GPS大气可降水量空间插值方法对比研究

对比分析不同空间插值模型对GPS大气可降水量的插值精度,并对插值误差影响因素进行研究.利用反距离权重法、全局多项式法、局部多项式法、径向基函数法、普通克里金法5种常用空间插值方法对SuomiNet 网GPS PWV数据进行插值,应用交叉验证法对比分析各方法的精度,得出5种插值模型均达到一定的插值精度.其中,普通克里金法和径向基函数法插值精度最高,全局多项式法和反距离权重法精度最低,而局部多项式法插值精度中等.对插值误差影响因素的分析表明,GPS站点密度越高、水汽值越低、水汽值变化程度越小,空间插值精度越高.研究成果可为大气水汽含量空间分布特征和规律研究,以及空间插值方法选取提供借鉴.     

基于西南地区台站降雨资料空间插值方法的比较

以西南地区1996～2000年93个气象台站观测的月均降雨量为基础,对各月降雨量进行空间自相关性,变异特征等空间分析后,采用反距离加权法(IDW)和以不同变异函数模型(指数模型、球面模型、高斯模型)为基础的普通克里金(O-Kriging)两种方法进行空间插值,通过交叉验证结果对两种方法进行分析比对。结果表明:(1)西南地区月均降雨量存在明显的空间集聚现象,并具有显著的空间自相关性和变异特征,可对该研究区域降雨量进行空间插值研究。(2)在O-Kriging插值时,变异函数选用指数模型的效果最好,球面模型次之,高斯模型最差。(3)两种方法对月均降雨量及其极大值和极小值插值时,O-Kriging的插值误差均小于IDW,插值误差整体上与降雨量呈正相关关系。在剔除各月降雨量极大值较为集中的两个站点后进行插值,插值结果的误差均明显降低。(4)对研究区域整体来说,O-Kriging的插值效果优于IDW,但就单个站点来看,结果并非如此。在降雨量的空间插值中,由于研究区域和时间尺度的不同,并不存在绝对的最优方法,应根据实际应用效果选择最适方法。     

基于机器学习的气温要素空间插值

掌握近地表气温的空间分布对于科学理解生态环境变化和陆地-大气热力学相互作用机理等至关重要,然而气象观测站在地理空间上分布不均,为区域的气温插值带来了挑战。本文以全国711个气象站点的月平均气温为基础数据,分析了气温与经度、纬度和高程的相关性,利用随机森林、支持向量机、高斯过程回归三种机器学习方法,对中国陆地区域的气温进行了空间插值,并与反距离权重、普通克里金以及ANUSPLIN等传统的插值方法以及全球土地数据同化系统（Global Land Data Assimilation System,GLDAS）气温数据产品进行对比。结果表明：（1）在整个中国陆地区域,利用机器学习进行气温插值的精度明显高于传统的反距离权重和普通克里金插值,并且机器学习方法明显提高了夏季的气温插值精度（R2）;(2)在三种机器学习方法中,高斯过程回归表现最好,支持向量机次之,然后是随机森林,ANUSPLIN具有较高的插值精度,但是整体低于高斯过程回归模型;（3）在气象站点稀少且分布不均匀的青藏高原地区,三种机器学习方法插值精度明显高于反距离权重和普通克里金方法,且整体优于ANUSPLIN的结果,尤其是在夏季,机器...     

基于ANUSPLIN的京津冀区域逐日气温格点数据集建立方法研究

为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集（0.01°×0.01°）,并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数（Corr）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）等作为评估指标来检验插值精度。结果表明：1）ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征;2）4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1 ℃之内占比为90.59%,MAE为0.46 ℃,MRE为1.81%;3）插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。     

浙江地区雷暴日插值方法及分布特性的研究

常用的空间插值方法主要有反向距离加权法、样条函数法和克里金插值法等,本文对浙江区域内的68个气象站点的43 a平均雷暴日数据进行空间插值试验,通过对插值结果的交叉验证来比较分析得出了浙江区域范围内雷暴日插值的优选方法。最后利用优选方法的插值结果结合浙江地形条件对浙江地区雷暴日的分布特性进行了分析。     

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。     

基于GIS的陕西省极端气温及其重现期值的空间分布特征研究

通过统计方法,分析陕西省极端最高、最低气温重现期,并以GIS为工具,结合数字高程模型,对其进行空间插值处理,从而得到其在陕西省的空间分布。结果表明：威布尔分布计算陕西省的极端气温重现期较为合理;在考虑海拔高度影响时,普通克里金插值方法效果最佳;陕西省极端气温空间分布和重现期值的空间分布具有明显地域特征。     

