集合卡爾曼濾波與隨機(jī)森林算法在異源遙感降水?dāng)?shù)據(jù)同化融合中的應(yīng)用

摘要： 為減小異源遙感降水產(chǎn)品的非均質(zhì)誤差，提出集合卡爾曼濾波(EnKF)聯(lián)合隨機(jī)森林(RF)的數(shù)據(jù)同化融合算法，選取長(zhǎng)江流域5種遙感降水產(chǎn)品(ERA5、TerraClimate、GPM、TRMM和PERSIANN-CDR),在分析星地降水?dāng)?shù)據(jù)一致性的基礎(chǔ)上，進(jìn)行EnKF-RF數(shù)據(jù)同化與融合處理，并利用獨(dú)立氣象站點(diǎn)評(píng)估其精度。結(jié)果表明，異源產(chǎn)品在長(zhǎng)江流域降水量捕捉精度為TRMM>GPM...