第19卷 第3期干 旱 区 资 源 与 环 境Vol.19 No.3 2005年5月Journal of A rid Land Res ources and Envir on ment May.2005
文章编号:1003-7578(2005)03-047-04
甘肃省降水的空间内插方法比较3
方书敏1,钱正堂2,李远平1
(1.兰州大学资源环境学院,甘肃兰州730000;2.甘肃省张掖市林泽气象局,甘肃张掖734000)
提 要:气象要素的空间内插对于观测台站十分稀少,而台站分布又非常不合理的地区具
有十分重要的实际意义。然而在众多的气象要素空间插值方法中,并没有适合每一种气象要
素的普适的最佳插值方法[1]。本文以甘肃省52个气象站及相邻省区18个气象站1961———
1990年整编资料中的逐月降水量为数据源,选用了反距离加权方法(I D W)、样条函数方法
(Sp line)、趋势面方法(Treng)、Kriging等4种内插方法,进行了最优方法选取的探讨。交叉验
证结果表明:4种方法中,相对均方差(R MSE)的排列顺序为Kriging
此Kriging在该研究区降水的空间插值中效果最好。采用Kriging方法获取甘肃省降水的空间
分布图,分析表明:甘肃省年降水量由东南向西北逐渐减少,各地夏季降水较多,尤其是7、8、9
三个月降水较多,而冬春降水则少。
关键词:空间插值;降水;甘肃;Kriging
中图分类号:P426.6 文献标识码:A
大气降水是河川径流和农业水分供应的主要来源。一个地区的光热资源只有在良好的水分条件配合下才能发挥其生产潜力。因此,研究某一地区多年降水变化特征及空间分布从而为农业生产更好的服务便显得尤为重要,然而,由于经济、技术和人力的原因,气象站点是有限的,对于地形复杂的偏远地区,获取多年气象资料难度较大,在实际工作中,利用邻近该区域气象站点的资料,通过空间插值生成研究区气象要素的空间分布图,则是一种有效的解决方法。如何利用气象站和雨量站的观测资料,推算区域的降水分布即如何实现由点数据向面数据的转化,在这方面的研究国外比较多[10～12],在国内该项研究[2～5]与国外相比还比较薄弱。
甘肃省位于东经92°13′～108°46′和北纬32°31′～42°57′间,深居内陆,地形复杂,气候差异大,东南部湿润西北部干冷,从东南到西北几乎包括了从北亚热带湿润区到高寒区、干旱区的各种气候类型,但省域大部分处于我国半干旱及干旱气候区,全年降水少[7]。甘肃是一个农业省份,降水量对夏秋粮生产有很大影响。因此,降水的空间分布研究对农业生产具有重要意义。本文选取了反距离加权法(I D W)、样条函数法(Sp line)、Kriging、趋势面法(Trend)等4种插值方法对甘肃省多年月平均降水进行空间内插研究,经过交叉检验选择最优的降水空间内插方法,揭示甘肃省降水空间分布规律。
1 数据来源
用于插值的50个气象站及用于模型检验的20个气象站1961年～1990年的降水资料来自甘肃省气象局,及全国气象资料汇编[8]。甘肃省气象站的分布状况如图1:
2 数据处理方法
2.1 GI S数据库的建立
3收稿日期:2004-03-01。
作者简介:方书敏(1975-),女,甘肃兰州人,硕士研究生。主要从事GI S与景观生态研究。Email:Fangs m02@https://www.doczj.com/doc/ce16860050.html,.
图1甘肃省气象站点分布图
Fig .1The distributi on of meteor ol ogical stati ons in Gansu p r ovince GI S 数据库是某一区域内关于一定地理要素特
征的数据集合,也称空间数据库。每个气象台站都
有几十年的气象观测资料,收集甘肃省52个气象站(其中20个气象站作为检验站点)1961～1990年月平均降水资料及各站点的经纬度。为保证研究区域的完整性还收集了与甘肃省邻近的青海、新疆、宁夏、内蒙、陕西五省区的18个气象站1961～1990年的月平均降水资料,建立了甘肃省及邻近省份50个气象站的30年月平均降水资源GI S 数据库。该数据库在GI S 中为一个点层,每个点层的属性数据即为月平均降水资源的要素值。建立该点
图层时,我们将气象站的位置写成一个文本文件,
利用A rc /I nfo 软件把文本文件转成点层coverage 。2.2 空间内插方法2.2.1 反距离加权法
反距离加权法是最常用的空间内插方法之一。它认为与未采样点距离最近的若干个点对未采样点值的贡献最大,其贡献与距离成反比。可用下式表示: Z =Σ
n
i =11(D i
)P Z i
Σn
i =11(D i
)P (1)
式中,Z 是估计值,Z i 是第i (i =1,.n )个样本,D i 是距离,p 是距离的幂,它显著影响内插的结果,它的选择标准是最小平均绝对误差。Husar 等
[13]
的研究结果表明,幂越高,内插结果越具有平滑的效果。
2.2.2 Kriging 内插
(1)Kriging 内插的公式
Kriging 内插由南非地理学家Krige 发明并由此而得名。Mathreon 给出了Kriging 的一般计算公式
[9]
。
Kriging 内插的公式为: z (x 0)=Σn
i =1
λi z (x i )
(2)
式中,z (x i )为观测值,他们分别位于区域内x i 位置;x 0是一个未采样点;λi 为权,并且其和等于1即
Σn
i =1
λi =1
(3)
选取λi ,使z (x 0)的估计无偏,并且使方差σ2
e 小于任意观测线形组合的方差。 最小方差由下式给定: σ2e =Σn
i =1
λi
γ(x i ,x 0)+φ(4) 它由下式得到: Σn
i =1
λi
γ(x i ,x j )+φ=γ(x j ,x 0)Πj (5)
式中,γ(x i ,x j )是z 在采样点x i 和未知点x 0之间的半方差,这些量都从适宜的变异函数得到。φ是极小化处理时的拉格郎日乘数。估计方差是一个较为复杂的过程,这一过程称为空间数据探索分析(ES DA )
(2)空间数据探索分析(ES DA )
对于Kriging 内插而言,空间数据探索的目标是建立半方差γ(h )和点对之间的空间距离h 之间的关系,即变异函数。
由于空间统计的本真假设可以表示为以下两个公式: 任意两个距离为h 的两点间的差值的数学期望为0
E[Z (x )-Z (x +h )]=0
(6)任意两个距离为h 的两点间的差值的方差最小:
V 5γ[Z (x )-Z (x +h )]=E{[ε′
(x )-ε′(x +h )]2}=2γ(h )(7)
因此,由下式估计半方差γ(h ):
γ(h )=
12n Σn
i =1
[z (x i +h )]2(8)
?84?干 旱 区 资 源 与 环 境第19卷
这一关系即变异函数。它提供了内插、优化采样的有用信息。Kriging 内插的第一步是找到适合的变
