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。     

DEM的不确定性对温度插值精度的影响

以2001-2010年全国711个气象站点温度观测数据为数据源,在薄板样条插值方法和ANUSPLIN软件支持下,对比分析了使用GTOP30、SRTM3和ASTER GDEM三种DEM数据作为协变量开展空间插值得到的温度成果数据精度。研究发现:1)GDEM的平均相对误差(MRE)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)明显高于其他两套数据,数据质量最差;SRTM3和GTOP30的数据精度较高,各误差评估指标大致相同。2)在全国尺度上,在MAE方面,基于ASTER GDEM所得温度插值结果比其他两组DEM得到的温度插值结果高0.4℃左右;在RMSE方面,基于ASTER GDEM获得的温度比其他两组DEM得到的温度高0.5℃左右。基于ASTER GDEM所得温度插值数据的误差明显高于其他两套数据。3)在温度插值误差的空间分布格局上,在我国中东部地区,三种DEM温度插值误差分布规律基本相同;在我国西南部地区,基于GTOP30和SRTM3的温度插值结果的数据精度明显好于基于ASTER GDEM的温度插值结果。4)温度插值误差与DEM高程误差呈现明显的耦合特性,这表明DEM数据的精度是影响温度插值结果的重要因素。     

气候时空数据的样条插值与应用

该文论述了根据1951——2000年中国逐月温度和降水量数据采用样条函数插值实现气候时空数据数字化和可视化扩展的过程。对来自气象站的逐月气候数据利用样条函数插值拟合气候空间曲面，在DEM支持下建立气候变量的空间栅格数据文件，用于GIS对气候变量的查询、成图和二次开发。结果表明插值效果因样本数量、样本空间分布和不同的气候变量会有所不同，较多的样本数量有助于插值质量的提高。由栅格数据文件转换而成的逐月气候图形格式文件可以通过Java编程的浏览器实现气候时空动态变化的直观表达，从而使历史气候数据得到有效扩展、集成和应用。     

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。     

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。     

DEM空间插值方法对土壤侵蚀模拟的影响研究——以USPED分析干热河谷典型冲沟为例

为探索不同空间插值方法得到的DEM如何影响土壤侵蚀模拟效果,本文选择金沙江干热河谷区典型冲沟为研究对象,利用野外测量高程数据,采用反距离加权(IDW)、析取克里格(DK)、局部多项式(LPI)和张力样条函数(ST)4种方法构建高精度DEM。基于USPED模型模拟冲沟的土壤侵蚀,对比不同空间插值方法的精度、土壤侵蚀的空间分布,采用相对差系数对比不同插值在土壤侵蚀研究中的相似性。结果表明：DEM空间插值的精度排序为ST相似文献   

秦岭—大巴山高分辨率气温和降水格点数据集的建立及其对区域气候的指示

本文建立了秦岭—大巴山高分辨率（~29 m×29 m）的气候格点数据集,包括逐月气温和降水、年均温和年降水、春夏秋冬气温和降水。空间插值方法采用国际上较为先进的ANUSPLIN软件内置的薄盘光滑样条函数,以经度、纬度和海拔为独立变量。空间插值结果与流行的WorldClim 2.0气候格点数据集具有一致性,但是比后者更精确、分辨率更高、细节更突出。本文揭示和证实：秦岭南麓是最冷月气温的0 ℃分界线。秦岭—大巴山气温具有明显的垂直地带性。6月气温直减率最大,为0.61 ℃/100 m;12月气温直减率最小,为0.38 ℃/100 m;年均气温直减率为0.51 ℃/100 m。夏季和秋季降水从西南向东北递减,强降水中心出现在大巴山西南坡。冬季降水从东南向西北递减。大巴山是年降水1000 mm分界线,夏季降水500 mm分界线;秦岭是年降水800 mm分界线,夏季降水400 mm分界线。与大尺度大气环流对比揭示：秦岭—大巴山气温和降水空间分布主要受到东亚季风和地形因子的控制。本文进一步明确了秦岭和大巴山的气候意义：大巴山主要阻挡夏季风北上,影响降水空间分布;秦岭主要阻挡冬季风南下,影响冬季气温空间分布。本文建立的高分辨率气候格点数据集,加深了对区域气候的认识,并将有多方面的用途。     

