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为探索不同空间插值方法得到的DEM如何影响土壤侵蚀模拟效果,本文选择金沙江干热河谷区典型冲沟为研究对象,利用野外测量高程数据,采用反距离加权(IDW)、析取克里格(DK)、局部多项式(LPI)和张力样条函数(ST)4种方法构建高精度DEM。基于USPED模型模拟冲沟的土壤侵蚀,对比不同空间插值方法的精度、土壤侵蚀的空间分布,采用相对差系数对比不同插值在土壤侵蚀研究中的相似性。结果表明：DEM空间插值的精度排序为ST相似文献
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气象要素空间插值方法优化 总被引：86，自引：8，他引：78
在区域水土平衡模型的研究中 ,空间插值可提供每个计算栅格的气象要素资料。本文运用反距离加权法 (IDW )和梯度距离反比法 (GIDW ) ,对 196 1～ 2 0 0 0年甘肃省及其周围85个气象站点的多年平均温度与降雨量进行了内插。交叉验证结果表明 :对于IDW和GIDW ,二者温度插值的平均绝对误差 (MAE)分别为 2 2 8℃和 0 73℃ ,平均相对误差(MRE)分别为 2 9 0 2 %和 9 4 1% ,降雨插值的MAE值依次为 5 5 2mm和 4 90mm ,MRE值分别为 19 4 3%和 17 80 % ,GIDW明显优于IDW。需要指出的是 :对于降雨 ,当其经纬度和海拔高程的复相关系数大于 0 80时 ,GIDW插值结果优于IDW ;否则相反 相似文献
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癌症已成为危害全球居民健康的重大民生问题,选取合适的空间插值方法分析小区域癌症数据的空间特征可对区域性癌症防控工作的有效开展提供依据。本研究以湖南省苏仙区2012和2016年以村为单位的肺癌死亡率数据为研究对象,以平均误差和均方根误差为评价指标,对反距离加权（IDW）、普通克里金（OK）、趋势面分析（TSA）、多元线性回归（MLR）与协同克里金（CK）五种典型空间插值方法进行精度效果对比及参数优选,并结合不同插值方法的优缺点,确定癌症数据的最优插值方法。结果表明：插值精度方面,CK法的均方根误差最小、插值精度最高,OK、IDW（幂值=1）和MLR次之,TSA（阶数=5）最低;插值效果方面,五种插值方法的实测值和预测值均显著相关,除CK外,其它四种方法均对死亡率低估程度较大,CK和OK插值结果的空间分布效果更好。同时考虑空间因素和影响因子的CK方法是小区域苏仙区2012年、2016年肺癌死亡率最优插值方法,应用该方法可对区域性癌症防控工作的有效开展提供最优的技术支撑。本论文的研究思路也可为小区域癌症数据空间插值方法及参数优选提供参考。 相似文献
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自适应的IDW插值方法及其在气温场中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
反距离权重(Inverse Distance Weighting,IDW)插值通常采用距离搜索策略选择插值参考点,当采样点集分布不均匀时,距离搜索策略使得参考点聚集一侧影响插值精度。自然邻近关系具有良好的自适应分布特性,可有效地解决参考点分布不均匀问题。结合自然邻近关系,提出自适应的反距离权重(Adaptive-IDW,AIDW)插值方法。首先对采样数据构建初始Delaunay三角网,然后采用逐点插入法,将待插值点插入初始Delaunay三角网中,局部调整得到新的Delaunay三角网,以待插值点的一阶邻近点作为IDW插值的参考点,使参考点自适应均匀地分布在待插值点周围,再进行IDW插值计算。利用AIDW插值方法对Franke函数、全国气温观测数据进行插值实验,结果表明此方法具有较高的精度,且减少了“牛眼”现象。 相似文献
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以福建省70个地面气象观测资料中的1976年1月、7月平均气温,经纬度,海拔及由DEM所提取的坡向、坡度为数据源,采用反距离权重法、克里格法、协同克里格法等空间插值方法,对1月、7月平均气温进行空间插值,并用交叉验证、平均绝对误差、均方根误差等检验标准对各种插值方法的精度进行比较分析.结果表明:综合考虑了海拔、经纬度、坡度、坡向等影响要素的协同克里格方法用于月平均气温的空间插值相对较好. 相似文献
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耕地土壤速效钾含量的空间预测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用插值方法进行土壤属性的空间预测是土壤学科的研究热点之一,以土壤发生学相关信息作为辅助变量的克里格空间插值方法则少有研究。该文以成土母质多样的湖南省石门县为例,基于GS+、ArcGIS和Matlab,结合成土母质信息的克里格(PMK)插值方法,对研究区土壤速效钾空间分布进行了预测。结果表明,PMK法较好地解决了因成土母质间速效钾含量差异给预测带来的误差,预测精度较反距离权重(IDW)、普通克里格(OK)法分别提高了21.68%、16.43%;PMK法制作的空间预测图中速效钾分布突变而非渐变,较IDW、OK预测结果接近研究区实际情况,进而证明在成土母质较为复杂的地区,PMK法适合对土壤速效钾含量的预测。 相似文献
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《山地学报》2021,(2)
