基于深度學(xué)習(xí)的多源降水?dāng)?shù)據(jù)融合方法及其應(yīng)用

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摘要：

準(zhǔn)確的水文模擬依賴(lài)于可靠的降水?dāng)?shù)據(jù)，遙感降水產(chǎn)品是對(duì)地面觀測(cè)站點(diǎn)空間代表性差的有效補(bǔ)充，但其精度仍需進(jìn)一步改進(jìn)。為獲得更高精度的降水?dāng)?shù)據(jù)，提出了一種時(shí)空動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，其結(jié)合了基于長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間插值方法與動(dòng)態(tài)貝葉斯模型平均（DBMA）數(shù)據(jù)融合方法?；谠摲椒▽MERG-E遙感降水?dāng)?shù)據(jù)和地面站點(diǎn)觀測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行了融合，并以湘江流域?yàn)槔?，通過(guò)評(píng)估融合降水?dāng)?shù)據(jù)的精度及在水文模擬中的應(yīng)用驗(yàn)證該方法的可靠性以及融合降水產(chǎn)品的精度。（剩余29548字）