基于K最近邻模型的青藏高原CMORPH日降水数据的订正研究

• 作者: 南卓铜 吴小波 王玉丹 陈浩
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: K最近邻模型 降水数据 CMORPH 青藏高原
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 607-616
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2016.3.0607

摘要

青藏高原的降水数据主要由遥感产品和多源观测数据融合产生,由于青藏高原的观测站点分布稀疏不均,遥感数据误差较大,因此常用的CMORPH (Climate Prediction Center Morphing Technique)等降水数据集精度有限.通过K最近邻(K-Nearest Neighbor,简称KNN)模型,可以建立环境(海拔、坡度、坡向、植被)、气象因子(气温、湿度、风速)和日降水量的关系,从而订正青藏高原的CMORPH日降水数据集,提高数据精度.对CMORPH日降水数据的误差分析表明,采用KNN模型订正后的CMORPH降水数据优于原始数据和采用PDF(Probability Density Function Matching Method)法订正的CMORPH数据,且空间分布较好地符合青藏高原的降水分布特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玉丹	中国科学院寒区旱区环境与工程研究所	8	7	2.0	2.0
5	吴小波	中国科学院寒区旱区环境与工程研究所	9	83	4.0	9.0
6	南卓铜	南京师范大学地理科学学院	10	48	4.0	6.0
7	陈浩		10	24	3.0	4.0