基于地形高程的云南省降雨量空间插值方法研究

甘肃科技Gansu Science and Technology第35卷第16期2019年8月Vol.35 No.16Aug.2019雨量数据空间探索与插值方法探讨刘潘（西安科技大学测绘科学与技术学院，陕西 西安710054）摘 要：对降雨量资料中的样本数据用直方图和正态QQ 分布图进行了空间分布规律的探究以及自相关性的趋势分析,并结合空间分辨率为30m 的高程数据以及陕西省流域图离群值的合理性进行分析;对处理后的数据进行了空间插值分析，插值方法有确定性插值（全局多项式法、反距离权重法、样条函数法）以及克里金插值法（简单克里金法、普 通克里金法）两大类;通过交叉验证和一般验证来获取不同插值方法的精度，进行比较得出精度值最高的插值方法，并 通过精度值选择最合适的模型来分析陕西省的降雨量空间分布规律。

主要得出以下结论：（1）通过热点分析，研究区域的高程值与雨量值呈现负相关；（2'地形地貌和河流对研究区域的降雨量有很大影响* （3）在确定性插值方法中，样条函数法的研究区整体精度高于全局多项式法和反距离权重法；（4）在克里金插值方法中，普通克里金法的研究区整体 精度高于简单克里金法；（5）普通克里金法的研究区整体精度高于样条函数法*关键词：地统计分析；自相关;确定性插值;克里金插值法 中图分类号:P221概述在我国时常出现干旱与洪水并存的现象，社会自 了 」来，我国几乎年年发生南涝北旱，方会，而研究降雨量的空间分布以及插值方法，以为 据*因此对降雨量的空间插值 有了高 ，本：文究某一区域通插值方法得到高精度的降雨趋势图*探索性分析是一种无先验假设的条件下，而且规避了一般统计方法时，提出先验条件的 I 影响，之后对样本数据的分布特性进行了研究分 析，并以此来全的 数据内在关系，如数据的特点、分布以及模式，从很客观、有依据的 给数据分析者的方法叫在19世纪80年代，Marquinez 等人将地形因子 作为影响降雨量的子考虑，分析了降水和一系列地形变量的关系叫Sergio 等人对西班牙东北 部埃布罗河谷中部地区的降雨量，通过全局法，克里金法进行了精度对比，发现使用地统计方法和由4个地理变量和地形变量形成的回归模型获得了最佳结果；使用基于回归的方法获得温映射的最佳结果叫士凯等人将内蒙古作为研究区域，通过确定；性插值（反距离插值、样条函数插值）以及克里金插值，对究区域的牧草生育期平均气温的空间分布进行推算，再运用内蒙古高程数据进行对比分析，最 终得出适宜天然牧草生育期的平均气温；经过对比，克里金插值方法的插值结果 最高的叫李娟丽等人对1990-1997年无定河流域67个雨量 站进行了插值分析，运用普通克里金方法，结果发现，用此方法得的插值结果非常符合降雨空间 分布特性叫李新等人通过对几种插值方法的对比，没有最好的插值方法，只有对个研究区域言，有最优的方法问*空间插值方法在自身模上，已很难发生突破*目前，对插值方法的研究，主通过对传统方法的参数进行优化，以提高插值精度*总之，选择合适的插值方法和参数需要考虑自己所研究的区域以及研究的目的*对于众多的空间插值方法而言，没有绝对最佳的方法，只有在特定的 条件下，对某个地区实施所对应的插值方法A7-8B *2研究区域概况陕西省的经度在105。

如何解决测绘技术中的地理信息数据的空间插值问题引言：测绘技术中的地理信息数据的空间插值问题是一个重要的研究领域，涉及到了地理信息系统、遥感技术、地图制图等多个学科。

