基于3D TPS空间插值的中国降水量空间分布

常用的空间插值模型通常仅考虑地理位置坐标而忽略高程值,针对这一不足,本研究以中国年均降水量空间分布为例,将高程值作为重要的自变量因子用于三维薄板样条(3D TPS)模型的空间插值,旨在减少因高程值变化较大造成的影响,提高空间数据插值精度。基于Visual Basic.Net和ArcGIS Engine二次开发工具,通过提取中国数字高程模型(DEM)图中的高程值以及中国气象站分布图中气象站的地理坐标和年均降水量,再以DEM图中的格网为模板,用3D TPS模型进行空间插值,得到中国年均降水量空间分布图。最后,与其他不同模型进行对比分析,证明3D TPS的插值精度最高,标准误差为113.95,尤其在高程值变化较大的区域优势明显。     

基于人工神经网络的甘肃省年积温空间插值研究

中国西部地区气象站点空间分布不均匀,而且数量较少,导致气象要素空间插值的误差较大。以甘肃省为研究区,将其划分为东、中、西3个插值区域,利用人工神经网络方法,对1960~2009年气象站点地面观测的≥0℃年积温值进行拟合,将202个气象站点数据扩展到586个,插值结果表明:3个区域年积温平均绝对误差(MAE)为246.53℃、平均相对误差(MRE)为8.37%;东中西3个区域精度与原有气象站点数据量有明显关系。研究方法和结果可为进行甘肃省生态环境变化研究提供方法和数据参考,为进一步进行区域空间插值提供数据基础。     

新疆地区降水分布的空间插值方法比较

利用新疆及周边地区的154个气象站点资料,采用反距离权重法(IDW)、普通克里金法(Kriging)、协同克里格法(Cokriging)、贝叶斯法(EBK)和ANUSPLIN软件5种方法,对新疆地区1995-2004年10年间的月降水量空间插值模拟结果进行了交叉检验。结果表明,在新疆地区,5种方法的插值精度表现为ANUSPLIN>Cokriging>EBK>Kriging>IDW,并随月份有所变化,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)表现为秋冬两季误差低于春夏两季,平均相对误差(MRE)的值在春季和秋季较高。与已建立的新疆的降水量分布格局进行比较发现,ANUSPLIN兼顾了插值曲面的准确度与平滑度,它较为准确地反映了新疆地区降水空间分布的特征,EBK法在4月和7月插值结果与实际偏差较大,而1月和10月插值效果较好,Cokriging法插值结果均质性较差,并不能反映新疆实际降水的空间分布。Kriging法在10月插值效果较好外,在其他3个月的插值效果不好,IDW法的最大值或者最小值主要分布在台站周围,与实际情况相差较远。     

降水量的空间插值方法研究——以甘肃省为例

利用反距离加权(IDW)、普通克里格(OK)、样条函数(Spline)、协同克里格(CK)、径向基函数法(RBF)、全局多项式法(GP)、局部多项式法(LP)和"多元回归+残差分析法"(AMMRR)以及改进的AMMRR法(I-AMMRR)9种插值方法,以甘肃省及邻近区域113个气象站点1961～2004的年降水量数据为基础,选取其中90个站点做插值站点,23个站点做检验站点,结果表明:9种插值法得到的空间分布图均能反映出甘肃省降水从东南向西北递减的空间分布特征。I-AMMRR相关系数最高,平均相对误差、平均绝对误差、均方根误差均最小,为最优插值方法。由I-AMMRR模拟的甘肃省降水的空间分布图可知,降水量高值区位于陇南地区东南部的徽县和康县,降水量在700mm以上,低值区位于敦煌市、安西县、肃北蒙古自治县,降水量小于50mm。     

基于GIS的气象要素空间插值方法研究

基于地理信息系统软件ArcMap的统计分析模块,对我国及周边地区2 114个气象站点1961-1990年的年均温度、年降水量以及年积温等数据,分别使用反距离权重法、样条函数法和普通克里格法,选取不同的气象站点进行了空间插值,并利用交叉检验方法对插值精度进行了评估,结果表明：对于同一种插值方法,参与插值的气象站点数目不同,插值结果也不同。对3种气象要素的插值结果进行验证发现,普通克里格法均具有最好的插值精度。对年均温度和年降水量来说,样条函数法的插值精度优于反距离权重法,而对年积温,反距离权重法的插值精度优于样条函数法。通过对原始数据进行一定的处理,可以有效提高最终插值结果的精度。研究表明,我国水热的空间分布呈现明显的东西、南北分界,与胡焕庸线大致相一致,此线以东,水热条件充分,此线以西水热条件较差。     

