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基于DEM的秦岭温度场模拟 总被引：10，自引：0，他引：10
考虑到秦岭地形对温度场的影响因素,以主分水岭为界分为南北两部分,在普通插值的基础上,采用一种基于DEM的辅助插值方法,同时考虑秦岭南北坡坡向的差异,对秦岭的温度场进行了模拟。采用气象观测站点数据和格网精度为100 m的DEM数据,利用GIS空间分析方法,模拟了秦岭的温度场,并对模拟结果进行了交叉验证分析。实验表明,基于DEM的秦岭温度场模拟,结果较精确地反映秦岭山地的温度场分布特征,同时验证了秦岭对南北气温具有明显的分异作用和气候效应。 相似文献
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不同时间尺度、季节的气温数据表现出不同的空间平稳特征。为探讨分析空间平稳性对气温插值的影响规律,采用趋势线法对气温数据进行空间平稳性探索,并对比分析不同空间平稳性条件下,普通线性回归、普通克里格、回归克里格的气温插值精度及插值结果的空间分布特点。结果显示：冬季日均、月均气温与年均气温呈现空间非平稳,插值精度随时间序列的增长而提高,随着气温数据逐渐趋于稳定,精度提高的幅度逐渐下降;夏季日均、月均气温呈现空间平稳,随时间序列的增长,插值精度的提高并不显著;夏季日均气温各插值方法的插值精度普遍高于冬季日均气温。与普通克里格相比,回归克里格能有效提高空间非平稳数据的插值精度。时间序列的增长削弱了不同插值算法之间的插值精度差异和插值结果空间分布差异。 相似文献
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气温是反映生态环境的重要参数之一,准确估算气温的时空分布对于气候变化研究具有重要意义。论文基于2011—2019年青海省气温实测数据、MODIS产品和SRTM DEM数据,在像元尺度分别开展了晴天条件和有云条件下瞬时空气温度的遥感估算研究,并评价了不同气温估算方法的精度差异,进而通过多元回归模型生成研究区高精度月空气温度产品,对青海省气温的时空分布格局进行分析。研究结果表明,在未使用气温实测数据进行校准的情况下,通过将MOD07_L2大气廓线产品反演的空气温度与MOD06_L2地表温度平均的方法,能够显著提高气温的估算精度。晴天条件下相关系数(r)为0.93,均方根误差(RMSE)为4.71 ℃;有云条件下r为0.89,RMSE为5.16 ℃。在使用气温观测值进行校准的情况下,通过引入高程参数,多元回归模型月尺度空气温度估算的决定系数(R2)和RMSE总体分别保持在0.8以上和2.5 ℃以下。将上述回归模型应用到栅格尺度,从而生成整个青海省高精度卫星过境时刻的逐月气温产品,进而分析其时空分布格局。具体来说,青海省月最高气温出现在7月,全省平均气温为13.59 ℃,最低气温出现在1月,全省平均气温为-9.44 ℃;气温的空间分布主要受海拔控制,全省平均气温直减率为4 ℃/km。上述研究表明MODIS大气廓线产品在全天气气温估算方面具有独特优势,特别是在地面气温实测数据的支持下能够有效降低遥感估算的系统性误差,实现大尺度复杂地形条件下气温的高精度估算。 相似文献
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基于YUE-HASM方法的气温与 降水时空变化趋势 总被引：7，自引：4，他引：3
气温和降水作为最主要的气候要素,其时空变化趋势将直接影响着各种生态系统的结构、服务功能及空间分布变化。经验证,YUE-HASM方法较普通Kriging方法模拟精度高。根据江西省及其邻域范围内1961~2000年的100个气象观测站点每天的气温和降水的基础观测数据、DEM数据,运用YUE-HASM方法分别对江西省20世纪60、70、80和90年代平均气温和平均降水的时空变化趋势进行数字模拟分析。研究结果表明:在1961~2000年的40年间,江西省平均气温和平均降水在时空分布上存在显著变化,60年代为相对暖干时段、70和80年代为相对冷湿时段,而90年代则为暖湿时段。 相似文献
