基于信息扩散的稀疏数据插值算法

为了解决实际海洋观测资料中存在的零散、稀疏问题,提出了一种基于信息扩散思想的插值方法——正态扩散插值模型。该方法基于模糊映射思想,通过对稀疏数据点的信息进行模糊扩散和插值映射,进而实现有限数据点信息向其邻近区域点的概率插值。运用该算法思想和途径,建立了信息扩散插值正态模型。通过对海温资料的插值试验和对比分析,验证了该方法的合理性和有效性,可为海洋观测资料的客观分析和标准化处理应用提供实用方法和技术参考。     

地统计方法在黑河上游气象分析中的应用比较

选取黑河上游研究区内的气象站,再逐渐增加其周围的站点,通过计算增加站点前后的误差效果,确定最优观测站点集为上游区域内的观测站点.应用3种不同的地统计方法对黑河上游气象要素进行插值,并比较其优劣.结果表明:无论是气温插值还是降水插值,改进的反距离倒数加权法的插值效果均比其他两种方法好;3种方法对气温数据的拟合效果较好,对山区降水事件的拟合能力均不理想.但当仅需要对降雨总量进行预测、计算时,改进的反距离倒数加权法效果较好.     

新疆天山山区降水量插值方法比较

雨量站网通常采用插值法获取降水空间分布信息,但在气象站点分布不均,海拔落差大的复杂山区,普通插值法插值结果精度较低.针对复杂山区,应在普通插值方法的基础上加入高程等地形因素.以我国新疆天山山区及周边44个气象站点57年(1958～2015)的平均年降水量和平均季度降水数据为基础,采用克里金插值法、样条函数插值法、反距离权重插值法、考虑高程的反距离权重插值法以及考虑高程的协同克里金插值法5种方法进行空间降水插值,选用36个为插值站点,8个为检验站点,通过相对误差和均方根预测误差为指标对插值结果进行检验,研究不同插值方法对天山山区降水插值结果精度影响.结果表明:采用混合插值的考虑高程的反距离权重法与考虑地形因素的协同克里金法的插值结果与实际情况较为一致.     

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,通过与Funk SVD模型结合,反距离权重法和普通克里金法在平均绝对误差、百分误差等评价指标上的精度提升均超过15%,改善效果在周围站点分布不均匀或降水量很大的情况下尤为明显,可以大幅度减少传统方法在降水插值过程中的估计误差,提升空间估算的精度。     

集雨农业降水资源评估方法的研究

利用降水和地形资料,建立了定西县及其邻近的２５个观测站点的栅格数字高程模型（ＤＥＭ）、各测站近３４年的实测降水量及其相关信息空间数据库。采用统计模型、空间插值和综合方法,模拟了研究区３４年的年平均降水量、降水变率、降水保证率、丰水年和欠水年的年均降水量,以及雨季（７￣９月）和春小麦生长时期（３月中旬￣７月中旬）的降雨量空间分布,用５个观测站点的降水资料对各种模拟方法进行了精度评估。并且,在不同的空     

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ArcGIS的中国区域降水空间分析及其可视化

ArcGIS是面向企业级地理信息系统软件,空间分析具有科学性和实用性。中国区域降水观测数据具有空间差异大、数据量不足等问题,如何有效地实现空间分析．如何进行可视化显示,是本文研究的重点。本文介绍了ArcGIS用于分析中国区域降水空间分布情况及可视化的效果,分析了软件在使用过程中的优势,对空间插值结果进行了验证。     

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。     

WRF和GLDAS降水数据在黑河上游山区流域的比较与分析

参考黑河上游4站点的观测数据,用包含多统计指标的全面评价方法评价了20042009年WRF制备的5 km,1 h降水数据和空间插值后的5 km,3 hGLDAS降水数据.结果表明两者对降雨的时空分布表现均优.WRF产生的<1 mm和>8 mm降水的总日数、总量更符合实际降水情况,但缺少1~8 mm的降水,春季降水峰值偏大,总降水日数偏少.GLDAS降水和观测的相关系数更高,但年降水量偏少;<1 mm降水日数、总量过多,>2 mm降水日数偏少,春季降水峰值过大.由此两组数据驱动模型模拟时,需考虑数据本身的特点,同时黑河流域仍迫切需要更精确的降水数据.     

