以滦河流域为研究对象,对流域2018年GPM(global precipitation measurement mission)降水产品适用性进行评估;利用降水与海拔、经纬度和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)之间的相关性,构建基于PSO-BP(particle swarm optimization-back propagation)的GPM降水空间降尺度模型,得到2018年滦河流域空间分辨率1 km的降水数据.结果表明:原始GPM降水产品可以较准确地表达滦河流域降水,但总体存在降水量高估现象;以国家气象中心降水产品CGDPA(China gauge-based daily precipitation analysis)数据为基准,对空间降尺度前后的降水数据进行精度评估,发现在年、季和月不同时间尺度上,空间降尺度后的降水数据与CGDPA数据相关性更高,均方根误差更小,相对偏差值控制在±10％以内,这说明降尺度后降水数据空间分辨率和精度都更高.
滦河流域 降水降尺度 PSO-BP模型 GPM