TRMM降雨產(chǎn)品在無資料地區(qū)徑流模擬中應(yīng)用研究

肖興濤，王加虎

(1.黑龍江省水文水資源中心，哈爾濱 150001；2.河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，南京 210098)

0 引 言

由于氣候條件、人文地理等條件的限制，很多區(qū)域觀測站點(diǎn)稀疏、甚至無觀測資料，成為水文模擬和水資源研究中的難點(diǎn)。衛(wèi)星測雨數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以發(fā)揮其在時間和空間上高分辨率、覆蓋面積廣的優(yōu)勢，以彌補(bǔ)傳統(tǒng)站點(diǎn)觀測降雨在該方面的不足[1]。技術(shù)的進(jìn)步極大的提高了衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品用于大尺度分布式水文模型降水輸入的適用性。

在過去的幾年中，已經(jīng)開發(fā)了一些基于全球的高分辨率衛(wèi)星降水產(chǎn)品，其中包括由美國宇航局(NASA)和日本宇航局(JAXA)于1997年11月28日聯(lián)合成功發(fā)射的熱帶降雨測量衛(wèi)星測雨雷達(dá)(Tropic Rainfall Measurement Mission Precipitation Radar，TRMM)。TRMM 衛(wèi)星軌道為圓形，傾角35°，初始軌道高度為350km(2001年8月7日后調(diào)整為403km)，環(huán)繞地球一周大約需要91.6min，覆蓋區(qū)域最初為全球E35°S-N35°，目前已擴(kuò)展到N50°-S50°。TRMM衛(wèi)星降水雷達(dá)的掃描寬度約為215km，每條掃描線上都有49個像素，掃描角范圍為-17°-17°。TRMM衛(wèi)星原本的設(shè)計(jì)壽命為3a，但因其工作性能一直維持在良好狀態(tài)，因此迄今仍然正常服役，并且仍將作為NASA全球降水觀測計(jì)劃GPM的一部分發(fā)揮重要作用。

文章主要是通過對TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)的精度評價及修正，以分布式水文模型為工具，進(jìn)一步分析衛(wèi)星降雨產(chǎn)品在無資料地區(qū)的適用性。根據(jù)各子流域的流域特征指標(biāo)，采用模糊傳遞閉包法劃分相似流域。在相似流域確定的基礎(chǔ)上，人為擬定一個流域作為無資料地區(qū)，進(jìn)行衛(wèi)星修正系數(shù)以及模型參數(shù)的移用，并對其徑流模擬結(jié)果進(jìn)行對比分析。

1 衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)介紹及處理方法

1.1 TRMM數(shù)據(jù)

TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission，熱帶降水測量)計(jì)劃是由美國宇航局(NASA)和日本宇航局(JAXA)聯(lián)合發(fā)起的，衛(wèi)星是1997年11月28日在日本發(fā)射成功的，其軌道呈現(xiàn)圓形，傾角達(dá)到35°，初始軌道高度為350 km(2001年8月7日后調(diào)整為403km)。1998年以來，TRMM衛(wèi)星就開始提供各種系列的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，包括很多未知大陸和海洋地區(qū)的潛熱通量和降雨四維時空分布的較為詳細(xì)的數(shù)據(jù)集合，其覆蓋范圍從最初的南北緯35°之間擴(kuò)展到目前的南北緯50°之間[1]。TRMM衛(wèi)星降雨數(shù)據(jù)具有時空高分辨率的優(yōu)點(diǎn)，能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)的站點(diǎn)觀測降水在此方面的不足。

TRMM數(shù)據(jù)的處理分為以下3步：

1)格式轉(zhuǎn)換與投影校正： TRMM 3B42V7 和 RT數(shù)據(jù)的初始格式是 HDF 文件格式，通過Visual Studio 編寫程序?qū)⑵滢D(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)(Grid 格式)。具體是先將 HDF 格式數(shù)據(jù)逆時針旋轉(zhuǎn) 90°，將 HDF 格式數(shù)據(jù)恢復(fù)到傳統(tǒng)的“上北下南左西右東”形式，并初步裁剪出中國地區(qū)的降水?dāng)?shù)據(jù)。原始 HDF格式數(shù)據(jù)和經(jīng)過初步處理后的Grid 格式中國邊界降水量，TRMM原始HDF格式以及Grid格式中國邊界降雨量圖，見圖1。

(a)原始 (b)初步處理后

2)研究區(qū)域裁剪。編寫程序，使用穆棱等十站點(diǎn)的DEM 數(shù)據(jù)，將穆棱等十個站點(diǎn)的 TRMM 3B42V7 和 RT 數(shù)據(jù)批量提取出來。

3)不同時間尺度 TRMM 數(shù)據(jù)計(jì)算：步驟(2)得到的 3B42 V7 和 RT 數(shù)據(jù)實(shí)際上是點(diǎn)數(shù)據(jù)集(3h 平均降水量，單位為mm/h)。而日、月、年等降水?dāng)?shù)據(jù)則需要通過數(shù)據(jù)透視表對 3h 數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算獲得；此外，研究區(qū)域的TRMM 面雨量文章選取泰森多邊形插值法計(jì)算得出。所選數(shù)據(jù)時間序列與站點(diǎn)數(shù)據(jù)一致[2-3]。