基于DEM的大尺度季风风速空间分布模拟研究

起伏地形条件下的风速空间变化受多种地形因素的影响,以往利用DEM对风速空间分布的模拟一般是在内插基础上进行高程订正,不能反映迎风坡和背风坡的风速差别。利用山东日照1∶5万DEM数据,借助研究区及周边6个气象台站1970—2000年的冬季月平均风速资料,在确定冬季主风向的前提下,利用ARC/INFO软件,综合考虑海拔高度、坡度、坡向和坡位等地形要素对风速的影响,通过编写AML程序,实现了起伏地形条件下风速空间分布的模拟,其结果更接近实测风场,为日照市茶树适生环境评价提供重要的冬季风空间分布基础资料。     

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。     

复杂地形条件下风速插值研究——以吉林省为例

以ARCGIS为平台,利用吉林省1∶25万DEM数据,土地利用数据和气象台站资料,在Kriging插值的基础上,综合考虑下垫面、海拔高度、坡度、坡向和坡位等地形要素对风速的影响,对吉林省的冬季风风速分布进行模拟。研究结果表明,基于地形因子的风速校正有效提高了风速插值的精度,可以作为风速插值方法的有效补充,实现复杂地形条件下风速的精确模拟。     

近55 a辽宁省风速时空变化特征分析

风速时空演变特征分析是气候变化研究的主要方面之一,对气候异常评估与防风预测预报工作有重要意义。以辽宁省为研究区,利用1960-2014年省内23个气象站点逐日气象数据,采用线性回归、Mann-Kendall法分析风速多时间格局演变情况。借助ArcGIS软件中反距离权重插值与表面分析模块对研究区进行空间分析,并通过Pearson相关性检验探讨风速与气温、气压的相关关系。结果表明：（1） 从时间格局上看,1960年以来辽宁省平均风速总体呈显著下降趋势,年内下降趋势为“双峰型”,递减率0.559 m·s^-1·（10 a）^-1;年际递减率为0.22 m·s^-1·（10 a）^-1;四季风速递减率春季 > 冬季 > 秋季 > 夏季。（2） 就空间格局而言,空间分布特征由中部向东西两侧递减,季节差异性较小。（3） 辽宁省风速降低与气温、气压变化有关,且风速与气温呈负相关,与气压呈正相关。     

风速分辨率对土壤风蚀模数计算结果的影响

风是土壤风蚀的驱动力,风力直接影响土壤风蚀的强度。风速是土壤风蚀预报模型的主要输入参数,高时间分辨率和高空间分辨率的风速数据能提高模型模拟效果。为对比风速处理方法及风速数据时空分辨率对模型模拟结果的影响,基于修正风蚀模型（RWEQ）评估该模型对于各输入参数的敏感性,分别选取中国北方农牧交错带内130个气象站（基准气候站和基本气象站）中不同类型及不同数量的气象站数据,利用线性插值法和风蚀预报系统（WEPS）的WINDGEN风速生成法将1日4次风速数据和1日2类风速数据生成24 h风速数据输入模型,结合1日4次风速数据直接输入模型构建了不同气象站数量及不同风速数据类型的6种模拟情景,计算了研究区在不同模拟情景下的潜在风蚀模数。结果表明：RWEQ模型估算的区域潜在风蚀模数会随气象站点的数量和风速时间分辨率的提升而增加;风速数据的线性插值方法在RWEQ模型中应用效果不理想,与WEPS模型的WINDGEN风速生成方法相比,线性插值法使地面2 m处大于临界起沙风速（5 m·s^-1）的风速频率降低,过低估计潜在风蚀模数和区域土壤风蚀状况。     

