| 基于地理加权回归模型的典型山地卫星反演降水产品降尺度研究 |
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| 引用本文： | 胡实,韩建,占车生,刘梁美子.基于地理加权回归模型的典型山地卫星反演降水产品降尺度研究[J].山地学报,2019(3):451-461. |
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| 作者姓名： | 胡实 韩建 占车生 刘梁美子 |
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| 作者单位： | 中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室;中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司;中国科学院大学 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2015CB452701);国家自然科学基金项目(41571019,51779009)~~ |
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| 摘 要： | 降水是陆地水循环的关键变量,高分辨率降水数据的获取是准确模拟陆地水循环过程的前提。虽然卫星反演降水产品具有较强的空间代表性和连续性,但其空间分辨率较低的问题限制了它的应用。以太行山、横断山和喀斯特山区为研究对象,基于降水与高程(DEM)、植被指数(NDVI)之间存在较好相关关系的假设,构建了GPM降水(Global Precipitation Measurement Mission)与高程、植被指数的地理加权回归模型,得到了2014—2016年研究区1km分辨率GPM降水数据。研究结果表明:地理加权回归模型能有效地提高GPM数据的空间分辨率。降尺度后,GPM数据精度在太行山和横断山区略有提高。年尺度上,相比于原始GPM数据,太行山和横断山区降尺度数据站点实测数据的确定系数分别提高了0.06和0.08,RMSE分别降低了0.45%和3.89%,MAE分别降低了0.16%和1.70%;月尺度上,太行山区67%的月份,横断山区83%的月份GPM产品降尺度后更加接近于站点实测数据。喀斯特地区GPM数据降尺度后精度略有下降,降尺度后,年尺度的降雨数据与实测数据的RMSE和MAE分别增加了10.00%和8.00%,R^2降低了0.06,月尺度上仅8月和9月降尺度后的精度更高。降雨与地形和NDVI的关系较弱是喀斯特地区降尺度效果较差的主要原因。
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| 关 键 词： | 全球降水量测量计划 地理加权回归 降尺度 山地 |
Spatial Downscaling of Remotely Sensed Precipitation Using Geographically Weighted Regression Algorithms in Typical Mountainous Areas,China |
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| Institution: | (Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China;Powerchina Northwest Engineering Corporation Limited, Xian 710065, China;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) |
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| Abstract: | HU Shi;HAN Jian;ZHAN Chesheng;LIU Liangmeizi(Key Laboratory of Water Cycle and Related Land Surface Processes, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China;Powerchina Northwest Engineering Corporation Limited, Xian 710065, China;University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) |
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| Keywords: | global precipitation measurement mission geographically weighted regression downscaling algorithm mountainous area |
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