选取哈尔滨市2022年8月3次降水事件为研究对象,基于该市连续运行参考站(CORS)提供的全球导航卫星系统GNSS原始观测数据,解算并反演大气可降水量(PWV);通过IGRA2探空数据集,校准ERA5再分析数据集的大气可降水量;利用校准后的ERA5 PWV检验GNSS PWV的反演精度;通过LSTM模型训练PWV,分析PWV在降水过程的时序变化,为提高哈尔滨市极端降水事件的监测能力、灾前制订应对措施提供参考。结果表明:(1)基于哈尔滨探空站数据校准,IGRA2 PWV和ERA5 PWV相关系数为0.99,IGRA2 PWV和ERA5 PWV平均偏差为−0.91mm,标准差为2.01mm,均方根误差为2.20mm,表明ERA5再分析数据集在哈尔滨市具有较高的精度。(2)GNSS PWV与ERA5 PWV差值总体在±4.00mm之间,平均偏差最大值为−0.19mm,标准差最大值为1.51mm,均方根误差最大值为1.52mm,表明GNSS反演PWV具有较高的准确性。(3)基于GNSS反演的PWV值作为训练数据源,构建的LSTM模型训练集均方根误差为0.73mm,表明GNSS PWV训练LSTM模型的效果较好。(4)LSTM PWV与GNSS PWV差值在降水事件发生前12h总体维持在±5.00mm,随预测步长从12h递增至24h,两者的差值也逐渐增至±20mm,通过LSTM模型预测PWV的变化趋势,对降水事件进行12h内短期预测的方法是可行的。