智利复杂地形和气候梯度下基于卫星的降雨估计的时空评估数据集

目前，对流域降雨输入的真实时空变异性的精确表征受到严重限制。此外，空间插值得到的流域降水量存在很大的不确定性，特别是在发展中国家和难以到达的地区（如高海拔地区）。近年来，基于卫星的降雨估计（SRE）为从水资源建模到干旱和洪水等极端事件监测的广泛水文应用提供了前所未有的机会。
本研究首次尝试全面评估七种最先进的 SRE 产品（TMPA 3B42v7、CHIRPSv2、CMORPH、PERSIANN - CDR、PERSIAN - CCS - adj、MSWEPv1.1 和 PGFv3）在智利复杂地形和多样气候梯度下的适用性。在 366 个站点（从海平面到安第斯高原海拔 4600 米）测量的降水时间序列与每个 SRE 的相应网格单元之间进行点对点比较时，使用了不同的时间尺度（每日、每月、季节性、年度）。采用修正的 Kling - Gupta 效率来识别每个 SRE 中可能的系统误差来源。此外，还使用了几个分类指数来评估每个 SRE 正确识别不同降水强度的能力。
结果显示，大多数 SRE 产品在湿润的智利南部（南纬 36.4 - 43.7 度）和中部（南纬 32.18 - 36.4 度）表现较好，特别是在低海拔和中海拔地区（海拔 0 - 1000 米），相比之下，在干旱的北部地区和远南部表现较差。从季节上看，与夏季（DJF）和秋季（SON）相比，所有产品在雨季（MAM - JJA）表现最佳。此外，所有 SRE 都能够正确识别无雨事件的发生，但在对降雨日的降水强度进行分类方面表现较差。总体而言，PGFv3 在所有地区和所有时间尺度上都表现出最佳性能，这显然归因于其使用了智利 213 个站点进行偏差校正的程序。CHIRPSv2、TMPA 3B42v7 和 MSWEPv1.1 也取得了较好的结果，而 CMORPH、PERSIANN - CDR 和 PERSIANN - CCS - adj 无法准确表示观测到的降雨量。虽然 PGFv3（目前数据截至 2010 年）可用于智利的历史分析和水文模型校准，但 CHIRPS 和 TMPA 3B42v7（正在向 IMERG 过渡）的高空间分辨率、低延迟和长数据记录在气象研究和水资源评估中显示出良好的应用潜力。我们最终得出结论，尽管大多数 SRE 产品有所改进，但在用于流域尺度的水文研究之前，仍需要进行特定地点的校准。