基于GIS与草原综合顺序分类法对甘肃省草地类型的划分初探

基于改进的空间要素插值方法,使用DEM海拔高程数据作为修正,在要插值的空间数据与协同因子之间的相关性较高时,可以有效地提高插值结果的精度。对于年积温数据,其与DEM海拔高程之间的相关系数为0.769,相关性较高,故使用DEM的协克里格方法可以有效地提高插值精度,4种插值方法的ME值排序为IDW相似文献   

气象要素空间插值方法的比较分析

气象要素是草原综合顺序分类中重要的指标,对生态系统中物种的组成、生长、演替更新及干物质的积累有很大的影响.年均温度、年降水量、年积温空间分布的一般规律是随海拔高度和纬度的增加而减少,但不同插值方法所计算出的空间插值之间,却有明显的不同.用ArcMap 8.3地理信息系统软件,对全国及周边地区2 114个气象台(站),1961-1990年30年的年均温度、年积温和年降水量,分别采用样条函数法(Spline)、反距离加权平方法(IDS)和普通克里金法(OK)进行空间插值分析.交叉验证结果表明:当选择合适的站点数目时,3种方法的精度都很高.在克里金法中,除高斯模型精度较低外,球状模型、环状模型、指数模型对同一气象因素插值,其相对平均误差也不大.3种插值方法的比较是,年均温度插值时,OK法优于Spline法,Spline法优于IDS法,相对平均误差分别为7.65%、7.9%和7.95%;年降水量插值时,OK法优于Spline法和IDS法,相对平均误差分别为8.31%、8.76%和8.76%;年积温插值时,OK法优于IDS法,IDS法优于Spline法,相对平均误差分别为5.82%、6.11%和6.13%.     

基于GIS模块的气象数据空间插值方法新改进——以甘肃省为例

以甘肃省113个气象站点1961-2004年的〉0℃年积温（∑θ）、年降水量（r）、经纬度和DEM数据为主要数据源,选用反距离权重法（IDW）、普通克里金法（OK）、协同克里格法（CK）和“多元回归＋残差分析法”（AMMRR）4种空间插值方法,进行气象数据空间插值试验,并进行精度验证和插值效果比较。研究结果表明：IDW...     

基于BP神经网络和支持向量机的降水量空间插值对比研究——以甘肃省为例

为探究降水数据产品的高精度空间插值方法及其应用差异,以BP神经网络和支持向量机模型为研究对象,选取甘肃省为研究区域,构建降水量空间插值模型,分别完成基于两种模型的甘肃省降水量空间插值结果,并划分西区、中区、东区3个建模分区,对比分析两种模型空间插值的精度和应用差异。结果表明:支持向量机模型的插值精度显著高于BP神经网络模型,且支持向量机模型在降水空间分布中能体现更多细节;西区平均相对误差最大,其中,BP神经网络模型32.32%,支持向量机模型仅23.74%;东区平均相对误差最小,BP神经网络为8.28%,支持向量机模型为6.15%;另外,分区建模的插值精度有所提高,但两种模型的提高幅度存在差异,BP神经网络的平均相对误差降低了5.08%,支持向量机模型仅降低0.66%,表明支持向量机模型更加稳定,对影响降水量的经纬度和高程等因子自身变异性的适应能力更强。此研究解决了常用的反距离权重、样条函数、克里金插值等方法在降水量插值过程中准确性差,精度低的问题,为提高降水量空间插值的精度提供了新方法和思路。     

MODIS MOD13Q1数据在北疆荒漠化监测中的应用评价

利用中分辨率成像光谱仪MODIS(moderateresolutionimagingspectroradiometer)MOD13Q1(vegetationindices16-dayL3global250m)数据,对北疆地区2007和2008年植被生长季(5月下旬-9月中旬)32景MOD13Q1数据进行累积求和、植被盖度转换和荒漠化指数(desertificationindex,DI)计算及分级。分级结果客观的反映了北疆地区荒漠化土地的空间分布。北疆地区非荒漠化土地主要分布在天山、阿尔泰山的中高山部分(呈带状分布)及部分绿洲区,其他地域均有不同程度荒漠化。因此,MOD13Q1数据可被有效应用于大尺度环境变化和荒漠化进程的遥感监测中。收集2007年北疆地区37个气象站点年均最高气温和年均降水量数据,结合DEM经空间插值后获取区域气温、降水量数据,气温、降水量和DI相关性分析发现DI与气温间具有较高的正相关性,与降水则表现出负相关性。     

