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1.
最优插值法在对中国自动站降水量空间分析中的参数优化 总被引：3，自引：0，他引：3
探讨了利用最优插值对中国3万多个自动站小时降水数据进行空间分析时核心参数(数据信噪比、相关随距离的变化关系等)的优化和确定方法,其中优化的数据信噪比约为0.3,相关随距离增加呈e指数递减关系。研究表明:当站网密度差异较大时,通过确定影响台站数来进行空间插值,一方面可以提高站点稠密区的插值效率,另一方面可以提高站点相对稀疏区的插值精度。另外,探讨了最优插值中初估场对插值结果地影响,认为采用气候标准值生成的初估场能显著降低插值结果的随机误差,其结果比采用同时刻的降水分析场作为初估场更稳定。 相似文献
2.
基于空间插值的风场模拟方法比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
计算流体动力学方法是目前风场空间格局模拟的主要方法之一,该方法由于受到软硬件局限,多应用于小尺度的风场模拟及分析。该方法精确程度极大地依赖于3D建模的精细程度和迭代计算模型的准确程度,与现实风场的发育过程存在明显差异。而随着物联网技术的发展,我们可通过大量的现场传感器进行风场数据的实时采集,为风场动态实时化模拟提供精确的参数。为了确定风场动态实时化模拟的最佳方法,本文以中国科学院城市环境研究所园区内32个风场传感器的月平均风速数据为研究案例,综合分析了反距离权重插值、全局多项式插值、局域多项式插值、径向基函数插值、最近邻域法插值、普通克里格插值6种空间插值方法,并采用交叉验证的方法对插值结果进行比较。结果表明,反距离权重插值在模拟的误差范围、模拟的准确度、反映极值的能力上优于其他5种方法,为1:500尺度的风场空间格局模拟提供了参考。 相似文献
3.
针对用于插值的已知点较多时,插值计算需要解算大规模矩阵、计算耗时长甚至无法解算的问题,引入移动曲面的思想,取插值点周边最邻近k个已知点进行格林基函数二维样条移动插值,实例计算结果表示,该方法的插值精度高于Shepard插值法与多项式拟合法的精度。插值范围大及测点数量众多时,该方法仍可用,无需数据分区与光滑接边,与整体插值相比可大大降低计算时间。 相似文献
4.
随着经济的快速发展,中国大部分地区空气污染状况日趋严重。空气污染物浓度插值对于进一步分析污染物时空分布情况,估计不同地区人群的暴露风险,制定防范措施具有重要作用。然而,现有空间插值方法由于没有充分考虑风向和风速因素对于污染物扩散的影响,故直接应用于空气污染物浓度插值,会对插值结果造成不利的影响。因此,本文提出一种顾及风向和风速的空气污染物浓度插值方法（Direction-Velocity IDW,DVIDW）。该方法首先根据离散气象站点处的风向和风速数据建立风场表面,然后利用风场数据计算空气污染物的扩散距离,根据扩散距离计算风场中待求点与采样点间的最短路径距离,最后由最短路径距离替代欧式距离进行反距离加权插值。本文分别采用2组实际空气污染物浓度数据,对DVIDW方法和其他常用的空间插值方法进行实验对比分析,验证了本文方法的可行性和优越性。 相似文献
5.
通过插值、Z文件等方法,对气象数据缺失时地基GPS反演可降水量的方法分长、短时段进行研究,比较不同方法的效果,以此选取气象数据缺失时合适的地基GPS反演可降水量方法。实验表明,在长时段气象数据缺失时,可以采用三次样条对气象数据插值的方法;在短时段气象数据缺失时,可以采用奇异谱迭代对气象数据插值的方法;当缺失数据占原数据比例较大时,可以采用Z文件法计算可降水量。 相似文献
6.
