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滦河流域遥感降水降尺度多时间特性分析

Multi-temporal characterization analysis of remotely sensed precipitation downscaling in the Luanhe River Basin, China

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为提高卫星降水产品空间分辨率以满足精细水文研究需要,以滦河流域为研究对象,针对在中国区域精度较高的全球降水观测计划多卫星降水产品(IMERG),使用NDVI、DEM、坡度、坡向、经纬度和降水关系,构建了一种基于卷积神经网络的降水降尺度模型,探讨了模型在年、季、月和旬的表现及模型参数的变化情况.结果表明:降尺度结果与原始数据相比,年、季、月降尺度结果的相似指数分别超过0.94、0.89和0.69,旬尺度也能有效表征降水情况;与中国日降水站点分析产品(CGDPA)相比,年、季、月和旬降尺度结果的平均相似指数分别为0.58、0.78、0.68、0.47;模型参数的相似度会随着模型层数的深入逐渐增大.证明该模型具有良好的收敛性,在流域范围的降尺度应用方面具有良好的潜力.

董甲平、冶运涛、顾晶晶、曹引、段浩、赵红莉、蒋云钟

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兰州交通大学测绘与地理信息学院,兰州 730070

地理国情监测技术应用国家地方联合工程研究中心,兰州 730070

甘肃省地理国情监测工程实验室,兰州 730070

中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京 100038

水利部数字孪生流域重点实验室,北京 100038

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多卫星降水产品 中国日降水站点分析产品 卷积神经网络 滦河流域 统计降尺度

中国水利水电科学研究院基本科研业务费专项北京市自然科学基金兰州交通大学优秀平台支持项目

资基本科研01882106JQ21029201806

2022

10.11660/slfdxb.20220808

水力发电学报
中国水力发电工程学会

水力发电学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.801
ISSN：1003-1243
年,卷(期)：2022.41(8)
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