簡(jiǎn)介： 降水是流域水循環(huán)系統(tǒng)的基本輸入，傳統(tǒng)水文方法中獲取面上降水都是通過(guò)點(diǎn)雨量擴(kuò)展獲取，因此對(duì)于雨量站點(diǎn)的密度有較高要求。本文引入國(guó)際先進(jìn)遙感技術(shù)，根據(jù)不同云層和點(diǎn)雨量間的回歸關(guān)系，建立面雨量計(jì)算模型。并以GMS影像為信息源，對(duì)2000年黃河流域雨量進(jìn)行遙感反演，從各二級(jí)流域校驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，本次反演精度整體達(dá)到90％�？梢钥闯觯b感技術(shù)為無(wú)資料地區(qū)的面雨量資料的獲取提供了便利途徑。
關(guān)鍵字：黃河流域 降水 遙感反演 校驗(yàn)
降雨是是不同尺度的大氣物理過(guò)程和天氣動(dòng)力作用之間的耦合結(jié)果，也是流域水循環(huán)系統(tǒng)的輸入。長(zhǎng)期以來(lái)，對(duì)于降雨的測(cè)定通常采取將點(diǎn)尺度外延至面尺度，即用點(diǎn)雨量代替面雨量來(lái)計(jì)算區(qū)域的降雨量。實(shí)際情況表明，即便在同一氣候分區(qū)，降雨量的特性在同一時(shí)間內(nèi)，各點(diǎn)的值并不相等，即降雨的特性也存在著明顯的空間變異性。針對(duì)這一特性，人們通過(guò)加密雨量站點(diǎn)來(lái)解決這一點(diǎn)雨量信息向上尺度化過(guò)程中存在的問(wèn)題。
在現(xiàn)代空間技術(shù)日益發(fā)達(dá)的今天，傳統(tǒng)信息獲取系統(tǒng)已經(jīng)得到有效拓展，具有大空間尺度的現(xiàn)代遙感技術(shù)能夠直接采集動(dòng)態(tài)面狀信息，氣象衛(wèi)星的紅外、可見(jiàn)光和微波等波段已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于區(qū)域水量的估算。更為重要的是，遙感技術(shù)能夠得到的降水的三維時(shí)變信息對(duì)于流域水循環(huán)過(guò)程研究更為重要，而這一點(diǎn)是傳統(tǒng)水文方法所不能實(shí)現(xiàn)的。
1．降水遙感反演的研究進(jìn)展
利用遙感技術(shù)估算區(qū)域降水的方法按其計(jì)算原理可以分為直接方法和間接方法。直接方法主要利用微波波段直接估算降水，其測(cè)定原理主要是因?yàn)槲⒉úㄩL(zhǎng)與雨滴直徑相接近，而遠(yuǎn)大于云粒子，使得雨滴對(duì)于微波輻射的體散射、體消光的影響比云約大三個(gè)量級(jí)，因此根據(jù)降水層的冰晶層對(duì)于微波輻射的散射效應(yīng)就能夠直接反應(yīng)降水信息，通常采用的直接散射信息是亮度溫度。微波技術(shù)由于能夠穿透云層，直接獲取云層之下的實(shí)際降水微粒特征，因而被廣泛采用，如全球能量與水分循環(huán)試驗(yàn)（GEWEX）就利用遙感手段直接估算東亞副熱帶半濕潤(rùn)地區(qū)的降水，如利用TRMM和GMS-5的微波波段估算淮河流域降水[1]。事實(shí)上，由于微波無(wú)法直接測(cè)定地面的降水?dāng)?shù)據(jù)，而只能通過(guò)垂直梯度的水分差異由云層底層降水特征間接導(dǎo)出，有時(shí)二者之間相關(guān)性較差，因此利用微波直接估算區(qū)域面雨量仍需不斷完善。
