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基于GIS的月*均气温空间化方法的比较研究_论文

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第 33 卷 第 3 期 2017 年 3 月 科 技 通 报 BULLETIN OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Vol.33 No.3 Mar. 2017 基于 GIS 的月*均气温空间化方法的比较研究 (1. 南京信息工程大学 地理与遥感学院, 南京 210044; 2. 南京信息工程大学 应用气象学院, 南京 210044; 3. 江苏省句容市气象局, 句容 212400) 3 陆 琦 1, , 邱新法 2* 摘 常用空间插值方法, 以及复杂地形下月*均气温分布式模型, 生成全国的月*均气温空间分布图, 并同 要: 使用 1961-2000 年全国 743 个气象台站常规气象观测资料, 利用 IDW、 Kriging 以及 Spline 这 3 种 (IDW、 Kriging、 Spline) 、 格点数据集与气温分布式模型的绝对误差分别为 1.59?、 1.54?、 1.99?、 1.40?、 0.56?, 气温分布式模型的精度最高, 而且其空间分辨率最高, 模拟的稳定程度较好, 能够很好地体现气 温随地形的变化特征。因此, 气温分布式模型对于*均气温的模拟性能最好。 关键词: 分布式模型; 插值方法; 格点产品; *均气温; 性能评价 中图分类号: P423.3 文献标识码: A 文章编号: 1001-7119 (2017) 03-0043-06 时与中国气象数据网提供的中国地面气温月值 0.5??0.5?格点数据集进行比较, 结果表明: 3 种插值方法 DOI:10.13774/j.cnki.kjtb.2017.03.009 Study on the Comparison of SSpatial Methods for Monthly Mean Temperatures Based on GIS 3 Lu Qi1, , Qiu Xinfa2* (1.School of Geography and Remote Sensing , NUIST , Nanjing 210044 , China; 2.School of Applied Meteorology , NUIST , Nanjing 210044 , China; 3.Jurong Meteorological Bureau of Jiangsu Province , Jurong 212400 , China) Abstract: Based on the conventionally observational data from 743 weather stations in China from 1961 to 2000, the distribution maps of monthly mean temperatures in China were generated by 3 common spatial interpolation methods (IDW, Kriging and Spline) and distributed model of monthly mean temperatures over the rugged terrain, to compare with the 0.5??0.5? grid data set of monthly air temperatures in China provided by China Meteorological Administration. The results indicate that the absolute errors of 3 spatial interpolation methods (IDW, Kriging and Spline), grid data set and distributed model are 1.59?C, 1.54? C, 1.99? C, 1.40? C and 0.56? C. The accuracy of the distributed model of mean monthly mean temperature is the highest with the best spatial resolution and good stability of simulation, and the simulation of distributed model is capable of reflecting terrain- influencing characteristics. As a result, the distributed model over the rugged terrain give the best simulation of monthly mean temperatures. performance evaluation Keywords: distributed model ; spatial interpolation method ; grid data set ; monthly mean temperature ; 气象站在空间分布上是有限的而且具有局 地性, 只能代表局部区域内气象要素分布情况, 对于其他没有气象站点的广大区域, 其气象要素 的分布情况只能经过各种推算获得。随着科技 的发展, 对气象数据的分辨率要求越来越高, 需 获得较高空间分辨率和空间栅格化的气象数据。 收稿日期: 2016-04-14 基金项目: 国家自然科学基金项目 (41175077; 41330529) ; 南京信息工程大学科研基金资助项目。 作者简介: 陆琦 ( 1992) , 男, 硕士研究生, 研究方向为 GIS 在气象中的应用。E-mail: kent621@163.com。 *通讯作者: 邱新法, E-mail: xfqiu135@nuist


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