气温插值中不同空间插值方法的适用性分析——以江苏省为例

气温是最重要的气象因子之一,空间插值为台站气象数据降尺度提供了有效方法.本文利用江苏省67个气象台站2003年的逐日气温资料计算逐月平均气温和年平均气温,结合空间分辨率为30mX 30m的DEM数据,分别利用反距离权重法、张力样条插值法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,对月和年平均气温进行插值,并利用交叉验证法对插...     

重力时变的数学逼近

研究了根据时域内离散的重复重力测量数据获取连续重力变化的方法。分析比较了多种不同的插值、拟合和滤波方法的优缺点 ,认为Akima样条插值法、正交多项式拟合法和卡尔曼滤波法对重力数据处理效果较好。以华北 6 3号相对重力点和香山绝对点为例给出了处理结果 ,并对三种方法的意义和适用范围进行了讨论。     

北印度洋海浪背景误差分析和同化预报初步评估

基于背景误差分析中的观测法,利用Jason-1卫星高度计沿轨有效波高数据并结合Wave Watch Ⅲ海浪模式预报结果,进行北印度洋海域海浪背景误差分析,得到海浪场背景误差方差和各向同性假设下背景误差相关长度的时空分布特征。按经验函数拟合该海域有效波高背景误差协方差时总残差平方和最小的原则给出了更为适用于该海域的描述公式。在上述工作基础上,采用最优插值同化方法将Jason-1和Jason-2卫星高度计有效波高数据连续同化到海浪模式Wave Watch Ⅲ,按业务化标准对2013年1月北印度洋海域的海浪场进行了同化预报试验,经浮标数据检验发现同化可使海浪24 h预报得到明显改进。     

北斗全球导航卫星的运动学解算方法研究

在GNSS中,获取各个可见卫星的位置和速度是卫星导航接收机实现定位、测速和定时的必要条件。介绍北斗全球导航卫星的星历数据参数,依据卫星星历参数,给出了卫星空间位置、运行速度和加速度的数学表达式;研究基于轨道插值的卫星状态估计方法,利用分段三次埃尔米特插值计算卫星位置与速度;采用Matlab软件编制星历参数法与插值法的解算软件,并通过实验仿真验证了两种方法的可行性。结果表明,插值法得到的卫星位置误差可满足导航定位需求,在处理数据量大的情况下,插值法提高了计算效率。     

GPS/VRS对流层延迟误差内插模型研究

在GPS/VRS高精度定位中,对流层延迟误差是影响定位精度的主要因素之一。由于该误差与各参考站间距离相关,目前主要是通过内插模型消除对流层延迟误差影响,实现用户高精度定位。通过总结近十年来主要的几种内插模型,并结合美国CORS网络的六个参考站的数据进行实验分析,发现内插模型误差和卫星高度角以及用户与参考站高程差是相关的,其中LIM模型和LCM模型能够获得较优的效果,可应用于消除对流层延迟误差。     

关于机载LiDAR点云数据形态学滤波的几点思考

形态学滤波是一种典型的机载LiDAR点云数据滤波方法,然而滤波过程中还存在某些容易被忽视的细节.本文在回顾现有各种形态学滤波算法的基础上,分析了特殊地形下点云数据内插存在的问题,提出了改进的内插算法;深入探讨了两种不同数据组织形式的滤波算法,指出基于不规则离散点和基于规则格网两种滤波方法各自的优势及不足;最后通过实验数据对两种方法在滤波性能和效率上给出了定性分析和定量评价.     

