气象空间插值技术的研究进展

气象空间插值技术的研究进展王勇南京信息工程大学遥感学院E-mail:[e-mail]气象空间插值技术的研究进展1、引言2、气象空间插值技术的研究进展3、基于插值方法的气候资料重建引言随着现代社会需求与农业生态学、气候学等学科的发展，也迫切需要高时空分辨、空间栅格化的气象要素数据。利用已知气象站点的观测数据对未知点进行插值预测是20世纪以来地理科学研究的一个热点。我国常规气象站点分布图气象站点定位观测获取的只是局部、离散、有限的空间点数据，要想得到区域尺度上的有关气象数据，通常利用空间插值的方法，以期来获得连续有序的空间数据。012345678901234567890123456701234567空间插值012345678901234567通过填补样本点之间的数据空白，将空间上离散的测量数据转换为连续的曲面数据，以获取区域上任何一点变量的属性值。已知数据函数关系式未知数据气象空间插值技术的研究进展•传统的空间插值方法有反距离加权法、泰森多边形法、多项式回归法、克里金法等•这些插值方法均是建立在存在空间自相关或在空间上平滑连续的假设之上，并未考虑相关因素的影响，插值精度不高，插值模型的物理意义也不明确。气象空间插值技术的研究进展•最近邻点法又叫泰森多边形方法。它采用一种极端的边界内插方法—只用最近的单个点进行区域插值（区域赋值）。反距离加权法Power=2,search=230Power=2,search=600Power=4,search=600Power=2,search=150•反距离加权法最早由Shepard提出(1982)提出的，并逐步得到发展。每个采样对插值结果的影响随距离增加而减弱，亦即距目标点近的样点有较大的权重。多项式回归–多项式趋势面随着N值的不同，其形态也不同。–一般地讲，N值越大，拟合精度越高。拟合精度C以下式表示，通常C为60％～70％时，该多项式就能够揭示空间趋势。一次多项式二次多项式三次多项式22()1100%()nllnlzzCzz通常把实际的地理曲面分解为趋势面和剩余面两部分，前者反应地理要素的宏观分布规律，属于确定性因素作用的结果；而后者则对应于微观区域，被认为是随机因素影响的结果。克里金插值(Kriging)克里金插值由南非采矿工程师D.G.克里格（D.G.Krige）于1951年首次提出，故命名为“克里金”法，后经法国著名地理数学学家G.Matheron发展深化。气象空间插值技术的研究进展•近年来出现了大量的插值模型和改进算法，从发展方向上看，大致可以分为三类：•一、数据上的改进，通过增加这些辅助信息以提高插值模型的精度。•二、数学模型上的改进，即在同样的数据源上，改进新的数学算法，以获取更优的插值模型，以提高插值精度。•三、根据特定区域的地形地貌特征而提出一种新的更适合该研究区域的插值方法。气象空间插值技术的研究进展①增加相关的辅助地理信息•早在1984年，Eleanor等人运用多元回归法对气温和降水的空间分布进行插值时，就考虑到了地形变量对气温和降水的影响。Marquinez等人则利用多元回归方法和GIS技术，分析了降水和一系列地形变量的关系，并指出最好的插值模型是将五个影响降水的地形变量(高程、坡度、坡向、离海岸线的距离和离相对西边的距离)作为影响因子来考虑。将更多的可能会影响到插值分析结果的因素考虑进去，是插值方法发展的一个主要趋势和突破点。案例：基于DEM的气温空间分布•采用的方法：三维二次趋势面+样条插值法采用趋势面分析、逐步回归、宏观地理因子模拟与小地形订正等方法,建立气象要素空间分布的数学模型。这种方法将气候要素值分解为两个部分：趋势部分和偏差部分。案例：基于DEM的气温空间分布•T=f(λ,φ,h)+ε式中:T为所要模拟的气温要素;λ为经度;φ为纬度;h为海拔高度;ε为误差项；f(λ,φ,h)为大地形影响的模拟值；ε为小地形和随机误差影响的结果。f(λ,φ,h)=a0+a1λ+a2φ+a3h+a4λφ+a5φh+a6λh+a7λλ+a8φφ+a9hh三维二次趋势面难点：a0-a9的求取；案例：基于DEM的气温空间分布•SPSS软件实现f(λ,φ,h)=36.4+（-3.5*10^6）*hh+（-0.005）*oa案例：基于DEM的气温空间分布求算实测值与模拟值的误差模拟值f(λ,φ,h)=36.4+（-3.5*10^6）*hh+（-0.005）*oa其中hh是dem的平方，oa是经度*纬度。然后求算误差ERR=实测值-模拟值案例：基于DEM的气温空间分布气象空间插值技术的研究进展②数学模型上的改进•Wong等人将神经元网络、自组织方法、以及模糊数学等三种方法同时应用到降水插值的模型之中，取得了比较理想的插值效果。Daly等人建立了PRISM(parameter—elevationregressionsonindependentslopesmodel)插值模型。该模型可对不同时间尺度的降水和温度进行插值分析。属于多元回归法的一种。该模型适宜于地形起伏较大的地区。气象空间插值技术的研究进展③新方法的提出•Hutchinsont针对气候要素插值的特点，基于经度、纬度和海拔高度的线性相关关系，提出了薄板局部光滑样条插值方法，经不断改进得到了广泛的应用，之后还发展了相应的空间插值软件(ANUSPLIN)。这一方法之后成为空间插值的主要方法之一，是一个突破。气象空间插值技术的研究进展•ANUSPLlN使用方法如下：•(1)安装ANUSPLIN(2)根据要求写批处理命令文件(3)在ARCGIS中将输出表面ASCII文件转换成grid格式文件，进行可视化操作。气象空间插值技术的研究进展基于插值方法的气候资料重建研究内容科学重建余杭区西部山区（以现径山镇区域站代表站）和东部平原（以现临平区域站为代表站）2010年逐日或逐月气候资料序列。重建要素•气温--逐日最高气温、最低气温和平均气温；•气压--逐日平均本站气压；•平均相对湿度--逐日相对湿度；•风--月平均风速、月风频研究区域研究资料•余杭区周边建站历史较长的气象站数据（杭州主城区、临安、富阳、德清、安吉、海宁、桐乡等气象站）和余杭区区域自动气象站数据。•气象站数据：日平均气温、日最高气温、日最低气温、四时次风速、四时次风向•自动气象站数据：气温（平均、最高、最低）、风速、风向研究资料方法•一、对气温、降水、风速采用距离方向加权平均法进行空间插值，并对气温考虑地形的影响，依靠余杭区部分自动站实现参数调整和验证，最终建立气象要素序列。•二、依靠空间插值方法，结合周边气象站的风向数据，实现余杭区风频序列的重建。结果分析相关系数平均绝对误差平均相对误差绝对值径山镇10.290.04临平10.300.02•气温（平均气温）-505101520253035401163146617691106121136151166181196211226241256271286301316331346361结果分析相关系数平均绝对误差平均相对误差绝对值径山镇10.750.04临平10.630.04•气温（最高气温）05101520253035404512039587796115134153172191210229248267286305324343362结果分析相关系数平均绝对误差平均相对误差绝对值径山镇10.54临平10.60•气温（最低气温）-10-50510152025303512039587796115134153172191210229248267286305324343362结果分析相关系数平均绝对误差平均相对误差径山镇0.972.460.19临平NaN•月平均风速0.000.050.100.15NNNENEENEEESESESSESSSWSWWS结果分析月风频•风频:某一风向的次数占总的观测统计次数的百分比。•风频玫瑰图是一个地区风向频率的统计图。谢谢大家！请批评指正！