出的是GSMaP_MVK降水产品，RB值达到了-22.36%,而IMERG_LR降水产品在相对偏差上表现得较好，RB值为-16.35%。在RMSE中，IMERG和GSMaP卫星降水产品的质量参差不齐，IMERG_LR降水产品表现最好，RMSE值为56.09 mm, 但是IMERG_ER降水产品表现最差，RMSE值为58.80 mm, 总体上来看IMERG和GSMaP卫星降水产品的RMSE相差不大。对于FSE的分析，可以得出IMERG_LR降水产品数据均值和地面雨量站降水数据均值差距在四种降水产品中来说是最小的，准确性也相对来说最高，仅为55.44,而IMERG_ER的FSE的值为60.93,准确性是最差的。

图3 GG日累积降水量分别与IMERG_ER、IMERG_LR、GSMaP_NRT、GSMaP_MVK日 累积降水量的散点图

图4 GGKRIG日累积降水量分别与IMERG_ER、IMERG_LR、GSMaP_NRT、GSMaP_MVK日 累积降水量的散点图

综合分析可得，卫星降水产品估测降水数据与地面雨量站插值前和插值后的降水数据相比，结果大体上一致，并无明显的不同。尤其是在相关系数上，对比图3和图4可以看出，插值前后的四种卫星降水产品的CC值都在0.83上下浮动。但在相对偏差方面，地面雨量站插值前，IMERG_ER、GSMaP_NRT和GSMaP_MVK表现为低估，IMERG_LR表现为高估；地面雨量站插值后，IMERG_ER、IMERG_LR、GSMaP_NRT和GSMaP_MVK均表现为低估，但仍然可以看出IMERG_LR表现是最优的。

为了评估IMERG和GSMaP卫星降水产品的在本次极端降水事件中的精度，采用了泰勒分析图进行对比分析(见图5)。从图5可以看出，各个产品的相关系数(CC)、标准差(SD)以及均方根误差(RMSE)的总体情况。泰勒图中的散点代表卫星降水产品，辐射线代表相关系数，横纵轴代表标准差，而虚线代表均方根误差。泰勒图上每个点的位置表示卫星的降水产品数据与地面雨量站降水的匹配程度，地面雨量站数据用黑色五角星标记，距离黑色五角星越近的点表示卫星降水数据越接近实测数，即卫星降水精度越高。从图5可以得出，在综合表现上，IMERG_LR降水产品表现得要比其他三种卫星降水产品要出色，这与分析图3时得出的结论大体上符合，说明在本次“7·21”河南极端暴雨过程中估测降水的可信度较高。

图5 IMERG_ER、IMERG_LR、GSMaP_NRT、GSMaP_MVK与GGKRIG累积降水的相关系数、标准差和均方根误差的泰勒图

2.2 时序变化特征

短时降水量的变化对水循环会产生重要影响。短时强降水会引发一系列例如山体滑坡、泥石流以及洪涝等地质灾害。在研究降水时序变化特征时，采用小时平均降水量即研究区域一小时降水量的平均值作为分析指标。图6和图7显示了在“7·21”河南极端暴雨过程中各降水产品与地面雨量站数据插值前后的逐小时平均降水量变化情况。

图6 GG和IMERG_ER、IMERG_LR、GSMaP_NRT、GSMaP_MVK逐小时平均降水量的变化(单位：mm/h)

图7 GGKRIG和IMERG_ER、IMERG_LR、GSMaP_NRT、GSMaP_MVK逐小时平均降水量的变化(单位：mm/h)

图6可对比分析各卫星降水产品与地面雨量站未插值前的数据。从图6可以得出，IMERG_LR总体表现最优，其相关系数(CC)指数为0.89,相对偏差(RB)为0.01%。但在降水发生的前60 h内，四种卫星降水产品均表现为明显低估实际的降水量。IMERG_LR提前监测到强降水的第一个峰值，对于强降水的第二个峰值，GSMaP_NRT、IMERG_ER和IMERG_LR都有提前预估到，其中IMERG_LR降水估测最接近实际的降水量，但是对于第三个降水峰值的估测四种卫星降水产品表现较差，均表现明显低估降水的峰值。在强降水过程发生的111 h之后，四种降水卫星产品均表现高估实际的降水量，尤其是在强降水过程发生的111～120 h内，过度高估实际降水量。

