复杂地形下浙江夏季气候要素空间插值方法评价

发布时间：2021-11-06 00:41

　　利用1988—2017年浙江省68个国家气象观测站气温和降水数据,分别采用ANUSPLIN、反距离加权（IDW）和普通克里格（O-kriging）3种方法,估算夏季平均气温和降水量空间插值。同时,应用交叉验证方法评价3种方法的精度差异,并进行空间误差分析,探讨符合浙江复杂地形条件和气候背景下的气象要素空间插值最优方法。结果表明:（1）3种方法对气温和降水的插值精度总体接近,空间分布较为一致,但对于要素空间异质性大的区域,ANUSPLIN在细节上的表现明显优于IDW和O-kriging方法。（2）ANUSPLIN对气温和降水的插值精度均高于IDW和O-kriging,气温的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）均小于0.5℃,其中气温RMSE表现为:ANUSPLIN（0.381℃）<O-kriging（0.459℃）<IDW（0.463℃）。降水RMSE表现为:ANUSPLIN（37.8 mm）<O-kriging（42.2 mm）<IDW（49.1 mm）。（3）平原地区的平均气温插值误差低于山区;降水误差空间分布沿海地区误差最大,出现明显低估值。总体来... 

【文章来源】：干旱气象. 2020,38(04)

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

浙江省气象站点分布(阴影为海拔高度)

图3为ANU、IDW和O-kriging插值方法模拟的1988—2017年浙江省夏季降水空间分布。可以看出,3种方法的空间分布总体一致,但不同于IDW和O-kriging方法,ANU对极端降水大值区的预测也有所体现。例如IDW和O-kriging对温州西南部泰顺地区的降水预测值均为800 mm左右,而ANU在此区域部分预测值超过850 mm,与泰顺站观测结果850.3 mm较为接近。从插值结果的细节来看,IDW存在“牛眼”现象,这是由于插值区域站点分布不均匀,插值过程中仅以距离为权重,易受站点极值影响,O-kriging插值通常较少出现“牛眼”现象。而ANU则利用控制点拟合成弯曲最小的曲面[14],能反映局部地形特征,并且有较好的平滑度。图3 基于ANU(a)、IDW(b)和O-kriging(c)插值方法模拟的1988—2017年浙江省夏季降水(单位:mm)空间分布

图2 基于ANU(a)、IDW(b)和O-kriging(c)插值方法模拟的1988—2017年浙江省夏季平均气温(单位:℃)空间分布3.2 误差对比分析

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3478822