【摘 要】
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高时空分辨率的气温数据不仅对生产生活具有指导意义,作为多种地学模型和气候模型的重要输入参数,在区域气候变化、自然生态环境研究等方面也起到了至关重要的作用。山区地形复杂,气温空间异质性强,如何获取高时空分辨率的山区近地表气温数据一直是研究热点与难点。本文选择地形复杂的河北省作为研究区,使用气象站气温数据和MODIS地表温度数据对ERA5再分析资料的可用性进行评估,并结合局部薄盘样条函数和随机森林算法
【基金项目】
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国家自然科学基金（42171101）； 国家重点研发计划（2019YFC1510203）； 国家自然科学基金项目（41871028）； 河北省技术创新引导计划项目（19975414D）；
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高时空分辨率的气温数据不仅对生产生活具有指导意义,作为多种地学模型和气候模型的重要输入参数,在区域气候变化、自然生态环境研究等方面也起到了至关重要的作用。山区地形复杂,气温空间异质性强,如何获取高时空分辨率的山区近地表气温数据一直是研究热点与难点。本文选择地形复杂的河北省作为研究区,使用气象站气温数据和MODIS地表温度数据对ERA5再分析资料的可用性进行评估,并结合局部薄盘样条函数和随机森林算法构建逐时气温的空间降尺度模型,在河北省张家口市实现空间分辨率由0.1°（约11km）到30m的逐时气温降尺度,最后将该模型拓展应用于其他时间与区域,检验本文发展的降尺度方法的时空移植性。主要结论如下:（1）ERA5再分析资料气温数据对地面气温有较好的描述,两者在逐时、日均、月均时间尺度上的的相关系数分别为0.84、0.92和0.95,总体处于较高水平。使用MODIS地表温度检验再分析资料的空间分布,当具有足量MODIS地表温度数据时,ERA5气温与MODIS地表温度产品的相关性达到了0.85,说明再分析资料的时空分布较为合理。（2）通过本文降尺度方法可以得到张家口市（模型试验区）逐时30m分辨率的气温栅格数据,并且精度较高。一月份降尺度结果均方根误差（RMSE）的平均值为2.4℃。对比不同降尺度方法,本文降尺度方法明显优于气象站气温的直接插值结果,且气温相对高低的空间分布更为合理、纹理更加丰富。利用MODIS地表温度产品估算上午10时气温,对比MODIS估算气温和本文降尺度方法获取的降尺度气温,两者在空间分布上具有较好的一致性,并且本文降尺度方法能够获得更高时空分辨率和更高覆盖度的气温栅格数据。（3）本文降尺度方法具有较好的时空移植性。将模型试验区构建的降尺度模型应用到其他日期与模型空间移植检验区,在假设无气象站的情况下的RMSE平均值分别为2.89℃与2.41℃,均小于再分析资料直接插值所产生的误差;在假设有气象站的情况下的RMSE平均值分别为2.37℃与2.0℃,误差和空间分布都有着较好的效果。研究结果总体表明,在气象站点较少甚至没有时,可利用本文方法通过ERA5再分析气温准确获取复杂地形条件下的山区高时空分辨率气温数据。
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