气候变化是全球环境变化的主要组成部分，一直以来受到社会各界的广泛关注。由于气候系统与陆地系统存在能量与物质的交换，气候变化成为地表土地利用/覆被变化的重要驱动因素之一。其中，气温是主要气候变量之一，它在土地利用/覆被变化过程中起着至关重要的作用。深入研究、探讨气温变化与土地利用/覆被变化之间的关系，是土地变化研究的重要方向，对土地利用规划、农业区划具有重要的意义。然而，该项研究需在一定气候数据的基础上进行，研究结果的可靠性则取决于基础数据的质量。而通常气象观测资料，尤其是历史资料，不可避免的受各种非自然因素的影响，导致观测资料质量参差不齐。本文利用文献记载的我国东北地区部分台站气象资料进行该地区气温序列重建，一方面，保留了可用的数据资料，去除了不可用的数据，提高了数据记载的可靠性与准确性；另一方面，将那些利用价值不大的零散序列资料作为重建的辅助信息，有助于提高气象资料的利用率。本文对整个重建过程作了详细的分析与研究，所用源数据包含57个气温序列，时间尺度为1909-1950年。首先对源数据进行初步质量控制，根据从宏观到微观逐步控制的思路，采用定性与定量相结合的方式，通过为序列或其统计量设定阈值，将大于或小于该阈值的数据视为异常值，并将其去除，从而达到初步质量控制的目的。然后实现数据序列重建，即将相邻测站序列数据相结合来形成长时间的序列数据，其中缺失的数据用邻近（相邻站际或年际）序列数据值来填补。具体采用了一种反距离加权平均法和期望值最大化法进行序列空缺插补或延长。另外，从序列内部结构的角度出发，采用标准正态检验法进一步对重建序列作了均一性检验，并就检验结果进行了订正。结果与结论如下：初步质量控制结果表明，错、缺记录是影响气温序列质量的重要因素之一，其中错误记录导致序列出现间断点，而缺失记录影响序列的连续性与完整性；气温年际变异性存在一定差异，10月份至翌年5月份的变异性较大，6月份至9月份的变异性较小。序列间的相关关系分析表明，序列空间变异性对其相关性影响不大，而序列质量状况（异常值和缺失值）是影响其相关性的主要因素。从序列均一性检验及订正情况来看，大部分插补序列（订正序列）与真值序列间均显示出较好的一致性，但在显著性水平95%及特定不均一年份情况下的订正结果表明：12处间断点是属于区域气温自然变异情况；其余47处是由于序列订正过程引起的，且多为序列自然结构突变的情况。最终的重建数据集中包含46个序列。结论：对气温序列进行质量控制，可达到去伪存真、提高数据序列质量的目的；通过一组参考站的平均记录，可以排除单个站点局地记录中可能的非均一性以及气温的时空变异性对订正结果的影响；原始气温序列的质量越高，对数据集重建的应用价值越大。