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。     

GIS空间插值方法在内蒙古气温插值中的应用

文章对GIS软件中几种常见插值方法的原理进行了详述,剖析了插值过程中参数设置对插值结果产生的影响。以内蒙古多年平均气温插值为例,对比了各种插值方法的优劣,结果表明:普通克里金法的插值结果最能反映内蒙古多年平均气温的分布特征,均方根误差为1.138℃;反距离权重法可反映基本特征但等值线不够平滑、局部有"牛眼"现象,均方根误差为1.260℃;趋势面法不能反映基本特征,均方根误差为1.425℃;使用协同克里金法,将高程作为协同因子对普通克里金算法进行改善,未取得明显效果。     

支持向量机优化的克里金插值算法及其海洋资料对比试验

针对常规克里金插值方法中变异函数为有限确定函数,难以准确刻画实际数据分布（特别是复杂要素资料的空间结构）的不足,基于最小二乘支持向量机从实际资料场中拟合重构变异函数的研究思想,提出了一种改进的插值方法——支持向量机—克里金插值算法（SVM-Kriging）。采用常规的克里金方法和支持向量机—克里金插值方法（SVM-Kriging）进行插值试验和对比分析,结果表明：支持向量机—克里金方法（SVM-Kriging）的变异函数源自实际的数据场,它克服了常规克里金插值对变异函数选择的依赖性以及变异函数选择的主观性和人为性,表现出较好的针对性和客观性,较为有效地改善了插值效果。     

基于地统计方法的气候要素空间插值研究

在回顾了地统计学的产生、发展及其基本原理的基础上,对于目前众多可以提供计算网格的气候要素的空间插值方法中,具体探讨了普通克里格法和协同克里格法。将甘肃省1961—1990年30年平均降水量和蒸发量作为区域化变量,根据不同的半变异函数理论模型,采用普通克里格法和双变量协同克里格法,通过对比分析得到：（1）不论是多年均降水量还是多年平均蒸发量在空间上都呈现明显的梯度变化,二者的空间变程都很大,而降水量变化幅度更大。降水量从东南部向西北部逐渐减少,蒸发量则相反,从东南向西北逐渐增加。（2）基于地统计的插值方法,根据半变异函数云图和试验方差最小的原理,选择合适的半变异函数理论模型进行变量的空间插值,能够较好地模拟区域化变量的空间连续分布格局,并取得较好的效果。对比普通克里格法和协同克里格法,后者增加了高度对降水量和蒸发量的影响,在空间分布上更为合理,插值的精度也要明显好于普通克里格法。（3）采用地统计方法虽然在总体上能够较好地反映气候要素的空间分布格局,但检验显示,两种方法空间插值的精度都还不是很高,插值的精度还有待进一步提高。     

基于DEM的新疆克州气候要素空间分布模拟

摘要: 根据新疆克州及其周边13个气象台站1961-2010年的历史气候资料,采用基于DEM的空间插值技术对该地区年平均气温、降水量和日照时数等气候要素的空间分布进行了模拟分析。结果表明：（1）经验证,该方法对克州年平均气温等主要气候要素的空间分布模拟效果较好,精度较高;（2）新疆克州年平均气温的空间分布总体呈现“平原高,山区低”的特点;年降水量呈现“北部多,南部少;山区多,平原少”的空间分布格局;年日照时数的空间分布总体呈现“高山带多,中、低山带和山前倾斜平原少”的特征。     

漓江流域降雨量空间插值精度分析

以漓江流域周边17县市气象台站及流域内15个自动气象站的基本地理信息和各站点2010年降雨量资料为基础数据,GIS为操作处理平台,采用反距离加权插值法（IDW）、克里格插值法（Kriging）和协克里格插值法（CoKriging）,对降水相对集中的六月、夏季及全年降雨量数据进行插值处理,并利用15个自动站的降雨量数据,以平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）和插值平均误差平方的平方根（Root Mean Squared Interpolation Error, RMSIE ）两种插值评价方法对插值结果进行评价分析。分析结果表明,利用反距离加权插值法对漓江流域内进行降雨量插值处理精度评价最高。     

复杂山地环境下气候要素空间插值精度比较研究

空间插值可以提供每个计算栅格的气候要素资料,该文运用反距离加权插值法（IDW）、普通克里格插值法、薄盘光滑样条函数拟合法3种空间插值方法,对1971--2000年西南地区复杂山地环境下92个气象站点温度、降水以及相对湿度的各月气候平均值和多年平均值进行了空间插值。并进行了交叉验证和随机站点验证,运用绝对平均误差（MAE）、相对平均误差（MRE）及均方根误差（RMSE）作为插值精度检验的标准。结果表明：插值方法中,薄盘光滑样条函数插值法在山地环境下对3种气象要素的插值精度是最优的,特别是对于温度和降水,而对于相对湿度3种方法差别不大,都可以满足精度要求;在时间尺度上,对于温度相对较低、降水量相对较小的冬季,3种插值方法插值精度都相对于夏季和年平均明显较差,相对湿度插值精度季节差异不明显。     