异函数理论模型。最常用的变异函数模型有:球面、指数、高斯、幂和线形模型。变异函数的形式是内插质量的关键。需要注意的是,由于不同的区域有不同的空间模式,因而也有不同的变异函数。而空间内插都有一个隐含的假定,即空间是连续的。因此,在选择变异函数模型之前,检查数据以确定空间连续性是十分必要的。
2.2.3 样条函数方法
样条函数是使用函数逼近曲面的一种方法。样条函数易操作,计算量不大,它与空间统计方法相比具有以下特点:不需要对空间方差的结构做预先估计;不需要做统计假设,而这些假设往往是难以估计和验证的;同时,当表面很平滑时,也不牺牲精度。
样条函数适合于非常平滑的表面,一般要求有连续的一阶和二阶导数,它适合于根据很密的点内插等值线,特别是从不规则三角网(TI N )内插等值线。样条函数的缺点是难以对误差进行估计,点稀时效果不好。2.2.4 趋势面方法
趋势面根据有限的观测数据拟合曲面,进行内插。它适用于:①能以空间的视点诠释趋势和残差;②观测有限,内插也基于有限的数据。当趋势和残差分别能与区域和局部尺度的空间过程相联系时,趋势面
分析最有用[14]
。
趋势面方法可以被定义为:y =A
θ–e (9) 式中,y 是n ×1维矩阵,对应于n 个样本;A 是n 个样本的坐标矩阵;θ是趋势面参数矩阵。A 和θ依赖于趋势面的次数。趋势面的次数是它最重要的特征。e 是残差,通常是一个独立随机变量。当残差随机独立时,统计检验有效。但实际上,趋势面中的残差常是自相关(特别是趋势面的次数较低时),因此,检验是显著有偏差的。残差的空间自相关可以用随机过程模型模拟。由于趋势面的以上特性,它的目标有时并非最佳拟合,而是把数据分成区域趋势组分和局部的残差。2.3 模型检验标准
采用交叉验证法来验证插值的效果。在空间插值所得到的甘肃月平均降水分布图上可以读出相应检验站点的模拟值,然后计算检验站点实测值与模拟值的误差,以此来判断估值方法的优劣。采用相对均方差(RMSE )作为评估几种插值方法的插值效果的标准。RMSE 的表达式为: R MSE =
1n Σn i =1
(P αi -p λi 2(10)
式中n 为检验站点数目,P αi 为实测值,p λi 为模拟值。
图2四种模型获取相对均方差的时间分布
Fig .2 Temporal distributi on of R MSE obtained by f our models
3结果
(1)我们根据甘肃省50个气象站30年的
月平均降水资料,用四种插值方法进行逐月内插,选择20个检验站点对不同的内插模型进行评价,通过相对均方差(R MSE )的比较(图2),发现四种插值方法中Trend 方法效果最差,其余三种方法在冬季和春季相差不是很大,但在夏季和秋季则Kriging 方法要好于Sp line 和I D W 方法,此外,从实测值与模拟值的相关系数(R 2
)来看(表4):模型的精度在冬季和春季较差但在夏季和秋季则很高。因此,甘肃省降水的内插模型
选择Kriging 。
表4 四种模型各月降水实测值与模拟值的相关系数(R 2)
Tab .4The coefficients of values measured and esti m ated by f our models
模型
123456789101112s p line 0.660.660.740.840.870.860.850.860.890.910.860.77trend 0.540.400.590.790.710.790.730.720.750.810.570.33I D W 0.650.610.700.830.830.890.840.850.880.880.820.65kring
0.54
0.63
0.56
0.85
0.87
0.90
0.87
0.88
0.90
0.90
0.83
0.69
?
94?第3期方书敏等 甘肃省降水的空间内插方法比较
(2)空间内插方法是研究区域变量空间分布的基本方法,各种方法都有其特定假设、适用范围、算法和
优缺点,必须指出,对于众多的空间内插方法而言,没有绝对最优的空间内插方法,只有特定条件下的最优
方法。
(3)降水的时空分布还会受高度的影响[6],但是由于资料所限,在本文研究中,内插方法没有考虑高度因素,这对模型的精度有一定影响。
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147～171.
Co m par ison of Four Prec i pa t a ti on
Spa ti a l I n terpol a ti on M ethods i n Gan su
F AN
G Shu -m in,Q I A N Zheng -tang,L I Yuan -p in
(College of Earth and Envir oment Sciences ,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China )
Abstract
Spatial inter polati on of cli m ate data is very i m portant t o those areas where the meteor ol ogical stati ons are rare
and its distributi on is unreas onable .Four methods Kriging 、I D W 、Sp line and Trend were used t o inter polate p reci 2patati on in Gansu p r ovince.The results p resented that Kriging method was the best one for s patial inter polati on.Fr om the s patial distributi on of p reci pati on map obtained by Kriging in Gansu p r ovince ,we can see that the rain 2full increased fr om s outheast t o northwest and that in the summer and autu mn is much more than that in other sea 2s ons .
Key words:s patial inter polati on;p reci patati on;Gansu;Kriging
?05?干 旱 区 资 源 与 环 境第19卷
