新一代全球卫星降水产品GPM（Global Precipitation Measurement）为降雨观测提供了新的途径。本文以淮河上游王家坝流域为研究区，以地面实测降雨数据为基准，空间上从点、面尺度，时间上从日、月尺度综合评价了GPM卫星降水数据的精度，并结合分布式的SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型评估了GPM用于水文模拟的适用性，以探究GPM卫星降水数据对地面实测降水数据的可替代性。研究结果显示：（1）从日尺度聚合到月尺度、从点尺度平均到面尺度，GPM的降雨精度逐渐提高，在面尺度上统计月尺度GPM降雨具有最高的精度（相关系数CC=0.95，均方根误差RMSE=1.10mm，平均绝对误差MAE=0.79mm）；（2）GPM整体上表现出对实测降雨的高估（相对误差BIAS=17.50%-24.14%），高估主要发生在低降雨强度事件和降雨相对不充足的非汛期，对高强度降雨和汛期的降雨估算精度较高，河源山区和淮河干流以南的湿润地区因降雨量大GPM精度高；（3）当采用静态参数法（沿用地面实测降雨率定的SWAT模型参数），GPM驱动的日尺度SWAT模型模拟精度出现了严重的退化，但是月尺度的SWAT模型仍然能保持可靠的精度；（4）当采用动态参数法（基于GPM降雨重新率定SWAT模型参数），GPM驱动的SWAT模型在日尺度和月尺度上的模拟精度均能得到保证。研究结果表明：GPM虽然对日降雨过程的刻画不准确，但在月降雨总量的估算上精度较高，因此GPM在月尺度的水文模拟上能够基本替代地面实测降雨数据；此外对于无降雨资料的地区，基于GPM历史数据率定水文模型参数用于水文模拟具有更好的适用性。
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