基于贝叶斯最大熵的甘肃省多年平均降水空间化研究

 贝叶斯最大熵方法可以对具有一定不确定性的“软数据”和认为没有误差的“硬数据”进行插值。对甘肃省1961—1990年52个气象站点的多年平均降水数据进行空间化研究。通过比较普通克里格、共协克里格、三元回归建模后残差插值以及基于贝叶斯最大熵的3种不同软硬数据参与情况下的插值结果,发现考虑降水30 a时间序列不完整性以及辅助变量经验模型不确定性的插值结果的MAE和RMSE,比直接使用多年平均降水数据直接插值的MAE和RMSE小,表明贝叶斯最大熵方法通过对不确定性的考虑可以有效降低预测结果的绝对误差。从降水的空间分布来看,考虑辅助变量DEM的插值结果能相对较好的体现高程对降水的地形影响,尤其分区将辅助变量转换为软数据可以有效体现不同区域高程对降水的不同影响问题。综合误差评价以及降水插值结果的空间分布,认为BME插值过程中可以考虑数据本身以及辅助数据利用的不确定性,使降水空间化的结果更加真实客观,同时为合理利用辅助信息提供了一个新思路。     

基于GIS的新疆气温数据栅格化方法研究

以新疆99个气象台站1971-2010年年平均气温为数据源,采用多元回归结合空间插值的方法对新疆区域气温数据进行栅格化研究。建立了年平均气温与台站经纬度和海拔高度的多元回归模型,对于残差数据的插值采用了反距离权重法(IDW) 、普通克立格法 (Kriging)和样条函数法(Spline)3种目前应用广泛的空间插值方法,针对于这3种方法进行了基于MAE和RMSIE的交叉验证和对比分析,结果表明在新疆的年平均气温的GIS插值方案中,IDW方法精度总体要高于其他两种插值方法。     

秦岭中部山地降水的垂直变化研究

明确秦岭高海拔山区降水的变化规律,是深入理解秦岭作为中国南北地理过渡带特征、认识秦岭水资源在南水北调中线工程中重要作用的前提。但秦岭高海拔地区长期缺乏有效的降水观测数据,导致对其降水变化缺乏了解。利用2018年6月1日—2019年5月31日秦岭太白山海拔3760 m实测降水数据,发现在秦岭海拔3760 m处年降水量可达1300 mm,远高于汉江盆地和关中平原600~800 mm的年降水量。在此基础上,检验了克里金（Kriging）、反距离加权（IDW）和薄盘样条（ANUSPLIN）插值方法,以及GPM修正数据（GPM-cal）和ERA5再分析资料对秦岭中部山地年和季节降水空间模态的再现效果,各方案均能揭示秦岭高山区是降水高值中心,且降水随海拔的升高而增大,但利用克里金、反距离加权插值方案不能得到准确的高海拔降水值,与此相比,GPM-cal数据、薄盘样条插值与ERA5资料能较准确刻画秦岭中部山地年降水量随地形的变化。水汽通量分析显示,秦岭凭借高大地形对600 hPa高度以下的南来湿润气流具有明显的阻挡、强迫和拦截作用,使其南坡成为区域降水高值中心。结合高山区降水观测、薄盘样条插值、多源格点资料和数据修正方法,是认识秦岭山地降水形成和变化的有效途径。     

中高纬度山区气温空间化的方法比较研究——以大兴安岭北麓为例

为比较和探讨中高纬度山区多种气温空间插值方法的精度及适用性,本文利用大兴安岭山脉北段及其周边区域气象站点实测气温数据,以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标对六种气温空间插值方法进行精度比较。研究结果表明:(1)反距离权重插值法(IDW)、普通克里金插值法(OK)、样条函数插值法(Spline)三种传统的气温插值方法只能粗略反映气温要素的空间分布状况,不适合气象站点稀少而地形起伏较大的区域。(2)BP神经网络(MAE:0.62℃～1.43℃,RMSE:0.84℃～2.02℃)和线性回归+残差内插的空间插值算法(MAE:0.61℃～1.55℃,RMSE:0.82℃～2.30℃)优于常规的插值方法,且BP神经网络算法能较好地反映研究区地形的高低变化以及山脉的走向。(3)在一天中的12:00—22:00时间段内,六种气温空间插值方法的插值精度与插值效果都不理想。对比六种气温空间插值方法表明,BP神经网络算法对研究区气温空间模拟效果最好,且插值效果与训练样本数量成正比。本文可为中高纬度山区气温空间化研究提供参考。     

