（地图学与地理信息系统专业论文）多源海洋降水信息的融合与应用.pdf

多源海洋降水信息的融合与应用 摘要 本文基于c o h d s 、e c m w f 、n c e p 、g p c p _ g p i 、s s m i e m i s s 、s s m i _ s c a t t 、 t r m m _ p r 和t o p e x - t m r 等8 种海洋降水数据产品，对海洋降水空间分布特征、季 节变化特征、数据的相关性和差异性进行了分析。根据它们的时空特点结合数据 融合的方法和原理，提出一套优化权重系数法对这8 种海洋降水数据进行融合， 进而创建了一种新的海洋降水数据集，最后利用9 个中国沿海观测站的实测降水 数据对融合后的降水数据和其它8 种降水数据进行验证 融合后的海洋降水数据不仅扩大了数据的空间覆盖范围和时间跨度，而且也 提高了数据的空间分辨率，形成了连续2 4 年( 1 9 8 0 2 0 0 3 ) 的海洋降水数据集。 通过与实测数据比较：融合数据与实测数据的相对误差在- 0 5 6 4 0 之间变 化，相对误差大部分为正值且变化比较缓和，融合数据的整体精度比较好。 运用融合后的降水数据资料，研究了1 9 8 0 2 0 0 3 年期间的e n s o 事件与全球 海洋降水量的关系。分析了海洋降水量在冷暖事件年的变化特征，主要结论如下： l 、在暖事件年( e ln i f i o ) ，全球海洋平均降水量呈递减趋势；在冷事件年( l a n i f i a ) ，全球海洋平均降水量呈增长趋势。 2 、e n s o 期间海洋降水量具有明显的纬度分布特征，在南半球冷事件年的降 水量高于同纬度上暖事件年的降水量；在北半球低纬度和高纬度海区，暖事件年 的降水量高于冷事件年的降水量，而中纬度海区冷事件年的降水量高于暖事件的 降水量。 3 、在冷暖事件年海洋降水量距平在相同纬度上呈明显的反相位关系，在暖 事件年的降水距平为正，则冷事件年的距平就为负：在暖事件年的降水距平为负， 则冷事件年的降水距平就为正。 关键词：海洋降水数据融合厄尔尼诺南方涛动 m e r g i n ga n da p p li c a t i o no fm u i t i 。s o u r c 6 o c e a n i cp r e c i p i t a t i o nl n f o r m a t i o n a b s t r a c t i nt h i ss t u d y ，e i g h td i f f e r e n tp r e c i p i t a t i o np r o d u c t s ，c o a d s ，e c m w f ，n c e p ， g p c pg p i ，s s m i _ e m i s s ，s s m i _ s c a t t ，t r m m _ p r , a n dt o p e x - t m r , h a v eb e e ni n t e r c o m p a r e d t ou n d e r s t a n dt h ec o r r e l a t i o na n dt h ed i f f e r e n c ea m o n gt h e m a no p t i m a lw e i g h t e d c o e f f i c i e n tm e t h o dh a sb e e ng i v e n b a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h e s p a t i a l t e m p o r a ld i s t r i b u t i o n so ft h e s ep r o d u c t s am e r g e dn e wp r e c i p i t a t i o n p r o d u c th a sb e e nd e r i v e db a s e do nt h i s n e wm e t h o d t h i sm e r g e dp r o d u c th a sb e e n v a l i d a t e db yu s i n gn i n ec o a s t a lr a i ng a u g es t a t i o nm e a s u r e m e n t sa n do t h e re i g h t p r o d u c t s t h em e r g e dn e wp r e c i p i t a t i o nd a t a s e ts p a n n i n gf r o m1 9 8 0t h r o u g h2 0 0 3h a sa n e n l a r g e ds p a t i a lc o v e r a g ea n dh i g h e rs p a t i a l t e m p o r a lr e s o l u t i o n t h ea v e r a g e d r e l a t i v ed i s c r e p a n c yo ft h i sn e