摘要
降水是水文过程的重要组成部分，是水文学、大气科学、冰冻圈科学等学科研究的关键基础数据。山区地形复杂，气候条件变化无常，局地、阵性降水事件时有发生，造成山区降水具有很强的空间异质性;且山区雨量筒多分布在河谷地区，空间代表性差;高山区实测降水数据的匮乏，降低了面降水数据的精度。卫星遥感降水数据是获取面降水数据的有效途径，但是其空间分辨率粗糙，难以满足山区复杂地形条件下局地、流域尺度研究的需求，特别是在高山区。因此，缺乏精确的山区降水数据是限制相关学科发展的瓶颈，在增设雨量筒、改进观测手段、提高观测精度的同时，认识山区降水的形成物理机制及其时空分布特征，探讨其影响因素，提高卫星降水产品的反演数据精度是解决以上问题的有效途径。为此，本文以祁连山为研究区，根据现有25个国家基准/基本气象站和中科院黑河上游生态水文试验研究站依据海拔梯度(2980～4484m)布设的6套气象站的空间位置及海拔，针对不同的研究目标、分不同区域，按“一横四纵观测剖面、典型区域加密布设、空间和海拔兼顾”的原则，于2017～2018年度在祁连山高山区布设23套T-200B称重式雨雪量计（配备单层温湿风;平均海拔4024.39m，最高海拔4650m，4000m以上安装10套T-200B称重式雨雪量计），并在海拔2980m（黑河上游葫芦沟小流域）和4650m（黑河源八一冰川附近）布设了世界气象组织标准降水量观测场(DFAR)及降水类型观测仪(PWS100)。在祁连山区形成了包含49个观测点（共计54套雨量筒，4000m以上12套称重式雨雪量计）、海拔跨度1139m～4650m的降水监测网。综合观测数据及三小时分辨率的Tropical Rainfall Measuring Mission3842V7(TRMM)和半小时分辨率的Global Precipitation Measurement IMERG V6(GPM)卫星遥感数据，在降水观测误差校正及认识山区降水量时空分布规律的基础上，改进了卫星遥感降水数据降尺度方法，获取了祁连山区相对精确的降水量数据，分析了祁连山降水量的变化趋势及原因。主要结论如下: (1)根据国家站1960～2018年的多年观测数据，祁连山多年平均降水量约为272.78mm。根据国家站2018年7月～2019年6月观测数据，祁连山降水量约为280.81mm，增加同时期称重式雨雪量计观测数据后，祁连山降水量提高到387.26mm，同期TRMM降尺度的祁连山降水量约为378.06mm，GPM降尺度的数据约为368.81mm。 (2)降水量与海拔基本呈线性关系，其显著性与坡向、次降水量大小和统计时间尺度等有关。①坡向。迎风坡的降水量与海拔统计关系优于背风坡，线性关系更显著。②次降水量。次降水量-海拔关系的显著性与次降水量大小有关。在迎风坡的葫芦沟东剖面，次降水量-海拔关系在p＜0.05显著性水平上，春季、夏季、秋季、冬季的单次降水量阈值分别是20mm、25mm、7mm、1mm;在p＜0.01显著性水平上，春季不显著，夏季、秋季、冬季的单次降水量阈值分别是30mm、10mm、1.5mm。全年样本通过检验的降水量阈值与夏天阈值相同。在葫芦沟西剖面，不同季节通过p＜0.05和p＜0.01的显著性检验降水量阈值低于葫芦沟东剖面，在全年尺度，通过p＜0.05和p＜0.01检验的阈值分别是20mm和30mm;③时间尺度。在次降水过程或短时间尺度，降水量-海拔关系不显著;在月尺度上，70％以上的月份可以通过p＜0.05的显著性检验，而且集中在迎风坡的春季、夏季和秋季的月份，即冬季各月降水量-海拔统计关系不显著。 (3)过去60a祁连山降水量呈增加趋势，高山区降水量增速较快，西部山区降水增加速度大于东部山区。