台风暴雨致灾指标直接关系到人们对于台风暴雨洪涝的灾情预估以及防灾减灾工作,相关研究具有重要意义。目前台风暴雨洪涝致灾指标研究对台风降水的分离关注很少,并且与高时空分辨率卫星数据配套的高精度致灾指标的优化不足,同时指标需要考虑暴雨致灾因子强度体现的降雨强度及暴雨持续时间方面,以及台风暴雨洪涝算法的结果验证计算。在以往相关研究中,降水量的空间分布格局多基于气象站点的降水数据,或再利用插值方法进行空间化。近年来,融合卫星降水产品迅速发展,其可以有效利用多种降水数据源各自的优势,在降水量和时空分布上均更为合理。同时,台风的影响范围是有限的,台风暴雨洪涝灾害研究的前提是将台风带来的降水从区域总体降水中剥离出来。前人在台风暴雨洪涝灾害研究中,较少进行台风降水分离,部分研究仅简单地将台风降水的范围按气象站的分布或者行政区域等划定,这样的结果并不客观可靠。标准化、程序化的台风降水的识别方法已经有较为成熟的台风降水分离方法,其研究结果可以认为是台风引发的降水。同时,本文认为由于台风会引起本体降水与远距离降水,离台风中心1100km左右（即台风外围流系半径的上限值）范围内皆可能是台风降水,这可以更合理地研究台风暴雨洪涝灾害。基于台风降水数据,需要利用台风暴雨洪涝算法来划定洪涝致灾分布区域。目前,大量研究仍局限于气象局的日降水量50mm等指标（typhoon rainstorm flood algorithm based on daily precipitation,以下简称D-TRF）,并基于此划定台风暴雨洪涝区域,这很可能影响划定的准确性。短时间暴雨需要综合考虑暴雨日数、暴雨过程和小时雨强三方面分析暴雨时空分布特征,利用小时降水标准并综合考虑其持续时间,可以更合理地表达台风暴雨的整体和过程性特征。最后,从算法划定的致灾分布区域与实际受灾区域的差异,可以研究不同台风暴雨洪涝算法的特征点。综合上述背景,本文提出了基于卫星数据的台风暴雨洪涝致灾指标的改进。首先,利用中国自动站与CMORPH降水产品融合降水数据集,根据台风降水分离方法,得到台风小时降水数据。然后,结合实际洪涝灾情数据,比较了基于日降水量指标的台风暴雨洪涝算法（D-TRF）和基于小时雨强指标的台风暴雨洪涝改进算法（typhoon rainstorm flood algorithm based on hour precipitation,以下简称H-TRF）的优劣。最后,本文提出了基于卫星降雨数据的台风暴雨洪涝致灾指标的改进方向。本文的主要研究结论:（1）根据台风降水分离方法,台风降水分离结果总体效果较好,但是较大程度依赖参数的设置情况,后续可以逐步发展参数调整方法。基于卫星降水数据,利用台风降水分离方法,可以得到更加精确合理的台风降水,从而更有利于进行台风暴雨灾害的研究。（2）根据卫星降水数据得到台风降水,再分别根据D-TRF和H-TRF,得出H-TRF划定的洪涝致灾区域与实际受灾情况关系更为密切,可以改进台风暴雨的致灾指标。（3）讨论了雨强指标的百分位与实际灾情数据的关系,得出雨强指标的不同特征,在随后的研究中可以考虑综合分析降水量与雨强指标,将二者有机结合,可能具有更好的效果。