基于多源数据的贵州山区降水特征分析
发布时间：2021-07-04 18:33
降水是全球水文及物质能量循环的核心组成部分,合理把握降水的分布对于区域社会经济发展、农业生产、生态平衡、水资源优化配置以及环境保护等方面均具有重要意义。由于季风气候与复杂地形的相互作用,贵州喀斯特山区降水时空变异性强,准确获取不同时空尺度下的降水分布特征是该地区水资源开发利用和洪涝灾害防治的关键议题之一。但已有成果较少关注基于多源数据的山区不同时间尺度降水变化特征及成因分析,且由于数据的可获取性有限,研究中使用的降水数据通常时空分辨率较低,未能较精细地刻画山区降水的时空异质性。论文综合利用地面雨量站网、卫星遥感及气象雷达等多源降水观测信息,在建立降水数据融合定量模型的基础上探讨其有效性,并开展多尺度降水特征及其影响因素研究。首先,结合星地信息构建基于多源数据的随机森林降水融合方案,评估其在不同时间尺度的融合效果及误差来源;随后,基于融合降水产品分析了复杂地形山区长时间跨度的降水特征,以揭示其降水分异规律;最后,选择小时降水数据及气象雷达资料,分析了复杂地形条件下的小尺度降水时空变异特征。主要结论如下:（1）基于随机森林算法构建的地面雨量数据、CHIRPS2.0、PERSIANN-CDR...
【文章来源】：贵州师范大学贵州省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
随机森林模型融合降水示意图
贵州师范大学硕士学位论文24（RMSE）以及平均绝对误差（MAE）的计算结果。从散点图显示的结果来看，随机森林融合模型较大的提高了卫星降水产品的精度，相比卫星降水散点图，融合产品降水的点分布更加集中，融合后的相关系数CC提高至0.9045，而均方根误差与平均绝对误差均减少至41.01mm和24.41mm。但是仍有部分极大值点没有得到准确预估，说明随机森林模型对月度降水极值的把握并不十分准确。图3-3卫星、融合产品的KGE（a）以及r（b）、β（c）和γ（d）分量注：粗实线表示中位数，方框的边缘表示第一和第三四分位数，晶须延伸到数据点极值，蓝色虚线表示每个参数的最佳值。为了进一步定量评价融合产品的精度，使用公式（2.5）～公式（2.7）分别计算了验证集所在像素点的卫星产品、融合产品的克林效率系数KGE以及相应的分量（r、β和γ），并分别绘制了箱线图（图3-3）。从图中可以看出，融合产品相较于两种卫星降水产品的KGE值以及各自的分量值均有所提高。具体来看，
贵州师范大学硕士学位论文28图3-6卫星、融合产品的KGE（a）以及r（b）、β（c）和γ（d）分量注：粗实线表示中位数，方框的边缘表示第一和第三四分位数，晶须延伸到数据点极值，蓝色虚线表示每个参数的最佳值。3.3小结本章利用地面降水观测资料与卫星遥感降水产品CHIRPS、PERSIANN-CDR，选择了随机森林融合算法用于构建卫星与站点观测降水数据融合模型，初步分析并验证了该方法应用于贵州山区月降水及日降水数据融合中的效果。研究得到如下结果：以地面雨量站点观测值作为真实降水，通过构建基于随机森林算法的卫星与站点观测数据融合方案，可有效预测出无站点区域的真实降水量，说明该融合方案适用于贵州山区。月降水量和日降水的数据融合检验均显示，随机森林融合模
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MSWEP的祁连山地区降水空间分布特性解析[J]. 黄琦,覃光华,王瑞敏,向俊燕,胡庆芳,李伶杰. 水利学报. 2020(02)
[2]第三极西风和季风主导流域源区降水呈现不同梯度特征[J]. 孙赫,苏凤阁,黄敬恒,姚檀栋,罗毅,Deliang Chen. 科学通报. 2020(01)
[3]透视中国小时极端降水强度和频次的时空变化特征（1961～2013年）[J]. 孔锋,方建,乔枫雪,王瑞. 长江流域资源与环境. 2019(12)
[4]热带海温影响我国南方冬季降水年际变化的年代际差异及其成因[J]. 张福颖,黄乾,董丽娜. 气象科学. 2019(05)
[5]1960-2015年青海三江源地区降水时空特征[J]. 刘晓琼,吴泽洲,刘彦随,赵新正,芮旸,张健. 地理学报. 2019(09)
[6]多源气象数据融合格点实况产品研制进展[J]. 师春香,潘旸,谷军霞,徐宾,韩帅,朱智,张雷,孙帅,姜志伟. 气象学报. 2019(04)
[7]西南地区山洪灾害时空分布特征及其影响因素[J]. 熊俊楠,李进,程维明,周成虎,郭良,张晓蕾,王楠,李伟. 地理学报. 2019(07)
[8]生态工程建设背景下贵州高原的植被变化及影响因素分析[J]. 张继,周旭,蒋啸,杨江州,牛潜. 长江流域资源与环境. 2019(07)
[9]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]. 胡实,韩建,占车生,刘梁美子. 山地学报. 2019(03)
[10]耦合湿地模块的流域水文模型模拟效率评价[J]. 吴燕锋,章光新,齐鹏,Rousseau Alain N,胡宝军,宋峥,于成刚. 水科学进展. 2019(03)
