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1、第23卷第3期地理研究Vol123,No132004年5月GEOGRAPHICALRESEARCHMay,2004气象要素空间插值方法优化封志明,杨艳昭,丁晓强,林忠辉(中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101)摘要:在区域水土平衡模型的研究中,空间插值可提供每个计算栅格的气象要素资料。本文运用反距离加权法(IDW)和梯度距离反比法(GIDW),对1961～2000年甘肃省及其周围85个气象站点的多年平均温度与降雨量进行了内插。交叉验证结果表明:对于IDW和GIDW,二者温度插值的平均绝对误差(MAE)分别为21
2、28℃和0173℃,平均相对误差(MRE)分别为29102%和9141%,降雨插值的MAE值依次为5152mm和4190mm,MRE值分别为19143%和17180%,GIDW明显优于IDW。需要指出的是:对于降雨,当其经纬度和海拔高程的复相关系数大于0180时,GIDW插值结果优于IDW;否则相反。关键词:距离反比法;梯度距离反比法;降雨;温度中图分类号:P46810文章编号:100020585(2004)0320357208根据已知气象数据对未知点进行插值预测是上世纪以来地理科学研究的一个热点。在[1]许多重要的国际
3、会议中,气象要素插值已被作为专门的议程来进行探讨和研究。空间插值方法是多种多样的,不同的方法插值结果然不同。因此,如何根据数据与区域的特征选择最优的方法一直是地学研究的一个难题。对于温度和降雨,不同的学者用不同的方法进行了空间内插。主要有泰森多边形法、距离反比法、克里格法、梯度距离平方反比法等。泰森多边形法算法最为简单,但容易生成专题与专题之间明显的边界;克里格法由南非地质学家Krige发明,其实质是最佳线性[2～5]无偏估计,应用广泛。但该方法无论是变程的确定、半变异模型的拟合,还是邻域[6～8]的选取,均耗时耗力,且
4、有较强的主观性;距离反比法由美国国家气象局于1972年[9]提出,其算法较为简单,应用也很广泛。当数据不存在各向异性时,其插值结果优于[10]克里格法;梯度距离平方反比法物理意义明确,算法简单,应用广泛,当气象要素与海拔高程和经纬度相关性较强时,其插值精度较高。在作者进行区域水土平衡模型的研究中,其第一步就是对温度、降雨等气象数据进行合理的插值。考虑到时间与经费的限制,力图寻求一种简单、灵活、实用的方法。为此,我们采用距离平方反比法和梯度距离平方反比法对甘肃省的降雨和温度数据进行了内插,并且提出了两种方法的优化方案,最后
5、对各种插值方法进行了验证和选择。1资料与方法111数据分析与处理方法本文以甘肃省为研究区域,选取甘肃省及其周围5个省区129个气象台站作为样本收稿日期:2003206228;修订日期:2004203220基金项目:中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX3-SW-333)作者简介:封志明(19632),男,河北平山人,研究员,博士生导师。主要从事农业资源高效利用与区域可持续发展研究,旁及资源科学的理论探讨。358地理研究23卷点,其中甘肃省境内33个台站。样本点的分布位置在32142°N～43127°N、93138°
6、E～109150°E之间,其具体分布情况如图1所示。数据来源于国家气象中心。在数据处理的过程中,对数据不足40年的站点予以剔除,最终选取85个气象台站40年(1961～2000)的平均月降雨与温度资料进行插值。DEM数据来自美国地质勘探局(USGS)的GTOPO230数据,其精度为30秒。对降雨进行数据变换会使数据更趋于正态分布并且会提高预测的精[11,12]度。很多学者运用对数、立方根、平方根等变换方式对数据进行预处理以提高插值的精度。研究中我们在对样本数据进行分析的基础上对其进行了变换方式的优化选择,结果表明:经过立
7、方根转换后的数据从整体上更趋向于正态分布,各种变换结果如表1所示。因此,在整个分析过程中,对降雨我们均采用了原始数据与图1气象站点分布图立方根变换两套数据,并对其插值结Fig11Distributionofmeteorologicalstations果进行了对比分析。表1降雨数据变换结果偏斜性分析Tab11Skewnessoftransformedprecipitation月份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月原始数据019301780180015901420152017401070148016011
8、601162对数变换201412019320183211202019020178201792111621123211362016220142立方根变换011520110201082012320140201302013020117201462013301440139112插值方法11211距离平方反比法(IDS)距离平
