顾及风向和风速的气温空间插值方法

当前气温插值方法多将高程、经纬度等作为影响因素,无法解决风向、风速对气温空间分布的影响问题。该文提出一种顾及风向和风速的气温空间插值方法:1)根据气象观测站点的风向、风速数据进行插值,生成连续的风场表面;2)基于该风场数据利用高斯扩散模型构建成本表面;3)利用Dijkstra最短路径算法计算观测点与待求点的累计移动成本最短路径(SPOCMC);4)将SPOCMC作为协变量进行薄盘光滑样条插值以实现气温插值。为验证该方法的有效性和可靠性,选取山东省109个气象观测点样本数据,以SPOCMC、DEM和SPOCMC-DEM分别作为协变量对气温数据进行薄盘光滑样条插值,结果显示:SPOCMC-DEM法的MAE和RMSE均值(分别为0.517、0.779)略低于SPOCMC法(0.583、1.016),显著低于DEM法(0.809、1.231),表明添加SPOCMC作为协变量可有效提高气温空间插值的准确性。在江苏省与贵州省的插值实验结果证明了该方法的普适性。     

人体红细胞计数参考值的地理环境影响要素

为制定人体红细胞计数参考值的统一标准提供科学依据,以健康老年女性为例,收集了30865例健康老年女性的红细胞计数参考值,用5层BP神经网络分析了地理环境的海拔高度、年日照时数、年日照百分率、年平均气温、气温年较差、年平均相对湿度、年降水量和年平均风速等要素对其的影响,通过不同的地理环境变量组合,以训练误差为标准,评估不同地理变量对其的影响。结果表明:海拔高度、气温、湿度和风速对红细胞计数参考值的影响比较显著。认为临床诊断中需要考虑长期在不同海拔高度、气温、湿度和风速环境条件下生活的人群红细胞计数参考值的差异性。     

喀斯特地区春季土壤水分空间插值方法对比

以杨眉河小流域为研究区,通过土壤水分采样,选取辅助变量,采用普通克里金、协同克里金、回归克里金3种地统计学方法对土壤水分数据进行空间插值。结果表明：1）回归克里金对研究区土壤水分估算误差最小,其次为协克里金,普通克里金的误差最大;2）普通克里金生成的土壤水分表面最为平滑,而回归克里金最大程度反映了研究区实际的土壤水分空间变化;3）对于协同克里金,以湿度指数（WI）样点数据作为辅助变量的估算误差小于将WI栅格数据作为辅助变量的估算误差。总之,在可获得有效辅助变量的条件下,回归克里金对研究区土壤水分估算的效果优于协同克里金与普通克里金。     

中国土壤温度的空间插值方法比较

利用中国698个气象站点1971~2000年的地面气候资料,采用三种不同方法预测中国0cm、20cm和40cm深度年均土壤温度的空间分布,其中普通克里格和泛克里格法直接以年均土壤温度数据为源数据、回归克里格法以中国年均气温数据和中国DEM数据为源数据进行预测。预测结果的准确性通过平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)值来评价。结果表明回归克里格法预测的MAE值和RMSE值均为最小,说明其预测结果的准确性最好、预测的极端误差也最小;其次为泛克里格法;普通克里格法预测的效果最差。回归克里格法预测结果由于采用了中国DEM数据进行修正,在空间特征表达方面能够更好地表达复杂地形地区的局部变异,其平滑效应明显小于泛克里格法和普通克里格法的预测结果。     

