XGBoost算法在四川省GPM降水数据降尺度中的应用

廉睿玲

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XGBoost算法在四川省GPM降水数据降尺度中的应用

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针对GPM降水产品低空间分辨率的缺陷,结合四川省156个站点观测资料及地形、海陆位置、水汽、地表覆盖等环境变量,运用XGBoost和随机森林(RF)算法建立降尺度模型,将区域GPM产品从0.1°空间分辨率提升至1 km。结果表明,融合多源环境因子的XGBoost和RF降尺度模型具有可靠性,与原GPM数据相比在提高空间分辨率的同时,数据精度决定系数R2增加了6.98%~8.14%,平均相对误差M AE、均方根误差RMSE分别减小了15.34%~30.17%、8.97%~17.27%;XGBoost比RF模型的R2提升0.01,M AE、RMSE分别减小3.47、6.53 mm;四川省GPM产品经降尺度后的空间误差与降水量分布一致,降水丰富地区的模型不确定性更强,模型误差主要受水汽、地表覆被因子影响,海陆位置和地形的影响较小。

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来源
《水电能源科学》 |2021年第10期|14-17|共4页
作者
廉睿玲;
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作者单位

四川大学—香港理工大学灾后重建与管理学院;

四川成都610211;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类降水;大气遥感;
关键词
GPM降水产品; 降尺度; XGBoost算法; RF模型; 模型精度;

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