降水是区域乃至全球水循环的基本组成部分，也是水文模型的重要输入参数。与其它水文气象参数不同，降水的随机性强、时空变化性大，呈现出非正态分布趋势，是目前比较难测量和模拟的大气状态变量之一。站点降水观测信息虽然都够提供准确的点降水信息，但是对降水空间分布特征的捕捉存在明显的劣势。随着遥感技术的发展，覆盖面广、时间序列长的遥感降水产品应运而生。遥感降水资料弥补了站点降水观测的不足，能够较好地反映降水的空间分布结构，但对降水量的准确估计存在较大误差。由此可见，不论是单点降水观测信息，还是多源遥感降水资料都不能满足区域降水、水文、气候等方面研究的需要，尤其在地形复杂的干旱半干旱区。　　黑河流域是我国典型的干旱区内陆河流域。多样的下垫面类型使该流域成为研究陆-气过程的理想场所。获得高时空分辨率、高精度的降水信息是研究黑河流域水循环、水资源和能量平衡等问题的关键所在。数据融合算法的发展和同化技术的提高以及数值模式的不断完善，为获取高时空分辨率的降水资料提供了有力的技术支持。为探讨黑河流域高时空分辨率、高精度降水资料的制备方法，本文结合前馈人工神经网络(Back propagation-Artificial neural network，BP-ANN)数据融合方法、四维变分同化(Four-Dimensional Variational Data Assimilation，4Dvar)技术和WRF(Weather Research and Forecast)区域气候模式展开了多源遥感降水资料的融合与同化研究，主要研究结论如下:　　(1)对TRMM3B42、GPM、FY-2G和融合结果的验证结果表明，FY-2G降水资料与实际观测降水最为接近，降水均方根误差均在2mm左右，其次是融合降水数据，其降水均方根误差一般在(0，2)mm之间。TRMM3B42和GPM降水资料的均方根误差较大。从空间分布来看，融合多源遥感降水资料既抑制了降水区（黑河上游）降水量的估计，又促进了无降水区（黑河下游）降水量的估计。　　(2)同化多源遥感降水资料对降水模拟的研究结果表明，同化多源遥感降水资料有利于降水信息的模拟，尤其是同化HYBRID降水资料，降水均方根误差在(0，1)mm之间。同化GPM和FY-2G降水资料对降水量估计的影响相当，降水均方根误差均在(0.5，2)mm之间，但同化TRMM3B42降水资料对降水的模拟误差比较大，降水均方根误差高达5mm。由此可见，融合多源遥感降水资料，并利用四维变分同化技术将融合结果HYBRID资料引入WRF模式可以大大地提高降水信息模拟的精度。　　(3)虽然融合多源遥感降水产品后的HYBRID降水资料在点验证方面精度低于FY-2G降水资料，但是融合后的降水资料的空间分布在黑河上游具有明显的改进。其次用于验证的参考值在观测的过程中存在很多的不确定性，具有一定的误差。结合同化多源遥感降水资料对WRF模式模拟降水的影响，同化HYBRID降水资料更有利于降水的模拟。因此，虽然HYBRID降水资料的点验证结果不如FY-2G降水资料，但是面降水信息的刻画更接近实际情况。　　(4)同化单一多源遥感降水资料和融合多源遥感降水资料对湿度场的模拟表明:a)同化多源遥感降水资料对离地2m处空气相对湿度的模拟并不是十分有利，各实验条件下离地2m处相对湿度均方根误差在(30％，60％)之间，同化FY-2G降水资料对其模拟的结果最好，相对湿度均方根误差在(35％，55％)之间。b）同化降水资料对垂向空气湿度模拟的结果表明，同化TRMM3B42降水资料对垂向水汽的模拟是最有利的，可明显地提高垂向比湿值，其次是同化GPM和FY-2G降水资料。但因缺乏真实观测，因此无法判断同化多源遥感降水资料对垂向空气比湿的改善是否合理。c）比较各实验条件下表征空气含水量的各变量(QCLOUD、QVAPOR、QRAIN、QICE、QSNOW和QGRAUP)，研究发现黑河流域空气水分主要以QVAPOR和QRAIN的形式存在，且含量沿南北走向逐渐减少。　　(5)分析各同化实验对离地10m处风速的影响，研究结果表明，同化多源遥感降水资料对10m处风速的模拟是极为复杂的，同化HYBRID降水资料对10m处风速的模拟是最有利的，离地10m处风速均方根误差在(1，2)m/s之间，而其它同化实验和控制实验的风速均方根误差在(1.5，4)m/s之间。因此，同化融合多源遥感降水资料的数据可明显的提高10m处风速模拟的精度。