降水在全球水循环系统和水文模拟中发挥着重要作用，当前全球许多地区处于缺资料状态，尤其在高寒山区、荒漠等地带。如何准确快速地获取高精度降水信息是缺资料地区气候监测和水文模拟预报的关键技术难题。针对此问题，我院任立良、江善虎教授指导博士生卫林勇在地理、水文和气象领域TOP期刊《Geophysical Research Letters》、《Journal of Hydrology》和《Atmospheric Research》上发表了多源降水数据融合系列研究成果。

主要创新点：1）提出了一种耦合线性缩放和累积分布函数匹配的准实时卫星降水偏差校正方法LSCDF，该方法充分考虑卫星降水的时空误差，依次从空间和时间维度实现准实时卫星降水产品的误差修正，校正结果相比IMERG-F卫星降水产品更能准确地反映降水的分布特征。2）构建了一种可变动的贝叶斯模型平均BMA融合方案（图1），用于量化不同降水产品对降水融合的不确定性，通过集合成员的最优权重占比揭示影响融合结果的内在因素，基于控制变量的变化-初始对比法量化增加输入降水产品对融合结果的贡献度。3）发展了一种最大化相关性多源降水融合方法ETCC，其不同于最小化误差方差的TC（Triple Collocation）融合框架，在无需地面站点实测数据的情况下能够最大化融合降水产品与未知真值之间的相关性，通过全球尺度的统计评估分析证实了ETCC融合方法的有效性（图2）。研究成果可为缺资料地区获取高质量降水数据提供新的解决方案。

该研究联合了瑞典隆德大学Zheng Duan教授，受到了国家自然科学基金(U2243203、51979069)、江苏省自然科学基金(BK20211202)、3044am永利集团优秀博士学位论文培育(B230205031)和江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX22_0635)等项目的支持。

论文链接：

Wei, L., Jiang, S., Ren, L., Yuan, S., Liu, Y., Yang, X., Wang, M., Zhang, L., Yu, H., Duan, Z., 2023. An Extended Triple Collocation Method With Maximized Correlation for Near Global-Land Precipitation Fusion. Geophysical Research Letters, 50, e2023GL105120. https://doi.org/10.1029/2023GL105120

Wei, L., Jiang, S., Dong, J., Ren, L., Liu, Y., Zhang, L., Wang, M., Duan, Z., 2023. Fusion of gauge-based, reanalysis, and satellite precipitation products using Bayesian model averaging approach: Determination of the influence of different input sources. Journal of Hydrology, 618, 129234. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129234

Wei, L., Jiang, S., Ren, L., Zhang, L., Wang, M., Liu, Y., Duan, Z., 2022. Bias correction of GPM IMERG Early Run daily precipitation product using near real-time CPC global measurements. Atmospheric Research, 279, 106403. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106403

图1 可变动的贝叶斯模型平均BMA融合方案

图2 IMERG-E、SM2RAIN-ASCAT、ERA5、TC融合降水和ETCC融合降水分别与CPC在全球大陆的相关系数（CC）空间分布和箱形图