在地理信息数据的获取和分析过程中，由于观测点的不连续性或者缺失，需要通过插值方法来填充数据空白区域，以实现对整个地理空间上的数据的有效表达。

本文将通过介绍插值方法的原理和应用案例，讨论如何解决测绘技术中的地理信息数据的空间插值问题。

一、插值方法的原理插值方法是一种通过已知点数据来判断未知点数据的方法，常用于补齐或预测未知点的值。

在地理信息数据的空间插值中，常用的插值方法包括：1.反距离权重插值法（IDW）：该方法根据已知点周围的距离来确定未知点的值，距离越近的点权重越大。

该方法简单易懂，但容易受离散点的影响。

2.克里金插值法（Kriging）：该方法基于统计学方法，根据已知点之间的空间关系来推断未知点的值。

它考虑了空间相关性和变差性，适用于稀疏数据和多元均一性插值。

3.三角网插值法（TIN）：该方法通过构建三角网格来估计未知点的值，其优点在于能够保留地形特征，适用于不规则分布的数据。

4.径向基函数插值法（RBF）：该方法通过定义径向基函数来插值。

它能够自适应地调整插值权重，适用于高维度数据和复杂关系的插值。

二、插值方法的应用案例1.数字高程模型的生成数字高程模型（DEM）是测绘技术中经常使用插值方法生成的一种地表模型。

例如，在地质调查、环境评估、城市规划等项目中，需要获取地表高程信息。

通过插值方法可以根据地面观测点的高程数据生成连续的高程模型，用于分析地表地形、水文流域等方面的信息。

2.地下水位的预测地下水位的预测对水利工程、环境保护等领域具有重要意义。

通过利用已知的地下水位观测点数据，结合插值方法可以预测未来的地下水位情况。

例如，在水资源调查和管理中，地下水位的插值预测可以帮助指导水资源的合理利用和保护。

3.土地利用变化的监测土地利用变化是城市规划和环境管理中的重要问题。

第27卷 第5期2008年9月地 理 研 究GEOGRAPH ICAL RESEARCH V o l 27,N o 5Sept ,2008 收稿日期:2007 05 19;修订日期:2007 12 04基金项目:河南省高等学校创新人才基金(2004 09年度)资助。

作者简介:孔云峰(1967 ),男,河南新安人,博士,教授,博导。

主要从事GIS 应用研究与教学。

E mail:Yfkong@h enu edu cn 降雨量地面观测数据空间探索与插值方法探讨孔云峰1,仝文伟2(1 河南大学中澳地理信息分析与应用研究所,开封475004; 2 河南省气象局,郑州450003)摘要:空间插值方法广泛应用于气象数据产品的制作,其精度与气象要素的空间变异特征、气象观测站分布和插值方法选择有关。

选择美国得州599个地面观测站30年平均降雨量记录,设计了27个观测站样本方案,选择全年、1月和8月数据,利用空间统计、空间自相关、半变异函数等方法探索降雨量的空间变异特征,并采用5种常规方法进行空间插值,比较和解释插值结果,在此基础上讨论基于知识的气象要素空间插值方法。

案例研究发现: 降雨量地面观测数据通常具有明显的空间趋势、较强的空间自相关特征和较稳定的空间变异规律,但针对不同时段或采样方案,其空间自相关强度和半变异函数模型会有一定的差异。

增加气象观测站数,空间插值误差有减小的趋势;但观测站数目达到一定数值后,增加观测站数,插值精度提高并不明显。

!在观测站较少时,不同插值方法间的精度差异较大,而在观测站充足的情况下,其差异有减小的趋势。

∀探讨气象要素与地理环境要素之间的关系,获得定量化的先验知识,开发基于知识的空间插值模型,是高精度气象要素插值的关键;线性加权回归和地理加权回归方法的初步试验验证了这一思路的有效性。

关键词:降雨量;探索性空间数据分析;空间插值;先验知识文章编号:1000 0585(2008)05 1097 121 引言利用地面气象观测站的观测数据进行空间插值是制作气象地图产品的主要方法。

