水汽在全球能量平衡,水循环中都有着十分重要的作用,也与各种气象、气候灾害有着密不可分的关系。大气可降水量（Precipitable Water Vapor,PWV）反映了大气中水汽含量的变化,目前已经成为气象气候领域重要的监测对象。但受制于观测成本、技术等原因,传统大气探测手段难以捕捉水汽时空变化特征。近年来,随着全球导航卫星定位系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）技术的发展,地基GNSS已经成为气象学领域中发展最快且最具潜力的新型探测手段。本文以PWV为侧重点展开科学研究,学习通过GNSS技术反演PWV的理论知识,针对PWV反演过程中的关键参量即加权平均温度（Weighted mean temperature,）建模进行研究,建立了陕西地区乃至中国地区的区域模型,最后基于ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）提供的长序列PWV产品结合地面气象站数据分析了全球变暖背景下毛乌素沙地气候变化特征。为GNSS技术在气象预报,气候监测领域的拓展奠定基础。本文的主要研究成果和创新点如下:（1）本文首先针对目前需要实测气象参数的模型所存在的问题,分析了常见气候因子与的相关性,利用ECMWF提供的再分析数据与3个探空站数据,基于最小二乘原理建立了区域化回归模型。并针对回归模型在不同气候类型地区的精度差异问题,建立了一种顾及气候差异的模型,解决了回归模型在不同气候区的适应性问题。结果表明,本文所建立的区域模型比传统Bevis模型精度平均提高率为44.9%。（2）考虑到需要实测气象参数的模型在实际应用中的局限性,建立了一种大范围,高精度且不需要先验信息的中国区域模型（CTm-h）。针对线性垂直递减率拟合廓线精度较低的问题,提出了一种线性函数加傅里叶函数组合的方法,大大提升了在高程方向的拟合精度,更符合温度随高程变化的自然规律。实验结果表明:CTm-h模型在整个中国区域内都能获得较高的精度,且相较于国际上标称精度最高的GTP2w模型,CTm-h模型在中国区域的整体精度提升了26.8%,可以显著改善廓线的估算精度。（3）利用毛乌素沙地及周边地区地面气象站以及ECMWF提供的气象资料,分析和探讨了毛乌素沙地地区气温、降水以及PWV的时间序列以及空间分布特征。通过对气温、降水以及PWV进行主成分分析,初步确定了毛乌素沙地地区气温、降水、PWV变化的时空特征。通过分析其时间序列,确定了每个气候因子的周期,并描述了它们的季节变化和年际变化。结合研究区域的DEM以及河流分布信息分析了气温、降水、PWV的空间分布,以及在不同时间段内气温、降水、PWV的空间变化。分析得出:毛乌素沙地近年来对全球气候变暖更为敏感,存在“变暖变湿”的趋势。这种长期趋势在很大程度上受到区域生态环境变化和全球变暖的推动。