1 引言

降水日变化反映了由太阳辐射驱动的地球大气系统的基本变化周期，对理解地球气候系统的发展演变、区域水汽能量平衡以及不同尺度降水形成的机制均具有重要的意义^[1]。华南地区是东亚夏季风环流影响的关键区域，受季节性雨带影响，汛期降水出现时间早，持续时间长。每年4月开始，华南降水量日变化幅度显著增大^[2]，并形成下午与早晨两个显著峰值，下午峰值与太阳辐射加热导致的对流发展密切相关^[3]，而早晨降水峰值的成因更加复杂，受一系列因素影响^[4-7]，突发性强，预报难度较大。研究表明，准确理解本地降水日变化特征和发生机理，能够提高数值模式对降水的预报能力^[8]，对改进暴雨预报服务、协助农业生产以及科学蓄水等工作均具有重要意义。

近年来，高分辨率卫星降水估测资料对研究降水分布、降水系统结构与演变规律起重要支撑作用，尤其是对于地面观测资料缺乏的区域。在中国大陆地区，Zhou等^[9]首先开展了利用卫星资料分析降水日变化的研究，并对卫星估测降水日变化的能力进行了评估；Chen等^[10-11]利用TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）与CMOPRH（the Climate Prediction Center morphing method）资料深入分析了华南地区降水日变化的空间分布特征；Chen等^[12]进一步分析华南地区降水量、降水频率与降水强度的时空分布。上述研究工作从不同角度评估了卫星降水产品捕捉日变化信号的能力，发现卫星降水产品对华南早晨降水存在显著的低估^[10]；此外，对亚洲季风区的研究表明，TRMM对季风降水估计存在较大的偏差^[13-14]。

2014年起，延续了17年的热带降水观测计划TRMM被新一代全球降水观测计划GPM（Global Precipitation Measurement mission）所替代^[15]。GPM项目由美国国家航空航天局发起，包含一颗主星以及大约10颗伙伴卫星，相比上一代TRMM产品，新发布的GPM卫星降水估测产品IMERG（Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM）不仅具有范围更广（拓展至南北纬60 °之间）、分辨率更高（0.1°/(30 min)）的优势，还进一步改进了探测设备，搭载了微波成像仪和双频降水雷达，有效提高了对弱降水（小于0.5 mm/h）、固态降水及降水粒子微物理过程的探测能力^[16]。

虽然硬件水平得到大幅提升，但针对卫星探测降水误差的评估工作仍必不可少。目前已有不少学者对IMERG在我国不同地区的表现进行系统评估^[17-20]，结果表明GPM相对于旧的卫星降水产品在估测精度上取得较大进步^[21]。但其固有的缺陷仍存在，如对于寒冷季节和中纬度地区降水估测精度较差，对于强降水存在一定高估等。Sungmin等^[22]指出，IMERG降水产品在地区应用前，需要对产品的日变化特征及误差来源进行分析，以充分了解其探测不同性质降水的能力。目前在气候背景完全不同的中国华南地区，仍缺乏相关产品评估工作。IMERG探测季风气候区降水日变化能力如何？其相对于旧卫星产品存在的问题具有多大程度的改进？估测误差具体来自哪里？上述问题均需得到阐释和解答。

针对以上问题，本文以广东省作为研究区域，以地面自动站降水观测数据为基准，利用IMERG对广东降水日变化特征进行分析评估，重点分析广东省3个降水中心的偏差特征，以及影响偏差的相关因素，从而充分了解该产品在华南季风气候区的适用性，为该地区卫星降水产品应用与订正提供参考。

2 资料与方法 2.1 研究资料 2.1.1 IMERG定量降水数据

本文使用2014—2018年的IMERG的V5B版产品数据进行分析。IMERG产品通过对GPM卫星群的微波（PMW）、红外（IR）以及其他高时空分辨率的降水观测相互校准反演得到，该产品包括Early Run（ER），Late Run（LR）和Final Run（FR）三种，前两种分别延迟4小时与12小时发布，应用了前向推演和后向推演技术，主要应用于实时、逐日以及更长时间尺度的分析；FR产品则利用了地面观测站的逐月降水资料进行分析并加以校正。相比而言，前两种产品更直接反映了卫星反演算法估测降水的能力，因此本文主要应用IMERG_ER进行分析。