降水空间插值技术的研究进展一、本文概述随着地理信息系统（GIS）和遥感技术的快速发展，降水空间插值技术在气象学、水文学、生态学等领域的应用越来越广泛。

降水空间插值技术旨在通过已知的气象观测站点数据，预测和推断未知区域的降水量，以实现对降水空间分布的准确描述。

本文将对降水空间插值技术的研究进展进行综述，重点分析不同插值方法的优缺点、适用条件以及在实际应用中的效果评估。

通过对相关文献的梳理和评价，本文旨在为读者提供一个全面、系统的降水空间插值技术知识框架，以期为该领域的深入研究和实践应用提供参考和借鉴。

二、降水空间插值技术概述降水空间插值技术是一种地理信息系统（GIS）和遥感技术的关键应用，其核心目标是根据已知的气象站点降水数据，通过数学和统计方法，预测和推算出未知区域的降水情况。

这种技术广泛应用于气候研究、洪水预警、水资源管理、农业规划等多个领域。

降水空间插值技术的核心在于构建一个能够准确反映降水空间分布的数学模型。

这个模型需要充分考虑到地理、气候、地形等多种因素的影响。

目前，常用的降水空间插值方法主要包括反距离权重法（IDW）、克里格插值法（Kriging）、样条函数法（Spline）以及基于机器学习的插值方法等。

反距离权重法（IDW）是一种基于距离的插值方法，其基本思想是离已知点越近的位置，其值越接近已知点的值。

克里格插值法（Kriging）则是一种基于统计学的插值方法，它考虑到了数据的空间自相关性，因此能够得到更精确的插值结果。

样条函数法（Spline）则是一种数学方法，通过构建一个平滑的曲线或曲面来拟合已知数据点，从而推算出未知区域的降水情况。

近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的插值方法也开始在降水空间插值领域得到应用。

这些方法，如神经网络、支持向量机、随机森林等，能够通过学习大量的已知数据，自动提取出其中的复杂规律和模式，从而实现对未知区域的准确预测。

然而，降水空间插值技术也面临着一些挑战。

云南初夏印缅槽维持期间强降水的诊断分析与数值模拟研究的开题报告一、选题背景和意义云南省是我国西南地区重要水源地之一，其流域面积广泛，包括其中的滇池，是全国重要的淡水资源。

但是，在雨季期间，云南南部会受到来自印度洋的季风影响，容易引发强降水天气。

如今年5月21日至22日，云南省南部地区就发生了暴雨洪涝灾害，导致了巨大的经济损失和人员伤亡。

因此，对于这种强降水天气的诊断和预测，具有相当的重要性。

因此，本研究选取了云南省南部地区的印缅槽维持期间的强降水进行诊断分析和数值模拟，旨在为该地区天气预报提供科学依据。

二、相关研究综述国内外许多学者都对云南南部的降水进行了研究。

其中，钟楼等人（2015）利用数值模式和统计方法分析了淡季降水的特征和成因；李明等人（2016）则结合多源资料对2014年5月至9月的雨季降水进行了统计和分析。

从这些研究可以看出，云南南部的降水具有非常明显的季节性和地域性，但如果这些降水过于强烈，会引发洪涝等自然灾害，给当地居民带来重要的影响。

那么，在这种情况下，如何准确地预测和诊断强降水是学者们关注的重点。

三、研究内容和方法1.研究内容本研究将关注云南省南部地区印缅槽维持期间的强降水天气，包括长时间、不间断、持续性降雨等记录。

通过对这种降水的诊断和数值模拟，希望能够推断出降水成因和有效地对强降水进行预测。

2.研究方法（1）观测资料分析对于云南南部地区印缅槽维持期间的强降水，首先利用高时间分辨率的观测资料进行诊断分析，包括NCEP/NCAR再分析资料、高空气象探空数据、卫星云图、雷达资料等等。

通过分析这些资料，可以得到相应的大气环境场和降水特征。

（2）数值模拟利用WRF数值模式，对该地区的大气环境场进行再现模拟，进而对天气过程进行数值模拟。

通过与实测数据的对比，检验模拟结果的可靠性。

四、研究预期成果和意义通过对云南南部地区印缅槽维持期间的强降水天气的诊断和数值模拟，可以把握这种天气的成因规律和发展特征，提高业务预报员在强降水天气的预测和防范中的准确性和预报水平。

