四种气温空间插值方法适用性分析

探讨不同地貌类型区各种气温空间插值方法的精度及其适用性,为环境科学、生态学和地理学等区域性研究提供气象要素空间插值方法选择依据。基于地面气象站点实测气温数据,采用Kriging、IDW、Spline和TPS四种空间插值方法对三江源区、横断山区、内蒙古草原和松嫩平原等热点研究区域进行气温空间插值精度对比分析。结果表明:①TPS插值法引入高程作为协变量提高了插值精度,适用于如青藏高原东南缘地形起伏较大、地域范围较广的区域,但在干热河谷等特殊地理环境中,插值精度有所下降且存在低估现象;②Kriging插值精度高于IDW和Spline,适用于地势平坦的松嫩平原等区域;③IDW和Spline插值法对气象站点分布和密度要求较高,适用于气象站点密度大且地形起伏较小的区域。4种气温插值方法中,TPS插值法精度最高,其次为Kriging插值法,IDW和Spline插值法精度相当。     

GANs与GRBFNN在空间插值中的对比分析

为了进一步提高空间插值的精度,搭建生成对抗网络(GANs)、最小二乘生成对抗网络(LSGANs)及Gauss径向基神经网络(GRBFNN)。使用国家气象科学数据网1960—2013年619个气象站点数据的平均值,将上述3种深度学习模型对降水量和平均气温的插值结果与普通Kriging(OK)及反向距离加权(IDW)的插值结果进行对比分析,并进行交叉验证。结果表明:全国气象站点降水量和平均气温数据的空间插值中,IDW法优于OK法。当训练样本较多时,LSGANs模型空间插值表现最好;当训练样本数量较少时,GRBFNN的插值精度最高。高程对平均气温的插值精度影响较大,对降水量的插值精度影响较小。LSGANs和GRBFNN深度学习模型有助于拓展空间插值的思路和应用范围,具有很好的前景。     

高精度曲面建模与经典模型的误差比较分析

通过数值实验， 比较分析了高精度曲面建模（HASM）与TIN，Cubic，Spline，IDW和Kriging等经典模型的模拟误差. 误差分析结果表明， 当采样间距为2h，迭代次数为64时， HASM的平均绝对误差是TIN的1/47470，Cubic的1/4941，Spline的1/2746，IDW的1/449520，Kriging的1/450530； HASM的平均相对误差是TIN的1/52170，Cubic的1/6206，Spline的1/3707，IDW的1/573252，Kriging的1/575049. 虽然HASM具有自动捕捉峰值、消除边界振荡和精度高等非常好的数值特点，但存在运算量较大的问题.     

高精度曲面建模:新一代GIS与CAD的核心模块

在数值实验的基础上,将高精度曲面建模(HPSM)改进为迭代求解微分方程的过程.误差分析结果表明,改进后的HPSM模型在迭代模拟20次时,其相对误差较TIN模型减小317倍、较Kriging模型减小357倍、较Spline模型减小43倍、较IDW模型减小937倍;其绝对误差较TIN模型减小352倍、较Kriging模型减小334倍、较Spline模型减小41倍、较IDW模型减小919倍.HPSM精度大幅度提高的理论根源分析表明:(1)虽然HPSM模型首先需要根据采样数据,运用插值方法计算其数值模拟方程组的系数矩阵和常数项矩阵,但插值方法的选择并不影响HPSM的模拟精度,只影响HPSM的收敛速度,好的插值方法,可以减少迭代次数,减少计算量;(2)虽然HPSM在模拟边界时受制于插值方法,但无论边界有多大振荡,HPSM通过若干次迭代模拟以后,都可以保证区域内部模拟值不再振荡;(3)HPSM只要迭代模拟足够的次数,就可以彻底解决通常数值模拟中的峰值削平现象;(4)数据分辨率几乎不影响HPSM的模拟精度;(5)采样间距几乎不影响HPSM的模拟精度.HPSM在理论上解决了长期以来困扰计算机辅助设计系统(CAD)和地理信息系统(GIS)的误差问题及其应用中的多尺度问题.     

基于Kriging模型的地面气温空间插值研究

基于中国气象局提供的全国192个气象观测站的日均地面气温(SAT)数据,利用Kriging模型对研究区域内任意位置SAT进行插值评估.为了使应用于Kriging模型的试验数据满足弱平稳性,首先使用傅立叶级数拟合并去除原数据中的年趋势;并根据各位置的地理坐标,包括海拔和经纬度,拟合出研究区域的空间趋势.反距离加权(IDW)插值法作为比较对象也被应用于试验中.采用交叉验证的方式,将192个观测站依次作为目标点进行插值并与该站的实际数据比较,计算各站插值评估的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE),从而比较两种方法的精确度.结果表明Kriging模型在174个观测站得到的插值结果优于IDW插值法.并且,在Kriging过程中,去除时间趋势和空间趋势对准确获取研究区域内的空间相关性起到了重要作用.     

