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摘要
针对目前的技术手段下难以直接获得大范围高精度精细化降水空间分布的问题,本文以闽浙赣地区为研究范围,选用GPM IMERG降水产品,综合应用地面实测降水数据以及水汽与植被指数数据,基于地理加权回归(GWR)法构建了基于水汽因子的降尺度模型,同时基于最小二乘(OLS)法构建了基于水汽因子与植被指数的对比模型,将降水产品的分辨率从0.1°提升至1 km,最终获得2015年闽浙赣地区各月精细化降水空间分布,使用验证站点实测数据进行验证。结果表明:①构建的3个降尺度模型中,GWR模型与2种OLS模型相比,拟合优度分别提升了102.9%和93.9%,模型降尺度结果整体优于2种OLS模型,且月际差异小,稳定性更高;2种OLS模型中,采用了水汽因子的模型拟合效果有8个月份更优;②融合多源数据的GWR降尺度模型获得的结果在研究区内是可靠的,与GPM降水产品相比,在提升空间分辨率的同时,平均相对误差与均方根误差月均分别下降了42%和32%,精度明显改善。
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