【摘 要】
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基于全国610个气象站点2020年实测降水资料,在综合考虑海陆位置、地形、归一化植被指数等物理协变量的基础上,构建Xgboost+ GWR耦合模型分析了全国尺度上1 km分辨率降水量空间分布.结果 表明,就全国尺度而言,站点降水数据具有强烈空间自相关性,经纬度对降水量分布的影响是全局的,而地形和归一化植被指数的影响是局域的;Xgboost非线性预测耦合GWR外推残差模型弥补了单一Xgboost模型忽视降水数据空间自相关性的缺陷,模型验证精度R2达0.96,MMAE、RRMSE分别为53.14、76.78
【机 构】
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长沙理工大学建筑学院,湖南长沙410076;石家庄铁道大学土木工程学院,河北石家庄050043;河南建筑职业技术学院建筑系,河南郑州450064;江苏信息职业技术学院艺术设计学院,江苏无锡214153
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基于全国610个气象站点2020年实测降水资料,在综合考虑海陆位置、地形、归一化植被指数等物理协变量的基础上,构建Xgboost+ GWR耦合模型分析了全国尺度上1 km分辨率降水量空间分布.结果 表明,就全国尺度而言,站点降水数据具有强烈空间自相关性,经纬度对降水量分布的影响是全局的,而地形和归一化植被指数的影响是局域的;Xgboost非线性预测耦合GWR外推残差模型弥补了单一Xgboost模型忽视降水数据空间自相关性的缺陷,模型验证精度R2达0.96,MMAE、RRMSE分别为53.14、76.78 mm,相较于Xgboost模型R2提升2.13％,MMAE、RRMSE分别减小16.84％、18.18％;2020年全国降水中心位于粤北、藏南、闽北与赣东交界地区,呈自北向南、自东向西地带性减少分布,南北方向的异质性强于东西方向.
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