气象数据插值对于科学研究以及农业生产具有重要意义。提高气象数据插值精度的方法主要有2个方法：一是增加插值数据的信息量,主要通过增加站点数量、引入新的气象元素进行辅助插值以及提高插值区域的分辨率；二是优化插值算法,来达到减少插值误差的目的。增加气象站点的数量,需要耗费大量的人力、物力以及财力,并且受到地形条件等诸多因素的限制,所以通过引入新的辅助气象数据或对现有插值算法方案进行优化该改进用以帮助提高插值精度是更切合实际的做法。①本文通过针对温度以及降水量年均值数据进行薄盘光滑样条函数法和趋势面分析法进行参数优化实验,研究在不同年份不同的气象要素适合的最优参数。实验结果：薄盘光滑样条函数法的温度数据在1985年、1995年以及2010年的最优参数分别是样条次数为3、3以及2,dem分辨率均为为1000m；薄盘光滑样条函数法的降水量数据在1985年、1995年以及2010年的最优参数样条次数均为2,dem分辨率均为1000m；趋势面分析法的温度数据实验在1985年、1995年以及2010年的最优参数分别是阶9、10以及9；趋势面分析法的降水量插值实验在1985年、1995年以及2010年的最优参数分别是阶4、11以及12；②将风速、湿度、气压、水汽压、世界海岸线、全国海岸线、日照时数以及日照百分率等8个气象元素引入薄盘光滑样条函数法同高程组成双协变量进行插值实验,最终湿度作为协变量的实验组其插值精度提升明显优于其他实验组别。③进行基于趋势面分析法以及基于薄盘光滑样条函数法的小网格实验,结果显示基于趋势面分析法小网格实验结果较趋势面分析法有较好的精度提升,而基于薄盘光滑样条函数法小网格实验则效果欠佳。最终的进行的年均值插值精度对比实验表明：采用最优参数的基于高程和湿度的薄盘光滑样条函数双协变量法具有较高的精度优势。将年均值实验中得到最佳插值方案进行多年均值、月值以及逐日的时间跨度的适用性分析,实验结果表明：对于温度数据,所有时间跨度的组别实验均有较为优秀的插值精度,表现出良好的适用性,而降水量组别的实验,仅在多年这一时间跨度上具有较为优秀的提升效果。