基于MODIS数据的青藏高原气温与增温效应估算

利用2001-2007 年MODIS地表温度数据、137 个气象观测台站数据和ASTERGDEM数据, 采用普通线性回归分析方法(OLS)及地理加权回归分析方法(GWR), 研究了高原月均地表温度与气温的相关关系, 最终选择精度较高的GWR分析方法, 建立了高原气温与地表温度、海拔高度的回归模型。各月气温GWR回归模型的决定系数(Adjusted R²) 都达到了0.91 以上(0.91~0.95), 标准误差(RMSE) 介于1.16~1.58℃;约70%以上的台站各月残差介于-1.5~1.5℃之间, 80%以上的台站的残差介于-2~2℃之间。根据该模型, 估算了青藏高原气温, 并在此基础上, 将高原及周边地区7 月份月均气温转换到4500 m和5000 m海拔高度上, 对比分析高原内部相对于外围地区的增温效应。研究结果表明:(1) 利用GWR方法, 结合地面台站的观测数据和MODIS Ts、DEM等, 对高原气温估算的精度高于以往普通回归分析模型估算的精度(RMSE=2~3℃), 精度可以提高到1.58℃;(2) 高原夏半年海拔5000 m左右的高山区气温能达到0℃以上, 尤其是7 月份, 海拔4000~5500 m的高山区的气温仍能达到10℃左右, 为山地森林的发育提供了温度条件, 使高原成为北半球林线分布最高的地方;(3) 高原的增温效应非常突出, 初步估算, 在相同的海拔高度上高原内部气温要比外围地区高6~10℃。     

基于统计降尺度方法的陕西省月气温预测分析

从短期气候预测的实际出发,针对月尺度的气温分县预测,使用逐步回归和主成分分析（即经验正交函数）的统计降尺度方法,利用地面观测站的气温资料、美国国家环境预报中心和美国大气科学研究中心的大尺度气候变量（NCEP/NCAR）和国家气候中心月动力延伸预报模式资料（DERF）,对1982-2015年陕西省96个县区的1月和7月气温进行预测,建立统计降尺度模型,并采用交叉检验方法检验模型的预测效果,表明基于经验正交函数和逐步回归的统计降尺度方法在陕西省1月和7月气温的预测中是合理可用的。全省96个县区1月份预测值与观测值距平符号一致率大于60%达到了50个县区,7月份大于60%达到了60个县区。预测值可以较好的预测出气温变化趋势,但预测值变化幅度明显小于观测值。     

基于GIS的宜昌市近50年来气温与降水时空演变规律研究

基于ArcGIS的Spatial Analyst Tools反距离加权平均方法,对宜昌市7个站点1960-2009年气温和降水日数据进行时空演变规律分析和空间化展示,结果表明:(1)宜昌市近50年年均气温为16.26℃,1977-2009年变化较为剧烈,各区均呈增温态势;代际变化与总体变化趋势相同,自20世纪80年代后...     

基于GIS的日照市气温分布式模拟

地表气温分布受多种因素的影响,尤以海拔高度和地形最为显著。以山东省日照市为例,利用1?5万DEM数据,借助研究区及周边6个气象站点1971-2000年的气温资料,运用ARC/INFO软件对气温数据进行样条函数法内插后,通过气温直减率法和辐射差值与温度的相关关系对内插结果进行海拔高度和地形的订正,得到研究区实际地表温度空间分布图,为日照市农业实践活动提供气温空间分布资料。     

1981-2014年西藏各时次气温的变化趋势分析

利用西藏自治区38个气象站点1981-2014年逐日02:00,08:00,14:00和20:00北京时4个时次气温数据,采用线性回归,Mann-Kendall非参数检验等方法,分析了近34年来西藏时次气温变化的时空分布,突变特征,并探讨了气温变化率与经纬度,海拔高度之间的关系.结果表明:近34年西藏四季各时次气温表现一致的升高趋势,升温率为0.14~0.80 ℃/10a,以冬季升温最为显著.在各时次中,除夏季08时升温率大之外,其他三季均以14时升温率最大.各站年时次气温最大升温率为0.36~0.94 ℃/10a(P < 0.001),只有32%的站点出现在08时,主要分布在昌都市大部,阿里地区大部以及那曲,拉萨,日喀则等站点,其余站点都出现在14时.春,秋季时次气温升温率与经度有关,西部大于东部;冬季时次气温升温最大区域主要在高海拔和纬度较高地区,夏季气温升幅最大区域位于较高纬度.20世纪80年代四季和年各时次气温均为负距平,而21世纪最初的10年各时次气温一年四季都为正距平.在时间转折上,34年来西藏年,季绝大部分时次的气温都发生了气候突变,夏季4个时次气温突变时间都发生在21世纪最初的10年;冬季02时和08时气温突变点发生20世纪90年代末,14时和20时气温的突变点却出现在21世纪最初的10年.影响西藏高原气温变化的因素有很多,主要包括地形,高原内部气象要素以及外部环流影响等.     

