基于站点、模式、遥感多源降水数据融合与评估；Python驱动下，从基础处理、机器学习建模到气候态产品生成的全流程解析

降水在水循环中发挥着重要作用，塑造了生态景观和生态系统。目前，有四种主要方式获取降水数据：1）雨量计观测，2）地基雷达遥感，3）卫星遥感，4）模式模拟。基于雨量计观测的降水，通常被认为是最准确和可靠的。但由于复杂的地形和恶劣的环境，在中国西部人烟罕至地区没有气象站。基于站点数据网格化降水产品的准确性在很大程度上取决于站点空间密度和环境条件，而这些条件在不同地区有很大差异。因此，有必要将卫星遥感和模式数据结合起来，进一步提供高质量、高分辨率的降水数据。

第一章 Python应用

1.Python基础

数据结构、循环与逻辑判断、切片

2.Numpy和Scipy使用

切片操作、相关系数

3.Xarray的使用

netCDF文件的读写、统计计算、掩膜操作、可视化

4.cdo的使用

时间域计算、空间域计算、文件操作

第二章 降水产品的评估

1.主要降水产品介绍

GsMAP、GPM IMERG、CMORPH、PERSIANN、HAR、ERA5

2.指标计算

计算连续指标（R2、RMSE）和离散指标（POD、FAR）

3.不同时间窗产品评估

年尺度、季节尺度、月尺度

第三章 短期序列数据的订正

1.站点数据质量控制（阈值法）

2.构建订正的样本序列

空间索引匹配临近地面站点（KDtree）、构造订正序列（Gamma分布拟合、累计概率CDF）

3.逐格点订正遥感降水

第四章 气候态长时间序列数据融合-数据前处理

1.计算遥感降水数据（GPM IMERG、CMORPH和GsMAP）的气候态

基于cdo和xarray计算月累计降水和多年平均累计降水、可视化年际变化

2.计算站点尺度上的不同降水产品权重

①计算站点上对应环境因子（高程、坡度和坡向）

基于高程计算坡度；基于高程计算坡向；对高程、坡度和坡向插值到站点

②计算站点尺度上的气象数据（ERA5数据的气温、风速、湿度）

第五章 气候态长时间序列数据融合-数据权重空间化

1.特征工程：利用站点尺度数据分析环境因子和气象数据与遥感降水的关系

2.模型筛选：筛选合适的 裁剪覆盖研究区的环境因子和气象数据

3.建模：使用机器学习算法构建权重外推模型

拆分样本、交叉验证

4.在研究区外推权重

第六章 气候态长时间序列数据融合-数据融合

降水数据的融合、数据的评估

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