亚热带常绿阔叶林幼树与灌木的地上生物量模型

【目的】准确估测亚热带常绿阔叶林木本植物幼苗、幼树及灌木的地上生物量,为森林生态系统的经营管理提供理论参考。【方法】通过采样准确获得九连山39种木本植物746个单株样本的地径(d)、树高(h)和木材基本密度(ρ),以及各器官(叶、枝、干)的地上生物量观测值,并按生活型将样本分为乔木组、小乔木组和灌木组3类,分别以d²、ρd²、d²h和ρd²h为自变量拟合模型,根据拟合模型的R²值和估计值的标准误(SEE)选择最优生物量模型。【结果】九连山常见木本植物的木材基本密度在0.459～0.784 g/cm³之间; 推导的64个生物量模型都具有较高的R²值和较低的SEE值,据此选择出16个最优生物量模型。其中,小乔木组和灌木组的叶片和枝条生物量在只含自变量d时具有较高的R²值,而乔木组和小乔木组树干以及总的地上生物量在含自变量d、h和ρ时具有较高的R²值和SEE值。【结论】研究拟合的模型可准确估算该地区及相似地区常见木本植物幼苗、幼树及灌木的地上生物量。     

联合LiDAR和多光谱数据森林地上生物量反演研究

【目的】森林地上生物量的准确估测对于实时掌握全球碳储量变化及应对气候变化有着重要的意义。组合多种遥感数据特征优选,分类建模反演森林地上生物量,是提高森林地上生物量精度的有效方法。【方法】以根河市大兴安岭生态观测站寒温带天然林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)、Landsat8 OLI两种遥感数据源结合55块地面调查数据,采用偏最小二乘算法优化筛选变量,再以线性多元逐步回归和快速迭代特征选择的最近邻算法(KNN-FIFS)构建模型,在两种数据源的不同组合方式下进行森林地上生物量反演。【结果】①基于线性多元逐步回归模型下的单一LiDAR数据反演精度决定系数(R²)为 0.76,均方根误差(RMSE)为 21.78 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为 0.24,RMSE为39.27 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R² 为 0.84,RMSE为18.16 t/hm²;②基于KNN-FIFS模型下的单一LiDAR数据反演精度R²为 0.74,RMSE为23.83 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为0.60,RMSE为 29.63 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R²为0.80,RMSE为21.15 t/hm²。【结论】①特征优选支持下的3种组合方式中,LiDAR和Landsat8 OLI两种数据的组合在两种模型中反演精度均最高,其中线性多元逐步回归模型的反演精度最高,说明LiDAR和Landsat8 OLI数据组合,激光雷达与光学数据优势特征互补,协同反演可有效提高森林地上生物量的反演精度;②单一数据源反演森林地上生物量精度中,LiDAR数据比Landsat8 OLI数据在两种模型反演精度中均较高,这与LiDAR数据空间分辨高、可获得垂直结构特征参数有关。     

青钱柳幼林地上部分生物量生长模型研究

【目的】青钱柳是我国特有的珍稀多用途树种,研究青钱柳幼树地上部分生物量生长规律,为发展叶用林提供依据。【方法】以6年生的青钱柳人工幼林为研究对象,对其生长特性及生物量的分配进行了研究,同时选取了37株样木进行地上部分生物量及相关测树因子的分析评价,从19个生物量模型中进行筛选,构建了青钱柳人工林各生物量组分及地上部分生物量与相关测树因子的预估方程。【结果】青钱柳幼林地上部分生物量(W)与胸径(D)具有高度相关性,筛选的4个模型均以胸径作为自变量,则:①干生物量模型 W=0.15 D^2.1, R²=0.982;②枝生物量模型 W=0.05 D^1.88, R²=0.864;③叶生物量模型 W=0.07 D^1.55, R²=0.802;④地上部分生物量模型 W=0.28 D^1.95, R²=0.976。【结论】不同密度下6年生青钱柳幼林生长尚未郁闭,受密度效应的影响较低,胸径、树高和单株材积的总生长量之间差异不显著,单株和林分生物量分配模式基本相似,地上部分各器官生物量分配由大到小表现为干(73%)> 枝(16%)> 叶(11%)。     