中国不同气候区域Hargreaves模型的修正

在计算参考作物蒸散量的模型中,FAO Penman-Monteith模型计算准确但需要气象参量过多,而Hargreaves模型只需要气温数据却无法保证较高的准确性。为了提高Hargreaves模型在中国不同气候类型条件下的适用性,以FAO Penman-Monteith模拟值为参考,建立了Hargreaves模型的修正系数。CLIMWAT数据库中156个站点的应用表明,修正前R2、RMSE分别为88.1%、3.803mm/d,修正后分别为97.3%、0.233mm/d;北京站多年的应用表明,修正前R2、RMSE分别为94.4%、4.861mm/d,修正后分别为97.2%、0.442mm/d。在此基础上,利用GIS分区运算工具建立了中国不同气候区域的修正系数表。研究结果有助于提高常规气象观测条件下(无风速、辐射观测)不同气候区域参考作物蒸散量的估算精度。     

基于DEM聚焦分析的旬平均气温与地面高程的相关性定量研究

在ArcGIS支持下,基于数字高程模型(DEM),采用聚焦分析和相关分析方法,对1997-2006年黑龙江省旬平均气温与地面高程的相关性进行定量分析.结果表明,旬平均气温与高程有较高的相关性,与高程值value及50 km左右邻域内高程均值mean的函数相关系数较大,但各旬内的相关程度不同.作物生长期各旬平均气温与地面高程的相关系数较大,最大相关系数在-0.4889～-0.8209,平均为-0.6905.这对农业气候资源研究中旬平均气温精确插值具有重要意义.     

陕西省人口分布影响因素的空间计量分析

人口分布影响因素研究有利于揭示人口分布规律,预判人口分布趋势。基于陕西省区县级人口、经济社会、自然地理等数据,通过因子分析方法和空间计量建模解析人口分布的影响因素。研究发现,人口地域别比率不仅取决于一个特定区县内可观测的经济社会、历史基础、自然地理等外在特征,还取决于该区县不可观测的、模型遗漏的其他共有特征,其中经济与公共服务因子、人口基底因子对人口分布具有最显著的正向解释力,其他因素影响较弱或统计不显著;城市等级可显著强化产业结构、人均收入和地形因素对人口分布的影响。研究认为,经济与公共服务因素是优化人口分布的关键,同时需考虑自然地理因素的限制作用。研究对人口分布优化政策的制定具有参考价值。     

THE INTRAMETROPOLITAN DISTRIBUTION OF COMPUTER SERVICES EMPLOYMENT, 1982 AND 1993

This paper examines how computer services (CS) employment is spatially distributed among United States metropolitan counties in 174 metropolitan statistical areas in 1982 and 1993. The analysis assesses whether multiple counties within major MSAs have significant portions of a region's CS employment, and examines the stability of CS employment as a proportion of core and noncore county employment. CS employment is concentrated in core counties, and mean core county employment shares exceed mean noncore shares. More than 60% of MSA data processing (DP) employment is in core counties. The more counties in an MSA, the more relative CS dispersion to noncore counties. The more noncore counties, the smaller the average share of CS employment. Mean noncore CS shares are low and changed little from 1982 to 1993. The pattern is core county CS control. Programming employment has dispersed to noncore counties, but in small shares. Mean DP concentration in core counties exceeds that of programming and maintenance employment. Many noncore counties still have no DP or maintenance employment at all. [Key words: computer services (CS), metropolitan development, centralization, urban employment.]     

