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。     

不同空间插值方法对重庆地区降水的适用性分析

利用中国气象局全国综合气象信息共享平台（CIMISS）提供的1981~2018年重庆地区35个国家气象站逐日降水资料,采用最小曲率插值法、径向基函数插值法、克里金插值法、局部多项式插值法、反距离加权插值法以及改进的Shepard插值法,对平均累计降水、降水极值以及夏季极端降水空间插值模拟结果进行交叉检验。结果表明：空间插值方法在渝西和渝中大部分地区以及长江沿线地区适用性较好,在渝东北、渝东南地区北部以及渝西地区南部的山区适用性较差。对于平均累计降水,各插值方法的均方根误差随着降水量的增加而增大,其中最小曲率插值法整体表现最为稳定,最小曲率插值法在渝东南、渝中以及渝西地区最为适用,径向基函数插值法在渝东北地区最为适用。对于降水极值,量级模拟最好的插值方法为径向基函数插值法,位置模拟最好的方法为最小曲率插值法。对于夏季极端降水,最小曲率插值法插值结果与实况最为接近。     

东北地区逐日气象要素的空间插值方法应用研究

针对作物生长动力模型区域应用时对高精度格点逐日气象要素输入值的需要,以东北地区为例,选用克立格法 (Kriging)、以经纬度分布方向为权重的距离权重反比法（IDW）及带高度梯度订正的距离权重反比法（GIDW）3种插值方法进行有限气象站点4~10月逐日气象要素空间插值方法研究,并进行插值的统计量分析和估值的交叉验证。结果表明,对温度而言,GIDW方法估值精度较高,插值结果的平滑程度适中,插值结果分布趋势也较为接近实际站点的分布。对降水而言,IDW估值精度高于Kriging, 而且插值结果的平滑程度较小,更适合于日降水量的空间插值。GIDW、IDW估值精度较高的原因是研究中考虑到日最高温度、最低温度和降水量的经向、纬向梯度、海拔高度梯度存在明显的季节性变化,采用了根据气象要素经纬度方向确定权重,以及根据气象要素高度梯度年内变化进行高度订正的结果。     

基于雷达—雨量计降水融合方法提高极端降水监测能力

高时空分辨率、高精度的降水产品对于极端降水的监测以及防灾减灾具有重要意义。地面雨量计提供点尺度降水精确观测,但无法精细化捕捉对流性强降水的空间分布。雷达观测可以精细地刻画降水的空间分布特征,但雷达定量估计降水（QPE,quantitative precipitation estimation）产品估测精度易受雷达观测偏差和Z–R（雷达反射率—降水率）关系等因素影响。因此,本文开展高时空分辨率的雷达—雨量计降水融合算法研究,集成雨量计观测和雷达定量估计降水产品各自的优点。该算法主要步骤包括:雨量站观测数据格点化、局地雨量计订正雷达QPE和雷达—雨量计降水融合三个部分。首先利用克里金插值方法,对雨量站观测的降水进行插值,得到格点降水信息;再通过局地雨量计订正方法系统性地订正雷达QPE产品,以提高雷达QPE产品精度;最后,结合降水类型,通过雷达—雨量计降水融合算法,产生高时空分辨率、高精度的雷达—雨量计降水融合产品。通过郑州“21·7”暴雨、台风“烟花”和2021年8月随州暴雨三个典型的极端降水个例,对雷达—雨量计降水融合算法产生的雷达—雨量计降水融合产品进行了系统地评估和分析。结果表明,在不同的极端降水个例和不同的降水时段,雷达—雨量计降水融合产品精度上优于雷达QPE产品,且在降水的空间分布上较雨量站观测格点插值产品更能精细地刻画降水的结构特征。表明算法得到的雷达—雨量计降水融合产品的准确性较高,对极端降水有较好地捕捉和监测能力。     