基于广义加性模型估算1979-2014年三峡库区降水及其特征分析

高精度、长时间序列、空间连续的降水产品是气候分析、水文模拟等众多研究领域中的重要输入。近期欧洲研究人员融合了3种不同类型的降水数据：站点观测、遥感产品、再分析资料,制作了全球1979-2014年3小时一次0.25°空间分辨率的降水产品（Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation, MSWEP）,凭借高时空分辨率及其对多源信息的挖掘和融合,该产品一经发布即受到广泛关注。本文利用三峡库区及附近地区气象站点的降水资料对MSWEP月降水数据进行评估,采用广义加性模型算法（General Additive Model,GAM）融合站点降水空间插值结果和MSWEP产品,对三峡库区融合后降水进行分析。主要结论为：① 降水估算精度呈现冬春季偏高、夏秋季偏低的特征,MSWEP产品与站点插值方法具有互补性,前者对夏秋季降水估算精度更高,后者对冬春季降水估算精度更高;② GAM算法可以充分发挥站点插值和MSWEP数据各自的优势,提高区域降水估算精度,与融合前相比,均方根误差减少了17%~50%,相关系数r提高了10%~30%;③ 2003年库区蓄水前后降水变化的主要特征有：库区中部长江以南地区汛期降水（5-10月）下降,库区西部干季（1-4月,11-12月）降水增加,库区外围西北部（大巴山地区）汛期降水增加,降水空间格局异质性增加,干季降水占全年降水比例升高。     

1979-2016年祁连山地区大气水汽含量时空特征及其与降水的关系

采用1979-2016年ECMWF1.5°×1.5°逐月再分析资料及同期37个气象站点的降水资料,利用一元线性回归、累积距平、Kriging及IDW（反距离加权）等方法分析了祁连山地区大气水汽含量时空分布特征、降水转化率空间变化规律以及风场分布规律,并对比分析了中国西部不同地区降水转化率的变化趋势。结果表明：（1）1979-2016年祁连山地区大气水汽含量整体呈增加趋势,且季节变化明显。其中夏季是各层大气水汽含量最多的季节,高达329.24 mm,占多年平均大气水汽含量的48.1%。（2）近38 a来,祁连山地区的大气水汽含量呈东南多、西北少的空间分布,且随海拔的升高而逐渐减少,整层大气水汽主要集中在5 000 m以下。（3）祁连山地区的降水转化率从空间上表现出由东向西递减的趋势,说明该地区空中云水资源的开发潜力自东向西逐渐增强,空中云水资源的开发潜力区域差异明显;季风所携带的水汽对其影响区域的降水贡献率较高,西风所携带的水汽则对其影响区域的降水贡献率较低。（4）中国西部地区降水转化率呈向心式递减的趋势,且区域空间波动较大。     

薄盘光滑样条插值中三种协变量方法的降水量插值精度比较

在薄盘光滑样条插值中,高相关协变量的选取决定了插值结果的精确性。以2001-2009年全国728个气象站点日降水为数据源,提取年降水量数据,在分析多年平均降水量与两协变量高程（DEM）和距海岸线距离（DCL）的空间相关性基础上,利用ANUSPLIN软件,比较不同协变量下降水量插值结果精度在全国尺度以及区域尺度上的差异。以DEM、DCL及DEM-DCL分别为协变量对降水量数据进行空间插值发现：①在全国尺度上,DEM法的平均绝对误差（MAE）为47.79,略低于DEM-DCL法（48.90）,但显著低于DCL法（55.54）;且DEM法的平均相对误差和均方根误差也明显低于其它两种方法。②在区域尺度上,除西藏地区外的其他7个区域,3种方法的插值误差与全国尺度上相一致。西藏地区降水插值结果以DCL法的精度最高,而DEM法则较差。研究建议除在西藏地区的降水量插值研究中采用DCL法,在全国其他大部分区域采用DEM法。     

