近年来我国经济高速发展,城市化进程不断加快。城市大面积扩张破坏了自然环境,改变下垫面属性,对城市微气候产生重要影响,形成日益严重的城市高温与热岛效应问题。城市街道峡谷作为城市基本组成单元,对城市发展和城镇居民生活至关重要,研究城市街道峡谷气温时空分布规律及其微气候影响机制,探究城市热环境变化的影响因子具有重要科学价值。当前城市热环境的研究中多使用数值模拟法进行城市街道峡谷瞬时气温动态模拟,但数值模拟法需要较多的输入参数以及严格的边界控制条件,而利用参考气象站点观测数据与数值模拟方法相结合可以减少输入参数,提高气温估算精度。因此,本文以南京市秦淮区为实验研究区,基于城市地表能量平衡原理,在聚集区热时间常数(Cluster Thermal Time Constant,CTTC)模型中设计加入人为热辐射时空分布参数,获得感热通量和人为热辐射对气温变化的定量影响,基于国家气象参考站点观测数据估算城市街道峡谷气温时空分布,并针对各项关键参数开展敏感性实验分析,探讨其改变对气温估算精度的影响,以寻找高敏感参数;进一步地,结合自动气象站观测数据与ENVI-met微气候模式模拟结果,验证街谷气温估算精度,以期为城市规划及热环境改善提供科学依据。论文主要研究结论包括:(1)CTTC模型对地方尺度城市气象参数化模型(Local-scale Urban Meteorological Parameterization Scheme,LUMPS)中的参数α和β具有较高敏感性,参数α和β取值变化会导致模型结果及精度发生较大改变;相对于感热通量,CTTC模型受储热通量影响较小,对OHM模型参数具有较低敏感性。(2)CTTC模型气温估算结果与自动气象站观测数据具有一致的时间变化趋势,二者相关系数为0.97,CTTC模型估算结果的平均绝对误差为0.92℃,均方根误差为1.19℃,精度较高。(3)ENVI-met城市微气候模拟结果与自动气象站观测数据具有相同的时相变化,二者相关系数达到0.93,模式模拟误差较小,精度较高,且模拟气温空间分布与实际地物类型气温分布具有一致性。与ENVI-met模拟结果相比,CTTC模型估算结果与实测数据相关性更高、误差更小,误差集中分布在-2℃~2℃之间;CTTC模型估算偏差主要分布在建筑密集区域以及主干路区域,且在太阳辐射较强时段,估算偏差较大。在没有太阳辐射的夜间,CTTC估算结果与ENVI-met模拟结果在空间分布上具有较高一致性,平均气温相差0.5℃,偏差较白天有较大幅度下降。