基于三次样条插值的探空气温质量控制研究

利用上海地区2016年11月份探空气温观测资料,把观测资料分为五个高度段,采用平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对气温观测资料进行质量控制分析。对每个高度段气温观测资料进行三次样条插值,结合交叉检验的思想对探空质量控制进行研究。结果表明:三次样条插值的质量控制算法在低空天气状况良好的条件下,对探空气温观测资料的质量控制效果显著,能更有效地标记出气温观测数据中的可疑值。     

西安观测站长序列气温资料缺测记录插补和非均一性检验

以西安观测站1971—2013年日平均气温、最高气温和最低气温序列为研究对象,利用标准序列法和多元线性回归法进行插补实验,计算插补值与实测值的平均误差、平均绝对误差、均方根误差和插补值与实测值误差在0.5℃以内的样本比例,对比分析两种插值方法的相对优劣。结果表明：多元线性回归法插补得到的气温序列效果好于标准序列法,并且气候趋势特征与实际观测值序列更具一致性。采用t检验法、惩罚最大T检验（PMTT）、惩罚最大F检验（PMFT）对西安站1951—2020年平均气温序列的均一性进行检验。依据台站历史沿革数据进行的t检验,在6次台站历史沿革变化中,只有2次造成了年平均气温和年平均最高气温序列间断,分别由观测时次增加和仪器换型导致;年平均最低气温有4次出现间断,分别由台站站址迁移、观测时次增加、仪器换型、缺测值插补造成。PMTT和PMFT检测中发现的4次间断点因无元数据支持,认为属于合理间断点,这2种方法均未检测出因缺测值插补引起的间断点,一定程度上说明采用多元线性回归法对缺测值插补得到的西安站1951—2020年气温序列相对合理,气温序列的均一性较好。     

近50a中国降水格点数据集的建立及质量评估

基于2012年6月更新的高质量2 400个台站降水资料,采用薄盘样条法,制定了采用3个自变量(经度、纬度、海拔高度)、降水量开平方预处理、3次样条的插值方案,并引入数字高程资料,以减弱中国独特地形条件下高程对降水空间插值精度的影响,并对1961—2010年中国区域地面降水站点资料进行了空间内插,得到了中国地面降水0.5°×0.5°格点数据集。经数据集的质量评估结果表明:分析值与站点观测值均方根误差平均为0.49 mm,相关系数平均达0.93(通过0.01的显著性检验),夏季插值误差高于冬季,东南地区误差普遍高于其他地区。冬、春、夏、秋季绝大多数台站绝对误差在±10 mm/月以内。冬、春、夏、秋季分别有60%、82%、54%、77%的台站相对误差在±10%之间。插值后的格点化降水资料能够比较细致、准确地描述中国大陆年平均降水场的东南多、西北少的主要空间特征,但也平滑掉了范围很小的降水极值中心。台站分布越密集的地方,插值效果越好,并且最近距离小于40 km的台站插值精度较高,大于40 km插值精度衰减较快。     

三种插值方法对区域自动气象站日气温缺测数据插补的适用性研究

为解决气温观测记录缺测的问题,选择反距离权重插值(Inverse Distance Weighted,IDW)、普通克里金插值(Ordinary Kriging,OK)和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)三种方法,以湖北省2020年为例,对全省逐日平均气温(T)、最高气温(T_max)和最低气温(T_min)进行空间插补,并采用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)对3种方法的插补结果进行检验。结果表明:用MLR插补得到的Tmax、Tmin、T的MAE最小,分别为0.41℃、0.31℃和0.20℃,其中T的插补误差在1℃以内的站点比例高达100%;相比IDW和OK,MLR插补结果的MAE空间分布均匀,其不仅随海拔高度变化较小,随季节变化也相对较小。单站试验结果表明,当用于MLR模型的样本数量越多、时间离散度越大时,MLR对气温的插补效果越好。总体上,对日气温缺测数据的插补效果,MLR最优,IDW次之,OK最差;对于建立气象站点长时间连续气温数据集而言,MLR更适合解决区域自动气象站...     

