【摘 要】
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TRMM降水数据有效性已在多个地区得到验证,但其空间分辨率不能满足小尺度区域研究对降水数据的精度需求.该文融合气象站点常规资料、遥感卫星数据、DEM等数据,获取降尺度模型所需的地形因子和气象因子(MODIS05水汽指数),基于地形降水机理构建特色降尺度因子与局地降水关系模型,得到基于水汽指数的降尺度模型(TRMMMOD05),将中国华东地区2005-2015年空间分辨率为0.25°×0.25°的平均TRMM月降水数据降尺度为1 km×1 km分辨率,并利用站点实测降水数据对降尺度结果进行精度评价.研究表明
【机 构】
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成都理工大学地球物理学院,四川 成都610059;成都理工大学旅游与城乡规划学院,四川 成都610059;成都理工大学旅游与城乡规划学院,四川 成都610059;中国海洋大学海洋地球科学学院,山东 青
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TRMM降水数据有效性已在多个地区得到验证,但其空间分辨率不能满足小尺度区域研究对降水数据的精度需求.该文融合气象站点常规资料、遥感卫星数据、DEM等数据,获取降尺度模型所需的地形因子和气象因子(MODIS05水汽指数),基于地形降水机理构建特色降尺度因子与局地降水关系模型,得到基于水汽指数的降尺度模型(TRMMMOD05),将中国华东地区2005-2015年空间分辨率为0.25°×0.25°的平均TRMM月降水数据降尺度为1 km×1 km分辨率,并利用站点实测降水数据对降尺度结果进行精度评价.研究表明:TRMMMOD05模型显著提升了TRMM降水数据的空间分辨率,改善了原始数据精度,模型的估算精度总体略高于基于滞后性归一化植被指数的降尺度模型(TRMMLNDVI),能较好地刻画复杂地形对区域降水的空间异质性影响,可为气象站点稀疏或地形复杂地区获取可靠的降水数据提供技术支持.
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