地表反照率是计算地表辐射能量收支的关键参数,并通过影响地面-大气的能量平衡,显著影响气候变化,同时,地表反照率也是陆面过程模式模拟的重要参数。本文利用天空散射比因子,对2005～2015年MODIS地表反照率气候网格产品MCD43B3提供的短波波段黑空和白空地表反照率进行加权计算,得到反映真实的地表反照率,以我国南北气候过渡地带,以农业耕地为主的淮河流域为例,分析了地表反照率的时空分布及变化特征。并在深入分析土地利用类型、地形因子、植被、地表温度及气候因子对地表反照率影响的基础上,引入了灰色关联度分析法,克服了各种因子之间相互作用和不独立性,客观量化各影响因子的影响程度,并进行了排序。根据影响因子的排序,设计不同的模拟实验,分别将高质量的土地覆盖类型和植被覆盖度数据应用于Noah-MP陆面模式,探讨不同的输入参数对模式地表反照率模拟的影响,主要结论如下:（1）2005-2015年淮河流域年均地表反照率呈波动增加趋势,年均变化在0.138-0.157之间,且存在显著的季节性差异,夏季平均地表反照率最大,春季次之,秋季最小,其中,夏和秋季平均地表反照率呈波动增加趋势,而冬季地表反照率呈减小趋势,且年均波动幅度最大。流域多年月平均地表反照率变化介于0.134-0.167之间,随着作物生育期的过程先增加后减小,1月最高,达0.167,2月迅速减少,然后回升,7月达到小高峰,然后回落,在10月达到最低值。淮河流域年平均地表反照率整体呈“北高南低、东高西低”的空间分布规律,变化在0.043-0.223之间,平均值为0.145。低值区主要集中于水体密集和山区丘陵地带,且标准差相对较小;高值区主要集中于流域中部及东部平原地带,且标准差较大。流域内61.5%的区域地表反照率的年均变化呈增加趋势,且存在显著的季节性差异。（2）淮河流域地表反照率受多种影响因子的共同作用,不同的土地利用类型,地表反照率具有明显差异,研究区不同土地利用类型地表反照率大小顺序为:耕地>城乡、工矿、居民用地>草地>林地>水体,其中,耕地、水域和城乡、工矿、居民用地地表反照率标准差较大。地表反照率不仅受土地利用类型的影响,还受地形、气候和NDVI、LST等地表参数影响。流域多年月均地表反照率与NDVI、LST、气温和降水在大部分区域呈正相关,面积占比分别达到90.23%、82.32%、85.41%和93.70%。灰色关联度分析表明,不同土地利用类型（水体除外）下年均地表反照率受各因子影响排序为:NDVI>气温>LST>降水,空间变化受各因子影响排序为:NDVI>降水>LST>气温>高程。（3）研究设计了CTLALB（模式自带数据）、LCALB（替换土地覆盖类型数据）、FVCALB（替换植被覆盖度数据）和NEWALB（同时替换以上两种输入数据）等四组实验,对淮河流域2014年地表反照率进行模拟,结果表明,四组实验均能较好的模拟出2014年淮河流域地表反照率的年内变化趋势。整体来看,与实验CTLALB相比,其余三组实验相关系数均有提高,偏差和均方根误差均有减小,都在一定程度上改善了模式模拟地表反照率的高估现象,尤其是冬季,实验NEWALB的改进效果最好,偏差和均方根误差都比CTLALB降低了0.014,其次是FVCALB和LCALB。（4）从模拟结果空间分布来看,四组实验均能较好地反映出淮河流域地表反照率“北高南低,东高西低”的空间分布特征。在大部分区域各实验的模拟值比CTLALB略低,其中,实验LCALB模拟值减小明显的区域主要与替换的土地覆盖类型中城市建设用地增加有关。实验FVCALB的空间分布可以反映出更多的细节信息,可以看出植被覆盖度数据改变对于模式模拟地表反照率的影响较为明显,而同时替换了两种输入数据的实验NEWALB空间分布最为精细合理,对地表反照率空间分布模拟的效果改进更大。