湖南省年均降水量空间插值比较分析

本文以湖南省及周边区域98个气象站点1981-2010年降水量数据及该地区的DEM为基础进行空间插值,选择38个站点作为检验站点,其余站点分别取60,40,20个作为插值站点。采用整体插值法、局部插值法和混合插值法分别计算研究区的面雨量,比较不同插值模型的精度,结论如下:插值站点数量和模型类型及其参数均会影响插值精度;混合插值法相比于整体插值法和局部插值法更加稳健;20,40,60个插值站点的最优模型分别为BP神经网络、经验贝叶斯克里金法和张力样条插法;不同插值方法的降水空间分布格局大体相似,近似呈现出降水高值与降水低值两个"凹"形区域相毗连,东部降水量高于西部,南部高于北部。     

基于GRACE数据的陆地水储量空间插值方法研究——以科尔沁沙地为例

在地统计学函数模型和地理信息系统技术的支持下,本文利用多种插值方法对GRACE重力卫星解算出的水储量数据进行空间插值方法精度研究,并探讨了科尔沁沙地的水储量空间分布特征。结果表明:1)总体上看,地统计学插值方法优于确定性插值法的反距离权重插值、径向基插值、全局多项式插值和局部多项式插值;2)在地统计学方法中,仅引入高程数据插值,精度并没有提高,综合考虑高程和降水量的协同克里格插值方法的误差最小,插值精度最好。利用协同克里格插值法插值得到科尔沁沙地的水储量空间分布图,由图可知,科尔沁沙地的水储量呈现由南向北增加的空间分布特征。     

安徽省降雨量空间分布方法

基于安徽省78个气象站点的30年(1977-2006)降水资料,运用地理信息系统软件ArcGIS提供的空间插值方法,研究安徽省降水量的空间分布规律。通过对17个检验点的空间插值进行检验,相关性明显,表明反距离加权插值法在模拟降水量空间分布具有较高的精度。     

不同DEM插值算法对提取坡度和坡向的影响研究

针对数字高程模型数据的精度与内插算法的有关问题,分别选取反距离加权插值算法、径向基函数插值算法、最近邻点插值法和克里格插值算法生成DEM。根据插值参数对插值精度的影响不同,选择插值参数为研究对象,然后运用交叉验证法与方差分析等试验方法来研究插值参数与DEM精度的关系,以便得到合理插值参数,并通过对不同插值算法生成的DEM计算坡度坡向面积,分析不同内插算法对坡度坡向的面积变化规律。通过研究发现,不同的内插算法主要是对小坡度区域(15°)有影响,而坡度较大(15°)时没产生显著的影响。不同插值算法生成的DEM提取的坡向主要在平坦地区有显著的影响。     

一种改进的移动曲面拟合DEM插值方法

针对传统曲面移动拟合法中定权方式仅以采样点与待插点的距离作为权重,而忽略采样点方向性和分布对DEM插值精度的影响问题,将Shepard加权模型引入曲面移动拟合法中进行分区定权,并在此基础上对采样点的方向性和分布进行约束,提出改进的曲面移动拟合插值方法。以湖南城市学院玉壶山作为研究对象,利用线性内插法、自然邻点插值法、曲面移动拟合法和本文方法对采样点数据进行插值生成DEM,并采用数值精度指标、等值线、坡度和坡向值以及剖面值对不同算法插值结果进行分析和评价。实验结果表明,在地貌类型为丘陵和山地的混合地区,本文方法内插出的DEM效果相对较好,DEM具有良好的连续性,能够较好地模拟出研究区的真实地形。     

基于GIS的气象要素插值方法比较研究

气温是重要的气象要素之一,空间插值为离散的气温数据转换为连续的空间曲面提供了有效方法,从而可以提供每个栅格上的气温要素资料。本研究在Arc GIS软件支持下,分别利用反距离权重法、张力样条函数法和普通克里格插值法对2010年全国660个气象台站观测的年平均气温进行空间插值,并利用交叉验证法对插值精度进行了验证。结果表明:既考虑了距离又考虑了已知样本点空间位置及与待插值点的空间方位关系的普通克里格插值精度明显优于反距离权重法和张力样条函数插值法。本研究结果对全国气象要素的空间插值应用具有一定参考意义。     

插值条件下格网DEM坡度计算模型的噪声误差分析

针对目前DEM（Digital Elevation Model, DEM）数字地形分析的精度评价多数不考虑DEM误差的空间自相关性或仅仅采用经验的自相关性模型问题,本文从DEM插值入手,从理论上推导了插值条件下格网DEM邻域窗口内坡度噪声误差的空间自相关性模型以及坡度精度模型,并选取典型的插值方法和坡度差分算法,从实验角度分析了在顾及和不顾及空间自相关性两种情况下的格网DEM坡度计算模型的噪声精度,实验结果表明：坡度精度受DEM噪声误差的空间自相关性影响较大,并与DEM插值方法和坡度计算模型中的差分算法有关。     