本科学生综合性、设计性实验报告姓名赵艺淞学号104130138专业地理信息系统班级2010级地信班实验课程名称专题地图编制指导教师及职称何云燕开课学期2012 至＿2013 学年＿第二学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印一、实验设计实验名称：云南省降水量动态分析图实验时间：2013年5月20日—6月28日实验类型：□验证实验□综合实验■设计实验小组合作：■是□否小组成员：赵艺淞尹文姣1、实验内容（含实验原理介绍）：（1）研究背景：云南省全省129个县降水量的时空分布分析（以2000年，2005年，2010年三年数据为例），分析比较同一年限降水量在整个云南省的空间分布格局，不同年限降水量的差异和变化趋势。

（2）一幅完整的专题地图由三个大的方面构成，即专题地图的数学要素、专题要素和地理底图要素。

①专题地图的数学要素包括坐标网、比例尺和地图定向等内容。

次幅专题地图是反映人文经济现象的专题图，在云南省行政区域范围内比较各个地州市的农业发展和组成情况，采用较小比例尺1：oooo，在这里坐标网为地理坐标网也就是经纬网。

地图的定向以中央经线为正北方向。

②专题要素是专题地图的主体。

此次的专题图采用了利用分区和分级统计方法配合进行制图，两种方法配合使用，用分级统计图作为背景，在图上每一分区内描绘统计图表，从而使得地图的主题内容更加的全面。

③地理底图要素：采用云南省行政区划图作为地理底图，人文经济专题图主要是考虑研究区域的等面积性，和各研究区划分正确性。

适当添加河流道路山峰等自然地理要素，可以帮读图者定位，原则是简洁适当，底图颜色要浅淡，不能喧宾夺主。

●数学基础：地图投影是“高斯克吕格投影”，地理坐标系统是“西安1980”。

具体参数如下：地图投影地理坐标系统Projection: Gauss_Kruger False_Easting: 500000.000000 False_Northing: 0.000000 Central_Meridian: 102.000000 Scale_Factor: 1.000000 Latitude_Of_Origin: 0.000000 Linear Unit: Meter (1.000000) Geographic Coordinate System: GCS_Xian_1980 Angular Unit: Degree (0.017453292519943299) Prime Meridian: Greenwich (0.000000000000000000)Datum: D_Xian_1980Spheroid: Xian_1980Semimajor Axis: 6378140.000000000000000000 Semiminor Axis: 6356755.288157528300000000 Inverse Flattening: 298.257000000000010000●地图的地理基础要素：基础要素有各州市行政区划边界，河流，道理，山峰等●地图的专题内容：专题是云南省2011年各州市农林牧渔业总产值分布，显示方式是以分区三维柱状图加分级设色显示。

基于多级空间插值的降雨预测研究随着气候变化的加剧和环境污染的不断加重，极端天气频繁发生，降水预测对于灾害防范和水资源管理等领域具有重要的意义。

基于多级空间插值的降雨预测方法是一种常见的预测方法，其主要思想是将降水数据从低空间分辨率复原到高空间分辨率。

本文将深入探讨这一方法的研究进展和应用现状。

一、多级空间插值方法的基本原理多级空间插值方法是基于高分辨率多普勒雷达反射率数据，通过插值和平滑等方法来预测具有较高时空分辨率的降水场。

其基本原理是将雷达反射率数据拟合为某个空间插值模型，然后利用插值结果预测未来的降水场。

多级空间插值方法的主要思路可以分为以下两个步骤：首先，利用两个不同分辨率的雷达反射率数据对应的降水率和降水量数据进行初步插值，得到一个中间分辨率的降水场；然后，再对中间分辨率的降水场进行进一步的插值和平滑处理，得到高分辨率的降水场。

