Верификация данных дистанционного зондирования GPM IMERG и количественные оценки атмосферных осадков в Крымском регионе в теплое время года

А. Е. Анисимов1,✉, В. В. Ефимов1, М. В. Львова2

1 Морской гидрофизический институт РАН, Севастополь, Россия

2 Главная геофизическая обсерватория имени А. И. Воейкова, Санкт-Петербург, Россия

✉ e-mail: anatolii.anisimov@mhi-ras.ru

Аннотация

Цель. Цель работы состоит в оценке качества данных дистанционного зондирования Integrated MultisatellitE Retrievals from GPM (IMERG) на основе архива наблюдений теплых периодов 2006–2018 гг. и получении количественных оценок параметров атмосферных осадков для территории Крымского региона.

Методы и результаты. Оценка качества данных IMERG выполнялась на основе верификации с данными наземной наблюдательной сети Росгидромета, рассматриваемыми в процедуре сопоставления в качестве заведомо более достоверных. Приводятся многолетние статистические характеристики количества, частоты и интенсивности атмосферных осадков для разных климатических зон Крымского полуострова. Рассмотрены пространственная изменчивость летних осадков, коэффициенты временной корреляции и смещение IMERG относительно данных наземных наблюдений.

Выводы. Массив IMERG характеризуется более слабой пространственной изменчивостью по сравнению с данными наземных наблюдений. Абсолютная погрешность летних сумм осадков невелика для центральной и горной частей Крыма, в то время как осадки на береговых пунктах существенно завышены. Завышение сумм осадков в IMERG является в основном следствием их завышенной повторяемости. Временная изменчивость осадков IMERG хорошо соответствует данным наблюдений со средним коэффициентом корреляции 0,73. По большинству из рассмотренных метрик в центральных и горных частях Крыма в теплый период IMERG существенно превосходит альтернативные массивы данных осадков и с определенными ограничениями может быть использован для практических задач. В то же время отсутствие калибровки над морской акваторией приводит к сниженному качеству оценок осадков по IMERG в прибрежных областях.

Ключевые слова

GPM, IMERG, TRMM, E-OBS, верификация, атмосферные осадки, Крым

Благодарности

Исследование изменчивости осадков по данным метеостанций выполнено при финансовой поддержке РФФИ и г. Севастополя в рамках научного проекта № 20-45-920017 «Количественные оценки осадков в Юго-Западном Крыму и Севастополе на базе численного моделирования и радиолокационных наблюдений». Обработка и верификация спутникового массива данных выполнена в рамках государственного задания по теме № 0827-2018-0001 «Фундаментальные исследования процессов взаимодействия в системе океан – атмосфера, определяющих региональную пространственно-временную изменчивость природной среды и климата».

Для цитирования

Анисимов А. Е., Ефимов В. В., Львова М. В. Верификация данных дистанционного зондирования GPM IMERG и количественные оценки атмосферных осадков в Крымском регионе в теплое время года // Морской гидрофизический журнал. 2021. Т. 37, № 4. С. 490–504. EDN TNLLQS. doi:10.22449/0233-7584-2021-4-490-504

Anisimov, A.E., Efimov, V.V. and Lvova, M.V., 2021. Evaluation of GPM IMERG products and estimation of warm-season precipitation in Crimea. Physical Oceanography, 28(4), pp. 454-467. doi:10.22449/1573-160X-2021-4-454-467

