1.一种30m分辨率插值的气象要素确定方法，其特征在于，包括如下步骤：S10，利用30m分辨率数字高程数据，通过空间聚合，得到低空间分辨率DEM数据；

S20，构建低空间分辨率CLDAS数据中气温、比湿与地形、地理位置因子之间的线性回归关系，确定线性回归模型拟合系数；

S30，假设气象要素与地形、地理位置间的关系不随空间分辨率变化，低分辨率尺度线性回归模型也即高分辨率尺度线性回归模型；

S40，将30m分辨率高程、坡度、坡向、经度和纬度代入所述高分辨率模型，以估算30m分辨率的气温或比湿。

2.根据权利要求1所述的30m分辨率插值的气象要素确定方法，其特征在于，还包括：S50，根据所述比湿和饱和湿度计算相对湿度。

3.根据权利要求2所述的30m分辨率插值的气象要素确定方法，其特征在于，所述相对湿度的计算公式包括：

所述饱和比湿qs的计算公式包括：所述饱和水汽压es的计算公式包括：其中，RH表示相对湿度，q表示比湿，qs表示饱和比湿，P表示大气压，es表示饱和水汽压，t表示高分辨率气温。

4.根据权利要求1所述的30m分辨率插值的气象要素确定方法，其特征在于，还包括：S60，由30m分辨率数字高程数据和ArcGIS空间分析工具中的太阳辐射模块模拟生成高分辨率可照时数；

S70，利用低空间分辨率DEM数据，由ArcGIS空间分析工具中的太阳辐射模块模拟生成低空间分辨率晴空太阳辐射Rsm，结合CLDAS入射短波辐射Rs，计算日照百分率初值Dsm。

5.根据权利要求4所述的30m分辨率插值的气象要素确定方法，其特征在于，日照百分率初值Dsm的计算过程包括：

6.根据权利要求4所述的30m分辨率插值的气象要素确定方法，其特征在于，还包括：S80，利用校正系数，对日照百分率初值结果进行校正，得到低分辨率日照百分率图像DsLR；所述低分辨率日照百分率图像DsLR包括：DsLR＝c×Dsm，

其中，c表示校正系数。

7.根据权利要求6所述的30m分辨率插值的气象要素确定方法，其特征在于，还包括：对低分辨率日照百分率图像DsLR，通过双线性插值，得到高分辨率的日照百分率图像DsHR，将高分辨率的日照百分率图像DsHR与高分辨率可照时数图像NHR相乘，得到30m分辨率实际日照时数图像nHR。

8.根据权利要求1所述的30m分辨率插值的气象要素确定方法，其特征在于，所述线性回归关系包括：

YLR＝a0+a1×X1LR+a2×X2LR+a3×X3LR+a4×X4LR+a5×X5LR，其中，YLR代表低空间分辨率的CLDAS 2.0气象要素，a0、a1、a2、a3、a4和a5均为线性回归模型拟合系数，X1LR代表低空间分辨率的高程，X2LR代表低空间分辨率的坡度，X3LR代表低空间分辨率的坡向，X4LR代表低空间分辨率的经度，X5LR代表低空间分辨率的纬度。

9.根据权利要求8所述的30m分辨率插值的气象要素确定方法，其特征在于，所述高分辨率模型包括：

YHR＝a0+a1×XiHR+a2×X2HR+a3×X3HR+a4×X4HR+a5×X5HR，其中，YHR代表30m分辨率的气温或比湿估算值，X1HR代表30m分辨率的高程，X2HR代表30m分辨率的坡度，X3HR代表30m分辨率的坡向，X4HR代表30m分辨率的经度，X5HR代表30m分辨率的纬度。