基于台站降水资料对不同空间内插方法的比较

如何把离散的气象台站资料通过合适的空间内插方法转变成规则的网格数据,对于气候变化分析和模拟研究具有重要的意义.作者利用中国区域160个常用台站10年降水观测资料为例,分别采用克里格(Kriging)插值、反距离加权、Delaunay三角剖分线性插值、双谐样条(Biharmonic Spline)插值和Cressman客观分析等几种常见的空间内插方法,较为系统地分析和比较了这几种内插方法插值结果之间的异同,对其优缺点和适用范围进行了适当讨论,并采用不同的网格分辨率和影响半径对Cressman客观分析方法做了进一步分析比较.结果表明:在台站分布密集的区域不同空间内插方法之间差异较小,在台站分布稀疏的区域则差异较大;与更加密集的台站观测资料的比较显示,自动调节影响半径的Cressman客观分析方法与双谐样条插值方法误差相对较小.     

三种气温插补方法在中国西南地区的应用分析

观测数据的插补是提升气象数据完整性、恢复缺失数据真实性的重要手段。本文采用标准序列、空间回归和随机森林3种插补方法,对中国西南地区5个主要气候区地面气象观测站日平均气温序列数据以及犍为和北碚2个百年站月平均气温序列数据进行插补试验,并选用平均绝对误差、均方根误差以及插补值与观测值偏差分别在±0.8℃和±0.5℃区间的样本占比(P_0.8、P_0.5)等4项指标对插补结果进行评估。结果表明：3种方法对中国西南地区5个气候区站点气温日均值与2个百年站气温月均值插补效果较好,且空间回归方法的插补精度高、适用性最好,在5个气候区的插补精度都高于其他两种方法,在地形较为平坦的四川盆地P_0.8约0.90,在地形最为崎岖的川西南滇北山地P_0.8也在0.60以上,地形对气温插补精度影响明显。选取最优参考站数可有效降低插补误差,2个百年站95%以上的月平均气温样本插补误差可控制在±0.5℃以内。     

粤北山区降水量空间插值方法对比分析

利用韶关市2015—2020年区域自动气象站降水数据，选用泰森多边形法、反距离权重法、普通克里金法、协同克里金法、样条函数法、薄盘光滑样条函数法6种插值方法对降水插值效果进行对比分析，结果表明：各种插值算法一致反映出韶关地区2015—2020年平均降水空间分布整体呈现中南部多、北部少，降水大值区位于韶关南部与清远交界一带，且极值区域落在曲江南部喇叭口地形处；对于粤北山区降水插值，在前汛期、后汛期和年尺度上考虑高程和经纬度的协同克里金法的均方根误差(RMSE)最小，且能很好的反映局部地形降水特征；在月尺度上，泰森多边形法的RMSE最小。     

MP-3000A型微波辐射计气温、湿度的适用性评估

对比分析了重庆沙坪坝MP-3000A型地基微波辐射计与同址L波段探空气温、湿度廓线之间的差异,结果表明:1)微波辐射计与L波段探空气温在整个探测高度上均为显著正相关,且低层高于高层;08时气温平均偏差小于20时,晴空天气下最小,4 km以下微波辐射计探测气温高于L波段探空气温,降雨时偏差更大。2)微波辐射计与L波段探空相对湿度相关性稍高于气温,5 km以下,08时的相关性低于20时,5 km以上两个时次基本一致;在中低层,微波辐射计反演相对湿度偏大,偏差幅度大于高层;有云、晴空和降雨三种天空状态下,降雨时,水汽附着在微波辐射计的天线罩上,造成雨天的探测失真较为明显,对微波辐射计反演产品的精度产生较大影响,从而造成降雨天气时相对湿度偏差最大,有云时次之,晴空时相对湿度的偏差最小。     

