《表2 巢湖流域不同比例验证站点方案下的日降水评价指标结果》

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《基于贝叶斯模式平均方法融合多源数据的水文模拟研究》

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倒误差方差加权（Inverse Error Variance Weighting，IEVW）方法，近年来在卫星降水校正和融合领域得到较广泛的应用[18]，采用IEVW方法计算权重并与季节性BMA方法的校正结果进行对比，从图3—6可以看出，季节性BMA普遍比IEVW方法显示更优的校正效果。基于交叉验证思想，随机将巢湖流域的181个气象站划分为率定站点和验证站点，首先通过率定站点2015—2017年的日资料率定季节性BMA模型，再通过普通克里金插值方法[21]将所得权重插值到验证站点，对权重归一化处理后即可推求验证站点的估计降水量，该交叉验证方法被广泛应用于卫星降水校正领域[18，21]。本文设置4种不同的验证站点比例，每种方案下随机抽取100次，并通过集合方案下的均方根误差（RMSE）、MAE、探测率（POD）和RB等4个指标度量降水的校正效果，从表2可以看出季节性BMA模型得到的日降水，比原始数据集具有更低的估计偏差；同时可以看出，随着设置的验证站点比例提高，季节性BMA模型得到的估计结果逐渐接近原始数据效果，这是由于率定站点数量过小会影响模型权重的空间异质性，不利于刻画降水量的时空特性，所以在工程应用中应尽量选择较多的可靠站点资料。