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利用2008—2012年福建省气象局自动站小时雨量资料和周宁水电站蓄水资料,选取周宁电站流域内近5年内的30个降水过程,分别采用Surfer二次开发下的12种不同插值方法进行计算,分析比较了关注区域内的面雨量估算值及雨量空间内的分布特点,得出业务工作中相对便捷、有效、准确的区域面雨量插值计算方法。结果表明,在多种插值计算方法中,改进谢别德法、克里格法和径向基函数法不仅估算值相对误差较小,而且绘图效果较好。对于面雨量小于20 mm的降水个例而言,径向基函数计算结果相对误差较小,而大于60 mm的降水个例,克里格插值计算方法则相对最优。 相似文献
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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. 相似文献
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复杂地形区域平均气温空间插值方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用反距离权重、克立格、径向基函数法、三维二次趋势面和地理加权回归5种方法,对云南125个站1月、4月、7月、10月和年的30年平均气温进行空间插值并比较分析发现:反距离权重、克立格、径向基函数法3种常规插值方法对地形复杂的云南气温空间分布模拟精度不高;三维二次趋势面和地理加权回归模型对云南气温空间分布模拟较好,交叉检验结果显示前者的平均绝对误差(MAE)为0.43~1.02℃,均方根误差(RMSE)为0.67~1.77℃,其推算的云南气温栅格数据能较好地反映出云南各地气温的分布和差异;GWR模型对气温的交叉验证在5种插值方法中误差最小,插值结果 MAE在0.65℃以下,RMSE在0.8℃以下;进而使用"地理加权回归模型插值+反距离权重残差内插"叠加法对抽取的10个检验站平均气温进行插值检验,64%的插值结果绝对误差在0.5℃以内,74%的插值结果相对误差在5%以内,且实测值与插值估算值回归关系决定系数R2在0.9以上。 相似文献
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针对内蒙古自治区巴彦淖尔市气象站点分布情况,以2000—2009年9个气象站点(临河,杭锦后旗,五原,磴口,乌拉特前、中、后三旗,海力素,大佘太)的年平均降水和温度为基础数据,通过GIS空间分析中的空间数据插值方法,分别建立平均降水和温度与海拔、经纬度之间的回归方程;在此基础上,建立模拟站点来增加气象数据的信息量。分别采用反距离加权法、径向基函数法、趋势面分析和普通克里格法几种插值方法进行比较插值分析。误差分析表明没有绝对最优的空间插值方法,只有在特定的条件下的最有效方法,对于降水量插值来说三次样条小波插值法是最好的;比较分析的结果表明,模拟站点的加入大大提高了插值的精度,普通克里格法比反距离加权法和径向基函数法具有更为理想的插值效果;并据此理论分析对空间插值在冬季高速公路养护方面的应用问题进行阐述。 相似文献
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基于GIS的新疆多年平均降水量空间插值精度比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
仲嘉亮 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2010,4(4):51-54
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。 相似文献
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为研究新疆地区气温的空间变异性,以新疆66个国家气象台站1981—2010年月平均气温和30 m空间分辨率DEM数据为基础,采用传统插值法、基于DEM多元线性回归插值和基于DEM修正的空间插值方法对新疆区域气温数据进行栅格化,并分析年平均气温与海拔的相关关系。通过采用反距离权重法(IDW),普通克里格法(Kriging),样条函数法(Spline)和趋势面分析法(Trend)4种空间插值方法对气象要素进行直接插值、气温多元回归模型残差结果插值、基于DEM修正插值对比分析。通过针对插值方法进行基于MAE和RMSIE的交叉验证,结果表明传统插值方法、基于多元线性回归和基于DEM修正4种空间插值精度均为IDWKrigingSplineTrend。反距离权重(IDW)空间插值方法最优,基于DEM修正IDW插值、基于多元线性回归IDW插值与传统IDW插值精度分别是0.039、0.477、1.038,插值结果客观的表达了新疆区域气温随空间梯度的变化趋势。 相似文献
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综合分析法在复杂地形气温精细格点化中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
《高原气象》2016,(5)
基于高分辨数值模式预报、数字高程模型和区域自动站逐时气温观测资料,以兼具平原、丘陵、盆地、山地、海岛和海洋等复杂地形的浙江省为研究区域,建立了适用于该地区的综合分析方法,并将该方法与反距离加权插值法、普通克里格插值法和考虑高程的反距离加权插值法进行比较。结果表明:综合分析法能给出最优的格点化温度分析场,考虑高程的反距离加权法其次,最后是反距离加权法和普通克里格法。考虑高程的反距离加权插值法和综合分析法对高海拔无测站区域气温的重建有较为明显的优势。综合分析法获取的温度分析场在山地、海岛和海洋等资料稀少或缺测的复杂地形区域仍旧能保持合理的空间分布状态,对复杂地形资料稀少或缺测地区的插补能力有突出优势。温度资料格点化精度随站点数增加而提高,且当站点数达到一定数值后,精度趋于稳定;综合分析法在站点数达到1000个(站点平均间距约16 km)后就趋于稳定,而其余三种方法在站点数增加到1600个(站点平均间距约13 km)后趋于稳定。 相似文献
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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... 相似文献
