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穆斯塔法Ozbuldu Irvem艾哈迈德, ”评价卫星和再分析降水产品使用GIS流域在土耳其”,气象学的进展, 卷。2019年, 文章的ID4820136, 11 页面, 2019年。 https://doi.org/10.1155/2019/4820136
评价卫星和再分析降水产品使用GIS流域在土耳其
文摘
利用卫星和再分析降水产品,补充数据来源,对水文气象应用稳步上升,尤其是在数据稀疏地区。然而,这些数据集的准确性往往缺乏,特别是在土耳其。本研究评估的准确性卫星降水产品(TRMM 3 b42v7)和再分析降水产品(NCEP-CFSR)对雨量计观测1998 - 2010时期。25的平均年降水量盆地在土耳其使用雨量计计算降水数据从225个车站。逆距离权重(IDW)方法被用来计算每个区域降水利用GIS盆地。根据统计分析的结果,确定系数TRMM产品给满意的结果(R2> 0.88)。然而,R2CFSR数据集的范围从黑海盆地东部的0.35到0.93西地中海盆地。RMSE计算是95.679毫米和128.097毫米TRMM和CFSR数据,分别。TRMM的了无结果数据显示6盆地非常好的性能,而PBias值显示很好的性能7盆地。CFSR的了无结果数据显示很好的性能3盆地,而6盆PBias值显示很好的性能。
1。介绍
沉淀,这是最重要的一个组成部分水文循环,提供水文的基本输入数据、气候学、生态、和农业模型(1]。这些模型的可靠性取决于的准确性和连续性降水数据在空间和时间分辨率2甚至在区域复杂的山岳志[3]。
降水数据通常从稀疏和离散观测站点获得。在大多数地区,所需的数据不容易访问的地区,没有或可靠的降水数据不足4,5]。此外,获得降水数据从地面站点包含空间表示错误6,7]。尽管它们的重要性,当前气象监测站不足,尤其是在山区人烟稀少且分布不均使得很难获得准确的降水数据在土耳其。除此之外,大部分的站位于特定的地方(即。、城市和机场);因此,这些站点可能不正是代表了区域坐落其中。然而,卫星降水产品提供更准确和连续观测数据(8)来确定区域降水分布用于整个世界。
今天使用的一些卫星降水产品如下:热带降雨测量任务(TRMM) (8),立体图像基于气象卫星卫星降水产品(H-SAF EUMETSAT) (9)、降水估计使用人工神经网络从遥感信息(PERSIANN) (Hsu et al ., 1997),集成多卫星全球降水测量(GPM-IMERG)[检索10气候预测系统),再分析(CFSR) [11),和亚洲Precipitation-Highly观测数据集成解决对水资源评价(阿佛洛狄忒)[12]。
TRMM, NASA(国家航空和宇宙航行局)合作和JAXA(日本宇宙航空研究开发机构),推出在1997年约350公里的高度,以确定降水的时空分布在热带地区,并提供一个更好地理解气候变化(13]。
在研究水文建模非洲赞比西河流域范围内的大坝项目,因为没有足够的观察站在该地区,降水数据进行了分析通过使用卫星降水产品,TRMM 3 b42,饥荒预警系统,2.0 RFE, NOAA /中国共产党,和CMORPH,通过比较其准确性。结果,虽然这是确定CMORPH预测降雨有超过50%的准确率,TRMM 3 b42产品,这是接近,但包含了数据记录,是首选的造型14]。
研究相比,中国还PERSIANN-CDR、TRMM CFSR,常用的高分辨率的全球降水产品,以观察到的降水。的结果进行分析,确定降水数据来自TRMM给了更紧密的结果比其他每月观测数据。时宣布PERSIANN-CDR TRMM产品可能可靠的错误预测流域的径流,CFSR发现不同于盆地盆地(2]。
在埃塞俄比亚进行的一项研究中,研究人员测试了三个卫星降水产品改善的空间预测降水。测试表明,MPEG, EUMETSAT的产物,称为多传感器降水估计,CFSR提供最准确的降水估计。MPEG和CFSR卫星占大约78 - 86%的降雨量变化的解释为38台,而TRMM解释说只有17%的变异(15]。
在一项研究中,在湄公河流域,进行卫星数据,相比中国,他们再分析产品(TRMM PERSIANN-CDR,阿佛洛狄忒,MERRA2 CFSR,和时代)对地面降水数据。阿佛洛狄忒被选为参考比较。一般来说,TRMM PERSIANN-CDR卫星数据显示的可靠性高于再分析产品在空间和时间尺度。MERRA2再分析产品更可靠的颞可变性,但降水的低估。另外两个再分析产品CFSR ERA-Interim由于大高估(相对不可靠16]。
