评估高分辨率网格化降水产品在地形复杂且降水量大的地区的性能

《Hydrological Sciences Journal》：Evaluating the performance of high-resolution gridded precipitation products in regions with complex topographies and high precipitation

Debundscha地区九种高分辨率全球降水产品（GPPs）的性能及干旱监测能力评估显示，多数产品在年降水循环捕捉上表现尚可，但受复杂地形和极端高降水量影响，在德班舒查、伊登奥和林贝等站的月度降水估算中误差显著，NPKGE、RMSE和PBIAS等指标均不理想。尽管皮尔逊相关系数总体较高，但所有GPPs在1-12个月尺度干旱监测中均表现不足，仅CHIRPS和MSWEPv2在部分站点（如Likomba、Toe）的月尺度分析中较为适用。研究强调需在非洲类似高地形复杂、雨量极丰区域补充雨量计数据以提高GPPs精度，并指出产品性能与地形适应算法相关而非单纯空间分辨率。

　　在非洲和全球其他数据稀缺地区，降水数据的获取一直是一个关键挑战。传统上，科学家依赖于地面雨量计网络来收集降水数据，但由于这些地区通常缺乏足够的观测站点，导致数据覆盖不足，难以满足各种水文气候分析的需求。此外，雨量计的安装与维护成本高昂，尤其对于经济资源有限的国家而言，这往往成为难以逾越的障碍。即使在某些数据较为丰富的国家，由于观测网络布局不合理，或者数据更新频率不足，仍然难以满足高精度、高时空分辨率的降水分析要求。因此，为了克服这些限制，研究者开始越来越多地使用高分辨率的全球降水产品（GPPs），这些产品主要通过卫星遥感技术和再分析模型来生成。GPPs不仅可以提供更广泛的覆盖，还能够以较高的空间分辨率和长期一致性来支持水文气候研究，这使其在数据稀缺地区具有重要的应用价值。

本研究聚焦于非洲西部的Mount Fako地区，尤其是Debundscha、Idenau和Limbe三个站点，这些地方以其极端的高降水水平而闻名。Debundscha是全球最著名的雨量充沛地区之一，年降水量超过10,000毫米。然而，尽管GPPs在数据获取方面具有优势，但在某些极端降水区域，其性能仍面临显著挑战。通过比较九种高分辨率GPPs与地面雨量计数据，本研究评估了这些产品的精度和可靠性，并探讨了它们在干旱监测中的适用性。

研究发现，大多数GPPs能够较好地捕捉到研究区域的年降水周期。然而，在Debundscha、Idenau和Limbe等极端高降水地区，这些产品的表现并不理想。通过非参数Kling-Gupta效率（NPKGE）、均方根误差（RMSE）和百分比偏差（PBIAS）等定量误差指标，可以发现这些站点的GPPs在精度上存在较大问题。尽管这些指标显示了GPPs在其他站点上的表现较为良好，但在Debundscha、Idenau和Limbe这些地区，其误差值普遍偏高，表明降水估计存在较大的偏差。相比之下，皮尔逊相关系数（Pearson correlation）在大多数站点上表现较为稳定，但同样在这些高降水地区中，相关性较低，表明这些产品在捕捉降水变化方面存在一定的局限。

此外，研究还发现这些GPPs在干旱监测方面的能力有限。干旱通常是指某一时间段内降水显著低于平均水平的现象，因此，准确的降水数据对于干旱识别至关重要。通过标准化降水指数（SPI）来评估干旱检测能力，研究发现大部分GPPs在1个月和3个月的干旱识别中表现不佳，其相关系数普遍低于0.50。这表明这些产品在短时间内对降水变化的敏感性较低，难以捕捉到极端降水事件的变化。在6个月和12个月的干旱识别中，虽然部分产品如CHIRPS和GPM在Limbe和Meanja站点表现较好，但整体而言，这些GPPs在研究区域内的干旱检测能力仍存在明显不足。

这种表现差异可能与多种因素有关。首先，研究区域的复杂地形可能对卫星降水数据的获取和处理产生影响。Mount Fako地区从沿海低地迅速上升到海拔4,100米的火山顶峰，这种地形变化使得卫星遥感数据难以准确反映降水的空间分布。特别是在高降水区域，地形对降水的影响更为显著，卫星数据可能无法有效捕捉到高海拔地区的降水模式。其次，研究区域的高降水水平可能导致降水估计的不确定性增加。SPI的计算依赖于降水数据的准确性，而高降水区域的降水异常值可能影响SPI的可靠性，从而降低GPPs在干旱识别中的表现。此外，部分GPPs的分辨率虽然较高，但缺乏针对复杂地形的特定算法，这可能限制了其在高降水区域的适用性。

尽管如此，本研究仍然发现了一些表现较为优异的GPPs。例如，CHIRPS和MSWEPv2在Likomba、Tole和Meanja等站点上表现较好，尤其是在年降水估计方面。这些产品的性能可能与其数据融合方法有关，即它们结合了卫星数据和地面雨量计数据，从而提高了对降水变化的捕捉能力。相比之下，其他一些产品如TAMSAT和ERA5-Land在某些站点上表现一般，这可能与其数据来源或处理方式有关。此外，研究还发现，某些产品在干旱识别方面的能力有限，尤其是在短期时间尺度上，这提示我们需在干旱监测中采用更长时间尺度的降水数据，以提高准确性。

本研究的结果对水文气候研究和干旱监测具有重要的参考价值。首先，它表明在高降水地区，GPPs的性能可能受到地形和降水模式的显著影响，因此，在选择合适的降水产品时，需综合考虑这些因素。其次，研究强调了地面观测数据的重要性，特别是在数据稀缺地区，尽管GPPs提供了广泛覆盖，但其准确性仍需通过地面数据进行校正和验证。因此，未来的研究应进一步加强地面观测网络的建设，尤其是在高降水区域，以提高GPPs的精度和适用性。

最后，本研究也指出了GPPs在复杂地形和高降水区域中面临的挑战。尽管这些产品在某些情况下能够提供有用的降水数据，但在极端降水条件下，其表现可能受到限制。因此，未来的研究应探索更先进的算法和数据融合方法，以提高GPPs在这些地区的适用性。同时，开发针对特定地理区域的定制化降水产品，可能会进一步提升其在干旱识别和水文分析中的性能。这些发现不仅对Mount Fako地区的降水研究具有重要意义，也为其他类似地区的GPPs应用提供了借鉴。