清华大学遥感水文团队在青藏高原降水多源数据融合方面的新进展

引言为获取青藏高原长序列、较高时空间分辨率、精度可靠的降水数据，研究团队洪仲坤博士生、龙笛教授等，考虑降水数据质量和环境变量(包括海拔、近地面气温、气压和风速)之间的非线性关系，提出了集成多源数据和机器学习的多源降水数据融合方法，生成了青藏高原多年(1998–2017)较高时空分辨率(0.1°，逐日)多源降水数据集(MSP, Multi-Source Precipitation)。经独立站点、水文模拟、多重组合(multiple collocation)等方法检验，表明MSP具有较好的数据质量和可靠的精度，前期成果已于2021年3月以“Generation of an improved precipitation data set from multisource information over the Tibetan Plateau”为题，发表于国际水文气象权威期刊Journal of Hydrometeorology(图1)。图 1 文章于Web of Science页面截图由于研究中所使用的多源降水数据仅更新到2017年12月31日，且用于融合的部分降水数据产 ………………………………