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摘要
近地表气温（简称气温）是陆-气交互过程中重要的变量之一。气象站点稀疏而使得观测到的气温空间不连续，基于地表温度数据结合辅助变量估算气温成为获取气温空间分布的有效方式。目前，已有多种地表温度产品，但鲜有研究评估多源地表温度数据在估算气温时的精度及其适用性。针对该问题，本研究利用Google Earth Engine平台和随机森林算法，基于Landsat、MODIS、全球陆面数据同化系统（Global Land Data Assimilation System，GLDAS）三种地表温度数据源估算了黄河流域近地表气温的最大值、最小值和平均值；结合站点观测分析了多源地表温度估算气温的精度及适用性。结果表明：三种地表温度数据源估算夏季气温平均值时精度差异较小；对于气温极值估算，GLDAS显著优于MODIS和Landsat；每种数据源估算气温极值的精度低于其估算气温均值；此外，地表温度的时间分辨率会显著影响近地表气温的估算精度。本研究可以为长时序气温产品估算提供科学参考。
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单位西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室; 长安大学
