近年来，GPS技术的飞速发展引领着诸多领域的技术飞跃，GPS气象学也因此得到了迅速发展。由于GPS反演大气水汽具有实时性、连续性、精度高、成本低、不受天气影响等特点，以及CORS网的基站永久化，站点网络化，数据采集实时化，观测精度高等特点，目前利用CORS系统进行大气水汽反演已成为GPS气象学的研究热点。　　 鉴于GPS气象学的广阔发展前景，本文主要研究以CORS数据为基础的地基GPS大气水汽反演的基本理论及方法，并通过对传统的对流层延模型进行改进以达到提高GPS大气水汽反演精度的目的。本文主要有以下研究:　　 (1)分别就探空数据牛顿插值法、传统对流层延迟模型法、GAMIT软件解算法三类对流层延迟计算方法做了对比研究。　　 (2)在分析传统的对流层延迟模型精度基础上，利用霍普菲尔德模型和BP神经网络模型建立了改进的对流层延迟模型——霍普菲尔德和BP神经网络融合模型，该融合模型计算对流层湿延迟的精度达到毫米级。　　 (3)研究了基于CORS系统的GPS水汽反演的基本理论及方法，并详细阐述了利用GAMIT软件进行数据处理的操作步骤。　　 (4)研究了局地大气加权平均温度的计算方法，结合江苏地区9年的气象探空数据，建立了适用于江苏及其周边地区的大气加权平均温度计算模型，并对比分析了模型的精度，与Bevis模型比较，江苏模型约有33％的精度改进。　　 (5)结合GAMIT软件解算CORS数据得到的对流层延迟，由江苏模型得到的大气加权平均温度求得水汽转换参数，计算出相应站点对应时刻的大气可降水量，并比对融合模型结果进行了精度分析。