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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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针对地基GPS反演水汽空间不连续以及MODIS近红外水汽产品精度不足的问题,利用2010年香港地区地基GPS水汽数据和MODIS近红外水汽数据,提出了一种基于地基GPS订正MODIS水汽产品继而得到高精度空间连续分布可降水汽的方法。通过比较3种干延迟模型,选取最适合香港地区的Hopfield模型并利用高精度软件GAMIT解算GPS水汽,建立GPS水汽与MODIS水汽之间的线性模型,以实现对MODIS近红外水汽产品的逐月订正。结果表明,经过订正的MODIS水汽产品在各月的MRE、RMSE、PBIAS均有所改善,该方法能够有效融合地基GPS和MODIS的优点,可以得到连续区域的高精度水汽数据,这对天气预报、气候监测等有重要意义。 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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