近实时卫星降水反演数据具有覆盖范围广、空间连续性和时效性较强以及开放获取等优势,是重要的全球性降水资料.针对2021年河南省"7·20"极端暴雨,基于116个地面气象站观测资料及其空间插值数据,综合解析了4种GPM近实时卫星降水数据(IMERG early、IMERG late、GSMaP NOW和GSMaP Gauge NOW)对极端强降水事件的表征能力.结果发现:①IMERG early、IMERG late对站网累积雨量的低估程度在20％左右,GSMaP NOW和GSMaP Gauge NOW的高估程度分别达到了约35％和70％,但2种GSMaP数据更易探测到500 mm以上的累积雨量.②在雨量过程方面,4种GPM数据对小时降水事件均具有较强的分类辨识能力,但未捕捉到主要雨峰过程,定量误差较突出,与地面降水量之间表现出显著的负相关关系.GPM降水数据对小时雨量低于10 mm的降水事件以高估为主;对于小时雨量超过30mm的降水事件以低估为主,甚至存在普遍低估.③在空间格局方面,4种GPM数据的精度指标均具有较强的时间波动性,IMERG数据的空间相关系数和体积临界成功指数等指标总体上优于GSMaP数据,但后者对较高量级的降水事件更敏感.④2种IMERG数据中,IMERG late相对IMERG early的精度具有较明显改善;2种GSMaP数据中,GSMaP Gauge NOW相对GSMaP NOW提高了对较高量级雨量的探测能力,但也明显增大了较低量级雨量的定量估计误差.本文研究深化了对GPM近实时卫星降水数据性能的认识,为完善GPM降水反演算法、提升其对极端降水的监测能力提供了重要反馈信息.

卫星近实时降水;极端降水;GPM;IMERG;GSMaP;"7·20"暴雨;河南省

胡庆芳;张野;李伶杰;王银堂;杨汉波;牛凯杰;李哲

南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏 南京 210029;长江保护与绿色发展研究院,江苏 南京 210098;清华大学水利水电工程系,北京 100084;Department of Electrical and Computer Engineering,Colorado State University,Fort Collins,CO 80523,USA

水科学进展

[1]胡庆芳;张野;李伶杰;王银堂;杨汉波;牛凯杰;李哲-.GPM近实时反演数据对河南省2021年"7·20"极端暴雨的比较分析)[J].水科学进展,2022(04):567-580

卫星近实时降水

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