間接方法主要利用云層頂端的可見(jiàn)光/紅外波段的輻射特征指示降水的可能性，在方法上主要包括以Scofieldde技術(shù)為代表的云生存期法和以Arkin技術(shù)為代表的云指數(shù)法等。間接方法測(cè)優(yōu)勢(shì)是紅外和可見(jiàn)光波段通常具有較高的空間分辨率，并具有時(shí)間上的大量，但由于間接方法所測(cè)定的信息是由云頂輻射導(dǎo)出的，而實(shí)際降水來(lái)自于云體下方，二者間并非一種直接關(guān)系，因此單純利用云層輻射信息計(jì)算降水存在一定的局限（劉昌明，2001）。事實(shí)上，衛(wèi)星遙感的優(yōu)勢(shì)在于其能夠有效地反應(yīng)降水地時(shí)空展布，而地面雨量計(jì)的長(zhǎng)處在于它能夠精確反應(yīng)單點(diǎn)雨量，如果能夠利用地面雨量計(jì)的觀測(cè)結(jié)果來(lái)反向標(biāo)定遙感降水估算結(jié)果，就完全能夠克服上述間接方法本身存在的固有缺陷。隨著計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和通訊技術(shù)的迅猛發(fā)展，常規(guī)地面觀測(cè)資料的采集越發(fā)快捷，將雨量站精確的點(diǎn)觀測(cè)與衛(wèi)星資料大范圍面觀測(cè)的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)有機(jī)融合起來(lái)，成為間接方法提高降水估算精度的主要途徑。如在GEWEX中的“淮河流域試驗(yàn)（HUBEX）”當(dāng)中就采取了一種智能型客觀分析方法將地面雨量觀測(cè)結(jié)果與衛(wèi)星降水估算結(jié)果進(jìn)行了融合，融合結(jié)果的誤差明顯小于單純直接估算結(jié)果[1]。
2．降水遙感反演系統(tǒng)介紹
本次研究黃河流域年尺度降水遙感反演是基于CEWBMS系統(tǒng)開(kāi)展的，CEWBMS系統(tǒng)中國(guó)能量與水平衡監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（China Energy and Water Balance Monitior System）的英文縮寫(xiě)[2]。經(jīng)過(guò)三年多時(shí)間的建設(shè)和完善，該套系統(tǒng)已經(jīng)成功應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域的生產(chǎn)和科研的實(shí)踐當(dāng)中。
由于本系統(tǒng)生產(chǎn)的主要標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品中，降水是流域水循環(huán)基本輸入輸出要素，而且該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集具有很高的時(shí)間分辨率，非常吻合流域尺度水循環(huán)過(guò)程研究的信息需求，為此筆者將該系統(tǒng)引入流域水循環(huán)研究當(dāng)中，結(jié)合所參與的國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項(xiàng)目“黃河流域水資源演變規(guī)律與可再生性維持機(jī)理研究”，以黃河流域?yàn)榈湫吞乩�，企圖借此現(xiàn)代工具對(duì)現(xiàn)代流域水循環(huán)的過(guò)程研究進(jìn)行一些的探索和嘗試。
本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源是日本的靜止氣象衛(wèi)星GMS-5，位于赤道上空35800公里。東經(jīng)140度位置。本系統(tǒng)實(shí)時(shí)接受該衛(wèi)星多通道掃描輻射計(jì)VISSR的信號(hào)，可以獲取白天可見(jiàn)光、晝夜紅外合水汽資料。本次降水反演主要利用GMS衛(wèi)星接收的可見(jiàn)光和熱紅外兩個(gè)波段信息，相關(guān)參數(shù)如下：
�。�1）可見(jiàn)光波段VIS：空間分辨率2.5公里，時(shí)間分辨率1小時(shí)，波譜范圍0.45-1.0µm；
�。�2）熱紅外波段TIR：空間分辨率5公里，時(shí)間分辨率1小時(shí), 波譜范圍10.5-12.5µm；
3. 反演原理