wp r o d u c ti s 一0 5 6 4 0 9 6w h e nc o m p a r e dw i t ht h e c o a s t a lr a i ng a u g es t a t i o nm e a s u r e m e n t s ，s u g g e s t i n g t h a tt h em e r g e dn e w p r e c i p i t a t i o np r o d u c ti sb e t t e ri nt e r m so fi t sr e l a t i v ed i s c r e p a n c y t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h ep r e c i p i t a t i o np a t t e r na n d e 1n i f i o s o u t h e r n o s c i l l a t i o n ( e n s o ) h a sb e e ni n v e s t i g a t e db a s e do nt h i sm e r g e dn e wr a i n f a l ld a t a s e t t h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ep r e c i p i t a t i o np a t t e r n sd u r i n gw a r ma n dc o l de v e n t so f e n s oa r ea sf o ll o w s 1 ) t h eg l o b a lm e a np r e c i p i t a t i o nh a sad e c r e a s i n g ( i n c r e a s i n g ) t r e n dd u r i n ga n e 1n i f i o ( l an i f i a ) e v e n t 2 ) as t r i k i n gf e a t u r eo ft h ep r e c i p i t a t i o np a t t e r nd u r i n ge n s oe v e n t si st h e l a t i t u d ed e p e n d e n c y i nt h es o u t h e r nh e m i s p h e r e ，t h er a i n f a l le s t i m a t e sa r e m u c hh i g h e rd u r i n gac o l de v e n tt h a nt h a to fa w a r me v e n to fe n s oa tt h es a n l e l a t i t u d e i nt h en o r t h e r nh e m i s p h e r e ，ah i g h e r ( 1 0 w e r ) r a i n f a l le s t i m a t e d u r i n gaw a r m ( c o l d ) e v e n th a sb e e no b s e r v e do v e r t h ee q u a t o r i a la n d h i g h - l a t i t u d er e g i o n s ，w h i l e o v e rt h em i d - l a t i t u d er e g i o n ，i ts h o w sa n o p p o s i t ep a t t e r n 3 ) t h ep r e c i p i t a t i o na n o m a l yp a t t e r nd i s p l a y sa no p p o s i t es t r u c t u r ed u r i n ga w a r ma n dc o l de v e n ta tt h es a m el a t i t u d e k e yw o r d s ：o c e a n i cp r e c i p i t a t i o n ，d a t am r g i n g e lh i 矗。一s o u t h e r no s o iil a t i o n 独创声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写 过的研究成果，也不包含未获得( 注! 