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陆地表面温度是众多学科研究中的一个重要研究参数。在全球尺度上,遥感是唯一的温度获取手段。但目前的遥感地表反演精度仍然偏低,难以达到更加精细的要求(<1度)。主要原因是地表组分温度的时空异质性及热辐射方向性。为了深入研究地表温度异质性机理,引入三维小气候模式ENVI-met开展三维植被场景的温度场模拟。本文以河北省怀来县中科院遥感与数字地球研究所实验基地内离散分布的山杨、侧柏和油松人工林场景为例,在实测的气象要素、土壤水分、植被结构、叶面积指数和组分温度等的基础上,进行ENVI-met对三维植被场景的土壤表层温度和叶片温度的验证分析,分析不同场景变化下的空间异质性,并对ENVI-met的参数进行敏感性分析。进一步探讨了一维SHAW模型和三维ENVI-met模型间的吻合度,为以后的植被温度场时空变化分析提供更好的理论支撑。模拟和验证分析结果表明：ENVI-met能较为准确地模拟三维植被温度场的分布规律,模拟值与实测值较为接近(最高R2≈20.9,最小RMSE≈0.6K).对不同场景的空间异质性分析结果表明：土壤表层温度的空间异质性较大,约为2.3K,其它要素空间异质性较小,2m高大气温度最小为0.2K。敏感性分析结果表明：土壤相对湿度对模拟土壤温度场最为敏感,太阳辐射比例因子对模拟植被温度场最为敏感。SHAW模拟和ENVI.met模拟的对比结果表明：对于土壤表层温度来看,SHAW模拟较接近甚至可以取代ENVI-met的模拟,在较小的区域内,SHAW和ENVI-met的模拟最高R2≈0.97,最小RMSE=1.3K:在空间趋势变化上,SHAW模拟也较接近于ENVI-met(最高R2≈0.9,最小RMSE=0.8K)。对于叶片冠层温度,SHAW不能更好地接近于ENVI-met的模拟,在较小的区域内,SHAW和ENVI-met的模拟差值较大,最高R2≈0.95,而最小RMSE=3.6K;在空间趋势变化上,SHAW和ENVI-met的模拟相差也较大(最高R2≈0.2,最小RMSE=5.2K)。