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Evaluation of Spatial Interpolation Methods for Annual Rainfall on the Highlands of Eritrea

机译：厄立特里亚高地年降雨量的空间插值方法评价

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Cet article évalue différentes méthodes d'interpolation spatiales pour engendrer une surface continue basée sur des totaux de précipitations annuelles mesurées. Les méthodes d'interpolation considérées dans cette étude incluent l'inverse de la distance mesurée, le Spline et le Kriging. Les mensuratiions de totaux de précipitations annuelles ont été prises à 22 endroits simples, dans les régions montagneuses d' Erytrée. La racine carrée de l'erreur moyenne et l'indice de convenance ont servi pour mesurer l'adéquation. Partant des résultats statistiques, l'utilisation standard du Kriging fournit les erreurs les plus petites de prévision en comparaison de l'inverse de la distance mesurée et le Spline. Les erreurs de prévision de l'inverse de la distance mesurée étaient presque similaires à celles du Kriging tandis que le Spline produisait les plus grandes erreurs de prévision.%This article evaluates different spatial interpolation methods to form a continuous surface based on measured annual rainfall totals. Interpolation methods examined in this study include inverse distance weighted (IDW), Spline and Kriging. The annual rainfall totals measurements were taken at 22 discrete locations in the highlands of Eritrea. Root mean square error (RMSE) and index of agreement (D) quantified suitability. Judging from the statistical results, the standard implementation of Kriging provides the smallest prediction errors than IDW and Spline. IDW prediction errors were almost similar to Kriging while Spline produced the largest prediction errors.
机译：本文根据测得的年降水总量评估了不同的空间插值方法以生成连续的地表。本研究中考虑的插值方法包括测量距离的倒数，样条曲线和克里格法。在厄立特里亚山区的22个简单地点对年降水总量进行了测量。使用均值误差的平方根和便利性指数来衡量适当性。根据统计结果，与测量距离和样条曲线的倒数相比，克里格的标准用法可提供最小的预测误差。实测距离的倒数的预测误差几乎与Kriging的近似，而样条曲线的预测误差最大。％本文根据实测的年降雨量总量评估不同的空间插值方法以形成连续的表面。本研究中研究的插值方法包括距离反比加权（IDW），样条曲线和Kriging。年度总雨量测量是在厄立特里亚高地的22个离散地点进行的。均方根误差（RMSE）和一致性指数（D）量化了适用性。从统计结果来看，与IDW和Spline相比，克里格的标准实现提供了最小的预测误差。 IDW的预测误差几乎与Kriging相似，而Spline产生的预测误差最大。

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