翅遗直墓他置要挂别直咀 鲍：奎拦互窒2 或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研 究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名；稚从签字日期：硝7 月扩e l 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有 关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学 位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手 段保存、汇编学位论文( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名：了餐五疋 导师签字： 签字日期：加年月扩日 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 辩嗍一7 7 1 日 多源海洋降水信息的融合与应用 1 绪论 1 1 研究背景 众所周知，降水是全球水分和能量循环中最关键的环节，降水量在地区天气 和全球气候的形成过程中具有重要的作用。据估计，全球降水的7 8 集中在占地 球面积7 0 9 6 的海洋上，海洋降水的微小变化就可能引起全球水分循环和能量循环 的剧烈变化，进而影响到全球各个方面【l l 。海洋降水由于时间和空间的巨大变化， 以及观测手段的限制，准确测量海洋降水变得尤为困难。最初，人们用陆地观测 资料通过数值模式预报来估计海洋降水量，或通过有限的浮标资料、船测资料来 估计全球的海洋降水量，但海洋降水相对来说是小概率事件，浮标、科考船很难 获取实时、准确的全球海洋降水量资料。2 0 世纪6 0 年代卫星发射成功后，大量 的先进技术和方法用于描述和解释海洋降水。特别是1 9 9 7 年第一颗降水监测卫 星( t r o p i c a lr a i n f a l lm e a s u r i n gm i s s i o n ，t r m m ) 发射成功以后，开辟了海 洋降水量监测的里程碑。从此，人们可以利用各种方式获取海洋降水资料，包括 雨量计实测资料、模式预测资料、遥感反演资料、船测资料等。尽管获取海洋降 水资料的方法和手段在不断增多，但是资料的可靠性还需要实时数据验证，资料 的时空分辨率相差较大，一种方式获取的信息很难完全反映真实的海洋降水情 况。同时由于这些资料来源和处理过程中的差异，使它们在定性和定量反映海洋 降水特征时并不完全一致。因此，如何有效地利用这些资料，并使其能提供更为 科学、准确的海洋降水信息，成为研究海洋降水的重要方面。 2 0 世纪7 0 年代发展起来的数据融合技术是利用不同时间与空间的多种数据 资源，对按时间序列获得的多源观测资料，在一定的准则下进行分析综合，进而 获得对同一对象一致性的解释与描述，从而使系统获得比其中任何一部分资料更 为详细的信息【2 1 。目前，遥感反演、模式预报、浮标和船测获得的海洋降水资料 主要以提高资料自身精度为研究目的，而对不同方法和手段获取的海洋降水资料 进行综合分析，采用数据融合方法来提高不同数据源整体质量的研究不是很多。 多源海洋降水资料的融合不仅可以提高海洋降水估计的精度和可靠性，还可以充 分利用现有的各种降水观测资料。融合后的降水资料含有遥感资料、模式资料、 观测资料等信息，它要比单一资料源的信息覆盖面积大、时空分辨率高。同时， 多源海洋降水信息的融合与应用 融合后的资料能够很好解决由于海洋上浮标数量较少、分布不均引起的观测精度 不高、可靠性差等问题，为科学研究提供更为精确的海洋降水资料。 厄尔尼诺( e ln i h o ) 通常是指赤道东太平洋每隔几年海面温度异常增暖的 现象。南方涛动( s o u t h e r no s c i l l a t i o n ) 是指在热带东南太平洋地区和热带西 太平洋到印度洋地区之间，大气中海平面气压场表现出“跷跷板式”反相变化的 现象。人们习惯上将它们统称为e n s o ( e ln i f i o s o u t h e r no s c i l l a t i o n ) 。 研究表明e n s o 具有全球尺度的影响，它对气候要素变化的影响是十分显著 的，特别是对降水在年际气候变化中有着重要的影响，因此探讨降水与e n s o 关 系成为学者关注的热点。陆地上有长时间系列的降水数据，人们研究全球陆地降 水与e n s o 关系的较多，而海洋上由于受各种条件的限制，获得连续的海洋降水 观测资料有限，同时海洋降水又是全球水循环的重要环节，降水量的稍微变化就 可能引起陆地上某些区域的变化，因此研究海洋降水，特别是研究海洋降水与 e n s o 的关系，可以更好的揭示e n s o 对全球降水的影响，以及对全球气候变化 的影响，目前研究全球海洋降水与e n s o 关系的文献不是很多，但是关注区域降 水与e n s o 的研究文献较多。 1 2 研究动态 1 2 1 降水数据融合 数据融合后由于其具有的时空覆盖范围广、可信度较高、减少数据信息的模 糊性、提高观察对象空间分辨率等优点，成为多源数据在获取同一目标信息的重 要手段。目前，数据融合技术在遥感图像处理、多传感器数据融合、军事等领域 得到了广泛应用，而且融合方法也多种多样，诸如概率统计方法、最优权重法、 b a y e s 估计法、最小方差估计、k a l m a n 滤波、神经网络等方法。但是，如何将 数据融合技术运用到海洋降水估计中，解决不同海洋降水数据冗余和互补问题， 最大限度的利用这些降水数据成为研究海洋降水的重要方面。 人们在用不同手段获取这些多源海洋降水数据时，已经将数据融合技术用于 其中，用来提高每种数据的质量和精度口t4 l 。