基于ANUSPLIN软件的逐日气象要素插值方法应用与评估

气象要素是资源、环境、灾害以及全球变化等领域研究的数据基础,格点化数据在未来研究应用中显得日益重要。本文基于中国境内667个基本和基准地面气象观测站点的基本气象资料,使用ANUSPLIN专用气候插值软件对1961-2006年逐日气温、降水进行插值,并利用未参与插值的全国1667个加密站点对插值结果的准确性进行检验,同时与反向距离权重法和普通克吕格法等插值方法的结果进行对比。结果表明,利用667个站点使用ANUSPLIN软件进行逐日平均气温插值有92.0%的误差在2.0℃以内,75.0%的误差在1.0℃以内,0.9%的误差在5.0℃以上,平均绝对误差为0.8℃;对逐日降水进行插值,75.0%的误差小于5.0mm,85%的误差小于10.0mm,平均绝对误差为6.4mm,误差大小与降水量呈现出正相关性,对局地强降水的插值效果不好,这可能与参与局部拟合插值的样本数太少有关;同时,夏季的温度插值误差小于冬季,而冬季的降水误差小于夏季。将ANUSPLIN的局部薄盘样条插值结果分别与反向距离权重法和普通克吕格法的插值结果进行对比,显示ANUSPLIN软件的插值误差最小。结果同样表明,适当增加站点数量和提高DEM精度可进一步提高ANUSPLIN软件的插值精度。     

一种地面气温的空间插值方法及其误差分析

根据最近邻域法和反向距离法的基本原理,利用空间卷积算法,采用结合中国大陆气象站点位置的截断高斯滤波算子作为距离权重方程,给出一种适合中国陆地区域的地面气温插值方法,并以300多个地面站记录的气温为例,使用交叉验证法分析了给定插值方法的误差分布,结果表明该插值方法比其他插值方法所得误差较小,能够很好地用于气象站点气象观测记录缺失的插补及其空间尺度的扩大化.     

GPS大气可降水量空间插值方法对比研究

对比分析不同空间插值模型对GPS大气可降水量的插值精度,并对插值误差影响因素进行研究.利用反距离权重法、全局多项式法、局部多项式法、径向基函数法、普通克里金法5种常用空间插值方法对SuomiNet 网GPS PWV数据进行插值,应用交叉验证法对比分析各方法的精度,得出5种插值模型均达到一定的插值精度.其中,普通克里金法和径向基函数法插值精度最高,全局多项式法和反距离权重法精度最低,而局部多项式法插值精度中等.对插值误差影响因素的分析表明,GPS站点密度越高、水汽值越低、水汽值变化程度越小,空间插值精度越高.研究成果可为大气水汽含量空间分布特征和规律研究,以及空间插值方法选取提供借鉴.     

基于机器学习的气温要素空间插值

掌握近地表气温的空间分布对于科学理解生态环境变化和陆地-大气热力学相互作用机理等至关重要,然而气象观测站在地理空间上分布不均,为区域的气温插值带来了挑战。本文以全国711个气象站点的月平均气温为基础数据,分析了气温与经度、纬度和高程的相关性,利用随机森林、支持向量机、高斯过程回归三种机器学习方法,对中国陆地区域的气温进行了空间插值,并与反距离权重、普通克里金以及ANUSPLIN等传统的插值方法以及全球土地数据同化系统（Global Land Data Assimilation System,GLDAS）气温数据产品进行对比。结果表明：（1）在整个中国陆地区域,利用机器学习进行气温插值的精度明显高于传统的反距离权重和普通克里金插值,并且机器学习方法明显提高了夏季的气温插值精度（R2）;(2)在三种机器学习方法中,高斯过程回归表现最好,支持向量机次之,然后是随机森林,ANUSPLIN具有较高的插值精度,但是整体低于高斯过程回归模型;（3）在气象站点稀少且分布不均匀的青藏高原地区,三种机器学习方法插值精度明显高于反距离权重和普通克里金方法,且整体优于ANUSPLIN的结果,尤其是在夏季,机器...     

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。     

辽宁乡镇天气预报中风和相对湿度及云量的空间插值方法

针对开展乡镇天气预报时对高精度逐日气象要素输入值的需要,以辽宁地区为例, 在乡镇预报前期研究成果的基础上,选用距离权重反比法作为基本方法,综合考虑海拔高度,建立风向、风速、相对湿度和云量历史资料库。结果表明：风速、相对湿度可由经度和纬度求算权重,然后采用海拔高度订正插值误差最小;风向和云量可由经度、纬度和海拔高度求算空间距离确定权重插值误差最小。     

基于ANUSPLIN的京津冀区域逐日气温格点数据集建立方法研究

为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集（0.01°×0.01°）,并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数（Corr）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）等作为评估指标来检验插值精度。结果表明：1）ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征;2）4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1 ℃之内占比为90.59%,MAE为0.46 ℃,MRE为1.81%;3）插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。     