东亚及其周边海域的一年大气再分析资料试验与评估

目前东亚及其周边海域还无公开的高分辨率区域再分析资料,但对该地区的高分辨率区域再分析的需求日益增长.该文使用天气研究与预报模式(WRF)和格点统计插值(GSI)同化系统搭建东亚区域再分析系统(EARS),并用三维变分和部分循环同化的方式研制一年再分析试验数据;进而使用气象信息综合分析处理系统(MICAPS)的站点观测资料、欧洲中期天气预报中心再分析5(ERA5)的全球再分析资料、热带降水测量任务(TRMM)的降水资料对一年试验数据进行初步评估.评估结果表明:一年再分析试验数据能较好地表征大气状况,其模拟效果接近甚至优于ERA5;在500hPa层面上,EARS与ERA5所得结果在环流分布上基本一致,但对青藏高原及印度季风区的模拟效果则有差异;在降水评估中,EARS与TRMM的降水分布和强降水中心均能较好地对应.     

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.     

钱塘江流域极端气温和最大降水事件的时空变化

基于1951-2008年钱塘江流域内外15个气象站月极端高温、月极端低温和月最大降水量资料,采用Mann-Kendall趋势分析方法和协克里金插值方法分析了不同区域、不同季节的极端气温和最大降水量的空间分布及变化趋势特征.结果表明:钱塘江流域最大降水量总体呈缓慢减少的状态,而极端气温都有上升的趋势;季节分布上,夏季最大...     

基于Angstrom-Prescott模型和空间插值的山东省月太阳辐射再估算

基于Angstrom-Prescott模型和空间插值法构建了山东省各地的月太阳辐射估算方法,并利用山东省3个国家站（济南、莒县和福山）和菏泽、聊城、淄博及青岛的辐射观测数据验证了估算方法的准确性。首先利用山东省3个国家站1992年—2015年的辐射与日照百分率观测数据,采用最小二乘法拟合得到不同月份Angstrom-Prescott模型系数并以2016年观测数据验证。其次,分别使用不同空间插值法对菏泽、聊城、淄博和青岛进行太阳辐射估算并根据结果选择最优空间插值法。最后,将该方法与其他文献方法进行对比分析。2016年国家站的月太阳辐射估算结果显示其月平均σMRE约为3.5%,σ_RMSE在17 MJ/m²~24 MJ/m²,因此该A-P系数具有较高的准确性。在菏泽、聊城、淄博及青岛4站的估算中选定误差最小(σ_MRE约为7.22%,σ_RMSE约16 MJ/m²~69 MJ/m²)的最小曲率法作为最优空间插值法。与其他文献方法对比的结果表明,基于Angstrom-Prescott模型和空间插值法估算月太阳辐射准确度较高,可应用于其他区域月太阳辐射的估算。     