例如：美国环境预报中心的c m a p 全球降雨量资料是将雨量计实测资料与多种卫星遥感数据融合在一起，使其数据 精度大大提高。c o a d s 数据集中的海洋降水数据是由航海日记数据、渔船数据、 2 多源海洋降水信息的融合与应用 海军气象数据等融合形成的数据，并通过全球漂流浮标数据，固定浮标数据 ( n o a a 国家浮标数据中的海岸带自动网络和时时定标数据、太平洋海洋环境试 验室的t o g a 计划的t a oa t l a s 定标、赤道太平洋海洋气候研究会的定标数据) 对其融合后的数据进行质量控制【5 酗。e c m w f 数据是通过数值模式来预报对流 性降水。g p c p 的降水数据是由极地卫星降水数据中心的s s m i 辐射计估计数 据、n o a a 研究应用中心的s s m i 散射计估计数据、地球同步卫星红外数据以及 g p c p 的雨量计分析数据融合得到的。t o p e x - - t m r 降水数据是由高度计数据和 辐射计数据融合后形成的降雨指数1 7 i g 】。 1 9 9 5 年，t l u f f m n n 等提i i s g m ( s a t e l l i t e - 6 a u g e - m o d e l ) 模型，对卫星反演 资料和雨量计数据进行融合。1 9 9 6 年，x i e 1o ，n 1 等将雨量计数据、多源卫星资料 ( 包括红外遥感资料、长波辐射输出( 0 l r ) 资料、微波探测器资料( m s u ) 、微波散 射计数据、微波散射计资料、模式预测资料和n e c p - n c a r 的再分析资料) 进行融合， 并形成一个新的资料集c m a p ( c p cm e r g ea n a l y s i so fp r e c i p i t a t i o n ) 。在融合 中，他们首先采用极大似然估计的方法，消除卫星估计值与模式输出值在线性组 合时各种资料自身的随机误差，从而减少融合资料的随机误差。1 0 0 7 年， l t u f f m a n 1 2 1 等在g p c p ( v 2 o ) 的资料集中，对辐射计降水估计值和散射计降水估计 值，采用最优权重法对这两种资料进行融合，来估计联合降水率。1 9 9 8 年，b a u e r 和s c h a n z 1 3 魄出利用t m i v i r s 融合生成格点为5 。x 5 0 的水汽凝结物及潜热、降水 量。2 0 0 0 年，崔茂常【1 4 1 等运用距离平方成反比的加权平均值对中国境内的e c 姗f 再分析日降水资料和c m a p 降水量进行融合分析，并与我国陆地气象台站的实测资 料进行了相关分析，并评估了它们在我国特定地区和特定时间尺度下的有效性。 2 0 0 0 年，b e l l e r b y 3 1 等应用人工神经网络方法( a n n ) ，对热带降雨卫星( t r 删) 的 雷达降水( p r ) 资料和g e o 的多光谱卫星图像进行融合分析，获取较高时空精度的 降水资料。2 0 0 1 年，f i o r u c c i f l 习等运用地统计学蘸j k r i g i n g 方法对多传感器的资 料进行区域降水的融合。2 0 0 1 年，g o r e n b u r 9 1 1 6 1 等提出多尺度融合算法，目的是 解决不同资料源的空间尺度问题。2 0 0 2 年，s o r o o s h i a n l 4 1 等应用神经网络技术把 t m i 和p r 资料反演成降水。2 0 0 3 年，s u n t j 等利用融i g i n g 方法分别估计雨量计和 卫星的降水指数。2 0 0 3 年，a d l e r o s l 等对雨量计数据、微波发射资料、微波散射 资料、热红外资料以及其它资料，经过组合融合形成新的g p c p ( v 2 0 ) 资料。 多源海洋降水信息的融合与应用 1 2 2 降水与e 雌0 关系研究 e n s o 事件对全球降水有着重要的影响，探讨降水与e n s o 的关系成为学者关注 的热点。由于陆地上有长时间系列的降水数据，人们关于全球陆地降水与e n s o 关系研究的较多。1 9 8 2 年，r a s m u s s o n 1 9 l 等指出了印度的旱( 涝) 年与e n s o 的暖 ( 冷) 位相关系以及降水距平强度与e n s o 的关系；1 9 8 7 年，r o p e l e w s k i 【2 0 1 等研 究了降水空间格局与e n s o 事件的关系；b r a d l e y 2 1 1 等分析了在e n s o 、北 美洲及南亚地区纬向降水特点；1 9 9 9 年，龚道溢圈等利用全球历史气候网站点 资料和美国国家气候数据中心的降水资料重新划分t e n s o 年表，通过计算表明陆 地平均降水量在e ln i f i o 年减少，在l an i f i a 年增加；金祖辉阿等研究t e n s o 循 环与中国东部地区夏季和冬季降水关系；2 0 0 0 年，b r i a n 【2 4 1 等研究了赤道附近水 循环和e n s o 的关系；n i c h o l s o n 2 5 1 等研究了在1 9 9 7 1 9 9 8 年的e n s o 事件中西非的 降水特点；2 0 0 2 年，施能阎等研究了全球陆地年降水量与e n s o 关系。 