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基于MODIS数据的降水估算在博斯腾湖流域的应用

引用
以MODIS卫星遥感数据为基础,结合BP神经网络方法,选取地面监测资料比较稀缺的博斯腾湖流域进行降雨估算研究.首先,从MODIS二级数据产品中读取与降水有直接关系的云、大气参数因子和研究区内实测降雨数据组成历史样本;而后,采用BP神经网络方法在山区和盆地建立降水估算模型,使用样本对模型进行训练和检验.结果表明:在水文、气象站点稀少的条件下,所建模型模拟山区日降雨量的效率系数达到0.7以上,模拟值与实测值拟合程度较好,可以进行空间上的推广,这对缺乏降水监测的山区具有数据补充意义.而在降水稀少的盆地,模型模拟效果不佳,可以通过对盆地水循环机理和降水物理机制的深入研究来完善模型.

降水量、MODIS、BP神经网络、水循环、博斯腾湖、新疆

27

P413(大气探测(气象观测))

国家自然科学基金40701025;40801040

2011-05-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

675-679

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干旱区研究

1001-4675

65-1095/X

27

2010,27(5)

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