Page 106 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第10期

第 50 卷第 10 期 张 唯等：降水融合数据特征驱动下基于 GAN 的遥感降水产品空间超分辨率重建 2041

图 5 2019‑07‑16 中国大陆原始 ERA5（0. 25°）和重建后 ERA5（0. 125°）降水场的空间分布图
Fig. 5 Spatial Distribution of Original ERA5 (0. 25°) and Downscaled ERA5 (0. 125°) Precipitation Fields in
Chinese Mainland on 16 July 2019

表 1 2019-07-16 数值评价表 表 2 2019-07-16 CMPA 与 IMERG 和 ERA5 之间的
Table 1 Numerical Assessment for 16 July 2019 数值评价表
数据 相关系数 偏差 命中率 Table 2 Numerical Assessment of CMPA with IMERG
CMPA 0.702 0.063 0.668 and ERA5 Respectively on 16 July 2019
原始 IMERG 0.685 0.153 0.592 相关
IMERG 数据 偏差 命中率
重建后 IMERG 0.716 −0.005 0.682 系数
原始 ERA5 0.480 0.464 0.531 原始 IMERG 0.698 0.084 0.737
ERA5 IMERG-CMPA
重建后 ERA5 0.520 −0.084 0.643 重建后 IMERG 0.740 −0.064 0.776
原始 ERA5 0.435 0.377 0.586
ERA5-CMPA
和数值精度，重建后 ERA5 降水场的整体精度低 重建后 ERA5 0.454 −0.139 0.721
于 IMERG，且未能超过 CMPA 数据，其重建效果
不如 IMERG 降水数据。 可以看出，相较于 IMERG 降水数据，CMPA 数据
为进一步评估本文构建的 GAN 模型对两种 与 ERA5 降水数据之间的相关性仅为 0.556，这也
降水数据的降尺度效果，以 CMPA 数据为基准， 是导致重建效果不如 IMERG 降水数据的原因之
重新计算 IMERG 日降水数据和 ERA5 日降水数 一。综上，GAN 模型重建后两种降水数据的空间
据的各项精度指标，如表 2 所示。结果表明，重建 分 辨 率 和 数 值 精 度 都 有 不 同 程 度 的 提 升 ，但 在
后 IMERG 降水数据和 ERA5 降水数据与 CMPA IMERG 降水数据上的适用性更好，整体精度更
的相关性均有升高，其中，IMERG 数据的相关系 高，分析原因是原始 ERA5 日降水数据的空间分
数和命中率分别增加了 4.2% 和 3.9%，偏差减少
辨率较低，相较于原始 IMERG 降水数据，ERA5
了 2%；ERA5 数据的相关系数和命中率分别增加
降水数据精度较差，并且 CMPA 数据与 ERA5 降
了 1.9% 和 13.5%，偏差减少了 23.8%。从整体来
水数据之间的相关性不够高，这对重建后的结果
看，相较于 ERA5 降水数据，重建后 IMERG 降水
产生了一定的影响。
数据的数值精度更高，与 CMPA 数据的一致性更
3.2 基于 GAN 的 IMERG 降水产品的改进
强 ，重 建 效 果 更 好 。 实 验 结 果 也 从 另 一 方 面 证
3.2.1 多模型降尺度效果对比
实，使用目前公认数据质量较好的 CMPA 数据进
为 了 进 一 步 检 验 本 文 构 建 的 GAN 模 型 在
行其他降水产品校正的可行性。
IMERG 日降水产品上的适用性，统计 2020 年中
考虑到训练数据对重建效果的影响，本文从
这 3 种日降水数据中选取 2019 年 1 月至 10 月中 国大陆 699 个气象站点月平均降水量，选取降水
国大陆 699 个站点所对应的数据，剔除缺测值和 量较大的月份（2020 年 7 月）作为研究时段，在中
异常值，共保留 198 383 对降水数据，进一步计算 旬 和 下 旬 各 选 取 一 个 降 水 过 程（2020-07-12—
CMPA 数据与 IMERG 日降水数据和 ERA5 日降 2020-07-15，2020-07-27—2020-07-31），对 IMERG
水数据长时间序列的相关性，结果如图 6 所示。 日降水数据进行 GAN 超分辨率重建，获得更加