XGBoost算法在河北省GPM卫星降水数据降尺度中的应用

针对GPM卫星降水产品分辨率相对较低问题,本研究引入XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)回归算法,旨在改善河北省GPM降水数据的分辨率水平和应用精度。基于地形变化、土地利用、NDVI应用、经纬度和地面降水数据构建XGBoost的回归模型,然后运用网格搜索法进行参数优化,进而对河北省2020年GPM数据进行降尺度,利用独立验证点进行精度评估。结果表明,降尺度后的GPM数据与地面降水量在年尺度上具有高一致性,其R2达到了0.88,MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)和RMSE(Root Mean Square Error,均方根差)分别为62.07 mm和85.72 mm。相比原始GPM数据,降尺度后的GPM数值精度R2提升了4.55%,MAE和RMSE分别降低了70.23%、71.14%。XGBoost模型能准确拟合星地多源降水数据之间非线性规律,在低精度、低分辨率GPM降水数据降尺度处理方面具有广阔应用前景。

集成GPM卫星与地面观测数据的辽宁省降雨侵蚀力提取

近年来随着人类活动的增强,水土流失量不断增加,对生态环境造成一定影响。为提高水土保持水平,以辽宁地面观测降雨量资料和环境变量数据为基础,建立基于GBDT算法的融合模型预测辽宁省降雨侵蚀力空间分布信息;运用独立验证法评估预测效果。结果表明:辽宁省降雨侵蚀力介于3039 MJ·mm/(hm^(2)·h·a)、7041 MJ·mm/(hm^(2)·h·a)之间,呈现自南向北、自西向东地带性减少;GBDT算法对降雨侵蚀力预测精度R^(2)达0.89,预测精度高于经典OK、IDW模型。研究结果可为水土保持提供数据支持和方法。

GPM反演降水数据IMERG在浙江省的适用性研究

【目的】为了研究全球降水测量计划(GPM)综合多卫星检索降水产品(IMERG)在浙江省的适用性。【方法】以浙江省为研究区域,基于浙江省自动观测站降水数据,利用相关系数、均方根误差、相对偏差、分类指数统计法分别从年尺度、季尺度、月尺度、日尺度以及小时尺度分析GPM在浙江省的适用性。【结果】(1)春、秋、冬季的GPM和自动站对应效果远好于夏季,月尺度、日尺度、小时尺度下GPM和自动站降水数据对应效果较好,但整体上存在高值区略低估、低值区略高估现象;(2)年尺度与季尺度下GPM与自动站降水平均值的变化趋势一致,但GPM降水平均值较高,其中秋季表现最好;(3)年、月、日3个尺度下,尺度越精细化,相关系数越高、相对偏差越小,均方根误差越小;小时、日、月3个尺度下,降水阈值越低,产品尺度越粗糙,估测能力越高;降水阈值越低,产品尺度越精细,误报降水的比例越低;降水阈值越低,综合探测能力越高;(4)小时尺度下,在0.5~1 mm·h^(-1)区间,GPM虽然对降水事件略有高估,但拟合效果较好。【结论】综合来看,GPM日尺度降水数据产品精度在浙江省有较大应用潜力。

GPM与TRMM降水数据在海河流域的精度对比研究

[目的]对GPM与TRMM降水产品在海河流域的测量精度进行对比研究,以评估TRMM及GPM数据在海河流域的适用性。[方法]以海河流域为研究区,利用35个气象站点2014年4—10月的实测降水量数据在月时间尺度上对两代降水产品利用决定系数R2和相对误差BIAS进行精度评价。[结果](1)卫星降水产品与气象台站实测降水量决定系数从TRMM数据的0.758 2提升至GPM数据的0.7607,斜率K从TRMM数据的0.810 5提升至GPM的数据的0.833 5。(2)TRMM与GPM降水产品差别较小,虽两者均轻微低估了降水量,但整体上精度较高且GPM略优于TRMM。[结论]GPM IMERG降水产品在海河流域月尺度的高空间分辨率水文分析方面具有很好的应用前景。

GPM卫星降水数据产品适用性评价——以雅鲁藏布江为例

卫星降水产品作为雨量计布设稀疏区域的重要数据补充,其时空精度对水文模拟、预测至关重要。位于高寒区的雅鲁藏布江流域是典型的缺资料区域,通过定量指标与分类指标结合的方式评估GSMap和GPM-IMERG两种卫星降水产品在这一地区的适用性。结果表明:两种卫星降水产品均能准确探测到降水事件的发生情况,相比于其上一代TRMM卫星降水数据,两种卫星降水数据与实测地面降水数据相比,精确度更高(Bias<0.579)、相关性更显著(CC>0.902)。两种卫星降水数据与地面实测数据相关性的空间分布规律一致,均为在流域中游相关性强,而上游、下游较弱。对于雅鲁藏布江流域,GPM卫星降水产品相比与TRMM卫星降水产品具有较好的适用性,更能满足水资源开发利用对数据的需求,未来可与地面观测数据融合生成更为可靠的降水数据系列。

