基于星地多源数据与GA-DNN模型的江苏省GPM产品降尺度研究

徐秀丽; 张艺铭; 张俊瑞; 张彩云; 吴泽雄

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基于星地多源数据与GA-DNN模型的江苏省GPM产品降尺度研究

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针对GPM降水产品低空间分辨率的缺陷,基于多源环境数据提取了表征区域地形、水汽、地表覆被、海陆位置等20个辅助变量,采用遗传算法(GA)提取最相关变量做为降尺度因子,运用深层神经网络(DNN)算法建立2019年江苏省GPM逐月产品的降尺度模型,并利用地面站点数据进行验证。结果表明,GA算法能很好地排除冗余信息、约简降尺度模型;基于地面资料的独立验证表明降尺度后数据的决定系数R^(2)介于0.43~0.93之间,相对误差M_(RE)在7.47%~23.77%之间,平均绝对误差M_(AE)、均方根误差R_(MSE)分别为2.18~26.84、3.23~29.54 mm;与GPM原始产品相比,降尺度后的平均R^(2)增加了0.05,M_(AE)、R_(MSE)分别减小了1.44、2.04 mm,M_(RE)降低了2.97%。提出的GA-DNN降尺度模型可为粗级降水产品的精细化提供技术参考。

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来源
《水电能源科学》 |2021年第10期|18-21|共5页
作者
徐秀丽; 张艺铭; 张俊瑞; 张彩云; 吴泽雄;
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作者单位

江苏省水文水资源勘测局泰州分局;

江苏泰州225300;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类大气遥感;降水;
关键词
降水量; GA-DNN模型; 变量优化; 降尺度;

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