基于“自上而下”法和“自下而上”法的遙感降水產品在青藏高原的適用性評估
降水作為水循環過程中重要的環節之一，是地-氣相互過程和能量交換的重要變量。衛星遙感反演降水技術克服了地面觀測技術受限于觀測時間和數據空間代表性差等不足，為獲取全球降水信息提供幫助。目前主要有兩種遙感反演降水數據方法，一種是基于“自上而下”法（Top-Down approach）獲得的降水資料，利用遙感輻射計和雷達等傳感器，通過反演大氣信號獲取瞬時降水率。另一種是基于“自下而上”法（Bottom-Up approach）獲得的降水資料，以降水和土壤濕度之間的關系為基礎，通過土壤水分平衡方程反推降水獲取累積降水量。
青藏高原地形復雜且地表類型多樣，降水分布從西北到東南逐漸增多。然而，由于缺乏足夠的地面數據支撐，以往研究中關于青藏高原地區降水產品的評價有限。第二次青藏科考“西風-季風協同作用及其影響”任務“地氣相互作用及其氣候效應”專題中科院青藏高原所馬偉強研究團隊等運用中國氣象局國家氣象信息中心青藏高原地區1584個雨量筒降水觀測數據，詳細對比分析“自上而下”法的降水產品Global Precipitation Measurement Integrated MultisatellitE Retrievals（GPM IMERG）和“自下而上”法的降水產品Soil Moisture To Rain-Advanced SCATterometer （SM2RAIN-ASCAT；SM2RASC）各自在青藏高原的總體表現和在時間、空間上的適用性，并討論海拔和降水量對降水產品的影響。
研究結果表明：1. 兩種降水產品均能較好描述青藏高原降水從西北到東南逐漸增多的空間分布特征。在草原下墊面，SM2RASC的表現更好；在森林下墊面，由于受密集植被覆蓋，土壤濕度微波遙感觀測質量較低，GPM IMERG數據更接近地面觀測。2. 在估算小到中等降雨區間（5-25 mm/day），SM2RASC的精度高于GPM IMERG；但在大雨（>25 mm/day）的情況下，土壤水分趨于飽和，無法承載更多水分，多余的降水流失，不能被算法反演，導致該區間的降水被嚴重低估。3. 由于ASCAT土壤濕度數據高頻率波動，SM2RASC容易在較干的環境條件下錯誤估算出降水，相較GPM IMERG會產生更大的偏差。所以土壤濕度數據的精度將直接影響“自下而上”類降水產品的精度。
以上研究成果近日以“Respective Advantages of “Top‐Down” Based GPM IMERG and “Bottom‐Up” Based SM2RAIN‐ASCAT Precipitation Products Over the Tibetan Plateau”為題，在國際學術期刊《Journal of Geophysical Research: Atmospheres》發表。本研究獲得第二次青藏高原綜合科學考察研究專項(2019QZKK0103)、中國科學院戰略性先導科技專項(XDA20060101)等資助。
文章鏈接：https://doi.org/10.1029/2020JD033946
（“地氣相互作用及其氣候效應”專題供稿）
圖1. 雨量筒觀測數據與遙感降水產品對比的密度散點分布
注：（a）SM2RASC；（b）IMERG；（c）IMERG 和 SM2RASC 的交叉驗證。
根據 x，y 的最大最小值將坐標分成 150×150 個小格，色標的藍色到黃色代表了相應格子里 數據的數量。
圖2. 定量統計指數的空間分布
注：（a和b）CC；（c和d）MB；（e和f）RMSE；（g）2015年青藏高原土地類型分布。
劃分出三個子區域：草地，森林和喜馬拉雅山北部。
圖3. SM2RASC和IMERG在不同程度降雨下RMSE的箱型圖
注：（a）1-5 mm/day；（b）5-10 mm/day；（c）10-25 mm/day；（d）>25 mm/day。
框中的中位線代表中位值，每個框的中位線右邊顯示的是產品RMSE的中位數。
圖4. 2015年5-10月第52931號站點巴隆站的ASCAT土壤濕度數據、SM2RASC降水數據和地面雨量筒觀測隨時間變化圖