结合TRMM数据的区域降水高精度曲面建模研究

高精度曲面建模方法（High Accuracy Surface Modeling, HASM）,从理论上解决了传统方法在插值过程中峰值削平和边界震荡等问题。其模拟精度相对于经典插值方法有很大提高,已成功应用于人口密度、土壤属性,以及气候要素等领域的空间制图。然而,由于地面气象站点数量和分布的限制,使得HASM仅依靠站点数据难以得到高精度的空间降水估计数据,因此,本文以地貌与气候类型复杂多样的我国中西部地区2010年年降水量空间分布模拟为例,采用混合插值法进行HASM区域降水模拟。结果表明,TRMM作为背景场的HASM模拟的年降水量精度,在全局和局部明显优于IDW、Spline和Kriging等经典插值方法的结果,作为背景场的HASM模拟精度,MAE和RMSE分别为125.15 mm和155.80 mm,其他方法最好的模拟结果比其误差值分别高出53.6%和54.5%;其模拟误差在不同子区域都较小;各种方法在平原的精度都高于山区的精度。     

基于OCO-2卫星观测模拟高精度XCO2的空间分布

本文首次基于OCO-2卫星观测数据,采用高精度曲面建模（High Accuracy Surface Modeling, HASM）的方法来模拟大范围高精度的二氧化碳柱浓度（XCO₂）的空间分布。首先,探讨分析HASM方法应用于模拟OCO-2卫星观测XCO₂的空间分布的可行性。从2014年9月至2015年8月OCO-2观测的12个月的XCO₂数据中,分别随机选取其各个月90%的XCO₂数据用于空间插值,剩余10%作为精度验证点。自验证结果表明,12个月的平均绝对值误差为0.34 ppm。由此可见,HASM适用于模拟OCO-2卫星观测XCO₂的空间分布。然后,采用HASM对OCO-2在2014年9月至2015年8月的各个月观测数据进行空间插值,获取空间分辨率为0.5°×0.5°的各个月均值XCO₂的空间分布,同时基于地基观测TCCON( Total Carbon Column Observing Network)站的XCO₂数据对HASM模拟结果进行交叉验证。验证结果表明,HASM模拟的XCO₂与TCCON站对应观测数据相比,其平均绝对值误差为0.81 ppm,相关系数为0.88。因此,HASM在模拟OCO-2卫星观测的XCO₂空间分布上具有很大的优势。     

高精度曲面建模的中国气候降尺度模型

 与站点统计降尺度插值和动力降尺度相比,高精度曲面建模(HASM)降尺度,具有不需大尺度预报因子,直接从GCM结果构建区域上高空间分辨率的未来气候模拟曲面的优势。HASM降尺度将未来气候,分为历史观测拟合的气候基准值和GCM未来气候变化值进行模拟,精度明显高于传统方法,但常系数全局拟合的气候基准值忽略了降水分布的空间非平稳性,导致降水模拟受到较大影响。为增强降水降尺度的气候背景值的描述能力,通过分析全国尺度降水的非线性非平稳性特点,提出耦合空间变系数气候基准值的HASM空间变系数降尺度模型(HASM-SVDM)以改进HASM对非平稳要素的降尺度能力,并以1961-2010年全国气温降水观测数据结合地形特征信息,利用HASM降尺度方法对HadCM3的A1Fi、A2a和B2a 3种情景的1961-1990、2010-2039、2040-2069和2070-2099时段的全国未来气温与降水进行降尺度模拟。分析表明,耦合全局线性模型的HASM常系数降尺度模型适合全国气温的降尺度模拟,而耦合空间变系数拟合的HASM-SVDM增强了空间非平稳背景值的描述能力,模拟的空间分布更能体现降水总体的非均匀分布趋势,适合全国降水的降尺度模拟。     

基于HASM算法的DEM建模与应用试验

以曲面论为理论基础建立的高精度曲面模型(High Accuracy Surface Modelling,HASM)其插值精度较传统方法提高了多倍,为CAD和GIS系统提供了更有效的曲面模拟工具。但由于HASM需要对研究区域用相同的网格分辨率模拟,且对研究区域内每个网格点建立偏微分方程,因此,计算量和存储量问题严重制约其推广使用。适应法网格精化技术,可以根据模拟区域的地形复杂度或者精度要求调整网格分辨率,即在地形平坦区域用粗网格模拟,在复杂区域用细网格模拟。基于此理论,我们建立了适应算法的HASM。对甘肃省董志塬进行的DEM模拟表明,HASM适应算法能在保证模拟精度的同时,极大地减少了计算时间和降低存储量,从而有效解决了HASM推广使用的计算量和存储量瓶颈问题。     

