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1.
地学数据产品的开发、发布与共享   总被引:6,自引:1,他引:5  
数据是科学研究的基础,数据共享可以最大程度地发挥数据的使用价值,数据是实现数据共享最基本的要素。地学数据具有空间性、综合性、时间性、海量性、多源性等特点。属性数据、遥感数据、矢量数据是加工生产地学数据产品的重要数据源,属性数据空间化是加工、生产地学数据产品的重要技术手段。地学数据共享发布平台应当具备用户管理、数据目录查询、元数据管理、数据查询与浏览、数据下载等基本功能。推进科学数据共享,必须要有相应的政策措施保证,必须建立公正、合理的数据工作评价体系。  相似文献   
2.
气温数据栅格化中的几个具体问题   总被引:22,自引:3,他引:22  
廖顺宝  李泽辉 《气象科技》2004,32(5):352-356
用地理信息系统软件ARC/INFO及4种空间插值方法,对中国617个气象站30年平均气温数据和1961年平均气温数据的栅格化试验发现,克立格插值方法的精度最高,反距离权重法次之,样条插值法的精度第三,趋势面插值方法的精度最低。利用多年平均气温数据和年平均气温的距平值进行气温数据的栅格化,虽然可以减少分析和计算量,但栅格化结果的精度比利用年平均气温数据直接进行栅格化的精度要低。气象站的实际高程与气象站经纬度对应的数字高程(DEM)上的高程不完全一致,但气温数据的栅格化完全依赖于DEM,用气象站实际高程建模进行气温数据栅格化的精度比用与气象站经纬度对应的DEM上的高程建模进行气温数据栅格化的精度要高。  相似文献   
3.
中国风能资源空间分布的估算   总被引:6,自引:0,他引:6  
风能是一种清洁的可再生能源,是太阳能的一种转化形式,但风能开发利用的成本比太阳能开发利用的成本要低,它是可再生能源中最具开发前景的一种能源。科学、准确地估算我国风能潜力及其空间分布是国家对风能资源开发中一项极其重要的基础性工作。本文利用全国395个气象站10年、每日4次的气象观测数据,计算了每个气象站所在地区常年有效风能密度和有效风时数,在此基础上,通过空间内插,形成全国范围的风能密度和有效风时数分布数据。结果显示,在全国范围内:有效风能密度大于150W/m2、100~150W/m2、50~100W/m2、小于50W/m2的区域面积占全国国土总面积的百分比分别为2.51%、16.45%、53.39%和27.65%;有效风时数大于5 000h、4 000~5 000h、2 000~4 000h、小于2 000h的区域面积占国土总面积的百分比分别为5.28%、22.19%、53.54%和18.98%。用风能密度和有效风时数两个指标分别表达风能资源潜力虽然存在局部差异,但在总体态势上基本一致,二者之间的相关系数,...  相似文献   
4.
5.
积温数据栅格化方法的实验   总被引:18,自引:2,他引:16  
廖顺宝  李泽辉 《地理研究》2004,23(5):633-640
根据中国 4 0 0多个气象站 1995年的积温数据分析 ,≥ 0℃积温和≥ 10℃积温与经纬度、海拔高度的相关性分别为r2 =0 96 5 6和r2 =0 94 0 2。以≥ 0℃积温数据为例 ,利用聚类分析法 ,将全国分为 7个积温计算区 ,每个区分别构建模型 ,通过“回归方程计算 +空间残差”的方法对全国积温数据进行栅格化。验证结果为 :计算值与实测值之间的线性相关系数r2 =0 9889,平均相对误差 3 5 6 % ,相对误差在 5 %以内的气象站个数占验证气象站总数的 86 %。  相似文献   
6.
基于GIS的定位观测数据空间化   总被引:20,自引:3,他引:17  
属性数据空间化是当前GIS领域的前沿问题之一。在对中国624个气象站多年平均气温数据空间化过程中,通过使用30秒分辨率的数字高程数据,把气温分解为受经纬度、海拔高度影响的规律性成分和受其它因素影响的非规律性成分两部分,并分别用多元回归和反距离权重内插方法对二者实施空间化,最后将空间化结果进行合成得到基于栅格的中国多年平均气温分布数据。该数据既能反映气温在空间上的宏观变化,又能反映气温在局部地区的微观变化。该方法可供其它类型观测数据空间化、特别是在观测站点稀疏的情况下参考和借鉴。  相似文献   
7.
NOAA-AVHRR资料反演地温与地面实测值的对比分析   总被引:3,自引:1,他引:3  
对遥感反演和地面实测2种方法获得的地温数据进行对比。首先,用NOAA-AVHRR第4、5波段数据和NASAPathfinder地温计算模型计算出中国1999年1月的最高月地温;然后,将其与同期267个气象站的实测月最高地温值进行比较。结果为:遥感反演地温与地面实测月最高地温的线性相关系数为0.86,标准差为5.6℃,反演值比实测值平均偏低2.8℃。用实测地温数据对遥感反演地温值进行线性修正,修正后的反演值与实测值的线性相关系数为0.86,标准误差由修正前的5.6℃变为5.2℃,平均误差由修正前的4.9℃变为4.1℃,平均偏低值由修正前的2.8℃变为0.1℃。修正后的遥感反演地温与实际值更加接近。  相似文献   
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