大气温度是分布式水文模型的敏感性输入参数之一，尤其在有融雪径流的地区，气温对水文过程的影响非常显著。对于缺资料流域，特别是地形相对复杂的缺资料流域，仅依靠极少量的站点观测数据或现有公共平台低分辨率气温产品，结合温度递减率和高程变化来估算区域气温的分布，无法满足水文模型空间精度的要求。研究以RS/GIS公用平台数据为基础，提出了一种新的获取大气温度数据的技术方法。首先以MODIS LST数据产品为基础，采用Klemen高级统计法反演得到卫星过境时刻瞬时大气温度数据，然后通过引入基于NCEP/NCAR再分析数据建立的瞬时-日均气温转换关系实现反演瞬时气温向日均气温的转化。该方法在温度较高情况下反演效果较好，且能较为细致的刻画下垫面不同所导致的气温空间分布差异，但是该方法在低温情况下对气温存在明显的低估。为了提高在低温情况下气温的反演精度，研究耦合了GLDAS气温数据。通过利用温度垂直递减率和高精度(1KM*1KM) DEM对GLDAS大像元(25KM*25KM)进行降尺度处理，得到的日均气温数据较反演得到的日均气温数据在低温条件下精度要高，但是在高温条件下气温空间分布规律刻画较反演数据要差。研究以上述两种日均气温获取方法为基础，提出了一种新的缺资料地区日均气温获取方法，通过引入温度阈值判断实现两种气温获取方法的融合。利用新方法获取的研究区日均气温数据同时保留了反演和降尺度方法的优点，获取数据精度较高。