降水主要來(lái)自于云。當(dāng)云滴增大到能夠克服空氣阻力和上升氣流的抬升時(shí)，并且在下降到地面過(guò)程中不被蒸發(fā)掉，就形成降水。目前我國(guó)對(duì)于云使用的分類(lèi)方法是先按云的高度劃分，然后按云的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、形態(tài)特征劃分。按云的高度劃分為高云族（>5000m）、中云族（2500～5000m）和低云族（<2500m），進(jìn)一步按云的結(jié)構(gòu)特征可以劃分為10屬29類(lèi)。在三族云當(dāng)中，對(duì)于降雨意義較大的是低云族，包括積云、積雨云、層積云、層云和雨層云五屬。降水與云層溫度關(guān)系密切，根據(jù)云層溫度還可以將云劃分為冷云和暖云，其中冷云一般處于0。C以下的空間，而暖云則多處于0。C以上的空間。
CEWBMS系統(tǒng)測(cè)定降水的基本原理就是利用與降水有內(nèi)在物理聯(lián)系的各類(lèi)云層空間分布狀況，對(duì)應(yīng)區(qū)域GTS系統(tǒng)各單點(diǎn)雨量觀測(cè)數(shù)據(jù)，建立二者間的相關(guān)關(guān)系，然后利用這種關(guān)系將單點(diǎn)雨量外延到區(qū)域面上的過(guò)程。與傳統(tǒng)水文方法相比，本系統(tǒng)在點(diǎn)雨量到面雨量的外延方法上，用具有內(nèi)成因機(jī)制的降水－云相關(guān)關(guān)系替代了各種單純的數(shù)學(xué)方法，顯然要科學(xué)得多。
可以看出，CEWBMS系統(tǒng)測(cè)定降水必須具備兩個(gè)基礎(chǔ)，一是區(qū)域雨量站點(diǎn)得實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)是基于GTS網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。由于GTS自身的目的，其布站上多接近于人口稠密地區(qū)，偏遠(yuǎn)地區(qū)站點(diǎn)較少。中國(guó)共有543個(gè)GTS雨量站點(diǎn)，其中黃河流域有81個(gè)，具體分布見(jiàn)圖1；二是用于各雨量站點(diǎn)間降水估算得遙感云圖，本次采用2000年GMS-5遙感影像為云圖數(shù)據(jù)源。
本系統(tǒng)根據(jù)GMS衛(wèi)星影像特征，結(jié)合氣象觀測(cè)經(jīng)驗(yàn)值，將云層劃分為冷云、高云、中高云、中低云和低云5種類(lèi)型，不同云層分類(lèi)及相關(guān)參數(shù)閾值見(jiàn)表1。
表1 云層分類(lèi)及閾值
云層類(lèi)型 | 紅外光譜值 | 溫度范圍(K) | 云層高度(km) |
冷云 | < 45 | < 226 | > 10.8 |
高云 | 45~60 | 226~240 | 8.5~10.8 |
中高云 | 60~90 | 240~260 | 5.2~8.5 |
中低云 | 90~120 | 260~280 | 2.2~5.2 |
低云 | >120 | >280 | <2.2 |
�。�1）回歸對(duì)每個(gè)站與其周邊n個(gè)站)間的降雨量觀察值和云的生存期進(jìn)行局部回歸（n=12），建立云量—雨量間的多元回歸方程。云生存期方法估算雨量的一般回歸方程如下：
（1）
其中，CDi為一旬中第i云層的生存期，ai為回歸系數(shù)，b為常數(shù)項(xiàng)。
對(duì)于CEWBMS系統(tǒng)而言，上述式子可以具體表述如下：
（2）
其中：TTE＝DN cloud－DN threshold cold cloud class
式中：CDc－冷云生存期；CDh－高云生存期；
CDmh－中高云生存期；CDml－中低云生存期；
TTE－溫度的過(guò)余閾值；DN－像數(shù)值。
�。�2）殘差檢測(cè)計(jì)算通過(guò)上述回歸方程計(jì)算出來(lái)的雨量與實(shí)際GTS觀測(cè)雨量間的差值，即：
