大气中水汽含量是GPS气象学的主要研究内容之一,水汽在大气中的变化极其剧烈,而水汽含量的剧烈变化会对气候造成巨大影响。当水汽含量上升到一定的值时,它就能够形成降雨。自然灾害的形成很多都是由于降雨导致,因此,实时探测大气中水汽含量对自然灾害的预测具有重要意义。由于传统探测大气水汽含量技术误差较大,上世纪90年代,GPS反演大气可降水量技术开始兴起,该技术具有高精度、高时空分辨率、全天候观测等优点,弥补了传统水汽探测技术的缺陷。本文主要从以下几个方面研究大气水汽含量的变化:(1)运用Bernese高精度数据处理软件解算香港CORS网采集的数据,提取可降水量信息,通过实际操作发现并解决数据处理过程中遇到的问题;(2)定性的分析大气可降水量的影响因素,定量的分析大气可降水量的误差值。探寻如何获取高精度的大气水汽含量;(3)研究区域加权平均温度模型的特征,探寻如何回归得出适用于香港地区的加权平均温度模型;(4)对求取大气可降水量不同的模型进行对比分析,包括对流层延迟模型、加权平均温度模型、组合导航模型、IGS辅助站、卫星星历等。利用不同模型求取大气可降水量,分别与探空资料计算得出的大气可降水量结果Radio/PWV进行对比分析。以得出解算精度最高的模型;(5)利用对比分析得出的精度最高的模型,对2014年香港3月暴雨事件的大气水汽含量的变化进行研究,反演得出暴雨事件的大气可降水量变化趋势,并与实时气象资料进行对比,验证GPS大气可降水量反演技术能否用于实时暴雨预测。