摘要：遙感降水產品具有受地形影響較小,且覆蓋面積廣泛的優勢,對研究大尺度水量平衡具有重要價值.但遙感降水反演受傳感器精度、反演算法等影響,數據精度具有區域性、系統性、季節性的偏差,研究遙感降水數據的區域特征及融合校正方法對遙感降水數據的應用具有重要意義.本文結合地形因子和氣象站實測降水數據對黃河源區TRMM3843遙感降水數據進行融合校正,并對校正后的遙感降水數據的精度進行評價.研究表明,①緯度、高程、坡度、坡向等21個因子與TRMM3843月降水顯著相關;②采用逐步回歸、BP神經網絡、GWR地理加權回歸3種校正方法,校正了TRMM3843月降水數據,并采用6個指標對校正后的月降水數據進行評價;③3種方法校正后的降水數據比原始TRMM3843數據精度有所提高.3種校正方法在暖季(4~10月)校正效果優于冷季(11月到次年3月).GWR地理加權回歸校正效果最好,校正后的TRMM3843月降水在暖季各月R^2接近0.8,且對偏差的調整效果更為顯著,校正后的降水顯著的降低了相對偏差,相對偏差接近0,各月的絕對誤差也降低了1~5mm.