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中国中东部区域TRMM降水产品降尺度研究及其时空特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
该研究以中国中东部区域(17°～50°N,98°～135°E)为研究范围,在前人研究基础上,根据水汽与降水之间的关系,基于MOD05水汽产品,采用偏最小二乘法,对中国中东部区域2001—2010年10 a平均TRMM3B43_V 7月降水产品进行降尺度,旨在得到空间分辨率为1 km×1 km的月降水空间分布。通过比较分析,发现该降尺度模型能大幅提高TRMM产品空间分辨率,估算结果平均相对误差为15.35%,与地面观测较接近,能体现中国中东部区域降水宏观分布趋势,且估算结果精度高于前人基于归一化植被指数(NDVI)的降尺度模型,能满足降水产品的精细化需求。 相似文献
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以2001—2010年中国地面自动站降水资料为基准,对中国大陆范围内CMPA(CMPA_Daily)降水资料进行精度评价研究,并与CMORPH1.0(CPC MORPHing technique gauge-satellite)、TRMM3B43V7(Tropical Rainfall Measuring Mission 3B43)降水资料精度进行对比,并进一步结合高程、坡度、坡向、坡向修正因子分析地形因子对数据质量的影响并探讨不同地貌类型下数据的精度。结果显示:CMPA在年、月尺度上均能较好地反映降水的多寡,与站点实测数据具有较高的相关性,误差波动较为平稳,数据质量及稳定性优于CMORPH与TRMM;从时间序列曲线显示CMPA的精度呈现较为明显的季节性差异,均方根误差夏季高于冬季,相关系数、百分比偏差、平均相对误差冬季高于夏季,总体而言CMPA夏季的误差高于冬季,由于夏季降水的基数大而导致了百分比偏差以及平均相对误差较低;分析地形的影响表明,高程、坡度对数据质量的影响大于坡向与坡向修正因子;在复杂地形下,高海拔与高坡度地区CMPA精度均有所降低,但降水资料的精度仍然优于CMORPH与TRMM。 相似文献
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针对目前的技术手段下难以直接获得大范围高精度精细化降水空间分布的问题,本文以闽浙赣地区为研究范围,选用GPM IMERG降水产品,综合应用地面实测降水数据以及水汽与植被指数数据,基于地理加权回归（GWR）法构建了基于水汽因子的降尺度模型,同时基于最小二乘（OLS）法构建了基于水汽因子与植被指数的对比模型,将降水产品的分辨率从0.1°提升至1 km,最终获得2015年闽浙赣地区各月精细化降水空间分布,使用验证站点实测数据进行验证。结果表明：① 构建的 3个降尺度模型中,GWR模型与2种OLS模型相比,拟合优度分别提升了102.9%和93.9%,模型降尺度结果整体优于2种OLS模型,且月际差异小,稳定性更高;2种OLS模型中,采用了水汽因子的模型拟合效果有8个月份更优;② 融合多源数据的GWR降尺度模型获得的结果在研究区内是可靠的,与GPM降水产品相比,在提升空间分辨率的同时,平均相对误差与均方根误差月均分别下降了42%和32%,精度明显改善。 相似文献
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