重庆山地区域气象要素空间插值方法对比

利用重庆地区1999年和2018年气象数据, 分别采用薄盘光滑样条、协同克里金、普通克里金、反距离加权4种方法, 从年和月两种尺度对气温、降水、太阳总辐射三个要素进行空间插值; 采取交叉验证方法, 用MAE、MRE、RMSE评估插值精度, 确定各要素最优插值方法。结果表明: 气温和太阳总辐射最优插值方法为薄盘光滑样条, 降水为反距离加权; 插值精度上气温、太阳总辐射高值月份优于低值月份, 降水则相反, 但三个要素均表现出年尺度优于月尺度。MRE检验表明, 插值精度为气温>太阳总辐射>降水, 1999年年尺度插值精度分别为1.86%、4.60%、6.87%, 月尺度插值精度分别为2.79%、5.82%、17.42%;2018年太阳总辐射年、月尺度插值精度分别为3.03%、4.88%, 区域站加密后气温、降水年尺度插值精度分别为2.03%、11.20%, 月尺度对应插值精度分别为3.20%、23.14%。     

滨海自动站与人工站相对湿度对比分析

利用2003年盐城市滨海县气象站自动站与人工站平行观测期间的对比资料,分析了两套观测系统相对湿度数据的差异,讨论了相对湿度、环境温度、天气状况和环境风速与2种方式观测的相对湿度差之间的关系。结果表明:滨海县自动观测与人工观测的相对湿度数据存在一定的差异,但在允许精度范围内,约93%的数据集中在-4%~4%之间,误差超过±2%的样本集中在相对湿度小于70%的区域内;随着月份的变化,相对湿度差的分布呈现"W"形波动趋势;随气温升高,呈"V"形变化趋势,尤其是高温下自动站偏干现象明显;湿度增大或有降水产生时,有偏正的趋势;环境风速增大时,有减小的趋势,自动站相对湿度观测值偏大。     

山区平均气温细网格插值方法的比较

采用逐步插值和多元回归的方法，计算了贵州省１月、７月份气温１０＇×１０＇细网格的内插值。通过两种结果与实际状况的比较，及其误差的分析，发现逐步插值的计算结果更符合实际，且剩余误差为多元回归结果的１／５￣１／１０。     

基于PC-CCA方法的气象场资料插补试验

引入主成分典型相关分析（ＰＣ－ＣＣＡ）方法建立缺测气象要素场序列的插补模式,对区域性气象场序列（以长江流域月气温距平场为例）各种时空缺测分布型态作插补试验。结果表明,当插补场站网分布型取包含子场在内的混合站网时,建模样本量达２５年就可有最优插补精度,且性能稳定,效果优良。尤其当距平符号单一且大尺度分量占优势时,插补精度随缺测场变化很小     

INTERPOLATION TECHNIQUE FOR SPARSE DATA BASED ON INFORMATION DIFFUSION PRINCIPLE-ELLIPSE MODEL

Addressing the difficulties of scattered and sparse observational data in ocean science,a new interpolation technique based on information diffusion is proposed in this paper.Based on a fuzzy mapping idea,sparse data samples are diffused and mapped into corresponding fuzzy sets in the form of probability in an interpolation ellipse model.To avoid the shortcoming of normal diffusion function on the asymmetric structure,a kind of asymmetric information diffusion function is developed and a corresponding algorithm-ellipse model for diffusion of asymmetric information is established.Through interpolation experiments and contrast analysis of the sea surface temperature data with ARGO data,the rationality and validity of the ellipse model are assessed.     

气象场序列几种插补方案的对比试验

采用基于 Ｅ Ｏ Ｆ Ｓ的主分量回归（ Ｐ Ｃ Ｒ）、 Ｅ Ｏ Ｆ Ｓ迭代法（ Ｉ Ｅ Ｏ Ｆ）和基于主分量典型相关的典型变量回归（ Ｃ Ｖ Ｒ）３ 种不同的统计插补计算方案,对同一区域同一种气象要素序列进行缺测资料的插补试验。结果表明,各种方案插补精度都与参数选择有关,无论缺测站点空间分布类型如何,当缺测点数小于 ６０ ％ 时,３ 种方案均有较好效果,以 Ｃ Ｖ Ｒ 最佳,且随缺测年数增长, Ｃ Ｖ Ｒ 优势更显著。     

