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1.
基于GIS的气温和降水推算方法研究 总被引：6，自引：2，他引：4
针对开展乡镇天气预报对高精度逐日气象要素输入值的需求,以辽宁地区为例,选用克立格法(Kriging)、距离权重反比法(IDw)、带高度梯度订正的距离权重反比法(GIDW)及样条函数法(spline)4种插值方法,进行有限气象站点1～12月逐日气象要素空间插值方法研究并对估值进行检验.结果表明:对温度而言,GIDW方法估值精度较高,插值结果分布趋势也较为接近实际站点的分布;对降水而言.IDW估值精度高于其他插值方法,更适合于日降水量的空间插值. 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
3.
暴雨是四川省主要的灾害性天气之一,每年由暴雨引发的次生灾害在全省造成严重的人员伤亡和经济损失。本研究利用四川省5006个气象站逐日降水量资料,采用距离权重反比法(IDW)和普通克里金插值法(Ordinary Kriging)法对2018年8次区域性暴雨过程降水分布进行计算,统计出不同降水等级的面积及面积比例,并对两种插值方法的的计算精度进行了评估。结果表明:(1)在8次区域性降水过程中的距离权重反比法(IDW)和普通克里金插值法(Ordinary Kriging)法的平均相对误差均低于7%,有较高的计算精度;(2)2018年区域性暴雨降水主要分布于盆地西北部、盆地南部和盆地东南部地区,川西高原与攀西地区降水量相对较小;(3)8次区域性暴雨过程中,过程累计降水量>50mm的面积在20247~158144km2,面积比率在4.17%~32.54%。分析发现,暴雨面积能更较好的反映出一场暴雨天气过程的影响范围,同时也可以作为区域暴雨的判别指标。 相似文献
4.
为了提高气象要素空间化的精度,本文提出通过预先对气象数据进行处理,然后再进行空间化,以比较直接插值与原始数据处理之后再插值的精度的变化。文中采用数据为全国743个常规气象站40 a(1961—2000年)整编气象资料及2005年的常规气象资料;插值方法有反距离加权法(IDW)、克立格法(Kriging)和样条函数法(Spline);数据预处理方法采用距平处理。结果发现:使用IDW、Kriging和spline对平均温度距平进行插值精度比较,发现IDW方法最优;温度距平精度的提高比降水和相对湿度要好;降水距平误差呈现由东向西递增的趋势。由此可见,对气象要素做距平处理可以有效提高插值精度。 相似文献
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6.
文中基于数字高程模型,建立了多元线性回归插值模型(MLR)和PRISM空间插值方法,并与传统的反距离权重法(IDW)和普通克里金插值法(OK)进行比较.结果表明:1)江西省5月、7—10月降水量与海拔高度存在显著的相关性,与坡度、坡向无明显相关.2)从插值精度来看,3—9月PRISM和MLR空间插值精度明显优于IDW和OK,冬半年IDW和OK插值精度略高于MLR和PRISM;4种插值方法的年降水量插值精度排序为PRISM>MLR>OK>IDW;PRISM和MLR在高海拔地区的插值精度远高于IDW和OK.3)从插值效果来看,4种插值方法的降水空间分布具有一致性,MLR和PRISM优于IDW和OK. 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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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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《干旱气象》2020,(4)
利用1988—2017年浙江省68个国家气象观测站气温和降水数据,分别采用ANUSPLIN、反距离加权(IDW)和普通克里格(O-kriging)3种方法,估算夏季平均气温和降水量空间插值。同时,应用交叉验证方法评价3种方法的精度差异,并进行空间误差分析,探讨符合浙江复杂地形条件和气候背景下的气象要素空间插值最优方法。结果表明:(1)3种方法对气温和降水的插值精度总体接近,空间分布较为一致,但对于要素空间异质性大的区域,ANUSPLIN在细节上的表现明显优于IDW和O-kriging方法。(2)ANUSPLIN对气温和降水的插值精度均高于IDW和O-kriging,气温的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均小于0.5℃,其中气温RMSE表现为:ANUSPLIN(0.381℃)O-kriging(0.459℃)IDW(0.463℃)。降水RMSE表现为:ANUSPLIN(37.8 mm)O-kriging(42.2 mm)IDW(49.1 mm)。(3)平原地区的平均气温插值误差低于山区;降水误差空间分布沿海地区误差最大,出现明显低估值。总体来说,ANUSPLIN更适合浙江复杂地形条件和气候背景下的气象要素空间插值处理。 相似文献
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复杂山地环境下气候要素空间插值精度比较研究 总被引：2，自引：0，他引：2
空间插值可以提供每个计算栅格的气候要素资料,该文运用反距离加权插值法（IDW）、普通克里格插值法、薄盘光滑样条函数拟合法3种空间插值方法,对1971--2000年西南地区复杂山地环境下92个气象站点温度、降水以及相对湿度的各月气候平均值和多年平均值进行了空间插值。并进行了交叉验证和随机站点验证,运用绝对平均误差（MAE）、相对平均误差（MRE）及均方根误差（RMSE）作为插值精度检验的标准。结果表明：插值方法中,薄盘光滑样条函数插值法在山地环境下对3种气象要素的插值精度是最优的,特别是对于温度和降水,而对于相对湿度3种方法差别不大,都可以满足精度要求;在时间尺度上,对于温度相对较低、降水量相对较小的冬季,3种插值方法插值精度都相对于夏季和年平均明显较差,相对湿度插值精度季节差异不明显。 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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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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气温数据栅格化中的几个具体问题 总被引：22，自引：3，他引：22
用地理信息系统软件ARC／INFO及4种空间插值方法，对中国617个气象站30年平均气温数据和1961年平均气温数据的栅格化试验发现，克立格插值方法的精度最高，反距离权重法次之，样条插值法的精度第三，趋势面插值方法的精度最低。利用多年平均气温数据和年平均气温的距平值进行气温数据的栅格化，虽然可以减少分析和计算量，但栅格化结果的精度比利用年平均气温数据直接进行栅格化的精度要低。气象站的实际高程与气象站经纬度对应的数字高程(DEM)上的高程不完全一致，但气温数据的栅格化完全依赖于DEM，用气象站实际高程建模进行气温数据栅格化的精度比用与气象站经纬度对应的DEM上的高程建模进行气温数据栅格化的精度要高。 相似文献
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利用重庆地区1999年和2018年气象数据, 分别采用薄盘光滑样条、协同克里金、普通克里金、反距离加权4种方法, 从年和月两种尺度对气温、降水、太阳总辐射三个要素进行空间插值; 采取交叉验证方法, 用MAE、MRE、RMSE评估插值精度, 确定各要素最优插值方法。结果表明: 气温和太阳总辐射最优插值方法为薄盘光滑样条, 降水为反距离加权; 插值精度上气温、太阳总辐射高值月份优于低值月份, 降水则相反, 但三个要素均表现出年尺度优于月尺度。MRE检验表明, 插值精度为气温>太阳总辐射>降水, 1999年年尺度插值精度分别为1.86%、4.60%、6.87%, 月尺度插值精度分别为2.79%、5.82%、17.42%;2018年太阳总辐射年、月尺度插值精度分别为3.03%、4.88%, 区域站加密后气温、降水年尺度插值精度分别为2.03%、11.20%, 月尺度对应插值精度分别为3.20%、23.14%。 相似文献