锡林河流域降水量时空动态及对NDVI的影响

以锡林河流域为研究对象,基于1960～2015年间锡林浩特气象站降水日值资料,运用Mann-Kendall非参数统计检验等方法,开展不同时间尺度降水量趋势分析和突变检验;利用2008～2015年锡林浩特气象站及流域内CMADS站点对锡林河流域年降水量进行空间插值,分析多年平均降水量空间变化规律;通过对比典型水文年各月份降水量与NDVI的变化关系,揭示NDVI空间异质性。结果表明:时间上,年均降水量和汛期平均降水量均呈不显著下降趋势,春、夏、秋三季降水变化均不显著,而冬季呈显著上升趋势(P0.05);空间上,年降水量呈现由东南向西北减小趋势,典型水文年月降水量与各月NDVI呈显著相关(R~2=0.733,P0.01),尤其丰水年内各月降水量与月NDVI的相关系数介于-0.76～0.99,二者呈现良好的一致性。     

区域尺度下气候因子的插值优化及其与草地NPP的相关性

利用甘肃省及周边42个气象站点的气象数据和154个草地样地地上生物量（风干质量）实测数据,在AMMRR插值方法的基础上,加入坡度、坡向两个变量,对甘肃省1996－2005年的年均温和年降水量、不同季节温度和降水量进行空间模拟,并分析了甘肃省年均温和年降水量的空间分布格局,以及草地净初级生产力(NPP)对年均温、年降水量和不同季节温度、降水量的响应。结果表明,1）相对其他插值方法,引入了坡度、坡向等微观地理因子的AMMRR插值方法,可充分体现甘肃省的年均温、年降水量受地形影响的微观变化,更符合实际情况。2）除冬季外,草地NPP与不同时期的温度之间均呈显著负相关（P<0.01）,与不同时期的降水量均呈显著正相关（P<0.01）,而且与降水量的相关性明显高于温度。     

内蒙古地区草地表层土壤容重空间格局分析

本文以内蒙古地区草地表层土壤容重调查测定数据为基础,结合遥感和气候多重数据,进行草地土壤容重与海拔、年均气温、年均降雨、≥10℃积温、湿润度和NDVI等6个生态要素之间的回归分析。根据回归拟合方程,借助ArcGIS平台进行单因素插值,并通过插值预测结果与实测数据的拟合程度进行各因素对土壤容重影响的权重分析,加权叠加并综合插值出内蒙古草地土壤容重1 km×1 km栅格的空间分布图。结果表明：内蒙古地区草地土壤容重平均值为1.45 g·cm^-3,其中温性荒漠类草地的土壤容重最大,为1.58 g·cm^-3,温性草甸草原类土壤容重最小,为1.27 g·cm^-3;空间格局上,草地表层土壤容重自东向西方向呈现由低到高逐渐递增的趋势。综合插值得到的内蒙古草地表层土壤容重空间格局图,通过预测值与实测值之间的复相关性检验,其复相关系数R²=0.6739,均方根误差（RMSE）为0.1424 g·cm^-3,总体偏差为9.77%,平均预测精度达90.23%。综合空间插值结果较好地反映了内蒙古地区土壤容重空间分布情况,与土壤类型和草地类型的分布基本吻合。     

基于地形高程的云南省降雨量空间插值方法研究

本文结合云南省数字高程模型，以云南省平均降雨数据进行空间插值模拟，首先对常用的空间插值方法进行了阐述，然后结合云南省地形高程验证了插值效果，从而判断出更加适合山地降雨数据的空间插值。     

基于GIS的降水多元回归模型在黑河干流山区的应用

结合GIS和统计学方法,利用21个站点气象数据和DEM（基于5个因子：高程、坡度、坡向、经度和纬度）在黑河干流山区构建一种多元非线性回归模型,用以模拟研究区降水量空间分布,并分析了全年、湿季和干季3种情景及3种不同空间分辨率数据相互耦合下的雨量变化。结果表明,该模型可解释研究区74.5%的年降水空间变异,对湿季降水量解释效果要好于全年和干季两种情景;100 m分辨率下的3种降水模型效果均为最好;降水量空间分布不均匀,100 m分辨率下,由西北部不足200 mm增加至东南部700 mm左右,降水量分界线呈西北-东南走向;500 m分辨率的降水量分界呈带状,有一定程度上移;1 000 m分辨率的降水量分布误差大。本研究采用的建模方法有较强移植性,可在其他山区开发类似模型,利用其模拟结果进行更深入的研究,今后在建模中加入空间化的风速变量有可能进一步提高模型精度。     

