基于随机森林模型的长江流域分区多源融合降水模拟方法研究
作者:
作者单位:

(1.河海大学水文水资源学院,江苏 南京 210098;2.河海大学水灾害防御全国重点实验室,江苏 南京 210098;3. 河海大学长江保护与绿色发展研究院,江苏 南京 210098;4.中国气象局水文气象重点开放实验室,江苏 南京 210024;5.水利部水利大数据重点实验室,江苏 南京 210098 )

作者简介:

宋蕾玥(1999—),女,硕士研究生,主要从事水文水资源研究。E-mail:211301010101@hhu.edu.cn 通信作者:张珂(1979—),男,教授,博士,主要从事水文水资源研究。E-mail:kzhang@hhu.edu.cn

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家重点研发计划项目(2023YFC3006505);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(B240203007)


Research on zoning multi-source fusion precipitation simulation method of the Yangtze River Basin based on random forest model
Author:
Affiliation:

(1.College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210098, China;2.The National Key Laboratory of Water Disaster Prevention, Hohai University, Nanjing 210098, China;3.Yangtze Institute for Conservation and Development, Hohai University, Nanjing 210098, China;4.China Meteorological Administration Hydro-Meteorology Key Laboratory, Nanjing 210024, China;5.Key Laboratory of Water Big Data Technology of Ministry of Water Resources, Nanjing 210098, China)

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    摘要:

    基于3种卫星降水产品,提出了一种基于随机森林模型的长江流域分区多源融合降水模拟算法(FCM-RF算法)。采用模糊C均值算法,结合地面观测站点资料对长江流域进行降水区域划分,引入降水比降刻画降水空间性,进一步通过普通克里金插值法优化融合结果,得到一套长江流域空间分辨率为0.25°×0.25°的多源融合降水产品,并对其进行了评估。结果表明:FCM-RF算法在长江流域具有良好的表现,可以有效提高原始卫星降水产品对于降水事件的捕捉能力,在验证站点模拟降水量与实测降水量的相关系数可达到0.76;FCM-RF算法在年际上具有相似变化特征,对于春秋季降水的敏感性较高,在夏季由于强降水影响表现欠佳,冬季由于雨量稀少、存在固态降水,呈现出误差小、相关系数较低的特点;FCM-RF算法在东南地区具有较强的降水捕捉能力,在青藏高原地区的准确性较低。

    Abstract:

    A multi-source fusion precipitation simulation method for the Yangtze River Basin based on the random forest model

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

宋蕾玥,张珂,晁丽君,等.基于随机森林模型的长江流域分区多源融合降水模拟方法研究[J].水资源保护,2024,40(3):125-132.(SONG Leiyue, ZHANG Ke, CHAO Lijun, et al. Research on zoning multi-source fusion precipitation simulation method of the Yangtze River Basin based on random forest model[J]. Water Resources Protection,2024,40(3):125-132.(in Chinese))

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  • 收稿日期:2023-08-14
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  • 在线发布日期: 2024-06-04
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