《表2 3种模型拟合效果对比》

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《闽浙赣地区GPM IMERG降水产品降尺度建模与比较分析》

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3种模型拟合效果各月对比结果如表2所示，其中R2代表模型的拟合优度，AIC是赤池信息准则[34]，本文用以检验不同模型的显著性，当不同模型之间的AIC值之差大于3时，拥有较小AIC值的模型对数据拟合的效果更好。由表2可知，GWR＿PWV模型月均拟合优度为0.849，较之OLS＿NDVI模型月均拟合优度0.418与OLS＿PWV模型月均拟合优度0.438，分别提升了102.9%与93.9%，GWR＿PWV模型各月的拟合优度均显著优于OLS模型；GWR＿PWV模型各月AIC值均小于OLS模型，且AIC之差均大于3，GWR＿PWV模型月均AIC值为30 125，相比于OLS＿NDVI模型月均34522以及OLS＿PWV模型月均34 414，AIC值分别下降了12.7%和12.5%；而在2种OLS模型中，OLS＿PWV模型的拟合优度在大多数月份优于OLS＿NDVI模型，在1、2、6和9月略差。AIC值情况基本一致，除1、2、6和10月外，OLS＿PWV模型在其他月份均优于OLS＿NDVI模型。因此，整体而言，GWR模型相较于2个OLS模型，能够更好地模拟出地面降水的真实情况，得到更接近“真值”的拟合结果，而在2个OLS模型中，采用水汽因子的OLS＿PWV模型，在一年中的大部分月份都表现更好，更适合作为降尺度因子。