【摘 要】
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为能更好地提高外源数据的可靠性与适用性,丰富基础资料匮乏地区可用的数据源,以天山西部区域的伊宁、尼勒克和昭苏站作为典型代表站,基于实测降水数据和NCEP/NCAR再分析数据
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2018D01A16)
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为能更好地提高外源数据的可靠性与适用性,丰富基础资料匮乏地区可用的数据源,以天山西部区域的伊宁、尼勒克和昭苏站作为典型代表站,基于实测降水数据和NCEP/NCAR再分析数据,采用人工神经网络ANN、极限学习机ELM、长短期记忆神经网络LSTM、支持向量机SVM、组合简单平均CSAM和组合支持向量机CSVM方法建立统计降尺度模型,评估不同降尺度方法在降水降尺度方面的适用性。研究结果表明:①由于降水影响因素的多重性、实测站点降水的差异性,不同降尺度方法的优劣性存在一定的差异,且率定期与验证期最优降尺度方法可能
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