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user: 3. 不同时间尺度的卫星反演降水数据的精度评估 3.1. 三小时尺度的卫星反演降水数据的精度评估 图3~图5是3小时时间尺度上的CMORPH、TRMM和PERSIANN降水与站点降水数据的散点图。散点图的意义在于对比反演降水数据与实测数据的相似性，如果散点越集中在从坐标原点到右上角的直线周围，就说明反演降水数据的探测结果越精确。为定量描述两类数据的差异，计算了两类数据的偏差(BIAS)，均方根误差(RMSE)以及相关系数(CC)。 在图3中，CMORPH所反演的降水与站点所记录的降水在3小时时间尺度上差别显著，相关系数都特别低，2013~2015年分别为0.144%、0.14%和0.2%，说明两者相关性较差；同样，TRMM与实测数据的相关系数也很低，在图4中，散点图多集中在X与Y轴上，相关系数分别为1.6%、−1.7%和0.8%，在2014年相关系数为负数，说明雨量计数据和TRMM数据的相关关系为负相关；PERSIANN与实测数据的相关系数是三种卫星反演降水数据中最低的(图5)，分别为0.091%、0.069%和0.085%。 图3. 站点降水量与CMORPH反演降水量3小时散点图 图4. 站点降水量与TRMM反演降水量3小时散点图 图5. 站点降水量与PERSIANN反演降水量3小时散点图 三种数据在3小时上的相关系数较低的原因与数据本身的系统误差有关，这一点将在后文中做出解释。 CMORPH与站点降水的均方根误差在2013~2015年分别为5.25 mm、4.39 mm和4.59 mm；TRMM为10.38 mm、10.13 mm和10.51 mm；PERSIANN为12.99 mm、10.87 mm和13.78 mm。从数据的大小上可知，CMORPH与雨量计的误差是三种数据中最低的，均方根误差均比其余两种反演产品低50%左右，也说明CMORPH反演降水的系统误差低于其余两种数据。 三种卫星反演降水数据的偏差结果中，CMORPH的值最小，三年分别为1.07、1.16和1.18，说明CMORPH在3小时的降水反演上，与总降水量最接近；TRMM所反演的降水与地面站数据的偏差分别为3.34、5.04和7.21，而PERSIANN与地面站的偏差为2.82、2.64、3.36。从公式(2)中可知，TRMM和PERSIANN反演的降水量高于地面站的降水量，且高估的量都在2倍以上。基于对三种参数的分析可知，3小时时间尺度上，CMORPH所反演的降水量精度明显高于另外两种数据，这与CMORPH反演降水数据的方法和所采用的数据是分不开的。但CMORPH与地面站数据的相关系数却也很低，造成两者相关系数偏低的原因有三个：第一，CMORPH是建立在多种数据的融合基础上的，每种数据均有其各自的缺陷，融合后的CMROPH并没有消除所存在的误差，误差被继续保留在数据中，造成了误差的累积；其次，融合生成CMORPH的红外数据在反演降水时利用了云顶亮度温度来估算可降水量，但对于卷云或者高层云，其云顶亮度温度虽然低，却基本不会形成降水事件，而卫星在记录时，将这一部分也当作真实的降水进行记录，因此带来误差；第三，在合成CMORPH数据时用到了地球同步轨道卫星的数据，同步轨道卫星在探测过程中会出现探测区域的东偏或西偏现象，这是一个非常复杂的过程，与恒星日的计算方法有着一定的联系，当同步卫星出现向东偏移现象时，所探测的降水区域实际是在地面区域的东边，如果西偏，所探测的位置又会向西偏移。这三个原因是造成CMORPH在3小时尺度上误差的主要原因，与CMORPH类似的是，TRMM出现误差的原因也有上述原因中的第三点。 从3B42V6的获取方式上可知，其在自身TRMM卫星所探测的数据的基础上添加了其他非自身数据作为辅助，这些数据可能存在的误差也保留在了3B42V6中 [ 10 ]。同时，对于所有的通过卫星反演的降水数据，短时间内所探测的降水存在误差是很正常的 [ 11 ]。由于卫星的探测方式是“一扫而过”，只能得到星下点的瞬时降水信息，若要生成全球范围内某个时段的全部降水信息，就需要结合多个同时段的其他卫星的降水信息，这些信息都属于瞬时信息，但地面站的降水数据却是一个连续的降水数据，瞬时与连续的不对称性也是造成降水误差的原因。 前文对PERSIANN数据的生成方式做了介绍，PERSIANN的数据源主要来自可见光和热红外数据，热红外数据的缺点是过分依赖经验公式，并对夏季的暖云降水探测效果很差，这是PERSIANN在某些区域降水探测精度较低的原因之一；同时，PERSIANN的后期处理所用到的方法是人工神经网络，人工神经网络方法存在一些固有缺陷：它是一个高度非线性的动态或静态系统，这也导致了神经网络方法往往偏复杂，不能准确分析与降水有关的每项影响因子，从而造成误差；第二，人工神经网络本身不适用于求解必须得到正确答案的问题，原因在于神经网络的原理是“自发的集体行为”，需要对其中的每一个“节点”进行有效操作和控制，需要投入大量的精力，并对高性能计算机的依靠程度较重，因此人工神经网络方法只是在不断地获得近似值，而降水所需要的却是一个需要精准测量的准确数值，这也导致了数据最后的误差；其三是目前被人们所利用的几套人工神经网络结构，只适用于解决一类或者几类问题，加州大学欧文分校所研发的这一套数据的依据方法本身存在着系统误差，若要获得更准确的降水信息，还需要进一步改进本身方法 [ 12 ]。 