【摘 要】
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选择对气候变化和人类活动极为敏感的黄河中游为研究区,采用集成模型输出统计方法(EMOS)对多源遥感降水数据(CHIRPS、CMORPH、PERSIANN-CDR和TMPA 3B42)进行数据融合,并对其基本统计性能和降水等级性能进行评估。研究发现:采用EMOS数据融合方法获得的降水数据集可更好地捕捉观测降水的空间分布和年际均值,其基本统计性能(δBIAS=-3.4%;δRMSE=13.1mm;γK
【机 构】
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南京信息工程大学水文与水资源工程学院,广西柳州市柳城县气象局,中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41701019,41971035),中国科学院地理科学与资源研究所“秉维”优秀青年人才计划项目(2017RC204),中国科学院陆地水循环及地表过程重点实验室开放基金项目(2017A004),南京信息工程大学2020年“优秀本科毕业论文(设计)支持计划”项目,南京信息工程大学人才启动项目(2017r069)。
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选择对气候变化和人类活动极为敏感的黄河中游为研究区,采用集成模型输出统计方法(EMOS)对多源遥感降水数据(CHIRPS、CMORPH、PERSIANN-CDR和TMPA 3B42)进行数据融合,并对其基本统计性能和降水等级性能进行评估。研究发现:采用EMOS数据融合方法获得的降水数据集可更好地捕捉观测降水的空间分布和年际均值,其基本统计性能(δBIAS=-3.4%;δRMSE=13.1mm;γKGE=0.233)明显优越于4种独立的遥感降水产品、4种产品的均值(MME)以及采用分位数映射法(QM)
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