謝伊娜 張洪波 張潤云 孔功 趙孝席

摘 要：獲取高精度的衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)，為喀斯特區(qū)域旱澇災(zāi)害評估、水文預(yù)報等各研究領(lǐng)域提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。以熱帶降雨衛(wèi)星（tropical rainfall measuring mission，TRMM）為數(shù)據(jù)源，采用多元線性回歸法（ordinary least square，OLS）和地理加權(quán)回歸法（geographically weighted regression，GWR），綜合考慮高程、坡度、坡向、經(jīng)緯度和歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）等6個因子構(gòu)建OLS和GWR降尺度模型進行年降尺度研究，并比較OLS和GWR兩種降尺度模型在喀斯特山區(qū)的適用性。結(jié)果表明：1）TRMM數(shù)據(jù)與站點觀測數(shù)據(jù)之間精度較好；2）降尺度后數(shù)據(jù)空間分辨率提升到1 km，GWR降尺度年降水量在多數(shù)年份比原始TRMM數(shù)據(jù)更接近實測值，高估現(xiàn)象得到改善；與OLS降尺度數(shù)據(jù)相比，其三項指標(biāo)表現(xiàn)更好；3）單站點中，OLS降尺度數(shù)據(jù)在高程和NDVI突變區(qū)域易出現(xiàn)假性更優(yōu)相關(guān)性。綜合多指標(biāo)評價，GWR降尺度數(shù)據(jù)在喀斯特山區(qū)總體精度更高。后續(xù)可通過劃分植被區(qū)、巖溶區(qū)、增加環(huán)境因子、校正等使降水更貼合實測值。

關(guān)鍵詞：TRMM 3B43；降尺度；GWR模型；喀斯特山區(qū)

中圖分類號：P426.6；P333

文獻標(biāo)志碼：A

降水是全球水文循環(huán)的重要部分，已成為與氣候分析、水資源評價、水循環(huán)和水文模型等相關(guān)研究中不可或缺的關(guān)鍵參數(shù)［1］，其精度和時空分辨率決定以上研究過程分析的準(zhǔn)確性［2］。傳統(tǒng)降水?dāng)?shù)據(jù)資料多基于氣象站點觀測，通過點插值成面來獲取［3］，在站點稀疏、地形復(fù)雜的山區(qū)，插值結(jié)果往往誤差很大［4］。獲取高空間分辨率和高精度的降水資料對于干旱監(jiān)測、水土防治和水資源規(guī)劃等具有重要的現(xiàn)實意義［5］。

遙感衛(wèi)星類降水?dāng)?shù)據(jù)觀測范圍廣、時空連續(xù)性好、不受地形和氣候條件局限，在獲取降水?dāng)?shù)據(jù)的時空分布方面具有明顯的優(yōu)勢［2］，其中熱帶降雨衛(wèi)星（tropical rainfall measuring mission，TRMM）在干旱監(jiān)測［6］、洪水預(yù)報［7］、水文模型［8］等方面都得到了廣泛應(yīng)用，但在區(qū)域降水高分辨率時空變異特征研究需求不斷提升的背景下，TRMM數(shù)據(jù)0.25°的空間分辨率略顯粗糙［9］。近年來，IMMERZEEL等［10］首次將歸一化植被指數(shù)（normalized difference vegetation index，NDVI）作為單一輔助變量，對TRMM數(shù)據(jù)進行降尺度，獲得了較為可靠的結(jié)果。JIA等［11］同時考慮了高程（digital elevation model，DEM）和NDVI，構(gòu)建與降水的多元線性回歸（ordinary least square，OLS）模型，對TRMM降尺度后精度顯著提升。XU等［12］基于空間異質(zhì)性的地理加權(quán)回歸模型（geographically weighted regression，GWR），將DEM和NDVI作為輔助變量成功將TRMM降尺度至1 km?？偨Y(jié)發(fā)現(xiàn)，多元回歸模型OLS和考慮空間異質(zhì)性的GWR模型均能不同程度地提高TRMM的空間分辨率，且降尺度研究趨于綜合考慮更多環(huán)境因子。

