Page 109 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第10期

2044 武 汉 大 学 学 报 （信 息 科 学 版） 2025 年 10 月

图 10 原始 IMERG 数据及 3 种降尺度结果相对于站点数据的平均偏离程度图
Fig. 10 Average Deviation of Original IMERG Data and 3 Downscaled Results Relative to the Site Data

图 11 2020 年原始 IMERG 数据及其重建结果的精度评价指标
Fig. 11 Accuracy Evaluation Indices of Original IMERG Data and Its Reconstruction Results in 2020

相关性增强，整体提升效果最佳；相较于原始降 90%。 综 上 所 述 ，本 文 构 建 的 GAN 模 型 在
水数据，重建后每个季度的命中率都有明显的提 IMERG 日降水上的适用性较强，能够提供数据

升，均有超过 79% 的天数降水命中率增加。图 12 质量更好的高分辨率日降水数据，具有一定的研
给出了每个季度原始 IMERG 数据及其重建结果 究意义。
相对于站点数据的平均偏离程度。可以看出，每
个季度重建后降水场相对于站点数据的偏离程 4 结 语
度均低于或基本维持原始数据的偏离度，其中第
本文以中国大陆为研究区域，基于全国智能
四季度偏离程度明显低于其他季度，数据准确性
网格实况分析降水产品，构建两倍的 GAN 模型，
最高。
为 检 验 分 析 GAN 模 型 在 不 同 月 份 的 适 用 分 别 应 用 在 IMERG（0.1°）和 ERA5（0.25°）日 降
性，本文统计了 2020 年每个月的精度评价指标， 水数据中，实现两种数据的空间降尺度，分别将
如图 13 所示。相较于原始 IMERG 数据，GAN 重 空间分辨率提升至 0.05°和 0.125°。同时，本文对
建后降水场的相关性与原始数据基本保持一致， 比 分 析 了 GAN 模 型 、MF 模 型 和 RF 模 型 在
其中每个月均有超过 50% 的天数相关系数提升 IMERG 日降水数据上的降尺度效果，并基于站
或与原始数据的差距小于 0.05，且有 8 个月超过 点降水从年、季、月 3 个角度统计验证了 GAN 模
67%，表明本文构建的 GAN 模型在改善数据一 型重建后降水数据的数值精度，生成 2020 年中国
致性方面表现较稳定；重建后的偏差大多低于原 大陆高分辨率日降水数据 集( 0.05° × 0.05° )。主
要结论如下：
始降水数据，且更加平稳，尤其是在 4 月、10 月、11
月和 12 月改善较为明显，表明模型对枯水月偏差 1）本文所构建的 GAN 模型能够很好地应用
的改进效果更好；相较于原始降水数据，重建后 于其他降水产品的超分辨率重建，但在卫星降水
降 水 数 据 的 命 中 率 明 显 增 加 ，每 个 月 都 有 超 过 数据上的适用性更好。重建后 IMERG 降水场的
60% 的 天 数 命 中 率 提 升 ，其 中 有 8 个 月 超 过 各项精度指标都有大幅提升，数据一致性和可靠