安徽省气象数据空间插值方法比较与分布特征

以安徽省境内80个气象站点2011—2014年的降水量和2015年的逐日气温数据为基础,结合该区30 m的DEM数据,选取反距离权重加权法（IDW）、径向基函数法（RBF）、普通克里金法（OK）和协同克里金法（CK）对降水和气温数据分别进行了空间插值,并对模拟结果进行了交叉验证。结果表明:考虑了纬度和高程的协同克里金插值效果最好,降水和气温的插值误差排序均为:CK < OK < RBF < IDW,并对插值结果进行分析,发现研究区降水和气温空间分布均呈现由南向北逐渐递减的特点,并与经纬度、高程进行相关系数和回归分析,表明气象要素纬度地带性显著,降水量主要由纬度和高程决定,气温则主要受纬度的影响,月均气温与经度和纬度有一定的季节性规律。     

基于TRMM 3B43数据的川西高原月降水量空间降尺度模拟

利用2001-2013年TRMM 3B43、MODIS-NDVI、DEM、气象观测等数据,在分析植被对降水响应滞后性的基础上,构建了TRMM 3B43数据中月降水量与经纬度、海拔、坡向和NDVI因子间的多元线性回归方程式,作为川西高原月降水量资料的降尺度计算模型,采用“回归方程+残差”的插值方法获取研究区2001-2013年1km空间分辨率的月降水量空间数据,并利用区内16个气象站点的观测数据与模拟结果进行了相关分析和误差检验。结果表明：（1）各气象观测站点基于TRMM 3B43资料的降尺度模拟降水量的数据均具有很高的精度,其中,精度最高的稻城站模拟结果与站点观测值的相关系数高达0.9839,精度最低的小金站相关系数亦高达0.8781;（2）在月、年尺度上,降尺度模拟降水量的数据亦具有很高的精度,其中,5-10月的精度明显高于其它月份,湿润年份精度总体高于干旱年份;（3）降尺度模拟降水量与站点实测降水量整体上相关系数为0.9499,偏差为0.0866,两者吻合度较高,但降尺度模拟降水量值略偏高;（4）降尺度在月尺度上能基本保证TRMM 3B43原始数据的精度,而在年尺度上能有效提高原始数据的精度,加之对空间分辨率的提高,可为获得更加全面、精细的降水分布数据提供有效方法。     

降水量空间插值方法在小样本区域的比较研究

针对降水量观测点数量少的小样本区域,寻求适合本区域的降水量空间插值方法,采用已知观测点降水量数据对待估点降水量进行预测,得到可信度较高的降水量预测结果,对指导当地生产生活具有十分重要的意义。在分析美国Upper Sangamon流域9个站点的72个月月降水量数据的基础上,比较了基于ArcGIS的普通克里金法、反距离权重法、样条函数法、趋势面法4种空间插值方法的插值结果与观测数据,分析了降水量空间插值方法对内插点和外推点的插值精度及应用不同插值方法时观测点数量对插值精度的影响。结果表明:反距离权重法较优于其他3种空间插值方法。空间插值精度随观测点数量变化而变化,对于按照距待估点距离由远及近减少观测点的选点方法,反距离权重法插值精度较高,受观测点数量影响较小,样条函数法与趋势面法受观测点数量影响较大,普通克里金法处于两者之间。     

安徽省降水量空间插值研究

高分辨率、栅格化的气候数据作为环境因子是地学模型和气候模型等相关研究的重要参数,而空间插值是获取降水量空间信息的重要途径。然而在众多空间插值方法中,并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。采用安徽省境内的66个气象站点及周边75个气象站点的年降水量数据,选取常用的6种空间插值方法对安徽省年降水量进行了空间化,综合分析得出安徽省降水量的空间插值方法误差顺序为:RBF＜IDW＜Kriging＜Cokriging＜LP＜GP。     

不同气象插值方法精度评估及对草地NPP估算的影响

以2000—2015年宁夏境内及周边14个气象站点的年均气温及年总降水量为数据基础,分别利用反距离权重法(IDW)、样条函数法、Anusplin插值法对气象数据进行了空间插值并交叉检验,将不同方法插值获取的气象要素空间栅格数据作为模型驱动参数输入CASA模型,研究了气象要素不同插值方法对草地NPP估算精度的影响。结果表明:(1)3种插值法中Anusplin插值法在宁夏区域内气象要素插值的误差最小,精度最高,反距离权重法误差最大,在气温插值中表现最为明显;(2)通过实测数据的检验,CASA模型在宁夏草地NPP估算当中适用性强,模拟的年总NPP空间分布格局与实际情况相符,模拟数据可靠;(3)在不同草地类型的NPP估算中,引用MOD17A3NPP数据作为验证数据对比发现基于Anusplin的气象要素插值数据及CASA模型模拟的NPP一定程度上提高了NPP估算精度,其在干草原、灌丛草原、干荒漠类草原及荒漠草原的估算中精度较高,而在沼泽类和山地草甸的估算效果欠佳,其估算精度有待提高。     

