土壤水分不仅是地球生态系统非常重要的组成部分，同时也是地表干旱信息最重要的表征参量。诸多的研究均表明区域性或全球性的土壤水分观测对很多环境学科，如洪水监测，改良土壤侵蚀模型，天气预报以及农业应用都至关重要。因此，获取大范围地表土壤水分时空分布信息是一个迫切需要解决的问题。被动微波遥感由于对地表介电特性的强敏感性而具备良好的反演土壤水分的物理基础。相比传统土壤水分测量方法，被动微波遥感覆盖面广，能够大范围持续观测;相比可见光与热红外，它具有全天时全天候，穿透性强，较少受到云雾干扰的优势。因此，被动微波遥感被认为是目前监测土壤水分最有效的手段，并已被广泛应用于快速获取全球区域的地表土壤水分信息。　　被称为世界“第三极”的青藏高原是世界上海拔最高、面积最大的高原，对全球气候有着重要的影响，同时青藏高原也是对气候变化最为敏感的地区之一。许多的研究均表明青藏高原通过大气和水文过程直接影响着其周边的气候和环境，从而极大地影响着中国，亚洲乃至全球的大气环流。土壤水分作为青藏高原地区关键的地表变量，对高原的气候和水循环起着非常重要的作用，从而影响着高原的季风系统和降水模式。因此，利用被动微波遥感获取可靠的大尺度范围的土壤水分信息对于理解该区域的陆气交互作用及它们对东亚、东南亚乃至全球的气候影响都有着至关重要的作用。　　本论文以青藏高原作为研究区域，围绕被动微波土壤水分反演领域最核心的两个问题，即算法的验证与算法的发展而展开研究工作。论文的主要研究内容和结论包括以下三个方面:　　(1)在青藏高原地区对国际上所有主流的微波土壤水分产品及再分析产品进行了详细的精度评价与误差来源分析。在本论文中，我们利用青藏高原地区长时间序列的地表实测数据对国际上现有的最主流的被动微波土壤水分产品（包括三种AMSR-E产品，AMSR2产品及SMOS产品）、主动微波散射计ASCAT产品、主被动微波融合ECV产品及再分析ERA-Interim产品的精度进行了全面的验证及评价，评价的产品数量多达八种，为目前对青藏高原地区土壤水分产品最为详实的验证评价工作;此外，论文利用的地表土壤水分观测数据来源于建立在青藏高原地区具有不同植被覆盖条件及气候状况的CAMP/Tibet、玛曲和那曲三个土壤温湿度观测网，进一步保证了验证的全面性及可靠性。最后，除了总结各种土壤水分产品在不同土壤温湿度观测网地区及整体的精度与表现外，本论文还具体分析了不同的土壤水分反演算法在青藏高原地区产生误差的原因并提出了相应的解决方案，为后续研究工作的开展打下了铺垫。　　(2)针对土壤水分反演算法中地表温度的影响问题，建立了青藏高原地区的温度反演模型。本论文通过对所有国际主流的微波土壤水分产品在青藏高原地区的验证发现，现有土壤水分反演算法中最常用的LPRM温度模型对青藏高原地区地表温度的估算精度较差，存在明显的偏差。因此本论文在基于被动微波传感器Ka波段(36.5 GHz)V极化亮温对地表温度具有强敏感性的物理基础上，建立了针对青藏高原地区的地表温度反演模型。通过地表实测数据的验证结果表明，该温度模型显著的提高了LPRM温度模型在青藏高原地区对地表温度的估算精度，从而进一步提高土壤水分反演算法在青藏高原地区的估算精度。该温度模型不仅解决了现有土壤水分反演算法中温度影响的校正问题，同时该模型也可以用于青藏高原地区地表温度的监测，弥补热红外在监测地表温度时易受云雾影响的不足。　　(3)针对土壤水分反演算法中地表粗糙度和植被光学厚度的影响问题，发展了青藏高原稀疏植被覆盖区域的被动微波土壤水分反演算法。现有的土壤水分反演算法普遍存在对植被辅助参数的过度依赖导致算法的适用性不强和假设地表粗糙度为定值导致的反演误差等问题，本论文通过展开植被光学厚度和地表粗糙度对亮温的敏感性分析，发现它们对微波亮温具有相似作用的特点。基于此规律将两者合并为一个综合影响参数，然后再通过对辐射传输模型进行巧妙的化简、变形，将此综合影响参数表达成与待求未知量（土壤水分）和已知量（传感器观测的双极化辐射亮温）的表达式，去除这两个扰动因素的影响，从而发展了针对青藏高原稀疏植被覆盖区域的被动微波土壤水分反演算法。通过地表实测数据的验证及与主流土壤水分产品的对比表明在青藏高原稀疏植被覆盖区域，该算法有效的解决了地表粗糙度和植被光学厚度影响的校正问题，同时算法精度较高且明显优于现有国际主流的土壤水分反演算法。由于本论文发展的土壤水分反演算法不需要任何的辅助参数就能得到土壤水分，因此极大地提高了土壤水分反演算法的实用性，降低了算法的业务化应用难度。