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。

基于GPM数据和XGBoost算法的降雨侵蚀研究

针对传统获取降雨侵蚀力空间不准确问题,提出降雨侵蚀力提取。研究表明,降雨侵蚀力与GPM降水呈显著正相关,拟合降雨侵蚀力与间非线性关系降雨侵蚀力高值区集中于珠三角和阳江南部。为类似区土壤流失模拟提供技术参考。

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。

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。

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。

GPM卫星遥感降水产品在赤峰市的应用研究

多源卫星遥感降水产品在时空分辨率方面展现出极大优势,然而其与地面观测降水量之间一致性探究仍然不足。选取赤峰市2020年26个标准气象站点的逐月降水量观测数据,定量评估GPM降水量产品的可靠性。结果显示,2020年赤峰市逐月降水量空间分布不均衡,降水量分布中心在1月~5月呈顺时针由北向南移动,在6月~12月呈顺时针由北向西移动。该地年降水量介于286 mm~581 mm,年降水量分布中心位于南部丘陵、北段山地地带;而东部平原、西部高原地区最少。独立验证显示,GPM数据对赤峰市月降水量捕捉精度R^(2)=0.98,MAE和RMSE分别为2.07 mm、3.13 mm;对年降水量捕捉精度度R^(2)=0.75,MAE和RMSE依次为30.74 mm、33.23 mm。评价结果显示赤峰市GPM降水量产品可靠性较高,在区域水文气象方面具备良好应用价值。

基于FuncNN的海河流域GPM降水产品空间降尺度分析

针对星际降水产品低空间分辨率问题,文章以GPM_IMERG产品为降尺度目标,综合地面实测降水量及地形、NDVI和海陆位置数据,构建基于FuncNN算法的海河流域降尺度模型,将海河流域GPM数据提升至500m分辨率。结果表明:经降尺度后,GPM数据优化了空间细节表现力,不牺牲数值捕捉精度,相比于降尺度之前显著改进,GPM数据在海河流域具有可替代性。

新疆昌吉地区降水空间分布特征研究

随着强烈人类活动与复杂气候变化,西北干旱区降水量分布格局发生了很大变化。为更好地理解昌吉州降水量空间分布特征,采用地理空间数据构建基于随机森林回归算法的降尺度模型,对昌吉GPM卫星降水数据进行降尺度处理,最后利用地面观测数据进行降尺度精度验证。结果表明,研究区原GPM数据的块基比为6.29%,存在强烈空间自相关性;与原始GPM数据相比,降尺度后的GPM降水量与地面观测值之间的R2提升了62%、MAE和RMSE分别降低了24%、31%;降尺度技术生产了昌吉州降水量精细栅格面,区域降水量呈现自东向西、自南向北减少分布格局。

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。

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。

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.

时序InSAR的贵州地质灾害监测

针对传统地质灾害监测手段无法进行全天时、全天候、大范围面状监测的这一现状,运用时序InSAR技术,以及L波段SAR数据、数字高程模型获取了研究区形变序列,并结合全球降水数据、实地调查数据、矿区采空区覆岩移动分带进行了成因分析。实地调查数据验证了小基线集InSAR技术识别地表形变具有较高的可靠性。通过引入全球降水计划GPM多星降水反演产品IMERG中的逐月降水数据分析了P2滑坡隐患点变形规律,发现在降雨多发期,隐患滑坡点变形速度明显增大。实验结果证明,时序InSAR技术在大面积地质灾害多发区中可以有效发挥作用,可为防灾减灾工作提供参考。