2016-2021年汛期长江流域0.10°日降水定量降水产品

数据基本信息数据时间：2016-2021年空间位置：长江流域数据分辨率：0.10°数据类型：除原始遥感影像外的栅格数据数据投影信息：WGS-84数据摘要本数据集利用Himawari-8红外亮温数据反演长江流域1daily/10km分辨率的定量降水。该数据集与GPM IMERG Final产品在月尺度和小时尺度上，空间格局相似性较高。在2017-2021年中国典型极端降水案例中，Himawari-8降水产品能捕捉到降水峰值的变化和空间上降水。证明由机器学习算法建立的降水反演算法，在有高精度的观测降水基础上，能够在时间和空间上接近训练的降水产品。数据集可以通过数据平台免费向科研用户共享。数据作者（联系人）信息姓名：白磊联系人电话：[phone]邮编：430070联系人邮箱：[e-mail]单位：武汉理工大学地址：湖北武汉市武昌区和平大道1178号武汉理工大学数据引用方式及申明项目来源于国家对地观测科学数据中心开放基金项目（项目编号：NODAOP2020011）。 数据集引用方式 白磊; 吴晶; 卞瑶; 尚明; 张禄英; 沈瑶; 曲涛; 胡中民. 2016-2021年中国地区汛期分钟尺度降水数据(V1.0). 2021. Science Data Bank. 2021-12-13. cstr:31253.11.sciencedb.j00001.00330; https://datapid.cn/31253.11.sciencedb.j00001.00330数据溯源信息数据来源描述：本数据集利用Himawari-8红外亮温数据和机器学习算法反演长江流域的定量降水。数据生成过程描述：以利用先进的Himawari-8成像仪（Himawari-8/AHI）红外光谱数据，以全球降水测量（GPM）产品为基准，使用机器学习算法的反演降水。反演算法包括云检测、降水落区估计、降水强度分类和降水强度估计四个子模块。在建模过程中，针对降水数据不平衡问题，在整个训练过程中采用了随机欠采样算法和合成少数过度采样技术（SMOTE），以充分学习样本中的特征。最后Himawari-8反演降水与GPM IMERG Final产品在月尺度和小时尺度上，空间格局相似性较高。数据质量信息：空间结构上，与GPM IMERG Final多源融合降水相近。对于中国强降水过程，基本能够捕捉到降水时间序列上峰值和空间格局。