由于海洋降水数据时间序列相对较短，数据精度较低，覆盖范围较小等特点， 所以过去进行海洋降水的e n s o 气候学研究相对较少。1 9 9 3 年，s p e n c e r z 7 】利用 m s u ( m i c r o w a v es o u n d i n gu n i t ) 数据研究了大尺度空间下海洋降水量在e n s o 过程中异常；2 0 0 0 年，d a i p 8 1 等利用e o f 方法分析热带海洋降水异常与e n s o 事件的关系；2 0 0 3 年，c h e n s 】等在利用t o p e x - - t m r 数据研究海洋降水时发现， 在e n s o 过程中海洋降水异常在空间分布上并不局限于赤道地区，而是全球范围 内的异常。 4 多源海洋降水信息的融合与应用 参考文献 1 周天军，张学洪全球水循环的海洋分量研究气象学报，1 9 9 9 ，5 7 ( 3 ) ：2 6 4 - 2 8 2 2 何友，王国宏，陆大金，彭应宁编著多传感器信息融合与应用北京：电子工业 出版社，2 0 0 0 3 】b e l l e r b y ，t ，t o d d ，m ，k n i v e t o n ，d ，k i d d ，c r a i n f a l le s t i m a t i o nf r o ma c o m b i n a t i o no f 删p r e c i p i t a t i o nr a d a ra n dg o e sm u l t i - s p e c t r a ls a t e l l i t ei m a g e r y t h r o u g ht h eu s eo fa na r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k 2 0 0 0 ，9 ，g 辩2 1 4 s 3 4 s o r o o s h i a n ，s ，g a o ，】l ，h s u ，k ，e ta 1 d i u r n a lv a r i a b i l i t yo ft r o p i c a lr a i n f a l l r e t r i e v e df r o mc o m b i n e dg o e sa n d 咖s a t e l l i t ei n f o r m a t i o n j o u r n a lo fc l i m a t e 2 0 0 2 1 5 ( 9 ) ：9 8 3 - 1 0 0 1 5 3d i a z ，h f ，w o l t e r , k ，a n dw o o d r u f f ( e d s ) ，s d ，1 9 9 2 ：p r o c e e d i n g so ft h e i n t e r - - n a t i o n a lc 0 a d sw o r k s h o p ， b o u l d e r ，c o l o r a d o ， 1 3 1 5j a n u a r y1 9 9 2 n o 从 e n v i r o n m e n t a lr e s e a r c hl a b o r a t o r i e s ，c l i m a t er e s e a r c hd i v i s i o n , b o u l d e r , c o i o ，3 9 0 p p 6 j e a n e ，r l 1 9 9 2 ：t h ei m p o r t a n c eo fc o a d sf o rg l o b a lr e a n a l y s i s p r o c e e d i n g s o f t h ei n t e r n a t i o n a lc o a d sw o r k s h o p ，b o u l d e r ，c o l o r a d o ，1 3 1 5 e 7 c h e r t , g ，b e r t r a n dc h a p r o r l ，j e a nt o u r n a d r e ，k r i s t i n ak a t s a r o s g l o b a lo c e a n i c p r e c i p i t a t i o n = aj o i n tv i e wb yt o p 默a n dt h et o p 既m i c r o w a v er a d i o m e t e r j o u r n a l o fg e o p h s i c a lr e s e a r c h ，1 9 9 7 ，1 0 2 ( 5 ) ：1 0 4 5 7 1 0 4 7 1 8 c h e n ，g ，l l a j ，f a n g , cy ，r a n ，y g l o b a lo c e a n i cp r e c i p i