基于混合地理加权回归与克里格的区域降水量空间插值方法

基于四川省区域范围内144个气象站点的实测降水数据,在综合考虑空间位置、地形等影响因素的基础上,采用改进的回归克里格模型,即混合地理加权回归克里格模型（MGWRK）对四川省年降水量的空间分布进行空间插值,并与普通克里格（OK）、全局回归克里格（GRK）和地理加权回归克里格（GWRK）等模型的插值效果进行对比分析。结果表明：（1）应用逐步回归法筛选确定的用于回归分析的影响因子组合为经度、纬度和坡度,可有效消除解释变量间的多重共线性,为后续的空间插值奠定基础;（2）同一回归变量在地理加权回归（GWR）与全局回归（GR）两种回归模型中的AICc（修正的赤池信息量准则,Corrected Akaike Information Criterion）值之差（ΔAICc）可用于定量判定各回归变量的空间非平稳性类型,据此将变量坡度设为全局变量,经度和纬度设为局部变量进行处理。在此基础上,通过MGWRK模型对四川省年降水量进行空间插值;（3）MGWRK插值模型综合考虑了空间位置、地形等多个影响因素及其与降水相互关系的空间非平稳性特征,相对于传统的OK和GRK法具有更高的插值精度。     

西南复杂山地农业气候要素空间插值方法比较

用反距离加权法、普通克里格法、薄盘光滑样条函数法三种空间插值方法,对西南地区复杂山地92个气象站点30a(1971-2000年)的温度、降水和相对湿度月平均资料进行分辨率为1.0km×1.0km的空间插值,并进行了交叉验证和随机站点验证.结果表明:薄盘光滑样条函数法的插值精度最优,特别是温度和降水的效果尤其明显;对于三种插值方法,相对湿度的插值精度在夏季差异不明显.在样本数选取上,样本数的增加使温度和湿度的插值精度有较大提高,但对降水插值精度的影响不明显.     

基于多元线性回归模型和Anusplin的秦巴山区≥10℃积温空间模拟比较

为获取山区准确的高精度空间积温数据,采用高精度的气象插值软件Anusplin和多元线性回归模型两种方法,模拟山区≥10℃积温的空间分布,为山区积温空间模拟提供解决方法。以地形起伏较大的秦巴山区作为研究区,选用研究区内69个气象站点及其周边22个气象站点1960—2019年的逐日平均气温实测数据,采用Anusplin和多元线性回归模型两种方法,模拟了秦巴山区30 m分辨率≥10℃积温的空间分布。通过对预留气象站点实测数据进行验证,评价了两种方法在山区积温空间分布模拟复杂性问题中的适用性。结果表明:基于Anusplin的≥10℃积温的空间模拟方法较多元线性回归模型插值精度略高。即基于Anusplin的空间模拟方法能更真实地反映山区积温的空间分布情况,体现了海拔、经纬度对积温的影响,能更好地模拟复杂山区高精度的积温数据,为山区积温空间模拟提供了新的选择方法。     

山区县域尺度降水量空间插值方法比较

随着空间降水信息需求的日益增加，降水的空间插值已被广泛应用，而不同的插值方法因不同的地区和研究目的产生不同的效果。该文以浙江省淳安县为例，选取17个站点1959～2000年多年平均和月均降水资料，在地统计学和地理信息系统(GIS)支持下，结合一些地形地理因子，采用多种插值方法对研究区降水量进行了空间插值研究，分析不同插值方法对研究区的适用性和精度，并对模拟的空间降水量图像进行了比较。通过3个检验站点的插值误差的比较，混合插值法，即回归克里金插值法误差最小，效果最好。     

基于数字高程模型的复杂地形下的黑龙江平均气温空间插值

空间化的气象资源被广泛应用于生态系统模拟与农业区划中,但常规插值模型对地形复杂、气象站点稀少的地区气象要素空间分布模拟的精度不高。本文在定量分析海拔高度、经纬度等因子对气温空间分布影响的基础上,选取黑龙江1957-2004年1月、4月、7月和10月的平均气温数据,利用DEM模型和相关辅助信息进行复杂地形条件下的气象资源空间分布模拟。精度交叉验证的结果表明,基于DEM辅助相关信息的插值精度明显高于常规的逆距离权重法、样条函数法、普通克里格法,插值精度提高了0.5-0.9℃。气温的空间分布趋势也更加合理,更好的体现出气温分布的空间异质性。     