从图7可以看出GSMaP_NRT明显高估实地降水量，GSMaP_NRT的大部分峰值都会比地面雨量站高出将近一半，但GSMaP_NRT降水产品在实测降水数据高值时表现低估情况，在实测降水数据低值时表现高估情况，这种情况一般发生在实际降水量突然减少(GSMaP_NRT高估降水)以及突然增加(GSMaP_NRT低估降水)的情况下，与李彦妮等评估全球降水计划 GSMaP与IMERG卫星降水产品在陕西地区的精度中的结论一致。GSMaP_MVK也有类似的情况出现，但高估和低估情况相对GSMaP_NRT来说没有那么严重。在“7·21”河南极端暴雨过程发生的第一个峰值前6 h之内，GSMaP_NRT、IMERG_ER和IMERG_LR降水产品表现较好，都提前预测到有强降水发生，在一定程度上可能会为强降水预报提供一定帮助。但在第二个峰值时，卫星降水产品都有估测到降水，但是强度不大，GSMaP_NRT、IMERG_ER和IMERG_LR对峰值强降水的估测都滞后了。在第三个强降水峰值来临之前，GSMaP_NRT降水产品有预测到强降水，并且强度逐渐增加，但GSMaP_MVK、IMERG_ER和IMERG_LR降水产品严重低估了本次峰值的强降水。在“7·21”河南极端暴雨发生的132 h之后，实际降水有所减少，但是GSMaP_NRT、GSMaP_MVK、IMERG_ER和IMERG_LR都存在明显高估降水的情况。

综合分析可得，从各降水产品在逐小时平均降水量估测表现上来看，地面雨量站插值前的数据质量要比插值后的要好，这种差别可能与卫星降水产品的覆盖范围以及覆盖范围的地形有关系。插值前的地面雨量站范围较小，且大多分布在地形较为平坦的地区，受山脉影响较小，卫星降水产品在地形平坦的地区表现较好。用插值后的雨量观测格点产品比较，卫星降水产品参与比较大的面积较大，数据质量不确定性增加。地面雨量站插值后，从相关系数(CC)来看，四种卫星降水估测产品的CC指数都在0.7左右，相关性有所降低。这可能与卫星传感器灵敏度有关。本次强降水的中心在郑州市、平顶山市、新乡市以及鹤壁市等地区，这些地区有一个共同特点附近都有海拔较高的山脉。陈家琳等研究发现GSMaP的各传感器有区域差异，海拔越高，精度越差。同时，CHEN等提出高海拔地区缺乏微波传感器观测可能是卫星降水产品错位和低估了强降水区，尤其是低估降水中心的原因之一。

分级降水检验常用探测率POD、误报率FAR以及临界成功指数CSI这三个指标来量化卫星降水产品评估和分析。图8是各种卫星降水估测产品分级降水的检验结果。按照气象标准《短时气象服务降雨量等级》划分小时降水等级,可分为短时小雨(降雨量<2 mm/h)、短时中雨(2 mm/h≤降雨量<3.9 mm/h)、短时大雨(4 mm/h≤降雨量<7.9 mm/h)、短时暴雨(8 mm/h≤降雨量<19.9 mm/h)、短时大暴雨(20 mm/h≤降雨量<50 mm/h)以及短时特大暴雨(50 mm/h<降雨量)这六个等级。IMERG卫星降水估测产品的POD、CSI的最低值以及FAR的最高值都出现在40～60 mm/h的降水率区间。GSMaP_NRT卫星降水估测产品的POD最低值出现在50～60 mm/h、CSI的最低值以及FAR的最高值都出现在45～60 mm/h的降水率区间。GSMaP_MVK卫星降水估测产品的POD、CSI的最低值以及FAR的最高值都出现在50～60 mm/h的降水率区间。IMERG和GSMaP降水产品对于降水率的监测表现相似，几乎监测不到50 mm/h短时特大暴雨量级的降水发生，成功率为0,误报率为100%。

图8 IMERG_ER、IMERG_LR、GSMaP_NRT和GSMaP_ MVK基于不同降水率阈值的探测率、临界成功指数和误报率

IMERG和GSMaP降水产品对于0～3.9 mm/h短时小雨和短时中雨量级的探测率都在33%，其中IMERG_LR对于短时小雨和短时中雨量级的探测率都要优于其他降水产品。但是对于4～7.9 mm/h短时大雨量级的探测率表现上来看，GSMaP_MVK卫星降水产品的表现最好，其探测率保持在40%。在8～19.9 mm/h短时暴雨量级的探测中，在8～15 mm/h量级时，GSMaP_MVK表现都要优于其他产品，但是过了这个量级之后，GSMaP和IMERG的表现不相上下。在20～33 mm/h短时大暴雨量级上IMERG降水产品表现比较好，而在33～50 mm/h量级上，GSMaP降水产品表现较优。IMERG和GSMaP降水产品都未能探测到短时特大暴雨量级的降水。在误报率分析上，四种产品的误报率都在50%，总的来说IMERG降水产品表现比较好，同一量级上的误报率基本上是要小于GSMaP降水产品。在临界成功指数上，同样是IMERG降水产品的表现在大体上要优于GSMaP降水产品。