GIS空间插值（局部插值方法）实习记录 一、空间插值的概念和原理 当我们需要做一幅某个区域的专题地图，或是对该区域进行详细研究的时候，必须具备研究区任一点的属性值，也就是连续的属性值。但是，由于各种属性数据（如降水量、气温等）很难实施地面无缝观测，所以，我们能获取的往往是离散的属性数据。例如本例，我们现有一幅山东省等降雨量图，但是最终目标是得到山东省降水量专题图（覆盖全省，统计完成后，各地均具有自己的降雨量属性）。 空间插值是指利用研究区已知数据来估算未知数据的过程，即将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面。利用空间插值，我们就可以通过离散的等降雨量线，来推算出山东省各地的降雨量了。 二、空间插值的几种方法及本次实习采用的原理和方法 –整体插值方法 ?边界内插方法 ?趋势面分析 ?变换函数插值 –局部分块插值方法 ?自然邻域法 ?移动平均插值方法：反距离权重插值 ?样条函数插值法（薄板样条和张力样条法） ?空间自协方差最佳插值方法：克里金插值 ■局部插值方法的控制点个数与控制点选择问题 局部插值方法用一组已知数据点（我们将其称为控制点）样本来估算待插值点（未知点）的值，因此控制点对该方法十分重要。 为此，第一要注意的是控制点的个数。控制点的个数与估算结果精确程度的关系取决于控制点的分布与待插值点的关系以及控制点的空间自相关程度。为了获取更精确的插值结果，我们需要着重考虑上述两点因素（横线所示）。 第二需要注意的是怎样选择控制点。一种方法是用离估算点最近的点作为控制点；另一种方法是通过半径来选择控制点，半径的大小必须根据控制点的分布来调整。 结合上述分析，在本次实习过程中，我们采用局部分块内插的这4种方法（上文中划横线的方法）进行插值，首先，我们按照默认参数进行插值，目的是粗略比较各种方法的优劣；然后选择出最好的一种方法，对该方法再尝试用不同的权重和点数参数来插值，得出最佳的效果。 三、目标 1、根据带坐标的山东省县域矢量地图（sd_county.shp），完成山东年平均降水量与矢量图的
山东省年平均降水量分布图的制作 一、制图目的 年平均降雨量，是指某地多年降雨量总和除以年数得到的均值,或某地多个观测点测得的年降雨量均值。年平均降雨量是一地气候的重要衡量指标之一。本文运用ERDＡS IＭAＧＩNE 8.5和ＡrcVｉew软件平台制作山东省年平均降水量分布图，将山东省以年平均降水量分为六部分，可以较清楚地展示山东省个地区年平均降水量情况。 二、软硬件配置 （1）软件配置：EＲDＡS IＭAGIＮE 8.5,ArcView，Window7 系统。 （2）硬件配置：inｔel coｒｅ i3处理器，５12M显卡. 三、制图依据 山东省年平均降水量分布图（未配准）如图1 图1 山东省年平均降水量分布图 四、技术路线
五、具体过程 1 图形配准 首先,打开ERD ＡS IM ＡG ＩNE 8.5, 点击，增加Vi ｅwer2，分别在ｖｉｅw ｅｒ１、ｖie ｗer ２中打开山东省年平均降水量（图1)、已经校正好的山东省地图。 图形配准 点与面的叠加 内插分析 汇总与关联 转化为栅格图像 出图
图2 在vｉｅwer1中，点击工具栏中的“Raｓｔer”—Geomｅtric coｒreｃtｉon 出现如图3对话图框。 图3 选择“Ｐolynｏmial",点击“ok"，接着出现一系列对话框，依次点击“ｃlｏse”—“ｏk”，点击ｖiewｅｒ2,弹出图4对话框，选择“oｋ”，随后出现的的对话框中一直点击“ok",直到出现图5所示。
图4 图5 其次，进行配准。在viewer1中选择清楚、易辨别的点进行校正，并且在ｖiewer2中点击相应位置的点，在添加完三个点之后（相对均匀），对于第四个点的校正，只需在ｖiewer1中标出，vｉｅwer2中会自动的给出相应的第四个点的位置，如果此时误差较大，则说明配准不合格，需重新配准。 最后，点击Geo correctｉｏn tools工具栏上的菱形，在弹出的对话框Ｒesam ｐｌｅ中,选择保存的途径及名称“年平均降水量”，点击确定即可。 ２点与面的叠加 首先，打开ArｃView，点击，将上述配准好的“年平均降水量”图打开，如图6。
《空间数据库管理系统概论》期末复习考试 第一章绪论 1、空间数据库：是指在地球表面某一范围内与空间地理相关，反映某一主题信息的数据集合，是一类以空间目标作为存储对象的专业数据库，是GIS的核心 和基础。 2、空间数据：是指以地球表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据。它包括文字、数字、图形、影像、声音、图像等多种表现形式，如地名地址、数字高程、矢量地图、遥感影像、地理编码数据、多媒体地图等。 3、矢量数据：是一种用点、线、面等基本空间要素表示人们赖以生存的自然世界的数据。 4、栅格数据：是把地理空间中的事物和现象作为连续的变量或体来看待，如大气污染、植被覆盖、土壤类型、地表温度等。 5、空间数据的特征：1）空间特征2）非结构化特征3）空间关系特征 4）时态特征5）多尺度特征 6、空间数据库：在地球表面某一范围内与空间地理相关，反映某一主题信息的数据集合。 7、空间数据库的特点：1）数据量大2）空间数据与属性数据的集3）应用广泛 8、空间数据库管理系统：位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。对空间数据库的所有操作都是在空间数据库管理系统的统一管理和控制下进行的。9、空间数据库管理系统的特点：1）空间数据的定义和操纵 2）空间数据的组织、存储和管理 3）后台的事务管理和运行管理 4）数据库的建立和维护 10、空间数据系统的一般由四部分组成：1）空间数据库 2）空间数据库管理系统 3）数据库管理员 4）用户和应用程序 11、现有的两个空间数据标准简介： （1）简单要素的SQL实现规范（SFA SQL）：第一部分定义的是几何对象的不 同表达方式和空间参考系统的表达方式；这个规范不是针对某个特定平台定义的，具有平台独立性。第二部分定义了第一部分定义的简单要素模型在数据库中的实现，给出了内模式下几何类型的定义及相关实现。 （2）SQL多媒体及应用包的第三部分：1）空间定义了矢量数据存储于检索的 相关标准；2）静态图像定义了静态图像数据存储于检索的相关标准。 总结：这两个标准公共部分的接口已经相互兼容，但是这两个标准无论是在内容覆盖面，还是从某些概念的界面上还是有一定的差别。例如，SFA SQL在注记文本类型、空间数据存储实现方式上比SQL/MM定义的内容更广泛，而SQL/MM 涉及了SFA SQL尚未涉及的拓扑数据结果、网络模型等方面的内容。没有统一 的空间数据库标准，自然导致现有空间数据库管理系统有所差异。例如，posGIS 更符合OGC标准，而Oracle Spatial更兼容SQL/MM的标准。
一、单选题 1、对于离散空间最佳的内插方法 是： A．整体内插法 B．局部内插法 C．移动拟合法 D．邻近元法 2、下列能进行地图数字化的设备 是： A.打印机 B.手扶跟踪数字化仪 C.主 机 D.硬盘 3、有关数据处理的叙述错误的 是： A.数据处理是实现空间数据有序化的必要过程 B.数据处理是检验数据质量的关键环节 C.数据处理是实现数据共享的关键步骤 D.数据处理是对地图数字化前的预处理 4、邻近元法 是： A.离散空间数据内插的方法 B.连续空间内插的方法 C.生成DEM的一种方法 D.生成DTM的一种方法 5、一般用于模拟大范围内变化的内插技术是： A.邻近元法 B.整体拟合技术 C.局部拟合技术 D.移动拟合法 6、在地理数据采集中，手工方式主要是用于录入： A.属性数据 B.地图数据 C.影象数 据 D.DTM数据
