*Centre National de Recherches Meteorologiques, Meteo-France, Toulouse, France.+MeteoSwiss, Zurich, Switzerland.#Istituto di Scienze dell'Atmosfera e dell'Oceano—CNR, Bologna, Italy.@Joint Office for Science Support, UCAR, Boulder, Colorado.&University of Washington, Seattle, Washington.**Yale University, New Haven, Connecticut.++Meteorological Institute, University of Vienna, Vienna, Austria.##Deutsches Zentrum fur Luft und Raumfahrt, Oberpfaffenholen.Corresponding author address: Dr. Philippe Bougeault, Centre National de Recherches Meteorologiques, Meteo-France, 42, Avenue Gaspard Coriolis, 31057 Toulouse Cedex 01, France. E-mail: philippe.bougeault@meteo.fr

The new generation of weather observatory satellites, namely Global Precipitation Measurement (GPM) constellation satellites, is the lead observatory of the 10 highly advanced earth orbiting weather research satellites. Indeed, GPM is the first satellite that has been designed to measure light rain and snowfall, in addition to heavy tropical rainfall. This work compares the final run of the Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) product, the post real time of TRMM and Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA-3B42) and the Era-Interim product from the European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ECMWF) against the Iran Meteorological Organization (IMO) daily precipitation measured by the synoptic rain-gauges over four regions with different topography and climate conditions in Iran. Assessment is implemented for a one-year period from March 2014 to February 2015. Overall, in daily scale the results reveal that all three products lead to underestimation but IMERG performs better than other products and underestimates precipitation slightly in all four regions. Based on monthly and seasonal scale, in Guilan all products, in Bushehr and Kermanshah ERA-Interim and in Tehran IMERG and ERA-Interim tend to underestimate. The correlation coefficient between IMERG and the rain-gauge data in daily scale is far superior to that of Era-Interim and TMPA-3B42. On the basis of daily timescale of bias in comparison with the ground data, the IMERG product far outperforms ERA-Interim and 3B42 products. According to the categorical verification technique in this study, IMERG yields better results for detection of precipitation events on the basis of Probability of Detection (POD), Critical Success Index (CSI) and False Alarm Ratio (FAR) in those areas with stratiform and orographic precipitation, such as Tehran and Kermanshah, compared with other satellite/model data sets. In particular, for heavy precipitation (>15 mm/day), IMERG is superior to the other products in all study areas and could be used in future for meteorological and hydrological models, etc.

Abstract Within the framework of the international field campaign COPS (Convective and Orographically‐induced Precipitation Study), a large suite of state‐of‐the‐art meteorological instrumentation was operated, partially combined for the first time. This includes networks of in situ and remote‐sensing systems such as the Global Positioning System as well as a synergy of multi‐wavelength passive and active remote‐sensing instruments such as advanced radar and lidar systems. The COPS field phase was performed from 01 June to 31 August 2007 in a low‐mountain area in southwestern Germany/eastern France covering the Vosges mountains, the Rhine valley and the Black Forest mountains. The collected data set covers the entire evolution of convective precipitation events in complex terrain from their initiation, to their development and mature phase until their decay. Eighteen Intensive Observation Periods with 37 operation days and eight additional Special Observation Periods were performed, providing a comprehensive data set covering different forcing conditions. In this article, an overview of the COPS scientific strategy, the field phase, and its first accomplishments is given. Highlights of the campaign are illustrated with several measurement examples. It is demonstrated that COPS research provides new insight into key processes leading to convection initiation and to the modification of precipitation by orography, in the improvement of quantitative precipitation forecasting by the assimilation of new observations, and in the performance of ensembles of convection‐permitting models in complex terrain. Copyright © 2010 Royal Meteorological Society