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user: 4. 结果分析 4.1. 卫星降水数据的精度评估 表2为三种卫星降水数据在17地面站点上的精度指标的均值、最大值及最小值，图2为相应指标值的分布盒状图，图中从上到下的横线分别代表一组数据的最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值。从偏差均值上看，TRMM和RT数据精度较高对降水分别低估0.42%和9.37%，CMO数据低估降水达到44.14%。从相关性上看，三种产品均表现出与站点降水有较强的相关性，并且相关系数差别不大，介于0.65~0.67之间。在误报率上，三者相差不大，然而在探测率上CMO数据明显强于其它两种数据，表明CMO数据虽然在降水量上有低估，但是在降水频次上有高估。此外，CMO数据在RMSE和NSE指标上均表现略好于其余两种产品，但并无明显优势。 Table 2 Statistical measures of satellite precipitation datasets at gauge scal FAR POD BIAS (%) CC RMSE (mm) NSE TRMM MEAN 0.20 0.73 −0.42 0.67 2.63 0.31 MAX 0.38 0.79 22.47 0.74 3.06 0.45 MIN 0.12 0.67 −28.64 0.59 2.29 0.17 RT MEAN 0.21 0.71 −9.37 0.65 2.61 0.33 MAX 0.39 0.77 16.68 0.74 3.06 0.51 MIN 0.13 0.63 −37.57 0.58 2.17 0.17 CMO MEAN 0.21 0.81 −44.14 0.66 2.53 0.39 MAX 0.43 0.84 −26.32 0.75 3.10 0.54 MIN 0.08 0.75 −64.09 0.43 2.11 0.14 表2. 站点尺度卫星降水产品精度统计指标均值 从各个指标的分布上看(图2a~图2f)，各个站点表现出较为明显的差异。从FAR上看(图2a)，TRMM、RT和CMO变幅分别为0.26、0.26和0.35，虽然RT变幅最小，但其有3个异常值。从POD上看(图2b)，CMO表现明显优于TRMM和RT，TRMM略好于RT。从偏差上分布看(图2c)，CMO不同站的表现差异明显小于其余两种产品，表明CMO产品对降水的低估一部分是系统性的偏差；TRMM和RT的偏差分布类似，但是TRMM的中位数在0附近，RT中位数在−10%附近，表明TRMM高估降水的站点多于RT产品。从CC、RMSE和NSE (图2d)上看，三种卫星降水产品彼此之间的差异不明显，没有一种产品具有突出的优势。多数研究表明经过偏差校正的研究型数据TRMM 明显优于准实时数据RT [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] ，然而在本文研究中，TRMM数据表现相对于RT数据表现并没有明显的提升，在某些指标上甚至还差于RT，这可能是由于在对TRMM数据进行订正时，引入的辅助资料带来了新的误差，也可能由本区域的辅助资料不足引起。结合所有指标，三种产品各有优势，但CMO的偏差过大，需要进行误差校正才能进一步应用，TRMM和RT都具有较高的精度。 图2. 不同站点精度指标分布图(a) FAR (b) POD (c) BIAS (d) CC (e) RMSE (f) NSE 表3给出了三种卫星降水数据在流域尺度上的精度指标值。RT和CMO产品在五个统计区域上均存在不同程度上的低估，低估水平分别在1.03%~8.52%之间和38.53%~44.43%之间；TRMM产品在支流大湾江、姑老河和旧城水文站控制区域上存在0.79%~9.16%的高估，在干流六库站控制区域上存在6.29%的低估，在整个研究区域上反而存在0.89%的低估。对比站点尺度，在流域尺度上CC、POD、RMSE和NSE均有明显的提高，并且整体上各指标值随着统计面积增大有提高。