降水作為水迴圈過程中重要的環節之一，是地-氣相互過程和能量交換的重要變數。衛星遙感反演降水科技克服了地面觀測科技受限於觀測時間和數據空間代表性差等不足，為獲取全球降水資訊提供幫助。現時主要有兩種遙感反演降水數據方法，一種是基於“自上而下”法（Top-Down approach）獲得的降水資料，利用遙感輻射計和雷達等感測器，通過反演大氣訊號獲取暫態降水率。另一種是基於“自下而上”法（Bottom-Up approach）獲得的降水資料，以降水和土壤濕度之間的關係為基礎，通過土壤水分平衡方程反推降水獲取累積降水量。
青藏高原地形複雜且地表類型多樣，降水分佈從西北到東南逐漸减少。然而，由於缺乏足够的地面數據支撐，以往研究中關於青藏高原地區降水產品的評估有限。中科院青藏高原所地氣相互作用與氣候效應團隊馬偉强研究員等運用中國氣象局國家氣象資訊中心青藏高原地區1584個雨量筒降水觀測數據，詳細對比分析“自上而下”法的降水產品Global Precipitation Measurement Integrated MultisatellitE Retrievals（GPM IMERG）和“自下而上”法的降水產品Soil Moisture To Rain-Advanced SCATterometer（SM2RAIN-ASCAT；SM2RASC）各自在青藏高原的總體表現和在時間、空間上的適用性，並討論海拔和降水量對降水產品的影響。
研究結果表明，1.兩種降水產品均能較好描述青藏高原降水從西北到東南逐漸增多的空間分佈特徵。在草原下墊面，SM2RASC的表現更好；在森林下墊面，由於受密集植被覆蓋，土壤濕度微波遙感觀測質量較低，GPM IMERG數據更接近地面觀測。2.在估算小到中等降雨區間（5-25 mm/day），SM2RASC的精度高於GPM IMERG；但在大雨（>25 mm/day）的情况下，土壤水分趨於飽和，無法承載更多水分，多餘的降水流失，不能被算灋反演，導致該區間的降水被嚴重低估。3.由於ASCAT土壤濕度數據高頻率波動，SM2RASC容易在較幹的環境條件下錯誤估算出降水，相較GPM IMERG會產生更大的偏差。所以土壤濕度數據的精度將直接影響“自下而上”類降水產品的精度。
以上研究成果近日以“Respective Advantages of“Top‐Down”Based GPM IMERG and“Bottom‐Up”Based SM2RAIN‐ASCAT Precipitation Products Over the Tibetan Plateau”為題，在國際學術期刊《Journal of Geophysical Research: Atmospheres》發表。馬偉强研究員為通訊作者，我所在讀碩士生樊奕茜為第一作者。本研究獲得“第二次青藏高原綜合科學考察研究”專項（2019QZKK0103），中國科學院前沿科學重點研究專案（XDA20060101，XDA19070301）和國家自然科學基金專案（41830650）等資助。
文章連結：https://doi.org/10.1029/2020JD033946
圖1.雨量筒觀測數據與遙感降水產品對比的密度散點分佈
注：（a）SM2RASC；（b）IMERG；（c）IMERG和SM2RASC的交叉驗證。
根據x，y的最大最小值將座標分成150×150個小格，色標的藍色到黃色代表了相應格子裏數據的數量。
圖2.定量統計指數的空間分佈
注：（a和b）CC；（c和d）MB；（e和f）RMSE；（g）2015年青藏高原土地類型分佈。
劃分出三個子區域：草地，森林和喜馬拉雅山北部。
圖3.SM2RASC和IMERG在不同程度降雨下RMSE的箱型圖
注：（a）1-5 mm/day；（b）5-10 mm/day；（c）10-25 mm/day；（d）>25 mm/day。
框中的中位線代表中比特值，每個框的中位線右邊顯示的是產品RMSE的中位數。
圖4.2015年5-10月第52931號網站巴隆站的ASCAT土壤濕度數據、SM2RASC降水數據和地面雨量筒觀測隨時間變化圖
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