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基于多源数据融合的海河流域降水资源评价
文献摘要：
为更准确地评价海河流域降水资源量及其空间分布,将海河流域划分为山区迎风坡、山区背风坡和平原区3个片区,采用人工神经网络叠加一致性修正分片区进行多源数据融合校正,生成海河流域2001—2019年降水融合数据集,并利用该融合数据集对流域降水资源进行全面评价.结果表明:从降水数量来看,原始卫星产品在海河流域高估降水,融合校正数据集精度较原始卫星降水数据有较大提升,得到海河流域2001—2019年的年均降水量为515.2 mm,合降水资源量1639.4亿m3;从降水分布来看,融合校正数据集能更好地捕捉降水空间分布,揭示流域东北、东南、西南和中部偏西降水较多,西北部和中部偏东降水较少;从降水规律来看,海河流域平原区降水与空间位置参数存在很明显的联系,流域山区迎风坡和背风坡降水均与高程变化具有明显的关系.
文献关键词：
降水资源;多源数据;融合校正;人工神经网络;海河流域
中图分类号：
作者姓名：
石羽佳;王忠静;索滢
作者机构：
清华大学水利系,北京 100084;宁夏大学西北土地退化与生态恢复省部共建国家重点实验室培育基地,宁夏 银川 750021
文献出处：
引用格式：
[1]石羽佳;王忠静;索滢-.基于多源数据融合的海河流域降水资源评价)[J].水科学进展,2022(04):602-613
A类：
B类：
多源数据融合,海河流域,降水资源,水资源评价,水资源量,迎风坡,背风,平原区,片区,人工神经网络,一致性修正,分片,融合校正,降水融合,融合数据,全面评价,高估,校正数,卫星降水数据,降水量,降水分布,水空间,南和,偏西,西北部,偏东,空间位置,位置参数,坡降,高程变化
AB值：
0.262459
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