基于Angstrom-Prescott模型和空间插值的山东省月太阳辐射再估算

基于Angstrom-Prescott模型和空间插值法构建了山东省各地的月太阳辐射估算方法,并利用山东省3个国家站（济南、莒县和福山）和菏泽、聊城、淄博及青岛的辐射观测数据验证了估算方法的准确性。首先利用山东省3个国家站1992年—2015年的辐射与日照百分率观测数据,采用最小二乘法拟合得到不同月份Angstrom-Prescott模型系数并以2016年观测数据验证。其次,分别使用不同空间插值法对菏泽、聊城、淄博和青岛进行太阳辐射估算并根据结果选择最优空间插值法。最后,将该方法与其他文献方法进行对比分析。2016年国家站的月太阳辐射估算结果显示其月平均σMRE约为3.5%,σ_RMSE在17 MJ/m²~24 MJ/m²,因此该A-P系数具有较高的准确性。在菏泽、聊城、淄博及青岛4站的估算中选定误差最小(σ_MRE约为7.22%,σ_RMSE约16 MJ/m²~69 MJ/m²)的最小曲率法作为最优空间插值法。与其他文献方法对比的结果表明,基于Angstrom-Prescott模型和空间插值法估算月太阳辐射准确度较高,可应用于其他区域月太阳辐射的估算。     

雅鲁藏布江中下游地区湿季降雨量的空间分布模型

对于水文气象站点稀少的青藏高原山区,获得较为精确的降雨空间分布信息是进行降雨径流模拟的前提。该文利用GIS手段和多元回归方法,建立了雅鲁藏布江中下游地区旱、偏旱、正常、偏涝、涝等5种类型年份的湿季(5—9月)降雨量的空间分布模型。结果显示:多种地理地形因子对湿季降雨空间分布均有重要影响。统计分析表明:(1)雅鲁藏布江中下游流域地形复杂、降雨站点稀少,回归分析中的地理、地形因子共线性问题突出,方差扩大因子法、Pear-son相关系数法和因子分析法的组合应用是识别和解决共线性问题的有效方法;(2)影响湿季降雨的局部地形因子表达存在着最优空间尺度,15—25km半径范围内的平均坡度、平均坡向、开放度值与降雨也有较高相关性,但考虑其他局部地形因子后,开放度对降雨空间分布的影响可以忽略。     

雅鲁藏布江流域NDVI时空分布及与降水量的关系

对雅鲁藏布江流域归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时空变化特征分析的同时,把流域站点降水量点数据插值成与流域NDVI相一致的空间Grid数据,并对流域NDVI与降水量的关系进行了分析.考虑到降水量插值误差的存在,分析了流域站点NDVI与降水量的关系.结果表明,流域与流域站点NDVI与降水量均具有较强的季节性与时间上的一致性.其线性相关系数与对数相关系数都在0.7以上.     

黑龙江省气象因子插值优化及与落叶松NPP相关性分析

【目的】通过比较不同插值方法模拟黑龙江省气象因子,利用最佳插值结果,探寻落叶松样地气象因子与森林植被净初级生产力(NPP)的关系,为黑龙江省落叶松林的生产经营和管理提供科学参考。【方法】以黑龙江省2010年生长季(5—9月)气象因子(日平均气温、日降水量)及1 521块落叶松林固定样地数据为数据源,分别使用反距离加权(IDW)、普通克里金(OK)、多元线性回归(MLR)和混合插值法(包括回归反距离加权(RIDW)和回归克里金(RK))5种插值方法对生长季月均气温和月均降水量进行插值及比较,以最佳插值方法得到黑龙江省2010年生长季月均气温和月均降水量空间分布。根据东北地区树种生物量异速模型估算落叶松样地单位面积森林地上生物量(AGB)和净初级生产力,并与样地气象因子进行相关性分析。【结果】5种插值方法中RK的生长季月均气温和月均降水量均方根误差(RMSE)分别为0.420和10.110,均优于其他插值方法。生长季月均气温由南至北降低的同时落叶松NPP随之降低,月均降水量自西向东增大,落叶松NPP随之升高。生长季月均气温、月均降水与NPP的Pearson相关系数分别为0.221和0.241,二者P值都小于0.01,呈极显著相关。【结论】考虑地形因子和多元回归模型结果残差的RK方法可以更好地模拟黑龙江省生长季月均气温和月均降水量。生长季落叶松NPP在经、纬度方向上分布趋势与气温、降水量相同,且落叶松NPP与生长季月均气温和月均降水量均有一定相关性,其中与降水量相关性更为明显。