2.1.2 地面雨量站数据

用于检验IMERG的地面降水数据为广东区域范围内将近2 400个地面气象自动观测站的雨量数据（图 1），时间分辨率为1小时。地面自动站数据经过质量控制，剔除了不合理值以及研究时段内缺测数据较多的站点。本文把地面观测雨量视同为真实的雨量。

2.1.3 数据预处理

IMERG为格点数据，地面雨量站为站点数据，两者数据类型、时间和空间分辨率不同，因此需对两种数据进行预处理。为统一时间分辨率，IMERG整点的小时降水量为00分和30分分别估测该小时雨强的平均值。为统一空间分辨率，将雨量站数据插值为0.1 °分辨率的格点数据，插值方法为双线性插值，插值方法本身也会带来一定误差，本文不考虑插值误差带来的影响。

2.2 研究区域与时段

本文研究区域为广东省行政区，广东省南临南海，陆地上被多山区域包围，具有北高南低的地势特征，地貌复杂，中南部为地势低洼的珠江三角洲平原（图 1），拥有人口密集的城市群。华南地区每年4—6月为前汛期，7—9月为后汛期^[23]，前后汛期大气环流形势与主要降水系统不同^[24]，因此需区分对待。结合广东日降水特征的季节演变并参考Chen等^[10]的研究工作，本文将分别以5—6月、7 —8月作为广东省前汛期、后汛期的代表时段开展分析。

2.3 研究方法

本文使用平均降水量作为反映降水日变化的指标^[11]，平均降水量定义为一日内某时段格点多年的累积降水量除以总样本日数。对IMERG的产品精度进行定量评估时，采用以下统计指标：皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient，CC）可衡量卫星降水产品与雨量站观测的一致性；均方根误差（Root Mean Square Error）可以定量反映偏差的总体水平，相对偏差（Relative Bias）则用于评价IMERG与地面雨量站总体偏差趋向。各精度评估指标计算公式如下：

$ CC = \frac{{{\rm{Cov}}\left( {IMERG, gauge} \right)}}{{{\sigma _{IMERG}}{\sigma _{gauge}}}} $

(1)

$ RMSE = \sqrt {\frac{{\sum {{{\left( {IMERG - gauge} \right)}^2}} }}{N}} $

(2)

$ RB = \frac{{\sum {\left( {IMERG - gauge} \right)} }}{{\sum {gauge} }} $

(3)

其中IMERG为卫星估测降水，gauge为地面雨量站降水经过插值后的格点降水，N为样本总数，Cov为协方差计算函数，σ为标准差。RB取值范围为[-1, 1]，越接近0，估测越准确；RMSE数值越小，估测准确度越高；CC取值范围为[-1, 1]，值越大，估测效果越好。

3 IMERG日变化特征与检验 3.1 日雨量空间分布对比与分析区域选取

图 2a给出了基于广东雨量站观测的日平均雨量分布。前汛期广东省日平均雨量总体呈3个大值中心的分布特征（图 2a标记处），分别位于广东中部（Reg1）、珠江三角洲西部沿海（Reg2）、珠江三角洲东部沿海（Reg3）。在后汛期，原位于广东中部的强降水中心消失，沿海的两个降水中心强度、位置则与前汛期差异不大（图 2c）。

IMERG降雨量分布能大致揭示前汛期降水中心分布，特别是对中部内陆的中心位置和强度都能较好反映（图 2b）。然而，对于沿海的降水中心，特别是珠三角西部沿海的中心，IMERG的降水（7~10 mm）较实况(9~15 mm)低估明显。后汛期，IMERG同样能揭示沿海降水中心分布，但对降水中心（特别是粤东沿海中心）的强度也存在显著低估（图 2d）。