7、要保证GIS中数据的现势性必须实时进行： A.数据编辑 B.数据变换 C.数据更 新 D.数据匹配 8、下列属于地图投影变换方法的 是： A.正解变换 B.平移变换 C.空间变 换 D.旋转变换 9、以信息损失为代价换取空间数据容量的压缩方法是： A.压缩软件 B.消冗处理 C.特征点筛选 法 D.压缩编码技术 10、表达现实世界空间变化的三个基本要素是。 A. 空间位置、专题特征、时间 B. 空间位置、专题特征、属性 C. 空间特点、变化趋势、属性 D. 空间特点、变化趋势、时间 11、以下哪种不属于数据采集的方式： A. 手工方式 B.扫描方式 C.投影方 式 D.数据通讯方式 12、以下不属于地图投影变换方法的是： A. 正解变换 B.平移变换 C.数值变 换 D.反解变换 13、以下不属于按照空间数据元数据描述对象分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C.数据层元数据 D. 应用层元数据 14、以下按照空间数据元数据的作用分类的是： A. 实体元数据 B.属性元数据 C. 说明元数据 D. 分类元数据 15、以下不属于遥感数据误差的是： A. 数字化误差 B.数据预处理误差 C. 数据转换误差 D. 人工判读误差
第一章 1.GIS的名词分析与推论 GIS概念：具有地理数据的采集、管理、分析、表达能力，能为决策者提供有用地理信息的系统。 推论1：地理信息系统采集的数据为空间数据，即具有空间位置，又具有属性特征。地理信息系统的数据库因此又称为空间数据库。 推论二：地理信息系统具有采集、管理、分析地理数据和表达地理信息的能力。包括空间数据库建设和空间数据库的应用两个层次。 推论三：地理信息系统包括计算机硬件、软件、数据、系统开发人员和用户，但由于处理和分析的是地理数据，因此，在通用的硬件、软件基础上，还有体现专业特点的硬、软件。 2.GIS空间数据体系 空间数据库：空间数据和属性数据的组织 矢量有混合式、扩展式和开放式
矢量数据的空间数据组织：空间坐标数据的非结构化和属性数据的结构化 栅格数据：像元阵列 3.GIS数据模型 矢量数据模型：简单数据结构（面条结构）：如Shapefile、拓扑数据结构：如Coverge、面向对象的数据模型：如Geodatabase 栅格数据模型：栅格文件常用格式：*.tif,*.jpg,*.bmp等。GIS中的栅格格式：ESRI 的Grid、Geodatabase的栅格数据集等。遥感图像的格式：PCI的* .pix，Erdas 的*.img等。 4.空间数据库设计核心 将现实世界抽象为GIS数据模型，这是数据库设计的核心。 5.名词解释： 面条结构：数据按点、线、面为单元进行组织，点、线、面都有自己的坐标数据。最典型的是面条结构。 拓扑数据结构：不仅存储空间位置，同时存储空间关系。 拓扑关联：指存在于空间图形的不同类型元素之间的拓扑关系。如结点与弧段、弧段与多边形。 第二章 1.名词解释： 数据词典：以词典的方式描述和定义E-R模型设计中出现和形成的实体、关系。数据模型匹配：实现将实体类型和特征类型（Coverage、Shapefile、Grid等）的匹配。 区：基于现有的面特征来描述复杂的区域如多个独立的多边形组成的区域、相互
《GIS应用技术》课程 课间实验报告 基于ArcGIS的中国 2011年降水量分布图制作 姓名：学号 班级： 指导教师： 测量与空间信息处理实验 基于ArcGIS的中国 2011年降水量分布图制作 一、实验目的及所用软件版本 1、实验目的 （1）了解和熟悉ArcGIS的基本操作和工作原理 （2）了解和熟悉ArcGIS底图制作、空间降水插值、地图整饰直到最后成图的整个过程的基本操作 2、实验软件所用版本 实验软件 二、实验内容及问题背景 1、实验内容 本次实验主要内容包括以下部分：
（1）底图的制作。这一部分介绍衬托专题图的底图的制作，这一部分的结果还可以作为其它专题图的底图； （2）中国年降水量插值。这一部分介绍用ArcGIS的空间插值方法将气象站点的降水量数据插值得到全国范围内的降水分布； （3）地图整饰。这一部分介绍添加地图要素和美化及最后出图； 当前绝大多数的GIS软件都能够提供对数据处理的功能，本实验以为例完成以上工作。 2、实验内容所涉及的问题背景 在今年的Esri中国用户大会上，我听了几场关于ArcGIS用于制图方面的讲座，也在体验区与Esri中国的技术老师有一些交流。一直觉得ArcGIS在空间数据管理和分析方面很强大，而在制图方面却表现得不怎么样。我看到在国内很多人制图用的是CorelDraw、AI（可能不仅仅是国内，国外的专业制图也是），诚然这些软件作为专门的图形软件，在很多方面有不可比拟的优势，但是对于地理信息制图来说，图形不能和地理信息相关联却是这些软件最大的软肋。而ArcGIS越来越注重在制图方面的发展与应用，每年举办的制图大赛就是推广之一。 三、实验原理与数学模型 本实验主要从实际要求出发，经过对以中国年降水量分布图的制作为例详细地介绍了数据的获取、预处理、空间降水插值直到最后成图的整个过程。共分为三个部分： 第一部分：底图的制作。这一部分介绍衬托专题图的底图的制作，这一部分的结果还可以作为其它专题图的底图；
一、空间数据的插值 用各种方法采集的空间数据往往是按用户自己的要求获取的采样观测值，亦既数据集合是由感兴趣的区域内的随机点或规则网点上的观测值组成的。但有时用户却需要获取未观测点上的数据，而已观测点上的数据的空间分布使我们有可能从已知点的数据推算出未知点的数据值。 在已观测点的区域内估算未观测点的数据的过程称为内插；在已观测点的区域外估算未观测点的数据的过程称为外推。 空间数据的内插和外推在GIS中使用十分普遍。一般情况下，空间位置越靠近的点越有可能获得与实际值相似的数据，而空间位置越远的点则获得与实际值相似的数据的可能性越小。下面介绍一些常用的内插方法。 1、边界内插 使用边界内插法时，首先要假定任何重要的变化都发生在区域的边界上，边界内的变化则是均匀的、同质的。 边界内插的方法之一是泰森多边形法。泰森多边形法的基本原理是，未知点的最佳值由最邻近的观测值产生。如图4-6-1所示。 泰森多边形的生成算法见§5.7。 2、趋势面分析 趋势面分析是一种多项式回归分析技术。多项式回归的基本思想是用多项式表示线或面，按最小二乘法原理对数据点进行拟合，拟合时假定数据点的空间坐标X、Y为独立变量，而表示特征值的Z坐标为因变量。 当数据为一维时，可用回归线近似表示为： 其中，a0、a1为多项式的系数。当n个采样点方差和为最小时，则认为线性回归方程与被拟合曲线达到了最佳配准，如图4-6-2左图所示，即： 当数据以更为复杂的方式变化时，如图4-6-2右图所示。在这种情况下，需要用到二次或高次多项式： （二次曲线） 在GIS中，数据往往是二维的，在这种情况下，需要用到二元二次或高次多项式：
