リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

エチオピアのアワッシュ川流域における降雨量観測と衛星降雨量推定の時空間関係の評価

サリフ・エドリス、ダニエル・テカ、アマヌエル・ゼネベ

降雨データに関する正確な情報は、多くの業務および研究分野にとって不可欠です。従来、地上測定が降雨データの主な情報源でした。しかし、発展途上国では、地上測定のネットワークは非常にまばらであるか、まったく存在しません。この測定の代替として、衛星ベースの降雨量推定 (SRE) が考えられます。ただし、SRE は地形や気候によって精度が左右される可能性があるため、検証する必要があります。この研究では、アワッシュ川流域におけるゲージと SRE の時空間関係を調査します。気候ハザード グループ赤外線降水量 (CHIRP)、CHIRP 観測所併用 (CHIRPS)、およびアフリカ降雨気候学バージ​​ョン 2 (ARC2) を、選択された通常年について、デカダル (10 日)、月ごと、および年ごとの時間スケールで、流域のさまざまな標高にある 37 の地上測定と比較評価します。継続的な統計検証ツールを使用して、ポイントツーグリッドベースの比較を採用しています。時間的および空間的な分析により、流域の降雨量は低地の 190 mm から高地の 1300 mm yr-1 まで大きく変動し、有意な相関関係があることがわかりました。10 単位、月単位、および年単位の全体的分析では、CHIRPS とそれに続く CHIRP が ARC2 と比較して優れたパフォーマンスを示しました。ARC2 製品は、高降雨率を過小評価する、パフォーマンスの低い SRE です。 SRE と地上測定の一致は、時間スケールが 10 倍 (たとえば、CHIRPS では相関 > 0.77、ナッシュ・サトクリフ有効係数 (Eff) > 0.59、二乗平均平方根誤差 (RMS) < 22.1、バイアス ≤ 1.1) から月次 (相関 > 0.89、Eff > 0.79、RMSE < 39.0、バイアス ≤ 1.0) に増加するにつれて向上しましたが、これらの製品のパフォーマンスは年間の時間スケールに集約すると低下します (相関 > 0.40、Eff > -0.56、RMSE < 161.10)。一般に、SRE は、10 倍および月次時間スケールでは流域の高地部分で地上測定と良好な一致を示しますが、年間時間スケールでは、すべての製品が流域の低地部分でより優れたパフォーマンスを示します。この研究は、観測所の空間ネットワークが非常にまばらでアクセスが困難な地域における衛星降雨量推定値の信頼性を実証しています。