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以浙江省仙居县为实验样区,通过气温空间分布的地形调节统计模型,使用10个气象站(哨)气温资料和4种不同空间分辨率的DEM(5 m,源于1∶1万数字化地形图;30 m,来源于Aster GDEM v2;90 m,来源于SRTMv4.1;900 m,源于GTOPO30’)模拟不同空间尺度年均气温空间分布,比较其误差大小及随宏观地形(海拔高度)和微观地形(坡度和坡向)的分布差异。结果表明:基于4种不同空间分辨率DEM模拟气温呈较大空间分布差异性;随着DEM空间分辨率减小,误差逐渐增加,空间差异性降低。微观地形因子(坡度和坡向)随空间分辨率的变化产生显著变化,明显影响气温空间分布,不同坡度和坡向间年均气温差最高可达到10～12.5℃,最小仅为1.9～2.6℃。 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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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
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以浙江省仙居县为实验区,通过气温空间分布的地形调节统计模型,并使用了10个气象站(哨)的气温资料和不同空间分辨率的DEM(均来源于1:1万的数字化地形图),模拟了不同空间尺度的年平均气温空间分布,比较了它们的误差大小以及随宏观地形(海拔)和微观地形(坡度和坡向)的分布差异.结果表明:基于不同空间分辨率DEM模拟的平均气温呈现较大的空间分布差异性;随着DEM空间分辨率的减小,误差逐渐增加(最大绝对误差为2.04℃,相对误差为15.10％),且空间差异性降低.而且微观地形因子(坡度和坡向)随着空间分辨率的变化产生显著变化,进而明显影响气温的空间分布,不同坡度之间的年平均气温差最大为9.5℃,最小为1.8℃.不同坡向之间的年平均气温差最大为12.2℃,最小为2.4℃. 相似文献
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基于GIS的新疆气温数据栅格化方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以新疆99个气象台站1971-2010年年平均气温为数据源,采用多元回归结合空间插值的方法对新疆区域气温数据进行栅格化研究。建立了年平均气温与台站经纬度和海拔高度的多元回归模型,对于残差数据的插值采用了反距离权重法(IDW) 、普通克立格法 (Kriging)和样条函数法(Spline)3种目前应用广泛的空间插值方法,针对于这3种方法进行了基于MAE和RMSIE的交叉验证和对比分析,结果表明在新疆的年平均气温的GIS插值方案中,IDW方法精度总体要高于其他两种插值方法。 相似文献
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全球气候变化下秦岭南北气温变化特征 总被引：21，自引：1，他引：20
选取秦岭南麓1 000 m划分方案,运用气候倾向率、线性拟合方程、Mann-Kendall非参数检验、小波分析等气候数理统计方法,分析秦岭南北气温变化特征。结果表明:近50 a秦岭南北气候变化具有同步性,增温趋势明显;在气温突变方面,关中地区气温突变(1995年)早于陕南(1998年)。通过近10 a秦岭南北气温时空格局演变分析,认为秦岭地区气温变化符合全球变化规律,其变化是自然因素和人类活动共同作用的结果,在小尺度上人类活动干扰尤为明显(特别体现在快速城市化影响气温上升)。 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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基于GIS的祁连山区气温和降水的时空变化分析 总被引：9，自引：4，他引：5