二、多级空间插值方法的研究进展在多级空间插值方法的基础上，学者们继续对该方法进行深入探究和改进，以提高其预测效果和可靠性。

1. 多分辨率插值方法多分辨率插值方法是多级空间插值方法的一种改进方式，其主要思路是通过多个不同分辨率的雷达反射率数据对应的降水场，来预测降水场的高分辨率信息。

该方法结合了多种不同分辨率下的降水场信息，可以更准确地反映高分辨率的降水场。

2. 融合方法融合方法是多级空间插值方法的一种进一步改进，其主要思路是将不同分辨率下的降水场信息进行融合，以获得更准确和可靠的预测结果。

融合方法包括时空融合方法和方法融合方法，可以根据实际应用的需求进行选择。

3. 算法优化算法优化也是多级空间插值方法的一个研究热点，学者们通过改进算法，提高插值和平滑效果，进一步提高该方法的预测精度和可靠性。

三、多级空间插值方法的应用现状多级空间插值方法在降水预测领域的应用已经非常广泛，特别是在洪水预警、水资源管理、农业灾害预警等领域得到了广泛应用。

以洪水预警为例，多级空间插值方法能够快速准确地预测未来的降水场，实现对降雨特征、洪水动态等信息的跟踪和分析，帮助预警机构及时科学地制定洪水应对和抢险救援措施。

基于气候地形云南省土壤养分最佳插值方法研究作者：李晓婷刘清李晓琳来源：《南方农业·中旬》2020年第01期摘要选择适宜于土壤养分的最佳空间插值方法能够有效揭示区域土壤养分空间分异特征。

基于此，以云南省为案例区，利用全国科学施肥网及实地采集的数据以及地统计学交叉验证的评价方法，分析区内耕地土壤养分含量与干燥度、高程的相关性，采用协同克里金插值方法，结合干燥度、高程进行插值，并把经交叉检验后的结果与反距离权重法、普通克里金法的结果进行比较，筛选出适合研究区耕地土壤养分（pH、全氮、有机质、速效钾和有效磷）分布预测的最优插值方法。

结果表明：对云南省土壤pH值和土壤中的有效磷进行预测，最佳的空间分布插值方法为普通克里金插值，对土壤中全氮、速效钾和有机质进行预测，协同克里金插值精确度最佳。

关键词地统计学;土壤养分;空间插值方法;云南省中图分类号：S158 文献标志码：B DOI：10.19415/ki.1673-890x.2020.02.086土地的投入与产出取决于土壤的肥力，然而随着我国工业化、城镇化的快速发展，加之自然灾害的影响，我国土壤肥力不断退化，土壤质量降低，严重制约了我国农业的发展和生态环境建设工作，同时也阻碍了国民经济的健康发展。

土壤是一种不均一且连续变化的自然体，因此对土壤特性、土壤养分空间变异性，特别是对其量化过程及其影响因素进行研究，对于优化肥料用量、提高农田水肥利用效率以及我国“区域精确施肥”和“区域配肥”工作的实施都有重要意义。

20世纪80年代以来，随着精准农业的发展，国内外学者开始运用地统计学和地理信息系统对土壤中氮、磷、钾、重金属、有机碳等的空间变异性进行研究[1]。

胡克林等[2]研究了农田土壤养分空间变异，指出底层土壤碱解氮和表层有机质变异服从正态分布，表层碱解氮、有效磷基本服从对数正态分布，碱解氮、有机质和有效磷之间存在相关性;赵良菊等[3]运用地统计学方法对甘肃省河西区土壤各养分的空间相关性进行分析，并分析了结构因素及随机因素对土壤养分空间变异的影响;杨建虎等[4]研究发现，土壤养分的空间变异性受结构性因素和随机性因素的共同作用，其中结构性因素属稳定性的自然因素，例如气候条件、地形等。

高程测量中的空间差值方法与精度分析高程测量是地理信息系统中重要的一项工作，它可以帮助我们了解地球表面的地形变化，对于土地利用规划、环境保护和灾害监测等方面具有重要意义。

