水文学科未来发展很大程度上取决于能否获得模型率定和校正所需要的充足数据，遥感技术能够在这个过程中起到关键作用。遥感数据能够通过共享平台获得，以实现数据的共享和流动。全球目前能够共享的遥感数据除了直接的卫星图片外，还有众多的基于卫星遥感数据源制作成的产品。本文针对卫星降水观测数据在我国的适用性进行了详细的分析比较，并对差异性进行深入探讨，以期为无资料地区的水文研究提供数据支撑。　　 论文的主要研究内容及取得的成果包括：　　 (1)首先对卫星观测降水数据GPCP(Global Precipitation ClimatologyProject)和CMAP(the CPC Merged Analysis of Precipitation)在我国陆地区域进行了时空分析。①1980-2006年12个月空间相关分析发现，GPCP与CMAP数锯在东经100°E以东适用性好于东经100°E以西的区域，同时研究还发现其他季节的相关性要好于冬季。这主要与卫星降水产品对于降雪的反演原理还不是很清楚有关。②空间差异性研究表明东北区、黄淮海区、长江及以南区、西北及西南区的一致性是递减趋势。分析认为对于西北及西南等台站分布较疏的地区而言，GPCP与CMAP不同的融合方法是造成两者差异大的原因；而在北纬40°N以南的我国大部分地区，两者均使用基于GPI算法融合的卫星数据，只是GPCP在使用前经过了微波数据的校正，而CMAP数据则没有，这可能是造成黄淮海区域与长江及以南区域差异的内在原因。北纬40°N以北两者差异小的主要原因是数据源均来源于SSM/I。结果得出GPCP数据是更适合研究我国降水特征的卫星降水产品。　　 (2)其次，基于GPCP数据与气象台站多年平均、季平均、月平均降水量等不同时间尺度分析得出，降水较少月份GPCP数据与气象台站的相关性要高于降水量较多的月份，这主要是与台站实测降水对于局地性降水代表性差有关。GPCP与台站数据空间一致性研究结果表明：对于东北区、黄淮海区、长汀及以南区域研究的56个流域中各评级时间段内，当面积达到7万k㎡以上时，GPCP各评价时间段相对误差达到12％以下。而由于西北及西南的广大地区GPCP相对误差太大，GPCP数据基本不适用。分析原因认为GPCP数据网格内的站点疏密对结果造成直接影响；另外一个原因与我国各地区降水类型有关。　　 (3)比较分析了我国四个不同地区GPCP数据的精度，结果表明：GPCP数据精度最高的区域位于长江及以南区，站点个数在4个以上，面积4.9万k㎡，精度能达到11%以上；黄淮海区的精度次之，站点个数为5，面积阈值为6.7万k㎡，精度达到12%；东北区也能达到较高精度，相对误差不超过15%，流域面积大于7万k㎡，站点个数达到5个以上。西南及西北区GPCP数据误差较大，只能在个别地区适用。　　 (4)基于GPCP数据应用线性回归、差积曲线、M-K检验方法、小波等方法，研究了东北某河流1980-2006年降水演变规律，并应用PREC/L数据进行了检验。证明年、春、夏、秋季GPCP数据均能很好地表征流域的降水变化，但是冬季的结果较差。这主要与微波对于降雪的反演机理还不明确有关。