为比较和探讨中高纬度山区多种气温空间插值方法的精度及适用性,本文利用大兴安岭山脉北段及其周边区域气象站点实测气温数据,以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标对六种气温空间插值方法进行精度比较。研究结果表明:(1)反距离权重插值法(IDW)、普通克里金插值法(OK)、样条函数插值法(Spline)三种传统的气温插值方法只能粗略反映气温要素的空间分布状况,不适合气象站点稀少而地形起伏较大的区域。(2)BP神经网络(MAE:0.62℃～1.43℃,RMSE:0.84℃～2.02℃)和线性回归+残差内插的空间插值算法(MAE:0.61℃～1.55℃,RMSE:0.82℃～2.30℃)优于常规的插值方法,且BP神经网络算法能较好地反映研究区地形的高低变化以及山脉的走向。(3)在一天中的12:00—22:00时间段内,六种气温空间插值方法的插值精度与插值效果都不理想。对比六种气温空间插值方法表明,BP神经网络算法对研究区气温空间模拟效果最好,且插值效果与训练样本数量成正比。本文可为中高纬度山区气温空间化研究提供参考。 相似文献
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大样本降水空间插值研究--以2009年中国年降水为例 总被引：5，自引：1，他引：4
以2009年全国2203个气象台站累积降水数据为例,采取逐步抽稀方法,定量分析大样本的数据样本量、样本空间分布、以及不同空间插值方法对插值结果的影响。研究表明：①在随机抽样中,总体而言,平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）随着插值样本量的减小而增加、相关系数递减,特别当抽样比〈20%时,MAE、RMSE显著增加,R2显著减少;②以Thiessen多边形剖分的方式检验随机抽样、等间隔抽样、分区单站点控制面积约束抽样分布的均匀性,经交叉验证后知,样本空间分布对降水空间插值的结果影响比较复杂,并非越均匀越好;③对随机组中抽样比4%的数据和等间隔组,采用Kriging方法插值,插值结果优于IDW方法。以等间隔分布的（50%,50%）（、20%,80%）数据为例,采用IDW、Kriging方法,得到2009年全国降水空间分布图,降水空间分布规律与中国2009年实际降水量分布吻合。 相似文献
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近15a新疆不同类型植被NDVI时空动态变化及对气候变化的响应 总被引：4，自引：0，他引：4
为了研究新疆不同类型植被对气候变化的响应,以地带性划分的植被类型作为研究对象,1998-2012年为时间尺度,利用GIS的空间分析方法结合数学统计方法,分析了新疆各地带植被覆盖变化的时空分布特征;并采用"多元回归+残差插值"的方法,模拟了气温和降水量的空间分布;利用SPOT VGT/NDVI数据以及气候数据(气温和降水量数据),分析了5个不同地带植被的动态变化、年际变化和生长季内各月变化及其对气候变化的响应。结果表明:(1)新疆各地带植被覆盖度存在着显著差异,其中,温带北部草原地带高植被区和浓密植被区的范围较广,植被覆盖度较高,而高寒荒漠地带的极低植被区占该地带面积的一半以上,且植被覆盖度最低。(2)新疆各地带植被覆盖在近15 a间呈波动增加的趋势,5个地带的植被覆盖均有所改善,其中,高寒荒漠地带和暖温带半灌木、灌木地带的植被覆盖改善较为明显,其余3个地带均有少部分地区出现轻微改善现象。(3)温带半灌木、矮乔木荒漠地带,暖温带半灌木、灌木荒漠地带和温带半灌木、灌木荒漠地带4~10月的平均气温呈上升趋势,而温带北部草原地带、高寒荒漠地带对应的平均气温则出现下降趋势。5个地带的降水量在该时段内均表现为下降趋势。(4)基于年际尺度,新疆各地带植被NDVI与气温、降水量的相关性均不显著;基于月尺度,各地带植被NDVI受降水量的影响比气温大。同时,仅有暖温带半灌木、灌木荒漠地带植被NDVI与气温存在1个月的滞后性,其余4个地带对气温和降水均不存在滞后性。 相似文献
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利用新疆93个气象站1961-2010年的逐月平均气温资料,使用线性趋势分析、Mann-Kendall检测以及基于ArcGIS的混合插值法对春、夏、秋、冬四季和年平均气温的变化趋势、突变特征以及各气温要素多年平均值和突变前后变化量的空间分布进行了分析。结果表明：（1）新疆春、夏、秋、冬四季和年平均气温的空间分布总体呈现“南疆高,北疆低;平原和盆地高,山区低”的格局。（2）在全球变暖背景下,1961-2010年新疆春、夏、秋、冬四季和年平均气温分别以0.24 ℃/10 a、0.21 ℃/10 a、0.39 ℃/10 a、0.49 ℃/10 a和0.33℃/10 a的倾向率呈显著的上升趋势,并分别于2004年、1997年、1995年、1985年和1994年发生了突变性的上升,突变后较突变前,各季和年平均气温分别升高了1.5 ℃、0.8 ℃、1.2 ℃、1.6 ℃和1.0 ℃,但气温上升幅度具有明显的区域性差异,其空间分布总体呈现“北疆大,南疆小”的格局。 相似文献
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对研究区气象站点的年均温与其他地理要素进行相关分析,发现温度与高程具有较高的相关系数。在此基础上,设计了使用空间内插方法分别获得研究区气温与高程,再根据内插得到的高程与实际DEM之差对内插得到的气温进行温度梯度修正,以得到实地气温的方法。这种方法可以有效的消除对气温进行内插时,高程要素对其产生的干扰。分别运用IDW、Kriging、Spline3种方法进行插值,比较结果发现IDW法得到的结果最能反映温度随空间位置变化的趋势,较其他两种内插方法具有较大的优势。 相似文献