的准确性CFSR卫星太阳辐射数据检查以哈塔省在土耳其。统计结果表明,每月数据弱相关(R2= 0.02 - -0.73)。根据这些结果,这是不明智的使用CFSR数据集没有观测到的太阳辐射数据(17]。
卫星降水产品的可靠使用,视为降水数据在许多水文、气候、和农业模式,需要根据不同地区、气候区进行验证。因此,从降水观测台站数据用于验证这些数据并确定他们的错误18]。
在这项研究中,TRMM卫星的准确性和CFSR再分析降水数据覆盖1998 - 2010年对土耳其的盆地是评估。年度平均区域降水数据集与观测数据使用四个统计分析。这是第一个研究区域降水数据的比较和TRMM CFSR产品在土耳其。
2。材料和方法
2.1。研究区域
土耳其位于36°之间和42°北东经度纬度和26°-45°。其总降雨面积779 452公里2。土耳其25大规模水文流域。盆地的平均年径流总量是1860亿米3(19]。盆地的位置在图1。
2.2。观察到的降水数据
观察已经完成总指挥部的气象学(DMI)在土耳其使用雨量数据。雨量数据桶类型和0.2毫米的精度。地面基地属于DMI数据观测点在盆地从先前的研究获得了Kayhan和艾伦19]。他们计算年平均降水盆地使用IDW方法。这些数据被用来评估的准确性基于卫星和地面数据再分析产品进行比较。盆地的站的数量,大小,观察平均区域降水在表1。
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研究气象监测站的位置和高程区域如图2。
2.3。TRMM 3 b42v7降水数据
TRMM 3 b42v7月度降水数据涵盖了1998 - 2018年对土耳其已经下载https://mirador.gsfc.nasa.gov/NetCDF格式。TRMM卫星的空间分辨率为0.25°(约。27.8公里)。下载的数据转移到ArcGIS软件。
2.4。CFSR降水数据
CFSR(气候预测系统再分析),耦合atmosphere-ocean-land系统,开发NOAA-NCEP和提供了气象参数包括降水、温度、风速、相对湿度、和辐射,从1979年至今21- - - - - -23]。CFSR数据集包含6个小时天气预报数据由美国国家气象局。CFSR提供了最大和最小温度(°C),降水(毫米),风速(米/秒),湿度(%)和太阳辐射(MJ / m2世界上任何点的)值1979 - 2010年。CFSR卫星的空间和时间分辨率为0.35°(近38公里)和6个小时。土耳其CFSR降水数据(1979 - 2010)获得https://rda.ucar.edu/与一个扩展的csv文件。格式。
2.5。逆距离权重(IDW)
逆距离权重(IDW)是使用最广泛的nongeostatistical插值方法,从运营商要求很少的参数。它尤其可以使用数据集的缺乏和其他技术受到错误的影响。IDW方法是当地一个中间值估算方法因为它生成,从相邻点估计。一个数据点的重量成反比的平方距离网格单元。IDW方法执行未知点的估计通过使用点的距离彼此的重量计算。IDW的计算公式,给出了下列方程(24]: 在哪里Zj是未取样的位置值,Z我是已知的细胞的价值,β是重量,δ是平滑参数。分离的距离hijk是衡量一个三维的欧式距离。hijk由以下方程计算(24]: Δ在哪里x和Δy是未知和已知点之间的距离根据参考轴,分别和Δ吗z指的是高度测量的第三点。
2.6。统计方法
四个统计方法确定系数(R2),均方根误差(RMSE), PBias(百分比偏差),和Nash-Sutcliffe模型效率系数(研究)是用于评价降水产品对测站数据。
确定系数的数据之间的线性关系的程度计算卫星降水和测站由以下方程:
均方根误差(RMSE)代表的平均标准偏差预测的观察(25- - - - - -28]。卫星降水之间的权值计算数据和测站数据由以下方程:
百分比偏差(PBias)措施的平均趋势模拟数据大于或小于观察同行(29日]。PBias值计算使用以下方程:
Nash-Sutcliffe模型效率系数(研究)是一个规范化的数据决定的相对剩余方差的大小与测量数据方差(30.]。正值表示估计是好的,而一个负值表明估计能力差(31日]。计算了无所示以下方程: 在哪里G我观测站测量,测站测量的平均值,年代我基于卫星的估计,n是对数量的数据。
分析了无可以采取在−1和1之间的值。提出的性能评级Moriasi et al。31日)在本研究应用。模拟的结果是令人不满意的如果了无低于0.50,满意的如果在0.50和0.65之间,如果在0.65和0.75之间,好,很好,如果在0.75和1之间。给出了无和PBias评估类表2。
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3所示。结果与讨论
