【摘 要】
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利用1998—2013年TRMM月降水量产品与新疆同期的105个气象站地面观测降水量,运用逐步回归与BP-神经网络方法,选取1998—2010年数据建立新疆地区的降水订正模型,并利用2011—2
【机 构】
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中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室,中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所,中亚大气科学研究中心,新疆气象局
【基金项目】
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江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX15_0864);中国沙漠气象科学研究基金项目(SQJ2014012);中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室开放课题(2016LASW-B12);公益性行业(气象)科研专项(GYHY201506009);国家自然科学基金项目(41565003,41675029);地理信息科学教育部重点实验室开放研究基金资助项目(KLGIS2015A01)
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利用1998—2013年TRMM月降水量产品与新疆同期的105个气象站地面观测降水量,运用逐步回归与BP-神经网络方法,选取1998—2010年数据建立新疆地区的降水订正模型,并利用2011—2013年月降水量进行检验。结果表明:加入地形因子对TRMM月降水量产品订正效果明显,整体上两种模型对TRMM月降水量产品订正的相关系数从最初的0.66分别提高到0.75和0.80,相对误差由10.75%分别降低为4.88%和3.19%;月尺度上,TRMM月降水量产品相对误差为-5.68%~54.44%,经逐步回归模型订正后为-4.26%~32.57%,而.BP神经网络模型订正后为~5.33%~24.48%,表明BP神经网络模型订正效果更好;从综合时间技巧评分s,看,订正后TRMM月降水量产品在各月的效果均有不同程度提高,逐步回归模型订正后提高0.01~0.49,BP神经网络模型订正后提高0.03~0.70。因此,基于逐步回归模型与BP神经网络模型订正的TRMM降水量产品均能够准确、定量地再现降水分布,为TRMM降水量产品质量改进提供一种较实用的参考方法。
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