西南喀斯特山區(qū)是長江和珠江上游生態(tài)屏障的重要組成部分，其地形和氣候復(fù)雜，水土流失嚴(yán)重，洪水和干旱頻發(fā)，獲取其準(zhǔn)確且高精度的降雨格局對喀斯特山區(qū)生態(tài)環(huán)境恢復(fù)至關(guān)重要［13］。國內(nèi)外對TRMM數(shù)據(jù)的降尺度研究多在地勢平坦的平原、盆地以及西北部等地區(qū)，而對于西南部的喀斯特山區(qū)針對性研究較少［10-12］。貴州省是西南喀斯特山區(qū)中唯一一個沒有平原支撐的省份［14］，在貴州省開展TRMM降尺度研究具有典型性。曾業(yè)隆等［15］考慮了地形起伏度這單一輔助變量對TRMM構(gòu)建GWR降尺度模型，發(fā)現(xiàn)背風(fēng)坡地形起伏對降水的積極關(guān)系可能不存在；姬世保等［16］對TRMM降尺度到0.05°，未考慮DEM對降水的影響；吳健等［17］構(gòu)建了降水與DEM、坡度、坡向和經(jīng)緯度等地形因子的多元線性回歸模型來降尺度，未考慮植被的影響。降水的空間分布與地理位置、地形、植被等因素都息息相關(guān)，目前在喀斯特山區(qū)TRMM降尺度研究輔助變量的選取都只考慮了植被因子或者部分地形因子，同時直觀比較線性回歸方法和GWR方法降尺度效果的較少。

本研究將以喀斯特山區(qū)發(fā)育的貴州省作為研究區(qū)，同時引入NDVI、DEM、坡度、坡向、經(jīng)度和緯度等植被和地理地形輔助變量，借助能綜合考慮多因素的多元線性回歸模型（OLS）以及能考慮降水與影響因子間非平穩(wěn)關(guān)系的GWR模型ADDIN[18]，對TRMM降尺度到1 km，并對比兩種降尺度方法在研究區(qū)的適用性，以期為今后獲取喀斯特山區(qū)高空間分辨率降水提供方法借鑒，并為區(qū)內(nèi)降水分布、水土保持、干旱監(jiān)測等研究提供數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)概況

貴州省位于我國西南地區(qū)，介于東經(jīng)103°36′～109°35′、北緯24°37′～29°13′之間，是世界上最大的喀斯特地貌集中分布區(qū)，全省面積1.761×105 km2，喀斯特地貌占73.8%，構(gòu)成獨特的巖溶生態(tài)系統(tǒng)［19］。貴州地處云貴高原東側(cè)、青藏高原東南坡，平均海拔1 100 m左右，地勢西高東低，92.5%為山地和丘陵，有大婁山、苗嶺、武陵山和烏蒙山，地形地勢復(fù)雜。主要為亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候，年平均氣溫15 ℃，年降水量約1 300 mm，集中在4—9月，氣候呈多樣性，降水量時空分布復(fù)雜［20］。為提高降尺度處理過程中的精度，對研究區(qū)邊界向外做一個TRMM像元（25 km）的緩沖區(qū)進行分析（圖1）。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)

2.1.1 地面氣象站點數(shù)據(jù)

本研究使用的2008—2019年31個地面氣象站點實測降水日值數(shù)據(jù)集來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//data.cma.cn/），站點分布見圖1。

2.1.2 遙感數(shù)據(jù)

TRMM是美國宇航局和日本宇宙航空研究開發(fā)機構(gòu)的一個聯(lián)合項目，提供了一系列具有不同空間和時間分辨率的降水?dāng)?shù)據(jù)集［12］。本研究采用2008—2019年TRMM 3B43 最新版本（V7）逐月降水資料，空間分辨率為0.25°×0.25°（約25 km×25 km），來源于NASA網(wǎng)站（http：//mirador.gsfc.nasa.gov/）。

NDVI數(shù)據(jù)來自TERRA衛(wèi)星上中分辨率成像光譜儀傳感器的MODIS 13A3 V006版本產(chǎn)品（https：//lasweb.modaps.eosdis.nasa.gov/），空間分辨率為1 km×1 km的逐月合成數(shù)據(jù)，選取2008—2019年。

DEM數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https：//www.resdc.cn/），是美國航空航天局和國家測繪局聯(lián)合測量的SRTM數(shù)據(jù)集，考慮到本研究的空間尺度，下載空間分辨率為90 m和1 km的DEM柵格數(shù)據(jù)，坡度、坡向和經(jīng)緯度從中提取。

