基于ANUSPLIN 的降水空间插值方法研究

【目的】对黄淮海平原点状降水数据进行空间插值,筛选最优模型,分析插值精度,为该区域水分供给状况分析、农业干旱研究等提供科学依据与技术支撑。【方法】采用基于样条函数插值理论的专业气象插值软件ANUSPLIN,根据黄淮海平原内457个气象站点1981—2010年连续30年的降水数据,分别以分辨率为90 m、1 km的高程数据作为第三变量,对降水数据进行空间插值,根据误差统计选出最优插值模型,分析不同分辨率的数字高程模型与插值精度的关系;为比较ANUSPLIN插值结果,随机选取29个点的降水数据作为验证集,同时将其与克里金插值方法进行比较。【结果】(1)对所选气象站点数据进行交叉验证发现,相比较克里金插值,ANUSPLIN得到的结果精度更高。冬季降水量较少时的插值精度比降水集中的6—8月份的插值精度高,利用ANUSPLIN对冬季的降水数据插值的均方根误差为0.38 mm,夏季为4.19 mm,克里金方法对冬季降水数据插值后对应的RMSE为0.45 mm、夏季为4.31 mm;(2)DEM分辨率越高,对应的插值精度会有所提升,对夏季降水插值较明显,利用90 m分辨率的DEM对夏季降水插值,RMSE为4.19 mm,1 km分辨率的DEM插值后对应的RMSE为4.24 mm。【结论】通过ANUSPLIN对黄淮海平原的降水插值方法研究,探讨插值精度与DEM分辨率的关系,发现提高协变量数据DEM的分辨率可以获得更高精度的降水栅格数据,相比较克里金方法,AUNSPLIN获得的结果更加细致地描绘出地形因素对降雨空间分布的影响,为黄淮海平原干旱分析、指导当地农作物灌溉生产提供重要的决策支持信息。     

三江源地区温度和降水量空间插值方法比较

以获取三江源地区1971～2000年的各月降水及平均气温的栅格数据为目的,选取青海省及其周边共58个基准气象站点的气候数据,结合100 m×100 m分辨率的数字高程模型（DEM）数据,采用协同克里格（Co-Kriging,COK）和薄盘光滑样条函数（Thin plate smoothing splines,TPS）2种方法进行气温及降水的空间插值。用广义交叉验证（General cross validation,GCV）的最小统计误差筛选最佳模型,用均方根预测误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）比较2种方法的精度。结果表明,①不论是COK还是TPS,引入协变量后模型插值结果的精度更优;②TPS的插值效果显著优于COK：对月均温模型,TPS的RMSE值比COK提高了69.48%,MAE验证指标提高了70.56%;而对于月降水模型,TPS的RMSE值比COK提高了28.07%,MAE值提高了29.06%。     

基于黄土高原多沙粗沙区植被恢复布局及其水文效应评价系统的实现

【目的】建立合理的评价系统,以期在各种土地利用方案和情景下,方便地实现水土保持环境效应评价、流域水文分析以及水土保持措施对区域水资源影响的定量评价。【方法】以黄土高原多沙粗沙区为例,利用TIME组件平台构建了基于GIS的水土保持应用系统,研究基于.NET Framework的黄土高原多沙粗沙区植被恢复布局及其水文效应评价系统的实现;讨论了GIS在水土保持中的应用、水文计算模型与GIS的集成、植被恢复布局及水文效应评价系统的结构框架、数据库设计和系统功能的实现。【结果】该系统充分利用了GIS强大的空间分析、直观的信息表达功能以及数据的存储、处理功能,能方便、快捷地显示和输出水土保持中的多种信息,并利用文字、地图、控件等多种手段进行信息表达。【结论】基于TIME组件开发的GIS模型系统,能够降低开发难度、缩短开发周期。该系统对于水土保持宏观规划的编制具有一定参考意义。     

