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气温是一个重要的气象参数，为了给农业研究提供更加精准且物理意义完善的气温空间分布，建立分站分月的月平均气温物理优化模型。通过融合遥感数据合成比辐射率与气温模拟结果迭代优化，克服以往模型中气温回代的缺陷，对模型进行优化。实现了我国复杂地形下月平均气温分布式模拟，给出了2007年我国1km分辨率的月平均气温分布图。同时将模型应用于更高分辨率的富阳地区，给出了2007年富阳30m分辨率的月平均气温分布图。 本文主要完成了以下几个方面的工作: (1)通过对分站分月建立模型系数的统计，不仅可以看出各模型参数有着良好的季节变化，符合气温形成机理，而且体现了不同站点各自的属性特征。对于模型的迭代优化结果显示:冷季的误差有显著的降低，暖季则无明显变化，迭代之后模拟结果排除了模型中的部分不稳定性，模拟精度更高。 (2)分析表明，模拟结果能较好地反映我国气温的宏观分布趋势和局地分布特征。误差分析结果表明，迭代优化后的年平均绝对误差为0.82℃，年平均均方根误差为1.18℃。相较于IDW插值法，优化模型模拟结果精度更高，影响气温的各项因子在结果中显示的特征更明显;相对于前人的隐式统计模型，参数物理意义更加完善，精度略有提升。 (3)局地规律分析表明，我国月平均气温的模拟结果有着良好的局地分布规律。局地气温在不同的月份、坡度、海拔高度和坡向上均有差异。不同季节，南北坡的气温差异不同，冷季明显大于暖季;坡度越大、南坡与北坡的温度差异越大;随着海拔高度的提升，南坡与北坡的温度差异增加。东坡与西坡的气温则与平均气温相当，无明显变化。 (4)模型在高分辨率的地区的应用表明，高分辨率下的NDVITEM方法可以很好地体现水体以及不同植被覆盖度的地表比辐射率的分布。富阳月平均气温的模拟结果表现出了良好的模拟结果与局部地形特征，同时对于水体与周边陆地的差异的体现，是模拟结果的一大特色。利用自动站数据对于模拟结果进行误差分析表明，模拟结果有着良好的精度，全年平均绝对误差为0.69℃。