1.2 站點(diǎn)數(shù)據(jù)

收集黑龍江省WSLJ流域內(nèi)的穆棱等10個有資料站點(diǎn)的2005—2014 年汛期(6-9月份)逐日降雨數(shù)據(jù)。采用泰森多邊形插值法將各個站點(diǎn)的雨量插值到整個流域面上分布，從而可以計(jì)算出整個研究流域的逐日降雨量。穆棱等10個站點(diǎn)基本情況，見表1。

表1 穆棱等10個站點(diǎn)基本情況

2 中小河流相似性分析

2.1 流域特性指標(biāo)提取

影響流域水文響應(yīng)的要素主要包括流域的地形、地勢、氣候條件、下墊面等，相似流域劃分的關(guān)鍵在于提取出能反映流域產(chǎn)匯流過程的指標(biāo)因子。在選取流域相似指標(biāo)時，需多方面考慮并依據(jù)劃分相似流域的不同目的，建立相應(yīng)的相似指標(biāo)評價體系。本研究在選取相似指標(biāo)時，先對流域結(jié)構(gòu)特征因子和各流域的水文特征因子進(jìn)行相關(guān)性分析，以水文特征值為因變量，結(jié)構(gòu)特征因子為自變量，根據(jù)各自變量對因變量的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行變量篩選，剔除那些貢獻(xiàn)小，對模型沒有顯著影響以及與其他自變量有密切關(guān)系的自變量 ，從而篩選出對水文特征值影響較大的結(jié)構(gòu)特征因子，再進(jìn)行聚類分析。

本研究在已有的DEM數(shù)據(jù)和下墊面等資料的基礎(chǔ)上，對流域特征值進(jìn)行提取。10個子流域特征值，見表2。

2.2 相似流域劃分

隨著理論數(shù)學(xué)的發(fā)展，灰色理論和模糊數(shù)學(xué)為解決相似流域的不確定性選擇問題提供了思路，許多研究者基于此提出了一些選擇相似流域的方法。目前應(yīng)用較為廣泛的有灰關(guān)聯(lián)分析法，非平權(quán)距離系數(shù)法，模糊聚類分析法等。常用的模糊聚類分析方法包含基于目標(biāo)函數(shù)以及基于模糊矩陣的兩類聚類分析方法。模糊矩陣的聚類分析主要包括直接聚類法、模糊傳遞閉包法和最大樹法。本研究基于提取的流域特征值，采用模糊傳遞閉包法對相似流域進(jìn)行劃分[4]。

10個站有10種劃分方法，隨著分類數(shù)的減小，其對應(yīng)的λ也在減小。而當(dāng)λ=0.987時，密山橋與湖北閘即可劃分為相似流域，兩個流域相似度極高。因而文章選擇湖北閘流域?yàn)槊苌綐蛄饔虻南嗨屏饔颍糜谛l(wèi)星數(shù)據(jù)修正系數(shù)以及模型參數(shù)移用。黑龍江省各子流域數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果表，見表3。

表2 10個子流域特征值

表3 黑龍江省各子流域數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果表

3 密山橋流域自身率定參數(shù)徑流模擬結(jié)果分析

將湖北閘流域的RT數(shù)據(jù)修正系數(shù)移用到密山橋，對密山橋的RT數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得到修正系數(shù)移用的RT數(shù)據(jù)。

以密山橋流域的逐日站點(diǎn)觀測降水、RT降水、修正后的RT降水以及修正系數(shù)移用的RT降水驅(qū)動分布式新安江模型，模擬其日徑流過程及對月徑流進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

密山橋流域(汛期)日模擬評價指標(biāo)結(jié)果表，見表4。從表4中可以看出，以密山橋?qū)崪y降水驅(qū)動模型，模擬徑流的確定性系數(shù)NSCE為0.90，相對誤差Bias為-6.74%，模擬徑流較實(shí)測徑流略偏小，判定系數(shù)R2為0.95，模擬效果極好；RT降水的模擬結(jié)果不太理想，確定性系數(shù)NSCE為0.61，相對誤差Bias為-12.13%，模擬徑流較實(shí)測徑流偏小，判定系數(shù)R2為0.78；經(jīng)過修正后的RT數(shù)據(jù)，模擬結(jié)果有較大提升，確定性系數(shù)NSCE為0.85，修正后的RT降水所模擬的徑流較實(shí)測值偏小6.74%，修正后模擬徑流與實(shí)測徑流的判定系數(shù)R2為0.91；而移用湖北閘的修正系數(shù)修正后的RT降水，模擬徑流的確定性系數(shù)NSCE為0.70，相對誤差Bias為-9.28%，模擬徑流較實(shí)測徑流略偏小，判定系數(shù)R2為0.84，其模擬效果與RT相比有明顯提升，但與自身修正的RT降水相比仍有不小差距。結(jié)果表明，移用相似流域的修正系數(shù)來修正RT降水，其日徑流模擬結(jié)果精度不夠高。密山橋流域2005-2014年(汛期)日模擬結(jié)果對比圖，見圖2。

