基于TRMM降雨数据的西南地区特大气象干旱分析文档格式.docx

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2）截止）截止2010年年3月底，月底，西南五省除重庆外，均未出现旱情缓解趋势，旱情可能西南五省除重庆外，均未出现旱情缓解趋势，旱情可能继续发展。

分析结果表明：

继续发展。

TRMM降雨数据的气象干降雨数据的气象干旱监测效果较好，可应用于我国大尺度气象干旱监测分旱监测效果较好，可应用于我国大尺度气象干旱监测分析析。

关键词：

TRMM数据数据;

气象干旱标准气象干旱标准;

干旱监测干旱监测;

西南西南干旱干旱基于基于基于基于TRMMTRMM降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析2.2.研究背景研究背景研究背景研究背景据兰州干旱气象研究所研究报道，据兰州干旱气象研究所研究报道，2009年秋季，我国西南地年秋季，我国西南地区、华南地区及东北地区降水较历史同期偏少区、华南地区及东北地区降水较历史同期偏少20%60%，这三，这三个地区也是当时我国的三个主要旱区。

个地区也是当时我国的三个主要旱区。

2009年年11月以后，受多次降水影响，华南、东北旱情得到极月以后，受多次降水影响，华南、东北旱情得到极大缓解。

我国西南地区降水量持续较历史同期偏少，加之该地区大缓解。

我国西南地区降水量持续较历史同期偏少，加之该地区气温高、蒸发量大、土壤墒情差，从而导致广西、重庆、四川、气温高、蒸发量大、土壤墒情差，从而导致广西、重庆、四川、贵州、云南西南五省市（以下简称西南五省）干旱强度持续加重贵州、云南西南五省市（以下简称西南五省）干旱强度持续加重。

据相关省份气象部门报道，据相关省份气象部门报道，2010年年2-3月，云南大部分地区干月，云南大部分地区干旱等级升至旱等级升至百年一遇以上百年一遇以上，贵州总体上升至，贵州总体上升至八十年一遇八十年一遇，广西和，广西和四川西南山区也出现了四川西南山区也出现了五十年一遇五十年一遇的气象灾害。

的气象灾害。

截止截止2010年年3月月底，云南大部、贵州大部、广西局部持续干旱时间超底，云南大部、贵州大部、广西局部持续干旱时间超5个月，且个月，且旱情仍呈加重趋势。

旱情仍呈加重趋势。

基于基于基于基于TRMMTRMM降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析3.3.数据说明数据数据说明数据数据说明数据数据说明数据TRMM（TropicalRainfallMeasuringMission）卫星是国际上监测）卫星是国际上监测风暴强度数据的主要卫星之一。

风暴强度数据的主要卫星之一。

TRMM卫星是美国国家宇航局（卫星是美国国家宇航局（NASA）和日本宇航局（）和日本宇航局（JAXA）合作开展的热带降雨测量计划，卫星于）合作开展的热带降雨测量计划，卫星于1997年年11月在日本种子岛（月在日本种子岛（Tanegashima）空间中心成功发射，设计轨）空间中心成功发射，设计轨道高度道高度350km，倾角，倾角35，能够满足对热带地区加密观测的要求。

，能够满足对热带地区加密观测的要求。

TRMM3B42数据集数据集（时间范围：

（时间范围：

1998年年1月至今；

时间分辨率：

月至今；

3小时、小时、1天、天、3天、天、7天；

空间范围：

天；

50S-50N，180W-180E；

空；

空间分辨率：

间分辨率：

0.250.25）是）是TRMM卫星的三级产品，该数据集是用红卫星的三级产品，该数据集是用红外亮温资料采用外亮温资料采用3B42算法（算法详见算法（算法详见http:

/trmm.gsfc.nasa.gov/）得）得到的准全球的降水估量数据。

到的准全球的降水估量数据。

TRMM3B43数据集数据集（时间范围：

月月至今；

月；

；

50S-50N；

180W-180E；

0.250.25）是由）是由TRMM3B42数据产品、数据产品、NOAA气候预测中心气候异常监测系气候预测中心气候异常监测系统（统（CAMS）的全球格点雨量测量器资料、全球降水气候中心（）的全球格点雨量测量器资料、全球降水气候中心（GPCC）的全球降水资料合成。

）的全球降水资料合成。

基于基于基于基于TRMMTRMM降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析3.3.数据说明数据有效性数据说明数据有效性数据说明数据有效性数据说明数据有效性本文以本文以2009年年10月月2010年年1月全国月全国667个地面雨量站数据（来源个地面雨量站数据（来源于中国气象局国家气象信息中心）为标准，对于中国气象局国家气象信息中心）为标准，对TRMM3B43数据质量进数据质量进行检验。