GPM IMERGE卫星遥感降水数据在巢湖流域的精度评价

以处于湿润区的巢湖流域为研究区,利用120个地面站点2016年1月至2017年2月的实测降水数据,评估了GPM IMERGE降水数据在研究区的适用性和分布规律。结果显示:(1)GPM产品对巢湖流域降水的估测能力总体较高。日尺度上,GPM产品均表现出较高的线性相关性(R>0.78)和较低的均方根误差(RMSE<8.62 mm),但对降水存在一定程度的高估(BIAS>9.52%)。在季节尺度上,GPM数据与地面站点数据在夏季相关性最高(R>0.8),但均方根误差也最高(RMSE>13.8 mm)。(2)降水强度对GPM产品的探测精度存在影响,降水强度过低(0.1 mm/d)或过高(50 mm/d)对GPM的探测能力均有削弱。(3)流域中部GPM数据和地面站点降水量的相关性较边缘更高;准实时产品在流域西南部绝对误差较大,但经地面站点校正后的GPM-F产品在流域内绝对误差分布较平均;流域内多数站点的GPM数据高估了降水。(4)相比准实时产品,经地面站点校正的GPM-F产品在秋冬季和高强度降水中的精度较准实时GPM-E和GPM-L产品均有提升,但导致了更严重的高估情况。因此,在选择GPM产品进行流域降水分析及水文模拟时,应结合时效性要求、研究的时间尺度和降水强度等条件综合考量,并在研究流域做适当精度评估后选用。

基于ATPRK算法的2019年华中地区GPM降水数据降尺度研究

新一代GPM卫星为全球环境监测提供了高时效、高精度的降水数据源,但其低(0.1°)空间分辨率限制了推广应用。利用2019年华中地区GPM_Imerg逐月产品和306个地面气象站点资料,引入NDVI、高程、水汽、经纬度等降尺度因子,构建area-to-point regression kriging(ATPRK)、地理加权回归(GWR)和随机森林(RF)降尺度模型,将原始GPM数据空间分辨率提高至1 km×1 km,通过对比模型精度差异,探究ATPRK算法的应用潜力。结果表明,ATPRK算法降尺度后的数值精度显著提高,较好解决了原GPM数据低空间分辨率问题;与GWR、RF模型相比,ATPRK模型在复杂地形区对GPM数据降尺度应用具有一定优势;华中三省降水中心位于幕阜山、湘东、洞庭湖一带,并向西、北方向逐渐减少;此外地形起伏和水汽增加会使GPM降水产品精度下降,尤其是在鄂东南、湘北、湘东地区的适应性普遍较差。

基于GPM数据的肃南地区降雨侵蚀力计算

利用GPM逐日降雨资料结合随机森林非线性回归原理拟合降雨格点值与经度、纬度、DEM、坡度、坡向的关系从而建立肃南地区100m分辨率的降雨量降尺度模型,进而采用章文波公式得到区域精细尺度降雨侵蚀力。结果表明,肃南地区降雨侵蚀力介于48.24MJ·mm/(hm2·h·a)~187.56MJ•mm/(hm2·h•a),呈现自南向北减少格局。站点数据独立验证显示,该降尺度模型的R2达到0.83和0.95,降雨量和降雨侵蚀力的RMSE分别为51.02mm、35.17MJ·mm/(hm2·h·a),证明该方法具有较高准确性。

基于多元线性回归模型和GPM数据的济宁市降水量空间分布研究

针对GPM降水产品低空间分辨率的缺陷,本文济宁市为研究,利用地形、海陆位置、水汽等降尺度因子运用多元线性回归模型对区域2018年GPM数据进行降尺度分析。结果表明:研究区多元回归降尺度模型为:GPMds=-1.429XY+1.136ELE-3.019WV+6 479.893 (R2=0.62,P <0.05),能够很好拟合降尺度因子与降水量分布之间的关系。降尺度后的产品与原GPM具有相似空间一致性,但其展示更多细节分布信息。利用11个站点进行独立验证显示,其R2达0.99,ME和RMSE仅为9.09、11.45 mm,表明该降尺度具有稳定性和可靠性。