安徽省热量资源空间分布模型及插值方法研究

【目的】对安徽省热量资源进行栅格化处理,解决无测站地区的热量资源估算问题,为区域农业气候资源评估提供依据。【方法】利用安徽省1971~2000年气象站地面资料,在地理信息系统技术(GIS)支持下,采用多元回归结合空间插值方法,建立安徽省热量资源要素空间分布模型,并比较反距离权重法(IDW)、克里格和样条函数3种空间插值方法的精度。【结果】基于GIS平台,建立了安徽省250 m×250 m分辨率的温度和积温栅格化数字地图。对空间插值方法的交叉验证结果表明,3种空间插值方法的平均绝对误差、平均误差平方的平方根排序均为IDW<克里格法<样条函数法,IDW法效果最优。【结论】应用GIS空间内插技术,构建高分辨率的栅格化热量资源要素集,可有效提高农业气候资源分析和利用的精细化程度。     

基于DEM的榆林市降水空间插值方法分析

【目的】比较4种空间插值方法的插值效果,为分析榆林市降水空间分布特征奠定基础。【方法】采用榆林市45个水文及雨量站点35年(1970-2004年)的降水量观测资料,结合GIS技术,以榆林市1km×1km网格DEM(Digital Elevation Model)数据为基础,建立35年各月平均、年平均降水量与站点坐标、高程之间的回归方程。选取反距离加权法、张力样条函数法、普通克里金法及协同克里金法等4种空间插值方法,对榆林市35个站点的多年平均降水量进行空间插值计算,采用10个站点的降水量数据对插值结果进行验证,并进行对比误差分析,根据插值结果,进一步分析榆林市降水空间分布特征。【结果】考虑了地形因素的协同克里金法插值效果最好,且较为真实地反映了榆林市降水空间分布特征,普通克里金法次之,反距离加权法和张力样条函数法较差。总体而言,4种插值方法均达到了较高的分析精度。插值结果表明,榆林市降水呈现明显的纬度地带性分布特征,且降水受地形、地貌以及季节因素影响较大。【结论】应用GIS空间插值技术,综合考虑地形因素,可以提高研究区域降水空间插值结果的精度,并可为分析该区域降水时空结构特征提供更为精细的数据。     

水稻叶片几何参数无损测量方法研究

【目的】提出实现自然生长状态下的水稻叶片几何形态参数视觉无损测量,为实时监控水稻的生长状况提供准确的数据,也为农学研究者提供新的技术手段。【方法】类似曲线长度细线测量方法,在叶脉上通过手势交互绘制确定一组控制点,插值生成过控制点的3次B样条曲线,调整控制点使得B样条曲线逼近叶脉方式实现水稻叶片长度测量。在叶片最大叶宽处绘制1次B样条曲线实现水稻叶片最大叶宽测量。采用基于4个方向模板运算的距离变换算法对茎叶夹角图像进行骨架信息提取,并利用Hough变换对提取的骨架信息进行直线检测实现茎叶夹角计算。应用BP神经网络、支持向量机回归和随机森林回归算法对样本数据进行训练,以水稻叶片长度、叶片最大宽度作为输入变量对水稻叶面积进行估测。【结果】B样条曲线逼近方式计算的水稻叶长的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.523 3 cm和2.33%,叶宽的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.055 2 cm和6.66%。Hough变换计算的茎叶夹角平均绝对误差和平均相对误差分别为1.27°和2.46%;通过对金优458和中早35两个不同品种结果对比,相较于其他模型,发现BP神经网络模型对叶面积估测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分均为最低,其中JY458品种的均方根误差、平均绝对误差及平均相对误差分别为1.189 2 cm2、1.061 cm2和4.95%,ZZ35品种的均方根误差、平均绝对误差及平均相对误差分别为1.143 1 cm2、0.959 5 cm2和4.85%。【结论】从图像采集到测量操作过程都不与被测叶片器官进行接触,真正意义上实现了对水稻叶片几何形态参数的无损测量,且操作便捷,测量精度高,误差小,完全能够满足农学研究的需求,为其他植物器官的几何形态参数无损测量提供了一种新的普适方法。     