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。     

GIS空间插值方法在内蒙古气温插值中的应用

文章对GIS软件中几种常见插值方法的原理进行了详述,剖析了插值过程中参数设置对插值结果产生的影响。以内蒙古多年平均气温插值为例,对比了各种插值方法的优劣,结果表明:普通克里金法的插值结果最能反映内蒙古多年平均气温的分布特征,均方根误差为1.138℃;反距离权重法可反映基本特征但等值线不够平滑、局部有"牛眼"现象,均方根误差为1.260℃;趋势面法不能反映基本特征,均方根误差为1.425℃;使用协同克里金法,将高程作为协同因子对普通克里金算法进行改善,未取得明显效果。     

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。     

遥感-测站相结合的动态雪深反演方法初探

该文结合2000年专用传感器微波成像仪(SSM/I)的亮温数据和我国观测站雪深资料,提出了一种遥感-测站相结合的动态雪深反演方法,试图用统计关系的时空动态化方案克服理论上亮温与不同类型积雪之间物理关系的复杂性,从而提高测站稀疏区和雪盖边缘区的雪深反演精度。其最大特点在于反演系数并不固定,而随时间和空间变化,较好地改善了单一系数反演方法中积雪物理性质的区域性差异和时间(季节)性差异带来的反演误差。初步分析表明:这种遥感-测站相结合的反演方法所得的积雪空间分布连续性好,在雪盖边缘区和站点稀疏区也能得到较合理的雪深数据;与静态遥感反演法和可见光雪盖面积相比,这种方法克服了它们在华北和华中低估雪盖面积的缺点,积雪面积分布更接近真实场,对西部积雪分布的反演也有一定改善。     

由大尺度观测提取中尺度信息的可能性研究

利用浅水方程模式和变分四维同化方法对由大尺度观测提取中尺度信息的可能性进行了模拟试验研究。试验的初始场是在平直气流上叠加一个半径为 5倍格距的圆形涡旋。分别设定观测点的间距是 5 ,7和 9倍格距 ,观测的时间间隔分别是 1,2和 3h ,同化时间为 6h或 12h ,考察同化产生的初始场。试验结果是 :观测点的间距是 5倍格距时 ,由观测给出的分析场不能反映涡旋的基本特征 ,而在同化产生的初始场中 ,涡旋的基本结构清楚 ,但强度有所削弱。增加观测次数或者延长同化时间 ,可以改善同化的结果。对于移动较快的系统 ,同化的结果较好。当观测点的间距是 9倍格距时 ,同化的结果与分析场相比已无明显改进。     

Delaunay三角剖分法在降水量插值中的应用

Delaunay三角剖分方法在空间分析中具有重要地位,文中简要介绍了Delaunay三角网特性和常用的3类算法,并对随机增长法实现过程进行了详细阐述.根据三角分片线性插值原理,求得插值系数,实现对任意点的三角分片线性插值.利用2008年中国2200个观测站的08时24 h降水量资料,对全中国范围及划分的8个区域内相应的0.28125°×0.28125°降水量格点场,使用交叉检验方法,对比分析了三角分片线性插值和反距离权重法的估值准确率.结果表明:在各区域,三角分片线性插值法的均方根误差偏小;在站点较密集的区域,均方根误差、平均绝对误差比较中,三角分片线性插值都有一定的优势;在平均误差对比中,三角分片线性插值优势明显,在全中国范围交叉检验中,三角分片线性插值法对应的年平均误差是0.005 mm,而反距离权重法为-0.107 mm,对其可能的原因进行了分析,证明了Delaunay三角剖分法的合理性.同时,从图形上展示了降水量的Delaunay三角网的三维结构图和三角分片线性插值后的格点场,在直观上,Delaunay三角剖分后得到降水分布和实况保持一致,并有较好的视觉效果;通过三角分片线性插值得到的格点场降水量分布图,克服了反距离权重法的固有缺陷,使获得的降水量格点场趋于合理,提高了插值精度.最后,探讨了Delaunay三角网在气象领域的应用前景.     

一种基于空间相关性和B样条曲面拟合的地面气温质量控制算法

将B样条曲面拟合算法引入到地面气温观测资料的质量控制当中,考虑到区域内各参考站与目标站观测值之间的空间相关性,提出了一种基于空间相关性和B样条曲面拟合的地面气温观测资料质量控制算法(Spatial Correlation and B-spline Surface Fitting,BSF)。选择2012—2014年南平站、南京站、太原站、拉萨站、景洪站和长春站以及周围300 km内参考站的02:00、08:00、14:00、20:00定时气温作为观测资料,结合平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、一致性指标(Index of Agreement,IOA)和纳什系数(Nash-sutcliffe Model Efficiency Coefficient,NSC)这4种评价参数对目标站地面气温资料进行质量控制分析。将BSF算法的质量控制效果分别与传统的反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)和空间回归检验法(Spatial Regression Test,SRT)进行对比,试验结果表明:在不同案例下,BSF算法的质量控制效果均优于IDW算法和SRT算法,能更有效地标记出气温观测数据中的可疑值。     

