降水是水文循環(huán)的重要組成部分,高精度的降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)于流域水文預(yù)報(bào)、水資源管理、旱澇災(zāi)害評(píng)估等具有重要意義。傳統(tǒng)的降水?dāng)?shù)據(jù)主要來(lái)源于氣象站點(diǎn)記錄,降水空間分布依賴于多個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)的空間插值。但氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)由于站點(diǎn)分布稀疏且觀測(cè)范圍有限,很難準(zhǔn)確反映整個(gè)區(qū)域的降水空間分布。衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)具有覆蓋范圍廣、空間分辨率高等特點(diǎn),在獲取降水?dāng)?shù)據(jù)的時(shí)空分布方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。然而在流域尺度應(yīng)用上,衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的空間分辨率仍較低,需要發(fā)展空間降尺度和校準(zhǔn)方法進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。本研究選擇季風(fēng)氣候和復(fù)雜地形影響的紅河流域作為研究區(qū),首先利用氣象站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM)衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行精度評(píng)估;然后基于TRMM數(shù)據(jù)與Digital Elevation Model(DEM)、Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)之間的相關(guān)關(guān)系,采用回歸模型加殘差校正的方法對(duì)TRMM數(shù)據(jù)進(jìn)行降尺度研究,將其空間分辨率提高到1km,并基于氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù),采用地理差異分析(GDA)和地理比率分析(GRA)方法,對(duì)TRMM降尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn);再利用比例分解方法,將TRMM年降尺度數(shù)據(jù)分解為月降水?dāng)?shù)據(jù);最后根據(jù)年、月上的降尺度降水?dāng)?shù)據(jù),分析紅河流域的降水時(shí)空分布規(guī)律。主要結(jié)論如下:(1)時(shí)間上,TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在年、季、月尺度上與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)均具有較高的一致性(R~20.64),TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在紅河流域整體上存在7.7%的高估�？臻g上,降水重心移動(dòng)軌跡表明TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)基本能反映降水的空間分布及演變過(guò)程。站點(diǎn)尺度上,相關(guān)系數(shù)均大于0.84,相對(duì)偏差較大的站點(diǎn)主要分布在河谷和盆地地區(qū)�？偟膩�(lái)說(shuō),TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)在紅河流域具有較好的適用性。(2)基于TRMM年降水?dāng)?shù)據(jù)與DEM、NDVI之間的相關(guān)關(guān)系,對(duì)比三種不同回歸模型(多元線性回歸模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、地理權(quán)重回歸模型)在0.25o上的模擬效果和五種不同插值方法(反距離權(quán)重插值、規(guī)則樣條函數(shù)插值、張力樣條函數(shù)插值、普通克里金插值、簡(jiǎn)單克里金插值)對(duì)回歸殘差的插值效果,結(jié)果表明地理權(quán)重回歸模型加簡(jiǎn)單克里金殘差校正方法能夠獲得理想的結(jié)果。因此,引入地理權(quán)重回歸克里金(GWRK)方法對(duì)TRMM數(shù)據(jù)進(jìn)行空間降尺度,與原始TRMM數(shù)據(jù)相比,降尺度后1km空間分辨率的TRMM數(shù)據(jù)能夠較合理地描述降水的空間分布,而且能表現(xiàn)更多的細(xì)節(jié)信息。(3)站點(diǎn)驗(yàn)證結(jié)果表明GDA和GRA校準(zhǔn)方法都能獲得更精確的降水分布。就兩種方法對(duì)比而言,GRA的R~2值更大,RMSE、MAE和Bias更小,表明在紅河流域GRA校準(zhǔn)方法比GDA效果更好。此外,站點(diǎn)密度會(huì)影響GDA和GRA的校準(zhǔn)效果。(4)利用月比例分解方法,將TRMM年降尺度數(shù)據(jù)分解為月降水?dāng)?shù)據(jù),并基于站點(diǎn)月數(shù)據(jù),與原始TRMM月數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,分解得到的月降水?dāng)?shù)據(jù)不僅提高了空間分辨率,而且與站點(diǎn)數(shù)據(jù)之間具有很好的一致性(R~2=0.91,RMSE=22.2 mm,MAE=13.5 mm,Bias=0.048)。(5)基于TRMM降尺度數(shù)據(jù),紅河流域降水時(shí)空分布特征表現(xiàn)為:年尺度上,降水總體上呈現(xiàn)由南向北、至西向東遞減的趨勢(shì);干濕季尺度上,濕季降水空間分布與年尺度類似,干季降水主要表現(xiàn)為南北方向上的空間變異;月尺度上,降水主要集中在5-10月份,降水量空間分布明顯受季風(fēng)進(jìn)退的影響。
【學(xué)位單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P426.6;P333
【部分圖文】：

研究技術(shù)路線圖

紅河流域地理位置示意圖

紅河流域TRMM數(shù)據(jù)多年平均降水量（2001-2015年）
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2849404