陈晓宏，钟睿达，2，王兆礼，赖成光 ，陈家超

（1.中山大学 水资源与环境研究中心，广东 广州 510275；

2.华南理工大学 土木与交通学院，广东 广州 510641；

3.华南理工大学 亚热带建筑科学国家重点实验室，广东 广州 510641）

1 研究背景

高质量的降水数据在气象、水文和农业生产等领域起着至关重要的作用。雨量站点观测是传统的降水数据来源，但由于雨量站点通常密度较小且分布不均，难以准确反映降水的空间结构［1-2］，难以满足高精度水文模拟等应用的需求。

近年来，随着卫星遥感技术和数据反演算法的发展，基于卫星遥感反演的降水定量观测（Quan⁃titative Precipitation Estimation，QPE）数据产品成为了新的降水数据来源。卫星QPE产品通常具有宽广的覆盖范围，较高的时间和空间分辨率，有效地弥补了传统雨量站点观测在空间分布上的缺陷，并为降水资料缺乏地区提供了新的数据参考。目前已有一系列高精度QPE产品相继发布并对外开放，如PERSIANN（Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks）［3］、CMORPH（Climate Prediction Center Morphing Technique）［4］、GSMaP（Global Satellite Map⁃ping of Precipitation）［5］、TMPA（Tropical Rainfall Measurement Mission（TRMM）Multi-satellite Precipita⁃tion Analysis）［6］以及GPM（Global Precipitation Measurement）［7］等，并已被广泛用于水资源、旱涝灾害以及气候变化等领域的研究和应用中［8-10］。

全球降水测量计划（即GPM，Global Precipitation Measurement Mission），是由美国国家宇航局（NASA）开展的，建立在热带降水测量计划（Tropical Rainfall Measurement Mission，TRMM）基础上的卫星遥感降水测量计划，其目的是提供精度和分辨率更高的新一代准全球卫星遥感数据产品。相比上一代TRMM产品，GPM产品有着更大的覆盖范围（拓展至南北纬60°之间）和更高的时空分辨率，并增强了对微量和固态降水的探测能力，从而有效地提高了探测精度［7］。GPM产品根据其所采用的数据反演算法分为4级。……