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目前气候重建的研究中,代用数据点稀少及其空间分布的不均匀性对重建过去全球或某一区域的平均温度的变化规律造成很大困难；而且现有重建方法都是基于近千年温度变化空间格局与器测数据时期完全相同的假设。本论文采用适用于计算数据点稀少且空间分布不均匀区域的平均值的区域优化平均法,并利用权威的器测数据资料或代用数据资料,对北半球和中国区域进行了气候重建,分析讨论了数据点个数、空间分布状况和重建方法中各个参数对重建结果的影响。在此基础上,利用区域优化平均法和球谐分析法重建了过去千年北半球平均温度序列,此方法克服了以往研究中假设近千年温度变化空间格局与已有器测数据时期完全相同的缺点。主要工作如下：1.针对目前区域优化平均法中协方差仅适合于求小区域平均值的问题,首先将研究区域进行网格划分得到各小区域的协方差,再通过小区域的协方差得到适合大区域的协方差,利用区域优化平均法和器测数据重建了北半球的平均温度,验证了区域优化平均法的可靠性,并且分析讨论了数据点个数及其空间分布状况对计算结果的影响,结果表明,北半球范围内分布较为合理的10个站点即可较好地重建平均温度,远少于其他方法所需的数据点；2.利用区域优化平均法和代用数据资料Maximum Latewood Density Dataset重建了北半球过去500年的温度序列,结果表明,采用少于前人研究中所用的数据点数目,重建结果与前人研究结果吻合很好；3.利用区域优化平均法和中国气候区域划分新方案,以及《中国地面气候资料日值数据集》中记录的器测数据重建了中国区域平均温度序列；4.针对以往求温度平均值方法中假设各数据点权值仅随空间而不随时间变化和求解协方差时存在的问题,引入球谐分析法得到整个球面温度场,由此通过各数据点温度直接计算得到其协方差,进而利用区域优化平均法得到随时间空间变化的各数据点权值和少于其他方法所需要的数据点重建了过去千年北半球平均温度序列,结果表明,所得结果与前人已有结果吻合很好。