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基于模型的不同分辨率场景下江西省降雨量插值(3)
在相同地区的不同DEM分辨率中:均方根误差(RMSE)精度方面,在所有地区中,分辨率为500m的DEM作为高程输入数据计算的降雨量插值精度较高,但试验时间为12至15min,明显长于1km分辨率和2km分辨率的场景;分辨率为1km的DEM作为高程输入数据计算的降雨量插值精度略低于500m分辨率的插值精度,计算时间较短,为10至13min;分辨率为2km的DEM作为高程输入数据计算的降雨量插值精度较差,计算时间与1km分辨率场景的计算时间相近。确定性系数(R2)方面,在所有地区中,500m分辨率的DEM高程应用场景和1km分辨率的DEM高程应用场景下,两者的拟合程度相近,500m分辨率的DEM高程应用场景的模拟数值拟合程度稍好于1km分辨率的拟合程度;2km分辨率的DEM高程应用场景的模拟数值拟合程度稍差。综上,在相同地区的不同DEM分辨率中,模拟精度排序为500m分辨率≥1km分辨率>2km分辨率。
综合上述分析,在计算江西省整个省份的雨量插值的实际应用过程中,应当在保证数据质量的同时,还需满足计算时长较短以提高工作效率的前提下,结合地形影响和实际计算时长影响的综合因素,选用分辨率为1km的DEM高程值的应用场景最为适合。
4 结 论
本文利用ANUSPLIN模型,在500m、1km、2km三种分辨率DEM场景下分别对赣州市(山丘区)、吉安市(丘陵区)、南昌市(平原区)进行了降雨插值分析,对比分析了三种场景不同地形代表区降雨插值的精度,得出以下结论:
(1)ANUSPLIN模型对江西省降雨量插值有较好的适应性。三种场景下降雨量插值的均方根误差在11.3~21.9mm之间;确定性系数在0.85~0.95之间,均为良好以上水平。
(2)在相同DEM分辨率的模拟场景下,ANUSPLIN模型降雨量插值精度排序为平原区>丘陵区>山丘区。在相同地区的不同DEM分辨率模拟场景下,ANUSPLIN模型降雨量插值精度排序为500m分辨率≥1km分辨率>2km分辨率。
(3)在江西省降雨量插值的实际应用过程中,综合考虑地形影响和模型计算效率等因素,选用分辨率为1km的DEM高程值的应用场景较为合适。
本文将ANUSPLIN模型应用到江西省降雨量插值中,确定了合适分辨率的DEM应用场景。下一步可以将ANUSPLIN模型应用到江西省雨量遥测站点数据质量提升工作中。
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文章来源:《江西建材》 网址: http://www.jxjcbjb.cn/qikandaodu/2021/0629/1729.html
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