集合卡尔曼滤波与随机森林算法在异源遥感降水数据同化融合中的应用

摘要： 为减小异源遥感降水产品的非均质误差，提出集合卡尔曼滤波(EnKF)联合随机森林(RF)的数据同化融合算法，选取长江流域5种遥感降水产品(ERA5、TerraClimate、GPM、TRMM和PERSIANN-CDR),在分析星地降水数据一致性的基础上，进行EnKF-RF数据同化与融合处理，并利用独立气象站点评估其精度。结果表明，异源产品在长江流域降水量捕捉精度为TRMM>GPM... （共6页）