t a t i o nd e r i v e df r o m t o p 戤a n dt m r ：c l i m a t o l o g ya n dv a r i a b i l i t y j o u r n a lo fc l i m a t e ，2 0 0 3 ，1 6 ，3 8 8 8 - 3 9 0 4 9 h u f f m a n ，g j ，a d l e r ，l lf ，r u d o l f ，b ，s c h n e i d e r ，u ，a n dk e e h n ，p i lg l o b a l p r e c i p i t a t i o ne s t i m a t e sb a s e do n at e c h n i q u ef o rc o m b i n i n gs a t e l l i t e - b a s e d e s t i m a t e s ，r a i ng a u g ea n a l y s i s ，a n dn w pm o d e lp r e c i p i t a t i o ni n f o r m a t i o n j o u r n a l o fc 1i m a t e ，1 9 9 5 ，8 ，1 2 8 4 - 1 2 9 5 1 0 x i e ，p ，a n da r k i n ，p a n a l y s e so fg l o b a lm o n t h l yp r e c i p i t a t i o nu s i n gg a u g e o b s e r v a t i o n s ，s a t e l l i t ee s t i m a t e s ，a n dn u m e r i c a lm o d e lp r e d i c t i o n s j o u r n a lo f c 1 i m a t e ，1 9 9 6 ，9 ，8 4 0 - 8 5 8 1 1 x i e ，p a n da r k i n ，p _ g l o b a lp r e c i p i t a t i o n ：a1 7 - - y e a rm o n t h l ya n a l y s i sb a s e d o ng a u g eo b s e r v a t i o n s ，s a t e l l i t ee s t i m a t e sa n dn u m e r i c a lm o d e lo u t p u t s b u l l e t i n 5 多源海洋降水信息的融合与应用 o ft h ea m e r i c a nm e t e o r o l o g i c a ls o c i e t y ，1 9 9 7 ，7 8 ，2 5 3 9 2 5 5 8 1 2 h u f f m a n ，g j ，r o b e r tf a d l e r ，p h i l i pa r k i n ，a l f r e dc h a n g ，r a l p hf e r r a r o 。 a r n o l dg r n b e r ，j o h nj a n o w i a k ，a l a nm c n a b ，b r u n or u d o l f ，u d os c h n e i d e r t h eg l o b a l p r e c i p i t a t i o nc l i m a t o l o g yp r o j e c t ( g p c p ) c o m b i n e dp r e c i p i t a t i o nd a t a s e t b u l l e t i n o ft h ea m e r i c a nm e t e o r o l o g i c a ls o c i e t y ，1 9 9 7 ，7 8 ( 1 ) ：5 - 2 0 1 3 b a u e r ps c h a n z ，l ，b e n n a r t z ，亿，s c h l u s s e l ，p o u t l o o kf o rc o m b i n e dt m i - v i r s a l g o r i t l m sf o r 删：l e s s o n sf r o mt h e p i pa n da i pp r o j e c t s j o u r n a lo ft h e a t m u s p h e r i cs c i e n c e s ，1 9 9 8 ，5 5 ，1 7 1 4 1 7 2 9 1 4 崔茂常，朱海娜再分析日降雨量与c l i a p 候降雨量在中国境内的数据整合地球 科学进展，2 0 0 0 ，1 5 ( 1 ) ：4 4 0 - 4 4 5 1 6 f i o r u c c i ，p ，b a r b e r a ，p l ，l a n z a ，l g ，a n dm i n e i a r d i ，r ag e e - - s t a t i s t i c a l a p