考虑地形的空间插值算法在复杂下垫面地区气温和降水精细化插值的评估

为探索考虑地形的空间插值算法在复杂下垫面地区的适用性,利用重庆市区域自动气象站2017年逐月观测数据,采用Cokriging、PRISM和IDW三种算法进行了1 km分辨率插值试验,并分析对比了其在月累积降水、月平均气温插值中的误差。结果表明,当样本数量较多时,平均气温的插值以PRISM误差相对较小,Cokriging和IDW效果相当;对累积降水的插值,PRISM和Cokriging效果相当,并略优于IDW。三种算法的误差均随样本数量减少而增大,但PRISM的平均气温误差增长相对最慢,累积降水误差增长相对最快。当样本数量较少时,PRISM对气温插值的误差相对最小,而Cokriging对降水的插值误差相对最小。进一步分析表明:PRISM能显著减少复杂地形区的气温插值误差;累积降水插值主要受降水强度及降水局地性影响,考虑地形的插值算法并无明显优势。