【摘 要】
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为提高GPM卫星降水产品的空间分辨率,扩展其应用范围,以贵州省为研究区域,通过建立空间降尺度模型对其进行降尺度研究.首先,以经度、纬度、高程、坡度、坡向等地形因子为解释变量,以原始GPM卫星降水数据为目标变量,分别建立多元线性回归、地理加权回归、极限学习机、支持向量机、随机森林回归等降尺度模型;然后对多年平均时间尺度进行应用与评价;最后选择效果最佳的模型分别对典型年的年、月降水量进行空间降尺度研究.结果表明,除随机森林回归模型外的其余4种空间降尺度模型均表现良好,其中以多元线性回归模型表现最为稳定、效果最
【机 构】
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中山大学地理科学与规划学院,广州 510275
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为提高GPM卫星降水产品的空间分辨率,扩展其应用范围,以贵州省为研究区域,通过建立空间降尺度模型对其进行降尺度研究.首先,以经度、纬度、高程、坡度、坡向等地形因子为解释变量,以原始GPM卫星降水数据为目标变量,分别建立多元线性回归、地理加权回归、极限学习机、支持向量机、随机森林回归等降尺度模型;然后对多年平均时间尺度进行应用与评价;最后选择效果最佳的模型分别对典型年的年、月降水量进行空间降尺度研究.结果表明,除随机森林回归模型外的其余4种空间降尺度模型均表现良好,其中以多元线性回归模型表现最为稳定、效果最优;多元线性回归模型的降尺度结果在观测精度和空间相关性上均有较大程度的提升.该研究可为贵州省提供高分辨率的网格化降水产品,对区域水文气象研究等工作提供支持.
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