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1 CYWater 2014 Summer Meeting-Hydrology Frontiers & Extension 多卫星遥感反演降水的水文应用潜力研究 报告人 : 雍斌 河海大学 2014 年 7 月 12 日

2 本人简介 教育背景 : 起止时间学校学历学位专业 1993 ~ 1997 合肥工业大学本科工学学士计算机科学与技术 2002 ~ 2008 南京大学硕博连读理学博士 地图学与地理信息系统 ( 遥感水文方向 ) 工作经历 : ~ 河海大学水文院 ~ 河海大学国重室 ~ 河海大学地学院

3 国外访学 俄克拉荷马大学美国国家气象中心 Yang Hong 美国国家气象中心大厅 ~ ~ 俄克拉荷马大学 Kraettli Apartment

4 研究背景 全球变暖 降水时空不均增强 1993 年密西西比河大水 洪水泥石流多发 损失严重 5 月 2 日阿富汗特大山体滑坡 国外 损失 150 亿美金 失踪超过 2100 人 1998 年长江大水 2010 年甘肃舟曲特大泥石流 国内 损失 1666 亿人民币 死亡 1481 人

5 几个重要的卫星对地监测计划 全球降水计划 (GPM; Hou et al., 2008 ): 2014 年 2 月 28 日发射新卫星获取全球 <10km 3hr 全球降水数据 ; 全球土壤湿度计划 (SMAP; Entekhabi, et al., 2010): 将提供准全球高精度的土壤湿度观测资料 (10-km, 3-daily) ; 全球径流观测计划 (SWOT; Biancamaria et al., 2010): 其陆地部分主要是监测全球大江大河 ( 宽度 >100-m) 的径流及湖泊 (>250-m 2 ) 水位的动态变化 ; 全球陆地水储量观测计划 (Grace-II; Adam, 2002): 可提供大尺度陆地水存贮量的变化 (0.5, 1-monthly); 全球植被信息观测计划 (DESDynl; Zebker et al., 2007): 可提供蒸散发反演所需要的地表覆盖特征及植被结构信息 (1km, 8 或 12-daily); 全球冷区水文高精度观测计划 (CoReH20; Rott et al., 2009): 将提供全球冷区的高精度雪 冰特性及季节性融雪当量数据 (100~500-m, 7~10-daily)

6 研究方向 研究方向 : 遥感水文, 目前主要关注 新一代多卫星遥感联合反演降水的水文潜力研究 多卫星遥感联合反演 DMSP Aqua TRMM NOAA GOES GMS/MTSAT (Japan) METEOSAT (Europe) 用微波校正红外, 微波和红外的相互插补 TMPA-RT (mm/h) 18UTC 22 May 2002 TMPA-RT (mm/h) 15UTC 22 May 2002 TMPA-RT (mm/h) 12UTC 22 May 2002

7 特别适合无 / 缺资料地区的水文模拟与实时预报 无 / 缺资料流域的水 文模拟与预报方法 : 1) 与分布式水文模型结合, 进行大尺度流域的实时径流预报 ( 实时卫星降水可在几个小时内获取, 在大尺度流域的汇流时间内 ); 2) 利用有资料地区的降雨观测对卫星降水进行纠正 ( 观测数据的可靠性 ( 低平 河流附近, 山区?) 纠正方法 ( 地形 风的影响剔除 )

8 报告提纲 一 已完成的工作 ( 简介 ) 水文模型卫星降水 + 水文模型 二 正在开展的工作 (Version-7 TMPA 出现的问题?)

9 区域气候模式与水文模型的耦合 (2008 以前 ) 区域气候模式 RIMES 2.0 结构框架 Vision & Internet platform OCEAN:POM Chem. Clound Aeros. Impact on: Crop,water, Land use NEW Schems BGC ICE, Snow, wetland, Freeze soil Large scale boudary Land surface Bats, AVIM Atmosphere MM5 RIEMS Radiation CCM3 Chemistry Decisions For human economy TOPX Hydro. Vege. initialization Emission (aerosol) Hydrology Simulation Initial Ecol. Hydro. Land cover model Emission model Land cover, water, emission change

10 耦合的大尺度水文模型 TOPX 的结构框架 ( 地球物理学报,2009) TOP 地形数据 饱和源面积时空动态分布 降水数据 蒸发数据 X 地形指数空间分布计算 (IMFD) A 数据预处理 空间离散等 植被数据 地形指数降尺度转换方案 双参数幂指数函数法 蓄水容量曲线 净降水 土壤数据 改进型 SIMTOP 地表产流方案 SIMTOP 地下径流方案 Rs=Fsat*PE Fsat=Fmaxe -Csfz Rsb= Rsbmaxe -fz 土壤湿度 上层 WU WU UH z = WM-W[i] 中层 WL WL 地表径流量 地下径流量 下层 WD WD 计算格网产流 马斯京根汇流 出口总径流量 模拟蒸散发 Improved SIMTOP Improved Xinanjiang Model

