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%。     

近38年中国气温和降水的1 km网格数据集

对中国38年的气温和降水进行了空间插值分析,选取最优模型去生成1km网格数据集,为中国大陆的植被分布、气候变化和环境生态等研究提供支持。基于国家气象中心839个气象站的逐日气温和降水数据,用经度、纬度和海拔作为ANUSPLIN软件插值的3个变量,对降水进行开平方预处理,采用3次样条的薄盘光滑样条法,得到了1980—2017年中国大陆月平均气温和月累计降水1km网格插值数据集。数据集的广义交叉验证均方根(RTGCV)和均方根误差(RMSE)具有年周期性和明显的季节变化特征;各站点的平均误差(MBE)的频率分布近似正态分布,绝对误差(MAE)的空间分布也符合中国大陆气候的变化特征。数据集在精准度和时间序列上较新,且提供公共下载服务,可为全国陆地生态系统的研究提供信息支持。     

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。     

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.     

不同空间插值方法对重庆地区降水的适用性分析

利用中国气象局全国综合气象信息共享平台（CIMISS）提供的1981~2018年重庆地区35个国家气象站逐日降水资料,采用最小曲率插值法、径向基函数插值法、克里金插值法、局部多项式插值法、反距离加权插值法以及改进的Shepard插值法,对平均累计降水、降水极值以及夏季极端降水空间插值模拟结果进行交叉检验。结果表明:空间插值方法在渝西和渝中大部分地区以及长江沿线地区适用性较好,在渝东北、渝东南地区北部以及渝西地区南部的山区适用性较差。对于平均累计降水,各插值方法的均方根误差随着降水量的增加而增大,其中最小曲率插值法整体表现最为稳定,最小曲率插值法在渝东南、渝中以及渝西地区最为适用,径向基函数插值法在渝东北地区最为适用。对于降水极值,量级模拟最好的插值方法为径向基函数插值法,位置模拟最好的方法为最小曲率插值法。对于夏季极端降水,最小曲率插值法插值结果与实况最为接近。      

漓江流域降雨量空间插值精度分析

以漓江流域周边17县市气象台站及流域内15个自动气象站的基本地理信息和各站点2010年降雨量资料为基础数据,GIS为操作处理平台,采用反距离加权插值法（IDW）、克里格插值法（Kriging）和协克里格插值法（CoKriging）,对降水相对集中的六月、夏季及全年降雨量数据进行插值处理,并利用15个自动站的降雨量数据,以平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）和插值平均误差平方的平方根（Root Mean Squared Interpolation Error, RMSIE ）两种插值评价方法对插值结果进行评价分析。分析结果表明,利用反距离加权插值法对漓江流域内进行降雨量插值处理精度评价最高。     

基于局部薄盘光滑样条函数的重庆地区气温空间插值

利用薄盘光滑样条函数的曲面拟合程序ANUSPLIN和数字高程模型（DEM）,对2017年12月31日21时至2018年12月31日20时重庆1 000个台站的气温要素进行空间插值,结果显示：以经、纬度为函数自变量,海拔高度为协变量,样条次数为2的三变量局部薄盘光滑样条函数作为插值方案,实现了对站点稀少的山脉地带气温的插值估算,且插值结果明显表现出气温随高度的梯度变化;从独立性检验结果可以看出,插值气温的平均绝对误差和均方根误差分别为069 ℃和078 ℃,相关系数为0995,说明研究所采用的气温插值方案对重庆是适用的。     

基于GIS气象要素空间插值方法在巴彦淖尔市冬季公路的养护应用

针对内蒙古自治区巴彦淖尔市气象站点分布情况,以2000—2009年9个气象站点(临河,杭锦后旗,五原,磴口,乌拉特前、中、后三旗,海力素,大佘太)的年平均降水和温度为基础数据,通过GIS空间分析中的空间数据插值方法,分别建立平均降水和温度与海拔、经纬度之间的回归方程;在此基础上,建立模拟站点来增加气象数据的信息量。分别采用反距离加权法、径向基函数法、趋势面分析和普通克里格法几种插值方法进行比较插值分析。误差分析表明没有绝对最优的空间插值方法,只有在特定的条件下的最有效方法,对于降水量插值来说三次样条小波插值法是最好的;比较分析的结果表明,模拟站点的加入大大提高了插值的精度,普通克里格法比反距离加权法和径向基函数法具有更为理想的插值效果;并据此理论分析对空间插值在冬季高速公路养护方面的应用问题进行阐述。     

气象要素插值的空间化精度提高方法研究

为了提高气象要素空间化的精度,本文提出通过预先对气象数据进行处理,然后再进行空间化,以比较直接插值与原始数据处理之后再插值的精度的变化。文中采用数据为全国743个常规气象站40 a(1961—2000年)整编气象资料及2005年的常规气象资料;插值方法有反距离加权法(IDW)、克立格法(Kriging)和样条函数法(Spline);数据预处理方法采用距平处理。结果发现:使用IDW、Kriging和spline对平均温度距平进行插值精度比较,发现IDW方法最优;温度距平精度的提高比降水和相对湿度要好;降水距平误差呈现由东向西递增的趋势。由此可见,对气象要素做距平处理可以有效提高插值精度。     

两类不同月平均气温空间推算方法的对比

利用全国660个常规气象站40年(1961-2000年)整编气象资料.采用逆距离权重反比法、样条函数法和普通克立格法等常用的3种插值方法,分析了直接插值法和综合余项法对气温插值的影响,提出了去除气温形成中的确定性部分后,以随机项进行插值可提高气温插值精度。并从空间上、时间上对比眲不同插值方法的误差,最后分析了气象站的空间分布密度对插值方法的敏感性。验证结果表明:除个别月份外,综合余项法的各项平均绝对误差均在1℃以内,比直接插值法减小了0.6～1.6℃,精度提高了38%～85%;且综合余项法的精度不依赖于台站密度的大小、插值方法的不同,具有较高的精确性和稳定性,这说明影响空间插值精度的关键因子并非是气象观测站点密度的提高、空问插值方法的改进。