近年来全球极端降水天气的频繁出现严重影响了人们的生产生活以及生命财产安全。工程领域中,强降雨天气容易导致卫星传输的无线电波信号发生衰减,因此,实时监测降雨、提高对强降水天气的预报预警能力、降低雨衰影响等颇为重要。随着全球导航卫星系统（GNSS）的不断发展,充分发掘其在气象领域的研究价值受到了广大学者的关注。已有研究证明GNSS极化无线电掩星（PRO）技术对雨水的存在比较敏感,可进行降雨探测,但其反演理论和方法目前尚未发展成熟。此外,明确降水地方时（LT）变化规律还可有效规避雨衰对卫星初始任务设计阶段的影响,为雨衰减值预测模型的建立提供参考。本文首先对全球降水地方时变化规律进行了统计研究。基于2009-2018年ERA5再分析资料,本文结合最邻近插值法与地方时转换公式,以研究全球以及10°S-10°N降雨带的降水地方时变化,并从四个方面分析了不同区域的地方时降水特征:平均降水、位相、日变化振幅、峰谷时年际变化。结果表明全球降水地方时变化呈“双峰”型,降水集中发生在1500LT和0300LT左右。海洋与陆地集中降水时段完全不同,陆地降水在1300-1500LT时间段集中出现,海洋降水通常在0300LT达到峰值。海洋和陆地上降水位相完全不同,海洋上降水日变化振幅远小于陆地。10°S-10°N降雨带中海洋平均小时降水随地方时变化呈“单峰”型,陆地则为“双峰”型。不同纬度的降水地方时变化不同,同一纬度不同地区的降水地方时变化也不相同,与地形、海拔、气候类型等密切相关。其次,本文对近几年新兴的一种基于GNSS极化特性进行星载强降雨探测的技术进行了研究。本文从正演模拟出发,基于程序功能模块化的思想设计并开发了降雨正演极化相移的软件。研究首次采用GPM DPR产品作为降雨率数据源,与最新的PAZ PRO观测数据进行三维匹配,共筛选出26件降雨范围广且与RO事件时空匹配的代表性降雨事件。通过选用TB、PB、SC等7种雨滴形状以及MP、LP等5种雨滴谱分布模型,依次对每个降雨事件采用T-matrix法进行前向散射计算,正演模拟获得其极化相移,并分别统计线性校正的极化相移、天线相位校正的极化相移与正演模拟的极化相移之间的皮尔逊相关系数、均方根差等参数。结果表明正演模拟值与PAZ实测数据之间存在高度的相关性,线性校正值、天线相位校正值与模拟值的皮尔逊相关系数分别为0.9994、0.9933,均方根差分别为0.3429、1.2765,模拟结果更接近线性校正后的极化相移。对比分析结果表明,模拟降雨率较小的事件（1mm/h以下）时雨滴谱采用MP或JD分布,雨滴形状采用SC或PB模拟精度更高;模拟降雨率较大的事件（1mm/h以上）最优雨滴谱采用MP或SS分布,雨滴形状采用TB模拟结果最优。综合以上研究结果可知,本文设计的降雨正演极化相移的软件可行且获得的模拟结果精度高,验证了GNSS极化测降雨的可行性,有助于完善PRO反演降雨理论以及改进反演方法,以及提高数值预报模型的准确性,为我国未来发展相关气象业务奠定理论基础。