表4 密山橋流域(汛期)日模擬評價指標(biāo)結(jié)果表

(a)RT結(jié)果對比圖

(b)RT修正結(jié)果對比圖

(c)移用修正系數(shù)RT修正結(jié)果對比圖

4 基于相似流域的模型參數(shù)移用模擬結(jié)果分析

將湖北閘流域確定的產(chǎn)流和匯流參數(shù)代入分布式新安江模型，對密山橋流域進(jìn)行徑流模擬。然后以密山橋流域的逐日站點(diǎn)觀測降水、RT降水、修正后的RT降水以及修正系數(shù)移用的RT降水驅(qū)動分布式新安江模型，模擬其日徑流過程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

密山橋移用湖北閘參數(shù)(汛期)日模擬評價指標(biāo)結(jié)果表，見表5。從表5中可以看出，以密山橋?qū)崪y降水驅(qū)動模型，模擬徑流的確定性系數(shù)NSCE為0.86，相對誤差Bias為-6.06%，模擬徑流較實(shí)測徑流略偏小，判定系數(shù)R2為0.91，模擬效果極好；RT降水的模擬結(jié)果不理想，確定性系數(shù)NSCE為0.56，相對誤差Bias為-16.12%，模擬徑流較實(shí)測徑流偏小，判定系數(shù)R2為0.74；經(jīng)過修正后的RT數(shù)據(jù)，模擬結(jié)果有較大提升，確定性系數(shù)NSCE為0.82，修正后的RT降水所模擬的徑流較實(shí)測值偏小8.36%，修正后模擬徑流與實(shí)測徑流的判定系數(shù)R2為0.87；而移用湖北閘的修正系數(shù)修正后的RT降水，模擬效果與RT相比有明顯提升，但與自身修正的RT降水相比仍有不小差距。將此結(jié)果與密山橋自身率定參數(shù)日模擬結(jié)果相比，結(jié)果相差不大，說明模型參數(shù)移用可行。

5 綜合分析

將不同模型參數(shù)下，不同降雨輸入的日徑流模擬結(jié)果進(jìn)行對比，密山橋流域(汛期)日模擬評價指標(biāo)結(jié)果對比表，見表6。

表5 密山橋移用湖北閘參數(shù)(汛期)日模擬評價指標(biāo)結(jié)果表

表6 密山橋流域(汛期)日模擬評價指標(biāo)結(jié)果對比表

對比可知，密山橋流域在移用湖北閘模型參數(shù)的情況下，再移用其TRMM RT修正系數(shù)來修正自身RT數(shù)據(jù)，其徑流模擬結(jié)果總體比直接用RT模擬好，但日模擬精度仍較低，月模擬精度較好，此方法總體可行但較適用于月徑流模擬。

6 結(jié) 論

文章擬定有實(shí)測資料的密山橋流域?yàn)闊o資料流域，分析提取了WSLJ流域 10 個中小流域特征值。根據(jù)研究流域的地理信息和自然地理特點(diǎn)，選定具有流域代表性的水文相似評價指標(biāo)體系，并在流域相似性的理論基礎(chǔ)上，采用模糊傳遞閉包法對無資料地區(qū)進(jìn)行相似流域選擇。根據(jù)相似流域研究結(jié)果，選擇湖北閘流域?yàn)槊苌綐蛄饔虻南嗨屏饔颉?/p>

以密山橋流域的逐日站點(diǎn)觀測降水、RT降水、校正后的RT降水以及修正系數(shù)移用的RT降水驅(qū)動分布式新安江模型，模擬其日徑流過程及對月徑流進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；將相似流域湖北閘的率定參數(shù)移用到密山橋流域，再分別同時以這四種不同降水為輸入，模擬其日徑流過程及對月徑流進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。主要結(jié)論為：

1)分布式新安江模型對密山橋流域徑流模擬的效果顯示，站點(diǎn)實(shí)測降水模擬徑流與實(shí)測徑流的擬合較好，RT降水的日模擬結(jié)果不理想，經(jīng)過校正后的RT數(shù)據(jù)，對徑流的模擬能力有明顯提升；移用相似流域的衛(wèi)星數(shù)據(jù)修正系數(shù)修正RT數(shù)據(jù)，其日模擬結(jié)果不是非常理想。

2)對比分析不同模型參數(shù)下的徑流模擬過程可知，移用參數(shù)的結(jié)果雖比直接率定參數(shù)的結(jié)果稍差，但差距不太大，可知分布式新安江模型參數(shù)在相似流域的移用效果較好。

3)在移用模型參數(shù)的情況下，再移用修正系數(shù)修正RT數(shù)據(jù)，其日徑流模擬結(jié)果不好，但此方法可用于無資料地區(qū)的中長期水文模擬研究。