ABSTRACT High-resolution satellite rainfall products (SRPs) provide forcing inputs for hydrologic applications. Complex mountainous terrains have a significant effect on the occurrence and intensity of rainfall. This study focuses on the assessment of errors and rainfall detection capability of SRPs over a complex terrain with an elevation ranging from −95 to 3091 m based on a high-density rain gauge network over the Taihang Mountains of North China. The performance of four high-resolution SRPs (rain gauge bias-corrected Climate Prediction Center morphing technique (CMORPH CRT), Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement (IMERG), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B42V7; and Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Network-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS)) was validated using 104 rain gauge stations from 1 January 2016 to 31 December 2017, and the results show that the annual rainfall varied from 375 mm to 1400 mm on average in 2016 and 2017. At the monthly scale, all SRPs except PERSIANN-CCS performed well. The spatial pattern of the annual rainfall variation, which was highest in the southeast and lowest in the northwest, was adequately captured by IMERG and 3B42 but not CMORPH CRT and PERSIANN-CCS. As indicated by the statistical metrics, all SRPs except PERSIANN-CCS exhibited better performance in the regions in the downward direction of the East-Asian Monsoon. In terms of rainfall detection, all SRPs exhibited moderate rainfall detection capability while IMERG exhibited the lowest false alarm ratio (FAR) equal to 0.41. Compared with 3B42, a significant improvement was found in IMERG, which presented increased correlation coefficient (r) and decreased FAR values over the study areas, and the improvement rate was 75% and 95%, respectively. All SRPs underestimated the no/light rainfall (0–1 mm day−1) events. IMERG and PERSIANN-CCS exhibited poor performance with significant underestimation of the 1–2 mm day−1 rainfall class and overestimation of the 2–5 mm day−1 rainfall class. Our results not only demonstrate the superiority of different products at different elevations but also provide suggestions for further improvement of the SRPs, especially for complex terrains.

中文翻译：

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基于高密度雨量计网络在逐渐升高的山地地形上评估高分辨率卫星降雨产品

摘要 高分辨率卫星降雨产品 (SRP) 为水文应用提供强迫输入。复杂的山地地形对降雨的发生和强度有显着影响。本研究的重点是基于华北太行山区高密度雨量计网络，在海拔-95~3091 m的复杂地形上评估SRPs的误差和降雨探测能力。四种高分辨率SRP（雨量计偏差校正气候预测中心变形技术（CMORPH CRT）、全球降水测量综合多卫星检索（IMERG）、热带降雨测量任务（TRMM）3B42V7）的性能；2016 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日期间，使用 104 个雨量站验证了使用人工神经网络-云分类系统（PERSIANN-CCS）的遥感信息估算降水量，结果表明年降水量从 375 毫米到2016 年和 2017 年平均 1400 毫米。在月度尺度上，除 PERSIANN-CCS 外的所有 SRP 均表现良好。IMERG和3B42能充分捕捉到年降雨量变化的空间格局，东南最高，西北最低，但CMORPH CRT和PERSIANN-CCS不能充分捕捉。统计指标表明，除 PERSIANN-CCS 外，所有 SRP 在东亚季风下行区域均表现出较好的表现。在降雨检测方面，所有 SRP 都表现出中等降雨检测能力，而 IMERG 表现出最低误报率 (FAR)，等于 0.41。与3B42相比，IMERG有显着改善，在研究区域内相关系数(r)增加，FAR值降低，改善率分别为75%和95%。所有 SRP 都低估了无/小雨（0-1 毫米 day-1）事件。IMERG 和 PERSIANN-CCS 表现出较差的性能，显着低估了 1-2 毫米第 1 天降雨等级，并高估了 2-5 毫米第 1 天降雨等级。我们的结果不仅证明了不同产品在不同高度的优越性，而且为进一步提高 SRP 提供了建议，特别是对于复杂地形。与3B42相比，IMERG有显着改善，在研究区域内相关系数(r)增加，FAR值降低，改善率分别为75%和95%。所有 SRP 都低估了无/小雨（0-1 毫米 day-1）事件。IMERG 和 PERSIANN-CCS 表现出较差的性能，显着低估了 1-2 毫米第 1 天降雨等级，并高估了 2-5 毫米第 1 天降雨等级。我们的结果不仅证明了不同产品在不同高度的优越性，而且为进一步提高 SRP 提供了建议，特别是对于复杂地形。与3B42相比，IMERG有显着改善，在研究区域内相关系数(r)增加，FAR值降低，改善率分别为75%和95%。所有 SRP 都低估了无/小雨（0-1 毫米 day-1）事件。IMERG 和 PERSIANN-CCS 表现出较差的性能，显着低估了 1-2 毫米第 1 天降雨等级，并高估了 2-5 毫米第 1 天降雨等级。我们的结果不仅证明了不同产品在不同高度的优越性，而且为进一步提高 SRP 提供了建议，特别是对于复杂地形。分别。所有 SRP 都低估了无/小雨（0-1 毫米 day-1）事件。IMERG 和 PERSIANN-CCS 表现出较差的性能，显着低估了 1-2 毫米第 1 天降雨等级，并高估了 2-5 毫米第 1 天降雨等级。我们的结果不仅证明了不同产品在不同高度的优越性，而且为进一步提高 SRP 提供了建议，特别是对于复杂地形。分别。所有 SRP 都低估了无/小雨（0-1 毫米 day-1）事件。IMERG 和 PERSIANN-CCS 表现出较差的性能，显着低估了 1-2 毫米第 1 天降雨等级，并高估了 2-5 毫米第 1 天降雨等级。我们的结果不仅证明了不同产品在不同高度的优越性，而且为进一步提高 SRP 提供了建议，特别是对于复杂地形。