在高程测量过程中，空间差值方法被广泛应用以获得精确的高程信息，并通过精度分析来评估测量结果的可靠性。

空间差值方法是指通过利用已知高程点的信息，通过一定的插值算法来推断未知位置的高程值。

常用的空间差值方法包括反距离权重法、克里金法和三角网法等。

反距离权重法是一种常用的空间差值方法，它假设距离近的点之间具有较高的相关性。

根据这个原理，该方法通过对距离未知点最近的已知高程点进行加权平均来估计未知点的高程值。

然而，反距离权重法在处理密集数据时容易产生过拟合问题，导致插值结果过于平滑。

因此，在应用反距离权重法时需要合理选择加权函数和参数，进行适当的平滑处理。

克里金法是一种统计插值方法，它在估计未知点的高程值时考虑了空间相关性和变异性。

克里金法通过对已知点进行半方差函数拟合，并根据半方差函数的特性来进行高程值估计。

与反距离权重法相比，克里金法能够更好地处理空间变异性，并且具有可控的拟合优度。

然而，克里金法的计算量较大，需要对样本点进行多次重复操作，因此在处理大规模数据时可能存在一定的困难。

三角网法是一种常用的高程插值方法，它利用已知高程点构建不规则三角网，并以三角网的性质推断未知点的高程值。

通过计算未知点与周围已知点之间高程的平均值或加权平均值来估计未知点的高程值。

三角网法在处理不规则地形数据时表现出良好的适应性，并且可以通过增加网格的稠密程度来提高插值精度。

然而，三角网法对于大规模数据的处理效率较低，且在边界处可能存在插值误差。

在对高程测量结果进行精度分析时，常用的方法包括均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等。

均方根误差衡量了测量结果与真实值之间的平均偏差，其值越小表示测量结果越准确。

平均绝对误差衡量了测量结果的平均偏差程度，其值越小表示测量结果越精确。

2020.27科学技术创新1研究背景气象要素与人类生产生活息息相关，研究区域内气象观测站数量，观测频率，观测站站点分布是否均匀都影响气象数据的准确性。

由于资金与地理条件的限制，难以建立密集的气象观测站点来获取气象数据。

针对这一问题，通过建立数学模型，根据已知观测站点的气象数据来获取研究区范围内的气象信息，是当今生产中普遍选择的一种工作方案[1]。

云南地处青藏高原东南侧，为典型的季风气候，同时受到东亚季风和南亚季风的影响，干湿季分明[2]。

每年5～10月为雨季，年降水量的86%出现在此期间[3]。

11月至4月的冬春季节是旱季，降水量仅占全年的10%～20%。

此外，云南省地形地貌复杂多样，降水的空间分布形式比较复杂，存在明显的地区差异[4]。

2数据来源及其特征分析本文的数据来源于云南省125个气象观测站于2011年2月份观测的降水量数据。

观测点的空间散点分布如图1所示。

降水量频数图及其统计特征如图2和表1所示。

图1云南省2011年2月降水量观测点图2云南省2011年2月降水量频数直方图表1云南省2011年2月份降水量统计特征3研究方法3.1变差函数变差函数的定义为：假设空间点x 只在一维x 轴上变化，区域化变量Z(x)在x ，x+h 两点处的值之差的方差的一半，记为γ(x,h)[5]，即在满足二阶平稳假设与本征假设的情况下，γ(x,h)与x 取值无关，只依赖于h 。

于是得到：本文滞后距h 取0.2，0.4，0.6，0.8，14.0等20个不同的距离，求得相应的变差函数值γ*(h i )，如表2所示。

表2实验变差函数值表3.2球状模型拟合为进一步进行计算，需要根据实验变差函数选择适当的理论变差函数进行拟合，从而确定出各个参数。

球状模型函数表达为：其中，C 0为块金常数，C 0+C 为基台值，C 为拱高，a 为变程,h 0.2 0.4 0.6 0.8 1 r （h ） 1.6982 2.4213 3.7806 4.3288 4.8723 h 1.2 1.4 1.6 1.8 2 r （h ） 4.8928 5.7632 5.8521 6.3150 7.1702 h 2.2 2.4 2.6 2.8 3 r （h ） 7.8237 8.3258 7.9042 8.1179 10.0610 h 3.2 3.4 3.6 3.8 4 r （h ）9.414310.761411.214513.772113.7785平均 中位数 众数 标准差 方差 最小值 最大值12.268 12.3 10.7 3.29801 10.87687 0.1 20.2摘要：本文用云南省2011年2月125个气象观测站记录的降水量数据，结合地理统计的研究方法，在计算各滞后距的变差函数值后，采用球状模型进行拟合，得到球状模型拟合表达式，应用克立格空间插值法来预测区域内其他地点的降水量。