高分辨地形对华南区域GRAPES模式地面要素预报影响的研究

华南区域GRAPES模式动力框架的更新使得高分辨地形数据能够进入模式。引入SRTM数据实现静态数据更新,结合模式内置数据,进行了批量模拟试验;通过站点检验方式,对批量试验结果进行对比,得出以下结论:对比业务使用的Topo10 m地形、Topo30 s地形、SRTM地形和基于SRTM多种插值方案得到的地形,海拔偏差的空间分布和分位数统计都有明显的改善,复杂地形区域的改善效果更显著。通过地面要素平均绝对误差(MAE)箱须图统计和模式西部站点绝对误差(AE)时间序列图对比分析,发现高分辨地形试验的2 m气温和10 m风速MAE和AE有大幅度的改善。高分辨地形对模式静态数据的改善是2 m气温和10 m风速MAE下降的主要原因,地形复杂区域对MAE改善的贡献高于模式其他区域。高分辨地形进入模式后会引起动力过程计算的虚假扰动,适当的滤波平滑能够抑制扰动,从而进一步提高预报精度。      

江西省降水空间插值方法适用性分析

文中基于数字高程模型,建立了多元线性回归插值模型(MLR)和PRISM空间插值方法,并与传统的反距离权重法(IDW)和普通克里金插值法(OK)进行比较.结果表明:1)江西省5月、7—10月降水量与海拔高度存在显著的相关性,与坡度、坡向无明显相关.2)从插值精度来看,3—9月PRISM和MLR空间插值精度明显优于IDW和OK,冬半年IDW和OK插值精度略高于MLR和PRISM;4种插值方法的年降水量插值精度排序为PRISM>MLR>OK>IDW;PRISM和MLR在高海拔地区的插值精度远高于IDW和OK.3)从插值效果来看,4种插值方法的降水空间分布具有一致性,MLR和PRISM优于IDW和OK.     

基于Shepard和OI方法对雨量计逐时资料的分析

引入地形影响效应的日降水量气候分析场,分别运用Shepard和最优插值(OI)两种插值方法对广东和广西2007年5月20日—8月30日汛期小时雨量计降水量进行插值,得到0.125°×0.125°分辨率的规范化网格资料。结果表明:无论是直接插值还是用降水比率(地形影响效应的日降水量气候分析场)插值,两种方法均能很好地体现广东和广西雨量计站点观测降水的季内变化和日变化特征。虽然用直接插值方法比用降水比率插值方法得到的降水空间分布更为平滑,但估值精度没有用降水比率插值方法高。通过交叉检验进一步表明,总体上OI方法优于Shepard方法,而考虑地形影响效应的降水比率OI方法为最优,能有效提高相关性,并减少均方根误差和系统误差。     

专用气候数据空间插值软件ANUSPLIN及其应用

空间化的气候数据作为环境因子参数是区域气候模型和地学模型的基础,而插值软件是实现气候观测点数据空间化的工具.ANUSPLIN基于薄盘样条函数理论,引入多个影响因子作为协变量进行气象要素空间插值,大大提高插值精度,且能同时进行多个表面的空间插值,对时间序列的气象要素更加适合.     

几种数值插值方法的试验比较

该文首先引进３种精度较高的边界条件，借助于Ｓｐｌｉｎｅ函数，近似计算离散网格上的一阶空间微商，并通过数值试验进行比较，然后用Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ、Ｓｐｌｉｎｅ和Ｈｅｒｍｉｔｅ方法对不同相对位置的插值点作插值计算，并给出一套较为简单适用的Ｈｅｒｍｉｔｅ方案计算公式。结果表明，这３类插值方法都能达到一定的精度，但其中以取周期性边界条件，用Ｈｅｒｍｉｔｅ方法算得的插值函数最为精确，其误差约为采用二阶或三