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            河海大學水文院科研團隊在新一代多源降水校正融合方面取得新進展
            http://www.theplaidraccoonpress.com  2024年1月25日  來源:河海大學

              降水是徑流形成的控制因子,降水的時程分配與空間分布的變異性很強,準確快速獲取面降水信息是缺資料流域水文模擬預報的瓶頸;谛l星、站點和預報模式的新一代多源降水校正融合是構建缺資料流域高時空分辨率雨量場的重要手段。圍繞多源降水校正融合,河海大學水文院任立良教授、江善虎教授、博士生衛林勇所在的科研團隊取得系列研究成果。

              研究成果的主要創新點包括,針對準實時衛星降水產品誤差較大的問題,提出了一種耦合線性縮放和累積分布函數匹配的準實時衛星降水偏差校正方法LSCDF,該方法充分考慮衛星降水的時空誤差,依次從空間和時間維度實現準實時衛星降水產品的誤差修正,校正結果相比當前主流的IMERG-F衛星降水產品更能準確地反映降水的分布特征。針對不同降水產品對降水融合精度影響的問題,構建了一種可變動的貝葉斯模型平均BMA融合方案,用于量化不同降水產品對降水融合的不確定性,通過集合成員的最優權重占比揭示影響融合結果的內在因素,基于控制變量的變化-初始對比法量化增加輸入降水產品對融合結果的貢獻度。針對無實測降水流域多源信息融合的問題,發展了一種最大化相關性多源降水融合方法ETCC,其不同于最小化誤差方差的TC (Triple Collocation)融合框架,在無需地面站點實測數據的情況下能夠最大化融合降水產品與未知真值之間的相關性,通過全球尺度的評估分析驗證了ETCC融合方法的有效性。研究成果可為缺資料流域高時空分辨率雨量場動態構建與優化集成提供新的解決方案。

              系列成果發表在地球科學領域權威期刊《Geophysical Research Letters》《Journal of Hydrology》和《Atmospheric Research》上,該研究聯合了瑞典隆德大學Zheng Duan教授,研究工作得到國家自然科學基金(U2243203、51979069)和江蘇省自然科學基金(BK20211202)等項目的支持。

              論文信息:

              Wei, L., Jiang, S., Ren, L., Yuan, S., Liu, Y., Yang, X., Wang, M., Zhang, L., Yu, H., Duan, Z., 2023. An Extended Triple Collocation Method With Maximized Correlation for Near Global-Land Precipitation Fusion. Geophysical Research Letters, 50, e2023GL105120. https://doi.org/10.1029/2023GL105120

              Wei, L., Jiang, S., Dong, J., Ren, L., Liu, Y., Zhang, L., Wang, M., Duan, Z., 2023. Fusion of gauge-based, reanalysis, and satellite precipitation products using Bayesian model averaging approach: Determination of the influence of different input sources. Journal of Hydrology, 618, 129234. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129234

              Wei, L., Jiang, S., Ren, L., Zhang, L., Wang, M., Liu, Y., Duan, Z., 2022. Bias correction of GPM IMERG Early Run daily precipitation product using near real-time CPC global measurements. Atmospheric Research, 279, 106403. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106403
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