降水在水循環(huán)中發(fā)揮著重要作用，塑造了生態(tài)景觀和生態(tài)系統(tǒng)。目前，有四種主要方式獲取降水?dāng)?shù)據(jù)：1）雨量計(jì)觀測(cè)，2）地基雷達(dá)遙感，3）衛(wèi)星遙感，4）模式模擬?；谟炅坑?jì)觀測(cè)的降水，通常被認(rèn)為是最準(zhǔn)確和可靠的。但由于復(fù)雜的地形和惡劣的環(huán)境，在中國(guó)西部人煙罕至地區(qū)沒(méi)有氣象站。基于站點(diǎn)數(shù)據(jù)網(wǎng)格化降水產(chǎn)品的準(zhǔn)確性在很大程度上取決于站點(diǎn)空間密度和環(huán)境條件，而這些條件在不同地區(qū)有很大差異。因此，有必要將衛(wèi)星遙感和模式數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)，進(jìn)一步提供高質(zhì)量、高分辨率的降水?dāng)?shù)據(jù)。

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目前，衛(wèi)星遙感已被廣泛用于水文氣象的應(yīng)用。這些年已有大量研究對(duì)遙感降水產(chǎn)品（如TMPA 3B42、CMORPH、PERSIANN-CDR）進(jìn)行了評(píng)估，發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)有著各種各樣問(wèn)題，尤其在冬季。而模式中的降水表現(xiàn)優(yōu)于衛(wèi)星數(shù)據(jù)，可以進(jìn)一步補(bǔ)充和改善這些地區(qū)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的不足。 隨著越來(lái)越多的降水?dāng)?shù)據(jù)集的產(chǎn)生，數(shù)據(jù)合并和校正的方法對(duì)利用各種數(shù)據(jù)源變得至關(guān)重要。美國(guó)多源加權(quán)集合降水（MSWEP）使用加權(quán)集合方法來(lái)合并全球高質(zhì)量的降水?dāng)?shù)據(jù)，取得了好的效果。近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)方法重新興起，將機(jī)器學(xué)習(xí)算法和融合的思路結(jié)合，能夠進(jìn)一步提高降水產(chǎn)品的質(zhì)量。本課程將以青藏高原為案例數(shù)據(jù)，融合多源降水?dāng)?shù)據(jù)。

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