2.1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

地面氣象站點日值數(shù)據(jù)利用MATLAB單位轉(zhuǎn)換和累加求和，獲得31個站點實測年降水?dāng)?shù)據(jù)；對TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)利用ENVI和ArcGIS軟件經(jīng)過波段提取、旋轉(zhuǎn)、添加地圖信息、投影轉(zhuǎn)換、單位轉(zhuǎn)換、提取多值到點和累加求和獲得年尺度的原始TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)；MODIS 13A3數(shù)據(jù)進行波段提取、投影轉(zhuǎn)換、鑲嵌、裁剪、去負(fù)值和無效值剔除，并通過對每年的月值柵格數(shù)據(jù)集求平均得到年平均NDVI數(shù)據(jù)，坡度、坡向從DEM數(shù)據(jù)中提取。

2.2 研究方法

2.2.1 普通最小二乘法

普通最小二乘法［21］（OLS）屬于全局多元線性回歸方法，對相關(guān)變量進行數(shù)學(xué)擬合、最小化誤差平方和后得出估計值，其中，相關(guān)解釋變量對因變量的作用程度在研究區(qū)域一致，公式［22］為

式中：i=1，2，…，N，N和i分別為像元數(shù)量和自變量個數(shù)；yi為第i像元的因變量；xij為第i像元的第j個解釋變量（坡度、坡向、海拔、經(jīng)緯度和NDVI）；β0是回歸參數(shù)常數(shù)項；εi是第i像元的回歸殘差估計值，對應(yīng)變量的系數(shù)在整個研究區(qū)內(nèi)一致；βj為第j個解釋變量的回歸系數(shù)。

2.2.2 地理加權(quán)回歸模型

地理加權(quán)回歸模型（GWR）是一種能反映空間變化異質(zhì)性的局部加權(quán)回歸模型［18，23］，將空間權(quán)重引入地理位置函數(shù)，以表征變量之間的空間依賴度，遵循Tobler“地理學(xué)第一定律”［24］，即空間距離越近相關(guān)性越大。采用Akaike準(zhǔn)則（Akaike information criterion，AIC）確定最優(yōu)帶寬，將每個目標(biāo)要素最優(yōu)帶寬范圍內(nèi)的因變量和解釋變量進行整合，從而對研究范圍內(nèi)任意位置空間格點相關(guān)變量進行局部擬合，每個格點自變量回歸系數(shù)不一致，基本模型［25］為

式中：（ui，vi）是第i像元中心點的經(jīng)緯度，考慮模型需求，采用Albers投影坐標(biāo)；β0（ui，vi）是第i像元基于位置函數(shù)的回歸參數(shù)常數(shù)項；ε（ui，vi）是第i像元基于位置函數(shù)的殘差估計值；βj（ui，vi）為第j個影響因子對第i像元的線性回歸參數(shù)。回歸參數(shù)

式中：dij是像元i和j之間的距離；b為自適應(yīng)帶寬大小，即最優(yōu)帶寬。

2.2.3 降尺度方法

基于GWR和OLS模型，建立TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)與解釋因子之間的函數(shù)關(guān)系來進行降尺度：

1）數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：從原始TRMM數(shù)據(jù)中提取每個像元的經(jīng)緯度（ui，vi）和降水值yL，i（L表示0.25°低分辨率數(shù)據(jù)，H表示1 km高分辨率數(shù)據(jù)），將解釋因子xij分別重采樣至0.25°（xL，ij）和1 km（xH，ij）；

2）建立回歸關(guān)系：將步驟1）中的低分辨率數(shù)據(jù)集分別輸入兩個模型，建立0.25°分辨率下TRMM 數(shù)據(jù)yL，i與xL，ij的回歸關(guān)系，得到低空間分辨率下自變量的系數(shù)βL，j、常數(shù)項βL，0和殘差項εL；

3）數(shù)據(jù)柵格化：將0.25°空間分辨率的系數(shù)βL，j、常數(shù)項βL，0等點轉(zhuǎn)面，分別重采樣至1 km高分辨率的βH，j和βH，0， OLS為全局回歸模型，遂βH，j和βH，0與低分辨率下保持一致，對兩種模型的εL通過簡單克里金插值［25］，得到高分辨率的殘差值εH；

4）回代模型：基于GWR和OLS模型，將研究區(qū)高分辨率下所有像元的βH，j、βH，0、εH和xH，ij回代第2步中，得到空間分辨率為1 km的降尺度降水?dāng)?shù)據(jù)。

2.2.4 精度評價指標(biāo)

