降水是全球水循环的关键环节,连接着大气过程和地表过程,在物质和能量循环中扮演重要角色。精确的降水信息及其时空分布对水文学、气象学、气候学和农业科学等研究领域具有重要意义。基于雨量计、天气雷达等地面站点的观测是获取降水信息的传统方式,但由于其数量有限、空间分布不均匀等不足,无法反映大尺度降水的时空分布及其变化规律。目前,基于卫星遥感技术的降水反演,是获取大范围时空连续的降水资料的唯一手段。全球降水观测(Global Precipitation Measurement,GPM)核心观测平台的成功发射,使得基于双频雷达和多种降水反演算法生产的GPM三级降水产品Integrated Multi-satellit E Retrievals for Global Precipitation Measurement(IMERG)受到广泛关注与应用,为新一代全球降水观测提供了高质量高时空分辨率的数据支撑。IMERG最新版本V06B于2019年6月完成生产,该版本针对反演算法内的多个步骤进行了优化和调整。在对新一代IMERG遥感降水产品进行深度应用前,需要对其在特定区域进行精度评价,揭示降水产品的时空分布特征、误差结构以及对降水事件的捕捉能力等。本研究基于地面观测降水数据,在中国大陆地区对最新一代IMERG降水数据进行精度评价,并结合FY2G气象卫星降水数据进行对比分析。根据精度评价研究反映的降水数据精度特性以及IMERG数据生产算法存在的缺陷,结合Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration(APHRODITE)高精度高时间分辨率降水数据、由土壤湿度变化反演的SM2RAIN-ASCAT降水数据对IMERG降水数据进行融合校正,最终获取了高精度高时空分辨率的降水数据IMERG-Pixel based adjustment using APHRODITE and SM2RAIN-ASCAT(IMERGPBAAS)。本研究开展的工作以及结论如下:(1)中国大陆遥感降水产品时空分布特征精度评价研究本研究在不同的时间尺度上对IMERG降水数据和FY2G降水数据的降水量和评价指标的空间分布展开了研究。中国大陆区域内,IMERG降水数据拥有完整的空间覆盖,其空间变化趋势与FY2G降水数据以及地面站点观测降水信息大致相同,呈现自中国大陆东南区域向西北区域逐渐递减的趋势。FY2G在东北部分地区存在数据缺失。精度评价指标的空间分布特征表明,IMERG降水数据和FY2G降水数据在中国西北和西南地区的指标表现通常劣于其他地区;除个别区域,FY2G降水数据的小时尺度和日尺度指标均全面优于IMERG降水数据的指标;气象尺度下的IMERG降水数据在降水量的估算方面表现为普遍的高估,在捕捉降水事件的能力方面表现为具有较严重的漏报和误报特性。本研究对IMERG降水数据和FY2G降水数据的降水量和评价指标的时序变化展开了研究。IMERG降水数据和FY2G降水数据的降水量曲线在各子区域拥有相似的变化特征,但2018年内IMERG降水数据整体呈现高估现象,FY2G降水数据则轻微低估;月尺度的IMERG降水数据具有较好的精度表现,某些月份的指标甚至优于FY2G降水数据,说明IMERG降水数据在月尺度等气候尺度下具有良好的应用前景;小时尺度FY2G降水数据的评价指标在24小时各个时段总体全面优于IMERG降水数据。(2)基于指标数值特征及降水事件的精度评价研究本研究对IMERG降水数据和FY2G降水数据的评价指标在小时尺度和日尺度的数值分布特征以及两类降水数据在不同降水事件下的精度表现展开了研究。两类降水数据在日尺度下的指标均值全面优秀于小时尺度的指标均值;FY2G降水数据的指标均值全面优秀于IMERG降水数据的指标均值。气象尺度的IMERG降水数据在降低降水量高估和低估现象上,以及减少对降水事件的误报和漏报能力上,存在较大的提升空间。在台风强降水事件以及梅雨持续性降水事件中,IMERG降水数据和FY2G降水数据对累积降水量的空间分布趋势捕捉较为准确,但IMERG降水数据在某些地区存在较严重的高估和低估现象;两类降水数据与地面观测降水信息的降水量时序变化趋势大致相同,但在某些时段存在偏离,其中IMERG降水数据的偏离程度比FY2G降水数据更明显。(3)多规则降水数据融合校正算法研究根据精度评价研究所揭示的IMERG降水数据和FY2G降水数据的特点,对IMERG降水数据进行融合校正的可行性进行了探究。IMERG降水数据在月尺度具有良好的精度表现,但在气象尺度下的精度表现不稳定。但是,IMERG降水数据具有优秀的时空分辨率和时空覆盖范围,且FY2G降水数据由于融合了气象尺度的地面观测降水信息,从而在气象尺度下表现出优秀的估算精度和降水捕捉能力,因此对IMERG降水数据进行融合校正是可行的。通过研究参考数据的时空分辨率特征,本研究研制了一种基于空间像元匹配的多规则降水数据融合校正算法,最终输出空间分辨率0.1°,时间分辨率0.5h的高精度融合降水数据IMERG-PBAAS。融合校正前后的降水数据的空间分布对比表明,IMERG-PBAAS与IMERG原始数据的日均降水量空间趋势基本一致。IMERG-PBAAS对除西北地区以外的研究区的降水量的估算有所降低且空间分布变化更为细致。通过比较融合校正前后的降水数据的降水量时序变化发现:IMERG-PBAAS相比于IMERG原始数据,全年的日均降水量总体呈现一定程度的下降;根据典型时段以及典型站点的对比发现,IMERG-PBAAS对IMERG原始数据的高估、低估等现象实现了大幅改善,与地面站点观测降水数据更为吻合。通过基于气象站点降水数据的精度评价指标计算与对比分析发现:小时尺度下,IMERG-PBAAS的相关系数和检测概率总体而言有一定程度的提升但不显著,但其余指标的精度改善明显;日尺度的指标精度改善更为显著;均方根误差RMSE和虚警指数FAR在小时尺度的提升很明显,说明参考数据在降水总量控制方面起到了重要作用。通过对台风强降水事件的精度评价对比可以发现:与IMERG原始数据相比,IMERG-PBAAS更好地捕捉到了台风降水的空间分布,使其更加贴合地面观测降水信息,同时显著降低了原始IMERG数据在台风强降水事件期间的低估现象,相关系数和均方根误差也有明显的提升。本研究为揭示新一代IMERG遥感降水数据在中国大陆地区的时空分布特征、数值特征以及误差结构等信息进行了初步的探索,同时对IMERG遥感降水数据的下一代源数据选取和反演校正算法的更新迭代提供了参考。