11 地形指数算法改进及尺度转换 (Computers&Geosciences, 2009) 1400 Y(m) ln(a/tanβ) f sat = F (z, λ) f sat f sat z X(m) 40 N 60 E 70 E 80 E 90 E 100 E 110 E 120 E 130 E 140 E 1 1 DEM (m) N DEM (m) N DEM (m)

12 Rainfall (mm/day) Rainfall (mm/day) TOPX 模型离线测试 ( 流域水文过程模拟能力 ) Runoff (m 3 /s) Runoff (m 3 /s) Soil moisture (mm) Observation Simulation NE=84.98% Time (day) Surface runoff Subsurface runoff NE=84.98% Time (day) 1st lay soil 2nd lay soil 3rd lay soil Time (day) (a) (b) (c)

13 Discharge(m3/s) RIMES+TOPX 耦合模式的在线模拟 37.5 N Zhang Jiashan(1990) Observed 3. Flood in Sep. 2. Flood in Aug. Simulated 1. Flood in July NE=32.95% RIEMS+TOPX Time(day) (a) (b) 水库 人类活动降水误差大 E E

14 结论 1 区域气候模式模拟输出的降水不准暴雨偏低, 无雨天模式始终输出毛毛细雨 2 目前的区域气候模式可用于描述大气- 陆面过程复杂机理, 用于流域水文过程模拟精度不够 3 设想 GCM+RCM+ 水文模型 进行大尺度流域水文预报失败降水的替代???

15 报告提纲 一 已完成的工作 ( 简介 ) 水文模型卫星降水 + 水文模型 二 正在开展的工作 (Version-7 TMPA 出现的问题?)

16 降水监测的发展历程 点状原位观测 雷达 60 单一卫星 80 降雨的观测对灾害预报尤为关键 缺点 : 很难找到暴雨中心 缺点 : 覆盖范围有限, 易受地形阻挡 缺点 : 降水信息不连续, 无法实时预报 遥感降水地面同化 连续三维降水 ( 微波 + 红外 ) 多颗卫星联合反演 解决无 / 缺资料地区的实时预报难题 1998 年 TRMM Some pictures from Hong s PPT

17 常用降水获取方法的各自优缺点 雨量站 : 数据精度高 ; 地形复杂山区分布少 ( 实际流域中大多分布在低平的道路 河道附近 ), 维护成本高, 存在点面误差 雷达 : 时空分辨率高 ; 受地形影响大, 我国雷达分布不均, 未形成业务化的雷达系统 (since 1950s; 1964-NSSL Doppler; 1988-NEXRAD; phasedarray) 气候模式 : 可提前预报 ; 精度差 卫星遥感反演 : 近年来, 融合星载微波 红外 降雨雷达等传感器数据源的多卫星遥感反演降水技术的出现, 使得快速获取数据质量更好 时空分辨率更高和覆盖范围更广的实时降水观测资料成为可能 大尺度优势!

18 TRMM 时代 (1998~2014) 的多卫星遥感反演系统 序号多卫星遥感降水反演算法名称研发机构空间 / 时间分辨率 ( 最佳 ) 1 TMPA-RT (Huffman et al., 2007;2009) NASA/GSFC 25km/3-hourly 2 TMPA-V6 (Huffman et al., 2007;2009) NASA/GSFC 25km/3-hourly 3 CMORPH (Joyce et al., 2004) 4 PERSIANN-CCS (Sorooshian et al., 2000; Hong et al., 2006) NOAA/Climate Prediction Center University of Califonia Irvine 8km/0.5-hourly 4km/1-hourly 5 NRL-Blend (Turk and Miller, 2005) NRL- USA 10km/3-hourly 6 GSMaP (sharaku.eor.jaxa.jp; Kubota et al., 2007) JAXA- Japan 10km/1-hourly 综合了多个星载微波 红外 可见光传感器的各自优点, 最大限度地进行时空插补, 拓展了反演产品的时空覆盖范围, 现行的基于 TRMM 的多卫星遥感反演降水是 GPM 的前身

19 研究的一个主要流域 ---- 半干旱半湿润的老哈河流域 mm/year mm/year mm/year Precipitation Runoff GW / P Pan Evaporation (a) (b) (c) (d) degree Temperature (e)

20 年,2008 年

21 野外科考第一手资料采集 野外观测点 遥感定位点 土地利用覆被定位点 生态样方 (218 个 ) (44 个 ) (28 个 ) (10 个 ) 土壤湿度测量点 (20 个 21) 地表温度测量点 (28 个 ) LAI 测量 (16 次 ) 树木年轮测量 (36 个 )