云南省年均降雨量空间插值模拟方法比较
彭晓芬;黄甫则;周汝良
【期刊名称】《西南林业大学学报》
【年(卷),期】2010(030)005
【摘要】用反距离权重法、普通克里金法、基于样条函数法和回归模型计算法对云南省内134个气象站1993-2007年年均降雨量进行空间插值,将插值预测结果与检测点数据作对比分析,结果表明:4种插值法均能反映云南省内年均降雨量的空间分布特征,反距离权重法插值误差最小,精度最高,回归模型模拟插值误差较大,但能直观地反映年均降雨量随地理位置及海拔高度立体变化而变化的特征.
【总页数】4页(P25-28)
【作者】彭晓芬;黄甫则;周汝良
【作者单位】西南林业大学资源学院,云南,昆明,650224;云南森林自然中心,云南,昆明,650224;西南林业大学保护生物学学院,云南,昆明,650224
【正文语种】中文
【中图分类】S715.1;P468.024
【相关文献】
1.降雨量空间插值方法比较研究 [J], 李巍;范文义;毛学刚;王兰霞
2.基于地形高程的云南省降雨量空间插值方法研究 [J], 虎雄岗;谈树成;金艳珠;蒋顺德
3.梅江河流域年均降雨量空间插值方法研究 [J], 刘胤雯;赖格英;陈元增;黄丽
4.湖南省年均降水量空间插值模拟方法比较研究 [J], 殷嘉霖;屈创
5.新疆年均降水量的空间插值方法比较 [J], 凌威;王新杰;武文昊
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3种数值模式对云南地区雨季降水预报的检验赵宁坤;万石云;杞明辉【摘要】为了了解数值模式降水预报在云南地区的预报效果和误差特点，利用T639、德国和日本模式对2010—2013年云南地区雨季（5—10月）的24—72 h 降水预报进行了检验和分析。

结果表明：日本模式对云南地区雨季小雨和中雨具有较好的预报能力，T639模式对大雨和暴雨的预报效果明显优于德国和日本模式。

T639和日本模式对6—8月降水预报的 TS 评分高于其他月份，而德国模式对10月中雨及以上量级降水预报的 TS 评分明显高于其他月份和其他两种模式。

日本模式能准确预报出较强雨带的位置且降水量较接近实况，但对降水中心位置的预报偏西；T639模式能较好的预报降水中心，但预报的降水量偏大；德国模式对云南西部地区降水预报偏大，对东部地区降水预报偏小。

日本模式对台风低压影响的降水预报效果较好，而德国模式对两高辐合系统影响的大雨和暴雨预报效果较好；对冷锋切变造成的中雨及以上量级降水，T639模式的24 h 和48 h 预报更具有参考价值。

%In order to understand the precipitation forecasting performanceand error characteristics of three models, namely a T639 model,a Germany model and a Japan model in Yunnan province,24-72 hours precipitation forecast during rainy season (May to October)from 2010 to 2013 was verified and analyzed.The results show that there is a good forecasting capability to light rain and moderate rain for the Japan model.The predicting effect of T639 model is better than that of Germany and Japan models for heavy rain and rainstorm.TS scores of the T639 and Ja-pan models in June,July and August are higher than those in othermonths,while those of Germany model for moderate rain to rainstorm inOctober are higher than those in other months and of other models.The Japan model can correctly forecast the position of main rain belt and its predicted precipitation is close to observation,but its predicted precipitation centers are more westward.Although the T639 model could forecast centers of precipitation well,its predicted rainfall amount is greater than observation.Precipitation forecasted by the Germany model is greater than observation in the west region and less than observation in the east region of Yunnan province.The Ja-pan model shows better performance for typhoon depression than the T639 and Germany models,while the Germa-ny model has a better performance for heavy rain and rainstorm influenced by two high-pressure convergences.The 24-hour and 48-hour T639 prediction could provide references for moderate and heavy rain caused by cold front shear.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】6页(P39-44)【关键词】数值模式;降水预报;检验;TS 评分【作者】赵宁坤;万石云;杞明辉【作者单位】云南省气象台，云南昆明 650034;云南省气象台，云南昆明650034;云南省气象台，云南昆明 650034【正文语种】中文【中图分类】P459.9随着数值预报理论的不断发展和完善及超级计算机性能的持续提高，数值天气预报的水平和可用性大幅度提升。

