多传感器联合反演高分辨率降水方法综述

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。