22 典型半干旱流域的水资源时空变化 JHM 数据分析 22

23 典型半干旱流域的水资源时空变化 (JHM,2013)--2 个有趣点 1. 源头 2 个子流域水量不平衡 --- 雪 冻土 地下水? 2. 降水 干湿的年代际震荡与太平洋涛动 (PDO) 冷暖相位年代际交替吻合

24 1. 实时和滞时的遥感降水在高纬度流域的精度差异?--- TMI 校正 36 以外, 实时差 2. 遥感降水误差 地形 纬度的三维关系? 3. 遥感降水的水文误差传递?--- 降水误差--- 径流误差 1. 多卫星遥感降水在高纬度流域的水文潜力 (WRR,2010) TMPA-RT TMPA-PR + VIC Precipitation (mm/month) MAE (mm) ME (mm) Jan Apr Jul Oct Jan Apr Jul Oct Jan Apr Jul Oct Jan Apr Jul Oct Jan Apr Jul Oct Jan Apr Jul Oct 250 Gauged Precipitation (a) 200 RT 3B42 Precipitation V6 3B42 Precipitation RT 3B42 vs. Gauge V6 3B42 vs. Gauge RT 3B42 vs. Gauge V6 3B42 vs. Gauge (b) (c) Streamflow (m 3 /s) Streamflow (mm) Reconstruction Period (2000~2005) RT vs. Gauge: NSCE = , BIAS = % V6 vs. Gauge: NSCE = 0.55, BIAS = 12.78% Reconstructed with Gauged Data Simulated with RT 3B42 Simulated with V6 3B Reconstructed with Gauged Data Simulated with RT 3B42 Simulated with V6 3B42 Time Series (day) Reconstruction Period (2000~2005) RT vs. Gauge: NSCE = , BIAS = % V6 vs. Gauge: NSCE = 0.86, BIAS = 12.78% (a) (b) 0 10 Geotopography-dependent feature -50 Jan Apr Jul Oct Jan Apr Jul Oct Jan Apr Jul Oct Jan Apr Jul Oct Gauge validation Jan Apr Jul Oct Jan Apr Jul Oct Time Series (month) Error propagation

25 2. 新传感器引入对遥感降水水文精度的影响 (JGR,2012) Three major upgrades for TMPA 1. 定量揭示了不同历史阶段微波和红外传感器的引入对遥感降水的水文精度的影响 2. 对 TMPA 而言,AMSU-B 引入之前 (2005 年 ) 的实时数据对水文模拟是不可用的 3. 冬季冰冻地表和大气中的微小冰颗粒对 AMSU-B 传感器的高频通道 (89 和 150-GHz) 的干扰是卫星降水冷季反演难题 -- 延续到 GPM 厘清遥感降水水文潜力的历史变化

26 3. 新算法更新对遥感降水水文精度的影响 (WRR,2013) Intensity distributions before and after CCA 1. 实时降水中的月气候校正算法 (CCA) 在全球尺度上有效减少了系统的整体偏差, 但抹杀了遥感降水的暴雨特性, 对洪水预报不利 2. NASA-TMPA 降水组在 Version-7 中改变了高纬度地区的校正方案 (Coauthor: Huffman)

27 4. 极端降水事件监测 以台风海葵为例 (JoH,2014) Probability of exceedance plots Comparison of four types of precipitation data Timely accumulation of rainfall 1. 提出了一个针对极端降水事件的卫星降水实时订正算法 ; 2. 定量分析卫星降水对台风降水强度及暴雨中心路径的监测能力 ( 海上无站点信息 ); 3. 有趣点 : 暴雨中心在台风路径的右前方 --- 南支槽 北支槽相关

28 5. 基于多卫星反演的钓鱼岛降水资源研究 Gauge validation Study area 无资料地区, 具有科研价值 Precipitation characteristics 1. 钓鱼岛属无资料岛屿, 采用 4 套主流多卫星遥感降水及其平均来分析 2. 没有哪套降水的统计参数表现都好 ( 钓鱼岛处于北太平洋暴雨带, 降雨量充沛 )

29 汇报提纲 一 已完成的工作 ( 简介 ) 二 正在开展的工作 (Version-7 TMPA 的问题?)

30 TRMM-TMPA 多卫星降水反演系统出现的 2 个问题 1. 被动微波传感器 AMSU 的丢失 ( ; ) Yong, B., B. Chen, Y. Hong, et al. (2014), Impact of missing passive microwave sensors on multi-satellite precipitation retrieval algorithm, submission. Yong, B., B. Chen, J. J. Gourley, et al. (2014), Intercomparison of the Version-6 and Version-7 TMPA precipitation products over high and low latitudes basins with independent gauge networks: Is the newer version better in both real-time and postreal-time analysis for water resources and hydrologic extremes? Journal of Hydrology, 508: TMPA-RT 在青藏高原的问题 (V7 比 V6 更加严重 ) Yong, B.*, D. Liu, J. J. Gourley, Y. Tian, G. J. Huffman, L. L. Ren, Y. Hong* (2014), Global View of Real-time TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis: implication to Global Precipitation Measurement mission. Bulletin of the American Meteorological Society, proposal accepted and second-round review.