（3）
�。�3）基于地理尺度因子的雨量修正
通常地，對(duì)于雨量場(chǎng)中任意兩點(diǎn)雨量相關(guān)主要取決于兩站點(diǎn)間的距離，因此系統(tǒng)選取了距離因子作為校正殘差Si的權(quán)重系數(shù)。根據(jù)加權(quán)轉(zhuǎn)換距離方法，對(duì)各像元回歸系數(shù) (ai) 和殘差(Si)進(jìn)行內(nèi)插，推求出以像元為單位的各GTS雨量站間的尺度因子（S），然后根據(jù)尺度因子來(lái)確定面雨量計(jì)算的修正項(xiàng)。
將估計(jì)降雨量加上基于地理尺度因子（S）得到的修正項(xiàng)，即可計(jì)算出區(qū)域面降雨量，即：
（4）
4. 反演結(jié)果與校驗(yàn)
經(jīng)過(guò)對(duì)2000年黃河流域逐日每小時(shí)遙感圖像的接收、預(yù)處理、校正和合成，得到逐旬降水雨量圖。然后利用具備高度RS/GIS集成功能的專(zhuān)業(yè)遙感圖像處理系統(tǒng)ERDAS IMAGINE為工具，選取了1∶400萬(wàn)二級(jí)流域邊界圖作為統(tǒng)計(jì)底圖。對(duì)旬度水分產(chǎn)品進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最終得到2000年度黃河流域二級(jí)分區(qū)逐旬水量反演結(jié)果，具體反演結(jié)果見(jiàn)表2。
表2 2000年黃河流域降水反演結(jié)果（單位：mm）
月 份 | 旬 | 河源－龍羊峽 | 龍羊峽－蘭州 | 蘭州－河口鎮(zhèn) | 河口鎮(zhèn)－龍門(mén) | 龍門(mén)－三門(mén)峽 | 三門(mén)峽－花園口 | 花園口以下 | 鄂爾多斯內(nèi)流區(qū) |
1月 | 上 | 0.00 | 0.15 | 1.32 | 2.82 | 0.75 | 1.47 | 4.93 | 2.49 |
中 | 0.09 | 0.14 | 1.55 | 5.29 | 4.51 | 6.27 | 4.50 | 0.40 | |
下 | 0.34 | 0.20 | 1.49 | 4.09 | 0.68 | 0.95 | 10.22 | 1.03 | |
2月 | 上 | 0.01 | 0.00 | 0.16 | 0.24 | 0.02 | 0.00 | 1.83 | 0.01 |
中 | 1.13 | 0.56 | 0.07 | 0.07 | 0.45 | 0.80 | 0.23 | 0.00 | |
下 | 0.43 | 1.81 | 0.86 | 0.69 | 2.49 | 2.19 | 2.19 | 0.25 | |
3月 | 上 | 3.50 | 2.55 | 0.18 | 0.00 | 0.46 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
中 | 1.74 | 1.06 | 1.21 | 2.32 | 2.19 | 0.15 | 0.07 | 1.02 | |
下 | 1.71 | 2.73 | 0.79 | 2.10 | 6.01 | 1.55 | 0.00 | 0.30 | |
4月 | 上 | 9.12 | 5.52 | 0.42 | 0.95 | 4.93 | 6.84 | 2.48 | 0.12 |
中 | 0.82 | 0.72 | 0.90 | 5.43 | 2.79 | 2.66 | 3.97 | 2.06 | |
下 | 10.55 | 4.85 | 0.90 | 0.71 | 2.11 | 1.06 | 0.40 | 0.68 | |
5月 | 上 | 8.24 | 10.18 | 1.99 | 5.06 | 8.96 | 5.71 | 15.91 | 1.14 |
中 | 8.89 | 6.45 | 2.50 | 0.74 | 2.64 | 4.68 | 13.18 | 0.28 | |
下 | 21.98 | 16.34 | 5.38 | 11.12 | 9.30 | 5.75 | 1.43 | 1.17 | |
