遥感降水产品可为大尺度、近实时气象干旱监测提供重要的降水资料，但存在较大不确定性。近日，水文与水资源工程学院李艳忠副教授及其团队，以实测降水格网数据（CMA）为标准，基于标准化降水蒸散指数（SPEI）和游程理论，评估了国际主流的5种遥感降水产品（MSWEP、TMPA 3B42、PERSIANN-CDR、CHIRPS 和 COMRPH）在中国不同气候区对气象干旱监测的性能及不确定性。相关研究成果发表在中科院一区Top期刊《Journal of Hydrology》。
研究发现：
（1）SPI大大低估了干旱趋势，不适用于描述全球变暖背景下的干旱模式。特别是在干旱区，PET已经成为其影响气象干旱趋势的主导因素。
（2）遥感降水产品捕获SPEI空间格局的性能取决于气候区。湿润地区SPEI空间格局的捕获效果最好，过渡期和干旱地区次之，青藏高原表现最差。MSWEP和TMPA捕获SPEI空间格局表现最好，其次是PERSIANN和CHIRPS，CMORPH表现较差。
（3）在干旱事件监测中，MSWEP在过渡区和湿润区表现最好，CHIRPS在干旱和青藏高原地区表现较好，CMORPH在所有气候区均表现不佳。对于MDS、MDI和MDP所描述的干旱特征，MSWEP在反映干旱特征方面表现较好，其次是TRMM和PRSIANN，而CHIRPS和CMORPH表现较差。然而，没有任何一种降水产品的表现在所有方面总是最优的，不同种遥感降水产品应该谨慎应用于某些特定区域。
（4）优化参数是大多数气候区干旱监测不确定性的主导因素，表明需要对SPEI指数中的参数进行独立优化。在青藏高原中部和部分湿润地区，遥感降水产品对不确定性的贡献率较大，表明有必要提高这些地区遥感降水产品的精度。
图1 PET对干旱趋势的影响格局
图2 基于SPEI1的干旱事件特征的空间分布（DEN 为干旱事件的数量；MDS 为干旱事件严重性；MDI 为平均干旱强度；MDP 为平均干旱极值）
图3 干旱事件特征的不确定性贡献率的空间分布
作者简介：
李艳忠：男，博士，副教授，硕士生导师，山东菏泽人。
主要从事水文气象变化与机理, 植被变化的生态水文效应等相关内容。在JH、SoTE、 JHM、Forest 等国际主流期刊, 以及生态学报、地理研究、自然资源学报等CSCD期刊上发表高水平学术论文48篇, 其中以第一作者/通讯发表SCI论文13篇。指导本科生发表高质量学术论文12篇，指导学生获得2020江苏省优秀毕业论文一等奖和2022年江苏省团队奖。博士期间，曾获得中国科学院朱李月华优秀博士生奖，北京市优秀博士毕业生奖和中科院地理科学与资源研究所优秀毕业生奖。。主持了国家自然科学基金项目，国家气候中心气候专项项目，国家留学基金委青年教师骨干项目和中国科学院开放基金等10多个科研项目。
论文信息：
Yanzhong Li, Haiwen Yan, Li Chen, Manjie Huang, Weiwei Shou, Liqin Zhu, Lin Zhao, and Yincong Xing. "Performance and Uncertainties of Five Popular Satellite-Based Precipitation Products in Drought Monitoring for Different Climate Regions." Journal of Hydrology 628 (2024). https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130562.