空间数据管理平台解决方案
1.引言 1.1方案概述 空间数据管理平台解决方案主要是针对我国各级测绘院、信息中心建设区域地理信息基础框架的迫切需求，开发的一套专业性强、具有高可扩展性的基础地理信息数据库管理平台。 整个方案从管理多源、多尺度、多类型的基础地理信息数据的角度出发，开发了一些列软件系统，包括空间数据入库更新子系统、空间数据质量检查子系统以及空间数据管理平台等，可以实现对现有基础地理信息数据的整合、转换与集成管理，为政府、企业、公众等提供空间信息服务。 1.2系统特点 ●“多源、多尺度、多时相”基础地理数据的集成管理 由于基础地理数据具有多源、多尺度、多时相的特点，基础地理数据管理平台必须具有集成不同数据类型、不同比例尺、不同时间的各种基础地理数据的能力。 ●多比例尺数据集成 对于不同尺度的基础地理数据，其集成通过统一空间参考系（WGS84、西安80、北京54）或动态投影技术来实现。不同比例尺的
基础地理数据可以叠加一起显示，通过控制其显示比例实现地图的逐层显示效果。 ●多类型数据集成 对于不同类型的数据（如DLG与DRG）的集成采用按空间坐标范围或图幅索引实现。 ●多时序数据集成 对于不同时间段的基础地理数据，采用历史数据库来实现。根据数据更新周期的不同，采用按数据集、图幅、对象级别的历史数据库机制。 ●基础地理数据管理全过程支持 SuperMap D-Manager特别针对我国各级测绘院、信息中心设计开发，系统支持数据加工、数据入库管理、数据共享、数据发布的整个业务过程，可以快速为用户打造完备的基础地理数据中心，满足各种用户对基础地理信息的需求，为数字城市建设服务。 ●基础性与平台性 SuperMap D-Manager从设计到实现，充分考虑了其作为基础性、平台性等支撑性要求。SuperMap D-Manager在设计思路、软件开发实现上都具有高可扩展性的特点。
第15卷第3期2000年6月 地球科学进展 ADV ANCE IN EARTH SCIEN CES V ol.15 No.3 Jun., 2000 学术论文 空间内插方法比较 李 新,程国栋,卢 玲 (中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃 兰州 730000) 摘 要:空间内插可以分为几何方法、统计方法、空间统计方法、函数方法、随机模拟方法、物理模型模拟方法和综合方法。介绍了每一种方法的适用范围、算法和优缺点。指出没有绝对最优的空间内插方法,必须对数据进行空间探索分析,根据数据的特点,选择最优方法;同时,应对内插结果做严格的检验。开发通用空间内插软件、智能化内插以及加强相关基础研究将是空间内插研究的重点。 关 键 词:空间内插;空间数据探索分析;地理信息系统 中图分类号:P208 文献标识码:A 文章编号:1001—8166(2000)03-0260-06 1 空间内插 根据已知地理空间的特性探索未知地理空间的特性是许多地理研究的第一步,也是地理学的基本问题。常规方法无法对空间中所有点进行观测,但是我们可以获得一定数量的空间样本,这些样本反映了空间分布的全部或部分特征,并可以据此预测未知地理空间的特征。在这一意义上,空间内插可以被定义为根据已知的空间数据估计(预测)未知空间的数据值。其目标可以归纳为:①缺值估计:估计某一点缺失的观测数据,以提高数据密度;②内插等值线:以等值线的形式直观地显示数据的空间分布;③数据格网化:把无规则分布的空间数据内插为规则分布的空间数据集,如规则矩形格网、三角网等。 空间内插对于观测台站十分稀少,而台站分布又非常不合理的地区具有十分重要的实际意义。这些地区的常规观测常常不能满足要求,在这种情况下,利用有限的常规观测估计合理的空间分布,或尽可能地提高数据密度就成为迫切要求。在这些方面,缺值估计和数据格网化将发挥重要的作用。 (1)缺值估计。各种科学考察中形式多样的短期观测是提高数据观测密度的重要方式,无形中起到了加密台站的作用;而且由于这些考察常常到达人迹罕至的高海拔和极地等区域,有助于了解区域内观测变量的完整空间分布。但是,这些观测序列往往很短,短则数十天,长不过几年。如何利用周围台站的长序列观测资料和短期观测本身的信息,将观测变量插补到长序列是一个重要问题。 (2)数据格网化。规则格网能够更好地反映连续分布的空间现象,并对他们的变化作出模拟。现代地球科学模型和气候模型,如GCM(一般环流模型),都要求与GIS数据模型和遥感数据高度兼容的空间数据集。格网化的数据,尤其是规则矩形格网,已成为目前地学模型的主要数据形式。因此,对已知观测台站的观测数据进行空间内插,得到格网化数据是模型的第一步。 空间内插一般包括这样几个过程〔1〕:①内插方法(模型)的选择;②空间数据的探索分析,包括对数据的均值、方差、协方差、独立性和变异函数的估计等;③内插方法评价;④重新选择内插方法,直到合理;⑤内插。 因此,通过比较而选择一个合用的、适合于数据空间分布特点的内插方法是空间内插的关键。本文将空间内插分类为几何方法、统计方法、空间统计方 中国科学院特别经费支持领域项目“冰冻圈基础研究”(编号:KJ-B-2-102)资助。 第一作者简介:李新,男,1969年10月生于甘肃酒泉,副研究员,主要从事地理信息系统和遥感在冰冻圈和水资源研究中的应用。收稿日期:1999-08-19;修回日期:1999-11-03。
影响我国降水主要因素有哪些 我国气候特点是季风气候显著，大陆性气候范围广，雨热同期，气候类型复杂多样。 时间分布： 季节分配不均匀，夏季多冬季少，年纪变化大。各地区降水主要集中在夏季（6--8月），在东部季风区，随着夏季风向北扩张，愈往北或愈深入内陆，雨量愈加集中。 北方夏季降水量占全年的65--75%，而南方不到50%。呼和浩特夏季降水占全年的67.5%，赤峰占72.5%，而南宁和贵阳分别占48.8%和46.6%。青藏高原大部分地区夏季降水量占全年的70%以上,最大降水量在雅鲁藏布江西部河谷占80％以上。全国仅有少数地区，如伊犁河谷阿尔春地区四季降水均匀，各占全年的20--30%左右 空间分布： 由东南沿海向西北内陆递减。区大于1600毫米的降水量带，有广西、云南、海南、西藏的一部分和湘西、鄂西地区，其中广西、云南、海南的一些山地以及西藏东南喜马拉雅山东南坡，年降水量可达2000毫米以上。喜马拉雅山南翼迎风坡的巴昔卡年降水量约4500毫米，是我国大陆上最大的降水中心，在全国仅次于台湾岛火烧寮（年降水量6557.8毫米）。五指山迎风坡的琼中年降水量达2447毫米，位于印度洋西南季风迎风财坡面上的云南西盟达2812.9毫米，均为我国著名的多雨中心。达到800──1600毫米的降水量带，有广西、贵州、四川西部的大部分地区，达到400──800毫米的降水量带，分布在大兴安岭山地、内蒙古高原东南边缘和青藏高原东南边缘地区；达到200─400毫米的降水量带，分布在内蒙古高原和青藏高原东部，以及西北内陆地区的天山、阿尔泰山迎风坡低山地带。 新疆、内蒙古西部、宁夏、青海、西藏北部和甘肃河西走廊的民族地区等西北广大内陆干旱地区，年降水量为100毫米左右。准噶尔盆地为100--200毫米，塔里木盆地、柴达木盆地在50毫米以下。吐鲁番盆地西侧的托克逊年降水
