近地面空气温度数据是城市气候研究中必不可少的参数之一,随着城市化发展对城市下垫面的改变,传统研究中对城市中不同区域使用统一气温数据的方法已经不再适用,气温数据急需实现从单点监测站数据到区域数据的提升。城市下垫面是除太阳辐射外对气温产生影响很大的一个因素,基于城市下垫面对近地面气温的影响机制研究是精确获取城市近地面气温的重要前提。基于此背景,本研究以西安市为例,参考城市局地气候分类理论（Local Climate Zone,LCZ）,对主城区进行城市下垫面分类,利用温度-植被指数法反演获取主城区近地面空气温度栅格数据,对空气温度在不同下垫面的空间分布特征展开研究,并利用多元回归的方法为不同城市下垫面建立空气温度推演模型,主要内容如下:（1）参考城市局地气候分类,对西安市主城区6个行政区域进行下垫面分类,自然环境区分类采用Landsat-8遥感影像,通过WUDAPT（World Urban Database and Access Portal Tools）监督分类将研究区域划分为茂密林地、稀疏林地、低矮植被、自然裸地和水体以及硬质铺装表面6个类型,总体分类精度为72.56%,Kappa系数为0.6479,一致性较好。采用建筑矢量数据,通过GIS（Geographic Information System,地理信息系统）计算,根据建筑密度等于40%的限值和民用建筑设计统一标准中建筑高度的规定,在研究范围内形成8种建成区下垫面类型。（2）采用MODIS（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪）地表温度和植被指数数据,通过温度-植被指数法,反演获取西安市主城区夏季近地面空气温度栅格数据,得到2019年夏季7天共14组气温数据,每天均有10:30和13:30两个时刻,将其分别求均值代表西安市夏季两个时刻的气温均值栅格数据,其中下午时刻各下垫面分类中空气温度分布差异较大。建成区下垫面气温整体高于自然环境下垫面,且温度变化更稳定。自然环境下垫面中茂密林地区域气温最低。（3）通过样本选取分析的方法,在各类建成区下垫面中计算建筑高度、建筑密度和绿地率三种城市形态参数,研究城市形态对空气温度的影响机制,结果表明,绿地率与气温均值之间呈负相关,建筑密度和气温均值之间呈正相关,建筑高度和气温之间相关性不明显。在本研究中,正负相关性均较弱。地表温度与气温之间的相关性分析表明,气温与地表温度之间呈现高度正相关,各下垫面中相关系数R在0.649以上。将三类城市形态参数和地表温度作为自变量因子为空气温度建立多元回归模型,各下垫面模型相关系数R2在0.08～0.35之间。模型评估结果表明,低密度高层建筑区域下午时刻的空气温度预测模型效果最差,低密度多层建筑区域下午时刻的空气温度预测模型效果最好。本研究基于城市下垫面分类建立空气温度的推演模型,为获取近地面空气温度数据提供新的参考。