以實測站點數(shù)據(jù)為真值，選擇皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient，CC）、相對誤差（relative error，RE）和均方根誤差（root mean square error，RMSE）3個統(tǒng)計指標(biāo)，對降尺度前后TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)進行精度驗證，公式［26］為：

相關(guān)系數(shù)：

式中：Tt為TRMM降水產(chǎn)品降水量；t為TRMM降水產(chǎn)品降水量均值；Pt為實測站點降水量，t為實測站點降水量均值；M為樣本數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 原始TRMM數(shù)據(jù)適用性分析

原始TRMM數(shù)據(jù)相對于氣象站點實測數(shù)據(jù)在時空分布上存在一定偏差，對其進行適用性分析是降尺度結(jié)果具有可靠性的前提。在年時間尺度上，以2008—2019年31個地面站點年實測數(shù)據(jù)為自變量，對應(yīng)時間序列的TRMM 3B43降水?dāng)?shù)據(jù)為因變量構(gòu)建一元線性函數(shù)。由圖2可知，相關(guān)系數(shù)為0.763 9，其通過P<0.000 1的顯著性檢驗，相對誤差為3.50%，均方根誤差為179.397 mm，TRMM數(shù)據(jù)年降水量在一定程度上比實測數(shù)據(jù)稍微偏大，與站點觀測數(shù)據(jù)在年尺度上整體存在明顯的相關(guān)性且適用性較高。

整體相關(guān)性程度表征不出單站點精度高低，對研究區(qū)31個氣象站點下TRMM和年實測數(shù)據(jù)之間的CC構(gòu)建泰勒多邊形（圖3）。從圖3可看出，所有站點的CC都在0.6以上，最高達0.95左右，且有一半站點的CC大于0.8，西南部相關(guān)系數(shù)整體優(yōu)于東北部，31個站點都通過了0.05的顯著性檢驗，其中研究區(qū)26個地面氣象站在P<0.01水平下顯著，說明在各站點下兩種數(shù)據(jù)也具有較好的相關(guān)性，精度較高，總體滿足TRMM年數(shù)據(jù)降尺度研究的需要。

3.2 TRMM降尺度結(jié)果及驗證

3.2.1 年降水量降尺度結(jié)果及驗證

利用GWR和OLS兩種降尺度模型將空間分辨率為0.25°的TRMM衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)成功降尺度到1 km，將2008—2019年的原始TRMM 3B43年降水?dāng)?shù)據(jù)、GWR模型降尺度后年降水?dāng)?shù)據(jù)和OLS模型降尺度后年降水?dāng)?shù)據(jù)求平均，得到多年平均降水量（圖4）。可知：1）降尺度后的TRMM空間分辨率提升到1 km，空間細(xì)節(jié)表現(xiàn)增強，邊緣過渡較平滑； 2）GWR降尺度的降水量在數(shù)值上更接近原始TRMM，OLS降尺度后的降水量最高值遠(yuǎn)大于降尺度前，這是由于OLS將各輔助變量影響程度整體化平均化，易出現(xiàn)局部異常；3）整體上，GWR得到的降水量在空間格局上更能反映原始TRMM降水，兩者在空間分布上趨向一致，自西北向東南逐漸增加，東南部為多雨區(qū)，西北部偏少，與實際降水分布情況一致。而多雨區(qū)形成的主要原因是貴州省東部易受到印度季風(fēng)槽前西南暖濕氣流東擴影響，同時北高南低的傾斜地形對偏南暖濕氣流有抬升作用［27］。OLS降尺度模型得到的降水量在研究區(qū)內(nèi)沒有明顯降水分區(qū)。

對2008—2019年GWR和OLS模型降尺度后的數(shù)據(jù)進行年相關(guān)性分析（表1），GWR降尺度數(shù)據(jù)的CC為0.716，OLS為0.528，都通過了0.000 1的顯著性檢驗，前者較后者CC提高了0.188，RE降低了23.80%，RMSE減少了261.839 mm；與原始TRMM相比，GWR數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)略低，相對誤差更接近0。GWR模型降尺度的年降水精度整體高于OLS降尺度的年降水，主要是由于OLS為全局回歸模型，認(rèn)為對應(yīng)解釋變量對降水的影響作用在研究區(qū)一致，未考慮空間異質(zhì)性，易產(chǎn)生偏差。

