GLEAM

1.MSWEP

GloH2O

MSWEP(Multi‑Source Weighted‑Ensemble Precipitation) ,全球多源加权集合降水数据集,由 GloH2O 团队开发,是水文、气候领域非常常用的全球 0.1° 高分辨率格点降水产品 。融合地面雨量站、多套卫星降水、大气再分析数据生成,时间起点 1979 年,持续更新至今,NetCDF 格式存储。

3个子产品

文件夹 说明 科研选择
Past 经过全球雨量站校正的历史回溯产品,质量最高 ✅绝大多数论文、历史研究首选
NRT 近实时产品,延迟 2‑3 小时,刚产出精度低;约 5 天后 ERA5 到位后精度提升 仅做实时监测,不用于历史分析
Past_nogauge 不使用地面雨量站校正,只用卫星 + 再分析数据 只做对照试验,极少使用

1.1v2.8和v3.16有什么区别?

项目 MSWEP v2.8 MSWEP v3.15/v3.16
时间分辨率 3 小时 1 小时(hourly)
空间分辨率 0.1° 0.1°
时间范围 1979‑至今 (NRT) 1979‑至今 (NRT)
近实时延迟 ~3 小时 ~2 小时
融合算法 静态加权集合融合(传统统计加权) 机器学习 XGBoost 模型堆栈,动态权重,分 18 套模型栈,随数据源到达自动切换模型
雨量计校正 日 / 月尺度校正,简单距离加权 严格质控筛选站点;考虑降水空间相关长度、站点间依赖关系;日 + 月双重校正;站点优先级排序;留一法验证
输入数据源 CMORPH、TRMM、GSMaP、ERA‑Interim、JRA‑55、GPCC、CPC 等 IMERG‑V07、GSMaP‑V8、PDIR‑Now、ERA5、GDAS,新增更多卫星 / 再分析输入,2000 年前用 PERSIANN‑CCS‑CDR
输出变量 降水 precipitation 降水,新增 model_stack 标记字段,记录该时次使用哪一套 ML 模型,方便溯源 NRT 数据质量

精度与误差表现

  1. 小雨(毛毛雨 drizzle) v2.8 普遍存在小雨高估;V3 显著降低小雨虚高,干 / 湿日识别更准。
  2. 强降水、暴雨峰值 v2.8 对极端强降水系统性低估;V3 极大改善峰值低估,更适合极端降雨、洪水、短时对流暴雨研究。
  3. 整体 KGE v2.8 全球中位日 KGE≈0.67;V3‑Past 历史版本≈0.69;V3‑NRT 近实时可达 0.77,整体精度提升。
  4. 高原、复杂地形区:V3 在缺站地区(青藏高原、山地)改进明显。

文件与使用差异

  1. 时间步:v2.8 只有 3h、daily、monthly;V3 原生 hourly,同时可聚合 3h / 日 / 月。文件体积 V3 会大非常多(1h 比 3h 数据量 ×3)。
  2. Past(回溯) vs NRT(近实时)
    • v2.8:Past(站点校正历史)和 NRT 近实时两套,拼接使用,存在微小不连续;
    • V3:NRT 是渐进更新机制:刚出来精度较低,5 天左右 ERA5 到位后自动切换成历史级精度;每个时间片标记 model_stack,可筛选高质量片段。
  3. v3.15 → v3.16 改动(小版本)
    • 修复部分高纬 / 海洋格点异常值;
    • 优化 NRT 流水线切换逻辑;
    • 不改变论文级算法框架,科研使用上 v3.15、v3.16 基本可以等价看待。

怎么选版本

✅ 选 V3.16,适合:

  • 小时尺度、短时暴雨、对流降水、极端事件、山洪模拟;
  • 需要近实时数据;
  • 关注小雨 / 干湿日判别。

⚠️ 继续用 v2.8,适合:

  • 延续旧论文、历史对比、大量已发表研究复现;
  • 只做日、月尺度分析,不需要小时数据;
  • 磁盘存储有限(V3 hourly 数据量巨大)。

⚠️注意:v2.8 和 V3 不要直接拼接混合时序,算法体系不同,存在系统偏差。

已知短板

  • V3 hourly 数据量巨大,处理、下载、内存开销远高于 v2.8;
  • NRT 刚产出(T+2~4h)时精度偏低,建议科研尽量用 Past(等 5 天锁定后的)数据;
  • 干旱区仍然存在一定不确定性,和 v2.8 一样需要本地评估。
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