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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 +1 位作者 申飙 蔡宏珂 《成都信息工程大学学报》 2022年第6期683-689,共7页
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... 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。 展开更多
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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