目前,降水已经成为衡量一个地区气候变化的重要因素,因为降水量的多少在很大程度上影响了地表的气候状况。由此产生了许多估计降水量的方法,比较直接的方法是插值法,广泛使用的方法主要是Kriging插值方法以及基于此方法的一些变形,另外有基于遥感数据的反演方法和基于模式输出的方法,这两类方法的误差较大。还有一类方法就是多源数据融合的方法,这类方法克服了前面几种方法误差较大的特点,可以通过几套不同的降水数据的融合来降低其误差,但是这类方法目前得到的产品的分辨率并不高。目前高时空分辨率的降水数据集生成的方法很少,本文就尝试通过站点降水和卫星数据融合的方法,探索出适合中国区域内的高时间空间分辨率降水场模型。CMAP降水数据集是目前非常通用的一套数据,该数据的生成的方法也是数据融合的方法,但是在中国区域内生成高时空分辨率的降水的时候无法移植该降水数据集的融合方法,所以本文使用了薄板样条的方法融合多源数据,生成中国区域内时间分辨率为3小时,空间分辨率为5×5公里的降水场,并通过实际数据与Kriging方法和一般插值法等进行对比,说明了本文所用方法的优越性。