【摘 要】
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近地表气温作为一种重要的气候变量,在生态学、水文学、气候学、流行病学和环境科学等领域有着广泛的应用。了解全球气温的时空分布格局,有利于更加全面地认识地球气候。然而地面站点测量数据受限于较差的空间代表性,而再分析和气象强迫数据集的空间分辨率相对较粗、准确性不高。现有的气温产品并不同时具备高时空分辨率、时空连续和大尺度覆盖的特征,已经难以满足一些科学研究及其他应用对此类数据的需求。针对当前气温估算研究
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近地表气温作为一种重要的气候变量,在生态学、水文学、气候学、流行病学和环境科学等领域有着广泛的应用。了解全球气温的时空分布格局,有利于更加全面地认识地球气候。然而地面站点测量数据受限于较差的空间代表性,而再分析和气象强迫数据集的空间分辨率相对较粗、准确性不高。现有的气温产品并不同时具备高时空分辨率、时空连续和大尺度覆盖的特征,已经难以满足一些科学研究及其他应用对此类数据的需求。针对当前气温估算研究与数据集产品的问题,本文构建基于多源数据的中高空间分辨率全天候气温估算的完整框架,利用中分辨率成像光谱仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）和全球陆地数据同化系统（Global Land Data Assimilation System,GLDAS）等数据估算中国大陆日平均气温,利用全球陆表特征参量产品（Global LAnd Surface Satellite,GLASS）系列数据估算全球陆表日尺度气温。论文主要研究结论如下:（1）本文建立了基于MODIS和GLDAS数据的全天候日平均气温估算框架。首先对MODIS地表温度（land surface temperature,LST）进行填补,然后联合GLDAS再分析气温等数据,建立三种天气条件的随机森林模型估算日平均气温,并生成中国大陆1 km全天候地面日平均气温产品（2003-2019年）。验证结果表明,算法精度符合预期,模型性能在所有条件下均可接受。三种天气条件模型的R~2范围为0.984-0.986,均方根误差（root mean square error,RMSE）范围为1.342-1.440 K。估算的全天候气温总体R~2、RMSE和bias分别为0.985、1.409 K和0.030 K。模型在大多数站点表现良好,站点平均RMSE为1.383 K,其中97%的站点RMSE小于2 K。该方法简单易行,所需数据均易获取,可拓展性高,能够较好地移植到其他地区的气温估算研究中。所生成产品与再分析数据气温产品时空格局相似,且具有更高的精度与空间分辨率。（2）本文主要利用GLASS系列数据产品,建立机器学习模型估算日最高、平均和最低气温,并生成全球陆表区域1 km全天候日尺度气温产品（2000-2020年）。验证结果显示,估算的全天候日最高气温总体R~2、RMSE和bias分别为0.971、2.347 K和-0.135 K,日平均气温总体R~2、RMSE和bias分别为0.984、1.670 K和-0.056 K,日最低气温总体R~2、RMSE和bias分别为0.967、2.339 K和0.036 K。所生成2006年日最高、平均和最低气温产品的RMSE分别为2.310K、1.681 K和2.360 K。该产品具有高精度、较高空间分辨率、全球陆表覆盖的特点,与同类型产品相比在空间分辨率和精度上均具有优势,适用于长时序分析应用研究,可以作为气候变化、水循环、能量平衡等诸多科学领域研究所需要的数据支撑产品。
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