气温变化对人群健康有重要的影响。通过对美国县区人口加权的月平均温度的准确估计可以用于气温与人群健康行为以及疾病的关联关系研究,如基于以县区为单位的抽样或者报告数据。针对气温的估计,多数学者都采用ArcGIS软件,很少使用SAS这一统计软件。本文比较了两种地统计模型的性能,并在同一个CITGO平台上采用ArcGIS9.3和SAS9.2工具软件估算全美48个州县区月平均温度。来自全美5435个气温监测站点2007年1-12月的平均温度和站点的海拔高度被用于估算县区人口中心点的温度,其中海拔数据是作为协变量。通过调整决定系数R2、均方误差、均方根误差和处理时间等指标来比较模型的效能。在ArcGIS中独立验证预测准确性在11个月中都达到90%以上,SAS中12个月均达到90%以上。与ArcGIS协同克里格相比,SAS协同克里格插值能获得更高的准确性和较低的偏差。两个软件包对于县区水平的气温估计值呈现正相关(调整R2在0.95-0.99之间);通过引入海拔高度作为协变量,使准确性和精确性都得以改善。两种方法对于美国县区层面的气温估计都是可靠的,但ArcGIS在空间数据前期处理和处理时间上的优势,尤其在涉及多年或者多个州的项目中是软件选择上的重要考虑。