另外發(fā)現(xiàn)（圖5），研究區(qū)近12年降尺度前后和實測降水?dāng)?shù)據(jù)變化趨勢基本一致。與實測數(shù)據(jù)相比，OLS模型降水普遍存在大幅度高估，特別是2017年高于實測值429.256 mm；原始TRMM降水?dāng)?shù)據(jù)2010年與實測數(shù)據(jù)基本持平，2012年小于實測值，其他年份小幅度高于實測降水；經(jīng)GWR模型降尺度后的降水估算值在TRMM降水易發(fā)生高估的多數(shù)年份里（2009、2011、2013、2015、2016、2017、2019）更接近實測值，減小了偏離程度。

3.2.2 單站點降水量降尺度結(jié)果及驗證

分別對貴州省近12年的GWR和OLS模型降尺度年數(shù)據(jù)、原始TRMM降水年數(shù)據(jù)按站點進行精度驗證。從皮爾遜相關(guān)系數(shù)指標(biāo)看（圖6），三種降水?dāng)?shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)值在各站點整體較高，原始TRMM和降尺度后CC都大于0.7的有16個站點，其中銅仁、畢節(jié)、威寧、榕江、興仁、羅甸和興義高于0.8，畢節(jié)和興仁在0.9以上；GWR降尺度后余慶較其他站點更低，松桃、桐梓、仁懷、銅仁、三穗、織金、惠水、紫云、盤縣、荔波和興義等11個站點較原始TRMM 3B43均有所提高，其中盤縣從0.81提高到0.93；OLS降尺度后松桃、湄潭、仁懷等12個站點比降尺度前略高，普安站較降尺度前降低了0.3，提高幅度普遍小于GWR數(shù)據(jù)。

降尺度前后大部分站點降水量存在高估現(xiàn)象（圖7），OLS數(shù)據(jù)高估程度尤為明顯，27個站點相對誤差值都大于GWR降尺度數(shù)據(jù)和原始TRMM數(shù)據(jù)；GWR降尺度數(shù)據(jù)接近一半站點RE值小于原始TRMM數(shù)據(jù)，高估現(xiàn)象在一定程度上得到了改善。原始TRMM數(shù)據(jù)與GWR數(shù)據(jù)的均方根誤差大多介于100～300 mm之間（圖8），OLS數(shù)據(jù)的RMSE變化波動較大，正安站高達1 276.8 mm?；贕WR模型降尺度后，思南、三穗、貴陽、惠水、荔波、興義等站點的RMSE均有所減小。

值得關(guān)注的是，DEM和NDVI突變區(qū)域（DEM變化絕對值在200～330 m左右，NDVI變化絕對值在0.2～0.4左右）內(nèi)的15個站點（按站點順序湄潭—黔西、天柱、凱里、都勻、黎平、興仁、羅甸、望謨、興義）降尺度數(shù)據(jù)中，相比GWR降尺度得到的降水?dāng)?shù)據(jù)，OLS降尺度數(shù)據(jù)的RE和RMSE更大，但在相關(guān)系數(shù)這一指標(biāo)上表現(xiàn)更優(yōu)。這可能是由于OLS的全局平穩(wěn)性會掩蓋地形和植被突然變化所產(chǎn)生的影響，將其平均化，從而出現(xiàn)假性的更優(yōu)相關(guān)性，累積誤差和相對誤差實際卻更大，甚至遠(yuǎn)超GWR降尺度數(shù)據(jù)的誤差。說明比較降尺度算法時，若只看相對系數(shù)這單一評價指標(biāo)，可能會出現(xiàn)假性更優(yōu)，因此需多指標(biāo)綜合驗證。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

1）與實測站點觀測降水比較，TRMM 3B43衛(wèi)星年降水量相對誤差在0.03左右，相關(guān)系數(shù)為0.764，一半以上站點CC大于0.8，在貴州省有較好的精度，表現(xiàn)出一定適用性。

2）經(jīng)OLS和GWR模型降尺度后的數(shù)據(jù)，空間分辨率大幅提高，細(xì)節(jié)增多。相比OLS降尺度數(shù)據(jù)，考慮了空間異質(zhì)性的GWR模型降尺度數(shù)據(jù)空間分布與原始TRMM更趨于一致，降水量與實測情況相符，呈現(xiàn)自東南向西北遞減的分布特征。

