基于TRMM 3B43的怒江流域降水特征分析
发布时间：2021-03-26 09:17
我国西南部的纵向岭谷区,降水受到西南季风及东亚季风的共同影响,加上南北走向横断山脉地形的“通道—阻隔”作用,因此具有极强的时空分异性。然而由于受经济、气候、交通等条件的限制,西南高原山地流域内的雨量站点稀少,难以反映出流域内的降水时空分布特征。随着遥感测雨技术的进步,基于遥感降水数据开展降水特征分析的研究已成为实测资料稀缺地区开展相应研究的有效手段。本研究以揭示怒江流域的降水特征为研究目的。首先利用流域内12个气象站的实测数据,应用相关分析法和散点斜率法分析了TRMM 3B43 Version7降水数据在该地区的适用性;然后利用统计学和空间分析的相关理论和方法,基于TRMM 3B43Version7数据从年、季、月尺度上分析了流域内的降水特征;最后分析了影响流域降水的因素,得到以下结论:1、TRMM 3B43 Version7月降水数据在怒江流域内具有很好的适用性和较高的精度水平,可以用作研究怒江流域降水时空分布特征的研究数据。2、基于TRMM数据进行怒江流域的降水特征探讨,得到如下结论:（1）流域内的降水空间变异性较强,不同区域上的年均降水量不同;整体上来看,怒江流域多年平均降水量的...
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
怒江流域地形、地理位置图
图 3-1 怒江流域站点数据与 TRMM 年降水数据散点图分析图 3-1 可知：流域内 TRMM 年降水量与站点实测年降水量间的相关系数 R=0.84，说明年尺上，TRMM 降水数据与站点降水数据间具有较高的线性相关程度。3.2.2 季尺度 TRMM 数据的适用性分析将流域内 12 个气象站点 1998-2012 年的实测降水数据按春季（3-5 月）、夏季（6月）、秋季（9-11 月）、冬季（12 月-次年 2 月）分别进行求和，然后将其与同期 TRM降水数据进行线性拟合，结果见图 3-2。分别统计流域内春、夏、秋、冬四个季节的 TRMM 降水数据与实测数据的误差计算结果详见表 3-1。
图 3-2 怒江流域四季站点数据与 TRMM 数据散点图表 3-1 怒江流域四季站点数据与 TRMM 数据误差统计结果R BIAS RMSE R BIAS RMSE春季 0.65 0.24 17.30 夏季 0.74 0.36 44.97秋季 0.72 0.15 18.30 冬季 0.63 0.14 15.82分析图 3-2 和表 3-1 可知：①流域内 4 个季节的相关系数 R 均大于 0.6，说明 TRMM 数据能够很好的反映怒江流域季节降水的特点。其中，夏季的相关性最强（R=0.74），其次为秋季(R=0.72)和春季(R=0.65)，冬季的相关性最弱(R=0.63)。②流域内 4 个季节 TRMM 降水数据与站点实测数据间的相对误差均为正值，说明 TRMM 降水值大于实测值，表现为 TRMM 卫星高估了实际降水量，但除了夏季的相对误差值为 0.36 较大外，其余季节的相对误差均较小。③除了夏季 TRMM 降水数据和实测数据间的均方根误差为 44.97 较大外，其余季节的均方根误差均小于 20。其中，冬季的均方根误差和相对误差值均最小，说明了季
【参考文献】：
期刊论文
[1]怒江上游TRMM 3B42V7降水产品资料时空验证及降水特征分析[J]. 李蒙,秦天玲,刘少华,卢亚静. 高原气象. 2017(04)
[2]近55年来澜沧江流域降水时空变化特征分析[J]. 陈素景,李丽娟,李九一,刘佳旭. 地球信息科学学报. 2017(03)
[3]基于TRMM数据的广西西江流域降水时空分布特征[J]. 李燕,周游游,胡宝清,闫妍. 亚热带资源与环境学报. 2017(01)
[4]怒江上游西藏境内水文站网规划与建设[J]. 邓清树. 西北水电. 2017(01)
[5]基于TRMM数据的西南地区年降水时空特征研究[J]. 周李磊,杨华,刘睿,嵇涛,张伟伟,周丽君,全胜,朱小龙,李威. 重庆师范大学学报(自然科学版). 2017(01)
[6]稀缺资料流域水文计算若干研究:以青藏高原为例[J]. 刘昌明,白鹏,王中根,刘苏峡,刘小莽. 水利学报. 2016(03)
[7]TRMM卫星降水数据在小尺度流域的评估与应用[J]. 周萌,江善虎,任立良. 水文. 2016(01)
[8]怒江州怒江流域降雨特性分析[J]. 刘春录. 珠江现代建设. 2015(04)
[9]塔里木河流域TRMM降水数据精度评估[J]. 沈彬,李新功. 干旱区地理. 2015(04)
