基于高斯过程算法的日尺度IMERG降水数据与站点数据的融合研究——以湖北省为例

谭伟伟, 曾超, 沈焕锋, 田礼乔

华中师范大学学报(自然科学版) ›› 2020, Vol. 54 ›› Issue (03) : 439 -446.

PDF
华中师范大学学报(自然科学版) ›› 2020, Vol. 54 ›› Issue (03) : 439 -446. DOI: 10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.03.018

基于高斯过程算法的日尺度IMERG降水数据与站点数据的融合研究——以湖北省为例

    谭伟伟, 曾超, 沈焕锋, 田礼乔
作者信息 +

Author information +
文章历史 +
PDF

摘要

该文针对卫星降水数据空间分辨率较低的问题,以湖北省为研究区域,考虑经纬度、DEM、亮温数据、IMERG插值数据等辅助变量,融合2016年7月19日IMERG日分辨率卫星降水数据与气象站点数据资料.该文提出了点面融合方法和站点偏差校正估计两个融合方案,并选择了自适应样条多元回归、随机森林、高斯过程回归三种算法.结果表明,点面融合方法优于站点偏差校正估计方法,且高斯过程回归的融合结果优于其他两种算法.基于高斯过程方法的融合结果呈现合理的变化细节,符合降水的空间分布变化模式.融合结果的空间分辨率从约0.1°(约10 km)提高到1 km,且精度相对于原始的IMERG数据得到了较大的提升,该研究对高时间分辨率的多源降水数据的融合具有一定的意义.

关键词

IMERG / 降水融合 / 点面融合 / 偏差校正 / 高斯过程回归

Key words

引用本文

引用格式 ▾
基于高斯过程算法的日尺度IMERG降水数据与站点数据的融合研究——以湖北省为例[J]. 华中师范大学学报(自然科学版), 2020, 54(03): 439-446 DOI:10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.03.018

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF

100

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/