p r o a c ht om u l t i - - s e n s o rr a i nf i e l dr e c o n s t r u c t i o na n dd o w n s e a l i n g h y d r o l o g ya n d e a r t hs y s t e ms c i e n c e s ，2 0 0 1 ，5 ( 2 ) ：2 0 1 - 2 1 3 1 6 i d ap r i m u sg o r e n b u r g ，d e n n i sm c l a u g h l i n ，o a r ae n t e k h a b i s c a l e - r e c u r s i v e a s s i m i l a t i o no fp r e c i p i t a t i o nd a t a a d v a n c ei nw a t e rr e s o u r c e ，2 0 0 1 ，2 4 ，9 4 1 9 5 3 1 7 s u n ，l ，m a n t o n ，m j ，a n de b e r t ，e e r e g i o n a lr a i n f a l le s t i m a t i o n u s i n gd o u b l e k r i g i n go fr a i ng a u g ea n ds a t e l l i t eo b s e r v a t i o n s b l m cr e s e a r c hr e p o g r 1 8 r o b e r tf a d l e r ，g e o r g ej h u f f m a n ，a l f r e dc h a n g ，r a l p hf e r r a r o ，p i n g p i n gx i e j o h nj a n o w i a k ，b r u n or u d o l f ，u d os c h n e i d e r ，s c o t tc u r t i s ，d a v i db o l v i n ，a r n o l dg r u b e r ， j o e ls u s s k i a d ，p h i l i pa r k i n ，a n de r i cn e l k i n t h ev e r s i o n - 2g l o b a lp r e c i p i t a t i o n c l i m a t o l o g yp r o j e c t ( g p c p ) m o n t h l yp r e c i p i t a t i o na n a l y s i s ( 1 9 7 9 一p r e s e n t ) j o u r n a l o fh y d r e m e t e o r o l o g y ，2 0 0 3 ，4 。1 1 4 7 1 1 6 7 1 9 r a s m u s s e n ，e 1 l ，a n dc a r p e n t e r 。t h ，v a r i a t i o ni n t r o p i c a ls e as u r f a c e t e m p e r a t u r ea n ds u r f a c ew i n df i e l da s s o c i a t e dw i t ht h es o u t h e r no s c i l l a t i o n e 1n i n e m o n t h l yw e a t h e rr e v i e w ，1 9 8 2 ，1 1 0 ，3 5 4 - 3 8 4 2 0 】r o p e l e w s i ，cf ，a n dh a l p e r t ，址s g l o b a la n d r e g i o n a ls c a l ep r e c i p i t a t i o n p a t t e r n sa s s o c i a t e dw i t he 1n i n e o s c i l l a t i o n m o nw e ar e v ，1 9 8 7 ，1 1 5 ：1 6 0 6 - 1 6 2 6 2 1 b r a d l e y ，i l s ，d i a z ，h f ，k i l a d i s ，g n ，e i s c h e i d ，j k e n s os i g n a li n c o n t i n e n t a lt e m p e r a t u r ea n dp r e c i p i t a t i o nr e c o r d s n a t u r e ，3 2 7 ，4 9 7 5 0 1 6 2 2 龚道溢，王绍武近百年e n s 0 对全球陆地及中国降水的影响，科学通报，1 9 9 9 ，4 3 ( 3 ) ： 3 1 5 - - 3 2 0 2 3 】金祖辉，陶诗言酣s o 循环与中国东部地区夏季和冬季降水关系的研究大气科学， 1 9 9 9 ，2 3 ( 6 ) ：6 6 5 - 6 7 2 e 2 4 b r i a n ，j ，a n ds o d e n t h es e n s i t i v i t yo ft h et r o p i c a lh y d r o l o g i c a lc y c l et o e n s o j o u r n a lo fc l i m a t e ，2 0 0 0 ，1 3 ，5 3 8 - 5 4 9 2 5 n i c h o l s o n ，s e ，s o m e ，b ，a n dk o n e ，b - a na n a l y s i so fr e c e n tr a i n f a l lc o n d i t i o n s i nw e s ta f r i c a ，i n c l u d i n gt h er a i n ys e a s o n so ft h e1 9 9 7e 1n i n oa n dt h e1 9 9 8l an i n a y e a r s j o u r n a lo fc l i m a t e ，2 0 0 0 ，1 3 ，2 6 2 8 2 6 4 0 2 6 1 施能，陈绿文，封国林，高鸿，林振敏，郭丽娜1 9 2 0 - 2 0 0 0 年全球陆地降水气候特征 与变化高原气象，2 0 0 4 ，2 3 ( 4 ) ：4 3 5 - 4 4 3 2 7 】s p e n c e r , i l - g l o b a lo c e a n i cp r e c i p i t a t i o nf r o mt h em s ud u r i n g1 9 7 9 9 1a n d c o m p a r i s o n sw i t ho t h e rc l i m a t o l o g i e s j o u r n a lo fc li m a t e ，1 9 9 3 ，6 ，1 3 0 1 1 3 2 6 2 8 l y a i ，九，a n dw i g l e y ，t klg l o b a lp a t t e r n so fe n s o - i n d u c e dp r e c ：i p i t a t i o m g e o p h y s i c a lr e s e a r c hl e t t e r s ，2 0 0 0 ，2 7 ( 9 ) ：1 2 8 3 - 1 2 8 6 7 多源海洋降水信息的融合与应用 2 多源海洋降水资料简介 本文采用的数据包括全球海洋大气综合数据集( c o r d s ，c o m p r e h e n s i v e o c e a na t m o s p h e r ed a t as e t ) 中的海洋月平均降水资料，其空间范围是6 8 7 5 0 s 8 1 2 5 0 n ，1 8 0 1 8 0 e ，空间分辨率是2 5 。x 2 5 。，时间跨度为1 9 8 0 1 1 9 9 7 1 2 。 该数据是由航海日记数据、渔船数据、海军气象数据等融合形成的数据，并通过 全球漂流浮标数据、固定浮标数据对其融合后的数据进行质量控制。 欧洲中期天气预报中心( e c m w f ，e u r o p e a nc e n t e rf o rm e d i u mr a n g ew e a t h e r f o r e c a s t i n g ) 的月平均降水数据，是通过数值模式预报获得的，且经过网格化后 的全球( 陆地和海洋) 降水数据，空间范围是8 8 7 5 。s 8 8 7 5 0 n ，1 8 0 唧1 8 0 0 e ， 空间分辨率是2 5 。x 2 5 。，时间跨度是1 9 8 6 1 2 0 0 2 8 。 美国国家环境预报中心( n c e p ，n a t i o n a lc e n t e r sf o re n v i r o n m e n t a l p r e d i c t i o n ) 的降水数据，也是网格化的月平均全球降水数据( 陆地和海洋) ，空 间范围是8 8 7 5 0 s 8 8 7 5 。n ，1 8 0 唧1 8 0 0 e ，空间分辨率是2 5 0 2 5 0 ，时间跨度 是1 9 8 6 1 2 0 0 2 8 。 美国国防气象卫星( d m s p ，d e f e n s em e t e o r o l o g i c a ls a t e l l i t ep r o g r a m ) 的s 酬i ( s p e c i a ls e n s o rm i c r o w a v e i m a g e r ) 的微波辐射计和微波散射计反演 的大气可降水量数据，其中全球海洋上的降水数据采用的是月平均数据，空间分 辨率为2 5 0 x 2 5 。，时间跨度是1 9 8 7 7 2 0 0 3 1 2 ，辐射计数据的空间范围是 6 3 7 5 0 s 6 3 7 5 w ，1 8 0 唧1 8 0 0 e ，散射计数据的空间范围是8 6 2 5 0 s 8 1 2 5 0 n ， 1 8 0 0 i r 1 8 0 a e 。其中辐射计缺少1 9