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降水是全球物质和能量循环的重要环节之一,也是区域生态水文变化的重要评价指标,其数据作为气候变化、水资源评价和水文模型等相关研究的关键参数,数据质量直接影响到模型的模拟精度。随着遥感技术的进步,TRMM降水数据广泛地应用于区域水文研究,但该数据的分辨率仅为0.25°×0.25°,不足以准确地刻画复杂地形区降水分布规律。空间降尺度技术能够为提高TRMM数据的空间分辨率和精度提供技术支撑,但地貌格局及气象条件复杂的山区对降水数据的尺度效应具有空间差异性。为此,空间降尺度模型的科学构建和数据尺度的合理选择显得尤为重要,这不仅是降尺度相关技术的有益探索,也是气象站点稀缺的山区降水数据的有益补充。本研究以天山山区为研究样区,以地理信息技术为支持,在TRMM降水数据适用性分析基础上,采用偏最小二乘法(PLS)、随机森林(RF)和随机森林-偏最小二乘法(RF-PLS)三种方法构建空间降尺度模型,分别得到90m×90m、250m×250 m、500m×500m和1km×1km四种较高空间分辨率的降水分布数据,通过比较分析尺度效应进而确定TRMM数据的最佳空间尺度;最后结合地形地貌等特点探究研究区降水时空分布特征及形成原因。主要研究结论如下:(1)通过TRMM反演与站点实测降水数据的对比分析,发现二者的总体变化趋势相对一致,决定系数(R~2)为0.88,均方根误差(RMSE)为0.37,具有显著的线性相关关系,表明TRMM降水数据在天山山区具有较好的适用性。(2)对三种空间降尺度模型进行精度验证,发现模拟数据较原始TRMM降水数据的精度均有所提高。虽然三个模型在不同月份和高程带的模拟精度有所差别,但RF-PLS模型的整体精度最高,R~2达0.9,RMSE为0.43。为此本文选取RF-PLS降尺度方法,开展天山山区降水多尺度效应模拟研究。(3)基于RF-PLS空间降尺度模型,将原始TRMM降水数据的空间分辨率提高至四种不同尺度,通过对比分析各降尺度结果与原始数据之间的拟合度,并综合分析年、季、月、高程、坡度和坡向等不同时空尺度的模拟效果,得出研究区降水模拟的最佳尺度为500m×500m,其R~2达0.94,RMSE值为0.39,其它尺度的模拟效果排序依次为90m×90m、250m×250m、1km×1km。(4)基于最佳尺度(500m×500m)的降水模拟数据,分析研究区降水时空分布特征及形成原因。不同地貌分区的降水量排序为:极高山>中高山>高山>中山>中低山>平原>低山>盆地;盆地、平原和山地三个区域降水量比值约为1:2:4;两个降水极大值分别出现在中高山区和极高山区。研究区东南部的吐哈盆地降水极少,多年月均降水小于10mm;伊犁河谷位于400mm等降水量线以内,该区域降水较丰沛,天山山区降水呈现自西向东递减的格局。