3）在年尺度上，相比于OLS降尺度數(shù)據(jù)，GWR降尺度模型得到的年降水在原始TRMM降水易發(fā)生高估的多數(shù)年份里更能刻畫真實降水，偏離程度更小，并且在三種評價指標(biāo)上都更優(yōu)。

4）單氣象站點，降尺度后的相關(guān)系數(shù)大多在0.7～0.97之間，OLS降尺度數(shù)據(jù)的相對誤差和均方根誤差多數(shù)大于GWR降尺度降水，其中正安站均方根誤差高1 110 mm左右，但若只看相對系數(shù)這單一評價指標(biāo)可能會出現(xiàn)假性更優(yōu)。

4.2 討論

基于GWR和OLS模型，綜合考慮了植被、地理和地形因子的降尺度數(shù)據(jù)，空間分辨率得到了極大的提升，細(xì)節(jié)刻畫能力增強，這與竇世卿等［28］結(jié)合多元輔助變量對TRMM降尺度研究的結(jié)果一致。兩種降尺度模型綜合從評價指標(biāo)和與實測降水量的變化趨勢來看，GWR模型對TRMM的降尺度效果優(yōu)于OLS模型，更能反映真實的降水信息，提高分辨率的同時較好地保證了數(shù)據(jù)精度。在年尺度和31個單站點降尺度方面，GWR降尺度后的個別指標(biāo)，相較原始TRMM數(shù)據(jù)有略微降低，這與竇世卿和李豪等［28-29］在長江流域和四川省的年降尺度評估結(jié)果相似。從根本上來說，本研究的降尺度方法是一種圖像超分辨率處理，處理后的圖像會有不同程度的細(xì)節(jié)失真［29］。技術(shù)方面，TRMM遙感反演降水受下墊面復(fù)雜度和對降水靈敏度的影響［15］，其反演準(zhǔn)確性存在空間差異，原始TRMM數(shù)據(jù)的精度也是降尺度誤差來源之一，加上重采樣和殘差插值也存在不可避免的誤差。同時，降水、植被和地形之間復(fù)雜關(guān)系的構(gòu)建，實測雨量站點的分布、密度和數(shù)量也會影響降尺度評估的結(jié)果。但降尺度并不說明相關(guān)系數(shù)一定要高于原始TRMM數(shù)據(jù)，它的最終目的是在提高降水空間分辨率的同時獲得相當(dāng)?shù)慕邓葋頋M足實際應(yīng)用研究［29］。

貴州省喀斯特復(fù)雜地形的巖石裂隙發(fā)育程度、石漠化分布和部分降水快速補給地下溶洞的情況異于其他山區(qū)，同時年尺度上植被主要集中于東南部。針對上述特征，可以在區(qū)域上劃分是否是植被區(qū)和是否是溶洞、暗河出露區(qū)、引入與降水相關(guān)的解釋變量（如表征干旱的指數(shù)）、結(jié)合氣象站點觀測數(shù)據(jù)校正降尺度數(shù)據(jù)等來進一步提高降水精度，使其更貼合實測值。

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Spatial Downscaling of TRMM Precipitation Data

in Karst Mountainous Area

Abstract：

This study obtains high-resolution satellite precipitation data to provide a data base for various research fields in karst regions such as drought and flood disaster assessment and hydrological forecasting. Taking tropical rainfall measuring mission as the data source， using the ordinary least square and geographic weighted regression， this study constructed downscaling model of precipitation with elevation， slope， aspect， longitude， latitude and normalized difference vegetation index for annual downscaling research. And the applicability of OLS and GWR downscaling methods in the karstic mountainous areas of Guizhou province was compared. The results were as follows. 1） The accuracy between TRMM data and station observations was good. 2） The spatial resolution of the downscaling data was greatly improved to 1 km. The GWR model downscaling annual precipitation was closer to the measured value of meteorological stations than the original TRMM data in most years， and the overestimation phenomenon was ameliorated. Compared with the OLS downscaling annual data， the three indicators of GWR downscaling data performed better. 3） At single station， OLS downscaling data tended to have spurious better correlations in cases where elevation and NDVI value changed suddenly. Based on comprehensive evaluation of multiple indicators， the accuracy of GWR downscaling data was generally higher in karst mountainous areas. The subsequent research can get the precipitation data closer with the measured data by dividing vegetation areas and karst areas， adding environmental factor， calibrating downscaling precipitation， and so on.

Key words：

TRMM 3B43; downscaling; GWR model; karst mountainous