Page 114 - 2024年第55卷第2期

间尺度 ［２，３５］ ，因此卫星降水产品的精度制约了日尺度降尺度校正研究的可行性。③常用地表环境变量
（如 ＮＤＶＩ）与降水之间存在迟滞性，致使环境变量与日尺度之间缺乏显著的相关性 ［３６］ ，因此，直接在
日尺度进行降水空间降尺度是不可行的。

６ 结论

本文采用 Ｂａｙｅｓ － ＨＡＳＭ算法对年、季、月和旬尺度的降水降尺度模型结果进行了校正，并从模型
的不确定性、散点分布特征和精度评价指标等方面进行了深入分析和讨论，得出以下结论：
（ １）贝叶斯优化成功降低了高精度曲面建模的不确定性，起到增强模型的鲁棒性和稳定性的作用，
为模型应用于降尺度和其他领域提供了基础。
（ ２）Ｂａｙｅｓ － ＨＡＳＭ残差校正显著减小了降尺度结果散点与 １∶１线的偏差，也显著提升了年、季、
月和旬尺度的精度指标。证明残差校正结果能够更准确地反映真实的降水情况。
（ ３）不同季节，降尺度残差校正的精度提升存在差异。因不同季节降水累积量不同，使得降水同
质部分占比也存在差异，因此相较于夏秋季，春冬季残差校正的提升幅度更显著。
（ ４）不同时间尺度降尺度残差校正的精度提升也存在差异。尽管所有时间尺度的降尺度结果经过
残差校正后的精度评价指标都有不同程度的改善，但是月和旬尺度上改善幅度更为显著，尤其是降水
较少、降雪影响显著的月份的改善幅度更大。

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