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发展一套中国陆地区域的多气象要素、长时间序列、高时空分辨率的再分析数据集，是中国区域陆面过程数值模拟以及卫星数据同化研究的迫切需要。目前既有的可用于模式输入的再分析资料有很多，但这些数据产品在中国区域上往往存在着系统偏差。除了建立这些数据产品的大气数据同化系统自身存在缺陷外，这些同化系统使用的中国区域的地面观测资料较少是造成这一问题的另一主要原因。以Princeton数据为例，其辐射资料在中国区域就存在着非常显著的系统偏差。因此，为了满足国内陆面过程研究的需要，非常有必要开发出一套中国区域的长时间序列、高时空分辨率的陆面模式驱动数据，以消除既有资料中的偏差。本论文的工作即围绕这一核心问题展开。 本工作中再分析数据集的建立主要基于两种类型的数据：一是Princeton再分析数据，这主要包括近地面气温、气压、比湿、全风速4个变量的数据产品；二是卫星遥感数据，这主要包括地面向下短波辐射、向下长波辐射和降水量3个变量的数据产品。不同变量之间的数据建立流程既有共同之处，也有各自的特点。总的来说，本工作的核心可以概括为偏差校正和时空降尺度两个部分：偏差校正部分主要是使用观测数据或代用观测数据来校正现有数据集中的偏差，而时空降尺度部分则是通过物理和数学方法相结合的方式来获得比原有数据时空分辨率更高的数据产品。 通过初步的数据评估工作，发现最终数据产品在大多数站点的大多数指标中都表现出了比原有数据集更好的结果，从而充分体现了本工作中数据建立流程的科学性。但同时值得关注的是，在部分站点上出现了校正后的数据产品比校正前更差的情况，说明现有数据建立流程在某些比较特殊的地区可能并不适用。如何对这些异常现象进行排查和消除是将来的工作中必须解决的问题。