31 青藏高原地面观测稀疏, 遥感反演是获取大部分地区观测降水的唯一手段 作为 GPM 的前身,TRMM-TMPA 多卫星降水反演系统在这一地区出现的反演问题受到我们的关注 : 这些问题会不会影响到 GPM? GPM 在青藏高原的精度会提高吗? GPM 会面临哪些反演问题? 31

32 TMPA-RT 的全球误差 1. 在青藏高原, 微波受雪覆盖和复杂地形影响, 反演质量不可靠 ; 而地形雨反演也缺乏垂向红外信号 相对红外, 微波在这一地区体现不出优势 实际上红外扫描多于微波 2. 青藏高原历史站点数据稀少, CCA 中的校正用的是周边插值结果, 这导致过度的整体抬升效果 GPM? 3. 由于没有可靠的地面观测验证, 无法确切地计算 Version-7 在青藏高原的误差, 但我们的经验是经过 CCA 校正的 Version-7 在这一地区确实是严重高估了

33 TMPA-RT 系统传感器的全球扫描

34 TMPA-RT 的全球误差季节性分布 青藏高原的高估主要发生在夏季 非洲中部的高估主要发生在春秋雨季 海岸线的误差主要在夏季

35 TMPA-RT VS TMPA-P 的陆地和海洋误差

36 陆地 海洋 全球误差的统计结果 Season MAM Item RTV6_ UC RTV6_ C CC ME(mm/day) RMSE(mm/day) BIAS (%) RTV7 _UC RTV7 _C RTV6 _UC RTV6 _C RTV7 _UC RTV7_ C land ocean RTV6_ UC RTV6 _C RTV7_ UC RTV7_ C RTV6_ UC RTV6 _C RTV7_ UC RTV7_ C global land JJA ocean global land SON ocean global land DJF ocean global All Seasons land ocean global Table 1: Seasonal statistics of comparing daily accumulations of uncalibrated and calibrated TMPA-RT estimates (i.e., RTV6_UC, RTV7_UC, RTV6_C, and RTV7_C), taking daily V7 as the reference. Results are displayed for land, ocean, and global domains in the latitude band 50 N 50 S during the study period July 2008-June Shading indicates better statistics in each UC/C pair.

37 TMPA 陆地和海洋误差的纬度剖面分布 青藏高原的高估所导致的 卫星降水在海洋上的精度要高很多 ( 微波反演优势 ), 北半球陆地波动最大

38 CPC 的独立性 / 不同系统间的验证

39 TMPA-RT VS CPC 在四个高密度区域的验证 Season MAM JJA SON DJF All Seasons Item RTV6 _UC RTV6 _C CC ME(mm/day) RMSE(mm/day) BIAS (%) RTV7 _UC RTV7 _C RTV6 _UC RTV6 _C RTV7 _UC RTV7 _C US East Asia Europe Australia US East Asia Europe Australia US East Asia Europe Australia US East Asia Europe Australia US East Asia Europe Australia RTV6 _UC RTV6 _C RTV7_ UC RTV7 _C RTV6_ UC RTV6 _C RTV7_ UC RTV7_C Table 2: Seasonal statistics of comparing daily accumulations of uncalibrated and calibrated TMPA-RT estimates (i.e., RTV6_UC, RTV7_UC, RTV6_C, and RTV7_C), taking daily CPC estimates as the reference. Results are displayed for four densely gauged regions (i.e., United States, East Asia, Europe, and Australia) during the study period July 2008-June Shading indicates better statistics in each UC/C pair.

40 2014:TRMM 时代 --- GPM 时代 GPM 主卫星携带了全新的降雨雷达和微波 (DPR 和 GMI) 范围 空间分辨率 时间分辨率 滞时 TRMM 50 NS hr 6-9hr GPM 68 NS hr 4hr 与 TRMM 相比,GPM 的主要改进 : 1. 进一步增强低纬度暴雨的监测精度 ; 2. 提高中纬度小雨 (<0.5 mm/hr) 的监测精度 ; 3. 增加高纬度降雪的监测功能 2014 年 2 月 28 日 发射成功 雪 高海拔 高纬度仍是 GPM 系统所面临的三个难题, 但 GPM 在无 / 缺资料流域蕴藏着巨大的水文预报潜力

41 41

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