【摘 要】
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为满足各行业对高分辨率、高精度降水数据的需求,以湘江流域为例,分别建立了基于多元线性回归法(mul-tiple linear regression,MLR)和地理加权回归法(geographic weighted regression,GWR)的TRMM卫星降水降尺度模型,采用留一交叉验证法对模型进行优选,反演得到0.05°卫星-地面融合降水产品,并在此基础上分析了湘江流域的时空变化特征.结果表明:相比热带降雨测量卫星(tropical rainfall measuring mission,TRMM)降水
【机 构】
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湖南省水利水电勘测设计研究总院洞庭湖研究中心,长沙 410007;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉 430072;武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉 430072;湖南省
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为满足各行业对高分辨率、高精度降水数据的需求,以湘江流域为例,分别建立了基于多元线性回归法(mul-tiple linear regression,MLR)和地理加权回归法(geographic weighted regression,GWR)的TRMM卫星降水降尺度模型,采用留一交叉验证法对模型进行优选,反演得到0.05°卫星-地面融合降水产品,并在此基础上分析了湘江流域的时空变化特征.结果表明:相比热带降雨测量卫星(tropical rainfall measuring mission,TRMM)降水,降尺度后TRMM降水的空间分辨率得到大幅度提升,且与气象站点观测降水之间的决定系数平均提高了0.27以上,均方根误差和平均相对偏差平均降低了28.42 mm和29.88百分点以上,表明考虑植被、地形和地理要素的回归降尺度模型能够较为准确地刻画降水的空间分布特征;相比MLR降尺度模型得到的降水,GWR降尺度模型得到的降水与气象站点观测降水之间的决定系数平均提高了0.06,均方根误差和平均相对偏差平均降低了14.88 mm和8.83百分点,表明GWR降尺度效果更好;2006—2017年湘江流域不同时间尺度的降水时空变化特征迥异,表现在变化趋势及其显著性、对应区域的位置及面积上.
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