基于连清数据的湖南森林碳密度估计及变化特征分析

【目的】通过碳密度时空分析、驱动因素分析,探索科学适用的基于森林资源连续清查资料的大区域森林碳汇功能监测方法。【方法】以湖南省1999—2014年4期6 615块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,采用Pearson相关系数,在5种理论半方差模型精度比较分析基础上,选取预测性能最高的模型进行森林碳密度克里金内插、时空分析、驱动因素分析。【结果】5种理论半方差模型预测精度按照从高到低排序为:球体模型>指数模型>圆形模型>线性模型>高斯模型。1999、2004、2009、2014年湖南省森林碳密度分别为17.156、17.938、18.491、20.489 t/hm²,标准差分别为13.309、15.499、16.211、17.141 t/hm²。1999—2014年,湖南省森林碳密度呈稳步上升趋势,空间聚集性减弱、破碎化趋势增强; 1999—2014年,湖南省森林碳密度在空间分布上整体呈现出西部、南部、东部较高(>20 t/hm²),北部、中部较低(5～20 t/hm²)的空间分布格局。1999—2014年,森林碳密度与植被覆盖度、坡度、土壤厚度始终保持正相关关系,与灯光亮度的相关性在1999、2004年为负相关,在2009、2014年则为正相关。【结论】湖南省碳密度的时空变化受林业政策调整和社会经济条件变化的双重影响,应加强退耕还林、公益林生态效益补偿的力度,巩固集体林权制度改革成果。     

基于卫星跟踪的钳嘴鹳家域研究

【目的】钳嘴鹳(Anastomus oscitans)是近年来在国内出现的新分布种,也是高致病性禽流感病毒H5N1的宿主。掌握钳嘴鹳空间活动分布及变化规律,揭示其与家禽养殖区的空间关系,为家禽管理和禽流感防控提供依据。【方法】2016—2018年,在云南蒙自捕捉11只钳嘴鹳并为其佩戴了卫星跟踪器,采用动态布朗桥模型对其中5只符合数据分析要求的钳嘴鹳进行了家域计算,并在ArcGIS中通过叠加分析探究钳嘴鹳家域和养鸭场的空间关系。【结果】①钳嘴鹳的家域主要位于长桥海和大屯海两个湖泊周边区域,核心区域(核域)主要集中于长桥海的南部和东南部以及大屯海的南部和西北部区域;②钳嘴鹳(n=5)年平均家域和核域面积分别为(45.65±17.57)km²和(1.98±1.19)km²,核域仅占家域面积的4.34%;③家域和核域面积在个体间差异均较大,年家域面积最大为70.93 km²,最小仅为22.16 km²;年核域面积最大为3.67 km²,最小为0.51 km²;④单因素方差分析表明,钳嘴鹳家域面积季节间差异性不显著(F=2.607,df=3,P>0.05);核域亦不存在显著季节性差异(F=1.832,df=3,P>0.05),但夏季明显大于其他季节;⑤所有养鸭场均分布于钳嘴鹳家域范围内,有3处养鸭场和钳嘴鹳的核域在空间上高度重合,表明在研究区域内存在极大的禽流感传播风险。【结论】建议当地养殖方式由开放式放养转为封闭式圈养。今后应加强钳嘴鹳的种群监测工作,系统开展钳嘴鹳卫星跟踪研究,从而全面了解国内钳嘴鹳的分布和扩散动态,提高禽流感防控能力。     

复杂山地环境下气候要素的空间插值方法比较研究

复杂山地环境下气候要素的空间插值长期以来是地理科学研究的一大热点和难点问题.该文以中国康滇区为研究区域,以康滇区基准气象站点的分布图和1 km精度的数字高程模型为实验数据,借助传统的普通克里格法和反距离加权法以及将海拔高程引为变量的薄板光顺样条插值方法,对多年月平均温度和降水量进行空间插值方法的比较研究.结果表明,康滇区温度的空间分布呈现出明显的地带差异,而降水量的空间分布没有明显的地带差异;均方根误差等统计指标评价薄板光顺样条插值方法的插值精度最高.与普通克里格法和反距离加权法相比,薄板光顺样条插值方法更适宜用于复杂山地环境下气候要素的空间插值.     

