1. 中国长江三峡集团有限公司科学技术研究院
2. 中国水利水电科学研究院
3. 浙江省水利河口研究院
纸质出版:2023
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徐志, 牟亚莉, 梁犁丽, 等. 考虑协变量的随机森林降水融合算法在长江流域的应用[J]. 水电能源科学, 2023,(8):1-4.
徐志, 牟亚莉, 梁犁丽, et al. 考虑协变量的随机森林降水融合算法在长江流域的应用[J]. 2023, (8): 1-4.
徐志, 牟亚莉, 梁犁丽, 等. 考虑协变量的随机森林降水融合算法在长江流域的应用[J]. 水电能源科学, 2023,(8):1-4. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222455.
徐志, 牟亚莉, 梁犁丽, et al. 考虑协变量的随机森林降水融合算法在长江流域的应用[J]. 2023, (8): 1-4. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222455.
高质量、高时空分辨率的降水数据对水文、气象等领域的研究具有重要意义。目前遥感、再分析降水数据应用普遍,但存在分辨率低、精度不确定性大等问题。对此,提出了考虑协变量的随机森林降水融合算法,对CMA、CN05、ERA5、GLDAS、TRMM、IMERG、PERSIANN七套降水产品进行融合,并选取长江流域的三个典型子流域(金沙江、三峡区间、鄱阳湖)进行随机森林融合数据(RFF)的效果检验。结果显示,对于降水产品准确性,随机森林融合数据精度相较于原始降水产品有所提升。对于不同降水事件的准确性评估,随着降雨强度增加,各降水产品风险评分(T
TS
)评分均呈减小趋势,RFF的T
评分优于原始降水产品。通过考虑协变量的随机森林模型对降水产品进行数据融合,可以提升降水数据的精度及不同降水事件发生的可靠性,为水文模拟等提供支持。
多种卫星降水产品在中国的精度评估[J]. 夏昕然;田烨;谭伟丽;邵伟.水利水电技术(中英文),2022(08)
基于贝叶斯模式平均方法融合多源数据的水文模拟研究[J]. 尹家波;郭生练;王俊;朱青;曾青松;刘汉武.水利学报,2020(11)
国家级降水融合产品在长江流域的适用性评估[J]. 许冠宇;李琳琳;田刚;孟英杰;牛奔.暴雨灾害,2020(04)
基于随机森林算法对青藏高原TRMM降水数据进行空间统计降尺度研究[J]. 徐彬仁;魏瑗瑗.国土资源遥感,2018(03)
降雨对山丘区小流域洪峰模拟不确定性的影响[J]. 肖楠;叶磊;吴剑;姬荣彬;吴晨晨;周惠成.中国农村水利水电,2018(07)
基于地理加权回归克里金的降水数据融合及其在水文预报中的应用[J]. 李运龙;熊立华;闫磊.长江流域资源与环境,2017(09)
GLDAS月降水数据在中国区的适用性评估[J]. 王文;汪小菊;王鹏.水科学进展,2014(06)
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