【摘 要】
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卫星降水数据具有覆盖范围广、现势性强和不受地形条件影响等优点,目前已在多领域得到广泛应用,但在部分区域、时段上仍存在较大的定量误差,制约了其更深入的应用。本研究以降水空间分异显著的地形复杂区——四川省为例,引入地理空间位置、地形、植被等多个影响因子作为辅助信息,综合考虑各影响因子与区域内卫星降水数据间的空间非平稳性特征,采用半参数地理加权回归（SGWR）+局部薄盘光滑样条插值（PTPS）的方法构建
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卫星降水数据具有覆盖范围广、现势性强和不受地形条件影响等优点,目前已在多领域得到广泛应用,但在部分区域、时段上仍存在较大的定量误差,制约了其更深入的应用。本研究以降水空间分异显著的地形复杂区——四川省为例,引入地理空间位置、地形、植被等多个影响因子作为辅助信息,综合考虑各影响因子与区域内卫星降水数据间的空间非平稳性特征,采用半参数地理加权回归（SGWR）+局部薄盘光滑样条插值（PTPS）的方法构建模型,对两套卫星降水数据（GPM-IMERG和CMORPH-CPA,空间分辨率为0.1°×0.1°）在2015-2018年的月和年时间尺度下进行数据融合研究。得到以下研究结果:（1）四川省GPM-IMERG和CMORPH-CPA卫星降水数据整体具有较高的精度和适用性,在月、年两种时间尺度上与气象站点实测数据的相关系数均达到0.75以上。两种卫星数据精度空间分布相似,表现为四川中部区域的精度较低,西北部精度较高的特征。在月尺度和年尺度上,CMORPH-CPA降水数据的精度质量比GPMIMERG降水数据更高,同时,两种卫星数据在夏季和秋季的数据精度要明显高于春季和冬季。总体而言,两种卫星降水数据在四川省降水融合研究中具有较好的适用性。（2）融合后降水数据的精度有较大改善,并且能够较好体现四川省的降水特征。时间尺度上,月尺度融合结果的平均绝对误差率（MAPE）控制到12.94%,年尺度融合结果更是控制在10.00%以内。空间尺度上,大部分研究区域融合结果与实测值间的平均绝对误差率总体上控制在15.00%内,MAPE小于15.00%的站点和区域占到了区域总量的73.17%和76.19%,标准化均方根误差（NRMSE）大部分控制在30.00以内,小于30.00的站点占区域站点总数的82.93%,占区域总面积的85.06%;与融合前单一来源的卫星降水产品相比,融合后数据精度的提升幅度可达25.00%。（3）通过多项验证指标对融合后的结果进行精度验证,发现加入地形、空间位置和植被等辅助因子的MFSGWR（多因子半参数地理加权回归）模型在各项验证指标中的表现均优于没有加入辅助因子的NCSGWR（无辅助因子半参数地理加权回归）模型,融合结果更接近实测值。NCSGWR模型融合精度相比于GPM-IMERG数据有一定提升,但相比于CMORPH-CPA数据,精度提升并不明显。这说明在多源降水数据的融合中加入地形、位置等与降水相关的辅助信息可以使融合结果达到更高的精度。（4）本文提出的融合模型效果在时空上存在一定差异。在时间上,干季（春冬季）的融合效果要明显优于湿季（夏秋季）:与原始降水产品相比,干季月份融合结果的平均绝对误差率降幅达到35.05%,比湿季月份的降幅28.36%高出近7个百分点;在空间上,融合后研究区域的卫星降水数据的精度普遍得到提升,但在个别区域（如新龙、温江）的平均绝对误差率,宜宾、松潘的标准化均方根误差不降反升,数据精度反而有所下降,这可能是在这些区域融合前两种卫星降水数据精度差异过大,其中一种卫星降水数据精度较低造成的。（5）本文构建的SGWR+PTPS多源降水数据融合模型兼顾了多要素的空间非平稳性特征,融合后有效的提升了卫星降水数据在研究区域的精度,适用于四川省卫星降水数据的融合研究,可为后续卫星降水产品在复杂地形区的融合研究与应用提供参考。
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