土壤湿度是陆面水文和气象过程的重要影响因子和环境参量，影响着陆-气间水分与能量的交换，在干旱监测、农作物估产、洪水泥和石流等地质灾害的预测及灾后评估方面都有着重要的研究和应用价值。但土壤湿度受到地形、植被覆盖及降水分布等因素的影响，有着较大的空间异质性。而当今中尺度气象模式、水文模式、天气气候预报以及作物长势监测等实际应用对于土壤湿度资料的时空分辨率有着较高的要求。为了获得高时间分辨率(1h)和高空间分辨率(10km)的土壤湿度产品，本文以中国科学院寒区旱区环境与工程研究所2010年的野外土壤湿度观测网为依托，进行了高级微波扫描辐射计/地球观测系统(Advanced Micro-wave ScanningRadiometer/Earth Observation System，AMSR-E)土壤湿度产品在青藏高原的适用性研究及玛曲地区前期降水估算土壤湿度(Antecedent Precipitation Index for SoilMoisture，API4SM)模型的建立、发展和验证等两方面的研究工作，最终获取了玛曲地区高时间分辨、高空间分辨率，同时具有一定精度的土壤湿度产品。　　首先，本文对比分析了三种目前国际上比较广泛关注的AMSR-E土壤湿度产品。利用实验观测数据评价了三种土壤湿度产品的精度，分析了不同植被覆盖和降水对被动微波遥感反演土壤湿度精度的影响。结果表明:被动微波卫星遥感反演土壤湿度在平坦裸露地表具有较高精度，卫星降轨观测数据估算土壤湿度与实测资料相关系数大于0.7，均方根误差小于0.16，但在高密度植被区域误差较大，相关系数小于0.7，均方根误差最大可达到0.2;之后，分析了降水发生时土壤湿度的变化，结果表明:三种产品精度均有不同程度下降，但NASA产品的相关系数仍然能够达到0.69。在此基础上，本研究制作了青藏高原地区土壤湿度时空分布图，分析了三种产品在青藏高原地区的时空分布特征及其适应性，发现这三种土壤湿度产品在土壤湿度值的变化范围上均存在较大误差。　　然后，本文建立、发展了API4SM模型，并运用玛曲地区的中国气象局制作的基于美国气候预测中心(CPC Morphing Technique，CMORPH)卫星反演降水数据的融合降水产品，通过API4SM模型计算得到了玛曲地区高时空分辨率的土壤湿度产品。结果表明:局地土壤水分平衡原理能够用于估算空间分布土壤湿度，并且获得较好的估算结果。但土壤温度、前期土壤水分及地形对于估算过程有较大的影响。验证发现:API4SM模型在玛曲地区能够较好的模拟土壤湿度的变化，实测点验证相关系数大于0.68，其中平坦区域相关系数大于0.78，并且具有小于0.1 m3/m3的均方根误差。7月份降水量的增加使得降水对土壤湿度的影响增大，各验证点估算值与实测值的相关系数基本都大于夏季半年的相关系数。但由于模型对于地形因素考虑不足，使得降水量的增加会放大地形因素所带来的误差，导致了7月份各验证点的均方根误差也明显高于夏季半年。为了减小地形因素所带来的系统误差，本文将API4SM模型的估算结果与AMSR-E土壤湿度产品进行融合，结果显示:最终的土壤湿度产品的湿度值范围处于0.2至0.5m3/m3的合理区间，能够准确描述玛曲地区土壤湿度的时空特征及其变化趋势。　　综上所述，本文运用AMSR-E土壤湿度产品和CMORPH融合降水产品，通过API4SM模型获得了玛曲地区高时间分辨率、高空间分辨率的土壤湿度产品。能够为气象预报、气候预测和农作物监测等应用提供土壤湿度数据支持。