为定量归因插值参数对径向基函数插值（radial basis function，RBF）的均方根误差（root mean square error, RMSE）的影响，基于ArcGIS软件，通过多尺度空间自相关方法指导插值参数的选择对四川省宜宾市的气温数据进行插值分析，利用地理探测器工具定量归因插值参数对RMSE的影响。结果显示：在保持搜索半径不变的情况下，搜索角度对RMSE几乎没有影响，而扇区类型对RMSE的影响程度接近100%；插值参数对RMSE的解释度排序为扇区类型>核函数>最大相邻要素数>最小相邻要素数，具体指数为0022>0020>0019>0010。核函数与扇区类型对RMSE的影响通过了005的显著性水平检验，解释度分别达到0020和0022。实验结果表明：扇区类型与核函数是插值参数中的主要影响因素，搜索角度对RMSE的影响甚微，多种插值参数对RMSE的交互影响大于单一因素的影响；核函数为CRS、最大相邻要素数为8、最小相邻要素数为6、扇区类型为4个、扇区旋转45°是几种插值参数中较优的选择；多尺度空间自相关方法对插值参数的指导选择具有实际意义。