基于ATAK的MSWEP數據空間降尺度及對降水融合的影響研究

云兆得，胡慶芳，2，王銀堂，2，李伶杰，2，王磊之，陳建東

(1.南京水利科學研究院 水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室，江蘇 南京 210029；2.長江保護與綠色發展研究院，江蘇 南京 210098)

1 引言

隨著衛星遙感、大氣數值模式、陸面模型等技術的發展，國內外先后研制了一系列全球或準全球性的氣候、水文、環境和生態要素的柵格數據集，為獲取降水、氣溫、土壤含水量、陸地儲水量、植被指數等變量的大范圍空間分布信息提供了新途徑。這些數據集的性能尺度持續改善，但在不少情況下其空間分辨率仍難以滿足流域或區域尺度上的科學研究和實際工作需求。因此，國際上廣泛開展了全球性空間數據的降尺度研究。

降水是基本的氣象水文和生態環境要素之一，空間變異性復雜[1]。降水的空間降尺度方法包括動力降尺度[2]和統計降尺度[3]兩類。其中，動力降尺度主要面向全球氣候模式降水輸出數據的空間尺度轉換，需借助區域氣候模式實現，具有物理機制較為明確的優點，但計算代價巨大，且計算結果仍不可避免受到區域氣候模式局限性等因素的影響。而統計降尺度在物理機制上雖不及動力降尺度完善，但其算法更易于構造，靈活性更強，且計算代價遠小于后者。因此，降水數據的空間統計降尺度的研究和應用十分廣泛，國內外學者已發展了多元回歸、廣義可加模型、人工神經網絡、多重分形等算法，這些算法大致可分為理想預報[4]、模型輸出統計[5]、分位數映射[6]、隨機天氣發生器[7]等4類，還包括這4類方法的混合算法?！?br>