6月 | 上 | 41.32 | 15.70 | 9.14 | 14.90 | 19.80 | 36.59 | 5.61 | 14.50 |
中 | 7.04 | 17.45 | 15.98 | 14.26 | 27.38 | 18.43 | 3.92 | 10.71 | |
下 | 37.13 | 44.59 | 15.93 | 18.65 | 35.88 | 51.94 | 54.40 | 9.17 | |
7月 | 上 | 28.39 | 11.22 | 20.12 | 41.99 | 27.67 | 64.48 | 91.48 | 17.73 |
中 | 12.45 | 6.25 | 2.12 | 5.02 | 12.72 | 72.63 | 56.50 | 0.48 | |
下 | 23.03 | 37.01 | 9.71 | 14.89 | 13.37 | 11.07 | 29.17 | 9.27 | |
8月 | 上 | 40.00 | 38.34 | 26.81 | 48.64 | 41.60 | 96.73 | 55.14 | 29.71 |
中 | 25.25 | 26.00 | 8.37 | 19.22 | 32.50 | 25.41 | 42.67 | 8.35 | |
下 | 9.23 | 16.32 | 8.19 | 18.24 | 19.09 | 7.40 | 34.22 | 9.10 | |
9月 | 上 | 37.44 | 46.38 | 11.54 | 9.11 | 16.60 | 30.05 | 24.76 | 7.18 |
中 | 8.07 | 7.21 | 1.76 | 4.29 | 6.47 | 19.67 | 3.01 | 1.04 | |
下 | 23.21 | 27.84 | 12.73 | 22.44 | 32.63 | 34.45 | 35.83 | 15.40 | |
10月 | 上 | 4.54 | 17.64 | 5.70 | 20.65 | 37.58 | 27.56 | 44.75 | 3.16 |
中 | 12.23 | 6.02 | 1.00 | 1.14 | 8.14 | 13.12 | 4.12 | 1.07 | |
下 | 4.11 | 4.59 | 4.58 | 9.48 | 11.26 | 22.39 | 19.49 | 3.46 | |
11月 | 上 | 0.20 | 0.11 | 0.15 | 3.69 | 7.16 | 8.47 | 2.54 | 0.24 |
中 | 2.96 | 4.81 | 1.76 | 3.73 | 6.32 | 8.16 | 9.58 | 1.13 | |
下 | 2.24 | 0.69 | 0.00 | 0.00 | 0.17 | 0.46 | 0.02 | 0.01 | |
12月 | 上 | 0.62 | 0.73 | 0.10 | 0.00 | 0.51 | 1.57 | 1.04 | 0.00 |
中 | 0.55 | 0.26 | 0.33 | 0.04 | 0.06 | 1.46 | 0.50 | 0.00 | |
下 | 0.10 | 0.00 | 0.20 | 0.09 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | |
∑ | 388.62 | 382.40 | 175.96 | 312.06 | 405.18 | 592.13 | 580.08 | 152.66 | |
據(jù)《黃河水資源公報(bào)》，2000年黃河流域平均降水381.8mm，與常年降水相比較，全流域偏少14.4％。流域內(nèi)各分區(qū)降水量以花園口－河口最大，為681.5mm，其次是三門(mén)峽－花園口區(qū)間，為657.1mm；黃河內(nèi)流區(qū)降水最小，為162.5mm，其次為蘭州－河口鎮(zhèn)的182.9mm。
黃河流域降水結(jié)果反演結(jié)果與黃河流域水資源公報(bào)公布數(shù)據(jù)對(duì)比如表3。
