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题名基于GWRBoost的多源降水融合方法
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作者
田瑞
李文韬
段青云
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机构
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
中国气象局水文气象重点开放实验室
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出处
《南水北调与水利科技(中英文)》
北大核心
2026年第1期196-205,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(W2431029)
河海大学校内基本科研业务费项目(B240203007)。
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文摘
为弥补传统地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型难以构建复杂的非线性关系的不足,采用多源降水融合通过融合技术综合不同数据源的优势,获取全面、准确的降水信息。基于梯度提升的地理加权集成方法(geographically weighted gradient boosting method,GWRBoost)进行降水融合,在保留线性模型的基础上补充模型对非线性特征的捕捉能力。以汉江上游为研究区,分别用GWR和GWRBoost方法构建地面站网与GPM卫星降水数据的融合模型,根据降水估计的精度评估和空间分布验证GWRBoost方法的有效性。结果表明:GWRBoost能大幅降低降水的估计误差,反映真实的降水空间分布。相比原始GPM降水数据,GWRBoost估计降水的均方根误差和相对误差分别降低35.61%和82.42%,平均关键成功指数提升26.53%;相比于原始GWR模型,GWRBoost的平均绝对误差和相对误差分别降低11.27%和45.30%。GWRBoost能够获得更准确的降水融合数据,可为多源降水融合行管领域提供可行的技术路线。
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关键词
降水融合
GPM
IMERG
GWR
gwrboost
汉江上游
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Keywords
precipitation fusion
GPM IMERG
GWR
gwrboost
the upper Han River
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分类号
P339
[天文地球—水文科学]
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