| 基于贝叶斯三角帽法的多源降水数据融合分析及应用 |
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| 引用本文： | 赵君,刘雨,徐进超,王国庆,邵月红,杨林.基于贝叶斯三角帽法的多源降水数据融合分析及应用[J].水科学进展,2023(5):685-696. |
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| 作者姓名： | 赵君 刘雨 徐进超 王国庆 邵月红 杨林 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学水文与水资源工程学院;2. 南京水利科学研究院水灾害防御全国重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目(2021YFC3201101)；;江苏省重点研发计划资助项目(BE2020633)~~； |
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| 摘 要： | 目前的降水产品依然存在较大的不确定性，采用多源降水数据融合可以更准确地估计降水量和空间分布情况。为实现无资料地区的数据融合，本文在不使用任何先验信息的前提下，通过整合站点插值、卫星遥感和再分析的降水产品，基于贝叶斯三角帽(Bayesian-Three Cornered Hat, BTCH)法，融合多源降水数据，探究不同输入数量的降水产品对于融合数据精度的影响以及每个降水产品对于融合数据精度的贡献率，并在黄河源区进行应用。结果表明：在月尺度上，融合数据性能优于原始降水产品；在日尺度上，融合数据性能明显高于卫星遥感和再分析降水产品，但低于基于站点的降水产品CHM＿PRE;2套基于站点的降水产品CN05.1和CHM＿PRE对于融合数据有最大的贡献率。在黄河源区的应用表明，该数据融合方法确实能够更准确地估计降水量，可应用于无实测降水资料地区，为数据融合分析及应用提供参考。
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| 关 键 词： | 多源降水 数据融合 不确定性分析 贝叶斯三角帽 |
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