基于MODIS的秦巴山地气温估算与山体效应分析

秦巴山地作为横亘在中国南北过渡带的巨大山脉,其山体效应对中国中部植被和气候的非地带性分布产生了重要的影响,山体内外同海拔的温差是表征山体效应大小较为理想的指标。本研究结合MODIS地表温度（LST）数据、STRM-1 DEM数据和秦巴山地的118个气象站点的观测数据,分别采用普通线性回归（OLS）和地理加权回归（GWR）两种分析方法对秦巴山地的气温进行估算,在此基础上将秦巴山地各月气温转换为同海拔（1500 m,秦巴山地平均海拔）气温,对比分析秦巴山地的山体效应。结果表明：① 相比OLS分析,GWR分析方法的精度更高,各月回归模型的R ²均在0.89以上,均方根误差（RMSE）在0.68~0.98 ℃之间。② 利用GWR估算得到的同海拔气温,从东向西随海拔升高呈现了明显的升高的趋势,秦岭西部山地比东段升高约6 ℃和4.5 ℃;大巴山西部山地年均和7月份同海拔的气温较东段升高约8 ℃和5 ℃。③ 从南向北,以汉江为分界,秦岭与大巴山的同海拔的气温均呈现出由山体边缘向内部升高的趋势。④ 秦巴山地西部大起伏高山,秦岭大起伏高中山和大巴山大起伏中山,相比豫西汉中中山谷地,各月均同海拔气温分别升高了约3.85~9.28 ℃、1.49~3.34 ℃和0.43~3.05 ℃,平均温差约为3.50 ℃,说明秦巴山地大起伏中高山的山体效应十分明显。     

A PARABOLIC FUNCTION TO MODIFY THORNTHWAITE ESTIMATES OF POTENTIAL EVAPOTRANSPIRATION FOR THE EASTERN UNITED STATES

The Thornthwaite potential evapotranspiration model is well known and widely used, but has received some criticism as it is primarily based on air temperature to estimate potential evapotranspiration. Errors of the Thornthwaite model can be analyzed using adjusted pan evaporation as an index of potential evapotranspiration. An examination of ratios of adjusted pan evaporation to Thornthwaite potential evapotranspiration indicates that the ratios are highest in the winter and lowest during summer months. This trend suggests a parabolic pattern. In this study a parabolic function is used to adjust Thornthwaite estimates of potential evapotranspiration. Forty locations east of the Rocky Mountains are analyzed and indicate that a parabolic adjustment of Thornthwaite potential evapotranspiration estimates generally increases correlation with adjusted pan evaporation and decreases error by 20 to 70 percent. [Key words: potential evapotranspiration, pan evaporation, Thornthwaite.]     

Chironomids as indicators of climate change: a 100‐lake training set from a subarctic region of northern Sweden (Lapland)

Multivariate numerical analyses (DCA, CCA) were used to study the distribution of chironomids from surface sediments of 100 lakes spanning broad ecoclimatic conditions in northern Swedish Lapland. The study sites range from boreal forest to alpine tundra and are located in a region of relatively low human impact. Of the 19 environmental variables measured, ordination by CCA identified mean July air temperature as one of the most significant variables explaining the distribution and the abundance of chironomids. Lossonignition (LOI), maximum lake depth and mean January air temperature also accounted for significant variation in chironomid assemblages. A quantitative transfer function was created to estimate mean July air temperature from sedimentary chironomid assemblages using weightedaveraging partial least squares regression (WAPLS). The coefficient of determination was relatively high (r² = 0.65) with root mean squared error of prediction (RMSEP, based on jack-knifing) of 1.13 °C and maximum bias of 2.1 °C, indicating that chironomids can provide useful quantitative estimates of past changes in mean July air temperature. The paper focuses mainly on the relationship between chironomid composition and July air temperature, but the relationship to LOI and depth are also discussed.     