基于ArcEngine的等雨量线绘制

等雨量线的绘制是济南城市防汛预警决策支持系统中最基本的功能之一.等雨量线的绘制最关键的部分为用已有站点的雨量数据进行空间插值,生成连续的雨量栅格图,再将雨量值相等的点连成等雨量线.本文用ESRI提供的ArcEngine组件实现了反距离加权插值(IDW)、样条函数插值(Spline)、克里金插值(Kriging)3种常用的插值方法,结合济南市现有的31个雨量站点的雨量数据,分别绘制出等雨量线,并比较3种插值方法的插值结果.结果表明:3种插值方法的结果都基本上反映了济南降雨的空间分布规律,而克里金插值的效果最好.     

电磁地理环境监测数据空间插值方法

电磁地理环境无所不在,电磁环境的“时间、空间、频率”特征进行监测与分析对于评估电磁地理环境对人类的日常生产生活的影响具有十分重要的现实意义。目前电磁辐射数据的获取方法和空间化表达的研究非常有限。电磁现象有着自身的空间传播与衰减特性,传统的空间插值方法并不适用于电磁现象的空间化表达。全频段车载电磁环境监测系统沿道路密集采集获取不同频段电磁辐射强度信息,需要对其进行空间插值才能刻画其二维空间的分布特征,本文根据电磁波空间传播规律,提出并实现了基于电磁辐射传播模型的电磁环境空间插值方法,对车载移动电磁环境监测系统获取的数据进行空间化处理,并将该方法与常用的IDW和Ordinary Kriging空间插值方法进行实验对比分析。实验结果表明,本文方法比其它空间插值方法更适合于电磁地理环境数据的空间化表达。     

基于TRMM数据的福建省降水时空格局BME插值分析

传统空间插值方法可获得福建省区域内降水的总体分布,但该地区气象站点较稀疏且分布不均,导致该区域内降水的空间插值结果误差较大。为提高插值精度,本文利用TRMM卫星数据以弥补站点数据的不足,尝试将TRMM数据作为"软数据"、台站数据作为"硬数据",两者相结合后采用贝叶斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy,BME)方法对福建省降水的时空格局进行分析。以2000-2012年近13年20个气象站点的年降水量和月降水量为基础数据,分别利用普通克里格法(Ordinary Kriging,OK)和TRMM为"软数据"的BME插值法,分析福建省多年降水的时空分布格局,并对2种方法的插值结果进行比较。结果表明:在时空分布上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果能更好地体现降水的局部差异特征;在误差评价上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果的MAE和RMSE较小,表明TRMM数据作为"软数据"参与插值的BME方法可以在一定程度上弥补站点数据的不足,有效降低预测结果的绝对误差。通过对福建省降水插值的时空分布格局分析和误差评价可看出,BME插值法通过对基础台站数据,以及TRMM卫星产品数据的利用,使降水的时空分析结果更加真实客观,同时,为TRMM卫星降水数据的应用提供了一个新思路。     

基于HASM方法的黑河流域潜在蒸发量的模拟

潜在蒸发作为研究蒸发及区域水循环的重要因素之一,其模拟结果对相关领域的研究应用具有重要影响。利用 2000-2009年“黑河流域每日四次常规气象观测数据集”所提供的12个气象站点的潜在蒸发数据,对黑河流域潜在蒸发量进行模拟。首先针对潜在蒸发的特点,分析影响研究区域潜在蒸发的气象因素、地理及地形因素,使用多项式回归和逐步回归的方法对研究区域潜在蒸发进行了背景趋势模拟,选出影响潜在蒸发的最优影响因素组合,在此基础上采用高精度曲面建模（HASM）方法,结合站点实测数据,对去掉趋势后的残差进行精度修正。本文使用kriging法、IDW法和Spline法插值所得潜在蒸发数据,以及“黑河流域1980-2010年3 km 6 h模拟气象强迫数据”作为对照,比较验证模拟精度。模拟结果表明：HASM方法模拟精度最高,模拟结果分布合理,表明该方法在潜在蒸发模拟中具有应用前景。该方法所得到的潜在蒸发数据可作为基础地理数据供相关研究应用。     