PM2.5浓度插值中不同空间插值方法对比

针对不同插值方法对于重点大气颗粒物污染源PM_(2.5)大区域内整体分布情况的插值效果和精度存在差异性的问题,该文以石家庄市赵县100个点的PM_(2.5)的数据作为样本点,利用反距离权重法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,分别进行PM_(2.5)浓度的空间插值。利用研究区内另外20个PM_(2.5)的数据点进行插值精度的检验。研究结果表明:协同克里格插值的精度最高,但可视化效果不如其他两种方法。     

基于杨赤中推估法的降雨空间插值应用研究

杨赤中推估法是一种以二项系数加权游动平均为基础,按照迭代法几何滤波过程建立推估数学模型的最小二乘估值方法,它能够基于少量已知数据点取得好的插值效果。针对有限的降雨观测站点和分布不规则的雨量特征点数据,本文基于杨赤中滤波与推估法空间插值,以湖南省降雨观测站点数据为实例数据,实例研究了建立降雨估值数学模型和实现插值计算的过程。首先,按照逐步增大游动半径进行滤波建立杨赤中特征函数,选用负幂指数函数模型拟合特征函数,建立降雨估值数学模型;然后,设计了杨赤中空间插值计算的自动化流程,实现降雨观测变量规律性变化的最优估值,并构建出研究区连续分布的降雨空间信息;最后,将其与TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)和DEM(Digital Elevation Model)数据作为协变量进行协同克里金插值的结果进行对比验证。结果表明:杨赤中滤波与推估法在不需要其他协变量的情况下,可以取得较好的插值模拟结果,证实了该方法针对少量且不规则分布的降雨观测点数据插值的可行性与有效性。     

基于稀疏表示模型重建TanDEM-X DEM数据

为了解决传统DEM插值方法会导致地形过于平滑、数据精度不高的问题,提出基于稀疏表示重建DEM数据.以最新公布的TanDEM-X DEM为实验数据,利用双线性插值法、克里金插值法、反距离权重插值法和本文方法对TanDEM-X 90m DEM进行重建生成较高分辨DEM,并从视觉检查、统计值和DEM差值图对不同算法进行分析和评估.实验结果表明,本文方法生成的DEM可以避免传统插值方法造成的平滑地形问题,有效抑制地形噪声,地形细节特征丰富,能够较好地保持真实地形.     

Street‐level Spatial Interpolation Using Network‐based IDW and Ordinary Kriging

This study proposes network‐based spatial interpolation methods to help predict unknown spatial values along networks more accurately. It expands on two of the commonly used spatial interpolation methods, IDW (inverse distance weighting) and OK (ordinary kriging), and applies them to analyze spatial data observed on a network. The study first provides the methodological framework, and it then examines the validity of the proposed methods by cross‐validating elevations from two contrasting patterns of street network and comparing the MSEs (Mean Squared Errors) of the predicted values measured with the two proposed network‐based methods and their conventional counterparts. The study suggests that both network‐based IDW and network‐based OK are generally more accurate than their existing counterparts, with network‐based OK constantly outperforming the other methods. The network‐based methods also turn out to be more sensitive to the edge effect, and their performance improves after edge correction. Furthermore, the MSEs of standard OK and network‐based OK improve as more sample locations are used, whereas those of standard IDW and network‐based IDW remain stable regardless of the number of sample locations. The two network‐based methods use a similar set of sample locations, and their performance is inherently affected by the difference in their weight distribution among sample locations.     

区域统计指标空间化技术及应用研究

社会数据的空间化是现代地图制图学研究的主要内容之一。本文提出了区域统计指标的概念并将其分为区域平均指标与区域总量指标两种类型,成功地将网格单元面积权重内插(GCAW I)法引入到区域统计指标的空间化工作中,应用GCAW I法实现了新沂市耕地标准亩指标的空间化表达,结果表明:运用GCAW I法进行区域统计指标的空间化不仅可以很好地避免传统方法的同一区域均匀分布、不同区域突变分布的缺点,而且经kriging插值后的地图很好地符合区域统计指标空间分布的特点,生成的3维可视化地图更加切合实际。     

Errors within the Inverse Distance Weighted (IDW) interpolation procedure

Interpolation procedure is broadly used in sciences that are concerned with spatial data and continuous phenomena that can be depicted on a spatial surface. Interpolation makes use of sampling data, which is accurate and qualitative, in order to produce a continuous representation of the phenomenon in question. The data's accuracy is transferred by the procedure to its results and should be known. This paper examines error propagation by the interpolation procedure, using the Inverse Distance Weighted (IDW) method in the case of the Earth's relief.     