SRTM DEM高程精度评价

为了全面认识SRTM DEM数据精度特征并完善SRTM DEM数据精度评定方法,该文以我国1∶5万比例尺DEM为参考数据,以具有多种地貌类型的陕西省为实验样区,利用高程中误差模型及空间插值方法对SRTMDEM进行高程精度分析。结果表明:陕西省的SRTM DEM高程中误差在3.5~60.7 m,呈现出较为显著的空间分异特征;并且高程中误差与实验样区平均坡度有较强的指数相关性,拟合的指数函数具有较高的模拟精度。     

地理要素在传统无形文化传承中的空间印迹——以山西省非物质文化遗产为例

传统无形文化传承受到地理环境的影响。基于山西1519项非物质文化遗产项目位置信息和DEM、气象、河流、人口、经济、古道等基础数据,以ArcGIS 10.3地形分析、缓冲区分析、时间成本距离等获取山西自然、经济、社会、历史地理环境的多维属性,并提取非遗点地理信息,采用非遗密度、区位商和地理探测器分析非遗分布对地理环境响应的差异。研究结论：① 自然地理环境对非遗分布起基础作用。非遗偏好低中海拔、坡度<5°、平原盆地台地、临河、10℃以上积温≥ 3000 ℃、年均降水量≥ 500 mm地区。② 在人文地理环境中,非遗对交通环境的响应最高。非遗集中分布在县级行政中心2 h、市级行政中心4 h公路通行圈。县/区人口越多,非遗越多;五成多非遗位于乡村。在人口超过50万的区县,非遗主要集聚于建成区;在人口小于20万的区县,大部分非遗则分散在乡村。非遗分布与地区经济相关性不明显,非遗高度集聚区位于古代高级政、商中心。③ 非遗对地理环境的响应具有要素综合性、尺度差异性和空间异质性。     

气象要素空间插值方法优化

在区域水土平衡模型的研究中 ,空间插值可提供每个计算栅格的气象要素资料。本文运用反距离加权法 (IDW )和梯度距离反比法 (GIDW ) ,对 196 1～ 2 0 0 0年甘肃省及其周围85个气象站点的多年平均温度与降雨量进行了内插。交叉验证结果表明 :对于IDW和GIDW ,二者温度插值的平均绝对误差 (MAE)分别为 2 2 8℃和 0 73℃ ,平均相对误差(MRE)分别为 2 9 0 2 %和 9 4 1% ,降雨插值的MAE值依次为 5 5 2mm和 4 90mm ,MRE值分别为 19 4 3%和 17 80 % ,GIDW明显优于IDW。需要指出的是 :对于降雨 ,当其经纬度和海拔高程的复相关系数大于 0 80时 ,GIDW插值结果优于IDW ;否则相反     

中国南北过渡带范围的地理表达及定量探测

气候变化下中国南北过渡带的动态变化及地域范围探测是识别农业生产敏感区、研究农业适应行为的基础。前人基于“自上而下”或“自下而上”的方法,采用不同的划界指标对中国南北过渡带的范围进行了探索,但对气候变化下南北过渡带范围的地理表达及其地域范围的定量探测较少涉及。采用1951—2018年2400多个国家气象站点气温和降水的逐日观测数据,以800 mm等降水量线、1月0℃均温、日均温≥10℃积温、日均温≥10℃日数和干燥度指数0.5为划界指标,运用ArcGIS栅格计算和均值-标准差对中国南北过渡带进行地理表达。结果表明,中国的南北分界是一条宽窄不一的过渡带,各划界指标的等值线在气候变化下变动明显,各气象要素的大致变动范围西南段较东北段更为稳定,日均温≥10℃积温和干燥度指数的变化幅度大于800 mm等降水量线和1月0℃均温。确定的中国南北过渡带的极端最北界自西向东依次穿过礼县、耀县、韩城、安泽、涉县、静海县;极端最南界自西向东依次穿过北川、宁强、西乡、房县、淅川、罗山、商城、定远、临安县。该范围内提取的637个县域中,位于南北过渡带气候变化稳定区的县域256个,位于气候变化敏感区的县域187个。研究可为中国南北过渡带农业生产适应气候变化提供科学依据。