近地表瞬时气温是描述地表与大气能量交换与水分循环的关键变量,是许多模型的输入参数之一。在常规气象观测站点稀少或没有的情况下,如何对近地表气温进行空间分布模拟,在理论方法与业务实践上都具有重要研究意义。本文选择江苏省为研究区域,基于RS和GIS技术,比较了普通克里金插值、温度-植被指数方法和地表能量平衡模型用于瞬时气温空间分布模拟的精度,分析了这些方法的误差分布特征和变化规律,并在此基础上探讨了这三类气温空间分布模拟方法的适用性。利用建模时刻的数据验证结果表明：普通克里金插值方法的误差最小,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.47℃和0.62℃,基于遥感的地表能量平衡模型反演的精度相对较低,MAE和RMSE分别为2.14℃和2.82℃,温度-植被指数方法反演的精度相对最低,MAE和RMSE分别为2.49℃和3.32℃。利用验证时刻的数据验证结果表明：地表能量平衡的精度变化最小,MAE和RMAE只相差0.19℃和0.20℃。在此基础上,本文讨论了这三类方法在不同的数据来源和下垫面状况下的不同适用性,普通克里金插值方法需要利用气象站点的实测数据,对气象站点的数量和分布都有很大的依赖性,TVX方法则可以在没有或只有少量气象站点的地区使用,若研究区内气象站点较少或没有,且研究区植被覆盖程度较低时,则可考虑地表能量平衡模型用于气温的反演,模型物理意义清晰明显,具有较好的移植性与普适性。