【摘 要】
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在水循环过程中降水是一个关键交换过程,大尺度降水估测在各个领域都有广泛的应用,如数值天气预报、气候模式、气候诊断研究等。由于降水的空间分布受地理条件、气象条件等多
【机 构】
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中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所; 南京信息工程大学大气物理学院; 中亚大气科学研究中心; 新疆气象局;
【基金项目】
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科技部公益性行业科研专项(GYHY201506009);国家自然科学基金项目(41565003);973项目(2013CB430102);地理信息科学教育部重点实验室开放研究基金资助项目(KLGIS2015A01);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(KYLX15_0864);中国沙漠气象科学研究基金项目(SQJ2014012)共同资助
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在水循环过程中降水是一个关键交换过程,大尺度降水估测在各个领域都有广泛的应用,如数值天气预报、气候模式、气候诊断研究等。由于降水的空间分布受地理条件、气象条件等多种因素制约,卫星遥感在大范围的空间监测具有优势,而在具体的应用方面则需要进一步的适用性分析以及偏差订正。本文利用1998—2013年TRMM月降水量产品(TRMM 3B43)与新疆同期的105个国家站月降水观测数据,运用逐步回归与BP神经网络方法,结合DEM中提取的地形变量,建立了新疆地区的降水预测模型并对TRMM降水数据进行了校正。结果表明:加入地理因子使TRMM降水反演精度得到了明显提高,两种模型对TRMM降水订正的相关系数从最初的0.66分别提高到0.75和0.8,相对误差由10.75%分别降低为4.88%和3.19%;TRMM月降水量相对误差为‐5.68%—54.44%,经逐步回归订正后为‐4.26%—32.57%,而神经网络为‐5.33%—24.48%,表明BP神经网络模型精度更高。因此,基于逐步回归与BP神经网络的TRMM降水反演模型均能够准确、定量地再现降水分布,为无雨量观测区降水资料估算提供一种较实用的参考方法。
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