Assessment of regression kriging for spatial interpolation – comparisons of seven GIS interpolation methods

As an important GIS function, spatial interpolation is one of the most often used geographic techniques for spatial query, spatial data visualization, and spatial decision-making processes in GIS and environmental science. However, less attention has been paid on the comparisons of available spatial interpolation methods, although a number of GIS models including inverse distance weighting, spline, radial basis functions, and the typical geostatistical models (i.e. ordinary kriging, universal kriging, and cokriging) are already incorporated in GIS software packages. In this research, the conceptual and methodological aspects of regression kriging and GIS built-in interpolation models and their interpolation performance are compared and evaluated. Regression kriging is the combination of multivariate regression and kriging. It takes into consideration the spatial autocorrelation of the variable of interest, the correlation between the variable of interest and auxiliary variables (e.g., remotely sensed images are often relatively easy to obtain as auxiliary variables), and the unbiased spatial estimation with minimized variance. To assess the efficiency of regression kriging and the difference between stochastic and deterministic interpolation methods, three case studies with strong, medium, and weak correlation between the response and auxiliary variables are compared to assess interpolation performances. Results indicate that regression kriging has the potential to significantly improve spatial prediction accuracy even when using a weakly correlated auxiliary variable.     

Artificial neural networks and geostatistical models for housing valuations in urban residential areas

Property valuation studies often use classical statistics techniques. Among these techniques, the Artificial Neural Networks are the most applied, overcoming the inflexibility and the linearity of the hedonic models. Other researchers have used Geostatistics techniques, specifically the Kriging Method, for interpreting spatial-temporal variability and to predict housing unit prices. The innovation of this study is to highlight how the Kriging Method can help to better understand the urban environment, improving the results obtained by classical statistics. This study presents two different methods that share the general objective of extracting information regarding a city’s housing from datasets. The procedures applied are Ordinary Kriging (Geostatistics) and Multi-Layer Perceptron algorithm (Artificial Neural Networks). These methods were used to predict housing unit prices in the municipality of Pozuelo de Alarcon (Madrid). The implementation of both methods provides us with the urban characteristics of the study area and the most significant variables related to price. The main conclusion is that the Ordinary Kriging models and the Neural Networks models, applied to predicting housing unit prices are necessary methodologies to improve the information obtained in classical statistical techniques.

Abbreviations: ANN: Artificial Neural Networks; OK: ordinary Kriging; MLP: multi-layer perceptron     

考虑航磁水平梯度变化的ΔT网格化方法研究

实测航磁横向水平梯度反映垂直于测线的磁场梯度,比传统航磁ΔT数据包含测线之间更多的磁场信息.针对航磁数据网格化问题,采用Hardwick提出的方法,利用航磁水平梯度与ΔT数据构建拟测线,并结合Akima插值法,开展了双方向测线型ΔT网格化方法研究,最终实现了考虑航磁水平梯度变化的ΔT网格化;针对网格化结果中的虚假异常采取了有效滤波方法.通过理论模型数据和实际数据网格化处理,表明该方法可以突出航磁测线之间的异常细节、更清晰地反映线性构造或磁性体走向,提高了网格化的精度和分辨率.     

Comparaison des méthodes d'interpolation pour l'é laboration de modèles numé riques d'é lé vation de haute pré cision dans la repré sentation micro-topographique des plaines inondables

Résumé

La micro-topographie des zones inondables influence l'étendue des nappes d'eau des secteurs submergés lors des crues. Cette analyse vise à comparer des méthodes d'interpolation pour la réalisation de modèles numériques d'élévation (MNE) de haute précision représentant la micro-topographie des plaines d'inondation. Ces méthodes ont été comparées au moyen d'un système d'information géographique (SIG) afin d'identifier lesquelles apparaissent les plus efficaces dans l'élaboration de l'image micro-topographique des sites, et ce en fonction d'un nombre restreint de données d'élévation. L'efficacité de chacune des méthodes d'interpolation a été validée au moyen du calcul de l'erreur quadratique moyenne, de tests statistiques, de cartes de l'erreur et d'une évaluation visuelle en trois dimensions. Il ressort que les méthodes d'interpolation du krigeage simple, de la fonction radiale, du réseau de triangles irréguliers et du krigeage ordinaire sont celles qui représentent le plus adéquatement la micro-topographie des sites, alors que les méthodes d'interpolation de l'inverse de la distance et du krigeage universel produisent des erreurs élevées.

Citation Drouin, A. & Saint-Laurent, D. (2010) Comparaison des méthodes d'interpolation pour l'élaboration de modèles numériques d'élévation de haute précision dans la représentation micro-topographique des plaines inondables. Hydrol. Sci. J. 55(4), 526?539.