粤北山区降水量空间插值方法对比分析

利用韶关市2015—2020年区域自动气象站降水数据，选用泰森多边形法、反距离权重法、普通克里金法、协同克里金法、样条函数法、薄盘光滑样条函数法6种插值方法对降水插值效果进行对比分析，结果表明：各种插值算法一致反映出韶关地区2015—2020年平均降水空间分布整体呈现中南部多、北部少，降水大值区位于韶关南部与清远交界一带，且极值区域落在曲江南部喇叭口地形处；对于粤北山区降水插值，在前汛期、后汛期和年尺度上考虑高程和经纬度的协同克里金法的均方根误差(RMSE)最小，且能很好的反映局部地形降水特征；在月尺度上，泰森多边形法的RMSE最小。     

陇西祖厉河流域降水插值方法的对比分析

降水作为五水转化和水量平衡的一个组成部分,在土壤-植被-大气连续体物质与能量转化中起着重要的作用,是分布式水文模型中的重要参量.本研究选择了陇西黄土高原祖厉河流域,采用5种空间插值方法,对该区域降水的时空分布规律进行研究.经分析比较,空间插值法中趋势面方法最佳.趋势面方法经统计模型调整,使得降水模拟精度有所提高.从模拟结果来看:该流域降水呈现明显的纬度地带性分布,自南向北逐渐减少;降水受地形影响较大,海拔高度每降低100 m,降水量平均减少20 mm;流域绝大地区多年平均降水量分布在280～430 mm范围内.该高时空分辨率的降水模拟模型对区域水资源分析及生态环境治理有着重要的意义.     

基于GIS的新疆多年平均降水量空间插值精度比较研究

以新疆具有完整资料的90个气象站点中的75个站点的基本地理信息和1995—2008年平均降水数据资料为基础,以ArcGIS为数据处理平台,分别采用反距离加权法、径向基函数法、克里格法、协克里金方法对全疆降水空间分布进行插值,并通过没有参与插值的15个气象站点的实际降水量与插值结果进行相对误差分析,研究结果表明:在年降水量插值的4种算法中,普通克里格法(Kriging)的计算精度最高。利用最优的插值方法的栅格降水空间数据库,建立的多年降水资源信息系统,可快速计算研究区内任一地域单元中降水的总量及其空间变化,对降水资源模拟、工程规划、发展战略及决策管理,均具有重要的意义。     

山地降水的空间分布特征研究综述

降水是影响自然环境基础的因子，是影响气候变化的重要指标，关于降水尤其是山地降水的空间特征研究对防灾减灾和开发利用水资源具有重要意义，本文对山地降水中地形的影响、降水空间分布研究方法以及国内外研究动态进行了综述，认为：对山地降水空间特征的研究必须结合数据本身的特点和空间特性选择合适的插值方法，必须把随机插值方法和确定性方法结合起来，要想进一步减小误差，需要更多的降水数据和更为精准的地图数据。     

赤峰地区气候资源空间插值方法研究

利用赤峰地区1971—2000年30年平均的气温和降水资料，采用三维二次趋势面和多元回归分析方法，通过对比分析和交叉驗证，选取空间化模型，最后进行小地形订正，最终生成永峰地区气候资源空间分布数学模型。进而结合1:25万地理信息电子地图，在GIS平台下，制作高分辨率的气候资源空间分布专题图，从而实现了气候要素由定性描述向精细化分析的转变。     

青藏高原气温分布的空间插值方法比较

使用反距离平方、趋势面、Kriging插值、Cokriging插值和综合方法对青藏高原1961-1990年30年平均1月气温进行空间插值比较研究，其中后两种方法能够把影响青藏高原气温分布的关键因素——高程置于插值算法之中。反距离平方和趋势面插值的结果都与实际情况相差较远；普通Kriging插值能够反映出青藏高原气温分布的一定的空间结构，但结果依然不好；由于考虑了高度变量，Cokriging插值表现出一定程度的性能改进，但因为台站海拔高度偏低，插值结果依然不理想。前4种方法效果不好的原因主要是因为青藏高原上气象台站稀少且高原西北地区无气象台站。综合方法把气温分解为结构化分量和随机分量，使用直减率把气温订正到同一海拔高度后，再对它们做Kriging插值分析，其结果较为正确地反映了青藏高原气温空间分布的特征，误差远小于其它方法。研究结果表明：样本本身的空间分布是影响插值精度的重要因素，合理的采样设计是必要的前提；对于台站稀少的地区，必须把随机插值方法和确定性方法结合起来估计气候变量的空间分布。同时给出了青藏高原1月的气温空间分布状况。     

