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摘要
利用地理加权回归模型（Geographically Weighted Regression, GWR），考虑近地表气温与自变量之间的空间非平稳性，实现重庆市近地表气温的估算。并将估算结果与地表温度-植被指数模型（Temperature-Vegetation Index, TVX）和普通线性回归模型（Ordinary Least Square, OLS）估算结果进行对比分析。研究结果表明，3种算法估算的近地表气温与站点实测数据空间分布趋势保持一致，但不同日期GWR算法估算的近地表气温与站点实测值间的RMSE均低于OLS和TVX算法，其中TVX算法估算值与实测值间的RMSE均值为2.83℃；OLS算法RMSE均值为1.65℃；GWR算法RMSE均值为1.58℃。此外，各验证站点处GWR算法估算的近地表气温与实测值间的差值（Temperature Deference, TD）的标准差以及绝对值的均值均小于OLS和TVX算法，体现出GWR算法在复杂地表环境下近地表气温的估算优势。
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单位重庆市气象科学研究所