中国地里等降水量线图及气候类型图 1、读中国地理区域图，回答（1）我国的四大地理区域分界线基本与图中A线、______毫米年等降水量线、青藏高原 （1）我国的四大地理区域分界线基本与图中A秦岭-淮河线、 B400毫米年等降水量线、C青藏高原边缘山脉（如：C昆仑山一祁连山一横断山脉）三条重要地理界线相重合． （2）A秦岭-淮河线是我国一条重要的地理分界线，同时它是一月份平均气温0℃等温线，暖温带和亚热带的分界线，旱地农业区和水田农业区的分界线，湿润和半湿润地区的分界线． （3）观察中国政区图可以看出：甘肃省兼跨我国北方地区、南方地区、青藏地区和西北地区四大地理区域． （4）诗句“大漠孤烟直”描述的是四大地理分区中的C西北地区的自然景观，由于距海较远，海洋上的湿润气流难以到达内陆，本区最大的自然环境特征是干旱；因为西北地区年降水量少于400毫米，不宣种植业，且开垦后易造成土地沙漠化、沙尘暴等灾害，历史上内蒙古地区大规模开垦草原使内蒙古草原草场退化，水土流失严重，极大破坏了生态环境． （5）被世人称为“地下万里长城”的坎儿井，是新疆吐鲁番的生命之泉，这一地区的农业属于典型的绿洲农业，种植的农作物主要有棉花、小麦、瓜果等，新疆瓜果特别甜的原因是：这里是典型的温带大陆性气候，昼夜温差大，光照强烈． （6）西气东输工程是西部大开发的标志性工程之一．它将把塔里木盆地的天然气源源不断的输往东部地区．近日，准噶尔盆地发现了探明储量丰富的天然气，将缓解北疆地区天然气供不应求的状况．故答案为：（1）400；昆仑山；（2）A；（3）C；（4）③干旱；不行；因为这一地区年降水量少于400毫米，不宣种植业，且开垦后易造成土地沙漠化、沙尘暴等灾害．（5）绿洲；昼夜温差大，光照强烈；（6）塔里木；准噶尔．
ArcGIS数据生产与精细化制图之中国年降水量分布 图的制作 本文以中国年降水量分布图的制作为例详细地介绍了数据的获取、预处理、空间降水插值直到最后成图的整个过程。共分为三个部分： 第一部分：底图的制作。这一部分介绍衬托专题图的底图的制作，这一部分的结果还可以作为其它专题图的底图； 第二部分：中国年降水量插值。这一部分介绍用ArcGIS的空间插值方法将气象站点的降水量数据插值得到全国范围内的降水分布； 第三部分：地图整饰。这一部分介绍添加地图要素和美化及最后出图。 第一部分：底图的制作 Step 1-1：数据准备 总共包含五个文件： bou2_4l.shp：中国政区的线文件，在这个线文件里包含了南海的九段线 bou2_4p.shp：中国政区的面文件 rivers.shp：世界主要河流 cntry02.shp：世界国家面文件 省会城市.shp：中国省会城市点文件 注意：ITT提供的两个文件没有设置坐标系，需要先在Catalog中将这两个文件（rivers.shp 和cntry02.shp）的地理坐标系设为WGS84。 Step 1-2：设置投影 打开ArcMap将这些文件添加进去，接下来我们要给Dataframe设置一个投影坐标系。由于我们要做的是中国全国的降水量分布，我们使用等面积的Albers投影。右击Layers->Properties->Coordinate System选项卡->new Project System，选择Albers，设置中央经线105，标准纬线25度，47度，在地理坐标系中选择WGS84。设置如图：
Step 1-3：放大图我们可以看到，沿海一带有很多面积很小的岛屿，为了制图的美观，我们需要删掉一些面积小的岛屿，但是在这之前，我们必需把南海诸岛以及台湾周围的岛屿保留下来（原因大家都懂的）。 关闭其它图层（只留下政区图层bou2_4p），开始编辑进入编辑状态，选中南海的那些岛屿以及台湾周边岛屿，如图：
一、單選題： 1.中國年降水量空間分布，大致呈東南向西北遞減，這是受下列那一因素的影響？（A）緯度的高 低（B）地勢的高低（C）山脈的走向（D）距海遠近及夏季風向。 2.山脈迎風面和背風面雨量差異很大，由此推論有關雨量分布的敘述何者錯誤？（A）大興安嶺東 坡雨量較西坡多（B）太行山西坡雨量較東坡少（C）秦嶺北麓雨水較南麓多（D）喜馬拉雅山南麓雨水較北麓多。 3.有關中國氣候的敘述，下列說明何者正確？（A）七月0℃等溫線大致與秦嶺淮河一致（B）750 ㎜等雨量線是季風氣候和乾燥氣候的分界（C）南船北馬以500㎜等雨量線為界（D）溫帶草原氣候和沙漠氣候以250㎜等雨量線為分類依據。 4.海陸【比熱的差異】是中國形成季風因素之一，下列有關比熱的差異的敘述，何者正確？（A） 海洋比熱較陸地大（B）海洋吸熱散熱都較陸地快（C）陸地吸熱散熱都較海洋慢（D）陸地比熱較海洋大。 5.近年來台灣受到沙塵暴侵襲，空氣品質不佳，下列有關沙塵暴的敘述，何者錯誤？（A）發生在 中國西北地區（B）常見於夏季（C）人禍因素是過度使用（D）盛行於冬季季風吹送時 6.人口金字塔可以幫助我們了解一地區的人口結構。請問：從人口金字塔可觀察推算到什麼？ (甲)出生、死亡率(乙)識字率(丙)扶養比(丁)男女性別比(A)甲乙丙(B)甲丙丁(C)甲乙丁 (D)乙丙丁。 7.下列有關臺灣和大陸人口的分布共同點，何者正確？(甲) 人口分布集中在開發較早的地區(乙) 人口集中在地形平坦的地區(丙)人口均集中在西半部(丁)人口分布均受氣候﹑政策影響？(A) 甲乙 (B)乙丙(C)乙丁(D)丙丁。 8.中國人口種總數約13億佔世界人口的1/5強，為世界人口最多的國家。請問；下列何者「不是」 中國人口眾多所造成的問題？（A）糧食資源不足（B）人口素質低落（C）男女性別失調（D）失業率高 9.中國有【黃梅無雨半年荒】之說，顯然黃梅季節適時的雨水有利農業生產。下列有關梅雨的敘述 何者正確？（甲）在每年5、6月發生（乙）陸上氣團逐漸消退，海上氣團逐漸增強，產生滯留鋒（丙）華中梅雨比華南早約一個月（丁）入梅、出梅時間各地不同，結束的早晚與水旱災有極大關係。（A）甲乙丙（B）甲乙丁（C）乙丙丁（D）甲丙丁。 10.右圖為中國歷年都市化程度趨勢圖。由圖可知1980年代以後都市化 程度顯著加速，這種現象與下列何者有關？（A）政治民主化 （B）教育普及（C）經濟改革開放（D）人口快速增加。 11.中國的沙漠氣候區有【朝穿皮襖午穿紗，抱著火爐吃西瓜】的俗諺， 導致這種現象的主因是下列哪一種氣候特徵造成？ （A）年溫差大（B）降水量少(C)多強風(D)日溫差大 12.以工業發展條件而言，眾多的人口為中國提供哪些優勢？(甲)原料(乙)市場(丙)動力(丁)勞工 (A)甲丙(B)甲丁(C)乙丙(D)乙丁。