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采用反距离权重法和普通克里格方法对26°~34°N, 103°~115°E范围内2004年逐日降水量进行空间插值试验分析, 分辨率为1 km×1 km。采用交叉检验方法和准确率方法对两种方法插值的总体效果及不同等级的降水插值效果进行综合对比。结果表明:两种方法插值效果近似, 插值结果与实测值相关系数分别为0.83和0.82。但对日雨量较大的情况, 两种方法插值效果均有所降低, 相关系数为0.66和0.67。两种方法的实测值与插值结果的相关系数在不同季节非常接近, 并且均以春季最大, 其次为冬、秋季, 夏季相关系数最小; 通过采用平均误差、平均绝对误差和均方根3个指标衡量及不同等级雨量的插值准确率统计比较, 普通克里格方法插值效果略好于反距离权重法。 相似文献
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利用全国660个常规气象站40年(1961-2000年)整编气象资料.采用逆距离权重反比法、样条函数法和普通克立格法等常用的3种插值方法,分析了直接插值法和综合余项法对气温插值的影响,提出了去除气温形成中的确定性部分后,以随机项进行插值可提高气温插值精度。并从空间上、时间上对比眲不同插值方法的误差,最后分析了气象站的空间分布密度对插值方法的敏感性。验证结果表明:除个别月份外,综合余项法的各项平均绝对误差均在1℃以内,比直接插值法减小了0.6～1.6℃,精度提高了38%～85%;且综合余项法的精度不依赖于台站密度的大小、插值方法的不同,具有较高的精确性和稳定性,这说明影响空间插值精度的关键因子并非是气象观测站点密度的提高、空问插值方法的改进。 相似文献
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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。 相似文献
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热量资源是重要的农业气候资源,掌握其精细化分布情况,对于农业气候区划有重要意义,并对农业发展起科学的指导作用,为了得到全国各时间尺度的热量资源精细化资料,需要将不同时间尺度的气象站观测资料估算到无资料的细网格上。本文对比分析了反距离加权法（IDW）、梯度距离平方反比法（GIDW）、样条函数法（Spline）、克里格法（Kriging）和趋势面法估算全国热量资源的效果,采用1998—2007年全国651个基本、基准站的1月和7月平均气温、最高气温进行空间估算试验,用交叉检验的方法分析估算误差及其分布情况。分析结果表明,梯度距离反比法（GIDW）较好地反映了局地地形、海拔高度的影响,误差最小,估算结果最优,GIDW法对热量资源的估算误差较小,相对误差总体不超过5%。基于GIS软件平台,利用1971—2000年全国2346个站的资料采用GIDW法对全国的热量资源进行了估算,得到了年、季、月、旬尺度的平均气温分布图,并制作了稳定通过0,5,10,12,15℃界限温度的初终日序日、初终间日数、积温全国分布图,空间分辨率达0.01°。 相似文献
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基于GIS技术的甘肃省气温空间分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用40 a气象站气温观测数据,结合GIS技术,建立甘肃省气温空间化模型,以高分辨率的DEM作为模型的输入参数实现气温数据的空间化,同时与传统的气温内插方法 (反距离加权法(IDW)、克里格(Kriging)、协同克里格(Co-Kriging))的插值结果进行比较分析,结果反映利用多元回归分析+克里格方法建立的气温数据栅格化结果较好,比传统的气温内插方法插值精度高,插值结果很好的再现了原始测量结果。 相似文献
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依据气温间的空间相关性,将地统计学中的普通克里金法(Ordinary Kriging,OK)引入地面气温资料的质量控制。考虑气温在空间上的连续性,提出一种基于高斯模型改进的普通克里金(Improved Ordinary Kriging,IOK)质量控制方法。为评估该方法的性能,运用IOK法对江苏省67个台站2008年地面日平均气温资料进行质量控制,并与OK法以及反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)进行比较。试验结果表明,IOK法的检验效果优于OK法与IDW法,且稳定性与适用性较高,能有效地标记出气温观测数据中的可疑数据。 相似文献
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以江苏省及周边39个常规气象站点1957—2001年的月平均气温数据和90 m空间分辨率的DEM数据为基础,采用基于DEM的多元线性回归插值方法,分析多年平均气温与海拔、坡度和坡向等地形因子的相关关系,建立适合该区域的多元回归空间插值模型.同时与反距离权重法(IDW)和克里格(Kriging)插值法等传统方法的计算结果进行对比,并用交叉验证方法比较5种插值方法的精度.结果表明:该研究区各月气温递减率在 0.5~0.9 ℃/(100 m) 左右;基于DEM的多元线性回归空间插值方法(MLR)无论从插值效果还是误差精度上,均优于其他传统插值方法.插值结果客观地表达了气温与各地形要素的相关性,反映了气温的空间变异性. 相似文献
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青藏高原气温分布的空间插值方法比较 总被引：66，自引：9，他引：66
使用反距离平方、趋势面、Kriging插值、Cokriging插值和综合方法对青藏高原1961-1990年30年平均1月气温进行空间插值比较研究，其中后两种方法能够把影响青藏高原气温分布的关键因素——高程置于插值算法之中。反距离平方和趋势面插值的结果都与实际情况相差较远；普通Kriging插值能够反映出青藏高原气温分布的一定的空间结构，但结果依然不好；由于考虑了高度变量，Cokriging插值表现出一定程度的性能改进，但因为台站海拔高度偏低，插值结果依然不理想。前4种方法效果不好的原因主要是因为青藏高原上气象台站稀少且高原西北地区无气象台站。综合方法把气温分解为结构化分量和随机分量，使用直减率把气温订正到同一海拔高度后，再对它们做Kriging插值分析，其结果较为正确地反映了青藏高原气温空间分布的特征，误差远小于其它方法。研究结果表明：样本本身的空间分布是影响插值精度的重要因素，合理的采样设计是必要的前提；对于台站稀少的地区，必须把随机插值方法和确定性方法结合起来估计气候变量的空间分布。同时给出了青藏高原1月的气温空间分布状况。 相似文献
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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。 相似文献