丰富开源的卫星反演和大气再分析等全球格网降水产品（GPPs）为湖泊水文研究提供了关键气象信息。但由于湖泊水域稀疏的地面监测站网，对精准评估各类降水产品精度与并通过多源融合研制高精度降水数据构成了严峻挑战。虽然标准三元搭配（TC）方法提供了一种不依赖于地面观测的方案，但它无法解决有雨/无雨分类误差量化与订正问题。本研究将适用于分类变量的分类三元搭配（CTC）方法与标准TC结合，提出了GPPs的精度评估与多源融合综合框架（CTC-TC）。基于中国五大淡水湖的6种GPPs（ERA5-Land，SM2RAIN-ASCAT，IMERG-Early，IMERG-Late，GSMaP-MVK和PERSIANN-CCS）开展了实例研究。在精度评估方面，CTC-TC有效地刻画了所有GPPs精度指标的空间模式，并且准确地估计了除了SM2RAIN-ASCAT外其他卫星数据的相关系数和均方根误差。在多源融合方面，CTC-TC集成了三种源数据的优势，使临界成功指数（CSI）提高了11.9%以上， Kling-Gupta效率系数（KGE’）提高了13.3%以上。与标准TC、简单算术平均和贝叶斯模型平均3个基准模型相比，CTC-TC在CSI和KGE’方面的增益分超过了24.7%和3.6%。总之，CTC-TC框架有效解决了GPPs在湖泊等数据稀疏地区的分类和定量误差识别与订正的难题，为地面观测信息低密度条件下高质量降水时空分布数据集的研制提供了可行途径。

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