县域耕地土壤速效钾空间预测方法的比较

【目的】筛选出测土配方施肥项目中最适宜的土壤速效钾空间预测方法,为准确预测土壤养分的空间分布提供依据。【方法】以陕西汉中汉台区耕地土壤速效钾含量为研究对象,分别采用反距离加权插值法、径向基函数插值法和普通克里格插值法3种方法,在选取3种方法最优模型参数的基础上,对试验区域内2 022个土壤速效钾样点进行空间插值,并对结果进行验证及评价。【结果】通过对3种空间插值方法进行交叉验证,径向基函数插值法均方根误差为267.349,小于其他2种插值方法;其相关系数为0.687,大于其他2种插值方法。利用分区符合度法和插值结果图进一步验证,结果表明,相对于反距离加权插值法和普通克里格插值法,径向基函数插值法更能反映试验区域土壤速效钾的分布格局。【结论】径向基函数插值法较反距离加权插值法和普通克里格插值法更适宜于试验区耕地土壤速效钾的空间预测;在测土配方施肥项目实施过程中,利用分区符合度验证法对土壤养分空间预测方法进行选择是切实可行的。     

基于WheatGrow和CERES模型的区域小麦生育期预测与评价

【目的】研究小麦生长模型在区域应用中的关键技术,并利用WheatGrow和CERES-Wheat两套模型模拟区域小麦生育期,以检验和评价模型区域应用方法的有效性。【方法】首先利用薄盘样条法（thin plate spline,TPS）对各站点逐日气象数据进行空间插值,得到研究区域气象要素表面数据;其次利用TPS方法对各站点历史多年小麦播种期进行空间插值,并将插值后的结果进行多年平均得到研究区域播种期表面数据;进一步将Markov Chain Monte Carlo（MCMC）方法与生长模型相结合,利用典型站点历史多年小麦生育期实测数据,估算出典型站点的品种参数,并将其作为各省份的代表性生态型品种参数;最后将生成的气象要素和播种期表面数据以及生态型品种参数等输入到WheatGrow和CERES-Wheat模型中,并以栅格为单元进行研究区域小麦生育期的模拟,进一步结合不同站点历史年份的生育期观测资料,检验和评价模型区域应用方法的有效性,并量化区域生育期模拟结果的不确定性。【结果】两个模型在区域尺度上的生育期预测效果均较好,区域尺度上拔节期、抽穗期、成熟期的预测值和观测值之间的R2分别为0.85、0.87和0.86（WheatGrow）,0.87、0.85和0.82（CERES）;RMSE分别为9.6、7.2和6.3 d（WheatGrow）,9.4、7.8和6.6 d（CERES）。另外,WheatGrow模型对抽穗期和成熟期区域预测的准确度略高于CERES-Wheat,但由品种参数导致的区域模拟结果的不确定性也相对较高。【结论】通过气象数据和小麦播期数据的TPS插值技术结合MCMC方法的品种参数估计技术,将基于机理的生育期模型拓展到区域尺度,较好地预测区域小麦生育期,量化了由品种参数导致模拟结果的不确定性,研究结果可为进一步量化中国小麦主产区的区域生产力提供技术支撑。     

应变能最小的保正有理三次样条插值曲线

构造了一种有理三次样条插值函数,该插值函数含有参数,具有较好的可约束性,并简述了插值曲线保正的充要条件和插值曲线的应变能。为构造应变能最小的保正有理三次样条插值曲线,以形状参数和节点处的导数为决策变量,以插值曲线应变能最小为目标函数,以形状参数大于零以及插值函数保正为约束条件,建立了一个优化模型,求解获得应变能最小的保正有理三次样条插值曲线。数值例子验证了该方法的可行性。     

用高程辅助提高土壤属性的空间预测精度

 【目的】探讨土壤属性变量与高程之间在何种条件下，可利用高程变量来辅助提高土壤变量的预测精度。【方法】用两种将高程作为辅助变量的克里格插值方法（协克里格法和简单克里格加变化局部平均值法）与没有考虑高程的普通克里格插值方法进行对比分析，用均方根预测误差和预测精度的相对提高值作为标准对3种方法的预测结果进行评价。【结果】对于交换性钾和pH值，协克里格法获得最精确的预测；对于Olsen-P、土壤有机质和有效锌，简单克里格加变化局部平均值法得到最精确的预测；而有效铜、有效铁和有效锰的最精确的预测结果则由普通克里格法产生。【结论】高程数据能够用来提高土壤特征的空间预测精度，但并不是对所有的土壤属性都适合；在利用高程数据来提高土壤属性空间预测之前，应该先对高程和土壤特征变量之间的线性相关关系、结构相关关系和全局趋势等进行仔细地分析，然后再选择适宜的方法。