基于机器学习与高程分区的印度地区IMERG降水数据偏差校正研究

针对印度多高程区降水估算偏差问题，研究人员通过机器学习结合传统偏差校正方法，系统评估了IMERG卫星降水产品在不同海拔带的精度差异。研究创新性地提出分区校正框架，显著提升复杂地形区降水监测能力，为水文建模和灾害预警提供可靠数据支撑。

　　

这项研究创新性地比较了三种不同类别的蒸散发(ET)模型：普利斯特利-泰勒喷气推进实验室模型(PT-JPL)、土壤-植物-大气与遥感蒸散发模型(SPARSE)以及表面温度启动闭合模型(STIC)。通过多尺度验证框架，分别在田间尺度(使用原位观测数据)、1公里尺度(基于MODIS数据)和30米尺度(基于Landsat数据)展开评估。

有趣的是，模型表现呈现出明显的尺度依赖性：PT-JPL在田间尺度独占鳌头，SPARSE与STIC在1公里分辨率下平分秋色，而SPARSE则在30米精细尺度上展现出更优性能。这种"尺有所短，寸有所长"的现象生动说明，选择ET模型时需要像量体裁衣般考虑具体研究尺度和生态系统特征。该发现为精准水循环研究提供了重要方法论指导——没有放之四海皆准的万能模型，因地制宜才是准确估算ET的关键。