《表2 2019年5—6月江西省不同影响半径(r，网格数)融合试验的检验结果》

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《江西省气象-水文-雷达小时雨量信息融合试验结果分析》

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注:COR、RMSE、ME、MAE分别为相关系数、均方根误差、相对偏差，和平均绝对误差

根据融合输入资料和输出产品特征，本研究修改了STMAS算法的资料读写接口，实现本地资料接入与融合处理。根据研究区天气、气候与地理环境特征，采用气象站降水资料开展融合算法关键参数（如影响半径等）的融合试验。以影响半径（r）为例，分别选取3、5、10、15、20等不同影响半径（单位为网格数），得到不同的融合分析结果，并对分析结果进行了检验评估（表2）。表2显示，当r达到10及以上时，相关系数（COR）、均方根误差（RMSE）、平均误差（ME）、平均绝对误差（MAE）等各项统计指标最优，随着r增大，各项统计指标差别很小，考虑到降水的空间异质性，本文r取值为10。通过开展关键参数的融合试验分析，确定了最佳参数化方案，并以改进的STMAS方法和参数化方案，开展降水融合试验研究。