3.1。观察到的年平均降水量
属于地面降水数据从225个观测点气象学的总指挥部,土耳其,是用来计算年平均降水对所有盆地使用IDW方法从先前的研究Kayhan和艾伦19]。年平均降水总量的结果表3。
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3.2。TRMM卫星降水空间分布数据
数据下载NetCDF格式已经转移到ArcGIS软件。区域降水地图创建所有盆地利用IDW插值方法,并为2005年12月降水的区域分布地图在图给出3。每年总TRMM降水从地域分布地图帮助获得GIS直方图计算表4。
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3.3。CFSR降水空间分布数据
获得每日CFSR降水数据从1161年土耳其站从1979年到2010年被转移到MS Excel程序。过平均月度和年度降雨计算盆地。区域降水地图创建所有盆地利用IDW方法。区域年降水量分布地图所有盆地的土耳其,2005年,其中一个给定的图4。年均CFSR降水从地域分布地图帮助获得GIS直方图计算表5。
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的比较观察,CFSR TRMM平均降水数据如图5。平均降雨雪高于观察所有流域降雨雪。此外,CFSR数据有更高的降水量比TRMM资料除了西方黑海盆地主要是山区的地方。
3.4。的结果R2和RMSE分析
TRMM降水数据的统计分析的结果如表所示6。确定系数(R2)通常被观察到0.90以上。这表明TRMM资料在高线性关系的数据测量降水观测站。平均权值的流域年降水量总额计算为95.679毫米。最高的RMSE值计算Coruh盆地(215.11毫米),和最低的RMSE值确定货车湖盆(32.85毫米)。
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CFSR降水数据的统计分析结果给出了表7。确定系数(R2)通常被观察到0.60以上。东黑海盆地(R2= 0.35),Coruh盆地(R2= 0.51)和阿拉斯盆地(R2= 0.58)仍然在这个值,以便CFSR降水数据的准确性对这些盆地是不可接受的。可以看出CFSR数据在其他盆地良好的线性关系,降水观测的数据测量站。
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平均权值的流域年降水量总额计算为128.10毫米。最高的RMSE值计算Coruh盆地(328.47毫米),和最低的RMSE值确定杰伊汉盆地(34.40毫米)。
3.5。PBias评估的结果
PBias的最优值是0.0,震级较低的值指示准确模型模拟。正值表示模型低估偏见,负值表示模型高估倾向(29日]。在这项研究中,PBias值计算流域−28.79%和2.73%之间,给图6。PBias值被发现积极的4.59%和2.73%的Asi和黑海东部盆地,分别。这些积极的价值观表明这些盆地的区域降水被TRMM低估。发现消极PBias价值高估了平均降雨量为23盆地。
PBias值计算流域−43.63%和0.47%之间,如图7。根据PBias值,估算能力被发现非常好的Susurluk,安塔利亚,布尔达尔湖,锡兰Akarcay,凡湖和盆地。这些震级较低的值表明对这些盆地CFSR数据更准确。发现消极PBias价值高估了平均降雨量为22盆地。
3.6。分析了无结果评价
分析了无统计分析给出了图的结果8。如图8正值表明,估计是好的,而一个负值表明估计能力很差。根据结果,估算能力被发现对10盆地。这些盆地统一雨量计分布和相对较高的沉淀。相比之下,估计能力测定不满意15盆地。这些盆地降水相对较低和位于山区。
结果CFSR了无统计分析的数据在图所示9。9盆地,阳性值表明,估计是好的,而17盆地有负值表明估计能力很差。看到安塔利亚,布尔达尔湖,杰伊汉盆地显示最佳的估计性能。
4所示。结论
在这项研究中,TRMM卫星的准确性和CFSR再分析降水产品进行统计,比较观察到的区域流域平均年降水量数据在土耳其。
根据测定结果的相关性,TRMM降水数据的一致性比CFSR降水数据的一致性和数据的观察。TRMM RMSE值数据被发现低于CFSR数据。最高的RMSE值计算Coruh盆地(215.115毫米),和最低的RMSE值确定货车湖盆(32.848毫米)。
PBias TRMM的评估结果数据显示,估计能力至少23盆地发现了令人满意的,只有两个盆地有令人不满意的估计。根据CFSR PBias评价数据,估计Susurluk能力被发现是非常好的,安塔利亚,布尔达尔湖,锡兰Akarcay,凡湖和盆地。然而,七个盆地有令人不满意的估计。
