【摘 要】
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近实时卫星降水反演数据具有覆盖范围广、空间连续性和时效性较强以及开放获取等优势，是重要的全球性降水资料。针对2021年河南省“7·20”极端暴雨，基于116个地面气象站观测资料及其空间插值数据，综合解析了4种GPM近实时卫星降水数据（IMERG early、IMERG late、GSMaP NOW和GSMaP Gauge NOW）对极端强降水事件的表征能力。结果发现：①IMERG early、IM
【机 构】
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南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51479118;52009081）； 国家重点研发计划资助项目（2016YFC0400902）；
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近实时卫星降水反演数据具有覆盖范围广、空间连续性和时效性较强以及开放获取等优势，是重要的全球性降水资料。针对2021年河南省“7·20”极端暴雨，基于116个地面气象站观测资料及其空间插值数据，综合解析了4种GPM近实时卫星降水数据（IMERG early、IMERG late、GSMaP NOW和GSMaP Gauge NOW）对极端强降水事件的表征能力。结果发现：①IMERG early、IMERG late对站网累积雨量的低估程度在20%左右，GSMaP NOW和GSMaP Gauge NOW的高估程度分别达到了约35%和70%，但2种GSMaP数据更易探测到500mm以上的累积雨量。②在雨量过程方面，4种GPM数据对小时降水事件均具有较强分类辨识能力，但未捕捉到主要雨峰过程，定量误差较突出，与地面降水量之间表现出显著的负相关关系。GPM降水数据对小时雨量低于10mm的降水事件，以高估为主；对于小时雨量超过30mm的降水事件以低估为主，甚至存在普遍低估。③在空间格局方面，4种GPM数据的精度指标均具有较强时间波动性，IMERG数据的空间相关系数和体积临界成功指数等指标总体上优于GSMaP数据，但后者对较高量级的降水事件更敏感。④同时还发现，2种IMERG 数据中，IMERG late相对IMERG early的精度具有较明显改善；2种GSMaP数据中，GSMaP Gauge NOW相对GSMaP NOW提高了对较高量级雨量的探测能力，但也明显增大了较低量级雨量的定量估计误差。本文研究深化了对GPM近实时卫星降水数据性能的认识，为完善GPM降水反演算法、提升其对极端降水的监测能力提供了重要反馈信息。
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