卫星遥感观测是资料同化的主要数据来源,可以弥补常规观测资料在海洋、高原等区域的空白,而带有云水信息的卫星观测更是其中的重点。但是由于在变分系统中还不能足够准确地表示湿物理参数化过程和多元粒子散射过程,往往在质量控制环节就将带云水信息的数据删掉。目前主流的变分同化系统,如集合同化和四维变分同化,也主要针对晴空观测。对于微波云水污染卫星观测资料同化还处于起步阶段。1D+4D-Var同化系统和全天候同化系统是针对云水污染卫星观测资料近几年提出的同化系统,前者首先采用一维变分反演出云水区的总柱水汽量,再将其作为伪观测数据用于四维变分系统中进行同化。但是晴空与云水污染条件下的卫星微波资料处理手段不够统一,所采用的观测算子也不相同。全天候数据同化系统针对其不足进行了改进,可以通过四维变分系统直接同化晴空与云水污染的卫星微波成像仪亮温观测资料,改善了湿度与云水的反演,提高了云水区域的数值预报准确性。本文主要针对1D+4D-Var同化系统中1D-Var反演部分开展研究,通过在一维变分目标函数中添加过饱和弱约束惩罚项,并在水汽背景场生成过程中加入过饱和检测机制,建立一维变分反演系统。针对SSM/I微波卫星图像仪进行辐射传输系统文件及相关参数配置,并在背景场生成过程中加入非线性约束因子。通过对比实验证明,非线性约束因子能够有效地削弱目标函数观测项带来的非线性影响,添加过饱和约束过程能够使反演比湿廓线更接近真实廓线。在云水污染条件下的反演实验中,利用云强制约束过程,使得一维变分反演液态水路径能够一直保持大于零。对比晴空条件下一维变分反演实验,云强制约束下液态水路径的反演系统偏差可以近似忽略,并且在云水污染条件下的反演效果更明显。同时利用真实液态水路径与反演液态水路径计算得到的反演偏差分布图,验证了液态水路径与模拟亮温的敏感性关系。