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四川省多年平均气温数据空间插值方法与影响因素研究

     
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摘要

[目的]探索复杂地形、气候背景下适合当地特点的多年平均气温数据空间插值方法。[方法]在考虑海拔高度、数据源密度和空间化栅格大小等条件影响下,选择5种插值方法对1981-2010年四川省144个气象观测站点多年平均气温观测数据进行了空间插值,并采用预留检验站点和交叉验证两种方法对结果进行评估。[结果]空间化模型插值精度IDWE>OKE>MRM>OK>IDW;不考虑海拔因素时中等密度站点插值精度最高,考虑海拔因素后高密度站点插值精度最高;随着空间化尺度的不断增大,不考虑海拔因素的插值方法误差变化不大,考虑海拔因素的插值方法误差逐渐增大,且在空间栅格尺度大于4000m后误差快速增加;不同海拔数据源对插值结果有影响,采用3种方法插值的温度差在-0.98~3.05℃之间,但绝对温差大于1℃的区域仅占全省面积的0.76%~1.52%。[结论](1)空间化模型方法的选择对气温空间化精度影响较大,考虑了海拔等环境影响因素的模型比单纯的空间自相关模型精度更高;(2)数据源(气象站点)数量的减少会导致空间化误差增加,但并不明显;(3)随着栅格尺度逐渐变大,空间化误差逐渐增大,适宜尺度在500~2000m;(4)气象站点海拔误差会影响气温空间化精度,但从占全省面积来看影响并不显著;(5)复杂地形会影响气温空间化效果,分区拟合精度优于不分区拟合。

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