本文选择澜沧江流域作为研究区,利用雨量站观测资料分别评估Tropical Rainfall Measuring Mission（TRMM）3B42RT、全球降水观测Global Precipitation Measurement（GPM）三级降水产品Integrated Multi-satellite Retrievals for Global Precipitation Measurement（IMERG）以及国产风云2G卫星降水产品的精度和适用性,在此基础上提出了一种考虑空间分布的窗口滑动订正方法,并且利用贝叶斯算法分别实现国产风云与GPM三类卫星降水数据的融合,获得了适用于澜沧江流域的降水数据。本研究的主要内容及相关结果如下:（1）卫星降水数据精度评价研究本文分别采用统计指标和检测指标对2016-2020年5种卫星降水产品在澜沧江流域的精度与适用性进行多时空尺度的评价,结果表明:各类卫星降水产品在日尺度、月尺度、季节尺度以及年尺度上均与实测数据具有较高的相关系数,且随时间尺度的增大而有所提升。其中,GPM的适用性高于TRMM和风云2G,GPM Final Run的数据质量最优,其次是Late Run和Early Run,而Late Run与Early Run的产品性能相差不大;5类卫星降水数据在澜沧江中下游地区的精度均高于上游地区,且表现出较为显著的时空差异性;5类卫星降水数据能够较好地反映有无雨情况,但随着降水强度的增大,其反演精度逐渐下降。（2）基于窗口滑动的卫星降水数据订正本文为有效校正卫星降水数据的偏差,创造性地提出了一种考虑空间分布的窗口滑动订正方法,并且将其运用在澜沧江流域,经验证,该方法较为显著地降低了数据误差,取得了不错的效果。此外,澜沧江流域中下游地区的订正效果优于上游地区,这与地面观测站点的上游少、下游多的分布特征有关。本研究所采用的地面观测站点主要集中在下游地区,这在一定程度上加强了下游地区的地面参考信息,从而使得下游的订正效果明显优于上游。（3）贝叶斯数据融合本文为了进一步提高降水数据的精度,在澜沧江流域运用了贝叶斯融合算法,得到了适用性更高的数据集。对比融合校正前后的评估指标可得,融合数据集的相关系数及探测能力有所提高,而误差值得以降低,具有较好的效果。本研究为澜沧江流域梯级管理提供了更为可靠的降水数据保障,为相关研究提供了参考,具有一定的科学意义与实践价值。