基于ArcGIS平台Geostatistical Analyst中的Kriging插值方法,和Spatial Analyst中的Surface Analyst,分析了祁连山区18个气象站点1960\_2005年气温、降水的数据,并且空间化显示了各年代间的气温、降水变化。结果表明:①1960\_2005年祁连山区的气温呈显著的上升趋势,升幅基本在0.5 ℃/10a左右,20世纪90年代中期以后气温上升最为明显,变幅最大超过1℃。②祁连山区的气温变化和西北地区的气温变化有很好的同步性。冬季气温分布趋势与夏季相同,但冬季南北坡的温差明显小于夏季。各月的平均气温直减率差别大,冬季气温直减率较低,春季气温直减率较大。③分析了祁连山区降水的累积距平,祁连山的东、中、西三段的降水在80年代以前都是呈下降的趋势,在80年代以后表现为显著增加,并且中部表现最为明显。在祁连山的北坡、南坡和的降水总体趋势变化也是在80年代,在80年代以前呈下降趋势,而80年代后为上升趋势。④祁连山区的降水呈上升趋势,降水具有明显的区域性和季节性, 从东南向西北逐渐减少,冬季降水均在13 mm以下,而在夏季降水量最高可达247 mm。 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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基于贝叶斯最大熵的甘肃省多年平均降水空间化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
贝叶斯最大熵方法可以对具有一定不确定性的“软数据”和认为没有误差的“硬数据”进行插值。对甘肃省1961—1990年52个气象站点的多年平均降水数据进行空间化研究。通过比较普通克里格、共协克里格、三元回归建模后残差插值以及基于贝叶斯最大熵的3种不同软硬数据参与情况下的插值结果,发现考虑降水30 a时间序列不完整性以及辅助变量经验模型不确定性的插值结果的MAE和RMSE,比直接使用多年平均降水数据直接插值的MAE和RMSE小,表明贝叶斯最大熵方法通过对不确定性的考虑可以有效降低预测结果的绝对误差。从降水的空间分布来看,考虑辅助变量DEM的插值结果能相对较好的体现高程对降水的地形影响,尤其分区将辅助变量转换为软数据可以有效体现不同区域高程对降水的不同影响问题。综合误差评价以及降水插值结果的空间分布,认为BME插值过程中可以考虑数据本身以及辅助数据利用的不确定性,使降水空间化的结果更加真实客观,同时为合理利用辅助信息提供了一个新思路。 相似文献
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近32 a中亚地区气温时空格局分析 总被引：3，自引：0，他引：3
中亚地区生态环境脆弱,生态系统对于气候变化的响应非常敏感,但其气候变化的时空格局并不清楚。该区域气象站点分布稀疏、高精度气象数据缺乏,利用单一数据源研究气候变化具有极大的不确定性。因此,结合站点数据和再分析数据探索中亚五国气候变化时空格局具有重要的研究价值。选取31个气象站点数据（OBS）、CRU气象插值数据和CFSR、ERA-Interim和MERRA三套高精度的再分析数据,对中亚地区1980-2011年的年、四季气温的时空格局变化进行分析。研究结果表明：（1） 近32 a中亚年均气温显著升高,增温速率为0.36～0.47 ℃·（10 a）-1,即过去的近32 a中亚地区平均气温升高1.15～1.50 ℃。（2）四季气温变化中春季的增温速率最快（0.71～0.93 ℃·（10 a）-1）,而冬季气温无显著性的变化。（3）中亚中部、南部、西南部、西部地区显著增温,尤其是在1990s后期至2000s前期经历了显著性地增温过程,而中亚其它地区气温无显著变化。 相似文献
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雅鲁藏布江流域NDVI变化与 主要气候因子的关系 总被引：10，自引：3，他引：10
对流域NDVI进行计算的前提下,分析了雅鲁藏布江流域NDVI时空变化特征。时间上,流域NDVI具有很强的季节性。空间上,流域NDVI高值区主要分布于下游与中游的部分地区,而流域中上游与源头NDVI值相对较小。在流域DEM的支持下,把流域站点主要气候因子降水量与平均气温等数据采用Kriging方法插值成与流域NDVI相一致的空间Grid数据。流域NDVI与降水量、平均气温的关系进行F检验与双样本方差分析结果P＝0,表明其相关分析的可信度较高。在0.05的置信水平上对其进行了线性与对数相关分析。结果表明,流域NDVI与降水量的平均线性相关系数达0.8,对数相关系数为0.71;流域NDVI与流域平均气温线性相关系数为0.77,对数相关系数为0.7。 相似文献