与站点尺度类似，TRMM和RT整体精度一致，均表现出较高的精度，CMO虽然在偏差指标上存在明显的低估，在其它指标上也表现出了较高的精度。 Table 3 Statistical measures of satellite precipitation datasets at basin scal 降水数据 流域 FAR POD BIAS (%) CC RMSE (mm) NSE TRMM 大湾江 0.19 0.91 0.79 0.84 2.00 0.63 姑老河 0.24 0.90 9.16 0.81 2.09 0.53 六库 0.27 0.89 −6.29 0.74 2.18 0.51 旧城 0.16 0.89 2.27 0.84 1.92 0.63 研究区域 0.17 0.92 −0.89 0.88 1.70 0.73 RT 大湾江 0.22 0.91 −7.73 0.83 1.95 0.66 姑老河 0.28 0.90 −1.03 0.79 2.03 0.58 六库 0.29 0.89 −3.46 0.68 2.32 0.38 旧城 0.18 0.88 −8.52 0.83 1.89 0.65 研究区域 0.20 0.92 −8.32 0.87 1.69 0.73 CMO 大湾江 0.09 0.87 −43.85 0.81 2.00 0.58 姑老河 0.12 0.86 −40.19 0.79 2.00 0.57 六库 0.34 0.89 −38.53 0.70 2.23 0.43 旧城 0.09 0.85 −44.43 0.83 1.89 0.61 研究区域 0.24 0.90 −44.09 0.85 1.77 0.61 表3. 流域尺度卫星降水产品精度统计指标均值 4.2. 卫星降水的径流模拟适用性评估 表4给出了不同降水数据源日径流模拟的精度评定指标。以地面站点降水数据为模型输入，四个水文站日径流模拟率定期偏差在−6.14%~4.24%，验证期姑老河站偏差为20.73%，其余三站均在±10%以内；率定期旧城站NSE为0.64，其余三站NSE均在0.75以上，验证期四个站NSE在0.80~0.95之间；整体上验证期优于率定期，其中大湾江站和旧城站验证期明显优于率定期，NSE提高程度分别为0.12和0.19。总体而言，地面站点降水作为模型输入所模拟出的径流能基本反映出日径流过程趋势，但对部分洪水过程模拟不够精准，对洪峰模拟偏大偏小不稳定(图3a)。这表明虽然流域中雨量站点较为稀疏，这些站点也能基本反应流域的降水过程趋势，但是对于区域内部降水的空间变异性不能很好的反应，因此导致了洪峰模拟较大的不稳定性。 情景I下分别以TRMM、RT和CMO降水为水文模型输入进行日径流模拟，并与站点模拟径流作对比。从偏差上看，以TRMM、RT和CMO降水为水文模型输入的日径流模拟结果偏差基本与降水的偏差趋势一致，即CMO径流模拟总量明显偏小，TRMM径流模拟总量总体偏多，RT径流模拟总量总体偏少。然而，径流总量的偏差程度与降水的偏差程度关系较小，这与径流受到其它因素影响有关。总体而言，CMO的模拟效果最差，率定期和验证期偏差都超过−60%；RT的模拟效果最好，率定期偏差都在−10%以内，验证期都在−15%以内；TRMM表现效果居中，率定期在20%以内，验证期在27%以内。从NSE上看，整体上采用TRMM数据的日径流的模拟效果在率定期内优于地面站点，NSE提高程度为0.1~0.16之间，其中大湾江站NSE从0.75提高到0.83，旧城站从0.64提高到0.80；在验证期内，TRMM数据模拟效果略差于站点但是没有明显差异。对比地面站点，整体上TRMM卫星在率定期表现明显有提高，验证期略差于地面站点，并且率定期和验证期内表现波动明显小于地面站点，表明TRMM降水和地面站点降水能够抓住流域降水的总体趋势，但是TRMM降水更能反映降水的空间变异性。与TRMM类似，采用RT降水作为水文模型的输入日径流的模拟效果也表现为：整体上率定期明显优于地面站点，验证期略差于地面站点，并且率定期和验证期表现波动较小。无论在率定期还是验证期，TRMM和RT的NSE较为接近，TRMM在旧城站表现明显优于RT，RT在姑老河站表现明显优于TRMM，总体上两者没有明显的优劣。