黄河流域年降水量较少,大多数地区易发重旱。地面气象站观测数据是水文分析的重要基础资料,但面对黄河流域面积较大、地形复杂,且气象站点分布不均甚至个别地区没有气象站点的情况,在做降水分析时候容易造成较大误差。本文通过时间和空间两个维度对卫星降水数据进行精度分析,并用气象站点实测资料进行检验。在分析影响遥感数据的主要因子的基础上,采用逐步回归法筛选出显著因子,据此建立最优关系模型,对TRMM3B43降水数据进行降尺度研究,由0.25°×0.25°降尺度到1km分辨率。然后,验证了基于卫星雷达测雨的TRMM卫星数据能有效弥补地面观测数据不足,并利用降水Z指数算法构建遥感降水的干旱指标(TRMM-Z指数),同时充分利用多源遥感数据产品(植被指数MODIS13A3、地表温度MOD11C3等)验证TRMM-Z指数对干旱的监测效果。最后,根据SPEI指数、温度条件指数TCI、以及植被健康指数VHI,并且结合干旱实例,进行多指数干旱综合分析。主要结论如下:(1)TRMM卫星降水数据的适用性分析:将黄河流域内的92个气象站点的实测降水数据作为参照,对遥感降水数据分别从年、季、月尺度进行相关性分析,用相关系数以及相对误差作为指标。研究表明TRMM数据有着比较高的精度,92个气象观测站点的相关系数在0.9以上,卫星降水与实测降水在时间和空间上都有着很好的一致性。(2)TRMM卫星降水数据的统计降尺度研究:分析降雨质量对卫星降水数据的影响,从经纬度、高程、NDVI多方面探究卫星监测的影响因子,并以月份为单位,通过逐步回归找到TRMM数据的显著影响因子之间的最优关系,得到最优线性回归模型,且回归方程全部通过了显著性检验,通过克里金插值法进行消残差处理,降尺度处理。(3)利用降水的Z指数算法构建遥感数据的干旱监测指标TRMM-Z指数,用气象站的观测降雨数据计算SPEI值与其对比分析,通过两者分析可以得知,TRMM-Z在监测干旱事件时,有一定的表征能力。但是在众多站点中,TRMM-Z指数的结果并不完全与SPEI一致,并且有某种弱化干旱等级的情况。(4)多指数干旱监测与分析:与历史实际干旱资料对比表明,TRMM-Z指数具有一定可靠性,但其对干旱的敏感程度不是太高,尤其适用于监测夏季和秋季的干旱状况。VCI也能较好地反映黄河流域的干旱状况,适合用于监测农作物生长季节的旱情,但在非生长季不能真实反映出地表的干旱情况。TCI虽然是基于VCI的评价指标生成,但是两者在旱情监测的程度上有所差异,TCI反演的干旱有加重的现象。VHI也能在一定程度上反映黄河流域各月的干旱状况。综上,基于多源遥感数据的SPEI、TRMM-Z、VCI、TCI、VHI等指标可综合用于黄河流域的旱情监测和干旱特征分析,较单一指标更为全面、合理,具有较强优势。研究结果可为黄河流域应对干旱及防灾减灾预警提供参考与数据支持。