博士论文
[1]基于多源卫星数据的云团和雨团识别及其特征研究[D]. 陈逸伦.中国科学技术大学 2019
[2]多源降雨观测与融合及其在长江流域的水文应用[D]. 李哲.清华大学 2015
[3]基于多源信息的降水空间估计及其水文应用研究[D]. 胡庆芳.清华大学 2013
硕士论文
[1]甘肃省短时强降水时空分布特征及两次强降水过程对比分析[D]. 孟丽霞.兰州大学 2016
本文编号：3265316
【文章来源】：贵州师范大学贵州省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
随机森林模型融合降水示意图
贵州师范大学硕士学位论文24（RMSE）以及平均绝对误差（MAE）的计算结果。从散点图显示的结果来看，随机森林融合模型较大的提高了卫星降水产品的精度，相比卫星降水散点图，融合产品降水的点分布更加集中，融合后的相关系数CC提高至0.9045，而均方根误差与平均绝对误差均减少至41.01mm和24.41mm。但是仍有部分极大值点没有得到准确预估，说明随机森林模型对月度降水极值的把握并不十分准确。图3-3卫星、融合产品的KGE（a）以及r（b）、β（c）和γ（d）分量注：粗实线表示中位数，方框的边缘表示第一和第三四分位数，晶须延伸到数据点极值，蓝色虚线表示每个参数的最佳值。为了进一步定量评价融合产品的精度，使用公式（2.5）～公式（2.7）分别计算了验证集所在像素点的卫星产品、融合产品的克林效率系数KGE以及相应的分量（r、β和γ），并分别绘制了箱线图（图3-3）。从图中可以看出，融合产品相较于两种卫星降水产品的KGE值以及各自的分量值均有所提高。具体来看，
贵州师范大学硕士学位论文28图3-6卫星、融合产品的KGE（a）以及r（b）、β（c）和γ（d）分量注：粗实线表示中位数，方框的边缘表示第一和第三四分位数，晶须延伸到数据点极值，蓝色虚线表示每个参数的最佳值。3.3小结本章利用地面降水观测资料与卫星遥感降水产品CHIRPS、PERSIANN-CDR，选择了随机森林融合算法用于构建卫星与站点观测降水数据融合模型，初步分析并验证了该方法应用于贵州山区月降水及日降水数据融合中的效果。研究得到如下结果：以地面雨量站点观测值作为真实降水，通过构建基于随机森林算法的卫星与站点观测数据融合方案，可有效预测出无站点区域的真实降水量，说明该融合方案适用于贵州山区。月降水量和日降水的数据融合检验均显示，随机森林融合模
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MSWEP的祁连山地区降水空间分布特性解析[J]. 黄琦,覃光华,王瑞敏,向俊燕,胡庆芳,李伶杰. 水利学报. 2020(02)
[2]第三极西风和季风主导流域源区降水呈现不同梯度特征[J]. 孙赫,苏凤阁,黄敬恒,姚檀栋,罗毅,Deliang Chen. 科学通报. 2020(01)
[3]透视中国小时极端降水强度和频次的时空变化特征（1961～2013年）[J]. 孔锋,方建,乔枫雪,王瑞. 长江流域资源与环境. 2019(12)
[4]热带海温影响我国南方冬季降水年际变化的年代际差异及其成因[J]. 张福颖,黄乾,董丽娜. 气象科学. 2019(05)
[5]1960-2015年青海三江源地区降水时空特征[J]. 刘晓琼,吴泽洲,刘彦随,赵新正,芮旸,张健. 地理学报. 2019(09)
[6]多源气象数据融合格点实况产品研制进展[J]. 师春香,潘旸,谷军霞,徐宾,韩帅,朱智,张雷,孙帅,姜志伟. 气象学报. 2019(04)
[7]西南地区山洪灾害时空分布特征及其影响因素[J]. 熊俊楠,李进,程维明,周成虎,郭良,张晓蕾,王楠,李伟. 地理学报. 2019(07)
[8]生态工程建设背景下贵州高原的植被变化及影响因素分析[J]. 张继,周旭,蒋啸,杨江州,牛潜. 长江流域资源与环境. 2019(07)
[9]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]. 胡实,韩建,占车生,刘梁美子. 山地学报. 2019(03)
[10]耦合湿地模块的流域水文模型模拟效率评价[J]. 吴燕锋,章光新,齐鹏,Rousseau Alain N,胡宝军,宋峥,于成刚. 水科学进展. 2019(03)
博士论文
[1]基于多源卫星数据的云团和雨团识别及其特征研究[D]. 陈逸伦.中国科学技术大学 2019
[2]多源降雨观测与融合及其在长江流域的水文应用[D]. 李哲.清华大学 2015
[3]基于多源信息的降水空间估计及其水文应用研究[D]. 胡庆芳.清华大学 2013
硕士论文
[1]甘肃省短时强降水时空分布特征及两次强降水过程对比分析[D]. 孟丽霞.兰州大学 2016
本文编号：3265316
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