利用正弦分段法模拟气温日变化

提出了一种运用正弦分段模拟法模拟气温日变化的新方法,并以山东省德州、菏泽、泰安、烟台、潍坊和青岛6个地面气象站2009年春、夏、秋、冬不同时段内一个月的自动观测逐时气温,与运用正弦分段模拟法模拟的逐时气温进行比较分析。结果表明,模拟气温与观测气温之间呈显著相关;该方法可以实现传统观测气温与自动观测气温的衔接以及满足作物模型对气温输入时间步长的精度要求;无论从空间或时间上,模拟气温与观测气温偏差及其变幅基本能满足应用需要。     

基于RS和GIS技术的新疆气温空间插值方法探讨

分析新疆90个气象站点2004年年均气温与经纬度、海拔高度的关系,之间具有较好的线形相关关系(r2=0.897)。通过"回归方程计算 空间残差"的方法对全疆2004年年均气温数据进行插值。验证结果为:插值计算值与实测值间相关系数r2=0.994,平均误差1.53%。插值结果表明:利用"回归方程计算 空间残差"的方法可以生成高精度、高空间分辨率新疆年平均网格温度结果。     

改进的最优窗宽理论对年径流量的插值预测研究——以黄河利津等站为例

针对小样本数据造成年径流量预测效果不理想的情况,以及非对称和非正态资料的处理问题,引入信息扩散和模糊映射思想,同时运用遗传算法改进最优窗宽理论,建立了新的扩散插值模型。该模型通过对零散数据点的信息进行模糊扩散,进而实现对有限数据点信息向其邻近区域点的概率插值。选取黄河利津站为例,根据其近70 a(1942—2011年)径流量实测数据,进行了缺损数据的插值和预测试验,同时与正态扩散插值模型进行对比分析,结果表明:1)预测值能较好地模拟实际径流序列的波形变化,对丰水年(如2007年)和枯水年(如2009年)的预报都比较准确;2)中长期预报(10a)平均相对误差仅为11.59%,相较传统方法有较大的改进;3)以黄河流域2个站点(花园口和兰州)和长江流域的3个站点(朱沱、宜昌和大通)年径流量预测试验以及海温资料的插值试验作为补充,验证了该算法的有效性和普适性。该模型可为实际水文数据资料的客观分析和中长期预报提供参考。     

CLDAS陆面同化资料和ERA5-Land再分析资料气温产品在江西省的适用性评估

以江西省376个气象自动观测站的逐小时气温数据为基准,采用偏差、相关性和平均绝对误差等评价指标,对比分析2017—2022年CLDAS陆面同化和ERA5 Land再分析气温资料在江西省的适用性。结果表明： 1） ERA5 Land、CLDAS资料均能很好反映大部分站点的气温变化,CLDAS资料与观测资料的相关系数为0.99,相关系数区间分布较为集中;ERA5 Land资料与观测资料的相关系数为0.97,分布较为分散。2） 相较于观测站点多年平均气温,CLDAS资料较为接近,ERA5 Land资料则偏离较大。3） CLDAS资料的平均绝对误差明显低于ERA5 Land资料,二者均存在平原、盆地部分站点平均绝对误差较小而局部高海拔山区站点异常偏大的空间特征,以及秋季最大而冬季最小的季节特征。4） ERA5 Land资料偏差的日变化范围为-0.65—0.39 ℃,整体呈现单谷形分布;CLDAS资料偏差日变化范围为-0.05—0.05 ℃,波动幅度较小,没有明显的变化特征。5） 两种格点资料均能较好反映大部分站点的低温日数变化,但对于高温日数变化,ERA5 Land资料偏差较大,CLDAS资料偏差较小。     

石家庄高温闷热天气气候特征与预报方法

针对近年来频繁发生的高温闷热天气，应用石家庄地区17个站近29年的气温、相对湿度和市区8个自动站气温观测资料，采用EOF方法，分析了高温、闷热日数分布特征。结果表明：石家庄地区高温、闷热分布可由气候平均场和第一、第二特征场合成而得，前两个特征场累积方差达80％以上。纬度、海拔高度、地形与高温闷热分布密切相关，城市热岛效应对高温分布的影响可以通过第一特征场反映出来。高温、闷热的第一、第二特征向量场时间系数是日际变化量，它与石家庄市单站风、气温、本区南北向和东西向气压差密切相关，可根据单站要素预报，用回归方程计算得到，据此构成高温、闷热分布预报的EOF方法。经统计检验、拟合检验及预报检验。该方法取得了较为满意的效果，并可投入业务化。