【摘 要】
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利用多种定量指标和分类指标,评估PERSIANN-CDR(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Climate Data Record)和TRM
【机 构】
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北京师范大学水科院研究院,北京100875;城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室,北京100875;北京师范大学水科院研究院,北京,100875
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利用多种定量指标和分类指标,评估PERSIANN-CDR(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Climate Data Record)和TRMM 3B42 V7(Tropical Rainfall Measuring Mission 3B42 V7)两种降水卫星产品在雅鲁藏布江流域的反演精度,并首次在雅鲁藏布江流域使用降水量体积分类指标对卫星数据的适用性进行评价.结果 表明:(1)降水卫星数据的偏差主要表现在微量和重度降水的偏差上,两种降水卫星数据总是高估了弱降水,低估了强降水,PER-SIANN降水卫星要比TRMM降水卫星对降水数据偏离程度小;(2) PERSIANN-CDR降水卫星数据与地面实测数据的相关系数为0.663,偏差为0.845,TRMM 3B42 V7降水卫星数据与地面实测数据的相关系数为0.666,偏差为0.579.只考虑定量指标的评价体系,两个降水卫星数据的精度差异相对较小;(3) PERSIANN-CDR卫星数据在各站点的各分类指标数值范围均比TRMM 3B42 V7卫星数据的指标数值范围大,PERSIANN-CDR卫星数据对降水事件和降水量的反演精度要高于TRMM 3B42 V7卫星数据.考虑降水量分类指标的评价指标体系比单纯使用传统定量指标评价降水卫星数据更能有效地反映出降水卫星对资料稀缺的高寒地区地面降水特征的捕捉能力.
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