山东省多年气象要素空间插值方法比较研究

针对山东省境内气象站点分布比较稀疏的情况,以1990～2001年山东省17个气象站点的年平均降水和温度为基础数据,分别建立了平均降水和温度与海拔、经纬度和植被指数(NDVI)之间的回归方程;在此基础上建立模拟站点以增加气象数据的信息量。分别采用反距离加权法(IDW)、径向基函数法(RBF)和普通克里格法(OK)3种插值方法进行比较插值分析。结果表明:模拟站点的加入大大提高了插值的精度;采用的3种插值方法中,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。     

基于DEM的广东省平均气温空间插值Ⅰ——研究方法

以广东省为研究区域．利用地理信息系统软件ArcGIS9．3,分别运用样条函数法、反距离权重法、普通克里格法对广东省及周边的60个气象站点2003—20｜2年的月平均气温进行空间插值,并根据气温垂直变化规律利用数字高程模型对插值结果进行了修正．采用平均绝对误差和均方根误差对插值结果进行精度评估。试图探索最适合广东省气温空间插值的方法．并通过引入数字高程模型提高插值精度。     

降雨空间插值方法及在清江流域的应用

将普通克里格法、协同克里格法和反距离加权法3种空间插值方法应用于清江流域的降雨空间插值,比较了它们的应用效果,并分析了它们插值效果不同的原因.其中协同克里格法在应用时考虑了海拔高度对降雨量插值结果的影响.结果表明,两种克里格方法的插值结果的误差要远远小于反距离加权法,并且插值所得到的等雨量线更光滑.对于两种克里格方法,协同克里格法要优于普通克里格法,前者比后者的MAE值要小10%.反距离加权法明显不如两种克里格法的原因是该方法不能准确反映相邻站点的空间依赖关系.而协同克里格法优于普通克里格法是因为协同克里格插值法考虑到了地形对降雨量的影响,因而更适用于清江流域这样的山地流域.     

基于矩阵分解的降水时空插值方法

为了提高基于雨量站网观测值估算降水空间分布的精度,同时考虑降水的时序发展趋势和站点空间分布,将传统的插值方法(反距离权重法、普通克里金法)和Funk矩阵分解(Funk-SVD)模型结合,提出了一种基于矩阵分解的插值方法,并采用黄河流域小浪底到花园口区间2009-2012年多场降水的日观测数据进行了精度检验.结果表明,通...     

降水空间插值方法应用研究——以黄河源区为例

使用反距离加权法、张力样条函数法和普通克里格法对黄河源及其周围地区65个气象站点1990～2001年12年间月平均降水数据进行空间插值,并对模拟结果进行了交叉检验和站点检验.3个检验标准的检验结果表明:3种插值方法的结果都基本能反映黄河源区降水的大体空间分布规律,而普通克里格法略优于其他两种方法.研究结果表明:样本本身的空间分布在很大程度上影响插值精度,台站的密度对插值效果的影响也非常显著.给出了黄河源区年平均降水空间分布图.     

基于Pair Copula函数的空间预测模型及其应用

对于空间数据的插值预测,大多采用传统的空间插值方法如反距离加权插值法和克里金插值法,这2种方法在边缘分布或存在异常值的情况下会导致预测精度相对较低;采用基于Copula理论的方法克服了这一问题。通过Pair-Copula函数描述了空间相依结构并利用MCMC方法(贝叶斯估计法)估计参数,讨论基于空间数据对未观测位置相关数据进行了空间插值预测;结合重庆市雾霾数据对该方法与反距离加权插值法、普通克里金和泛克里金插值法进行比较,结果发现基于Pair-Copula函数的空间预测模型具有更高的精度。     

基于DEM的广东省平均气温空间插值Ⅱ——研究结果

以广东省为研究区域,利用广东省及周边的60个气象站点多年月平均气温数据,根据气温垂直递减规律引人数字高程模型对气温的空间插值结果进行修正。结果表明。基于数字高程模型的插值修正方法可以提高气温空间插值的精度．其中Spline方法的平均绝对误差由0．49降到了0．32．均方根误差由0．57降到了0．36;反距离权重法法的平均绝对误差由0．47降到了0．31．均方根误差由0．56降到了0．35;OK方法的平均绝对误差由0．48降到了0．33,均方根误差由0．58降到了0．38。在6种插值方法中,考虑了数字高程模型影响的反距离权重法误差最小．用于广东省气温的空间插值效果最好。     

3种空间插值方法在道路尘中Pb监测数据统计处理中的应用比较

以福建省龙岩市道路扬尘监测分析中的Pb元素质量浓度为例, 选取地统计学中具有代表性的反距离权重法、 径向基函数法、 普通克里格法3种空间插值方法, 进行污染物浓度的空间插值, 通过对插值结果进行交叉验证和评价, 对这3种插值方法进行对比研究. 道路扬尘样本共56个, 其中44个样本用于空间插值, 其余12个样本用于结果验证. 结果表明, 普通克里格法的平均预测误差为-0.129 6, 均方根预测误差为24.19, 与其他两种方法相比, 在检验标准上有明显优势, 故普通克里格法对于描述污染物质量浓度的空间分布趋势效果最佳, 而其他两种方法对Pb元素的空间分布插值精度较差.