3个降水中心均与地形分布^[25]有关，但不同的降水区域的地形特征、降水影响系统、大气层结稳定度和水汽输送条件等环境条件不同，导致区域间日变化特征存在较大差异。对于广东中部，由于白天热力条件改善，热对流降水增长导致强降水过程的发生^[3]；而南部沿海的降水中心则以发生在夜间至早晨的“夜雨”为主，其形成原因复杂，与海陆风与地形的相互作用^[4]、夏季风昼夜变化^[11]、海陆辐射差异^[6]等一系列因素有关。另外，粤东与粤西沿海的降水中心也存在不一样的触发系统与动力、热力机制^[26-27]，不同方向的辐合线对垂直运动的强度、尺度和持续时间具有影响。因此在卫星探测降水反演算法不变的情况下，IMERG对不同性质的降水具有不一样的偏差特征。为对不同区域进行独立分析和对比，选取3个区域（如图 2a标记），具体范围见表 1。

3.2 降水空间分布的日变化

图 3为2014—2018年5—6月、7—8月逐3小时平均雨量空间分布特征。5—6月，广东省存在两个峰值降水时段。第一个峰值出现在17—20时（北京时，下同）（图 3d），峰值中心位置与日平均雨量在内陆的降水中心一致，最大降水强度达到4.47 mm/(3 h)；第二个峰值出现在05—08时，最大降水强度达3.21 mm/(3 h)，最大值位于广东东部海面上（图 3h）。另外，同一时段在广东中部也出现另一个降水中心（图 3h），但该中心最大降水强度弱于沿海。

与5—6月相比，7—8月下午降水峰值范围扩展至广东中南部大部分地区，但降水强度（最大值0.94 mm/(3 h)）较5—6月弱。23时—次日02时（图 3f）为降水谷值区。此外，05—08时降水峰值也在沿海出现（图 3i），但最大降水强度仅为0.80 mm/(3 h)，明显弱于5—6月。除此以外，5—6月广东中部的早晨降水峰值在7—8月消失，与实况一致。

由此可见，降水日变化特征在前、后汛期有较大差异。由于沿海降水峰值出现在早晨，因此IMERG对沿海降水中心的低估主要来源于对这一时段降水的估计偏差。此外，IMERG在沿海的降水中心随季节变化而西移，但实况沿海降水分布并无这一特征。因此，无论在前、后汛期，IMERG在Reg2、Reg3与相对于实况的偏差幅度是不同的，有必要进一步对比其日变化曲线和误差来源。

3.3 IMERG与雨量站日变化特征对比

为评估3个区域IMERG的降水估测能力，分别对2014—2018年5—6月、7—8月区域内IMERG与实况的逐小时平均降水日变化曲线进行对比。从图 4可见，5—6月Reg1实况降水呈明显的双峰型日变化特征，峰值分别出现于16时与05时；Reg2和Reg3则主要呈单峰型特征，但两个区域峰值出现时间具有较大差异，分别为13时与04时。在3个区域中，Reg2早晨峰值强度最弱；Reg3早晨峰值强度最强，但未见清晰的下午峰值。

7—8月，Reg1早晨和下午降水峰值强度较5 —6月均明显下降，另外下午峰值出现时间较5—6月更早（提前1小时）；Reg2降水日变化的波峰、波谷位相与5—6月差异不大，但早晨和下午的降水峰值均较5—6月明显上升；Reg3的早晨峰值则消失，下午的峰值相对于5—6月更加显著。

由此可见，3个区域具有完全不一致的降水日变化特征，IMERG日变化曲线与实况的差异也有显著不同：无论对5—6月或7—8月，IMERG对下午峰值均明显高估，同时下午峰值时间也滞后于实况，这一特征在所有区域均存在，但在5—6月的Reg1最明显，高估幅度达0.14 mm/h，并且峰值时间滞后达到2 h。此外，与Reg1实况平均雨量在12—16时缓慢增长态势不同，IMERG在15—16时陡增，并在18时迅速下降，这可能与IMERG对发展初期的对流云降水估测能力不足有关。5—6月的Reg2的IMERG下午峰值滞后时间最长（约3 h），但IMERG高估并不显著。7—8月，IMERG峰值滞后时间整体较5—6月缩短，对于Reg1与Reg2，IMERG峰值时间均滞后1 h左右，且分别出现0.04 mm/h和0.08 mm/h的高估幅度。

