海表温度作为海洋环境中最为重要的要素之一,深入研究海表温度的特征和变化规律等对气候变化、海洋生态系统和海-汽交互作用等具有重要意义。秦皇岛海域地处渤海西部,是辽东湾与渤海中部及渤海湾进行物质和能量交换的重要通道;近年来,由于海表温度等海洋环境要素的变化,致使水母、赤潮和绿潮等生态灾害频发,对秦皇岛和周边地区的工业、渔业和旅游业等具有重要的影响。目前,秦皇岛海域海表温度获取方式有断面观测、浮标观测和卫星遥感等。其中,断面观测存在时间分辨率低、易受天气影响和人力资源消耗大等问题;浮标观测虽然具有较高的时间分辨率且不易受其他因素影响,但存在数量少和空间分辨率较低等问题。因此,为了获得较高时空分辨率和精确度的海表温度数据,有必要基于断面观测和浮标数据进行海表温度重构方法的研究。本文以秦皇岛海域2021年5月,7月-9月出海采集的数据以及对应时间段内的浮标温度数据作为研究对象,提出一种基于Kmeans++-SVR的海表温度重构方法。为了解决非连续时间断面观测中海面热输入（太阳辐射）对海表温度的影响,利用Kmeans++挖掘其时间信息,从而得到在各月份海表温度最优的聚类结果。研究发现,5月,7月-9月的最优聚类为2类;在出海日期连续时,在8月,海表温度以10:30为聚类分界点,早于10:30测的温度偏低,晚于10:30测的温度偏高;在出海日期不连续时,在5、7和9月,海表温度以日期为聚类分界点,在5、7各月的出海日期中,偏早的日期测得温度偏低,偏晚的日期测得温度偏高,在9月是相反的。为了提高数据重构的准确度,构建融合空间信息特征和时间信息特征（Kmean++聚类结果）的SVR模型,针对不同月份特征训练Kmeans++-SVR模型,并通过网格搜索和k折交叉验证验证模型效果,与线性模型、KNN和弹性网络等方法进行比较,采用均方根误差、平均绝对误差和R方等进行评价,研究结果发现,在5月,7月-9月,Kmeans++-SVR模型取得了较高的精度,其均方根误差均低于0.5℃,平均绝对误差均低于0.4℃,R方均大于0.8,并且重构温度绝大部分的绝对误差在0.5℃以内。由此可见,基于Kmeans++-SVR模型的秦皇岛海域海表温度重构具有可行性、优越性和实用价值。