高时空分辨率卫星降水产品在Shire河流域的验证与水文应用研究

为解决非洲数据稀缺地区降水监测难题，研究人员评估了CHIRPS、TAMSAT、ARC2和PERSIANN-CDR四类卫星降水产品在马拉维Shire河流域的适用性。通过多尺度统计验证发现，CHIRPS在月尺度表现最优（r=0.90，NSE=0.79），TAMSAT在降雨事件检测中表现突出（POD=0.62，FAR=0.37），为区域水文建模和农业规划提供了可靠数据支持。

　　

在非洲许多地区，降水数据的稀缺严重制约着水资源管理、农业规划和灾害预警。传统雨量站网络稀疏且数据质量参差不齐，而卫星降水产品（SRPs）虽能提供全球覆盖的高时空分辨率数据，但其准确性受算法、地形和气候条件影响显著。马拉维的Shire河流域（SRB）作为该国最大流域，其降水监测对水电、农业和生态保护至关重要，但现有研究多聚焦国家尺度，缺乏针对SRB的系统验证。

针对这一空白，由马拉维大学（University of Malawi）领衔的研究团队在《Journal of Hydrology: Regional Studies》发表论文，对CHIRPS、TAMSAT、ARC2和PERSIANN-CDR四类SRPs进行了1983-2015年的多尺度验证。研究采用点对像素配对法，结合连续统计指标（如相关系数r、均方根误差RMSE、纳什效率系数NSE）和分类统计指标（如探测概率POD、误报率FAR），评估了SRPs在日、月、年尺度上再现12个雨量站数据的能力。

关键技术方法包括：1）基于RClimDex的雨量数据质量控制；2）点对像素统计验证避免空间插值误差；3）采用1 mm/day阈值构建降水事件列联表；4）通过空间分析揭示降水梯度与地形、湖泊的关联。

3.1 日尺度降水评估
结果显示所有SRPs日尺度表现均较弱（r=0.42-0.46），CHIRPS略优（ME=-0.29 mm，BIAS=0.89）。TAMSAT在事件检测中表现最佳（POD=0.62，HSS=0.49），适合洪水预警；PERSIANN-CDR高估趋势明显（BIAS=1.06），限制其在干旱监测中的应用。

3.2 月尺度降水验证
时间聚合显著提升性能，CHIRPS月相关性达0.90，NSE=0.79，湿季表现尤为稳定。空间分析显示所有SRPs均捕捉到北部至南部降水梯度（与海拔和马拉维湖邻近性相关），但PERSIANN-CDR因分辨率较粗（0.25°）高估强度。

3.3 年尺度评估
年累积降水验证中，CHIRPS保持最低误差（RMSE=214.72 mm/year），而ARC2偏差最大（ME=-275.65 mm）。值得注意的是，除PERSIANN-CDR外，其他SRPs普遍存在低估现象，且误差随时间尺度延长而累积。

该研究首次系统验证了SRB流域多源SRPs的适用性，指出CHIRPS和TAMSAT可分别作为水文建模和灾害预警的优选数据源。成果为数据稀缺地区的降水替代方案选择提供了科学依据，其揭示的"湿季性能优、干季偏差大"规律对改进卫星算法具有启示意义。研究强调，SRPs验证需结合具体应用场景——如CHIRPS虽整体优异，但其可能包含验证用雨量站数据的局限性也需纳入考量。这些发现不仅指导SRB流域的水资源管理实践，也为类似气候区的研究提供了方法论参考。