基于卫星网格降水产品的精度评估：以马拉维希雷河流域为例的降雨观测数据验证研究

本研究针对非洲数据稀缺地区降雨监测难题，系统评估了CHIRPS、TAMSAT、ARC2和PERSIANN-CDR四种卫星降雨产品在马拉维希雷河流域的适用性。通过多时间尺度（日/月/年）验证发现，CHIRPS在湿润季节表现最优，TAMSAT在降雨事件检测方面突出，为水文建模和农业规划提供了可靠数据支持。

　　

在非洲撒哈拉以南地区，降雨数据的稀缺性和观测网络的不完整性长期制约着水资源管理和灾害预警系统的建设。马拉维作为典型的农业国家，其核心经济带希雷河流域（SRB）的降雨监测尤其依赖有限的12个雨量站，这种数据缺口使得卫星降雨产品（SRPs）成为重要的替代数据源。然而，不同SRPs在热带地区的性能差异显著，且缺乏针对流域尺度的系统验证。

针对这一科学问题，马拉维大学（University of Malawi）气候与生态系统研究中心的研究团队在《Journal of Hydrology: Regional Studies》发表了重要成果。研究选取1983-2015年间四种主流SRPs（CHIRPS、TAMSAT、ARC2和PERSIANN-CDR），采用点对像素（point-to-pixel）验证方法，通过连续统计指标（如Pearson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），系统评估了这些产品在日、月、年时间尺度上的精度。

关键技术方法包括：1）使用RClimDex软件对12个地面站点数据进行质量控制；2）基于1 mm/day阈值构建降雨事件 contingency table；3）采用BIAS比值和Heidke技能评分（HSS）量化系统偏差；4）通过空间插值分析降雨梯度与海拔、马拉维湖距离的关系。

3.1 日尺度评估
所有SRPs在日尺度表现均不理想（r=0.21-0.25），CHIRPS因融合地面数据呈现轻微优势（ME=-0.29 mm）。TAMSAT展现出最佳降雨探测能力（POD=62%，HSS=0.49），这对洪水预警具有特殊价值。

3.2 月尺度验证
时间聚合显著提升性能，CHIRPS在湿润季节表现突出（三月r=0.81，NSE=0.79）。值得注意的是，PERSIANN-CDR在旱季出现负相关系数，反映其算法对无雨期敏感度不足。

3.3 年尺度分析
空间分布图揭示降雨量从北部高地（年均>1200 mm）向南部河谷（<800 mm）递减的梯度，这与海拔和湖泊效应高度吻合。CHIRPS因0.05°高分辨率最能捕捉地形影响。

这项研究的重要发现在于：1）证实CHIRPS作为融合产品在月尺度水文应用中的可靠性（BIAS=0.91）；2）揭示TAMSAT在事件检测方面的独特优势（FAR最低达37%）；3）首次量化了ARC2在SRB的系统性低估问题（年尺度ME=-275.65 mm）。这些结论为非洲南部流域的水资源模型输入选择提供了实证依据，特别是论证了高分辨率SRPs在刻画地形降雨梯度方面的不可替代性。研究同时指出，PERSIANN-CDR的持续高估（BIAS>1）可能源于其神经网络算法对强对流降雨的过度响应，这为后续算法改进指明了方向。