基于多源信息的降水空间估计及其水文应用研究

论文摘要

精确推求降水空间分布是水文气象领域一项重要的科学研究目标，也是水文分析预报、自然灾害防治等工作的重要基础。近年，联合地表雨量站网观测数据和卫星遥测信息估计降水空间分布成为重要的热点问题之一。本文以我国多雨区之一的赣江流域为例，在研究传统的降水空间估计方法和代表性卫星降水数据精度的基础上，重点探讨了地表雨量站网和卫星降水信息的融合方法，深入剖析了降水信息融合的效果，并将降水融合数据应用于流域水文模拟中。首先引入地理加权回归方法建立了流域降水空间估计模型，改进了传统的空间插值中降水的局部空间自相关性以及与地理信息互相关性的定量描述方式。以此为基础，在统计平均意义上进一步揭示了赣江流域降水空间估计精度随雨量站网密度的变化特征，证实了大至当站网密度低于1站/1300km~2时，降水空间估计精度随站网密度变化而急剧变化；而当雨量站网密度约高于1站/380km~2时，降水空间估计精度随站网密度的变化不明显。同时，针对赣江流域，在日、月两种时间尺度上和0.25°×0.25°栅格单元、子流域和全流域三种空间尺度上，系统评价了TRMM3B42/3B43V7、TRMM3B42RTV7、CMORPH、PERSIANN四种代表性卫星降水数据的精度及其季节性变化特征、空间差异，发现卫星降水数据的定量误差虽然比较明显，但能动态提供有效的流域降水时空信息，对地面雨量站网观测具有较好的补充作用。采用地理加权回归方法，构建了降水信息融合模型，开展了赣江流域地表雨量站网观测与TRMM3B42/3BV43V7或CMORPH数据的融合试验。发现仅当雨量站网密度约低于1站/2500km~2时，降水信息融合模型的估计精度才逐步高于传统的空间插值模型。在雨量站网密度约为1站/7500km~2时，相对传统插值模型，雨量站网观测信息融合CMORPH日数据，可提高降水估计的空间相关系数约33%、降低平均绝对值误差约16%。在赣江流域19个集水区域，通过大量的水文模拟试验，证实了在雨量站网比较稀疏的条件下，相对于空间插值数据，降水融合数据可显著提高月、日径流模拟精度。当雨量站网密度约为1站/7500km~2时，采用降水融合数据，多数集水区域日径流模拟效率系数可提高0.15以上、最大超过0.40,日径流总量相对误差可削减5%左右、最大超过20%。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 国内外相关研究现状
• 1.2.1 降水空间分布特征及其影响因子
• 1.2.2 传统的降水空间估计
• 1.2.3 基于遥测信息的降水空间估计
• 1.2.4 融合雨量站网观测与遥测信息的降水空间估计
• 1.2.5 遥测降水及其融合数据的相关应用
• 1.3 相关研究中存在的主要问题
• 1.4 论文研究目标与主要内容
• 1.4.1 研究目标
• 1.4.2 主要研究内容
• 第2章 基于雨量站网观测与地理信息的降水空间估计
• 2.1 本章引言
• 2.2 地理加权回归的基本原理与方法
• 2.2.1 基本原理
• 2.2.2 空间权函数与带宽的优化
• 2.2.3 回归模型的空间非平稳显著性检验
• 2.2.4 回归参数的空间非平稳显著性检验
• 2.2.5 混合地理加权回归
• 2.2.6 定量计算工具
• 2.3 赣江流域降水空间分布的地理加权回归估计
• 2.3.1 流域概况与数据资料
• 2.3.2 地理因素与降水的空间相关性分析
• 2.3.3 流域降水空间估计结果
• 2.3.4 雨量站网密度及引入高程信息对降水估计精度的影响
• 2.4 本章小结
• 第3章 卫星遥测信息对降水时空特征的估计能力分析
• 3.1 本章引言
• 3.2 卫星降水数据简介
• 3.2.1 TRMM
• 3.2.2 CMORPH
• 3.2.3 PERSIANN
• 3.3 赣江流域卫星降水数据精度综合评价
• 3.3.1 精度评价方法
• 3.3.2 时序精度分析
• 3.3.3 空间精度分析
• 3.3.4 精度的时空变化特征
• 3.3.5 对不同强度日降水事件的估计能力
• 3.4 本章小结
• 第4章 雨量站网观测与卫星降水信息的融合
• 4.1 本章引言
• 4.2 基于地理加权回归的降水信息融合模型
• 4.2.1 融合模型构建方式
• 4.2.2 降水背景场生成
• 4.2.3 背景场残差或比率因子估计
• 4.3 赣江流域降水信息融合分析
• 4.3.1 降水融合结果与评价方法
• 4.3.2 雨量站网密度对降水融合精度的影响
• 4.3.3 降水信息融合的净效应分析
• 4.4 雨量站网观测与卫星遥感降水信息融合的推荐方案
• 4.5 本章小结
• 第5章 降水融合数据在流域水文模拟中的应用
• 5.1 本章引言
• 5.2 赣江流域水文模型构建
• 5.2.1 模型基本原理
• 5.2.2 模型率定与验证
• 5.3 基于降水融合数据的流域月径流模拟
• 5.4 基于降水融合数据的流域日径流模拟
• 5.5 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 主要研究成果
• 6.2 论文创新点
• 6.3 研究不足与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 地理加权回归模型方程的空间非平稳显著性检验
• 附录B 地理加权回归模型参数的空间非平稳显著性检验
• 附录C 混合地理加权回归的两步估计法求解
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果