表3 黃河流域降水反演結(jié)果與公報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)比
流域名稱(chēng) | 反演結(jié)果 | 公報(bào)結(jié)果 | 公報(bào)－反演 | 反演/公報(bào)（％） | |||
mm | 億m3 | mm | 億m3 | mm | 億m3 | ||
黃河流域 | 340.8 | 2719.0 | 381.8 | 3016.2 | 41.0 | 321.0 | 90.2 |
河源－龍羊峽 | 388.6 | 511.7 | 413.2 | 544.0 | 24.6 | 32.3 | 94.1 |
龍羊峽－蘭州 | 382.4 | 356.6 | 412.6 | 384.8 | 30.4 | 28.2 | 92.7 |
蘭州－河口鎮(zhèn) | 176.0 | 283.3 | 182.9 | 294.5 | 6.3 | 11.2 | 96.2 |
河口鎮(zhèn)－龍門(mén) | 312.1 | 349.8 | 338.9 | 379.8 | 26.7 | 30.0 | 92.1 |
龍門(mén)－三門(mén)峽 | 405.2 | 770.8 | 478.6 | 910.5 | 73.4 | 139.7 | 84.7 |
三門(mén)峽－花園口 | 592.1 | 245.9 | 657.1 | 272.9 | 65.0 | 27.0 | 90.1 |
花園口以下 | 580.1 | 131.1 | 681.5 | 154.0 | 101.4 | 22.9 | 85.1 |
鄂爾多斯內(nèi)流區(qū) | 152.7 | 69.8 | 165.6 | 75.7 | 12.9 | 5.9 | 92.2 |
從表3可以看出，以2000年《黃河水資源公報(bào)》數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，本次反演結(jié)果偏差最大的是龍－三區(qū)間，偏差約為15％，偏差最小的為蘭州－河口區(qū)間，偏差為6％，總體精度達(dá)到90％，最大偏差也僅15.3％，反演結(jié)果比較理想。
5. 結(jié)果討論
通過(guò)結(jié)果對(duì)比可以看出本次反演結(jié)果具有兩個(gè)特點(diǎn)，其一，所有區(qū)間反演結(jié)果都偏小，表明在反演過(guò)程種可能存在系統(tǒng)偏差問(wèn)題；其二，總體來(lái)說(shuō)，雨量小的地區(qū)反演的精度相對(duì)要高，從這一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，本研究方法更適合于我國(guó)干旱半干旱地區(qū)。
本次黃河流域降水遙感反演具有良好的物理機(jī)制，其精度應(yīng)當(dāng)有所保證，分析上述系統(tǒng)偏差產(chǎn)生，主要是由于本次在對(duì)衛(wèi)星云圖和地面降水實(shí)測(cè)值進(jìn)行融合過(guò)程中，采用的是各國(guó)上報(bào)國(guó)際氣象組織的GTS站點(diǎn)數(shù)據(jù)所造成。事實(shí)上，氣象站點(diǎn)信息主要服務(wù)于人們?nèi)粘Ｉ睿虼嗽谡军c(diǎn)布設(shè)時(shí)都集中于人口稠密地區(qū)，如城市及其周邊地區(qū)，這些城市多集中于平原、盆地地區(qū)。另一方面，影響降水的因素除了大氣環(huán)流以外，一些中觀或微觀因子也起到一定作用，如地形降水等，造成降水的地區(qū)分布通常是山區(qū)大于平原，因此GTS雨量站點(diǎn)數(shù)據(jù)在宏觀代表性上存在一定的局限性，由此為基礎(chǔ)進(jìn)行融合所建立的模型反演結(jié)果與基于水文系統(tǒng)雨量觀測(cè)計(jì)算出來(lái)的流域面雨量相比有可能偏小，這可能是造成本次反演結(jié)果偏小的主要原因，有待于下一步工作中改進(jìn)。
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