本发明公开了一种多数据源全球重力恢复与气候实验数据的融合方法，属于数据融合技术领域，所述方法通过广义三角帽GTCH方法量化不同数据源的GRACE数据对应的不确定度，并将其作为先验信息输入贝叶斯模型平均算法。贝叶斯模型平均BMA算法整合和融合来自不同模型的客观信息，计算得到最优的融合权重，通过融合多源GRACE产品减少不同GRACE数据之间的不一致性，提高GRACE产品的探测精度。本发明充分地集成多种GRACE数据各自的优势，同时考虑数据源的不确定性以及人为模型选择的误差，有效减少随机误差对GRACE产品融合的影响，最终在评估蓄水变化方面产生更准确的结果。