为准确获取山区小流域的降水空间分布及其资源量,　采用Kriging插值法对低分辨率卫星数据进行空间降尺度处理,　通过长短期记忆网络(Long　Short-Term　Memory,　LSTM)将局部卫星与观测数据进行降水融合,　引入前期降水信息加强卫星与观测降水之间的时间相关性,　并利用该模型进行流域降水空间分布估计。结果表明:　从空间分布来看,　融合模型对暴雨中心位置的捕捉更加精确;　从降水量来看,　所提模型在短时强降水下的探测率和临界成功指数分别为0.60和0.50,　能够改善原始低分辨率卫星降水数据,　使其更接近实际情况;　从雨量站数量来看,　融合降水的精度随着站点数量的增加而提高,　当站点数量达到某个临界值时,　融合降水的精度趋于稳定。Kriging-LSTM模型为准确获取山区小流域的降水资源提供了新思路。