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作为地球水循环的基本组成部分,降水具有重要的水文学意义。然而,在复杂地形和恶劣气候条件的影响下,我国西北地区降水观测工作难度大,获取某一山区观测数据更为困难。卫星遥感降水反演技术的发展,为克服这一局限提供了可能。受传感器、地形及气候等因素的影响,不同降水产品在同一区域的适用性存在着明显差别。本文基于适用性较好的CHIRPS、GSMaP、TRMM 3B42 V7和SM2RAIN四套降水资料,分别从降水和径流模拟的角度评估了各产品在西北干旱山区流域水文研究中的适用性,并利用线性回归模型校正、平均偏差校正和比例系数校正三种方法对优选后的降水产品进行校正,同时借助SWAT水文模型进一步验证优选校正降水产品的适用性。主要结论如下:（1）四套卫星降水数据在喀喇昆仑-昆仑山区流域内的空间分布存在明显差异,GSMaP和TRMM在2008—2018平均年降水呈现出降水量由北向南、由东向西递增的趋势,与冰川洪水科学考察测定调查结果较为一致,CHIRPS和SM2RAIN的年最大降水区分布在研究区中部,南部极高山区降水量偏少,表明其存在低估高海拔山区降水以及高估中部降水的可能。季节尺度上,GSMaP与TRMM各季节降水空间分布与年尺度较为一致,降水量均呈现出从东北向西南递增的趋势,而CHIRPS与SM2RAIN则与调查结果差别较大。（2）GSMaP在年、季节和月三个时间尺度均与表现出与观测降水的高相关性（CC≥0.9）。年尺度上,GSMaP的均方根误差和相对偏差分别为14.29mm和9.7%,误差相对较小。季节尺度上,GSMaP在春夏秋三个季节的RMSE均小于8mm,BIAS均小于15%,尽管冬季（BIAS≥74.12%）存在一定程度的高估,但低于CHIRPS（BIAS=151.44%）、TRMM（BIAS=357.09%）和SM2RAIN（BIAS=‐76.40%）三套产品的误差。月尺度上,GSMaP与实测降水的均方根误差和相对偏差分别为3.19mm和9.7%。另对比GSMaP在各个时间尺度的标准偏差,均与实际降水较为接近。可见,GSMaP在各时间尺度的反演精度均表现突出。（3）从CHIRPS、GSMaP、TRMM和SM2RAIN四套降水数据的径流模拟结果来看,SM2RAIN在各个流域率定期和验证期的NS均超过0.60,R2均超过0.80,模拟效果最好,但其在冬季部分月份模拟值为0m3/s,与实际径流存在明显差异。GSMaP在各流域率定期和验证期的NS均超过0.55,且R2均超过0.80,水文模拟应用结果较为出色。TRMM和CHIRPS降水产品模拟效果稍差,各流域率定期和验证期的R2基本处于0.80以下,且NS均小于0.60。四套降水产品模拟径流在各流域的相对误差均大于0,模拟径流值存在低估,这与模型缺少冰川融水计算过程相关。总体而言,SM2RAIN和GSMaP两降水产品在喀喇昆仑-昆仑山区流域水文模拟中表现出较大的应用潜力。（4）采用线性回归模型、平均偏差和比例系数三种方法对GSMaP降水进行校正,并利用多个精度指标对校正降水进行评价,结果表明三种方法校正的降水数据均能有效提高GSMaP卫星日降水的精度,其中经比例系数校正的降水数据与各观测降水数据总体表现出最高的一致性（CC≥0.76）和最小的离散水平（RMSE<1mm）。从高低估程度来看,比例系数和线性回归模型校正后的降水相较于观测降水高估明显（BIAS>0）,平均偏差方法校正的降水在塔什库尔干（BIAS=-17.07%）和皮山（BIAS=-1.36%）两站存在低估,在其余测站存在高估。（5）三种方法校正后的日平均降水空间分布与校正前基本一致,最大降水区均分布在研究区的西南部,但降水区间存在一定差异。经线性回归模型和比例系数校正后的日降水介于0.24～0.90mm和0.18～0.95mm之间,相较于校正前（0.17～1.17mm）明显减小。另外,线性回归校正和比例系数校正后的降水数据在叶尔羌河流域的平均值分别增高至0.37mm和0.24mm,在和田河流域的平均值分别增加至0.29mm和0.27mm,表明两种方法一定程度上削弱了强降水,增强了弱降水。平均偏差校正后的日平均降水区间增加明显（0.16～1.75mm）,在叶尔羌河与和田河流域的日平均值分别增高为0.51mm、0.36mm,该方法校正后的降水可能存在高估。（6）利用SWAT模型对校正后的降水数据在喀喇昆仑—昆仑山水文应用中的有效性进行分析。结果表明,基于三种方法校正后的降水数据,模拟径流值与实测值的拟合程度均有所提升（NS>0.6）,比例系数校正降水在各流域模拟的径流值与实际径流值的相关程度增高明显（0.87≤R2≤0.93）,线性回归校正（0.73≤R2≤0.86）和平均偏差校正（0.58≤R2≤0.63）的模拟值与实际值的一致性相对较差,这反映模型输入的降水与实际情况存在较大误差。此外,平均偏差校正降水模拟径流在和田河两个子流域的低估程度较小（PPBIAS<2%）,在模型缺少冰川模块的条件下,该降水存在高估实际降水的可能。总体来看,比例系数校正后的降水资料在水文模拟应用中表现出了巨大潜力。