2002年3月成功发射的GRACE重力卫星，极大的促进了人们对地球重力场的认识，其提供的月时间尺度的时变重力场信息，为地球物质迁移、全球气候变化、自然灾害等方面的研究提供了新的重要途径。但由于GRACE卫星会受到轨道误差，K波段测距误差、加速度计测量误差以及卫星姿态测量误差等的影响，其提供的时变重力场模型球谐系数存在一定的相关性，且随着球谐系数阶次的增加，高阶项的误差所占比重会越来越大，使其反演的结果中会存在明显的“条带”噪声；同时GRACE数据中各种物理信号相互叠加，因此选取有效的方法实现GRACE“信号-噪声”和“信号-信号”之间有效的分离是最为关键的技术。本文将利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和多通道奇异谱分析（Multi-channel Singular Spectrum Analysis，MSSA）这两种统计信号分解方法来解决GRACE时变重力场中“信号-噪声”、“信号-信号”之间的分离问题。　　论文的具体工作如下：　　（1）本文首先对GRACE重力卫星的发展历程和现有的国内外研究成果进行了总结，详细阐述了GRACE时变重力场反演地球质量变化的原理，并就低阶项球谐系数、滤波方法、泄露误差及冰后回弹等对反演结果具有一定影响的关键性问题进行了分析。　　（2）通过把PCA和MSSA这两种常用的统计信号分解法应用到GRACE时变重力场球谐系数的滤波中去，并通过与传统方法的对比分析，得到了PCA和MSSA方法在GRACE数据滤波中的可行性和有效性，同时也进一步探讨了这些方法在 GRACE数据处理中的不足，如分离的各个主模式中会出现“混叠”现象等。　　（3）通过对新疆地区的陆地水储量（Terrestrial Water Storage，TWS）变化的系统研究，并结合现有的水文模型、降雨等多元观测数据的综合分析，验证了该方法的优点及其可行性，并给出了几个典型区域水储量变化特征及其主要成因，如天山地区等。结果表明GRACE不仅能成功的探测到新疆地区2008-2009年的干旱事件，而且还能捕捉到冰川等的消融等信息，这为干旱洪涝、冰川融化等方面的监测提供了另一种有效途径。