基于符号回归的四川省多因子气温空间插值

以四川省为例开展复杂地形下气温插值方法的研究,结合遥感数据、DEM数据与气象站点数据,基于符号回归分别构建多因子气温插值模型、少因子气温插值模型,并与多元线性回归模型和传统插值方法(反距离权重法、普通克里金法、协同克里金法)进行对比。结果表明：基于符号回归的两种模型与多元线性回归模型在四季插值精度均显著优于传统插值方法,其中多因子气温插值模型在四季精度皆为最高;评估基于符号回归的两种模型与多元线性回归模型在简单与复杂地形区域下的气温插值精度,多元线性回归模型在夏季整体精度最差,少因子气温插值模型在冬季的复杂地形区域插值精度最低,而多因子气温插值模型在两种地形区域的全年插值精度皆最优;多因子气温插值模型的气温空间分布特征与遥感气温产品最相近,整体误差较小,可精准反映气温空间分布特征。基于符号回归的多因子气温插值模型可以提升复杂地形区域气温插值精度。