基于气象要素空间分布模拟优化的中国草地综合顺序分类

依据草地综合顺序分类系统(CSCS)原理,利用中国区域1961—2004年的气象信息数据,以及1km分辨率的DEM(高程)数据,借助ArcGIS平台,采用优化的气象要素模拟方法——多元回归+残差分析(AMMRR),以及3种传统插值方法,模拟了中国多年平均的>0℃年积温(Σθ)和年均降水量(r)的空间分布,并利用AMMRR法对中国草地进行分类。研究结果表明:1)AMMRR模拟得到的Σθ和r与实测样本的相关系数分别为0.976和0.974,极显著相关(p<0.01);相对平均误差(RME)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)都小于3种传统插值方法。2)AMMRR通过经纬度、海拔高度与气象要素间的多元回归以及残差分析修正,不仅弥补了原始站点不足且分布不均匀的缺点,而且也充分体现了海拔落差较大区域气象要素的垂直变化。气象站点分布密集的区域,4种方法模拟的效果较一致,其空间格局与真实地理环境相似;但站点稀疏而且分布不均匀的区域,只有AMMRR的模拟结果才能反映出小尺度空间分布中地形的空间分异作用,结果比较理想。3)依据CSCS,中国草地包括除炎热极干热带荒漠类(ⅦA7)的其他41个地带性草地类。从南到北,Σθ减小,依次分布着炎热潮湿雨林类(ⅦF42)-亚热潮湿常绿阔叶林类(ⅥF41)-暖热潮湿落叶、常绿阔叶林类(ⅤF40)-暖温潮湿落叶阔叶林类(ⅣF39);从东向西,r降低,依次分布着微温潮湿针叶阔叶混交林类(ⅢF38)-微温湿润森林草原、落叶阔叶林类(ⅢE31)-微温微润草甸草原类(ⅢD24)-微温微干温带典型草原类(ⅢC17),地带性规律明显。     

非线性克里格方法在日降水量分布估算中的应用

为研究非正态分布条件下的日降水量空间分布,选择湖北省75个气象观测站2010年7月的降水过程资料,通过正态变换和变差函数分析,引入多元高斯克里格方法进行逐日降水量空间分布估算,并与其它方法进行对比分析.结果表明：（1）通过合理的各向异性参数设置及理论变差函数选择,能够充分凸显降水量分布特征.（2）对比发现,反距离加权法（IDW）、普通克里格法（OK）和多元高斯克里格法（MGK）3种估算方法中,MGK估算的平均误差最小且误差曲线最平稳,是该地区非正态分布日降水量较适合的空间分布估算方法.（3）使用MGK方法,能有效改善IDW带来的“牛眼效应”以及OK法造成的过度平滑,得到具有较高精度的日降水量数据集.     

基于DEM的乌鲁木齐河流域降水量时空变化分析

根据乌鲁木齐河流域9个气象站1961-2009的逐月降水量资料,采用三维二次趋势面宏观地理因子模拟与反距离平方加权残差订正相结合的方法,建立全流域年降水量变化倾向率、突变前后降水增量、年和各月降水量多年平均值以及年降水量变异系数等降水量气候要素空间分布数学模型。在ArcGis平台上进行数据栅格化处理,实现基于数字高程模型（DEM）数据的乌鲁木齐河流域降水量时空变化的精细化分布式模拟。结果表明：（1）196l-2009年,乌鲁木齐河流域年降水量平均以15.29mm/10a的倾向率呈显著（P〈0.05）的递增趋势,并于1987年发生了突变性增多,但各地降水量增多倾向率和突变前后降水增量差异明显,总体表现为海拔越高的区域,降水量增多越明显。（2）乌鲁木齐河流域年降水量的空间差异十分明显,流域末端的北部平原降水量不足250mm,向南随着海拔的升高降水量渐增,在海拔1900-2200m的天山北坡中山带出现降水量为550～600m的最大降水带,之后,随着海拔高度的继续上升,降水量又呈减少趋势,至3500m以上的河流源头区域,年降水量不足450m。（3）年降水量变异系数随海拔的升高而减小,即海拔越高的区域降水量的年际间波动相对越小。（4）年内逐月降水量的空间分布格局表现为明显的周期性变化特征。冬季（12-2月）降水较少,各月降水量的高值区主要在低山带和山前洪积、冲击平原,而降水量的低值区在海拔2500m以上的高山带。春季（3-5月）降水量较冬季多,降水量的高值区也逐渐向高海拔山区上移,而降水量低值区则由南部高山带逐渐向北部平原迁移。夏季（6-8月）是一年中降水量最多的季节,各月降水量的高值区逐渐上移到海拔2000-4000m的中、高山带,而降水量低值区在北部平原地带。秋季（9-11月）降水量逐渐减少,最大降水高度带也向低海拔区域移动,而降水量低值区则向中、高山带上移,至11月,最大降水带回复到低山带和山前洪积、冲击平原地带,最少降水带再次上升到2500m以上。     