基于信息熵的空间插值影响因素分析

空间数据作为一种地理现象的离散度量广泛应用于各类地理空间分析。然而,空间数据经常由于各种原因出现数据的缺失,存在不完备的特性,需要利用空间插值方法对其进行插值估计。现有国内外对于空间插值方法的研究较多,但是对于空间插值影响因素的分析研究则相对较少。本文首先对国内外相关空间插值研究工作进行总结和回顾,进而探讨不同采样密度、采样分布和采样粒度对于空间插值精度的影响。在此基础上,提出一种基于信息熵的空间插值影响因素分析方法。该方法针对采样数据的不同采样密度和采样分布,对空间数据的可插值性进行比较分析,进而探讨插值粒度,即插值网格分辨率对于空间数据可插值性的影响。最后,采用一组实际数据验证了使用信息熵对空间数据进行可插值性研究的可行性和适用性。     

顾及风向和风速的空气污染物浓度插值方法

随着经济的快速发展,中国大部分地区空气污染状况日趋严重。空气污染物浓度插值对于进一步分析污染物时空分布情况,估计不同地区人群的暴露风险,制定防范措施具有重要作用。然而,现有空间插值方法由于没有充分考虑风向和风速因素对于污染物扩散的影响,故直接应用于空气污染物浓度插值,会对插值结果造成不利的影响。因此,本文提出一种顾及风向和风速的空气污染物浓度插值方法（Direction-Velocity IDW,DVIDW）。该方法首先根据离散气象站点处的风向和风速数据建立风场表面,然后利用风场数据计算空气污染物的扩散距离,根据扩散距离计算风场中待求点与采样点间的最短路径距离,最后由最短路径距离替代欧式距离进行反距离加权插值。本文分别采用2组实际空气污染物浓度数据,对DVIDW方法和其他常用的空间插值方法进行实验对比分析,验证了本文方法的可行性和优越性。     

A new strategy combined HASM and classical interpolation methods for DEM construction in areas without sufficient terrain data

Spatial interpolation is an important method in the process of DEM construction. However, DEMs constructed by interpolation methods may induce serious distortion of surface morphology in areas lack of terrain data. In order to solve this problem, this paper proposes a strategy combining high-accuracy surface modeling(HASM) and classical interpolation methods to construct DEM. Firstly, a triangulated irregular network(TIN) is built based on the original terrain data, and the area of the triangles in the TIN is used to determine whether to add supplementary altimetric points(SA-Points). Then, classical interpolation methods, such as Inverse Distance Weighted(IDW) method, Kriging, and Spline, are applied to assign elevation values to the SA-Points. Finally, the SA-Points are merged with the original terrain data, and HASM is used to construct DEM. In this research, two test areas which are located in Nanjing suburb in Jiangsu Province and Guiyang suburb in Guizhou Province are selected to verify the feasibility of the new strategy. The study results show that:(1) The combination of HASM and classical interpolation methods can significantly improve the elevation accuracy of DEMs compared with DEM constructed by a single method.(2) The process of adding SA-Points proposed in this study can be repeated in many times. For the test areas in this paper, compared with the results with only one execution, the results with more executions are in much more accordance with the actual terrain.(3) Among all the methods discussed in this paper, the one combined HASM and Kriging produce the best result. Compared with the HASM alone, absolute mean error(MAE) and root mean square error(RMSE) of the best result were reduced from 1.29 m and 1.83 m to 0.68 m and 0.45 m(the first test area), and from 0.32 m and 0.38 m to 0.21 m and 0.28 m( The second test area).     

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地表CO2浓度分布模拟试验及分析

如何获取CO₂浓度时空分布特征,是气候变化研究中的一个关键问题。本文基于中国碳卫星在吉林航飞试验区的地面观测数据,分析地表CO₂浓度与环境变量的相关关系,运用多元线性回归与HASM高精度曲面建模相结合的方法,模拟航飞区地表CO₂浓度分布格局。结果表明：CO₂浓度空间分布受气象条件的影响较大,短波辐射是影响CO₂浓度的重要因素;第1时段整体浓度最高,特别是在西部区域;第2时段CO₂浓度高值区东移,呈现西低东高的分布特点;第3时段浓度空间分布与第2时段有类似的特征,但细节存在差异,且高值区缩小;精度对比显示在采样点较少及采样密度不大的情况下,HASM方法的模拟误差小于Kriging方法。因此,这种使用多元线性回归模型通过引入环境变量获得高分辨率趋势面,结合HASM模型进行修正残差提高模拟结果精度的手段,可作为模拟地表CO₂浓度时空分布的有效方法。     

气温插值中不同空间插值方法的适用性分析——以江苏省为例

气温是最重要的气象因子之一,空间插值为台站气象数据降尺度提供了有效方法.本文利用江苏省67个气象台站2003年的逐日气温资料计算逐月平均气温和年平均气温,结合空间分辨率为30mX 30m的DEM数据,分别利用反距离权重法、张力样条插值法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,对月和年平均气温进行插值,并利用交叉验证法对插...