降水数据是分布式水文模型重要的输入数据之一。分布式水文模型要求空间分布的降水数据，即分布式降水数据。目前，降水数据来源主要依靠雨量站网的定点观测，雨量站网地理分布决定降水数据只能在空间内呈离散分布，在降水数据密度有限的情况下获得区域降水空间分布，对于分布式水文模型精确地模拟水文循环、科学地进行水资源管理以及对各类地质灾害的预防及治理研究等具有重要的实际意义。降水空间分布模拟的核心是对离散分布的降水数据进行空间插值，其基本思想是利用离散分布的降水观测资料来推求研究区域内其他位置的降水空间分布。作为分布式水文模型中降水输入模块的主要数据处理工具，空间插值方法能够提高数据丰度，建立降水数据的空间栅格分布，为后续的模拟工作奠定基础。　　空间插值方法目前种类繁多，前提假设各不相同。下垫面及天气系统的差异性导致不同方法之间、不同地区之间存在空间插值的精度变化。插值精度的不稳定性要求在使用模型时不断进行比较，这必然导致计算量增大。基于上述存在的问题，究其原因是对于不同空间插值方法的适用规律尚不明晰。为了探究不同空间插值方法的插值精度变化与适用规律，选取降水分布指数模型、距离倒数加权插值模型、修正距离倒数插值模型、空间线性插值模型四种空间插值方法，以圣卡塔利娜岛4场次7个观测站点与陕西佛坪地区1场次9个观测站点的日降雨实测数据为基础，对5场日降水进行插值比较，通过留一交叉验证并统计误差，对比分析四种模型在同一地区的插值精度变化规律，进一步对比分析同一种模型在不同地区间的插值精度变化规律。　　结果表明:对不同验证站进行插值时，各方法呈现不同特征。研究区域变化时，空间线性插值模型插值精确程度波动较大，在830降水中整体插值效果较岛屿降水更好。距离倒数加权插值模型、修正距离倒数插值模型、降水分布指数模型的插值精度排序相对稳定。修正距离倒数插值模型通过将高程因子考虑至权重因子的分配过程当中，相比于距离倒数加权插值模型得到了更精确的插值结果，说明在降水事件发生的过程当中，高程对降水的分配产生了一定的影响;降水分布指数模型受验证站相对位置影响较小，获得了更精确的插值结果，指明了降水中心趋势位置及中心雨量。