青藏高原羌塘內流區降水時空特征

王 珂，王 娜，雍 斌

(河海大學地球科學與工程學院，江蘇 南京 211100)

受全球氣候變化影響，降水時空差異問題愈加突出[1-2]。降水時空變化的研究需要準確的降水數據，氣象臺站的觀測數據是目前較為常用的降水數據，站點觀測具有易于操作、定點精準測量的優點[3]，但站點的空間分布易受到地形、氣候的影響。青藏高原地區地形復雜、氣候高寒多變，氣象站點分布十分有限，傳統的地面站點觀測在大范圍實時獲取青藏高原降水資料方面遇到了極大的困難。隨著科技的進步發展，衛星遙感的數據反演和模式計算等新手段被廣泛應用于降水數據的獲取[4-5]。衛星反演、模式模擬為地面測站稀疏的復雜地形水文過程的研究提供了可能[6]。

很多學者在國內利用衛星反演降水資料和再分析資料研究降水變化特征[7-10]。Zhou等[11]對比分析了衛星資料和站點觀測的中國夏季降水日變化特征，結果顯示衛星資料基本能夠再現站點觀測的降水日變化特征；韓振宇等[12]從氣候態、不同等級降水量分布以及長期變化等方面分析，通過與中國559個站點觀測資料對比，考察了APHRODITE降水資料在中國地區的適用性。衛星反演降水資料在高原復雜氣候地形區也得到了廣泛的應用[13-15]，白愛娟等[16]對比分析了TRMM3B41RT資料和氣象站實測降水在青藏高原中部地區的逐日降水量；郝振純等[17]在青藏高原江河源區利用觀測臺站降水資料對TRMM降水數據精度進行了評估，結果表明TRMM降水數據有較好的適用性。

羌塘內流區位于具有“世界屋脊”和“亞洲水塔”之稱的青藏高原西部，受大氣環流和高原地貌特征的影響，形成了獨特的高原氣候格局，高原降水特征明顯[18]。關于羌塘內流區降水的研究相對較少，在20世紀70年代羌塘地區無人區科學考察資料分析表明該區年均降水量約為50～300 mm[19]。Liu等[20]根據1998年全球能量與水循環亞洲季風之青藏高原試驗(GAME-TIBET)的降水數據初步分析了羌塘流域局部降水時空分布。李蘭暉等[21]基于羌塘高原及周邊地區的觀測降水數據、兩套衛星降水產品(GPM(IMERGE)與TRMM(3B43))、兩套站點插值降水產品以及一套降水融合產品的降水數據得出，2015年羌塘高原核心區年均降水為154.9 mm，約為其東南邊緣多年均值的1/3。衛星降水產品均高估了羌塘降水量，5套降水產品都不能較為準確地反演羌塘地區降水空間特征。

針對羌塘內流區觀測站點降水資料缺乏，核心區降水產品資料與實際降水量不確定性問題，本研究利用羌塘內流區的5個氣象站點實測降水和8套衛星反演與模式模擬的降水資料對其降水時空分布特征進行進一步的研究。通過地面實測降水數據對8套降水資料在月尺度上進行精度檢驗，計算內流區年降水量和季節降水量，初步評估8套降水資料在羌塘內流區的適用性，以期為增強對該地區降水分布特征的理解，以及在缺資料地區反演降水提供科學參考。

1 研究區概況

羌塘內流區位于青藏高原的西部，是青藏高原的重要組成部分，坐標為29.67°N～38.63°N、78.66°E～93.66°E。內流區面積約70.96萬km2，年均降水量50～300 mm，80%以上集中在6—9月，氣候干冷多變。該區平均海拔為4 900 m，人口稀少，交通不便，屬于典型無人區。高海拔、復雜地形以及惡劣氣候導致了該流域內的氣象站點分布較少且極不均勻，僅有5個國家基準和基本氣象站(圖1)，是一個典型的嚴重缺資料地區。