以雨量站降水数据为自变量，以对应网格内的行检验。

以雨量站降水数据为自变量，以对应网格内的TRMM3B43数数据为因变量，建立线性回归方程如图：

据为因变量，建立线性回归方程如图：

2009-10y=0.8819x+4.638R2=0.862801002003004005006007000200400600800雨量站月降水量（mm）TRMM数据月降水量（mm）2009-11y=0.8733x+4.9935R2=0.8569050100150200250050100150200250雨量站月降水量（mm）TRMM数据月降水量（mm）2009-12y=0.9471x+3.1791R2=0.8145020406080100120140160050100150雨量站月降水量（mm）TRMM数据月降水量（mm）2010-01y=0.9244x+3.2963R2=0.8717050100150200250300050100150200250300雨量站月降水量（mm）TRMM数据月降水量（mm）结果表明：

结果表明：

两者之间存两者之间存在明显的线在明显的线性相关性，性相关性，均通过了均通过了99%的显著性的显著性检验，检验，TRMM3B43数据数据整体上具有整体上具有较好的可信较好的可信度。

度。

基于基于基于基于TRMMTRMM降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析3.3.数据说明数据有效性数据说明数据有效性数据说明数据有效性数据说明数据有效性本文又以其中的西南五省本文又以其中的西南五省2009年年10月月2010年年1月月120个地面雨量站数据个地面雨量站数据为标准，检验为标准，检验TRMM3B43数据在降水较少典型区域的可靠性（表数据在降水较少典型区域的可靠性（表1），结），结果表明：

果表明：

除除2009年年10月份误差稍微偏大外，其余各月误差均在月份误差稍微偏大外，其余各月误差均在4%之内，之内，TRMM3B43数据与雨量站数据降雨过程基本一致。

数据与雨量站数据降雨过程基本一致。

综上，综上，TRMM3B43数据可靠性较好，可以用于大尺度气象干旱监测分析。

数据可靠性较好，可以用于大尺度气象干旱监测分析。

表1西南五省2009年10月2010年1月月平均降水量3.4111.95108.32累积3.227.6828.602010-010.111.2911.282009-121.721.1121.482009-1110.551.8746.962009-10相对误差（%）TRMM数据（mm）雨量站（mm）时间基于基于基于基于TRMMTRMM降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析4.4.研究方法降水距平百分率研究方法降水距平百分率研究方法降水距平百分率研究方法降水距平百分率%100PPPPaPniiPnP11某时段降水距平百分率（Pa）按公式

（1）计算：

（1）式中：

P为某时段降水量（mm）；

为计算时段同期气候平均降水量为计算时段同期气候平均降水量。

某时段同期气候平均降水量按公式（按公式

（2）计）计算：

算：

（2）式中：

n为130年，i=1，2，n。

P降水距平百分率能直观反映降水异常引起的干旱，是表征某时段降水量较常年同期值偏多或偏少的重要指标之一，同时也是我国气象干旱评估的主要参数之一。

基于基于基于基于TRMMTRMM降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析4.4.研究方法气象干旱标准研究方法气象干旱标准研究方法气象干旱标准研究方法气象干旱标准表2基于降水距平百分率的气象干旱标准Table2.Thestandardofmeteorologicaldroughtbasedonprecipitationanomalypercentage注：

连续月距平指标为各单月降水距平百分率，累积月距平指标为多月累积降水距平百分率。

-重旱干旱-80%-100%重旱干旱-50%-80%干旱-25%-50%连续3个月以上或累积3个月以上连续2个月或累积2月1个月降水距平百分率%借鉴冯佩芝、王劲松、韩海涛、卫捷等人思想提出基于降水距平百分率的气借鉴冯佩芝、王劲松、韩海涛、卫捷等人思想提出基于降水距平百分率的气象干旱标准，见表象干旱标准，见表2所示：

所示：

基于基于基于基于TRMMTRMM降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析5.5.结果分析全国结果分析全国结果分析全国结果分析全国月月月月降水距平百分率时空特征分析降水距平百分率时空特征分析降水距平百分率时空特征分析降水距平百分率时空特征分析基于基于基于基于TRMMTRMM降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析降雨数据的西南地区特大气象干旱分析5.5.结果分析全国结果分析全国结果分析全国结果分析全国累积累积累积累积降水距平百分率时空特征分析降水距平百分率时空特征分析降水距平百分率时空特征分析降水距平百分率时空特征分析基于基于基于基于TRMMT