辽宁省大雨以上降水日数分布与趋势分析

大雨以上降水日数反映了降水的非平均状况,对于气候异常变化和预报预测都有非常重要的意义。以辽宁省作为研究区域,根据1957-2013年辽宁省内23个和省外4个雨量站点的逐日降水数据,利用趋势系数法计算大雨以上降水日数的变化趋势,通过Mann-Kendall检验法检测突变。采用Morlet小波技术分析年际与各季节的变化周期;借助ArcGIS软件工具的Kriging插值和IDW插值模块对研究区进行空间分析。结果表明：辽宁省大雨以上降水日数的空间变化表现为由东南向西北递减;年际以及春、夏两季的周期大约为38年,秋季周期约为15年;大雨以上降水日数的年际变化呈现微弱的减少趋势,不同季节略有差异。57年来,辽宁省大雨以上降水日数变化总体呈现下降趋势,辽中地区下降趋势略有滞后,辽西地区变化情况较其他区域相对复杂。     

小区域癌症数据典型空间插值方法比较研究

癌症已成为危害全球居民健康的重大民生问题,选取合适的空间插值方法分析小区域癌症数据的空间特征可对区域性癌症防控工作的有效开展提供依据。本研究以湖南省苏仙区2012和2016年以村为单位的肺癌死亡率数据为研究对象,以平均误差和均方根误差为评价指标,对反距离加权（IDW）、普通克里金（OK）、趋势面分析（TSA）、多元线性回归（MLR）与协同克里金（CK）五种典型空间插值方法进行精度效果对比及参数优选,并结合不同插值方法的优缺点,确定癌症数据的最优插值方法。结果表明：插值精度方面,CK法的均方根误差最小、插值精度最高,OK、IDW（幂值=1）和MLR次之,TSA（阶数=5）最低;插值效果方面,五种插值方法的实测值和预测值均显著相关,除CK外,其它四种方法均对死亡率低估程度较大,CK和OK插值结果的空间分布效果更好。同时考虑空间因素和影响因子的CK方法是小区域苏仙区2012年、2016年肺癌死亡率最优插值方法,应用该方法可对区域性癌症防控工作的有效开展提供最优的技术支撑。本论文的研究思路也可为小区域癌症数据空间插值方法及参数优选提供参考。     

中国不同气候区多源遥感降水融合与性能综合评估

遥感降水产品种类繁多,单一遥感降水产品难以满足所有气候区的降水估算。多源遥感降水融合方法可弥补这一缺陷,进而提高降水估算精度。本研究选择四种全球典型遥感降水产品（CHIRPS v2.0、CMORPH v1.0、PERSIANN-CDR、TRMM 3B42V7）,利用集成模型输出统计（EMOS）进行数据融合,并与均值（MME）对比分析,阐明遥感降水产品和EMOS,在不同气候区的基本统计性能（BIAS、RMSE、r和KGE）、等级性能（POD）和水文性能（NSE）。结果发现：① 四种遥感降水产品均能捕获多年降水的空间分布格局,但EMOS改进了遥感降水产品整体低估现象。相对于MME,EMOS显著地（P<0.05）减小了4个气候区的BIAS,减小全国降水BIAS和RMSE分别为36.9%和10.2%。全国尺度而言,EMOS提高r和KGE分别为18.2%和71.4%。② PERSIANN-CDR中寒旱区微量降雨的POD高于其他三种产品,但是对大雨的POD低于其他产品。EMOS对微量降雨POD的提高出现在干旱区和青藏高原,对中雨POD则在过渡区和湿润区,而对小雨则适用于全国各气候区。③ TRMM 3B42V7的径流模拟能力优于其他三种遥感降水产品,表现最差的为CHIRPS v2.0产品。相对MME而言,除过渡区外,EMOS均提高了其他气候区的水文模拟性能,且在青藏高原、干旱区和湿润区的NSE分别提高26.3%、8.5%和2.2%。研究结果不仅为遥感降水产品在不同气候区数据源的选择提供参考依据,而且为多源遥感降水数据的融合和应用开拓了新思路。     

