文摘新一代全球卫星降水产品GPM(Global Precipitation Measurement)为降雨观测提供了新的途径。以淮河上游王家坝流域为研究区,以地面实测降雨数据为基准,空间上从点、面尺度,时间上从日、月尺度综合评价了GPM卫星降水数据的精度,并结合分布式的SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型评估了GPM用于水文模拟的适用性,以探究GPM卫星降水数据对地面实测降水数据的可替代性。结果显示:(1)从日尺度聚合到月尺度、从点尺度平均到面尺度,GPM的降雨精度逐渐提高,在面尺度上统计月尺度GPM降雨具有最高的精度(相关系数CC=0.95,均方根误差RMSE=1.10 mm,平均绝对误差MAE=0.79 mm);(2) GPM整体上表现出对实测降雨的高估(相对误差BIAS为17.50%~24.14%),高估主要发生在低降雨强度事件和降雨相对不充足的非汛期,对高强度降雨和汛期的降雨估算精度较高,河源山区和淮河干流以南的湿润地区因降雨量大GPM精度高;(3)当采用静态参数法(沿用地面实测降雨率定的SWAT模型参数)时,GPM驱动的日尺度SWAT模型模拟精度出现了严重的退化,但是月尺度的SWAT模型仍然能保持可靠的精度;(4)当采用动态参数法(基于GPM降雨重新率定SWAT模型参数)时,GPM驱动的SWAT模型在日尺度和月尺度上的模拟精度均能得到保证。研究结果表明,GPM虽然对日降雨过程的刻画不准确,但在月降雨总量的估算上精度较高,因此GPM在月尺度的水文模拟上能够基本替代地面实测降雨数据。此外,对于无降雨资料的地区,基于GPM历史数据率定水文模型参数用于水文模拟具有更好的适用性。