与站点类型，两种卫星降水对洪峰模拟偏大偏小也不稳定(图3c、图3d)，这也表明卫星降水产品的精度还有待提高，其空间分辨率仍然不能准确刻画山区降水的高空间变异性，需要发展更高精度的降水观测及估计技术 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]。由于CMO的降水有非常显著的低估，因此采用CMO降水数据作为水文模型输入的日径流模拟效果不佳，但是其模拟的降水过程趋势还是与实测资料较为接近(图3b)。 Table 4 Evaluation of daily streamflow simulation effect of different precipitation dataset 情景I 情景II 率定期 验证期 率定期 验证期 降水数据 水文站 BIAS(%) NSE BIAS(%) NSE BIAS(%) NSE BIAS(%) NSE 地面站点 大湾江 −1.75 0.75 6.93 0.87 − − − − 姑老河 4.24 0.81 20.73 0.80 − − − − 六库 −6.14 0.96 −9.31 0.95 − − − − 旧城 2.45 0.64 −4.53 0.83 − − − − TRMM 大湾江 7.31 0.83 18.97 0.86 −3.66 0.82 6.78 0.89 姑老河 14.37 0.82 26.69 0.78 1.11 0.83 12.25 0.81 六库 −5.27 0.94 −8.45 0.91 −6.80 0.94 −10.16 0.91 旧城 18.93 0.80 7.91 0.81 7.67 0.83 −3.38 0.81 RT 大湾江 −7.70 0.80 6.49 0.88 −6.37 0.81 8.05 0.87 姑老河 −3.61 0.83 7.28 0.85 −1.99 0.82 9.13 0.83 六库 −7.52 0.96 −12.31 0.94 −7.49 0.96 −12.25 0.94 旧城 −0.60 0.82 −13.25 0.71 2.53 0.83 −10.94 0.71 CMO 大湾江 −64.75 −0.51 −61.44 −0.31 −13.07 0.39 −2.27 0.71 姑老河 −66.21 −0.39 −64.49 −0.23 −7.68 0.57 7.65 0.79 六库 −12.94 0.94 −15.87 0.90 −8.20 0.95 −10.46 0.92 旧城 −70.30 −0.70 −78.62 −0.68 20.97 0.71 −5.32 0.70 表4. 日尺度不同降水源径流模拟效果评定 综合四种降水产品在情景I下的表现，其地面站点的径流模拟结果与实测流量资料基本吻合，但率定期与验证期表现波动较大；RT和TRMM数据的径流模拟结果与实测流量资料基本吻合，BIAS较站点有所提高且偏差与降水的偏差趋势一致，NSE略有提高，两者在率定期和验证期表现基本稳定且两者之间没有明显的优劣；受降水偏差较大影响，CMO数据模拟的结果明显小于实测流量，但其过程趋势与实测流量一致。该结果与降水数据精度评定的结论较为一致，相互印证。总体而言，RT和TRMM数据在无/缺资料地区表现出较为满意的径流模拟效果。 图3. 情景1下不同降水数据大湾江水文站日径流模拟结果(a) 站点(b) CMO (c) TRMM (d) RT 情景II下，各个卫星的模拟效果均比情景I有所提高，其中CMO提高效果最为明显，径流量偏差明显降低，同时NSE也大幅度提高到0.7以上，表明通过消除一定的系统性误差(通过整体率定下垫面蒸发系数)，CMO也具有一定的径流模拟应用价值。较情景I，TRMM和RT在NSE上表现没有明显区别，但是在平均偏差上有明显的提高，验证期内误差均降到了15%以内。与预期的不同，情景II下TRMM和RT的表现并没有明显的提升，这也从侧面反映了TRMM和RT降水在本区域具有较高的精度，通过率定优化参数不能明显的提高模型的模拟精度。因此，TRMM和RT卫星降水在本区域具有较高的水文应用价值。