2 數據與方法

2.1 數據來源

2.1.1地面參考數據

a. 地面實測降水數據。選取的是羌塘內流區的5個國家標準和基本站的降水觀測數據，數據來自中國氣象科學數據共享服務網，且經過嚴格的質量控制，選取的時間段為1957—2016年。氣象站點主要分布在內流區東部和南部，記錄了1957年起的氣象數據。站點降水雖然不能真實全面地反映出區域的降水情況，但仍可以代表一定范圍內的降水值，依然是降水最直接、可靠、準確的測量方法[22]。本研究對比各站點對應的網格的降水，對降水資料進行精度檢驗。

圖1 研究區及氣象站位置

b. 青藏高原所在羌塘地區布設了9個雨量站，觀測了羌塘地區2008年6—9月的月降水數據[23]，本研究采用這套降水數據作為補充的地面實測數據進行驗證。具體數據見表1。

表1 2008年6—9月9個站點的月降水量 mm

2.1.2降水格點數據

采用8套降水資料對比分析羌塘內流區的降水時空分布特征。8套降水資料分別為：日本國家宇航局建立的高時空分辨率全球衛星降水數據GSMaP_Gauge；美國國家海洋和大氣局發布的氣候數據校正產品PERSIANN-CDR；基于衛星觀測的降水數據集CMORPH-CRT；美國國家航空航天局和日本國家宇航局聯合生成的基于衛星觀測的融合降水數據TMPA-V7；中國科學院青藏高原研究所建立的中國區域高時空分辨率地面氣候要素驅動數據集ITPCAS；美國國家航空航天局和美國國家海洋和大氣局聯合開發的全球陸面數據同化系統Noah模型生成的3個版本的降水數據集Noah-V1.0、Noah-V2.0、Noah-V2.1。8套降水資料的基本信息見表2。

2.2 研究方法

為定量比較8套降水資料對于站點實測降水量的精度，選取下列統計指標[24]：相關系數R用來評價降水數據同站點實測降水的線性相關程度，最優值為1；平均絕對誤差EMA用來衡量衛星數據誤差的整體水平，最優值為0；均方根誤差ERMS不僅可用來表征降水數據與站點實測降水之間的平均誤差大小，還可用來表示它們之間的離散程度，最優值為0；相對誤差ER能反映出降水數據的系統偏差程度，最優值為0。具體計算公式為

(1)

(2)

(3)

(4)

3 結果分析

3.1 降水精度評估

以羌塘內流區5個氣象站點2001—2015年的實測降水月數據為參照，提取了相應地理位置的8套降水資料的點位數據進行降水資料的精度檢驗，得到如圖2所示散點圖，并標注了R、EMA、ERMS和ER值。對比可知，GSMaP_Gauge和ITPCAS與實測數據都保持著非常好的相關性，它們的散點聚集簇更接近1∶1的對角線。其中，GSMaP_Gauge整體表現相對更好，只出現輕微的低估；ITPCAS在中低雨量范圍內，出現較為明顯的高估，其表現次于GSMaP_Gauge。另外，由于ITPCAS在融合時使用到羌塘內流區5個氣象站點的降水數據，因此相關性非常好，但其在羌塘其他地區的精度仍需驗證。Noah系列降水數據均出現不同程度的高估，其中，Noah-V1.0相關性最差，Noah-V2.0高估最嚴重。綜合對比分析8套數據的散點分布以及4個統計指數，在羌塘內流區，GSMaP_Gauge是表現最好的一套產品，有著極好的相關性，極小的平均絕對誤差和相對誤差；ITPCAS次之；PERSIANN-CDR和Noah-V2.1結果類似，只在細微之處有差別，表現居中；CMORPH-CRT和Noah-V1.0表現較差；TMPA-V7與Noah-V2.0表現最差，均出現明顯的高估現象。

