本文基于松花江流域国家基准站的2000～2004年降水资料和1km分辨率数字高程数据,通过统计分析得到降水量与海拔高度有较强相关性,应用PRISM(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)简化模型主要考虑了距离权重和高程权重,对松花江流域内无降水的数据区域进行了降水量的插值计算,整体反映了松花江流域的降水状况,实现了区域内降水量的高分辨率的直观可视化。利用GIS中的Kriging、Spline和距离反比法分别作了插值分析,与其它几种插值法相比,PRISM插值能较好的把离散点的数据内插到区域上,克服了其他方法的某些缺点,比如Kriging的海量计算、距离反比的“牛眼”及Spline的插值结果不合理等现象。采用交叉验证的方式,以相对误差作为主要的判别标准,兼顾了绝对误差。通过调节分辨率和扫描区域半径,对1km、2km、10km和20km四种分辨率插值点周围至少一个、两个和三个站点的情况分别进行了计算,同时给出了这些情况下的误差结果,插值误差较小且结果稳定。从总体的插值误差来看,过高估计的情况略多于过低估计的情况,但偏离的不多;由于分辨率的改变对插值总体误差的影响不大,基本不超过1%,并没有出现分辨率增高误差随之明显增大的现象。交叉验证的结果表明,该方法在松花江流域这样中纬度山脉不太高的地区有较好的适用性;这一方法简单、稳定可靠,且对站点密度要求不高,可满足分布式水文模型或相关陆表过程对分布式降水数据的时空要求;同时也为水资源管理水土保持提供了前提和基础,可以作进一步的研究。