摘要 本文首先对空间插值的的理论基础包括空间插值的必要性以及目标等几个方面进行了介绍；在此基础上，对空间插值的几种方法包括反距离加权法、克里格法、泰森多边形法、样条函数法等进行了探讨和研究，对方法的适用范围、优缺点、插值精度等方面进行了总结；对反距离加权法和克里格法等的实现方法进行了研究；论文最后对空间内插的方法选择进行了归纳总结,并对空间内插今后有待进一步研究的方面以及发展应用方向进行了展望。 关键词：空间内插克里格反距离加权 Abstract Firstly,theoretical basis,including the necessity of spatial interpolation, aim etc., is specifically introduced in this paper. Beside this, we have done studies and researches on several methods of spatial interpolation, e.g.Inverse Distance Weighted、Kriging、Thiesen、Spline, concluded on the range、merit and shortcoming,interpolation accuracy and so on. The thesis it makes research on the programming process of Inverse Distance Weighted and Kriging etc, The end of the paper gives a summary to the methods selection of spatial interpolation, and outlooks the further research and probable application to be developed in spatial interpolation. Keywords:Spatial Interpolation Kriging Inverse Distance Weighted 0 前言：在地理信息系统(GlS)中，我们获得的空间数据往往是离散点的形式，或者是分区数据的形式。由于观测到的数据往往不能满足要求，最理想的方法就是调查地理空间所有样本的信息，以穷尽样本属性值的方式来获得详尽的地理信息。但这种方法从时间、经济角度上来说是行不通的，也是不现实的。我们可以从离散分布的数据开始来构造一个连续的表面，但是问题在于如何构建一个连续的数据表面。GIS空间内插方法为实现这个目的提供了有效的手段，它利用有限的观测数据，估计合理的空间分布、提高数据密度，获得完整空间信息分布，以填补缺失的数据，得到密集的数据分布。此外，由于数据集的来源、采样点的数据类型不同，如何选择适当的内插方法成为迫切需要解决的问题，如若选择了不适当的内插方法将会直接导致对数据的错误内插，从而造成了对实际情况错误的认识。每种内插方法都有各自的应用范围和优缺点，它们很大程度上依赖于采样数据原始的数学特征，不同的研究目的对内插都有特殊的要求。针对某一特定的数据集，如何来选择最有效的内插方法，是一个重要的、极富挑战性的任务。 本文试图从GIS空间内插方法的理论基础、实际效果两个方面比较几种常用的内插方法的实现原理及其基本的适用条件，并对空间内插今后有待进一步研究的方面进行了展望。 1空间内插方法的划分和分析 空间插值方法可以分为全局方法和局部方法两类。全局方法用研究区每个可利用的控制点来构建一个方程或一个模型，而后该模型可用于估算未知点的数值；局部方法是用控制点的样本来估计未知点的值。
空间内插方法比较-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
一、空间数据的插值 用各种方法采集的空间数据往往是按用户自己的要求获取的采样观测值，亦既数据集合是由感兴趣的区域内的随机点或规则网点上的观测值组成的。但有时用户却需要获取未观测点上的数据，而已观测点上的数据的空间分布使我们有可能从已知点的数据推算出未知点的数据值。 在已观测点的区域内估算未观测点的数据的过程称为内插；在已观测点的区域外估算未观测点的数据的过程称为外推。 空间数据的内插和外推在GIS中使用十分普遍。一般情况下，空间位置越靠近的点越有可能获得与实际值相似的数据，而空间位置越远的点则获得与实际值相似的数据的可能性越小。下面介绍一些常用的内插方法。 1、边界内插 使用边界内插法时，首先要假定任何重要的变化都发生在区域的边界上，边界内的变化则是均匀的、同质的。 边界内插的方法之一是泰森多边形法。泰森多边形法的基本原理是，未知点的最佳值由最邻近的观测值产生。如图4-6-1所示。 泰森多边形的生成算法见§。 2、趋势面分析 趋势面分析是一种多项式回归分析技术。多项式回归的基本思想是用多项式表示线或面，按最小二乘法原理对数据点进行拟合，拟合时假定数据点的空间坐标X、Y为独立变量，而表示特征值的Z坐标为因变量。 当数据为一维时，可用回归线近似表示为： 其中，a0、a1为多项式的系数。当n个采样点方差和为最小时，则认为线性回归方程与被拟合曲线达到了最佳配准，如图4-6-2左图所示，即： 当数据以更为复杂的方式变化时，如图4-6-2右图所示。在这种情况下，需要用到二次或高次多项式： （二次曲线） 在GIS中，数据往往是二维的，在这种情况下，需要用到二元二次或高次多项式： （二次曲面）
省年平均降水量分布图的制作 一、制图目的 年平均降雨量，是指某地多年降雨量总和除以年数得到的均值，或某地多个观测点测得的年降雨量均值。年平均降雨量是一地气候的重要衡量指标之一。本文运用ERDAS IMAGINE 8.5和ArcView软件平台制作省年平均降水量分布图，将省以年平均降水量分为六部分，可以较清楚地展示省个地区年平均降水量情况。 二、软硬件配置 （1）软件配置：ERDAS IMAGINE 8.5，ArcView，Window7 系统。 （2）硬件配置：intel core i3处理器，512M显卡。 三、制图依据 省年平均降水量分布图（未配准）如图1 图1 省年平均降水量分布图 四、技术路线
五、具体过程 1 图形配准 首先，打开ERDAS IMAGINE 8.5， 点击，增加Viewer2，分别在viewer1、viewer2中打开省年平均降水量（图1）、已经校正好的省地图。 图形配准点与面的叠加内插分析 汇总与关联 转化为栅格图像 出图
图2 在viewer1中，点击工具栏中的“Raster”-Geometric correction出现如图3对话图框。 图3 选择“Polynomial”，点击“ok”，接着出现一系列对话框，依次点击“close”-“ok”,点击viewer2，弹出图4对话框，选择“ok”，随后出现的的对话框中一直点击“ok”，直到出现图5所示。 图4
图5 其次，进行配准。在viewer1中选择清楚、易辨别的点进行校正，并且在viewer2中点击相应位置的点，在添加完三个点之后（相对均匀），对于第四个点的校正，只需在viewer1中标出，viewer2中会自动的给出相应的第四个点的位置，如果此时误差较大，则说明配准不合格，需重新配准。 最后，点击Geo correction tools工具栏上的菱形，在弹出的对话框Resample中，选择保存的途径及名称“年平均降水量”,点击确定即可。 2 点与面的叠加 首先，打开ArcView，点击，将上述配准好的“年平均降水量”图打开，如图6。 图6