对于早晨降水峰值，IMERG在3个区域均表现为明显低估，无论在5—6月或7—8月，Reg3的低估幅度均最大。而Reg2在5—6月的低估幅度大于7—8月，部分原因为IMERG降水大值区从5 —6月的珠江口东部沿海西移至7—8月的珠江口西部沿海。但7—8月02—05时，IMERG仍有显著的低估，表明在沿海夜间降水发生初期，IMERG无法迅速反应。

TRMM估测降水对下午峰值也存在高估现象^[10]，最大高估幅度约为20%，并且也存在峰值滞后于实况的现象。另外，TRMM对于早晨降水的估测是较弱的。与TRMM相比，IMERG探测下午的热对流降水效果并无明显改善，但对早晨降水估测则取得一定程度的改进。值得注意的是，IMERG对于沿海地区，尤其是珠江口东部沿海仍然存在十分明显的低估。为评估IMERG对不同降水峰值的估测效果，按照3个区域的降水日变化曲线对应的峰值时段，选取下午降水峰值时段（12 —19时，图 4，简称下午峰值）与早晨峰值时段（03 —10时，图 4，简称早晨峰值），并开展进一步分析。选取时段内累积雨量而非小时雨量，是为了排除由于卫星观测跟踪降水强度动态变化的能力不足，IMERG变化超前或滞后反应所导致的格点降水估测误差的影响。

3.4 检验量的空间分布特征

为体现产品误差的地域分布特征，对2014— 2018年5—6月、7—8月不同峰值时段分别计算IMERG平均雨量，并以实况为基准计算检验指标。从平均降水量分布（图 5a~5d）可见，由于季节转换，下午峰值降水从广东中部的单一中心（图 5a）演变为粤东和粤西两个中心（图 5b），而5—6月早晨广东中部的降水中心在7—8月则消失（图 5d）。分时段的降水空间特征可见，5—6月和7—8月早晨，IMERG在沿海仍具有两个中心的特征，与日雨量分布（图 2b）相似。

相对偏差分布也能体现上述特征：5—6月下午峰值的RB高估区主要位于珠江三角洲地区（图 5e、5f），最大相对偏差达50%；全省大部分区域均为正偏差。对于早晨降水峰值，无论是5—6月或7—8月，除雷州半岛为高估区以外，大部分区域以低估为主，尤其是粤东沿海降水中心，RB最低达-50 %（图 5g），负偏差分布与粤东莲花山脉走向重合，这一区域的严重低估也构成早晨降水估测负偏差的主要来源；7—8月的同一区域低估幅度则相对较小，但在粤西的山地，也出现显著低估区（图 5h）。

相关系数则呈现显著的昼夜差异，大部分地区早晨峰值的相关系数显著高于下午峰值。通常，平均雨量较高，相关性也较好；但在有复杂地形的云浮、肇庆一带（图 5i、5j），平均雨量较高但相关系数偏低。均方根误差和雨量的相关性更加显著（图 5m~5p），整体而言，均方根误差大值区与3个降水中心一致。

根据上述分析可知，IMERG对于珠江三角洲南部平原的下午峰值降水具有明显高估，而对于粤东、粤西沿海区域早晨降水具有明显低估，且上述偏差特征不以季节转变而变化；此外，复杂的地形也对估测降水的准确性具有较大影响。