表2 8套降水資料基本信息

為了進一步驗證降水資料的精度，采用獨立觀測的地面數據進行比較，即以表1中的雨量站月降水觀測數據為參照，提取相應地理位置的8套降水資料的點位數據進行降水產品的精度檢驗，得到如圖3所示散點圖。對比分析它們的散點分布以及4個統計指數，可以發現以這套雨量站降水數據為“真值”時，GSMaP_Gauge仍是表現最好的一套產品，有著最高的相關性，最小的平均絕對誤差和較小的均方根誤差，其次是PERSIANN-CDR與Noah-V2.1；Noah-V2.0表現居中；TMPA-V7、ITPCAS和Noah-V1.0結果類似，表現較差；CMORPH-CRT表現最差。結合圖2與圖3可知，ITPCAS降水資料與雨量站降水數據進行對比的結果不如與氣象站點對比驗證結果，表明其在羌塘內流區的降水反演精度一般。綜合來看，GSMaP_Gauge有最好的降水表現。

(e)ITPCAS (f)Noah-V1.0 (g)Noah-V2.0 (h)Noah-V2.1

(e)ITPCAS (f)Noah-V1.0 (g)Noah-V2.0 (h)Noah-V2.1

3.2 年降水時空分布特征

3.2.1空間分布特征

在滿足互相比較驗證精度前提下，利用8套降水資料進一步探究羌塘的降水空間分布特征。圖4為8套降水資料在羌塘內流區的2001—2015年期間多年平均降水量空間分布。由圖4可見，各套數據的多年平均降水在羌塘內流區的空間分布存在很大的差異。GSMaP_Gauge、TMPA-V7、CMORPH-CRT和ITPCAS主要呈現出東南多西北少的降水分布，最大降水區均出現在東南地區，但TMPA-V7和CMORPH-CRT部分降水最大值分別出現在西南和北部地區；PERSIANN-CDR、Noah-V2.0和Noah-V2.1則主要呈現出南多北少的空間分布特征，降水極值區也出現在內流區南部邊緣；而Noah-V1.0在中北部出現了最大降水區，與其他7套降水資料的空間分布極不相同。結合8套降水資料的精度評估可知，GSMaP_Gauge的降水空間分布特征更符合羌塘內流區年降水分布。

表3為8套降水資料2001—2015年羌塘內流區5個氣象站的年均降水量(P)及其多年的波動情況(采用標準差σ表示)。結合圖4和表3的實測數據可以看出，5個氣象站的年均降水符合內流區降水東南多西北少的空間分布格局。其中，GSMaP_Gauge在5個氣象站的年均降水最接近實測降水，這說明GSMaP_Gauge能夠很好地反演該地區降水。各套產品多年降水均出現較大的波動性，明顯地，時間序列較短的Noah-V2.0在5個站點的降水波動性均比其他7套產品的小。由此可見，時間序列長短是影響波動性的一個重要原因。

3.2.2時間分布特征

研究表明，青藏高原的湖泊面積不斷增加可能是因降水增多導致[25]，因此利用實測和8套降水資料時間序列分析降水趨勢變化。計算5個氣象站的年降水并進行趨勢性檢驗(圖5)，可以發現，羌塘內流區5個站點的年降水均呈現出不同程度的增加趨勢。在降水增幅上，茫崖站的降水增加趨勢不顯著，降水增幅是0.21 mm/a；而班戈的年降水增加趨勢最顯著，降水增幅達到3.22 mm/a；改則站、安多站和申扎站的降水增幅依次為1.87 mm/a、2.13 mm/a、2.98 mm/a，可見站點所在地區的降水也是逐年增加的。在降水量上，處于內流區北部的茫崖站的年降水量基本在100 mm以下，位于西南部的改則年降水量為100～300 mm，處于東南部的申扎、班戈和安多站的年降水量依次增多，安多站的年降水量高達300～700 mm，這與羌塘內流區降水自東南向西北、由南向北減少的空間分布格局一致。