海河流域降水空间插值方法的选取 总被引：27，自引：2，他引：25
在水资源承载力模型的研究中,空间插值可以提供每个计算栅格的气象要素资料。在众多的气象要素空间插值方法中,并没有一种适合每一个气象要素的最佳插值方法,因此在不同的区域进行气象插值时,宜采用不同的方法进行比较,从而得到最佳的插值方法。本文以京津冀地区43个站1961-2000年降水资料为数据源,选用了距离平方反比法(IDS)、梯度距离平方比和普通克里格法。交叉验证结果表明:在海河流域进行降水插值分析时由于各月份降水与高程之间的相关系数较弱,不宜采用GIDS方法;在本研究区内大部分月份降水数据进行对数变换后进行插值,插值精度得到了提升;对于月降水的插值Kriging方法比IDW方法更加优越。 相似文献
7.
针对IGS RTS（real time service）实时数据流产品难以避免的数据中断现象,开展了RTS数据中断修复方法研究,提出“插值修复”方法。在对RTS数据中断的区间分布进行统计分析的基础上,选取15 min为可修复的最大数据中断区间;采用常用的拉格朗日插值方法进行RTS轨道数据中断修复,对不同阶数的插值修复效果进行比较;提出新的基于RTS改正的精密卫星钟差计算方法,采用拉格朗日插值、三次样条插值、线性插值和线性拟合等方法进行RTS钟差数据中断修复和结果对比;最后利用IGS跟踪站观测数据和修复后的RTS产品,进行静态模拟动态的准实时PPP实验,对“插值修复”方法的效果和PPP定位精度进行验证。 相似文献
8.
选取9口固体潮观测井的3种典型水位数据,用5种插值方法进行插值分析。结果表明,三次多项式插值法对少量数据缺失的插值效果最佳;线性插值法对趋势变化大、固体潮汐波动被压制水位的插值效果最好;ARMA模型预测法对固体潮显著、趋势变化平缓水位的插值效果最佳;线性插值和ARMA模型预测法对固体潮清晰、短期起伏波动水位的插值效果各有其优势。 相似文献
9.
日降水量的空间插值方法与应用对比分析——以深圳市为例 总被引：7，自引：0，他引：7
综合分析了四种空间插值方法,即距离权重倒数法、局部多项式法、普通克里金法和考虑海拔的协克里金法的特点,并以深圳市36个雨量站2006年雨季27天的日累计降水量数据为实例进行了研究和验证,采用交叉检验的方法对插值结果进行比较。研究表明,四种方法均能反映降水总体情况,但插值曲面相对真实曲面较平滑,距离权重倒数法的插值曲面最为平滑;多项指标比较显示,克里金法优于距离权重倒数法和局部多项式法。与普通克里金法相比,考虑海拔的协克里金法对插值精度没有明显提高。依照雨量站海拔、日均降水量分别对插值结果数据分组统计比较表明,海拔高的雨量站插值结果普遍大于实测结果,海拔低的雨量站则相反;日均降水量较大时(>50mm),插值误差明显增大。 相似文献
10.
基于TRMM数据的福建省降水时空格局BME插值分析 总被引：1，自引：0，他引：1
传统空间插值方法可获得福建省区域内降水的总体分布,但该地区气象站点较稀疏且分布不均,导致该区域内降水的空间插值结果误差较大。为提高插值精度,本文利用TRMM卫星数据以弥补站点数据的不足,尝试将TRMM数据作为"软数据"、台站数据作为"硬数据",两者相结合后采用贝叶斯最大熵(Bayesian Maximum Entropy,BME)方法对福建省降水的时空格局进行分析。以2000-2012年近13年20个气象站点的年降水量和月降水量为基础数据,分别利用普通克里格法(Ordinary Kriging,OK)和TRMM为"软数据"的BME插值法,分析福建省多年降水的时空分布格局,并对2种方法的插值结果进行比较。结果表明:在时空分布上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果能更好地体现降水的局部差异特征;在误差评价上,以TRMM数据为辅助变量的贝叶斯最大熵插值结果的MAE和RMSE较小,表明TRMM数据作为"软数据"参与插值的BME方法可以在一定程度上弥补站点数据的不足,有效降低预测结果的绝对误差。通过对福建省降水插值的时空分布格局分析和误差评价可看出,BME插值法通过对基础台站数据,以及TRMM卫星产品数据的利用,使降水的时空分析结果更加真实客观,同时,为TRMM卫星降水数据的应用提供了一个新思路。 相似文献