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    基于空間可視化的氣溫插值方法比較

    2013-12-06 08:45:04焦永清
    測繪工程 2013年5期
    關(guān)鍵詞:插值法樣條克里

    焦永清,李 斌,張 坤

    (1.長安大學(xué) 地質(zhì)工程與測繪學(xué)院,陜西 西安 710054;2.湖南省芷江侗族自治縣氣象局,湖南 芷江 419100)

    空間插值是通過一定數(shù)量的樣本點(diǎn)來反映、預(yù)知未知空間分布特征的重要方法和手段[1]。對分布稀少且不均勻的離散分布的空間數(shù)據(jù)(如區(qū)域氣溫觀測序列)而言,就需選擇合適的空間插值方法進(jìn)行插值以滿足研究等應(yīng)用的要求。

    孟慶香、李新等人的研究均以插值效果優(yōu)劣為依據(jù),進(jìn)而得出最佳插值方法[2-3]。潘耀忠等根據(jù)特殊地形地貌特征提出新的插值方法,并與常規(guī)方法作比較,以驗(yàn)證其有效性[4]。金君等通過增加輔助要素以提高插值精度[5]。但借助GIS的空間分析功能直觀地研究空間插值法卻不多見。本研究旨在GIS環(huán)境下,針對氣溫插值的現(xiàn)實(shí)需要,直觀、形象地探討空間插值的效果問題。

    本文將空間插值方法與GIS技術(shù)結(jié)合,利用遍布全國的684個(gè)氣象站點(diǎn)氣溫資料,進(jìn)行了空間插值研究,并繪制1982年陜西省年均氣溫預(yù)測圖,旨在從精度和直觀性兩個(gè)方面確定較適用的空間插值方法,以期為一般性的空間插值應(yīng)用提供借鑒和參考。

    1 研究資料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    數(shù)據(jù)包括臺站信息文檔、溫度數(shù)據(jù)表格和陜西省區(qū)劃圖。臺站信息文檔包括1951-2007年中國756個(gè)地面氣候臺站信息,提供了臺站編號、所屬省份、經(jīng)緯度、觀測海拔高度、觀測起止時(shí)間及相關(guān)信息。溫度數(shù)據(jù)表提供了臺站編號、觀測截止年限、氣溫積累和年均氣溫等信息,涉及684個(gè)氣象臺站的信息。陜西省區(qū)劃圖包含了陜西省各市縣的行政區(qū)劃界線信息(見圖1)。

    圖1 陜西省氣象站點(diǎn)分布圖

    1.2 空間插值方法

    目前,用于氣象要素空間插值的方法有很多,本文采用的是反距離加權(quán)插值法、規(guī)則樣條函數(shù)插值法和普通克里格插值法。

    反距離加權(quán)插值法適用于分布均勻且密集程度足以反映局部差異的樣點(diǎn)數(shù)據(jù)集,缺點(diǎn)是其結(jié)果容易受到數(shù)據(jù)集的影響,經(jīng)常出現(xiàn)孤立數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯高于周圍數(shù)據(jù)點(diǎn)的情況。規(guī)則樣條函數(shù)插值法適用于樣點(diǎn)數(shù)據(jù)集大、表面變化平緩的情況,不適用于局部變異性大且無法確定樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性情況。相比前兩種方法,普通克里格插值法考慮了樣本數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性[1]。

    2 誤差比較與結(jié)果分析

    2.1 插值比較流程及精度比較的依據(jù)

    本文采用的插值方法比較流程見圖2。

    圖2 插值方法比較流程

    一般采用誤差均值(MEAN)和誤差均方根(Root-Mean-Square,RMS)作為空間插值精度判定的主要依據(jù)。總的來說,各種插值方法的MEAN和RMS總體最小者,具有較好的插值效果,MEAN相等時(shí),RMS越小越好。

    2.2 插值誤差對比

    圖3是氣溫?cái)?shù)據(jù)在插值后生成的預(yù)測值與真實(shí)值之間線性回歸圖,表1是在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生的誤差比對。由表1可知,RMS的排序?yàn)椋悍淳嚯x加權(quán)插值法<普通克里格插值法<樣條函數(shù)插值法;MEAN的排序?yàn)椋簶訔l函數(shù)插值法<普通克里格插值法<反距離加權(quán)插值法。因此,普通克里格插值法最優(yōu),樣條函數(shù)插值法次之,反距離加權(quán)插值法較差。

    圖3 3種插值方法的線性回歸預(yù)測圖

    表1 不同插值方法誤差對比

    3 疊加分析

    3.1 效果圖對比

    本文根據(jù)不同的方法對氣溫?cái)?shù)據(jù)插值,得到陜西省年均氣溫預(yù)測圖(見圖4)。普通克里格插值法得到的效果圖過渡明顯、氣溫變化層次分明,沒有類似于其他兩種插值方法中出現(xiàn)的孤立異常圖斑,與精度比較得出的結(jié)論一致。

    圖4 3種插值方法生成的陜西年均氣溫預(yù)測圖

    3.2 疊加分析與驗(yàn)證

    此外,本文將生成的預(yù)測圖轉(zhuǎn)換為柵格形式,對其疊加比較,以便更加直觀地比較各種方法的優(yōu)劣。生成的柵格圖,分別與最優(yōu)的普通克里格插值法的結(jié)果疊加后相減得到圖5。

    圖5 普通克里格法與其他插值方法相減效果圖

    對比而言,普通克里格法和反距離加權(quán)插值生成的氣溫預(yù)測圖相差較大,而普通克里格法與規(guī)則樣條法生成的氣溫預(yù)測圖相差較小。因此,對于全國年均氣溫?cái)?shù)據(jù)而言,規(guī)則樣條函數(shù)插值法優(yōu)于反距離加權(quán)插值法,與誤差對比結(jié)果一致,驗(yàn)證了該方法的正確性。

    4 結(jié) 論

    通過3種空間插值方法的比較和驗(yàn)證,得出如下結(jié)論:①疊加與視覺結(jié)合的分析法和單純的誤差精度比較法所得結(jié)果趨于一致;②而就該數(shù)據(jù)的年平均氣溫插值而言,普通克里格插值方法明顯優(yōu)于其它方法。

    鑒于插值離散點(diǎn)分布不均導(dǎo)致的插值精度偏低問題,通過先改善同種族群局部插值效果的聚類分析法加以解決,以提高整體插值的精度,此有待進(jìn)一步研究。

    [1]劉湘南,黃方,王平,等.GIS空間分析原理與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2005.

    [2]孟慶香,劉國彬,楊勤科.基于GIS的黃土高原氣象要素空間插值方法[J].水土保持研究,2010,17(1):10-14.

    [3]李新,程國棟,盧玲.空間插值方法比較[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2000,15(3):260-265.

    [4]潘耀忠,龔道溢,鄧?yán)?,?基于DEM的中國陸地多年平均溫度插值方法[J].地理學(xué)報(bào),2004,59(3):366-374.

    [5]金君,彭思嶺,劉啟亮,等.中國陸地區(qū)域氣象要素空間插值方法比較研究[J].工程勘察,2010(11):48-51.

    [6]林忠輝,莫興國,李宏軒,等.中國陸地區(qū)域氣象要素的空間插值[J].地理學(xué)報(bào),2002,57(1):47-56.

    [7]湯國安,楊昕.ArcGIS地理信息系統(tǒng)空間分析實(shí)驗(yàn)教程[M].北京:科學(xué)出版社,2006.

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