获取水量平衡闭合的遥感水文数据产品对于准确揭示流域水循环变化规律至关重要。但是，现有水量平衡闭合误差校正方法在闭合遥感水文数据产品的水量平衡时，以随机误差为权重对水量不平衡误差（ΔRes=P-ET-R-S, P为降水、ET为蒸散发、R为径流、S为水储量变化）进行重新分配，进而实现水量平衡闭合，这引入了大量的不确定性。本文在现有水量平衡闭合误差校正方法的基础上，以多源数据融合值为参考，通过估计水循环变量（P, ET, R, S）相对参考值的最小距离偏差，计算水量不平衡闭合误差的分配权重，提出基于时间序列的水量平衡闭合误差校正方法，减少现有方法因随机误差引起的不确定性。在全球24个流域通过和现有概率重分配、卡尔曼滤波和多重组合三种方法比较，验证提出方法的精度。
 

水循环