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解决冬小麦的需水信息通常采用水量的空间插值方法,而在众多空间插值方法中,没有绝对最优的空间插值方法,只有特定条件下的最优方法。对河南省的25个灌溉站点的冬小麦年均需水量数据,采用4种空间插值方法对各站点冬小麦年均需水量进行研究,综合分析得到,4种插值方法都能很好地反映25个站点的冬小麦年均需水量,无明显的系统误差,比较而言,整体多项式插值法最优。  相似文献
2.
以西北干旱区典型县域磴口县为研究区,以2015年8月份40个地下水采样点的样品数据为基础,引入集合卡尔曼滤波(EnKF)数据同化将其优化作为主变量,以蒸散发量反演结果以及归一化植被指数(NDVI)数据为协变量,进行协同克里金插值,同时与未采用同化的协同克里金插值结果以及经同化采用普通克里金插值结果进行交叉验证。结果表明:三者在较大空间尺度上对地下水埋深空间分布趋势的模拟基本一致,南部沙漠地区整体较高,在空间分布上表现为明显的地理规律性。同化后的数据进行协同克里金插值的结果改善最显著,平均误差、均方根误差、平均标准误差均优于未同化插值结果,其中平均误差仅为0.2705m。与普通克里金插值方法相比,协同克里金插值考虑蒸散发与NDVI的协同作用,精度明显提高,平均误差减小0.4097m,均方根误差减小0.0784m,平均标准误差减小1.0167m。  相似文献
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