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题名大渡河流域逐日降雨数据融合的误差分析
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作者
陈媛
董丹丹
申飙
蔡宏珂
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机构
国能大渡河大数据服务有限公司
成都信息工程大学
重庆美天科技有限公司
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出处
《成都信息工程大学学报》
2022年第6期683-689,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFC3000902-3)
国家自然科学基金面上资助项目(42075087)
国家自然科学基金区域创新发展联合基金资助项目(L20A2097)
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文摘
为有效结合不同来源降雨资料的优势,发展多源降雨融合技术,采用数据融合方法,生成融合逐日降雨数据(以下称为Grid数据),再与气象观测站点资料、ERA5和NCEP2格点资料进行误差对比,探讨Grid数据在大渡河流域的适用性。结果表明:(1)Grid数据基本能完整展示大渡河流域的日均降雨分布,总体的、各区域内的降雨分布与观测数据展示出的分布规律基本吻合;(2)从插值站点来看,Grid数据的降雨量量级与观测数据差距小,总体的、各区域内的最大降雨量和最小降雨量与观测数据接近,表现优于ERA5和NCEP2数据;(3)从标准差、均方根误差来看,Grid数据的误差要明显小于EAR5和NCEP2数据;(4)从2008-2018年全流域、1~4分区的面雨量时间序列来看,Grid数据与观测数据较ERA5和NCEP2数据更接近。综上,Grid融合数据能较好地反映大渡河流域实际降雨情况。
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关键词
气象学
气象数据处理与方法
数据融合方法
降雨分布特征
大渡河流域
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Keywords
meteorology
meteorological data processing method
data fusion method
rainfall distribution characteristics
Dadu River Basin
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分类号
P426.62
[天文地球—大气科学及气象学]
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