【摘 要】
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大气可降水量作为水汽含量的衡量标准,不仅是水和能源循环中的关键变量之一,也是影响地面辐射的重要因素。大气可降水量直接影响大气垂直稳定性,对气候变化、降水预报、大气校正等研究也有重要意义。受观测手段和反演方法的制约,使得大气可降水量产品在时空连续性、精度和空间分辨率等方面存在不足。空地监测的不同数据之间存在着互补性,可以通过数据融合技术在不改变原有观测条件与反演方法的基础上,生成兼具时空连续性、高精
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大气可降水量作为水汽含量的衡量标准,不仅是水和能源循环中的关键变量之一,也是影响地面辐射的重要因素。大气可降水量直接影响大气垂直稳定性,对气候变化、降水预报、大气校正等研究也有重要意义。受观测手段和反演方法的制约,使得大气可降水量产品在时空连续性、精度和空间分辨率等方面存在不足。空地监测的不同数据之间存在着互补性,可以通过数据融合技术在不改变原有观测条件与反演方法的基础上,生成兼具时空连续性、高精度的可降水量数据集,从而更好地分析大气可降水量时空分布特征,为人工降水、防灾减灾和气候变化研究提供数据基础。青海地处高原,地貌丰富地形复杂,其气候变化对下游乃至全国的气候变化都具有重要的影响,且限于高寒高海拔的地理特点,地面站点稀疏,观测资料远远少于东部沿海地区,仅靠单个数据源无法对当地可降水量大范围时空分布特征进行有效的分析。本文选择青海省作为研究区域,基于多源空地水汽监测数据,即两种广泛使用的全球可降水量产品（基于卫星的MODIS数据和基于再分析的ERA5数据）和地面站点数据（GNSS数据和无线电探空数据）,应用时空融合模型ESTARFM和线性回归校正方法,对2001～2018年的青海省可降水量数据进行融合校正,并利用融合后的数据研究青海省可降水量时空分布特征,主要结论有:1.应用无线电探空数据对ERA5再分析数据、MODIS卫星数据、地面监测站点GNSS数据进行评价后,各可降水量数据集在青海省的精度由高到低分别为:地基GNSS、ERA5再分析数据和MODIS卫星数据。GNSS可降水量数据有较高的精度,均方根误差在3mm以下,平均相对误差为1.52～2.76mm,相关性在0.9左右。而ERA5再分析数据在青海省范围内存在较多的高估,平均偏差为11%,均方根误差为4.2～4.96mm。MODIS数据在青海省范围内精度较差,低估程度达到了30%以上。各数据集随时间的精度变化呈现了较高的一致性,都表现为夏秋高,冬春低,随着可降水量的增长误差也随之增长。2.构建的ESTARFM模型在空间上融合效果较好,整体上提高了数据的空间分辨率,且融合了不同数据的特征提高了MODIS可降水量产品的精度。高空间分辨率的融合数据图像提供了详细和合理的空间变化,这些空间变化通常与未融合前的ERA5再分析数据估计的空间变化一致。在时间融合上与无线电探空数据相比虽精度较低,但趋势基本一致。3.分析青海省可降水量时空变化发现,青海省年平均（2001-2018）大气可降水量为1807.74mm,年际变化率为18.235mm/a,整体呈波动上升的趋势,2009年之后增幅加大,年均大气可降水量增加显著。季平均可降水量中夏季>春季>秋季>冬季,也呈逐年增长的趋势,夏季增长速率最高为8.817mm/a。空间分布上受地形影响较大,整体表现出随海拔增高而降低的趋势。
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