TRMM数据的估计能力的研究被发现是好的和令人满意的10个盆地和穷人15盆地。看到Susurluk,北爱琴海,Asi, Van湖西地中海,安塔利亚盆地显示最好的估计能力。由于了无CFSR数据的统计分析,评估能力8盆地是好的和令人满意的,虽然17盆地是贫穷。看到安塔利亚,布尔达尔湖,杰伊汉盆地显示最好的估计能力。
巴博萨et al。32)解释说,TRMM降水数据给非常不同的结果从地面测站的降水数据,不推荐使用它每年的规模。然而,在我们的研究中,已经确定TRMM数据可以作为区域降水输入10个盆地在土耳其。这些盆地统一雨量计分布和相对较高的沉淀。相比之下,估计能力测定不满意15盆地降水相对较低和位于山区。TRMM和CFSR产品都有令人满意的预测能力的四个盆地。盆地安塔利亚,Van湖Susurluk, Gediz。
王等人。33)解释说,在东南亚湄公河的水文模型是由使用测站测量数据和TRMM数据作为降水输入。他们得出的结论是,使用TRMM降水数据更适合水文模型尤其是盆地低质量和数据不足。Worqlul et al。15]CFSR和TRMM数据相比,发现CFSR产生更好的结果。然而,在这项研究中,观察到比CFSR TRMM降水数据做出更好的预测。陈也发现类似的结果等。16]。
了无和PBias评价结果表明,TRMM降水数据可用于10盆地在土耳其作为一个区域的降水输入水文、气候、农业研究盆地基础上创建在土耳其。建议不同的降水预报产品进行分析的准确性为未来研究在土耳其。
数据可用性
热带降雨测量任务(TRMM) 3 b42v7月度降水数据涵盖了1998 - 2018年对土耳其拍摄https://mirador.gsfc.nasa.gov/NetCDF格式。气候预测系统再分析(CFSR)降水数据来自土耳其(1979 - 2010)https://rda.ucar.edu/datasets/ds093.2。在扩展csv。格式。使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
作者欣然承认美国宇航局戈达德太空飞行中心的TRMM 3 b42v7 NCEP-CFSR降水数据集的数据和开发者使气候数据开放获取。
引用
- 问:大河,z Guofeng l .源锋et al .,“TRMM降水数据的准确性在中国的西南季风区域,”理论和应用气候学,卷129,不。1 - 2、353 - 362年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- 问:朱,w .宣,l·刘,Y.-P。许”,评价和水文应用降水估计来自PERSIANN-CDR, TRMM 3 b42v7和NCEP-CFSR湿润地区在中国,“水文过程,30卷,不。17日,第3083 - 3061页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- m . Petracca l·p·D 'Adderio Porcu f, g . Vulpiani s Sebastianelli和s .普佳”验证的流量双频降水雷达(DPR)降水产品在意大利,“水文气象学杂志,19卷,不。5,907 - 925年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- l·m·c·d·阿马拉尔s .巴比里d·维拉et al .,“接地参照数据的评估和验证H-SAF降水产品在巴西,“遥感,10卷,p。1743年,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- a·博福特f . Gibier, p . Palany”三种卫星降水估计产品的评估和修正改善防洪在法属圭亚那,”国际遥感杂志》上,40卷,不。1,第196 - 171页,2018。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- Porcu f、l·米拉尼和m . Petracca”在验证卫星瞬时不确定性降雨估计与雨量器的运营网络,”大气研究卷,144年,第81 - 73页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- p t . t .健、d n . Khoi和n . x霍岩”评价五个网格降雨量数据集上奈河盆地模拟水流,越南,”国际数字地球杂志》上,12卷,不。3、311 - 327年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- g . Panegrossi d·卡塞拉·迪特里希et al .,“极端降水事件使用流量监测星座在地中海地区,”IEEE选择杂志的主题应用地球观测和遥感,9卷,不。6,2733 - 2753年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- l . j . Kaňak Okon、l·梅里和m . Jurašek在斯洛伐克Meteorology-Chapter:空间研究2016 - 2017,全国委员会COSPAR斯洛伐克共和国、斯洛伐克,2018。
