水汽是地球大气的重要组成部分，其在天气动力系统、大气环境科学、测绘科学与技术以及水文学等诸多领域发挥着至关重要的作用。尽管大气中的水汽含量只占0.1%~3%却是大气中最活跃的组分。许多天气变化和自然灾害的发生都与大气中的水汽含量及其运移直接相关，因此水汽在天气预报和气候变化中起着关键性作用。大气水汽也是全球卫星导航系统GNSS等对地观测系统的主要误差源。层析技术是当前获取水汽多维动态变化最具潜力的技术之一，具有高精度、价格低廉和高时空分辨率等优势。本文的主要目标是研究融合多源数据的水汽层析新方法和新技术，主要包含以下方面内容：（１）对流层干湿模型评估；（2）水汽层析格网优化；（3）无气象并置条件下高精度PWV图像构建；（4）融合多源水汽数据的层析建模；（5）改进参数化水汽层析建模；（6）水汽层析在强降雨监测中的应用；（7）层析产品在监测大气河变化中的应用；（8）辅助层析水汽产品的实时PPP。