El vapor de agua es un gas de efecto invernadero importante que afecta los procesos climáticos y meteorológicos regionales. El contenido de vapor de agua atmosférico es altamente variable espacial y temporalmente, y la cuantificación continua en una amplia área es problemática. Sin embargo, los métodos existentes para medir el agua precipitable (PW) tienen ventajas y desventajas en términos de resolución espaciotemporal. Este estudio utiliza datos de predicción numérica de alta resolución temporal y elevación de alta resolución espacial para reproducir distribuciones de PW con alta resolución espaciotemporal. Este estudio también se centra en el umbral para la corrección de elevación, mejorando la resolución temporal y reproduciendo distribuciones de PW en tiempo casi real. Los resultados muestran que utilizar el contenido de vapor de agua en intervalos entre la superficie del suelo y la superficie isobárica de 1000 hPa como valor umbral para la corrección de elevación y generar datos de predicción numérica horarios utilizando el método de interpolación de spline de Akima permitió la reproducción de distribuciones horarias de PW para el 75% de las estaciones de observación del sistema global de navegación por satélite en la región objetivo a lo largo del año, con un error cuadrático medio de 3 mm o menos. Estos resultados sugieren que utilizar el valor medio de los coeficientes de corrección mensuales de los años anteriores permite la reproducción de distribuciones de PW en tiempo casi real tras la adquisición de datos de predicción numérica.