大气水汽含量的时空分布及其变化，对各种时空尺度的大气过程和全球气候变化有着重要的影响。大气水汽含量高精度、高时空分辨率的监测反演，对降水和灾害性天气预报、水循环和全球气候变化研究、遥感大气校正等具有重要的意义和应用价值。MODIS遥感反演、地基GPS探测、无线电探空观测、地面气象参数估算等大气水汽监测反演方法在精度、时间分辨率、空间分辨率上各有优势与局限。依靠单一数据源难以实现对大气可降水量的有效监测，多源数据的综合是大气水汽监测反演的重要发展方向。　　本文在对研究区域数据源及其反演方法研究的基础上，研究建立集合多源数据优势的大气水汽综合反演模型，以提高反演的精度和时空分辨率，利用研究区域试验数据验证综合模型的有效性，并对综合反演原型系统进行设计，具体包括：　　利用研究区域数据，在与GPSPWV对比分析的基础上，研究建立MODIS近红外水汽精度提高模型，包括基于透射率的改进反演模型、线性回归校正模型等直接精度提高模型和实时精度提高模型等。研究建立适合研究区域的基于地面水汽压的PWV估算模型。研究PWV点状数据的空间插值模型和精度评价方法。　　基于研究区域数据源的特点，研究建立基于GPS/MODIS/测站数据的大气水汽综合反演模型，针对不同时空条件选取合适的数据源，采用相应的算法和改进模型，以提高大气水汽监测反演的精度和时空分辨率。　　利用研究区域观测数据，对所建立的大气水汽综合反演模型进行试验验证以评价模型的精度和有效性。同时研究设计大气水汽综合反演原型系统，对系统目标、总体结构、功能模块和处理流程等进行详细设计。　　研究结果显示，本文所建立的模型可大幅提高MODIS水汽反演的精度，基于地面水汽压的PWV估算模型精度较高。集合地基GPS站、测站(探空站、地面气象站)等数据，可提高点源数据的空间分辨率，所使用的空间插值模型精度较高，可将点状PWV数据扩展成面状分布的PWV数据，有效提高大气可降水量的空间分辨率。利用多源数据综合的优势，可提供每半小时一次的水汽产品，有效提高大气水汽反演的时间分辨率。结果显示，本文所建立的综合反演模型效果良好，可提供高精度、高时空分辨率的大气可降水量产品。