- g·j·霍夫曼、d . t . Bolvin和e . j . Nelkin”集成多卫星检索中GPM (IMERG)技术文档,”2015年,http://pmm.nasa.gov/sites/default/files/document_files/IMERG_doc.pdf。视图:谷歌学术搜索
- 萨哈,s . Moorthi H.-L。潘et al .,“NCEP再分析气候预测系统,”美国气象学会的公告,卷91,不。8,1015 - 1058年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- a . Yatagai k . Kamiguchi o .荒川,a .岩漠n . Yasutomi和a . Kitoh“阿佛洛狄忒:构建一个长期每日亚洲基于稠密网格降水数据集的雨量数据网络,”美国气象学会的公告,卷93,不。9日,第1415 - 1401页,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- d . Shrestha r . Deshar, k .中村”夏季降水的特点在西高止山脉和缅甸西海岸,”国际大气科学杂志》上文章ID 206016卷,2015年,10页,2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- c . t . Liechti j . Boillat j.p. -马托斯和a·j·Schleiss”比较和评价采用卫星降水产品赞比西河流域的水文建模,”水文和地球系统科学》16卷,第500 - 489页,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- a . w . Worqlul Maathuis, a . a . Adem s s Demissie兰甘过世,和t . s . Steenhuis”比较的降雨估计TRMM 3 b42 MPEG和CFSR ground-observed塔纳湖流域的数据在埃塞俄比亚,”水文和地球系统科学,18卷,不。12日,第4881 - 4871页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- a·陈,陈d和c . Azorin-Molina”评估的可靠性在湄公河流域降水数据:一个比较的地面,卫星,再分析数据集,“国际气候学杂志,38卷,不。11日,第4334 - 4314页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- a . Irvem和m . Ozbuldu”卫星太阳能数据精度估计太阳能潜力哈塔省,土耳其,”BEU科学杂志》,7卷,不。2、361 - 369年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- g ., a . Behrangi d长,c·李和y香港,“占指标的时空的错误:一个关键的步骤来评估网格降水产品,”《水文卷,559年,第306 - 294页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- m . Kayhanİ。艾伦,土耳其Basin-Based区域降雨分析地理信息系统在1971 - 2010年,土耳其国家气象服务,安卡拉,土耳其,2012年,https://www.mgm.gov.tr/FILES/genel/kitaplar/alansalyagisanalizi.pdf。
- Fanack”、地表水和地下水资源在土耳其,”2016年,https://water.fanack.com/turkey/turkey-surface-water-groundwater/。视图:谷歌学术搜索