3.2. 逐日尺度的卫星反演降水数据的精度评估 图6~图8是2013~2015年逐日时间尺度的三种卫星反演降水数据与地面站数据的散点图。CMORPH与站点的相关系数随时间的增加而提高，三年的相关系数分别为34%、28%和26%，从CMORPH数据融合过程可知，由于时间的增加，融合生成CMORPH降水产品所用到的数据量也随之增加，多种微波和红外数据被采用，相关系数自然随之提高；而3B42V6却未因为时间尺度的增加而提高其相关系数，2013年~2015年的相关系数为−1.34%、−0.1%和7.6%，前两年皆为负相关，也体现了该数据与地面站数据同步性差的特点；PERSIANN与地面站的相关系数也很低，分别为0.01%、0.016%和0.014%。三者相互对比，CMORPH与地面站的同步性是最佳的。 CMORH反演降水数据的偏差在2013~2015年分别为1.06、1.12和1.15，虽然对数据存在一定的高估，但与站点所测的降水量非常接近，2014和2015年偏差的量比2013年大，这一点从图中散点更加偏向X轴也可说明；TRMM 3B42V6的偏差在三年中分别为2.18、2.86和3.95，从数值上分析，其高估了降水的总量，并且所高估的量均在2倍以上；从PERSIANN和站点降水量的散点图明显偏向X轴可知，其必然高估了降水量，而三年间的偏差数据分别为2.6、2.41和2.79，也证明了这一点。因此在逐日时间 图6. 站点降水量与CMORPH反演降水量逐日散点图 图7. 站点降水量与TRMM 3B42V6反演降水量逐日散点图 图8. 站点降水量与PERSIANN反演降水量逐日散点图 尺度上，CMORPH的偏差量是最低的，与真实的站点降水总量也非常接近。 均方根误差(单位：mm)在2013年最大，为16.49，在2014和2015年都在10以内，分别为9.02和9.9，这也从定量的角度说明了CMORPH的逐日降水数据和站点平均降水量偏差非常小；而3B42V6的均方根误差在三年分别为26.1、25.08和25.38；PERSIANN所反演的降水均方根误差分别为32.63、24.69和30.28，从数值上可知，3B42V6与PERSIANN的均方根误差比CMORPH大许多，而PERSIANN也高于3B42V6，定量说明了CMORPH的逐日降水量和站点降水量的偏差是三种数据中最小的，其原因如上文中所叙述的一样，由于时间尺度的增加，用于融合产生CMORPH的数据增多，更多精度更高的数据被利用，故CMORPH的降水与站点的差异最低，而3B42V6数据虽然也有类似CMORPH的“开放性”，但其更依赖TRMM卫星本身，PERSIANN的误差原因在其3小时尺度分析中已经说明，其本身所利用数据和生成方法有待改进。 3.3. 逐月尺度的卫星反演降水数据的精度评估 图9~图11是CMORPH、TRMM 3B42V6与PERSIANN在逐月时间尺度上与站点降水的散点图，CMORPH所反演的降水与站点降水的相关系数达到85%、87%和87%，3B42V6与站点的相关系数也随着时间尺度的增加而上升，三年的相关系数分别为25%、18%和15%，PERSIANN的相关系数也增加明显，为28%、24%和18%。 依据Huffman G J等人的研究 [ 13 ]，随着降水量的增加，相关系数与降水量的大小成正比，同时也与误差成正比。因此三种数据的均方根误差也在增加，CMORPH三年的均方根误差分别为113.92、82.48和63.1 (单位：mm)，3B42V6的均方根误差在2014年是最大的，为184.4，2013和2015年的均方根误差分别为125.38和150.9；而PERSIANN的均方根误差分别为245.048、169.938和183.702，考虑到四川 图9. 站点降水量与CMORPH反演降水量逐月散点图 图10. 站点降水量与TRMM 3B42V6反演降水量逐月散点图 图11. 站点降水量与PERSIANN反演降水量逐月散点图 省每月平均降水量在160 mm左右，3B42V6、PERSIANN与地面站的误差就非常明显，而PERSIANN的误差也比另外两种反演降水数据大。偏差数据也能证明这一问题，CMORPH 2013~2015年的偏差分别为1.44、1.45和1.5，在月时间尺度上，这个数值是非常低的；而3B42V6的偏差为3.95、2.19和2.16，相对于站点的降水量，其所反演的降水量是站点降水量的2倍以上；PERSIANN的偏差为2.38、2.17和2.36，从图10和图11中散点都偏向X轴的现象也可知，3B42V6和PERSIANN数据对降水量存在高估现象。