结合HASM和GWR方法的省级尺度近地表气温估算

发布时间：2021-02-26 07:16

　　卫星遥感反演得到的地表温度可用于近地表气温的估算,但现有方法的估算精度仍有进一步提升的空间。为了获取空间上连续且精度较高的近地表气温,本研究以四川省为例,首次将高精度曲面建模（HASM）用于遥感和气温实测数据的融合,并将综合了气温、地表温度、海拔、坡度、坡向的地理加权回归（GWR）拟合结果作为HASM模型的初始温度场,进而采用此种结合HASM和GWR的求解算法（HASM-GWR）,融合MOD11C3地表温度产品与190个气象台站的气温实测数据,开展省级尺度近地表气温估算,并通过比较HASM-GWR、GWR以及普通线性回归（OLS）3种方法的估算精度,评估各模型对近地表气温的估算效果。结果表明,相比于传统估算模型,采用HASM-GWR数据融合方法能有效提高近地表气温的估算精度。采用该方法的近地表气温估算残差,72%介于-1～1℃,90%介于-2～2℃;且与GWR和OLS模型相比,估算结果的均方根误差（RMSE）分别降低了25.42%和39.83%。 

【文章来源】：地球信息科学学报. 2020,22(10)北大核心

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

基于HASM-GWR估算近地表气温的技术流程

高程数据来源于SRTMDEM产品，空间分辨率为90 m×90 m，下载自中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn），并将其在Arc GIS环境中完成拼接整合，将数字高程图转换为MODIS温度产品数据所采用的坐标系统，同时经重采样获得空间分辨率0.05°的高程图，通过该高程图获取坡度、坡向图，并提取气象台站对应位置的地形因子数据。4 结果及分析

此外，比较HASM-GWR、GWR、OLS 3种方法的估算数据与实测气温数据验证结果，分析表明（表3、图3）拟合效果大致可分为4段，当气温在0℃以下时，散点大部分位于直线y=x之上，表明3种算法基本都高估了气温值；0～10℃区间中，HASM-GWR算法估算值与实际观测值较为接近，其他2种算法则不够稳定，分布相对松散，部分数值相差较大；10～17.5℃区间，3种算法都存在高估或者低估的情况，但HASM-GWR算法总体估算结果相对于其他2种方法更接近实测值；气温在17.5～30℃区间时，3种算法估算效果都相对较好，大部分散点聚集在直线两侧，但仍是HASM-GWR算法估算值与实测值更为接近。另外，从算法验证的直线拟合参数来看，OLS的拟合误差是3种方法中最高的，而R2又稍低于其他2种；采用HASM-GWR方法的估算值与实测值的线性拟合参数仍然较GWR和OLS有一定的优势。因此综合来看，HASM-GWR模型在本研究区的估算精度高于其他2种模型。4.2 模拟结果

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3052250