基于長序列遙感降水融合數(shù)據(jù)集的黃河源氣象干旱特征研究

打開文本圖片集

摘要 遙感降水產品可為氣象干旱精準監(jiān)測提供近實時、多時空分辨率的降水數(shù)據(jù)，但其性能易受復雜地形和極端氣候的影響，基于機器學習的多源數(shù)據(jù)融合方法為提高復雜地形和偏遠地區(qū)遙感降水產品精度和干旱監(jiān)測能力提供了新思路?；诖?，本研究以資料稀缺的黃河源為研究區(qū)，利用隨機森林（random forest，簡稱RF）方法生成了黃河源區(qū)長序列（1983—2018年）高精度的格網(wǎng)降水數(shù)據(jù)集，并基于該數(shù)據(jù)集利用標準化降水指數(shù)（standardized precipitation index，簡稱SPI）和游程理論方法識別氣象干旱事件，闡明融合降水產品數(shù)據(jù)集對氣象干旱事件特征的捕獲能力。（剩余23645字）