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TRMM降水数据在高原寒区的偏差校正及水文模拟应用

TRMM降水数据在高原寒区的偏差校正及水文模拟应用

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作者：刘畅云南大学

学位级别：硕士

准确的降水数据对研究降水时空变化、水文模拟、生态环境保护等至关重要。传统地面气象站点实测的降水数据精度较高,但在高原山地区域分布稀疏,难以获取详细准确的降水空间变化特征。TRMM卫星降水数据产品覆盖范围广,能较好的反映降水... 详细信息

准确的降水数据对研究降水时空变化、水文模拟、生态环境保护等至关重要。传统地面气象站点实测的降水数据精度较高,但在高原山地区域分布稀疏,难以获取详细准确的降水空间变化特征。TRMM卫星降水数据产品覆盖范围广,能较好的反映降水的时空变化,但与实测降水相比存在偏差。本文利用青藏高原五江源区及其周边地区50个有效地面气象站点2000-2019年的实测降水数据对TRMM 3B43降水数据进行校正,试图得到一套能准确反映高原寒区降水分布特征的格点数据。在对原始TRMM 3B43降水数据进行精度评估的基础上,引入雪深等反映高原寒区特征的地理环境变量,采用多种校正模型对TRMM降水数据进行校正研究,并利用校正后的TRMM降水数据驱动SWAT水文模型进行径流模拟效果验证。结果表明:(1)在青藏高原五江源区,TRMM 3B43降水数据在时间序列上与地面实测降水数据总体趋势一致,月尺度下决定系数R=0.75,但相对偏差Bias=18.72%,TRMM降水数据存在明显高估。总体上,TRMM降水数据偏差量与降水总量呈中度正相关关系(决定系数R=0.39),降水量越大,偏差量也相应越大。偏差量的空间分布受高程、坡度等地形因素影响。(2)分别利用多元线性回归模型、随机森林模型以及地理加权回归模型对TRMM降水数据进行校正,结果表明随机森林模型的校正效果最好。校正结果表明:校正后TRMM降水数据整体精度提高,且改善了原始TRMM降水数据高值高估的问题。有雪区域校正后的提升效果优于无雪区域,说明在高原寒区引入雪深变量能有效改进TRMM降水数据的校正效果。TRMM降水数据在校正前后具有相似的空间分布特征,五个江河源区中雅鲁藏布江源区和怒江源区的改善效果最好。(3)分别利用校正前后TRMM降水数据对雅鲁藏布江源区和怒江源区的月径流进行模拟,结果表明校正过后的TRMM降水数据可以有效改善原始TRMM降水数据在水文模拟中的应用效果,显著提高径流模拟精度。进一步表明随机森林模型校正后的TRMM降水数据可以作为高原寒区流域水文研究中可靠的降水数据源。

关键词： TRMM3B43 偏差校正五江源区径流模拟随机森林

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