大数据平台在政府绩效管理中的应用研究

厘清大数据平台对政府绩效管理的赋能机制,有助于推动数字政府建设和提高政府治理现代化水平。从数据、技术、组织和环境四个维度剖析大数据平台对宏观层面政府绩效管理的赋能机制。具体来看,大数据平台通过强化绩效管理对象精准识别、实现动态全程监控、提高绩效分析科学化水平、完善信息披露机制、重塑管理流程和组织结构及优化组织外部环境赋能政府绩效管理。基于全国PPP综合信息平台的案例研究后发现,大数据平台在政府宏观风险管理、技术效率提升、组织协调和稳定外部环境预期等方面发挥积极作用,同时也存在部门间数据共享不足、技术应用不充分、组织结构融合性不够以及外部监管薄弱等问题。政府绩效管理的数字化进程不可避免,应明确政府绩效管理的功能定位,提高数据共享度、拓展技术应用空间、增强平台建设的组织融合度以及优化平台的环境拟合度,从而提高其应用于政府绩效管理的质量和效果。

多时间尺度下遥感降水产品与再分析降水产品在海河流域适用性对比分析

为了综合评估热带降雨测量卫星(tropical rainfall measuring mission,TRMM)、全球降水测量计划(global precipitation measurement,GPM)遥感降水产品和MERRA-2再分析降水产品在海河流域的适用性,基于流域内57个气象站点2014年3月—2018年2月期间的逐日实测降水数据,选用相关系数、均方根误差、平均绝对误差、相对误差等评价指标,对比分析三者在海河流域年、季、月多时间尺度观测精度。结果表明:在年、季、月时间尺度上,GPM数据与站点实测数据的相关性均为最优,TRMM相关性均最弱。在3种时间尺度下,MERRA-2再分析数据在海河流域的数据精度最高,GPM次之,TRMM数据误差最为明显。TRMM、GPM在年度、季度降水量上均存在一定的高估现象,TRMM表现出对降水的高估现象更加明显,但是夏季GPM相对误差略高于TRMM数据。总体上,3种降水产品在海河流域均具有较好的适用性,但MERRA-2与GPM在海河流域的适用性较好且优于TRMM,GPM在弱降水观测能力方面较TRMM明显增强,但强降水监测能力仍有待提升。

IMA平台分区分析方法研究

依照综合模块化航空电子系统(Integrated modular avionics,IMA)平台的健壮性分区特点,IMA平台必须能够为驻留应用和驻留功能提供健壮分区隔离和其他保护能力,这些措施要允许多个驻留应用共享一个平台及平台上的资源,且自身的资源支持系统级分布功能在容错网络上运行。根据综合模块化航空电子系统开发指南与认证考虑RTCA DO-297标准中关于IMA平台健壮性分区、安全性以及认可证明数据的要求,本文对IMA平台分区分析展开研究,重点对IMA平台及其组件通用处理模块(General processing module,GPM)、航空数据网络ARINC664交换机和远程数据集中器(Remote data concentrator,RDC)进行分区分析方法的研究。给出每个组件的分区分析策略和目标,明确每个任务需要进行的活动,为IMA平台及其组件的健壮性分析、缓解潜在风险、安全性分析和认可提供充足的证据。

多源数据融合对IMERG降水产品的改进

全球降水测量计划的最新卫星降水产品(Global Precipitation Measurement,GPM)虽然提供了更精细的空间分辨率,但是受限于地形、气候等自然因素,GPM(IMERG)产品在不同区域仍存在较大的系统偏差和随机误差,因此在水文应用方面通常需要预先校正。以渭河流域为典型示范区,选取2014年4月至2015年12月的地面实测降水数据为参照值,引入由遥感土壤水分数据反演的降水数据集SM2RAIN-CCI,通过加权最小二乘估计的融合方法提升IMERG的数据质量,并在日尺度上对IMERG产品和融合数据进行评估分析。结果显示:在站点尺度上,尽管BIAS的提升有限,但融合数据的CC和RMSE都有明显改善,特别在流域中低纬度区域融合效果良好;比较时间序列上的流域逐日平均降水量,融合数据能有效减小统计误差;在空间分布上,融合数据的各项统计误差较原始IMERG数据均有较大的改善。

基于改进的湿润地区站点与卫星降雨数据融合的洪水预报精度分析

目前卫星降雨数据是水文研究中重要的数据来源,但其精度尚未达到洪水预报的要求。将TRMM3B42RT、TRMM 3B42、GPM IMERG Early及GPM IMERG Late分别与站点实测降雨数据融合,并利用HEC-HMS模型进行洪水模拟,从而改进卫星降雨洪水预报精度。结果表明,卫星降雨数据在经过与实测降雨数据的融合处理后,误差明显降低,相关系数由0.7提高到0.9以上,进而提高了模拟洪水的精度,在洪水预报方面有一定的可行性。

