降水在地球的整个水分循环中具有重要作用,其量的观测在水文研究、气候分析等方面尤为重要。随着遥感技术的发展,卫星遥感数据在降水观测上发挥出重要作用,其中热带降雨观测(TropicalRainfallMeasuringMissionTRMM)卫星为降水研究提供了大范围较连续的高精度降水产品,并得到了广泛应用。但是在小范围气象、水文研究中,TRMM降水产品的空间分辨率较低。为克服这个缺点,本文采用多源数据融合的降尺度方法对中国区域的TRMM产品进行降尺度研究,以期得到空间分辨率为1km×1km的TRMM降水数据。本文以中国区域(98°E-135°E,17°N-50°N)为研究对象,以遥感、地理信息技术为支撑,以气象站点观测数据为真值,对2001-2010年的TRMM月降水产品进行适用性分析;根据地理因子、地形因子、植被因子对降水的影响作用,构建四种多源数据融合的降尺度模型,对TRMM降水产品进行统计降尺度;通过比较四种模型估算结果的误差,得出最优模型,进而得到更高空间分辨率的中国区域面降水数据,分析研究区内降水时空变异特征;在既有模型基础上,以2001年数据为例,对上述最优模型进行优化,提高模型精度。研究的主要结论为如下:(1)TRMM3B43__V7降水产品在中国区域具有较好的适用性,能体现中国区域降水的宏观分布趋势和季节变化特征。并且随着时间尺度的增大,其适用性增强,相对来说年尺度的适用性要优于季尺度,季尺度的要优于月尺度,在12个月份内,春、秋、冬季适用性要优于夏季。TRMM产品的精度受地形和气象站点分布不均性的影响,表现出不同的适用性,需要对其进行误差订正;通过对比差值订正法、比值订正法以及比值系数订正法,发现比值系数订正法的订正精度最高。(2)多源数据融合的降尺度模型具有较好的估算精度。并且通过地形修正项,以坡向修正因子为例,其估算结果能反映出迎、背风坡降水差异,对TRMM产品进行了地形修正。同时结合植被因子,利用其较高的空间分辨率,提高TRMM产品空间分辨率。(3)比较四种模型估算结果,发现地形修正项为cos(0-β)×sin2α且融入NDVI数据的模型估算效果优于其它三种模型。利用验证点对模型结果进行误差检验,发现降尺度模型Ⅳ的相关系数(R)均在0.96以上,平均相对误差(MRE)及均方根误差(RMSE)在月、年尺度上均有所减小;与气象站点观测降水的空间分布相比,降尺度模型Ⅳ能较好的模拟降水的时空分布及局地特征。(4)在既有模型基础上,以2001年为例,引入云量因子和大气可降水量对降尺度模型Ⅳ进行优化,取得较好结果。通过比较降尺度模型优化前后的验证点误差,发现优化后的模型相关系数(R)均有所提高,而平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)均减小;降尺度模型优化后的模拟结果不仅能从宏观上反映降水的空间分布情况,而且反映出降水中心的季节性变化趋势,为其它降水产品的订正提供了参考,具有一定实践意义。