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(GSMaP)、美国海军研究实验室联合算法(NRLB)和神经网络降水算法(PER-SIANN);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.
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
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P412.27(大气探测（气象观测）)
国家自然科学基金重点项目“通江湖泊干旱的多成因机制研究”编号:41430855;国家高技术研究发展计划项目“星基地综合定量遥感系统与应用示范”编号:2013AA12A301资助.
2015-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
891-903