降水预报-观测概率匹配动态订正法在江西降水集中期的应用与检验

为提高数值预报降水预报的准确率,本文利用欧洲中期天气预报中心的高分辨率数值预报（ECMWF）降水预报资料和江西省国家级气象观测站实况降水资料进行概率匹配,选取Gamma累积概率分布函数用于拟合预报与观测的降水累积概率,通过在2017年江西省一次降水集中期的应用试验,得到以下结论：基于ECMWF的降水预报-观测概率匹配动态订正法由于把最新的预报与实况结果带入概率匹配中,并根据近期模式预报调整及误差不断自动更新各量级降水修正值,可实时动态订正模式降水预报;检验发现ECMWF模式降水产品对于24 h内12 h间隔的10 mm及以下量级的预报普遍偏大,25 mm及以上量级的预报普遍偏小,在江西区域九江沿江地区和景德镇的各量级降水预报较为接近实况、预报效果较好.本降水预报订正法能提高小雨和暴雨的TS评分、降低暴雨的漏报率且提升其命中率,但对大雨及部分中雨的订正效果不佳,在实践中应权衡利弊使用.     

基于格点场的江西省气象和水文降水资料对比分析

应用反距离权重插值法,将2019年4—6月江西省气象部门自动气象站和水利部门自动雨量站逐小时降水观测数据,分别转换为分辨率为0.05°×0.05°格点降水资料,以对比分析两种观测系统降水资料的相关性、误差及其时空变化规律。结果表明：1） 气象、水文降水量格点场具有显著相关关系,其中中度及以上相关的格点数占总数的99.54%;两者的平均相关系数为0.93,平均均方根误差为0.56 mm/h,绝对误差为0.13 mm/h,误差为-0.01 mm/h;气象与水文降水总量平均差异在-4%左右。2） 出现零星或短时降水时,气象、水文小时降水量格点场相关性差异较大;而出现系统性降水过程时,两者表现为高度相关。逐时格点平均降水量,在系统性降水的初期和结束期气象类高于水文类,而持续期水文类高于气象类,两者差异在-6%—6%以内。3） 气象、水文降水资料在时间和空间分布上具有较好的一致性,对两者的融合应用可以明显提高站点密度,站网分布更合理,能更准确地反映过程降水的时空变化。     

江西五河流域降水与重大降水过程天气系统特征分析

通过对江西五大江河流域内的测站降水进行统计，分析了各流域的暴雨、连续大降水过程等降水气候特征；同时还对各个流域一些重大降水过程的天气系统进行普查，得出了一些统计事实。为今后制作流域预报提供一些参考。     

基于EOF的江西省秋季降水时空分布特征

基于1980—2020年秋季江西省83个气象观测站逐月降水数据,利用EOF方法分析了该地区秋季降水的时空分布特征。结果表明,江西省秋季降水场主要有4种类型,分别为全区型、北湿(干)南干(湿)型、西湿(干)东干(湿)型、中心湿(干)南北干(湿)型,累计贡献率为86.7%。1980—2020年,全区型和中心湿(干)南北干(湿)型降水呈增加趋势,而北湿(干)南干(湿)型和西湿(干)东干(湿)型降水呈下降趋势。其中全区型降水分布的年份占比75.6%,主要受大尺度大气环流的影响。北湿(干)南干(湿)型降水分布的年份占比17.1%,这是由于赣北地区受地形抬升作用,降水较多,而中南部在背风坡,降水较少,同时秋季赣北处于副热带高压边缘,且受到台风外围的影响,易发生降水,使得南北降水呈反相位变化。     