2019年，我国气温偏高，降水偏多。台风、暴雨洪涝、干旱、强对流、低温冷冻害和雪灾、沙尘暴等气象灾害均偏轻。与近10年平均值相比，农作物受灾面积、死亡失踪人口以及直接经济损失均明显偏少。 2019年，全国平均气温较常年偏高0.79℃，为1951年以来第5暖年；四季气温均偏高，春秋明显偏暖。全国平均降水量645.5毫米，比常年偏多2.5%；冬春夏降水偏多，秋季偏少。六大区域中东北、西北、华南年降水量偏多，华北和长江中下游偏少，西南略偏少；七大流域中松花江、黄河、辽河、珠江流域降水量偏多，淮河和海河流域偏少，长江流域接近常年。 2019年，华南前汛期开始早、结束晚，为1961年以来最长前汛期，雨量为1961年以来次多；西南雨季开始和结束均偏晚，雨量偏少；入梅晚、出梅早，梅雨量偏少；华北雨季开始晚，结束与常年一致，雨量偏少；东北雨季开始早、结束晚，雨量偏多；华西秋雨开始早、结束晚，雨量偏多。 2019年，台风生成多，登陆强度总体偏弱，但“利奇马”灾损重；暴雨过程多，但暴雨洪涝灾害总体偏轻；高温日数多，区域性特征明显；区域性和阶段性干旱明显，但灾害损失偏轻；强对流天气过程偏少，损失偏轻；低温冷冻害和雪灾显著偏轻；春季北方沙尘天气少，影响偏轻。 2019年，全国有225站日降水达到极端事件标准，主要分布在山东、内蒙古、浙江、黑龙江等地，其中，山东临朐(386.7毫米)、青州(353.9毫米)等54站突破历史极值。全国有49站连续降水量突破历史极值，主要出现在山东、黑龙江、湖南、吉林等地。
面对天气气候的变化多端，多提高一点防灾减灾意识，多储备一些应对极端天气的科学知识，才能从容不迫的迎接每一天。
全球多年逐月平均降水量分布图( 1988-2004 ) January precipitation (cm, GPCP) 64)E 90E 120E 150E 1出)I SOW 120W 9(}W MW (} 30E 0 2 4 6 K 10 12 14 lb U 2(1 22 24 2b 2K M 32 點-甜4U February precipitation (cm, GPCP) 60N 3()N o 30S 60S ------------------------------ 1 ----------------- 1----------------------------- -------------------------- 1 -------------- -r—~r- Illi工r
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课题：中国的降水 一、学习教学目标 1．能够说出我国降水的时空分布特点、类型和分布 2．能够说出我国东部地区雨带移动规律 3．知道干湿地区划分、分布 4. 能结合区域，解释降水的成因 二、教学课时：2课时 三、学习过程 【知识清单】1.降水的定义——一般把降落到地面的雨、雪、冰雹等统称为降水。 2.降水的形成条件 充足的水汽、空气上升冷却促使水汽凝结、足够的凝结核（尘埃杂质）。 （一）学习新知识 考点1 我国年降水量的时空分布特点 探究1：在中国年降水量图中用彩色笔描出1600毫米、800毫米、400毫米、200毫米等年降水量线，观察我国降水空间分布的特点。 （1）中国降水的空间分布特点：自东南沿海向西北内陆递减，东多西少，南多北少。
:探究2：读上图观察我国降水的时间分布特点： ①读上图东部季风区，四地降水较多的月份，广州为4 至 9月，武汉为5至8月，北京为 7 、 8 月,哈尔滨为 7-8 月。 ②四地降水量的季节变化共同点：夏季多，冬春少，季节变化大，明显的差异是北方季节变化大，南方季节变化小。 中国降水的时间分布特点： 季节变化:①降水季节分配不均，降水集中在夏秋季。②南方雨季长，北方雨季短。 年际变化:各地降水年际变化大。南方较小，北方较大 考点2 我国年降水量分布的原因 ①季风区和非季风区大致以大兴安岭 、_阴__山、_贺兰_山、_巴颜喀拉_山、_冈底斯_山为界。 ② 影响我国的夏季风，既有来自太平洋的东南季风，也有来自印度洋的西南季风，我国西北内陆地区受不到夏季风影响的主要原因是深居内陆，远离海洋以及高原和山脉的阻挡。 ③我国的降水主要是冬季风带来的还是夏 季风带来的？ 原因一：导致中国降水自东南沿海向西北内陆递减的是夏季风影响的强弱。 探究4：
空间插值方法 1.反距离权重插值：通过与样本点距离大小赋予权重，距离近的样本点被赋予较大的权重， 受该样本点的影响越大，同时可以限制插值点的个数、范围，通过幂值来决定样本点对插值点的影响程度，灵活性大，准确性高，但不太适用规则排列的插值点 2.克里金插值：克里金插值与IDW插值的区别在于权重的选择，IDW仅仅将距离的倒数 作为权重，而克里金考虑到了空间相关性的问题。它首先将每两个点进行配对，这样就能产生一个自变量为两点之间距离的函数。使用克里金插值需确定半变异函数的类型、步长、步数。对于这种方法，原始的输入点可能会发生变化。在数据点多时，结果更加可靠。该插值方法对规则排列、较密集的点插值较适用，而离散的插值点则需进行多次调试才可达到较为理想的效果 3.自然邻域插值:原理是构建voronoi多边形，也就是泰森多边形。首先将所有的空间点 构建成voronoi多边形，然后将待求点也构建一个voronoi多边形，这样就与圆多边形有很多相交的地方，根据每一块的面积按比例设置权重，这样就能够求得待求点的值了。 该方法不是通过数据模型来进行插值，不需要设置多于的参数，简便但不灵活，不适合离散点进行插值，因为会形成不规则插值边界，但插值结果相对符合实际数值、准确，适合规则排列、较密集的点插值。 4.样条函数插值：这种方法使用样条函数来对空间点进行插值，它有两个基本条件：1.表 面必须完全通过样本点2.表面的二阶曲率是最小的。插值主要受插值类型（Regularized 或Tension）和weight值的影响，一般Regularize 插值结果比Tension插值结果光滑，在Regularized Spline 插值中，weight 值越高生成的表面越光滑，Tension Spline 插值则相反；适合那些空间连续变化且光滑的表面的生成。该方法虽可生成平滑的插值结果，但其结果会在原有样点值进行数值延伸，产生于实际不符的结果，不建议一般插值使用。 5.径向基函数：包括：薄板样条函数、张力样条函数、规则样条函数、高次曲面函数、反 高次曲面函数。作为精确插值器，RBF方法不同于全局和局部多项式插值器，它们都不是精确插值器（不要求表面穿过测量点）。比较RBF和IDW（也是精确插值器）来看，IDW 从不预测大于最大测量值或小于最小测量值的值，RB用于根据大量数据点生成平滑表面。 这些函数可为平缓变化的表面（如高程）生成很好的结果。但在表面值在短距离内出现剧烈变化和/或怀疑样本值很可能有测量误差或不确定性时，这些方法不适用，且该方法插值过程需要一定时间，不能快速得到插值结果。