TY - A2的你,雅蕾盟——詹Chesheng盟——汉剑盟——胡,施盟——刘Liangmeizi盟——咚,宇轩PY - 2018 DA - 2018/02/28 TI -空间降尺度的流量月度和年度降水使用回归算法在山区SP - 1506017六世- 2018 AB -作为基本组件在物质和能量循环,降水与高分辨率和精度具有重要意义对水文、气象、生态研究。因为卫星测量降水常常是太粗了实际应用,有必要开发空间降尺度算法。在这项研究中,我们研究了两种降尺度算法基于多元线性回归(高)和地理加权回归(吉尼斯世界纪录),分别。他们用来缩减规模从全球降水测量获得年度和月度降水(GPM)在横断山脉的使命,中国西南部,从10公里××1公里10公里1公里。地面观测数据被用来验证缩减规模降水的准确性。结果表明, ( 1 ) 吉尼斯世界纪录的表现比高回归降水在归一化植被指数(NDVI)和数字高程模型(DEM); ( 2 ) 吉尼斯世界纪录模型的系数显示强烈的空间异质性,但空间意味着标准化系数非常类似于标准化系数高的intra-annual模式:一般归一化植被指数呈正相关降水当月降水量在166毫米;民主党降水负相关,特别是在湿月像7月和8月;民主党对降水的贡献比归一化植被指数; ( 3 ) 残差的校正是必不可少的MLR-based算法但应该远离GWR-based算法; ( 4 ) GWR-based算法而不是MLR-based算法比原始流量降水产生更准确的降水。这些结果表明,吉尼斯世界纪录是一种很有前途的方法在卫星降水降尺度研究,需要进一步研究。SN - 1687 - 9309 UR - https://doi.org/10.1155/2018/1506017 - 10.1155 / 2018/1506017摩根富林明的进步气象学PB - Hindawi KW - ER