1960-2009年青海省极端降水事件的变化特征

利用1960-2009年青海省26个气象台站的降水资料,采用线性倾向估计法、反距离加权法、M—K突变检测等方法,研究了青海省50a来极端降水事件变化的空间分布以及时间变化特征。结果发现,近50a来,青海省极端降水天数、最大的1d和5d降水总量、中雨天数和逐年平均降水强度均表现为增加(强)趋势,只有极端降水天数通过了0.05的置信度检验;各极端降水指数变化趋势存在空间差异,祁连山地区极端降水天数、最大的1d和5d降水总量、中雨天数和逐年平均降水强度增加趋势明显,青海省东部地区增加不明显或呈微弱减少趋势;青海省极端降水事件在0.05的置信度下发生了明显的突变现象,且各极端降水指标与年降水总量有很好的相关性。     

气候变化对秦岭南北植被净初级生产力的影响(Ⅰ)——近52年秦岭南北气候时空变化特征分析

根据秦岭南北54个气象站1960—2011年逐日数据,利用FAO Penman-Monteith公式计算各站的潜在蒸散量和湿润指数;采用样条曲线插值法(Spline)、气候倾向率、相关分析等方法对该区气温、降水、潜在蒸散和湿润指数的时空变化特征以及影响其变化的气象要素进行分析。结果表明:1)秦岭南北多年平均气温由北向南逐步上升,1993年是气温变化的转折点,1993年以前秦岭以南地区降温更明显,1994年起绝大部分站点气温显著(P<0.01)上升,秦岭南北无明显差异;2)多年平均降水量由南向北递减,1995年以前各区降水量均表现出下降趋势,秦岭以北地区降水量下降更明显,1995年以后70%以上站点降水量增多,秦岭以北地区有变干趋势,秦岭南坡微弱变湿,其余地区整体升降趋势不明显;3)潜在蒸散量呈东高西低的分布格局,各子区蒸散量呈现较为一致的下降趋势(P<0.05),但无明显转折点,秦岭以南的广大地区相对于秦岭以北蒸散量下降更明显;4)湿润指数由南向北递减,秦岭以北地区以暖干化为主,而秦岭以南以暖湿化为主,季节尺度上,4个子区表现出的变化规律较为一致,春季和秋季绝大部分站点的湿润指数呈下降趋势,而夏季和冬季则以上升趋势为主;5)湿润指数与日照时数、最高气温、平均气温和蒸散量呈显著水平(P<0.01)的负相关关系,与最低气温和风速相关关系不显著,降水量和空气湿度的增加会对湿润状况的改善起到正向作用。     

近48年新疆夏半年参考作物蒸散量时空变化

利用新疆101个气象站1961-2008年夏半年（4-9月）逐月气候资料,在采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算出各站逐月参考作物蒸散量的基础上,使用气候倾向率、累积距平、t检验、Morlet小波、相关分析和Kriging插值技术等方法,对新疆近48a夏半年参考作物蒸散量时空变化特征及其气候成因进行了探讨。结果表明：（1）新疆夏半年平均参考作物蒸散量为942.5mm,在空间分布上呈现＂南疆大于北疆、东部大于西部、平原和盆（谷）地大于山区＂的格局。其空间分布与各地气温、日照时数、降水量、平均风速和空气相对湿度具有较好的对应关系,表现为,气温高、风速大、日照充足、降水少、空气干燥的区域,夏半年参考作物蒸散量较大,反之,蒸散量较小。（2）1961-2008年新疆夏半年参考作物蒸散量与同期日照时数、平均风速呈显著的正相关,与降水量、空气相对湿度为显著的负相关,与平均气温的相关关系虽不显著,但两者的年际间波动趋势基本一致。近48a,受气温上升、风速减小、降水量增多、相对湿度增大的综合影响,新疆夏半年参考作物蒸散量总体以20.09mm.10a-1的倾向率呈极显著的减小趋势。（3）突变检测表明,新疆夏半年参考作物蒸散量于1986年发生了突变性的减小,突变后的平均参考作物蒸散量较突变前减少了65mm,减少6.6%。（4）新疆夏半年参考作物蒸散量存在4~5a、12a和准22a的周期性变化,预计未来数年参考作物蒸散量将有增大的趋势。