1：实验设计与方法选择：

模型构建采用支持向量机（SVM）方法。数据检索方案与计算流程分别如图1和图2所示。系统配置16个CPU和4块GPU（C2075型号，每块含448个核心）。所有数据向量均按设计方案建立、排序并标准化处理。选取总量1/6至1/10的数据点作为训练集，余下作为验证集。使用SVM程序（SVM Light V6.01回归版）训练数据集以建立模型，随后用验证集测试模型。通过迭代流程根据训练-测试的重复结果调整模型参数，提升最终模型精度。模型结果以线性散点图形式呈现。

2：01回归版）训练数据集以建立模型，随后用验证集测试模型。通过迭代流程根据训练-测试的重复结果调整模型参数，提升最终模型精度。模型结果以线性散点图形式呈现。 样本选择与数据来源：

2. 样本选择与数据来源：大气与地表特征参数均为潜在影响变量。MODIS数据提供精确的环境信息，用于解析陆地、海洋及低层大气的动态过程。中国气象局国家卫星气象中心提供风云卫星获取的小时级地球影像数据。本研究选取广州接收站直接获取的MODIS原始数据（AQUA/TERRA卫星）建模，同时采用中国环境科学研究院提供的DEM数据生成坡度陡度、坡向、日影、太阳高度角及其正弦值（高度角与正弦值的乘积）、水平太阳方位角、坡面太阳高度角及其正弦值、单位面积小时坡面太阳辐射能（假设无大气层干扰的设定时刻值）、以及前期累积太阳辐射能（设定时刻前单位面积正太阳辐射能总和）。最终基于天文历法规则计算并选取当日累积太阳辐射能、日出日落时间及白昼时长作为影响变量。

3：实验设备与材料清单：

AMAX高性能超级计算机工作站、Windows 7操作系统、用于建模的SVM light V6.01软件、ArcGIS 9.3与Arc Engine 9.3及GDAL1.9用于GIS空间数据分析与应用、VS2008C++/C#与MS Excel 2007用于输入数据采集管理及并行计算应用。

4：01软件、ArcGIS 3与Arc Engine 3及GDAL9用于GIS空间数据分析与应用、VS2008C++/C#与MS Excel 2007用于输入数据采集管理及并行计算应用。 实验流程与操作步骤：

4. 实验流程与操作步骤：将研究区域划分为37个方形子区域（sBlk），每个sBlk再细分为1202×1202像素（sBlkSamples）以获取预测温度并构建Ta图像。

5：数据分析方法：

结果紧密分布于1:1参考线附近且具有统计显著性（R2=0.989），表明预测噪声较低。误差明显不受温度值影响。