摘要:精确测量具有强烈时空变异性的降水,是水文气象学颇具挑战的科学研究目标之一。基于多传感器联合反演降水(Multi-sensor Precipitation Estimation,MPE)的方法已成为卫星反演降水的主流趋势。首先介绍MPE方法的定义与分类,回顾MPE方法的历史发展阶段及研究现状;然后介绍主要的MPE算法,包括TRMM多卫星降水分析算法(TMPA)、气候预测中心算法(CMORPH)、全球卫星降水制图算法(GSMa P)、美国海军研究实验室联合算法(NRLB)和神经网络降水算法(PERSIANN);对比这5种主要算法的优缺点和反演精度(PERSIANN精度范围为-56%~200%,其他产品为-67%~10%),指出存在的主要问题,并且评价不同类型MPE算法的性能;最后结合目前存在的问题探讨MPE方法研究发展趋势。
关键词:多传感器联合反演降水方法 降水反演算法 静止卫星 被动微波 高分辨率降水产品
单位:中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室 江苏南京210008 中国科学院大学 北京100049
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