江西省土壤体积含水量对降水的响应特征

利用2017—2020年江西省36站壤土质地土壤水分观测站土壤体积含水量资料和降水资料,研究了江西省土壤体积含水量对降水过程的响应特征.结果表明:1)土壤体积含水量对不同类型降水过程的响应差异大,对于小于10 mm的降水过程几乎无响应,对10—25 mm的降水过程响应深度为0—10 cm,对25—50 mm的降水过程响应深度为0—20 cm,对大于50 mm的降水过程响应深度为0—60 cm.2)土壤体积含水量对降水的响应分为快速增长和平稳减弱两个阶段,在快速增长阶段土壤体积含水量先快速增长到最大值,然后缓慢下降,且增长阶段的持续时间小于减弱阶段的持续时间,增长过程和减弱过程不对称.3)响应过程的持续时间主要集中在1—9 h,其中3—6 h占比高达49％.     

2012年江西宜春四类短时强降水特征分析

用宜春气象站常规气象资料,雷达回波和风廓线雷达等资料,采用数理统计、样本对比和特征分析等方法,对2012年3—9月宜春单站短时强降水天气进行分析和研究。结果表明:(1)≥10 mm·10min-1的超短时强降水是构成≥30 mm·h-1和≥50 mm·(2h)-1短时强降水的重要组成部分。(2)宜春短时强降水主要有带状回波、块状回波、絮状回波和短带回波4种类型,是由平均50 d Bz的强回波单体所致。(3)短时强降水回波系统过境时,平均回波宽度43 km,气象要素表现为:出现超短时强降水、温度下降、湿度饱和、气压上升、前导风迅速加大、Cb云急增。(4)短时强降水发生时,宜春风廓线雷达最大探测高度由3 000 m逐步增高到6 000 m,风速加大;850 h Pa西南急流≥12 m·s-1。(5)降水期间由于强降水粒子拖曳作用,风廓线雷达垂直波束上径向速度出现朝向雷达方向的正速度,垂直风速明显加大,噪声系数在40~60 d B之间。     

4种再分析月降水数据在内蒙古地区的适用性分析

利用1981—2020年气象台站的实测降水数据,对CRA40、ERA5、JRA55和MERRA2这4种再分析月降水数据在内蒙古地区的降水分布特征,与实测降水的相关性和误差进行分析。结果表明：(1)内蒙古地区4种再分析降水数据的空间分布与台站降水基本一致,误差分析表明CRA40与MERRA2的数据质量较高,ERA5次之,而JRA55数据质量相对较差。(2)CRA40和MERRA2在1983—1986年存在明显的降水低估,ERA5在2005年之后的内蒙古中东部出现明显的降水低估,JRA55在115°E以东存在明显降水高估,在115°E以西则以降水低估为主。(3)4种再分析月降水数据的年内最大均方根误差和绝对误差均集中在6—8月,与台站降水相关系数的年内最小值均出现在7月,内蒙古夏季汛期是再分析降水误差产生的主要时段。     

吉林省夏季降水时空变化特征研究

根据吉林省46个气象站1961-2010年夏季6-8月降水资料,采用线性趋势估计、旋转经验正交函数(REOF)等方法,对吉林省夏季降水的空间分布结构和长期变化特征进行了分析.得到如下结论:(1)近50 a吉林省夏季降水整体有减少的趋势,但未能通过显著性检验;从1980s初期开始,夏季极端旱涝事件发生频率有增大趋势,旱涝交替变化更加频繁;在降水异常的背景下吉林省大部分地方的暴雨发生频率呈增多趋势;(2)采用REOF客观的数学方法得到吉林省夏季降水的3个气候分区,即西北部平原区、中南部区和东部山区,这3个分区较好地反映了夏季降水的地域差异分布特征;(3)吉林省3个降水气候区分别呈现不同的降水趋势变化,西北部平原区降水趋势减少导致干旱发生概率增大,中南部区降水趋势增加导致洪涝发生概率增大,东部山区降水稳定少变.     

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。