空气湿度是遥感反演蒸散发的非常重要的气象参数，利用气象站点观测数据获得实际水汽压数据的空间分布和时间分布及其有限。对于地面到百叶箱高度的实际水汽压是由平流驱动、湍流驱动和辐射驱动所致。前两个驱动对混合后的空气温度应该是互补的加权函数。平流驱动取决于平流强度，平流强度又由风速，系统内外的温度差值等因素决定。野外试验表明，裸土热惯量与土壤水分含量有线性关系，空气湿度的局地驱动源是土壤含水量的汽化值，土壤水分含量可以用热惯量来表示。本文以中国华北地区为研究区域，利用GDLAS驱动数据中空气比湿和空气压强数据，基于中国"风云2号"C星和MODIS数据反演出的1km空间分辨率日连续地表温度作为数据源，采用了双线性内插、样条插值、基于热惯量的静态反馈插值三种方法研究降尺度的适用性，对于降尺度的结果，采用地面实测资料进行分析和对比，我们得到基于热惯量的静态反馈插值的空气湿度效果最好，现实的地表往往覆盖一定比例的植被，在植被覆盖下的热惯量和裸土的热惯量是有很大的差别的，它们在表达土壤水分含量的量值上有很大的区别，土壤水分驱动力不同，热惯量不同，对空气湿度的驱动力也不同，在对空气湿度的降尺度过程中，不可忽视它们的影响。