3 结 论

在“7·21”河南极端暴雨过程中，短短一个星期，河南省多个地区遭遇了连续强暴雨过程，给河南各地带了严重的损害。本次研究评估极端降水过程中IMERG和GSMaP卫星降水产品的精度和误差。此次极端降水事件对河南省降水量的测量结果以地面雨量站观测数据为参考，综合分析卫星降水产品的评估指标(CC、RB、RMSE、FSE、POD、CSI以及FAR)对空间分辨率皆为0.1°×0.1°的四种卫星降水产品进行综合评估，分析其对极端降水的估测能力。得出主要结论如下：

(1)在降水空间特征分析方面，GSMaP卫星降水产品在估测强降水落区和强度上与实况差异较为明显，IMERG卫星降水产品估测的强降水范围大致与实况一致，但MERG两种类型的产品的估测降水范围都要比实况范围要小，位置更加偏东偏南。受地形因素影响，IMERG和GSMaP卫星降水产品都低估了河南省北部偏西位置上(即新乡市、鹤壁市与安阳市交界区域)的降水量。与雨量站观测直接对比，IMERG_ER、GSMaP_NRT和GSMaP_MVK不同程度低估降水量，RB值分别为-7.22%、-10.37%和-16.26%;而IMERG_LR表现为高估降水量，RB值为0.80%。GSMaP_NRT、GSMaP_MVK以及IMERG_ER卫星降水产品明显低估强降水的强度。

(2)在降水时序变化特征方面，总体上来看，在地面雨量站数据插值前，各降水产品逐小时平均降水量的估测表现较好，但是在地面雨量站数据插值后，各降水产品逐小时平均降水量的估测表现较差。在插值前，各卫星降水产品总体表现较好都有较好的相关系数，CC指数均在0.8。在插值后，各降水产品逐小时平均降水量的估测能力有所降低，CC指数在0.7左右。无论是地面雨量站插值前还是插值后，卫星降水产品皆存在明显提前估计峰值以及滞后估计峰值的现象，表现为实际降水量小时高估，降水量大时低估。插值前，IMERG_LR能较好体现降水峰值和谷值的数量及总体变化趋势。而插值后，GSMaP_NRT能较好体现降水峰值和谷值的数量及总体变化趋势，但明显高估降水的强度和降水量，其中GSMaP_NRT、IMERG_ER以及IMERG_LR能够捕捉到第一个降水峰值，但在后续的降水峰值捕捉上表现较差。

(3)在分级降水检验方面，GSMaP降水产品在探测率上波动变化明显，较IMERG降水产品来说有较大的不稳定性，所有卫星降水产品对于50～60 mm/h短时特大暴雨量级的降水探测率以及临界成功指数都接近0,误报率接近100%。但在20～33 mm/h短时大暴雨量级的降水探测率上，IMERG降水产品表现都要优于GSMaP降水产品，IMERG的探测率在10%，说明IMERG降水产品对20～33 mm/h短时大暴雨量级的降水有一定的探测能力。

(4)在本次“7·21”河南极端暴雨过程中IMERG降水产品的整体表现要优于GSMaP降水产品。而在IMERG降水产品中IMERG_LR的总体表现要优于IMERG_ER,在GSMaP降水产品中GSMaP_NRT的表现要优于GSMaP_MVK。

本次研究详细地分析和评估极端降水过程中GPM卫星降水产品中IMERG_ER、IMERG_LR、GSMaP_NRT以及GSMaP_MVK的精度和误差。GPM卫星降水产品在监测极端降水事件的时候存在着一定的局限性，在“7·21”河南极端暴雨过程中四种卫星产品总体表现不佳。卫星降水产品的精度受到降水强度、传感器、地形等因素的影响，而导致其在不同地区出现不同的精度差异[31]。这说明在极端降水情况之下对卫星降水产品进行不同地形、不同传感器以及不同降水强度的误差纠正仍是有一定必要的。同时，在气候背景下，也应重视GPM时代卫星降水的产品的研究，改善其精度与误差，提高其在复杂地形区的适用性，更好地服务气象预报与监测。

水利水电技术（中英文）

水利部《水利水电技术（中英文）》杂志是中国水利水电行业的综合性技术期刊（月刊），为全国中文核心期刊，面向国内外公开发行。本刊以介绍我国水资源的开发、利用、治理、配置、节约和保护，以及水利水电工程的勘测、设计、施工、运行管理和科学研究等方面的技术经验为主，同时也报道国外的先进技术。期刊主要栏目有:水文水资源、水工建筑、工程施工、工程基础、水力学、机电技术、泥沙研究、水环境与水生态、运行管理、试验研究、工程地质、金属结构、水利经济、水利规划、防汛抗旱、建设管理、新能源、城市水利、农村水利、水土保持、水库移民、水利现代化、国际水利等。

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