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        基于GIS的氣象要素插值方法比較研究

        2018-05-14 18:37:47潘雪萍
        科技風(fēng) 2018年26期

        摘 要:本文利用1982年的年均氣溫資料,分別應(yīng)用反距離權(quán)重法和普通克里格插值法對(duì)全國年平均氣溫進(jìn)行插值比較研究,并進(jìn)行了驗(yàn)證。研究結(jié)果表明,考慮空間自相關(guān)性的普通克里格法的插值精度最高,反距離權(quán)重法較低;中國年均氣溫呈現(xiàn)由南向北逐漸降低的趨勢,西部地區(qū)年均溫低于東部地區(qū)。

        關(guān)鍵詞:GIS;氣溫插值;IDW;Ordinary Kriging

        1 緒論

        地表氣溫是地球檢測中一個(gè)十分重要的指標(biāo),它是表征地球系統(tǒng)熱量的狀態(tài),在全球氣候變化的研究中有著重要的地位,同時(shí)也是氣象研究中一個(gè)不可或缺的要素。溫度是描述氣候系統(tǒng)狀態(tài)的最常用變量之一,也是研究人類活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響的重要指標(biāo)[1,2]。而且大面積、長時(shí)序的溫度可以用來研究氣候現(xiàn)象,然而要獲取大面積及準(zhǔn)確的溫度僅靠有限的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)是不能夠得到的。目前GIS的發(fā)展突飛猛進(jìn),利用GIS的平臺(tái)來獲取大面積準(zhǔn)確的溫度是可以實(shí)現(xiàn)的。近年來,已有許多學(xué)者利用插值方法來估算溫度。[37]

        2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及其處理

        本研究采用的氣象研究數(shù)據(jù)是由中國氣象局提供,全國683個(gè)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)。本文選取占所有站點(diǎn)85%的582個(gè)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)用于氣溫插值,剩下的15%的101個(gè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)用于檢驗(yàn)并評(píng)價(jià)這兩種插值結(jié)果的精度。

        3 空間插值與精度驗(yàn)證方法

        (1)反距離權(quán)重插值(IDW)。反距離權(quán)重插值法是以插值點(diǎn)與樣本點(diǎn)之間的距離為權(quán)重的插值方法,它以插值點(diǎn)與樣本點(diǎn)之間的距離為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均,插值點(diǎn)越近的樣本點(diǎn)賦予的權(quán)重越大,表示為:

        式中,Zs0為s0處的預(yù)測值;N為預(yù)測計(jì)算過程中要使用的預(yù)測點(diǎn)周圍樣點(diǎn)的數(shù)量;λi是預(yù)測計(jì)算過程中使用的各樣點(diǎn)的權(quán)重,該值隨著樣點(diǎn)與預(yù)測點(diǎn)之間距離的增加而減少;Zsi是在si處獲得的測量值。

        (2)普通克里格插值法(OK)。普通克里格插值方法,是需先計(jì)算樣本變異函數(shù),再根據(jù)樣本變異函數(shù)的類型選擇合適的變異函數(shù)理論模型進(jìn)行模擬,最后根據(jù)模擬的變異函數(shù)對(duì)待估計(jì)點(diǎn)進(jìn)行線性估計(jì)并給出估計(jì)方差作為不確定性的度量指標(biāo)。如果用νe表示待估計(jì)點(diǎn)的值,則有

        式中,νj(j=1,2…n)為待估計(jì)值點(diǎn)周圍的點(diǎn)(xj,yj)處的變量值;rj是其對(duì)應(yīng)點(diǎn)的權(quán)重系數(shù),該系數(shù)是通過對(duì)樣本變異函數(shù)計(jì)算值進(jìn)行模擬得到的。

        4 結(jié)果與分析

        對(duì)1982年全國年均氣溫分別采用IDW和OK2種方法進(jìn)行插值,反距離權(quán)重法對(duì)年均溫度適宜空間插值的氣象站點(diǎn)數(shù)為20個(gè),普通克里格法對(duì)年均溫度適宜空間插值的氣象站點(diǎn)數(shù)為30個(gè),對(duì)IDW、OK插值時(shí)分別設(shè)置插值站點(diǎn)為20、30。

        利用交叉驗(yàn)證法對(duì)比不同插值方法的精度,精度檢驗(yàn)指標(biāo)采用平均絕對(duì)誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE)進(jìn)行比較,結(jié)果見右表。表中顯示,兩種插值方法的誤差均較小,其中,普通克里格插值精度最高,反距離權(quán)重插值法較低。

        5 結(jié)論與討論

        結(jié)果表明:

        (1)普通克里格插值方法的誤差最小,反距離權(quán)重插值法較低。普通克里格是考慮了空間自相關(guān)性方法,此方法比其他沒有考慮自相關(guān)性的方法具有更高的精度。

        (2)從年均氣溫插值的結(jié)果可以看出,中國年均氣溫呈現(xiàn)由南向北逐漸降低的趨勢,且西部年均氣溫低于東部。

        參考文獻(xiàn):

        [1]任國玉.地表氣溫變化研究的現(xiàn)狀和問題[J].氣象,2003.29(8):36.

        [2]許軍強(qiáng),邢立新,陳慶華,等.定量遙感技術(shù)在城市熱島效應(yīng)研究及其治理中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2006,31(6):3538.

        [3]方書敏,秦將為,李永飛,等.基GI的甘肅省氣溫空間分布模式研究[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(bào),2005,41(2):69.

        [4]廖順寶,李澤輝.氣溫?cái)?shù)據(jù)柵格化中的幾個(gè)具體問題[J].氣象科技,2004,32(5):352356.

        [5]李新,陳國棟,盧玲.青藏高原氣溫分布的空間插值方法比較[J].高原氣象,2003,22(6):565573.

        [6]Hancock PA,Hutchinson MF,Spatial interpolation of large climate data sets using bivariate thin plate smoothing splines[J].Environmental Modelling &Software,2005,l(11):111.

        [7]Arundel,Samantha T.Using spatial models to establish climatic limiters of plant species distributions[J].Ecological Modelling.2005,182(2):159181.

        作者簡介:潘雪萍(1992),女,羌族,四川綿陽人,長安大學(xué)在讀碩士,專業(yè):地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)。

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