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新疆气候时空变化特征及其趋势(英文) 总被引：8，自引：1，他引：7
Temperature and precipitation time series datasets from 1961 to 2005 at 65 meteorological stations were used to reveal the spatial and temporal trends of climate change in Xinjiang, China. Annual and seasonal mean air temperature and total precipitation were analyzed using Mann-Kendall (MK) test, inverse distance weighted (IDW) interpolation, and R/S methods. The results indicate that: (1) both temperature and precipitation increased in the past 45 years, but the increase in temperature is more obvious than that of precipitation; (2) for temperature increase, the higher the latitude and the higher the elevation the faster the increase, though the latitude has greater influence on the increase. Northern Xinjiang shows a faster warming than southern Xinjiang, especially in summer; (3) increase of precipitation occurs mainly in winter in northern Xinjiang and in summer in southern Xinjiang. Ili, which has the most precipitation in Xinjiang, shows a weak increase of precipitation; (4) although both temperature and precipitation increased in general, the increase is different inside Xinjiang; (5) Hurst index (H) analysis indicates that climate change will continue the current trends. 相似文献
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基于GIS的农业气候资源区域化问题研究——以甘肃省为例 总被引：10，自引：1，他引：9
在农业气候资源研究中,站点数据的区域化问题是进行资源优化配置和高效利用的一个重要环节。通过采用逐步回归分析与空间插值相结合的方法,以甘肃省及其相邻省区的112个站点1970~2001年31年的月平均温度和降水数据以及计算得到的月平均太阳辐射和潜在蒸散量为数据源,对甘肃省气候资源进行了区域化。对每种气象要素都采用了两种空间插值方法,并对插值结果运用了绝对验证和相对验证两种方法进行了验证和对比。结果表明:温度残差的平均绝对误差(MAE)是Spline< IDW, 其值分别为:0.744℃和0.754℃,平均相对误差(RME)分别为:9.56%和9.66%。降水的平均绝对误差是Kriging温度>潜在蒸散量>降水,但都达到了较高的精度。 相似文献
15.
基于GIS的定位观测数据空间化 总被引：20，自引：3，他引：17
属性数据空间化是当前GIS领域的前沿问题之一。在对中国624个气象站多年平均气温数据空间化过程中,通过使用30秒分辨率的数字高程数据,把气温分解为受经纬度、海拔高度影响的规律性成分和受其它因素影响的非规律性成分两部分,并分别用多元回归和反距离权重内插方法对二者实施空间化,最后将空间化结果进行合成得到基于栅格的中国多年平均气温分布数据。该数据既能反映气温在空间上的宏观变化,又能反映气温在局部地区的微观变化。该方法可供其它类型观测数据空间化、特别是在观测站点稀疏的情况下参考和借鉴。 相似文献
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当前气温插值方法多将高程、经纬度等作为影响因素,无法解决风向、风速对气温空间分布的影响问题。该文提出一种顾及风向和风速的气温空间插值方法:1)根据气象观测站点的风向、风速数据进行插值,生成连续的风场表面;2)基于该风场数据利用高斯扩散模型构建成本表面;3)利用Dijkstra最短路径算法计算观测点与待求点的累计移动成本最短路径(SPOCMC);4)将SPOCMC作为协变量进行薄盘光滑样条插值以实现气温插值。为验证该方法的有效性和可靠性,选取山东省109个气象观测点样本数据,以SPOCMC、DEM和SPOCMC-DEM分别作为协变量对气温数据进行薄盘光滑样条插值,结果显示:SPOCMC-DEM法的MAE和RMSE均值(分别为0.517、0.779)略低于SPOCMC法(0.583、1.016),显著低于DEM法(0.809、1.231),表明添加SPOCMC作为协变量可有效提高气温空间插值的准确性。在江苏省与贵州省的插值实验结果证明了该方法的普适性。 相似文献
17.
