全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）水汽层析技术能够反演高质量的水汽廓线，对改善数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP）三维水汽初始场具有重要潜力。然而，现有研究多采用经验体素划分方法进行水汽层析，且由于缺乏直接同化接口，层析结果难以被NWP模式直接利用。针对该问题，本文首先提出了一种自适应体素划分的GNSS水汽层析方法，通过引入最大网格覆盖率和分层等量水汽原则，确定水汽层析的最优水平与垂直步长。在此基础上，针对现有NWP模式缺乏直接同化GNSS水汽层析结果接口的问题，进一步提出了两步变分同化方法，实现层析水汽廓线向WRF（Weather Research and Forecasting）模式的有效同化，并对所提方法的层析性能及其在WRF模式中的同化效果进行了系统评估。研究结果表明，以香港地区为研究区域，所提自适应体素划分层析方法在水汽廓线和整层水汽反演精度上均显著优于经验方法，水汽廓线均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）平均改善率为10.6%-48.7%，整层水汽RMSE平均改善率为19.0%-42.9%。在不同天气条件下的同化与预报试验中，GNSS层析水汽廓线同化对WRF模式具有显著正贡献。与传统同化方案相比，降水RMSE降低43.5%；在无降水和降水条件下，相对湿度、温度和气压的RMSE分别降低50.7%/58.2%、41.1%/48.3%和24.2%/33.7%。综上，本文提出的自适应体素划分水汽层析方法与两步变分同化方法有效提升了GNSS水汽廓线的反演精度及其在NWP模式中的同化效果，充分验证了GNSS层析结果在数据同化领域的重要应用潜力。

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