在中国西南部高地峡谷地区使用改进的 (MGWR) 下调方法重建高分辨率格式降水数据
Lihong Wang1, Yuechen Li1, Yushi Gan1
1Chongqing Engineering Research Center for Remote Sensing Big Data Application, Chongqing Jinfo Mountain National Field Scientific Observation and Research Station for Karst Ecosystem, School of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing 400715, China; Key Laboratory of Monitoring, Evaluation and Early Warning of Territorial Spatial Planning Implementation, Ministry of Natural Resources, Chongqing 401147, China.
这项研究开发了一种新的缩小方法,以提高全球降雨量测量 (GPM) 降雨数据的准确性. 增强的高时空分辨率降雨数据对于了解当地水循环至关重要.
科学领域:
- 水文和远程传感技术
背景情况:
- 高空间时间分辨率的降雨数据对于研究当地陆地水循环至关重要.
- 现有的遥感降水产品,如全球降水测量 (GPM),提供良好的空间图案,但缺乏足够的分辨率.
- 这种限制阻碍了详细的分析,特别是在复杂的地形.
研究的目的:
- 开发和验证一个两步降级方法,以提高GPM降雨数据的空间分辨率.
- 为了提高水文应用的降水数据的准确性和可靠性.
- 评估拟议方法在复杂地形地区的有效性.
主要方法:
- 采用了两步降级方法,首先是使用气象站数据对GPM数据进行校准.
- 使用了多尺度地理加权回归 (MGWR) 和其时间滞后变体 (TL-MGWR).
- 独立变量包括高度,斜率,角度,NDVI,风向,水蒸气,陆地表面温度和校正因子.
主要成果:
- 缩小规模的月度和每日降水数据实现了0.01°的空间分辨率.
- 观察到显著的改善:月度相关性增加了0.172 (至0.94) 和每日0.545 (至0.863).
- 平均绝对误差 (MAE) 和根平均平方误差 (RMSE) 在每月和每日数据中大幅减少,偏差也显著下降.
结论:
- 拟议的降级方法有效地提高了GPM降雨数据在每月和每日尺度上的准确性.
- 在复杂的地形中,MGWR和TL-MGWR模型在降低降水量方面表现强.
- 由此产生的高分辨率降水数据适合在中国西南部高地峡谷地区等地区进行详细的水文调查.
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