- 萨哈,s . Moorthi吴x et al .,“NCEP气候预测系统版本2,”杂志的气候,27卷,不。6,2185 - 2208年,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- y . t . Dile和r . Srinivasan评价CFSR气候数据资料难得流域水文预测:一个应用程序在蓝色尼罗河流域,”JAWRA美国水资源协会杂志》上,50卷,不。5,1226 - 1241年,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- 洛杉矶Blacutt, d . l . Herdies l . g . g . de Goncalves d·a·维拉·m·安德拉德,“CFSR降水比较,一,TRMM3B42和组合方案的数据集在玻利维亚,”大气研究卷,163年,第131 - 117页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- s . Salekin j·伯吉斯,j . Morgenroth e·梅森和d . Meason”的比较研究三non-geostatistical优化数字高程模型插值方法,”ISPRS国际信息杂志》上,7卷,不。8,300年,页2018。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- k .小林和m .萨拉姆”,比较模拟和测量值使用均方偏差及其组件,”农学期刊,卷92,不。2、345 - 352年,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- h . g . Gauch j·t·g·黄和g·w·菲克”模型评价相比,基于模型的预测和测量值,“农学期刊,卷95,不。6,1442 - 1446年,2003页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- g . Pineiro佩雷尔曼,j . p . Guerschman和j·m·Paruelo“如何评估模型:观察与预测或预测和观察到的?”生态模型,卷216,不。3 - 4、316 - 322年,2008页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- 陈j·巴姨,x,杜宾犬,h·杨,k . g . Cassman f·张,“评价NASA卫星,model-derived天气数据模拟的玉米产量潜力在中国,“农学期刊,卷102,不。1,9到16,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- h . v . Gupta, s . Sorooshian和p . o . Yapo”状态的自动校准水文模型:与多级专家校准,”水文工程杂志,4卷,不。2、135 - 143年,1999页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- j·e·纳什和j . v .拍摄,”河流量预测通过概念模型讨论我一部分的原则,“《水文,10卷,不。3、282 - 290年,1970页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- d . n . Moriasi j·g·阿诺德·m·v·刘,r . l . Bingner r·d·马克,t·l·威斯,”模型评估指南系统量化流域模拟的准确性”交易的ASABE,50卷,不。3、885 - 900年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- l·r·巴博萨e . s . Freitas c . n . Almeide d·c·d·梅洛,“实验流域降雨:对比观察和TRMM 3 b42v7数据集”ISPRS-International档案的摄影测量、遥感和空间信息科学XL-7 / W3卷,第1452 - 1447页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
- d·h·w . Wang Lu, k .名叫Sothea焦y, b .高,”造型在湄公河流域水文过程使用一个分布式模型由卫星降水和雨量计观测,”《公共科学图书馆•综合》,11卷,不。第三条ID e0152229, 2016。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
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