[10]基于TRMM订正数据的横断山区降水时空分布特征[J]. 张涛,李宝林,何元庆,杜建括,牛贺文,辛惠娟. 自然资源学报. 2015(02)
硕士论文
[1]基于RS和GIS的黄三角经济区降水量时空变化研究[D]. 张志敏.山东师范大学 2015
[2]TRMM降水数据的空间降尺度研究[D]. 刘小婵.东北师范大学 2015
[3]基于TRMM数据的吉林省旱涝时空特征分析[D]. 朴梅花.东北师范大学 2014
[4]缺资料流域水文预报（PUB）及其在唐家山堰塞湖排险中的应用[D]. 赵志轩.天津大学 2009
本文编号：3101357
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
怒江流域地形、地理位置图
图 3-1 怒江流域站点数据与 TRMM 年降水数据散点图分析图 3-1 可知：流域内 TRMM 年降水量与站点实测年降水量间的相关系数 R=0.84，说明年尺上，TRMM 降水数据与站点降水数据间具有较高的线性相关程度。3.2.2 季尺度 TRMM 数据的适用性分析将流域内 12 个气象站点 1998-2012 年的实测降水数据按春季（3-5 月）、夏季（6月）、秋季（9-11 月）、冬季（12 月-次年 2 月）分别进行求和，然后将其与同期 TRM降水数据进行线性拟合，结果见图 3-2。分别统计流域内春、夏、秋、冬四个季节的 TRMM 降水数据与实测数据的误差计算结果详见表 3-1。
图 3-2 怒江流域四季站点数据与 TRMM 数据散点图表 3-1 怒江流域四季站点数据与 TRMM 数据误差统计结果R BIAS RMSE R BIAS RMSE春季 0.65 0.24 17.30 夏季 0.74 0.36 44.97秋季 0.72 0.15 18.30 冬季 0.63 0.14 15.82分析图 3-2 和表 3-1 可知：①流域内 4 个季节的相关系数 R 均大于 0.6，说明 TRMM 数据能够很好的反映怒江流域季节降水的特点。其中，夏季的相关性最强（R=0.74），其次为秋季(R=0.72)和春季(R=0.65)，冬季的相关性最弱(R=0.63)。②流域内 4 个季节 TRMM 降水数据与站点实测数据间的相对误差均为正值，说明 TRMM 降水值大于实测值，表现为 TRMM 卫星高估了实际降水量，但除了夏季的相对误差值为 0.36 较大外，其余季节的相对误差均较小。③除了夏季 TRMM 降水数据和实测数据间的均方根误差为 44.97 较大外，其余季节的均方根误差均小于 20。其中，冬季的均方根误差和相对误差值均最小，说明了季
【参考文献】：
期刊论文
[1]怒江上游TRMM 3B42V7降水产品资料时空验证及降水特征分析[J]. 李蒙,秦天玲,刘少华,卢亚静. 高原气象. 2017(04)
[2]近55年来澜沧江流域降水时空变化特征分析[J]. 陈素景,李丽娟,李九一,刘佳旭. 地球信息科学学报. 2017(03)
[3]基于TRMM数据的广西西江流域降水时空分布特征[J]. 李燕,周游游,胡宝清,闫妍. 亚热带资源与环境学报. 2017(01)
[4]怒江上游西藏境内水文站网规划与建设[J]. 邓清树. 西北水电. 2017(01)
[5]基于TRMM数据的西南地区年降水时空特征研究[J]. 周李磊,杨华,刘睿,嵇涛,张伟伟,周丽君,全胜,朱小龙,李威. 重庆师范大学学报(自然科学版). 2017(01)
[6]稀缺资料流域水文计算若干研究:以青藏高原为例[J]. 刘昌明,白鹏,王中根,刘苏峡,刘小莽. 水利学报. 2016(03)
[7]TRMM卫星降水数据在小尺度流域的评估与应用[J]. 周萌,江善虎,任立良. 水文. 2016(01)
[8]怒江州怒江流域降雨特性分析[J]. 刘春录. 珠江现代建设. 2015(04)
[9]塔里木河流域TRMM降水数据精度评估[J]. 沈彬,李新功. 干旱区地理. 2015(04)
[10]基于TRMM订正数据的横断山区降水时空分布特征[J]. 张涛,李宝林,何元庆,杜建括,牛贺文,辛惠娟. 自然资源学报. 2015(02)
硕士论文
[1]基于RS和GIS的黄三角经济区降水量时空变化研究[D]. 张志敏.山东师范大学 2015
[2]TRMM降水数据的空间降尺度研究[D]. 刘小婵.东北师范大学 2015
[3]基于TRMM数据的吉林省旱涝时空特征分析[D]. 朴梅花.东北师范大学 2014
[4]缺资料流域水文预报（PUB）及其在唐家山堰塞湖排险中的应用[D]. 赵志轩.天津大学 2009
本文编号：3101357
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