【数据分享】1979-2020年长时间序列遥感降水数据
降水是地球水循环的基本组成部分，其时空变化将直接影响区域乃至全球可用水资源量。因此，准确获取降水数据对预防干旱、暴雨、洪水等气象灾害的发生具有重要意义。目前，测量降水的主要方法包括雨量计、天气雷达和遥感卫星。雨量计不足之处在于受地形等因素的限制，雨量站空间分布不均匀。天气雷达虽然可以在数百公里范围内测得较精确降水，但是也受成本高、电子设备信号不稳定、在复杂地形中的覆盖范围有限等的影响。近些年来，随着遥感技术不断发展，因其不受地形因素的限制，可在近似全球范围内提供连续的高分辨率降水估计，基于栅格格式的高时空分辨率卫星遥感降水产品迅速发展，并已广泛用于大规模水文研究和应用。
Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation (MSWEP) 产品是 Beck 等2016 年生成的一套1979—2015年全球0.25°空间分辨率、3 h时间分辨率的格网化降水产品[1]。该产品集成站点数据、卫星观测数据以及模型模拟数据，具有时间尺度长、空间分辨率较高等优点。MSWEP 产品从发布以来，一些学者即开展 MSWEP产品的精度评估研究，精度相对于其他遥感降水的精度较高[2-8]。介于国际数据下载困难，AI尚研修预先下载了数据。
时间覆盖：1979-2020
时间分辨率：3h
空间分辨率：0.10˚
[1]Beck H E, Wood E F, Pan M, et al. MSWEP V2 global 3-hourly 0.1 precipitation: methodology and quantitative assessment[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2019, 100(3): 473-500.
[2]杨晓柳,王平,高大威,杨幸,丁智强.1979-2014年秦巴山区MSWEP降水数据精度评估及变化特征分析[J].水土保持研究,2020,27(06):146-152.
[3]黄琦,覃光华,王瑞敏,向俊燕,胡庆芳,李伶杰.基于MSWEP的祁连山地区降水空间分布特性解析[J].水利学报,2020,51(02):232-244.
[4]赵静,胡庆芳,王腊春,李伶杰,陈少颖.基于MSWEP数据的太湖流域降水特性分析[J].水资源保护,2020,36(02):27-33+40.
[5]杨旭.玛依塔斯交通走廊风吹雪特点研究[J].铁道工程学报,2018,35(12):1-6.
[6]邓越,蒋卫国,王晓雅,吕金霞.MSWEP降水产品在中国大陆区域的精度评估[J].水科学进展,2018,29(04):455-464.
[7]Bai L, Wen Y, Shi C, et al. Which precipitation product works best in the Qinghai-Tibet Plateau, multi-source blended data, global/regional reanalysis data, or satellite retrieved precipitation data?[J]. Remote Sensing, 2020, 12(4): 683.
[8]Liu J, Shangguan D, Liu S, et al. Evaluation and comparison of CHIRPS and MSWEP daily-precipitation products in the Qinghai-Tibet Plateau during the period of 1981–2015[J]. Atmospheric Research, 2019, 230: 104634.
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