FY-4上的闪电成像仪（Lightning Mapping Imager，LMI）从静止轨道平台对视场覆盖范围内的闪电进行连续不间断的观测，闪电资料为监测预警强对流天气提供了重要信息。为研究FY-4闪电资料监测预警强对流的能力，以2018年5月7日厦门暴雨为研究个例，利用FY-4闪电资料、FY-4亮温资料、厦门市自动气象站降水资料以及地面闪电定位网监测数据，研究闪电数据在强降水监测预警中的应用。结果表明：FY-4闪电资料与地基闪电进行数据融合，有效减少了天基与地基闪电产品各自数据的不完整性、不确定性和误差；闪电的移动轨迹与对流云团的移动轨迹相符，且在云团移动轨迹的前方；温度梯度较大的区域和深对流内，闪电强度较强；闪电强度与雨强成正比，且闪电频数峰值多出现在降水峰值前45 min左右。

为估测台风带来的地表瞬时降雨率，利用FY-3C上搭载的微波湿温探测仪（Microwave Humidity and Temperature Sounder，MWHTS）的L1级在轨观测亮度温度数据与多卫星降水分析TMPA（Tropical Rainfall Measuring Mission（TRMM）Multi-Satellite Precipitation Analysis）3B42降水产品数据，通过多元线性回归和BP神经网络两种算法对台风区的降水情况进行了反演研究。结果表明，由这两种算法反演的降水分布图可以清晰地看到台风中心、云墙以及螺旋雨带等台风的位置、分布及结构信息，这与TMPA 3B42降水产品数据估测到的台风降水分布图相一致。此外，从定量的角度来看，TMPA 3B42降水数据与这两种反演算法反演的地表瞬时降水量（mm/hr）都具有较高的相关性和较小的偏差和均方根误差，反演的精度较高。故这两种算法都可以用来反演台风区的降水量，同时也表明FY-3C MWHTS微波在轨观测资料在台风区监测及降水研究中能发挥出较高的应用价值。

非降水回波识别算法的效果直接影响着雷达数据后续应用（如定量降水估测）的结果，因此对其进行客观定量检验是很重要的。文中所用算法在SWAN系统雷达反射率因子质量控制算法基础上增加了晴空回波识别算法，使用回波延展度因子并增加高度限制来对晴空回波进行识别和去除。使用星载雷达反射率强度数据与非降水回波去除前后的地基雷达数据进行时空匹配，对非降水回波识别算法效果进行客观的直观和定量验证。参照星载雷达观测结果，文中算法针对与降水回波无混叠的超折射回波有很好的识别效果，效果优于存在降水与超折射混叠的情况，当降水回波中存在与超折射回波水平纹理相近的对流降水时，经算法处理后该部分回波会丢失部分信息。针对存在降水与超折射回波混叠的情况，将算法处理前后的地基雷达降水区域反射率因子分别与星载雷达数据进行比较，结果表明经算法处理后的数据更接近星载雷达观测值。评价结果可为算法适用性分析及改进提供依据。

利用黄河流域90个气象站点实测降水数据，分别从流域和格网两个空间尺度，运用相关分析、相对误差等统计分析方法对TRMM卫星3B43 v7降水数据在黄河流域的精度进行了评估，在此基础上分析了精度评价指标的空间分布特征，讨论高程、降水强度等因素对精度的影响。结果表明：①在流域尺度上，TRMM月降水数据与站点实测月降水数据呈高度线性相关，TRMM降水数据比站点实测降水数据略微偏高。②在格网尺度上，大部分格网的TRMM月降水数据与站点实测月降水数据的相关系数较高，偏差较小。③TRMM降水精度与降水强度、高程相关，TRMM降水量与实测降水量的平均绝对误差呈自东南向西北递减规律，与黄河流域降水分布规律相一致；相对误差、平均误差和平均绝对误差等指标随着高程的增加呈现逐渐减小的趋势。整体上，对于黄河流域，随着降水量的增多，TRMM数据倾向于低估降水量；高海拔区域，TRMM低估降水量，低海拔区域，TRMM高估降水量。通过评估TRMM卫星降水产品在黄河流域的精度，为本地区地面降水产品提供有效补充。

针对2017年6月下旬至7月上旬期间湖南省出现的持续强降水过程，采用遥感降水误差标定体系和遥感降水误差分解模型方法，综合标定了GSMaP_NRT、GSMaP_MVK和GSMaP_Gauge等3套遥感降水产品的数据精度，具体分析了各数据产品总体误差的组成结构及各项独立误差成分（命中误差、漏测误差、误报误差）的变化特征，并重点讨论了3套遥感降水产品针对大雨及以上级别强降水事件的监测能力，结果表明：①3套降水产品都能基本捕捉到此次强降水过程的空间分布特征，也能够较为准确地描绘出不同强弱降水阶段的交替过程；②总体上看，GSMaP_Gauge产品表现最好，3套遥感降水产品在复杂地形地区内精度都相对更差。在误差组成结构中，命中误差占总误差比重最大；③对于大雨及以上级别的强降水事件，GSMaP_Gauge产品表现出最佳监测效果，相比两套未校正数据产品，GSMaP_Gauge产品对于漏测误差的改善效果十分显著，其能更有效地监测到强降水事件。对比IMERG产品，GSMaP产品在强降水事件中的表现整体上都要优于同级别的IMERG产品。本文为验证极端降水事件中遥感降水产品的精度提供了范例，并可以为遥感降水反演算法的进一步改进提供建议。