基于事件的中国极端降水IMERG评估：来自误差分解方法的见解

本研究利用中国境内2100多个气象站的每小时降水数据，采用基于事件的误差分解方法，系统评估IMERG在捕捉极端降水过程中的表现，并探讨不同气候区域、季节和地形条件对误差成分的影响。降水以定义的开始时间、持续时间和强度发生在离散的“事件”中。传统评估方法过于简化降水动态的复杂性。因此，从基于事件的角度评估IMERG捕捉极端降水的准确性对于中国大陆至关重要。结果显示，IMERG通常高估事件持续时间（ED）、总降水量（Esum）和频率（EF），同时低估最大降水量（Emax）。总偏差主要为正，特别是在湿润和半湿润区域，虚假偏差占主导。虚假事件和漏报事件显著贡献于累计极端降水误差。IMERG经常提前探测事件，且准确性受到地理和事件强度的影响。在四个气候区域中，虚假事件是主要的误差来源。季节分析显示，虚假事件和漏报事件共同贡献了总误差的65.3%-72.4%。尽管各海拔的贡献有所不同，虚假事件仍是最大的，而单个事件中则以误报负偏差占主导。 • 在中国首次应用基于事件的误差分解方法。 • 新方法评估IMERG捕捉极端降水的表现。 • 虚假事件偏差显著影响极端降水的误差。 • IMERG的极端事件开始和结束时间比实际提前探测。 • 误报负偏差在高海拔的极端事件中造成了最大的错误。