齐齐哈尔市降水量季节性分布研究

文章以济宁市2019年逐月GPM降水产品为基础,引入1 km空间分辨率的海拔、经度、纬度等降尺度因子空间数据,基于地理加权回归(GWR)模型实现GPM产品降尺度研究。结果表明:GPM降水产品在降尺度前后具有一致的空间分布趋势,但经GWR降尺度后数据空间分辨率显著提升,能准确模型区域降水分布细节信息;降尺度前后的数据呈现良好一致性,具体为型的R2介于0.81-0.95之间,MAE为3.26-36.74mm,RMSE为2.12-28.23mm。降尺度结果显示,区域降水量空间分布与年内分配不均衡,降尺度中心在春夏季呈逆时针移动,在秋冬季呈顺时针移动。

长三角地区常用遥感降水产品质量评估

长三角地区是中国经济最发达地区之一,选定较好的卫星降水产品是进行科学防灾减灾的重要环节。基于地面气象站降水实测数据,采用7种指标对目前中外常用遥感降水产品热带降水任务卫星(tropical rainfall measurement mission,TRMM)、气候预测中心校正产品(climate prediction center morphing technique,CMORPH)、全球降水计划数据集(global precipitation measurement,GPM)以及中国自动站与CMORPH降水产品融合数据集(China merged precipitation analysis,CMPA)在长三角地区的适用性进行评估。结果表明:在年尺度,CMPA产品质量最优,相关系数达到0.95;在季节尺度,冬季GPM最优,夏季TRMM最优;平原地区比山区地区的产品质量要好。融合多降水产品的高精度产品未来将成为科学防灾减灾的重要数据。

GPM卫星降水数据在黑河流域的适用性评价

论文分别从时间和空间两个角度对GPM卫星降水数据在黑河流域适用性进行评价。以TRMM卫星的降水产品和气象观测站点实测的降水数据作为参考,选用相关系数(R)、均方根误差(RMSE)、相对误差(BIAS)、平均误差(ME)以及标准偏差(SD)多种统计分析指标进行精度评价。结果表明:1)GPM卫星降水数据具有与观测数据较好的一致性以及良好的时间模式;2)GPM卫星降水数据与观测数据之间有着较高的相关系数(R>0.72)以及较低的误差范围(-0.59%～1.62%);3)相比TRMM,GPM具有较低的均方根误差(RMSE<28.76),尤其是对夏季降水,GPM具有相对更高的相关系数(R>0.76)和更小的相对误差(BIAS<1.14);4)卫星估测降水量的精度与高程具有明显的相关性。总的来说,GPM卫星降水数据在地形复杂的干旱半干旱区域也能够具有较好的精度,能够较为准确地反映干旱半干旱地区的降水分布。

基于GPM和GPR算法烟台降雨量空间分布预测研究

高分辨率降水栅格面数据对精准农业、智能水务建设至关重要。文章以2019年GPM卫星降雨数据、地面观测和空间协变量数据为基础,建立了基于高斯过程回归算法(GPR)的非线性拟合模型,进而对烟台市的降水量进行了空间分布预测研究。结果表明,GPM与地面降水数据具有良好空间一致性,二者间相关性系数达0.51。GPR算法利用协变量较好拟合了区域降水量空间分布规律,其R2达0.71,MAE和RMSE为32.81 mm、39.99 mm。模拟得到烟台市降水量空间分布不均衡,高值区分布于东南海岸线内侧及中北部,低值区位于区域西部和海岸线边缘地带。

基于ConvLSTM网络的多源降雨融合方法

针对现有实测和预报降水资料时空误差显著的问题,以雅砻江流域为研究区域,基于全球降雨观测计划(GPM)数据、流域地形资料及国家级气象站降雨观测资料,采用能够同时考虑数据时间和空间特征的ConvLSTM网络构建了多源数据驱动降雨融合模型,并采用该模型得到了雅砻江流域0.05°分辨率的日降雨融合数据集.结果表明:所提模型降雨融合结果与实测面雨量相关系数可达0.91,平均绝对误差和均方根误差较GPM原始降雨数据、地理加权回归方法及长短期记忆网络(LSTM)模型融合降雨数据有所提高.

基于遥感数据的不确定性的农业水资源优化配置研究——以漳河灌区为例

针对现有农业水资源优化配置存在的空间分辨率较大,忽略降雨量参数的时空变异性,难以满足实际生产中更精确的管理要求的问题,以湖北省漳河灌区典型枯水年为例,采用基于遥感数据的水资源优化配置方法,分析全球降雨测量数据和多年雨量站站点数据关系,获取漳河灌区典型年空间降雨量数据集。在此基础上,将区间数、模糊区间数、模糊可信性约束规划以及作物水分生产函数耦合到一般非线性优化模型框架内,构建模糊区间可信性约束非线性规划模型,以经济效益为优化目标,对漳河灌区不同分灌区生育期内各个月的农业灌水量进行优化配置。优化结果表明:模型可以有效处理配置系统的复杂非线性、不确定性和违规风险问题,不同可信水平下的优化配水方案能够为灌区管理者提供丰富的决策指导,促进灌区农业水资源高效利用与精准管理。