圖4 8套降水資料的多年平均降水量空間分布

表3 8套降水資料與5個氣象站的地面實測的年均降水量及波動情況 mm

圖5 5個氣象站點實測降水的年變化序列

圖6為8套降水資料的年變化序列。可以看出，除了Noah-V1.0與ITPCAS，其他降水數據的變化趨勢大體上是一致的，只是數值上存在一定的差異，降水資料顯示羌塘內流區年降水量大致為180～380 mm，這與實際測站年降水增加的趨勢一致。GSMaP_Gauge對羌塘地區降水為低估，故其年降水值均小于其他降水資料。Noah-V1.0與ITPCAS降水趨勢基本一致，均為先平緩后增加，但其在1996年出現異常，這與Noah-V1.0所使用的數據源有關，不同階段使用不同的數據源直接導致了Noah-V1.0降水數據出現明顯的跳躍式變化[26]。

圖6 8套降水資料的年變化序列

3.3 季節降水特征

受地形、氣候條件的影響，羌塘內流區降水年際分布不均，年內分配差異同樣明顯，降水季節分明。選取降水資料GSMaP_Gauge、PERSIANN-CDR與Noah-V1.0為代表計算2001—2015年羌塘內流區的季節降水空間分布。圖7為GSMaP_Gauge、PERSIANN-CDR和Noah-V1.0多年平均降水量的季節分布，可以明顯看出這3套降水資料在羌塘內流區的降水基本集中在夏季，且夏秋兩季的降水空間分布與年降水空間分布極為相似。不同的是，在冬季，降水分布基本呈現為西多東少，由西南向東北遞減的格局。明顯地，Noah-V1.0對羌塘內流區降水表現為高估的原因是其在春冬兩季對羌塘北部降水出現嚴重高估。

8套降水資料2001—2015年在羌塘內流區的季節及年降水量分布統計結果見表4。由表4可見，從年均降水量角度來看，各套降水數據的年均降水量差距較大，Noah-V1.0的年均降水量明顯大于其他7套數據集，且比降水量最少的GSMaP_Gauge多261 mm；從各季節降水量角度來看，其分布也存在較大差異，整體而言，8套降水資料的降水量主要分布在夏季，除Noah-V1.0夏季降水只占全年降水量的38.78%，其他7套降水資料的夏季降水量占比均在59%以上，這是由于Noah-V1.0數據集在春東兩季高估降水而導致夏季降水占比較低。

圖7 GSMaP_Gauge、PERSIANN-CDR和Noah-V1.0多年平均降水量的季節分布

表4 8套降水資料2001—2015年在羌塘內流區的季節及年降水量統計結果

4 結 論

a. 整體而言，GSMaP_Gauge降水資料較其他7套資料更適用于羌塘內流區。精度檢驗結果顯示GSMaP_Gauge月數據與站點實測降水量擬合后，R為0.95，EMA為5.15 mm，ERMS為11.84 mm，ER與ERMS都較小，表明其對羌塘內流區降水反演效果較好，只有輕微的低估現象。

b. 羌塘內流區降水空間分布整體上呈現自東南向西北、由南向北逐漸減少的基本趨勢。不同區域不同降水資料間的降水分布差異較為明顯，Noah-V1.0年降水表現出對羌塘北部地區降水的過分高估，其余7套降水資料的降水格局基本是由南向北減少或是自東南向西北遞減。

c. 羌塘內流區5個站點的年降水均呈現不同程度的增加趨勢，8套降水資料年降水也顯示羌塘內流區的年降水在逐年增加。其中，GSMaP_Gauge年降水量更接近于羌塘內流區真實情況，其代表的羌塘內流區年降水約為216 mm。

d. 羌塘內流區的季節降水主要集中在夏季，其間降水量可占全年降水的59%以上，其他季節的降水分布較為相似。因春冬兩季高估降水，Noah-V1.0季節降水評估效果不佳，夏季降水只占全年降水量的38.78%。