北京地区夏季极端降水变化特征及城市化影响

利用1981-2016年京津冀地区174个国家站逐日降水资料,采用百分位方法和线性倾向估计方法对京津冀地区极端降水的时空分布特征及演变趋势进行了分析。结果表明：（1）对于京津冀地区极端降水空间分布,不同百分位降水阈值表现为一致的分布特征,年平均极端降水量、平均极端降水强度与百分位极端降水阈值分布大体一致,而年平均极端降水日数的分布则与其相反。（2）年平均极端降水量在103.6~259.1 mm之间,年平均极端降水日数在3.0~4.0 d之间,平均极端降水强度在大雨到暴雨之间,极端降水量对总降水量贡献达28%以上。（3）极端降水总站次和极端降水日数年变化趋势一致,7月、8月和10月是极端降水较活跃月份。（4）在36 a期间,年平均极端降水量、年平均极端降水日数、平均极端降水强度以及极端降水量对总降水量贡献的变化趋势分布情况基本一致,呈减少趋势的站点均相对较多,年平均极端降水量增减幅度较大,年平均极端降水日数变化在1 d·（10 a）^-1以内,平均极端降水强度和极端降水量对总降水量贡献减少趋势相对明显。

     

基于ＧＩＳ的陕西省极端气温及其重现期值

摘要：通过统计方法,分析陕西省极端最高、最低气温重现期,并以ＧＩＳ为工具,结合数字高
程模型,对其进行空间插值处理,从而得到其在陕西省的空间分布。结果表明：威布尔分布计算
陕西省的极端气温重现期较为合理;在考虑海拔高度影响时,普通克里金插值方法效果最佳;陕
西省极端气温空间分布和重现期值的空间分布具有明显地域特征。

     

基于DEM的复杂地形气温空间插值研究

利用江西省87个国家气象观测站点1987—2016年月平均气温资料,结合数字高程模型(DEM),建立了一个基于江西省DEM的多元线性回归空间插值模型,并与传统的反距离权重法(IDW)、普通克里金插值法(OK)和协同克里金插值法(CK)进行空间插值精度和效果对比。研究表明:基于DEM的多元线性回归空间插值方法(MLR)的误差精度和插值效果均优于其他3种传统插值方法。江西省月(年)平均气温与纬度和海拔高度呈负相关,与经度呈正相关,与坡度、坡向无明显相关性;江西省月平均气温垂直递减率约为0.35—0.65℃/(100 m),年平均气温垂直递减率约为0.49℃/(100 m)。     

空间插值法在降水分布中的应用

空间降水信息需求日益增加,应用于空间降水的插值方法也日益完善,不同的插值方法因为所应用的地区不同会产生不同的结果．对于不同的地区,应采用不同的方法进行比较,才能得出最佳的插值方法．采用江苏省的南京市、无锡市等１２个市自１９９９—２００８年间的１月 的降雨量为数据源,分别用普通克里格插值法（ＯＫ）和反距离加权法（ＩＤＷ）对同时期江苏省扬州市的降雨量进行插值,通过分析发现：普通克里格插值法的结果整体上优于反距离加权平均法．     

广东省地闪密度空间分布的特征分析

基于广东省1999—2012年的闪电定位系统数据,利用Arc GIS地统计分析模块,采用克里金插值法和分级统计方法研究广东省地闪密度空间分布规律并进行风险区域划分。结果表明：广东省平均地闪密度为14.12次/（km^2·年）;东莞、广州、佛山、中山、深圳为极高地闪密度区,年平均地闪密度达17.33-26.35次/（km^2·年）;惠州、茂名、湛江、阳江、江门为高地闪密度区,年平均地闪密度为达13.01-16.53次/（km^2·年）;珠海、肇庆、清远、云浮、汕尾为中地闪密度区,年平均地闪密度为10.01-12.72次/（km^2·年）;河源、揭阳、潮州、梅州、韶关、汕头为低地闪密度区,年平均地闪密度为8.29-9.81次/（km^2·年）。地闪密度风险的区域分布与雷暴日、地形和社会经济有关。     

基于DEM的气温空间插值方法比较

基于2007—2016年新疆105个气象观测站月平均气温数据,利用GIS技术提取数字高程模型(DEM)中的经度、纬度、坡度、坡向和高程,分析气温与各地形要素之间的关系,选取普通克里金、协同克里金、多元线性回归3种空间插值方法,分别对天山以北和天山以南的气温进行插值,并通过误差分析和相关性分析对插值精度进行对比检验。结果表明:无论是天山以北还是天山以南区域,普通克里金方法更适用于夏季,协同克里金方法则更适用于冬季,多元线性回归法的整体插值精度最低。因天山南北气候差异因素,普通克里金法和协同克里金法在天山以北的插值精度优于天山以南。同时受季节特征影响,天山以北4—9月普通克里金法最优,10月至次年3月协同克里金法最优;天山以南3—9月普通克里金法最优,10月至次年2月协同克里金法最优。