降水是水和能量循环中最重要的要素之一,卫星遥感是目前能够实现全球降水观测的唯一手段。1997年启动的热带降水观测计划(TRMM)开启了卫星遥感降水的黄金时代,2014年发射的全球降水观测(GPM)计划代表了当代卫星降水领域的热点和前沿。本研究主要针对三大问题:最新GPM产品的精度如何?卫星降水数据在水文领域的应用效果怎样?如何改进现有卫星降水的算法和产品?本论文覆盖卫星降水的检验、应用和改进三个方面,形成具备科学逻辑的研究体系,具体工作包括在多时空尺度上检验星载降水雷达二级产品和多卫星联合三级产品,然后将二级、三级产品分别应用于解析青藏高原降水-地形关系和监测暴雨洪水灾害,最后改进GPM二级降雪反演算法和三级雨雪相态区分产品。检验是改进和应用的前提。在二级产品方面,开发了星载降水雷达之间及雷达与雨量站之间的样本时空匹配方法,针对全球仅有的三颗星载降水雷达(TRMM PR、GPM DPR和Cloud Sat CPR)的降水数据进行交叉对比,在中国评估了PR和DPR的精度;在三级产品方面,针对TRMM和GPM产品,从统计和水文模拟的角度,在赣江流域、典型区域及全中国从多时间尺度上检验其精度并分析日内变化,并提出误差函数以描述利用站点数据评估卫星数据时存在的不确定性。应用是检验和改进的价值体现。在二级产品方面,基于地面观测数据在流域尺度上估计青藏高原TRMM PR和GPM DPR的总误差和反演误差并进行校正,然后从高原、流域、山脉和剖面等多角度分析并解释青藏高原降水-地形关系;在三级产品方面,结合2016年中国南部的暴雨洪水灾害,提出考虑前期累积雨量和下垫面特征的洪水识别方法,考察了四种主流实时卫星降水产品在监测由暴雨导致的洪水方面的性能。改进源自检验和应用的反馈。在二级算法方面,融合GPM DPR和Cloud Sat CPR数据生成降水训练集,以被动微波、红外以及环境数据为输入集,利用深度学习技术实现了全球高纬度地区降雨和降雪的直接反演,精度优于目前GPM二级产品的官方算法;在三级产品方面,针对目前GPM产品降雨降雪相态区分使用的粗分辨率再分析数据,采用八种温度降尺度方法,其中基于温度垂直递减率的方法效果优于GPM产品采用的统计插值方法,基于降尺度湿球温度的相态区分效果优于GPM三级产品。