氣象要素插值的空間化精度提高方法研究

doi:10.3969/2016jms.0021

首頁 > 過刊瀏覽>2017年第37卷第2期 >278-282. DOI:10.3969/2016jms.0021

氣象要素插值的空間化精度提高方法研究
DOI:
                        10.3969/2016jms.0021
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡(jiǎn)介:
通訊作者:
中圖分類號(hào):
基金項(xiàng)目:四川省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2015NZ0035）

Analysis of spatial interpolation methods for meteorological elements anomaly

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摘要

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文章評(píng)論

摘要:

為了提高氣象要素空間化的精度，本文提出通過預(yù)先對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，然后再進(jìn)行空間化，以比較直接插值與原始數(shù)據(jù)處理之后再插值的精度的變化。文中采用數(shù)據(jù)為全國(guó)743個(gè)常規(guī)氣象站40 a（1961-2000年）整編氣象資料及2005年的常規(guī)氣象資料；插值方法有反距離加權(quán)法（IDW）、克立格法（Kriging）和樣條函數(shù)法（Spline）；數(shù)據(jù)預(yù)處理方法采用距平處理。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：使用IDW、Kriging和spline對(duì)平均溫度距平進(jìn)行插值精度比較，發(fā)現(xiàn)IDW方法最優(yōu)；溫度距平精度的提高比降水和相對(duì)濕度要好；降水距平誤差呈現(xiàn)由東向西遞增的趨勢(shì)。由此可見，對(duì)氣象要素做距平處理可以有效提高插值精度。

Abstract:

In order to improve the interpolation accuracy of meteorological elements, the meteorological data were firstly processed, and then the changed data were interpolated. The 40 a meteorological data during 1961-2000 and the observation data of 2005 from 743 conventional stations in China, the interpolation methods including IDW, Kriging and Spline, and the data pretreatment method was processed based on anomaly processed. Results show that IDW is better than Kriging and Spline for average temperature anomaly; the improvement of temperature is better than that of precipitation and relative humidity; precipitation anomaly deviation presents the increasing trend from east to west. Thus, the pretreatment methods of meteorological data can improve interpolation accuracy.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

劉琰琰.氣象要素插值的空間化精度提高方法研究.氣象科學(xué),2017,37(2):278-282 LIU Yanyan. Analysis of spatial interpolation methods for meteorological elements anomaly. Journal of the Meteorological Sciences,2017,37(2):278-282

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收稿日期:2015-12-31
最后修改日期:2016-03-22
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2017-05-16
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