DOI

10.22449/0233-7584-2021-4-490-504

Список литературы

  1. Future global meteorological drought hot spots: A study based on CORDEX Data / J. Spinoni [et al.] // Journal of Climate. 2020. Vol. 33, no. 9. P. 3635–3661. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-19-0084.1
  2. The soil moisture active passive (SMAP) mission / D. Entekhabi [et al.] // Proceedings of the IEEE. 2010. Vol. 98, no. 5. P. 704–716. https://doi.org/10.1109/JPROC.2010.2043918
  3. Maggioni V., Massari C. On the performance of satellite precipitation products in riverine flood modeling: A review // Journal of Hydrology. 2018. Vol. 558. P. 214–224. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.01.039
  4. The Global Precipitation Measurement Mission / A. Y. Hou [et al.] // Bulletin of the American Meteorological Society. 2014. V. 95, no. 5. P. 701–722. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-13-00164.1
  5. Assessment of IMERG precipitation estimates over Europe / A. Navarro [et al.] // Remote Sensing. 2019. Vol. 11, no. 21. P. 2470. https://doi.org/10.3390/rs11212470
  6. The contribution of rain gauges in the calibration of the IMERG product: Results from the first validation over Spain / F. J. Tapiador [et al.] // Journal of Hydrometeorology. 2020. Vol. 21, no. 2. P. 161–182. https://doi.org/10.1175/JHM-D-19-0116.1
  7. First-year evaluation of GPM rainfall over the Netherlands: IMERG day 1 final run (V03D) / M. R. Gaona Rios [et al.] // Journal of Hydrometeorology. 2016. Vol. 17, no. 11. P. 2799–2814. https://doi.org/10.1175/JHM-D-16-0087.1
  8. Early assessment of integrated multi-satellite retrievals for global precipitation measurement over China / H. Guo [et al.] // Atmospheric Research. 2016. Vol. 176. P. 121–133. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2016.02.020
  9. Wang H., Yong B. Quasi-Global evaluation of IMERG and GSMaP precipitation products over land using gauge observations // Water. 2020. Vol. 12, no. 1. P. 243. https://doi.org/10.3390/w12010243
  10. Гавриков А. В. Оценка качества воспроизведения осадков над Северной Атлантикой и влияния гидростатической аппроксимации в атмосферной модели WRF-ARW // Океанология. 2017. Т. 57, № 2. С. 261–267. https://doi.org/10.7868/S0030157417020046
  11. Representation of precipitation characteristics and extremes in regional reanalyses and satellite- and gauge-based estimates over western and central Europe / M. Lockhoff [et al.] // Journal of Hydrometeorology. 2019. Vol. 20, no. 6. P. 1123–1145. https://doi.org/10.1175/JHM-D-18-0200.1
  12. Koistinen J., Saltikoff E. Experience of customer products of accumulated snow, sleet and rain // COST 75 Advanced Weather Radar Systems, International Seminar, Locarno, Switzerland, 23–27 March 1998 / Ed. C.G. Collier. – Luxembourg: European Commission, 1998. P. 397–406.
  13. Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) Version 06. NASA Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) / G. J. Huffman [et al.]. NASA, 2020. 35 p. URL: https://gpm.nasa.gov/resources/documents/algorithm-information/IMERG-V06-ATBD (date of access: 14.09.2020).
  14. IMERG V06: Changes to the morphing algorithm / J. Tan [et al.] // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2019. Vol. 36, iss. 12. P. 2471–2482. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-19-0114.1
  15. GPCC's new land surface precipitation climatology based on quality-controlled in situ data and its role in quantifying the global water cycle / U. Schneider [et al.] // Theoretical and Applied Climatology. 2014. Vol. 115. P. 15–40. https://doi.org/10.1007/s00704-013-0860-x
  16. An ensemble version of the E‐OBS temperature and precipitation data sets / R. G. Cornes [et al.] // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2018. Vol. 123, no. 17. P. 9391–9409. https://doi.org/10.1029/2017JD028200
  17. Regional climate modeling on European scales: a joint standard evaluation of the EURO-CORDEX RCM ensemble / S. Kotlarski [et al.] // Geoscientific Model Development. 2014. Vol. 7. P. 1297–1333. https://doi.org/10.5194/gmd-7-1297-2014
  18. Алешина М. А., Семенов В. А., Чернокульский А. В. Исследование роли глобальных и региональных факторов в изменении экстремальности летних осадков на Черноморском побережье Кавказа с использованием результатов экспериментов с моделью климата // Фундаментальная и прикладная климатология. 2019. Т. 3. С. 59–75. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2019-3-59-75
  19. Evaluation of gridded meteorological datasets for hydrological modeling / M. Raimonet [et al.] // Journal of Hydrometeorology. 2017. Vol. 18, no. 11. P. 3027–3041. https://doi.org/10.1175/JHM-D-17-0018.1
  20. Testing the hydrological coherence of high‐resolution gridded precipitation and temperature data sets / L. Laiti [et al.] // Water Resources Research. 2018. Vol. 54, no. 3. P. 1999–2016. https://doi.org/10.1002/2017WR021633
  21. How reliable are satellite precipitation estimates for driving hydrological models: A verification study over the Mediterranean area / S. Camici [et al.] // Journal of Hydrology. 2018. Vol. 563. P. 950–961. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.06.067
  22. Климатический атлас Крыма. Симферополь : Таврия-Плюс, 2000. 118 с.
  23. Клiмат України. Киев : Изд-во Раевского, 2003. 343 с.
  24. Ефимов В. В., Комаровская О. И. Бризовая циркуляция в атмосфере Крымского региона // Морской гидрофизический журнал. 2015. № 6. С. 77–87. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2015-6-77-87
  25. Ефимов В. В. Численное моделирование бризовой циркуляции над Крымским полуостровом // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2017. Т. 53, № 1. С. 95–106. https://doi.org/10.7868/S0002351517010047
  26. How accurate are satellite estimates of precipitation over the north Indian Ocean? // S. Prakash [et al.] / Theoretical and Applied Climatology. 2018. Vol. 134. P. 467–475. https://doi.org/10.1007/s00704-017-2287-2
  27. Дунаева Е. А., Коваленко П. И. Типизация бассейнов рек Крыма по агроландшафтам и экологической нагрузке на них // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2013. Т. 12, № 4. С. 157–167.
  28. How does the evaluation of the GPM IMERG rainfall product depend on gauge density and rainfall intensity? / F. Tian [et al.] // Journal of Hydrometeorology. 2018. Vol. 19, iss. 2. P. 339–349. https://doi.org/10.1175/JHM-D-17-0161.1

Скачать статью в PDF-формате