近日，河海大学信息科学与工程学院陈嘉琪教授研究团队领衔在Nature旗下期刊Communications Earth  Environment发表题为“Regional-scale intelligent optimization and topography impact in restoring global precipitation data gaps”的研究论文（图1），提出面向全球尺度的降水数据缺测重建与偏差校正新框架，并通过多维度（时间、空间）、多时段（季节、月、日）、多尺度（全球、典型区域）、多指标（CC、RMSE以及低到极端降水的CSI等）开展系统评估。图1 论文截图精准的天气预报、水文建模和气候变化评估都依赖于准确的降水数据。然而，受制于地面雨量站分布不均匀、稳定性不足以及地形复杂等因素，现有基于雨量站融合的卫星降水产品，在全球范围仍存在显著不确定性与系统偏差，尤其在强降水与山地地区更为突出。如何量化全球尺度降水数据不确定性、补齐缺测、降低偏差、提升时空一致性，是水文信息探测领域长期面临的关键难题。面向全球陆地（60°N-60°S），团队基于气候分区与降水偏差的空间