被动遥感卫星降水反演算法容易低估地形导致的降水增幅，这一特征在IMERG对下午峰值降水估测中得到显著体现。图 6（见下页）为2014— 2018年5—8月下午峰值、早晨峰值时段的相对偏差与格点平均海拔高度散点图。从图 6a可见，在低海拔（＜200 m）地区，格点的平均RB为18.5 %。随着海拔高度增加，IMERG低估愈加明显，在海拔高度600 m以上基本以低估为主。但对于早晨峰值，RB随海拔高度变化的趋势并不显著，对于海拔高度200 m以上格点，IMERG呈明显低估（图 6b），但两者之间具有很弱的相关性（CC=-0.2）；在200 m以下，大部分格点降水表现为明显的低估，格点的平均RB为-9.3 %。从3.3节分析可知，IMERG估测偏差主要来源于对沿海早晨降水的低估，早晨降水地形与RB之间的弱相关性表明估计偏差受除了地形以外的更多因素的影响，将在4.2节中进一步进行分析。

4 降水极值估测偏差与原因分析 4.1 不同量级降水极值偏差分析

受遥感物理观测分辨率限制以及微波算法开发过程中极端降水样本不足的影响，卫星估测格点降水对过程降水的极值通常以低估为主。但不同区域、不同峰值时段对极值的低估幅度不同。图 7为3个区域2014—2018年5—6月、7—8月下午和早晨降水峰值时段过程雨量极值，并按不同阈值计算的多年平均相对偏差。可见，负偏差普遍出现在各个季节不同阈值的峰值时段降水中，整体而言，早晨峰值雨量极值的低估幅度较下午峰值更大。另外，对于5—6月下午峰值的Reg1，降水极值仍然以低估为主（图 7a），但从3.3节的分析可知，Reg1的格点平均雨量整体而言是高估的，表明区域内降水极值的相对偏差小于格点平均偏差。

对于下午峰值降水，负偏差随量级增加而增大，除了在5—6月的Reg1的负偏差未见这一趋势。对于Reg2和Reg3两个沿海降水中心，弱降水和强降水的负偏差均较大。上述特征表明IMERG对于下午峰值的强降水低估更为严重，但对于早晨峰值降水，则呈现整体性的偏低估计，与雨量大小相关性较弱，小量级的降水反而对应更大的负偏差。

上述分析表明，除物理观测与降水算法的固有缺陷以外，还存在不同区域间降水特征和环境条件的区别，导致极值低估具有明显的地域性、时段性特征。低估幅度最大的早晨沿海降水通常由暖区辐合线触发，可能与夜间超低空急流活动、海陆风环流转换存在密切关系。

4.2 极值低估时的超低空风场特征

根据上述分析，IMERG对于沿海降水的估计偏差特征与内陆降水不同，受地形影响较小，同时在小量级降水阈值也存在显著低估。由于沿海负偏差主要对应早晨峰值，而这一时段降水系统与低空流场环境存在密切联系，Chen等^[28]指出低层季风急流与陆地风相互作用形成的辐合线降水在早晨的华南沿海地区最为强烈，Du等^[29]分析指出在华南地区5—7月，双低空急流出现频率较高，而925 hPa边界层急流多出现在南海北部海面上，急流强度具有明显的日变化特征，是造成沿海早晨降水的一个重要因素。为分析讨论这一因素对IMERG估测偏差的影响，基于2014—2018年5—8月降水数据，以3个区域内早晨峰值降水极值估测偏差为依据，对不同偏差特征的样本日进行925 hPa风场合成。不同样本日选取方案标准见表 2。