东亚季风减弱、西风环流增强，降水极值和极端降水量逐年上升，是造成该区降水增加的主要原因。此外，气温上升、水分蒸发以及植物蒸腾增强，空气相对湿度增加是造成降水增加的可能原因。与降水量增加趋势相反，祁连山降水日数则呈现减少趋势;微量降水(0.1～1mm/d)日数减少是造成降水日数减少的主要原因。 (4)祁连山存在典型“夜雨”现象。祁连山降水日变化存在8:00～10:00时和16:00～24:00时两个降水量峰值。降水频率高是产生第一个峰值的主要原因;降水频率高且降水强度大是第二个峰值形成及夜间降水量大于白天的主要原因。另外，昼夜温差及相对湿度变化大、气压差形成的山谷风环流是夜间降水量多的重要条件。 (5)依据1960～2016年国家气象站观测数据，祁连山不同类型的降水时空分布特征具有明显差异。①空间分布。降雨与年降水量分布特征相似，最大值在冷龙岭附近山区;年降雪量最大值主要分布在黑河上游中段和冷龙岭附近高山区;雨夹雪最大值也分布在冷龙岭地区。②年际变化。1960～2016年，祁连山降雨和降雪量呈现增加趋势，年际变化量分别为5.48mm/10a和0.23mm/10a;而雨夹雪呈下降趋势，约为-0.04mm/10a。降雨、降雪和雨夹雪量在不同海拔区域的变化趋势不同:降雨量在不同海拔区总体呈现增加趋势;降雪量在海拔2000～3000m范围呈现减少趋势，在海拔2000m以下和3000m以上则呈现增加趋势;雨夹雪量在2000m以下呈现增加趋势，而在2000m以上呈现减少趋势。 (6)两种不同卫星降水产品在祁连山不同海拔和时间尺度的精度差异较大。①海拔高度。年尺度上，在海拔3500m以下GPM精度优于TRMM，在海拔3000m左右精度最好;在海拔3500m以上山区TRMM的精度更高，最优区域在海拔4000m左右。②时间尺度。月尺度上，TRMM和GPM产分别在月均降水量为40mm和35mm左右的山区精度最好;在日尺度上，两种卫星降水产品均低估了中到大雨的降水量，高估了日降水量小于2mm/d的降水事件的降水量。 (7)基于2018年7月～2019年6月观测数据，校正和降尺度的同期卫星数据精度均明显提高。①校正结果。未校正原始GPM数据精度优于原始TRMM数据。在月尺度上，校正后TRMM数据误差减小了5.48mm，GPM数据误差减小了0.56mm;年尺度上，校正后TRMM数据误差减小了104.04mm，GPM数据误差减小了30.94mm。②降尺度结果。降尺度后卫星数据精度明显提高。在月尺度上，降尺度后TRMM数据误差减小了5.76mm，GPM数据误差减小了0.2mm;年尺度上，降尺度的TRMM数据误差减小了79.81mm，GPM数据误差减小16.13mm，降尺度的TRMM数据精度优于降尺度的GPM数据。③季节差异。数据校正和降尺度方法对湿季月份降水量的精度有明显提高，但对干季月份不明显。 因此，祁连山降水量呈增加趋势，其增速总体随海拔增加而增加，西部增速大于东部。但是，在地形复杂、山峰山谷相间分布的祁连山区，缺乏高山区降水量观测数据会严重低估区域降水量。补充高山区数据后对祁连山降水量分布、变化有新的认识，发现了祁连山降水以“夜雨”为主，论证了祁连山年尺度上基本不存在最大降水高度，特殊地形的剖面或个别月份可能存在最大降水高度。卫星降水产品在山区应用需要评估、校正、降尺度，改进的剔除气温对NDVI指数影响的卫星降水产品降尺度方法，提高了其空间分辨率和精度，获取降水量接近同期观测值。但现有高山区数据时间序列短，需延长数据做进一步研究。
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