薄板光顺样条插值与中国气候空间模拟

利用720个气象台网的长期平均气象数据拟合具有三维地理空间的气候曲面,并与1km空间分辨率的数字高程模型相结合,对气候变量的规则栅格进行插值估计。对各月平均最低温度、平均最高温度和降水量的插值结果构成了基础数字气候空间,以满足地理信息系统的数据分析需求。插值过程提供的误差统计表明插值的温度误差普遍小于0.6度,降水误差范围在8%~15%,明显优于其它插值方法。样条法利用线性模型反映地形对气候的影响,并提供了简便的误差诊断程序,具有良好的实用性。     

近30年来青海省风蚀气候侵蚀力时空差异及驱动力分析

青藏高原气候寒冷、多大风,冻融、风化和风蚀作用强烈,易发生土壤风蚀。气候对土壤风蚀的影响可用风蚀气候因子指数（C）度量。基于联合国粮农组织（FAO）提出的C计算方法,根据1984-2013年间连续完整的青海省气象站地面观测数据,应用地理加权回归模型（GWR）、重心及其转移模型,并结合本文定义的有效敏感性指数、有效影响面积等指标,得到全省风蚀气候侵蚀力及其影响因子的时空分布及其演化规律,并对其驱动力和机理进行了初步分析。结果表明：30年来,全省风蚀气候侵蚀力总体特征是西北高东南低并呈下降趋势,风蚀气候侵蚀力强的区域明显向西南扩展,20世纪80年代是柴达木盆地,90年代扩展到青南高原西北部边缘,21世纪基本涵盖了青南高原的西部;风速是影响风蚀气候侵蚀力的主导因子,其有效敏感区重心从柴达木盆地西南部边缘,移动到海拔较高的青南高原西部地区,这与高原近地面气旋系统中心总体移动趋势相反;其次是气温,其有效敏感区重心从海拔较低的青海省中部地区向海拔较高的青南高原移动,这与青南高原地区的海拔梯度式增温规律有关,即从高原边缘向高原腹地升温,且海拔越高,增温越快;降水主要影响柴达木盆地的侵蚀力,其有效敏感区重心向东南扩展,这可能与高原夏季风进退有关。研究结果可为青藏高原土壤风蚀灾害的预防、评估以及预测提供区域性差异化的技术支持与理论指导,也可为青藏高原乃至全球生源要素（C、N、P、S等）循环的大尺度驱动力研究提供新的研究视角。     

1964-2019年辽宁省平均风速时空演变特征及其影响因素

风的变化程度和强弱会引起其他气象要素变化,探究风场时空分布及其历史变化规律,可为气候预报预测和风能科学利用提供重要参考。基于1964―2019年辽宁省23个气象站点风速及其他气象因子的逐日监测数据,利用小波分析及经验正交分解法对近56 a辽宁省风场、风速时空变化特征进行分析,并结合主成分分析法揭示其影响因素。结果表明：① 1964―2019年间辽宁省平均风速呈显著降低的态势,下降速率为0.13 m/(s·10a),月尺度上呈现出“双峰型”变化特点,季尺度上表现为春季>冬季>秋季>夏季,均未发生明显的突变现象。② 年际和年代际平均风速的空间分布均呈现以中部地区为中心、东西两侧逐渐降低的演变格局,但年代际风速高值区逐渐由带状转变为点状分布。③ 平均气温和日照时数的变化是辽宁省平均风速减弱的主要原因,日照时数的减少和平均气温的增加促使了平均风速的下降。     

柴达木盆地风沙地貌区风况特征

利用自动气象观测仪所记录的1年风速数据,计算并分析了柴达木盆地风速、风向及输沙势等风况特征的时空变化。结果表明:该区风速最大值出现在春季,最小值出现在冬季,季节变化明显,且在空间上表现为自西北向东南递增的趋势;起沙风风向以NW、WNW为主,主风向和次风向的组合在空间分布上存在明显不同,风况与沙丘类型比较吻合;常年以稳定的西北气流为主,东南气流所占比重小,仅出现在夏季;柴达木盆地整体属于中风能环境,一年中风沙活动最强烈的季节为春季,风沙活动强度由西北向东南逐渐增强。