多传感器联合反演高分辨率降水方法综述

被引：26

作者：

郭瑞芳 ^{[1
,2
]}

刘元波 ^{[1
]}

机构：

[1] 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

[2] 中国科学院大学

来源：

地球科学进展 | 2015年 / 30卷 / 08期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

P407 [大气遥感]; TP212.9 [传感器的应用];

学科分类号：

1404 ;

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。

引用

页码：891 / 903

页数：13

共 32 条

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