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东北地区逐日气象要素的空间插值方法应用研究

庄立伟 王石立

庄立伟, 王石立. 东北地区逐日气象要素的空间插值方法应用研究. 应用气象学报, 2003, 14(5): 605-615..
引用本文: 庄立伟, 王石立. 东北地区逐日气象要素的空间插值方法应用研究. 应用气象学报, 2003, 14(5): 605-615.
Zhuang Liwei, Wang Shili. Spatial interpolation methods of daily weather data in Northeast China. J Appl Meteor Sci, 2003, 14(5): 605-615.
Citation: Zhuang Liwei, Wang Shili. Spatial interpolation methods of daily weather data in Northeast China. J Appl Meteor Sci, 2003, 14(5): 605-615.

东北地区逐日气象要素的空间插值方法应用研究

资助项目: 

国家科技部“十五”攻关计划“农林重大病虫害和农业气象灾害的预警及控制技术研究”之“农业气象灾害预警技术研究” 2001BA509B-13

SPATIAL INTERPOLATION METHODS OF DAILY WEATHER DATA IN NORTHEAST CHINA

  • 摘要: 针对作物生长动力模型区域应用时对高精度格点逐日气象要素输入值的需要,以东北地区为例,选用克立格法 (Kriging)、以经纬度分布方向为权重的距离权重反比法(IDW)及带高度梯度订正的距离权重反比法(GIDW)3种插值方法进行有限气象站点4~10月逐日气象要素空间插值方法研究,并进行插值的统计量分析和估值的交叉验证。结果表明,对温度而言,GIDW方法估值精度较高,插值结果的平滑程度适中,插值结果分布趋势也较为接近实际站点的分布。对降水而言,IDW估值精度高于Kriging, 而且插值结果的平滑程度较小,更适合于日降水量的空间插值。GIDW、IDW估值精度较高的原因是研究中考虑到日最高温度、最低温度和降水量的经向、纬向梯度、海拔高度梯度存在明显的季节性变化,采用了根据气象要素经纬度方向确定权重,以及根据气象要素高度梯度年内变化进行高度订正的结果。
  • 图  1  东北地区观测站分布

    图  2  日最高温度和最低温度随经向 (a)、纬向 (b) 和海拔高度梯度 (c) 的逐日变化

    (—最高温度,-◆-最低温度)

    图  3  日最高温度GIDW (a) 和Kriging (b) 方法的估值绝对平均误差与IDW误差的差值逐日变化

    图  4  日最低温度GIDW (a) 和Kriging (b) 方法的估值绝对平均误差与IDW误差的差值逐日变化

    图  5  日最大降水量Kriging方法的估值绝对平均误差与IDW误差的差值逐日变化

    图  6  2000年7月11日最高温度空间插值分布与实测点数据形势对比 (a) GIDW方法 (b) Kriging方法

    (图中圆点为样本站点分布,其上方数字为实况值)

    图  7  2000年7月11日降水量空间插值分布与实测点数据形势对比 (a) GIDW方法 (b) Kriging方法

    (图中圆点为样本站点分布,其上方数字为实况值)

    表  1  2000年4~9月日最高温度和日最低温度3种插值方法的估值检验结果

    表  2  2000年4~9月日降水量2种插值方法的估值检验结果

    表  3  2000年日最高温度和日降水量插值方法结果的统计量

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出版历程
  • 收稿日期:  2003-04-06
  • 修回日期:  2003-07-06
  • 刊出日期:  2003-10-31

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