图 8为四种方案下低层（925 hPa）风场特征，为反映超低空流场的夜间变化，用等值线表示早晨峰值对应降水日的08时与前一天20时风矢量差的绝对值，该值越大表明夜间风场变化越大。出现显著降水日的方案B的低层风速明显大于无明显降水的方案A，前者在南海中北部受强盛西南气流控制，最大平均风速位于南海西北部，达8 m/s以上，后者在南海中北部平均风速仅在2~3 m/ s范围内（图 8a）。但与Reg1相比，当Reg2与Reg3出现显著负偏差时，除了近海岸西南风速较大以外，925 hPa低层风场同时还具有以下特征的差异：(1)陆地上为较强的偏南风。图 8b中陆地风速较小，因此在沿海存在风速辐合区（图 8b矩形框标注），强动力辐合使垂直运动发展高度较高，对于这一类具有天气尺度背景的降水，IMERG低估并不明显；而方案C、D（图 8c、8d）两种情况下陆地风速均较大，沿岸无明显风速辐合。在天气尺度辐合较弱的背景下，降水主要是由于地形对气流的阻挡作用、海陆风环流转换背景下的地面辐合线形成所导致的^[30]，这一背景下形成的近海地区浅层垂直环流，其上升速度的延伸高度仅在2~3 km^[28]。对于这一种对流发展高度较低的降水，IMERG低估十分明显；(2)方案C、D中，负偏差明显的区域通常对应明显的风速夜间变化，与前一日20时风场相比可知风场变化主要表现为风速的增长（图略），并且风速增长区位于区域上游（图 8c、8d虚线标记），矢量差达2 m/s以上。夜间超低空急流为降水系统发生提供了触发背景，当其增强时，低层风速垂直切变也同步增强，超地转现象明显，造成较大的不稳定性，有利于夜间对流的发展^[28]。但由于对流不稳定能量集中累积在较低的层次，因此边界层急流激发的更多为浅对流。同时，由于方案C、D情况下，雨区上空风速较大，也会使得降雨系统移动迅速，导致卫星估计降雨的位置和强度偏差，从而产生对降水，特别是强降水的低估。

从图 5亦可见，低估区域主要位于Reg2、Reg3的山脉地形附近，但两个区域的对流降水动力^[26]和热力机制^[27]存在差异。与Reg2相比，Reg3存在以下两个可能的原因导致IMERG低估幅度更大：(1)西南向的凝结潜热释放更强，导致低层暖云的降水效率更高，而卫星探测难以充分估计低云云滴增长；(2)莲花山脉的侧向摩擦作用使降水系统停滞，延长局地降水时间，从而导致持续性的小时雨量偏差累加为更大的累积雨量偏差。

上述分析表明，沿海低空风场增强与地面摩擦层间的相互作用触发的浅层对流降水，易造成IMERG的严重低估，这一缺陷为华南季风区降水估测产品的应用带来了一定程度的挑战。

5 结论

为评估GPM的格点降水估测产品IMERG（V5B）探测华南地区降水日变化的性能，选取广东省作为研究区域，以地面雨量站观测资料作为基准，对2014—2018年前、后汛期IMERG的日变化特征以及不同区域的峰值降水估测误差进行分析，得到以下结论。

（1）与实况相比，IMERG产品清晰反映了广东中部的降水中心，但对沿海两个降水中心强度却估计偏弱。日变化分析表明，IMERG能较好地反映全省降水的双峰型特征，但对于下午降水峰值具有明显高估，峰值出现时间也明显滞后；早晨峰值则主要以对沿海降水中心的低估为主，相对于TRMM，IMERG有效改进了广东中部早晨降水的估测能力。

（2）相对偏差的空间分布特征表明，对于下午降水峰值，珠江三角洲南部平原为稳定的正偏差区；而对于早晨降水峰值，粤东莲花山脉与粤西的丘陵地带为稳定的负偏差区；下午峰值偏差主要由复杂地形造成，且降水量级越大，负偏差越显著；但早晨降水的估计偏差与地形高度、降水量级的相关性均不明显。

（3）分析早晨沿海降水显著低估和不低估两种情况下的超低空（925 hPa）风场，发现当IMERG显著低估时，通常对应南海中北部较强的低层西南风速，陆地较大的风速使沿海风速辐合不明显；同时还对应显著的风速夜间增长（风矢量差绝对值＞2 m/s）。上述流场体现了南海夏季风的活动特征，并能够与海陆风相互作用形成近海岸分布的浅层局地对流。对于这一环流背景下的降水，IMERG倾向于更严重的低估。此外，粤东、粤西沿海降水的动力、热力机制不同，可能是使IMERG对粤东降水低估幅度更大的原因之一。

通过上述分析，能够较为全面地了解汛期不同时期IMERG对于降水日变化的探测性能以及不同性质降水的误差来源。考虑到IMERG对于季风环流背景下强降水的估测能力较弱，日后需要在上述适用性评估的基础上开展进一步的产品订正工作。