基于DEM的地理要素PRISM空间内插研究 总被引：31，自引：7，他引：24
利用PRISM模型基于DEM、站点数据和其它空间数据图层内插了气象要素,以便准确表达其空间分布特征。为了比较PRISM空间内插结果,采用GIS常用的Kriging内插、Spline内插等方法分别对降水和气温站点数据进行空间插补,并对内插结果进行精度分析、DEM空间分辨率的影响分析和各个权重因子的影响分析。分析表明,PRISM方法比其它内插方法能够更加精确地表达气象要素的空间分布,更适合于在地形复杂地区地表参数的空间内插。由于气象要素空间分布的复杂性,PRISM内插方法不能完全表达地表参数空间异质性。以后研究中,应在更小的站点影响单元内考虑更多因子利用PRISM方法进行气象要素的空间内插。 相似文献
18.
利用1951-2010年中国711个气象观测站的月降水资料,对多年季平均降水根据中国农业气候类型进行分区模拟。针对中国降水特点,首先分析了影响各分区降水的地理、地形因素及局部地形因素,利用多项式回归和逐步回归的方法对各分区降水进行了趋势拟合;在此基础上,采用改进的高精度曲面建模(HASM)方法,对各模拟区域去掉趋势后的残差进行迭代修正,并比较验证了模拟效果。同时,为保证HASM在边界附近的模拟精度,根据区域内站点间的距离,对每一分区设置一个缓冲区,将HASM实际插值区域扩展为缓冲区内的部分。模拟结果表明:HASM方法的模拟精度在不同区域不同季节内均比经典的插值方法模拟精度高。利用上述方法分析了同一季节各分区降水的分布特点,并模拟了不同季节内多年平均降水的空间分布状况,模拟结果符合我国降水的实际分布特点。 相似文献
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积温数据栅格化方法的实验 总被引：18，自引：2，他引：16
根据中国 4 0 0多个气象站 1995年的积温数据分析 ,≥ 0℃积温和≥ 10℃积温与经纬度、海拔高度的相关性分别为r2 =0 96 5 6和r2 =0 94 0 2。以≥ 0℃积温数据为例 ,利用聚类分析法 ,将全国分为 7个积温计算区 ,每个区分别构建模型 ,通过“回归方程计算 +空间残差”的方法对全国积温数据进行栅格化。验证结果为 :计算值与实测值之间的线性相关系数r2 =0 9889,平均相对误差 3 5 6 % ,相对误差在 5 %以内的气象站个数占验证气象站总数的 86 %。 相似文献
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DELIANG CHEN LEBING GONG CHONG-YU XU SVEN HALLDIN 《Geografiska Annaler: Series A, Physical Geography》2007,89(4):249-261
A baseline climatology is required in evaluating climate variability and changes on regional and local scales. Gridded climate normals, i.e. averages over a 30‐year period, are of special interest since they can be readily used for validation of climate models. This study is aimed at creating an updated gridded dataset for Swedish monthly temperature normals over the period 1971–2000, based on standard 2‐m air temperature records at 510 stations in mainland Sweden. Spatial trends of the normal temperatures were modelled as functions of latitude, longitude and elevation by multiple linear regression. The study shows that the temperature normals are strongly correlated with latitude throughout the year and especially in cold months, while elevation was a more important factor in June and July. Longitude played a minor role and was only significant in April and May. Regression equations linking temperature to latitude, longitude and elevation were set up for each month. Monthly temperature normals were detrended by subtracting spatial trends given by the regressions. Ordinary kriging was then applied to both original data (simple method) and de‐trended data (composite method) to model the spatial variability and to perform spatial gridding. The multiple regressions showed that between 82% (summer) and 96% (winter) of the variance in monthly temperature normals could be explained by latitude and elevation. Unexplained variances, i.e. the residuals, were modelled with ordinary kriging with exponential semivariograms. The composite grid estimates were calculated by adding the multiple linear trends back to the interpolated residuals at each grid point. Kriged original temperature normals provided a performance benchmark. The cross–validation shows that the interpolation errors of the normals are significantly reduced if the composite method rather than the simple one was used. A gridded monthly dataset with 30‐arcsecond spacing was created using the established trends, the kriging model and a digital topographic dataset. 相似文献