气候灾害中心站点红外降水数据集，第3版

更好的降雨图为何重要

了解何时何地降雨对农民、水资源管理者以及防止饥荒的机构至关重要。但在世界许多地区，气象站稀少，简单的雨量计往往漏测大量实际降水。本文介绍了 CHIRPS3，一种将卫星影像与地面测量融合的新型全球降雨数据集，能够从 1981 年起至今提供更清晰、更现实的降雨图像。

将多重降雨观测汇聚一处

CHIRPS3 的构建如同三层蛋糕。基础层是典型月降水的高分辨率图，基于超过 84,000 个长期站点记录和卫星信息生成。第二层来自静止轨卫星，跟踪每个位置上方寒冷云顶持续的时间，这为降雨量提供线索。第三层来自分布于全球的数千个雨量计。将这三部分叠加并定期更新，CHIRPS3 每五天和每月生成全球降雨图，并由五天总量推导出日值。

修补旧产品的盲点

早期版本 CHIRPS2 已被广泛用于干旱监测、作物建模和人道主义规划，但其若干弱点逐渐显现。CHIRPS2 往往平滑掉高值与低值，低估了强降雨与剧烈干旱。风在崎岖地形上吹过时，会导致许多雨量计少测降水，使山区和多风区域的总量偏低。卫星方法也产生了过多微小降雨量，像持续性毛毛雨那样扭曲降雨日数统计并弱化极端情况。

更智能地利用云、地形和雨量计

CHIRPS3 从多个方面应对这些问题。基础降水气候态被重构，站点数据经过调整以补偿雨量计在多风地区常遗漏的降水，使长期平均值在适当区域略有增大。卫星步骤也被重新设计：与其依赖简单的全球回归，不如将与寒冷云顶下持续时间相关的降雨量直接关联到当地长期平均值，这保留了干湿期的自然波动并更好地捕捉罕见强降雨，尤以干旱地区为著。与此同时，向系统提供数据的站点数量几乎翻倍，尤其在非洲和美洲，并采用尊重降雨空间相关性衰减速度的方法进行融合。

检验图表与现实的一致性

为评估 CHIRPS3 的表现，作者将其卫星分量与由密集站网构建的高质量参考数据集进行了比较，参考区域覆盖 12 个测量良好的地区，包括美国、欧洲、澳大利亚、伊朗以及拉美部分地区。他们检查了湿季平均降雨、五天间隔的值变动程度以及非常强降雨事件的检测频率。CHIRP3（即 CHIRPS3 的卫星部分）比前代更接近观测均值，并重现了约 80% 的观测变异性，而 CHIRP2 约为一半。它在再现最强降雨的强度方面也更为接近观测值。对埃塞俄比亚和摩洛哥长期站记录的单独测试表明，CHIRPS3 在复杂地形上比旧产品更好地追踪逐月波动和强降雨。

对地面用户的意义

对用户而言，CHIRPS3 保留了 CHIRPS2 的优势，同时减少了关键误差。它仍然提供自 1981 年起的长期一致记录、用于近实时监测的频繁更新以及常见数据格式的开放访问。但它现在覆盖了更广的地区，使用了更多雨量计并修正了已知的测量偏差。最重要的是，它更真实地呈现了干旱与强降雨，有助于早期预警系统、作物与水资源规划者以及人道主义机构更准确评估当前状况的异常程度，并识别粮食与供水安全风险上升的地区。

引用: Funk, C., Peterson, P., Harrison, L. et al. The Climate Hazards Center Infrared Precipitation with Stations, Version 3. Sci Data 13, 718 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07096-4

关键词: 卫星降雨, 干旱监测, 气候数据, 雨量计网络, 粮食安全