Comparison analysis of sampling methods to estimate regional precipitation based on the Kriging interpolation methods: A case of northwestern China

The accuracy of spatial interpolation of precipitation data is determined by the actual spatial variability of the precipitation, the interpolation method, and the distribution of observatories whose selections are particularly important. In this paper, three spatial sampling programs, including spatial random sampling, spatial stratified sampling, and spatial sandwich sampling, are used to analyze the data from meteorological stations of northwestern China. We compared the accuracy of ordinary Kriging interpolation methods on the basis of the sampling results. The error values of the regional annual precipitation interpolation based on spatial sandwich sampling, including ME(0.1513), RMSE(95.91), ASE(101.84), MSE(-0.0036), and RMSSE(1.0397), were optimal under the premise of abundant prior knowledge. The result of spatial stratified sampling was poor, and spatial random sampling was even worse. Spatial sandwich sampling was the best sampling method, which minimized the error of regional precipitation estimation. It had a higher degree of accuracy compared with the other two methods and a wider scope of application.     

降雨量地面观测数据空间探索与插值方法探讨

空间插值方法广泛应用于气象数据产品的制作,其精度与气象要素的空间变异特征、气象观测站分布和插值方法选择有关。选择美国得州599个地面观测站30年平均降雨量记录,设计了27个观测站样本方案,选择全年、1月和8月数据,利用空间统计、空间自相关、半变异函数等方法探索降雨量的空间变异特征,并采用5种常规方法进行空间插值,比较和解释插值结果,在此基础上讨论基于知识的气象要素空间插值方法。案例研究发现:①降雨量地面观测数据通常具有明显的空间趋势、较强的空间自相关特征和较稳定的空间变异规律,但针对不同时段或采样方案,其空间自相关强度和半变异函数模型会有一定的差异。②增加气象观测站数,空间插值误差有减小的趋势;但观测站数目达到一定数值后,增加观测站数,插值精度提高并不明显。③在观测站较少时,不同插值方法间的精度差异较大,而在观测站充足的情况下,其差异有减小的趋势。④探讨气象要素与地理环境要素之间的关系,获得定量化的先验知识,开发基于知识的空间插值模型,是高精度气象要素插值的关键;线性加权回归和地理加权回归方法的初步试验验证了这一思路的有效性。     

一种改进的生成区域日降水场的方法及精度分析

利用全国687个气象站点11年的日降水数据,对基于地理特征和统计回归的函数拟合类模型DAYMET生成中国区域日降水场的能力进行了验证。交叉验证表明,DAYMET模型估计日降水累计得到的年降水量的绝对偏差11年平均为29.8%,年降水总量估计偏差低于20％的站点占48.3％。鉴于中国陆地区域降水深受季风的影响,不同方位气象站点对插值点的影响也有所不同,引入了站点不同方位对插值的影响权重,对DAYMET模型进行了改进,改进后年降水量的绝对偏差降为27%。与梯度距离平方反比法相比,该方法具有较高的区域降水插值精度。还以无定河流域降水插值为例,说明降水插值精度的高低与区域内雨量站点的多寡紧密相联。     

秦岭主脊区年降水量空间插值最优方法研究

利用ARCGIS软件,以研究区多年平均年降水量为数据源,开展以下研究：（1）采用反距离权重法、普通（泛）克里金法、样条函数法和趋势面法进行直接内插。（2）利用降水量随海拔递增率,再次利用以上方法进行插值。（3）分析站点数量的变化对插值精度的影响。（4）分析插值空间尺度变化对插值精度的影响。针对插值结果,使用交叉验证法来评估插值方法的优劣,旨在找出研究区年降水量空间插值的最优方法。结果表明：（1）研究区多年降水量与纬度呈现出很好的负相关,与其他各地理环境因子相关性很差或无相关性。（2）考虑降水随海拔的递增率后,研究区南坡西段和研究区海拔<600 m和>800 m的大部分观测站的空间内插精度得到有效提高,其它区域以及其它海拔区间的插值精度反而降低,因此使用单一线性数据作为整个研究区降水随海拔的变化率不够科学和严谨。（3）在缺少研究区不同剖面降水观测资料的情况下,权重为0.001 的正规则样条函数法是最优插值方法。（4）像元尺度在50～1 000 m间的变化对降水插值的不确定影响甚微;插值精度与选取的插值点个数无明显相关性,当站点个数为20个时,插值精度最高。     

