时序变差函数特征驱动下的月平均降水空间分布模拟
高精度降水场是水文、气象以及环境分析的重要数据支撑,直接影响相关服务的准确性.传统降水分布模拟大多依赖站点空间维的驱动因素,而忽略了降水时序变化特征对其空间分布的影响.使用2015-2017年中国湖北省83个国家气象观测站点和28个省级观测站点近3 a月平均累积降水资料,通过相关性分析,引入站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C0)作为影响因素,使用地理加权回归(geographical-ly weighted regression,GWR)建立湖北省月平均降水分布模型.结果表明:(1)各站点降水的时序变差函数曲线与降水的季节性基本吻合.站点时序理论变差函数模型中,有25.3％能够在4个月内达到平稳,36.14％在6个月内达到平稳.(2)站点降水时序理论变差函数模型的C和C0与逐年12月平均累积降水在0.01水平(双侧)上显著相关,平均相关系数分别为0.745和0.526,大于地理位置和高程对降水的影响.(3)引入C和C0有助于提升GWR模型的整体拟合优度和插值精度.对比仅使用经纬度的GWR模型和引入时序理论变差函数特征的GWR模型,3 a平均整体拟合优度从0.852提升至0.912.验证集站点插值精度评价显示,3 a绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差下降幅度均大于60％.因此,引入时序理论变差函数特征的时空GWR模型能够获得较高精度的降水模拟结果,更适合具有丰富历史降水资料地区的降水空间分布估算.
时序变差函数、理论变差函数模型、GWR、降水空间分布模拟
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P208(一般性问题)
国家自然科学基金41501584
2022-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
1043-1051
