集合卡爾曼濾波與隨機森林算法在異源遙感降水數據同化融合中的應用

摘要： 為減小異源遙感降水產品的非均質誤差，提出集合卡爾曼濾波(EnKF)聯(lián)合隨機森林(RF)的數據同化融合算法，選取長江流域5種遙感降水產品(ERA5、TerraClimate、GPM、TRMM和PERSIANN-CDR),在分析星地降水數據一致性的基礎上，進行EnKF-RF數據同化與融合處理，并利用獨立氣象站點評估其精度。結果表明，異源產品在長江流域降水量捕捉精度為TRMM>GPM... （共6頁）