准确恢复GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment)和GRACE-FO (GRACE Follow-On) 卫星观测的时变重力信号，对于研究全球陆地海洋水量交换、监测区域水量收支平衡和预测局部旱涝灾害等具有重要意义。尺度因子作为一种常用方法，用于恢复真实时变重力信号，然而存在以下缺陷：不同水文模型产生不同尺度因子；在采用相同滤波处理的水文模型中，未考虑“条带”误差和高频信号；滤波强度的选择具有主观性。针对这些问题，我们提出了改进的尺度因子算法，主要包括：(1) 引入贝叶斯三角帽方法将多套水文模型融合成一套水文数据；(2) 在水文模型滤波过程中考虑“条带”误差和高频信号；(3) 在DDK1~DDK7滤波范围中，确定DDK4为GRACE/GRACE-FO level-2时变重力场数据滤波的最佳方案；(4) 引入评价性指标，并利用迭代思想给出改进尺度因子。改进尺度因子恢复的TWS与CSR Mascon、JPL Mascon的结果吻合较好，相关系数达到了0.984和0.970，均方根误差分别为2.13 mm和3.54 mm。而且改进尺度因子恢复的TWS在趋势项、周年振幅和相位值的时空分布上，与CSR Mascon、JPL Mascon的结果基本一致。因此，我们推荐使用改进尺度因子算法来恢复准确的TWS变化。

尺度因子；GRACE/GRACE-FO；TWS；贝叶斯三角帽方法