An application of Coons patch to generate grid-based digital elevation models

We have presented a new method for generating grid-based digital elevation models (DEMs) based on Coons patch. A series of Gaussian synthetic surfaces with various surface complexities were employed to comparatively analyze the simulation accuracies of Coons patch and the classical interpolation methods, such as IDW, Natural neighbor, SPLINE and KRIGING. Results indicate that irrespective of terrain complexity, Coons patch is much more accurate than the classical interpolation methods, and the accuracy of Coons patch is about 327.30, 15.19, 3.66 and 40.07 times as high as the accuracies of IDW, Natural neighbor, SPLINE and KRIGING on average. A real-world test area was used to test the effect of sampling density on the simulation accuracy. The results indicate that Coons patch has a higher accuracy than the classical interpolation methods regardless of sampling density. In a word, Coons patch as an accurate interpolation method can be used for grid-based DEM construction.     

基于ArcGIS两种空间插值方法的比较

阐述了IDW和SPLINE两种空间插值方法的数学含义,并指出了各自的特点,然后以某地区的GDP数值为实验数据,ArcGIS为平台,对给定GDP原始数据进行这两种空间插值分析,最后得出了这两种插值方法的适用特点、影响因素及它们之间的差异,为使用这两种插值方法的用户提供了一定的指导意义。     

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。     

时序变差函数特征驱动下的月平均降水空间分布模拟

高精度降水场是水文、气象以及环境分析的重要数据支撑,直接影响相关服务的准确性。传统降水分布模拟大多依赖站点空间维的驱动因素,而忽略了降水时序变化特征对其空间分布的影响。使用2015—2017年中国湖北省83个国家气象观测站点和28个省级观测站点近3 a月平均累积降水资料,通过相关性分析,引入站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C₀)作为影响因素,使用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)建立湖北省月平均降水分布模型。结果表明:（1）各站点降水的时序变差函数曲线与降水的季节性基本吻合。站点时序理论变差函数模型中,有25.3%能够在4个月内达到平稳,36.14%在6个月内达到平稳。（2）站点降水时序理论变差函数模型的C和C₀与逐年12月平均累积降水在0.01水平（双侧）上显著相关,平均相关系数分别为0.745和0.526,大于地理位置和高程对降水的影响。（3）引入C和C₀ 有助于提升GWR模型的整体拟合优度和插值精度。对比仅使用经纬度的GWR模型和引入时序理论变差函数特征的GWR模型,3 a平均整体拟合优度从0.852提升至0.912。验证集站点插值精度评价显示,3 a绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差下降幅度均大于60%。因此,引入时序理论变差函数特征的时空GWR模型能够获得较高精度的降水模拟结果,更适合具有丰富历史降水资料地区的降水空间分布估算。     

Comparison of interpolation models for estimating heavy metals in soils under various spatial characteristics and sampling methods

Heavy metal pollution in soils has become increasingly challenging, especially in developing countries. Estimating the spatial distribution of heavy metals in soils is essential to preventing their build‐up. This article aims to identify the effects of spatial scales, spatial autocorrelation, sampling methods, and proportion on interpolation models in estimating the distribution of heavy metals in soils. Six interpolation models (area‐and‐point kriging, AAPK; inverse distance weighting, IDW; local polynomial interpolation, LP; ordinary kriging, OK; simple kriging, SK; and thin plate spline, TPS), three sampling methods (random, stratified, and systematic sampling), and five sampling proportions (1, 5, 10, 15, and 20%) are considered in this study using sets of simulated data, and the real situation was tested for verification. The results show that, in general, with the increase of spatial autocorrelation or the sampling percentage, the accuracy and stability of different interpolation models gradually increase; however, the various interpolation models have their own specific characteristics and application conditions. The best application conditions of the interpolation models compared with other models under the same situation are summarized and explained in theory. These conclusions have implications for future work.     

基于高斯过程回归的SRTM数据空洞填补方法

针对现有插值方法对复杂地表模拟能力不足的问题,发展了一种基于非平稳(神经网络)核的高斯过程回归(GPR)方法,并将其应用于SRTM DEM空缺数据填补。以山区SRTM DEM的模拟数据空洞为研究对象,将GPR模拟结果与传统插值方法(TIN、SPLINE和IDW)比较表明:GPR填补精度高于传统插值方法,且空缺区域模拟曲面较好的保持了地形特征。