站点密度对泥石流当日雨量和前期有效雨量计算的影响

研究气象站点密度在当日雨量和前期有效雨量因子内插中的影响程度,对提高对这2个因子的内插精度有重要的意义。本文针对我国东南地区87个泥石流灾害点和207个站点的降水资料,建立站点密度在5%~100%间变化的空间采样方案,采用反距离加权法(IDW)计算不同站点密度下泥石流灾害点的当日雨量和前期有效雨量。利用分位数方法对站点密度与当日雨量和前期有效雨量的关系进行分析,结果表明:诱发泥石流灾害的当日雨量和前期有效雨量的内插值,均随着气象站点密度的降低呈减少趋势;前期有效雨量的内插值相对于当日雨量的内插要稳定一些。在站点密度大于5%的情况下内插的前期有效雨量可以保持60%以上的雨量值,而当日雨量只大于30%。     

山区月降水量的短序列订正方法

山区降水量数据非常有限,而且它们的时间序列长短不一,需要将短时间序列的降水量数据延长到统一的长时间序列,才能进行相互比较,这是山区气候研究中的一项重要的基础工作。以浙江省仙居县为例,通过分析月降水量的时间分布类型,选择了县内10个降水量测站,分别以上张水文站和苗寮水文站为基本站,以其它7个水文站和括苍山气象站为订正站,对基本站和订正站的月降水量之间进行相关分析,并采用月降水量相对系数的稳定性特征对各订正站的月降水量进行了时间序列订正,然后,从订正误差的角度分别对订正结果进行了分析。结果表明：基本站与订正站月降水量之间的相关系数越大,则订正站月降水量的订正误差越小。此外,当基本站与订正站月降水量之间的相关系数相差不大时,则订正站月降水量的订正误差与月降水量的时间分布类型有关,月降水量属于同一类型的订正误差比不属于同一分布类型的订正误差小。     

宁夏月、季、年降水量正态性分析

利用1951\_2004年共54 a宁夏各气象站的年、季、月降水量资料,使用偏度与峰度检验方法和x2检验方法,对降水量分布的正态性进行了分析。结果表明:宁夏大多数气象站的年降水量服从正态分布。夏季18站降水通过正态性检验,秋季12站通过,春季和冬季各有7和4站通过正态性检验。夏、秋季的计算结果普遍比冬、春季更好。不同季节通过正态性检验的气象站地理分布具有明显的区域性特征。针对宁夏月降水总体分析表明,各站均不服从正态性分布。逐月降水检验结果是,9月、8月、10月通过正态性检验的站数最多,11月通过站数最少。六盘山站通过正态性检验的月份最多,全年有10个月的月降水量服从正态分布。另有7站各月降水均不服从正态分布。未能通过正态性检验的降水样本中,偏度系数存在强烈的偏向低值的情况。偏度系数未能达到阈值标准是非正态分布的根本原因。     

降雨信息空间插值的不确定性分析

文章以潮白河流域为样区,根据58个雨量站1990年的降雨观测数据,采用反距离权重法、克立格法、样条函数法、趋势面法等插值方法,分析了站点数量变化、时间尺度变化、栅格像元的尺度变化、插值方法的差异对降雨数据空间插值结果的影响,剖析降雨插值中的不确定性。结果表明：（1）插值站点数量越大,区域降雨插值的不确定性越小;（2）像元尺度在50m~1000m间变化对降雨插值的不确定性只有微弱的影响;（3）对应于时间尺度由年到月到日的变化,降雨插值的不确定性随时间尺度的减小而显著增大;（4）不同插值方法影响到降雨空间插值的不确定性水平。为了减少降雨信息空间插值的不确定性,根本途径是要引入第三方相关变量,并将其整合到现有的插值算法中。高相关性变量的选取及其与插值模型的整合方式将成为降雨插值研究的主导方向。