不同气象插值方法在新疆草地NPP估算中的可靠性评价

气象因子对研究草地生产力、植被长势、灾害评估等都有着重要的意义,本研究采用不同空间插值方法(协同克里格法Cokriging、反距离加权法IDW和ANUSPLIN法)对新疆地区90个气象站点2000-2011年多年的7月平均降水和气温数据进行空间插值分析,使用均方根误差法(RMSE)以及平均绝对误差法(MAE)对插值的结果进行评价,讨论不同方法对该地区降水和气温插值结果的影响。利用不同插值方法,基于CASA模型进行新疆草地NPP的估算,结合实测生物量数据,对3种插值方法下的估算结果进行评估,结果表明,1)降水和气温数据都是基于ANUSPLIN法的插值结果最优(MAE_(降水)=6.45,RMSE_(降水)=8.77,MAE_(气温)=2.11,RMSE_(气温)=3.52)。2)基于不同插值方法得到的气象要素估算的新疆草地NPP精度不同,将实测数据与同时期CASA模型模拟值相关性进行分析,基于ANUSPLIN法插值的气象要素估算NPP的精度最高(R~2=0.794 7),NPP实测值与模拟值有良好的线性关系,比基于Cokriging插值的气象要素估算精度提高了13.23%,比IDW提高了20.13%。说明提高气象要素的插值精度有利于新疆草地NPP的估算研究。     

基于GIS技术的青海省最低气温空间插值方法探讨

采用青海省50个气象站点30年气候整编资料,分别应用克里格(Kriging)插值法和统计分析软件建立最低气温与地形的多元线性回归模型、多维二次趋势面模型,对青海省无测站地区500 m×500 m栅格单元的1、4、7、10月最低气温值进行了推算,制作了青海省最低气温的栅格图,分析了不同插值方法对青海省最低气温的插值效果。结果表明:1、4、10月份,多元线性回归模型法和多维二次趋势面模型法要优于克里格插值法;而7月份应用克里格法插值效果较好。     

内蒙古草地地下生物量空间格局分析

本文以内蒙古地区198个草地样地地下生物量调查测定数据为基础,结合遥感及气象数据,进行草地地下生物量与海拔、年均气温、年均降雨、≥10℃年积温、湿润度和NDVI等6个生态因子间的回归分析。根据回归拟合方程,借助ArcGIS平台进行单因素插值,并通过插值预测结果与实测数据的拟合程度赋予各因素不同的权重,加权叠加估算,并综合插值出内蒙古草地地下生物量1 km×1 km栅格的空间分布图。结果表明:内蒙古地区草地地下生物量平均值为1364.06 g/m²,其中温性草原类草地的地下生物量最大,为1916.64 g/m²,温性荒漠类最小,为80.39 g/m²;草地地下生物量与年均气温、年均降雨、≥10℃年积温、湿润度和NDVI均有着极显著的相关性;空间格局上,自东北向西南方向草地地下生物量呈现由高向低过渡的趋势,呼伦贝尔盟和锡林郭勒盟东部地区的地下生物量最高,阿拉善盟大部分地区地下生物量较低;内蒙古草地植被地下生物量空间插值数据通过了检验,预测精度为66.62%。     

基于GIS系统的云南省岩溶地区石漠化草地分布分析

本文旨在研究云南省岩溶地区石漠化草地的分布范围及特征。利用Arc GIS 10.1地理信息系统下的空间分析工具将云南省石漠化分布图与云南省草地植被类型图,通过空间关联操作得到云南省石漠化草地植被类型图。分别用石漠化草地植被类型图与云南数字高程影像(DEM)、行政区划图进行空间关联分析,获取石漠化草地植被类型的垂直和水平分布特征,并基于此特征分析云南省岩溶地区石漠化草地的成因。     

基于RS和GIS的甘南草地生产力估测模型构建及其降水量空间分布模式的确立

利用遥感（Remote Sensing)、地理信息系统(Geographic Information System)并结合植被生态学基本原理，以甘南藏簇自治州高寒草甸生态系统为研究对象，进行了草地生产力估测模型构建与降水量空间分布模式确立的方法研究。以归一化植被指数NDVI和降水数据库为例，具体论述了草地GIS数据库的形成过程。通过遥感气象卫星NOAA数据在ERDAS图像软件中进行处理，提取了甘南全州的NDVI值，并结合实际采样点的植物地上部分生物量鲜重实测数据，进行统计回归分析（线性回归和指数回归），建立了生产力估测模型，证实了NDVI值与地面初级生产力之间的正相关关系。利用甘南全州及周围共61个气象站和水文站的多年平均降水资料，形成了甘南多年平均降水等值线图。在分析降水数据时，采用了SPLINE、IDW、TREND、KRIGING4种插值法，对4种插值方法进行分析，发现SPLINE方法比较适合甘南降水资料的插值模拟。