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地表太阳辐射是地球生态系统最主要和最直接的能量来源，影响到地球上所有的物理、生物和化学过程，因此了解中国的太阳辐射分布状况具有重要意义。再分析资料建立了长时间序列的全球有效地表辐射数据产品，解决了以往资料匮乏的难题，广泛用于国内外的各种研究。但是，再分析资料的数据来源多种多样，数据的同化方案也不尽相同，同化过程中的多种错误源会导致再分析辐射产品的系统误差，了解再分析资料存在的不确定性和偏差是合理使用再分析资料的前提。 本文针对ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)和MERRA(Modem Era Retrospective-analysis for Research and Applications)再分析地表辐射资料存在的不确定性和偏差，借助CMA(China Meteorological Administration)地面观测站点数据、716地表辐射同化数据和CERES(Clouds and Earths Radiant Energy Systems)数据集，开展再分析地表辐射数据在中国的误差及成因分析研究。考虑到再分析大气因素对再分析地表辐射的影响和大气因子分布的空间异质性，本文引入地理探测器对再分析辐射产品的时空误差进行定量分析，以判明影响再分析辐射精度的主要大气因子。论文主要针对以下方面进行了深入的研究: (1)ECMWF和MERRA不同季节的平均地表辐射分布基本符合中国的辐射分布特征:西部地区从青藏高原到新疆中北部地区太阳辐射能量从高到低递减，和太阳高度角由低纬到高纬度递减规律相符合;东部地区从沿海到内陆地区太阳辐射能量从低到高递增。其中，2000年到2009年ECMWF和MERRA在夏季的辐射分布范围分别为100.72W/m2-309.06W/m2和186.10W/m2-359.12W/m2，冬季的辐射分布范围分别为78.45W/m2-233.97W/m2和56.52W/m2-222.53W/m2。 (2)在地表辐射站点数据质量控制的基础上，对ECMWF和MERRA进行多时间尺度的地表辐射误差评估。ECMWF和MERRA再分析辐射资料在中国地区均被高估，且MERRA再分析辐射资料高估更加明显。ECMWF再分析地表辐射与地面站点辐射数据在不同时段的比较显示，UTC3-6时ECMWF相关性较高，其他时段数据相关性相对较弱。ECMWF表现出季节性差异，夏秋季节明显好于春冬季节，相对偏差较大的数据集中分布在12，1，2，3四个月份，相对偏差较小的数据集中分布在6，7，8，9四个月份。MERRA季节性的差异变化不明显。 (3)基于再分析辐射分区的时空误差成因分析。ECMWF夏季在西北(1区)、高原（3区）、西南（4区）和四川盆地（5区）地区主导影响因子都是气溶胶，且因子解释力较大，东南（6区）地区的主导影响因子是地表反照率和气溶胶，中东部地区（7区）的主导影响因子是云覆盖率和气溶胶，东北地区（8区）4个因子对相对偏差的变化影响不显著;冬季在西北（1区）、高原（3区）、中东（7区）、东北（8区）和四川盆地（5区）地区的主导影响因子均为云覆盖率，西南（5区）和东南（6区）地区的辐射主要受到气溶胶的影响。MERRA在北部地区（1区）、高原地区（2、3区）、西南地区（4区）和中东部地区（5区）在夏季和冬季的主导影响因子均为云覆盖率。西南地区在夏冬季节除了受到云覆盖率的影响，还受到了地表反照率的影响。夏季西南地区（4区）、中东部地区(5区)和东南地区（6区）均受到地表反照率的影响。夏冬季节北部地区（1区）和东南地区（6区）均受到水汽含量的影响。 (4)基于热点区域的时空误差成因分析。MERRA和ECMWF在东南沿海地区地表辐射误差主要受云覆盖率的影响，当云覆盖率影响因子较大时，水汽含量影响因子也相应较大，这一现象与真实大气状况相符合。MERRA和ECMWF在四川盆地地区地表辐射误差主要受气溶胶和水汽含量的影响。ECMWF和MERRA在东北地区和中东部地区地表辐射误差主要受云覆盖率和气溶胶的影响。