基于地形高程的云南省降雨量空间插值方法研究【摘要】本文结合云南省数字高程模型，以云南省平均降雨数据进行空间插值模拟，首先对常用的空间插值方法进行了阐述，然后结合云南省地形高程验证了插值效果，从而判断出更加适合山地降雨数据的空间插值。

【关键词】空间插值；降雨量；地形高程0.前言降雨量空间插值方法通常有两类：一个是简化方法；另一个是扩展方法。

简化方法简化了时空插值问题，变为单纯的空间插值问题。

首先，对每一个样本点，应用时间函数分别在时间尺度上进行插值，其次，应用空间函数在空间尺度范围进行插值，就可以得到时空插值结果。

扩展方法同时考虑时间维与空间维，因此将时空插值问题拓展为高维空间插值问题。

通过对云南省年均降雨量的空间分布特征进行研究，采用合适的方法进行对插值结果作验证分析，能够为云南省地质灾害评估提供借鉴。

1.常用插值方法1.1线性插值首先是不规则采样点的插值。

常用三角剖分线性插值法把数据点用线相连，在平面中形成许多三角形，并满足三角形间互不穿切。

这样，整个空间场就可以看成由这些小三角平面构成，每个三角形的顶点都被样品点所代替，插值时将落在小三角形平面投影中的网格点用三角平面的值来代替。

这种方法是精确插值，较为忠实原始数据点。

但是，此法涉及三角剖分、平面拟合以及投点等几个步骤，因此计算量很大。

对于山区或者降水站点不是很密集的地区，距离反比加权法有助于提高所预测数据的精度。

这种方法的优点是，可以通过权重调整空间插值等值线的结构，缺点是该方法也没有考虑地形因素（如高程等）对降水的影响。

1.3普通克里金法克里金插值方法是建立在地质统计学基础上的一种插值方法。

该方法最早由法国地理学家Matheron和南非矿山工程师Krige提出，并用于矿山勘探。

这种方法充分吸收了地理统计的思想，认为任何在空间连续变化的属性是非常不规则的，不能用简单的平滑函数进行模拟，只可以用随机表面函数给予恰当描述。

克里金插值方法的关键在于权重系数的确定，在插值过程中根据某种优化准则函数来动态地决定变量的数值，从而使内插函数处于最佳状态。

云南省16个州市降水量特征分布研究——基于克里格插值法候璐
【期刊名称】《世界生态学》
【年(卷),期】2024(13)1
【摘要】云南省是我国山地灾害最为严重的区域之一,掌握该地区16个州市降水的变化规律是山地灾害成灾演化的关键控制因素。

本文使用实验变差函数克里格插值法,拟合相适应的球状模型,并计算出每个各点周围降水数据的权重。

将得到的权重与已知的降水数据相乘得到相应格点的降水量,并使用Matlab软件画出降水分布图,以此模拟出云南省16个州市的降水量的降水图。

研究发现:月降水量多雨区主要分布在省内腹地,少雨区主要分布在省内西北部,从南向北逐渐减少。

降水量的空间分布预测对于云南省区域水资源环境及气候变化研究展具有重要的意义。

【总页数】8页(P55-62)
【作者】候璐
【作者单位】云南财经大学经济学院昆明
【正文语种】中文
【中图分类】P45
【相关文献】
1.基于克里格插值法的重金属污染分布分析
2.基于59年同期资料的承德市降水量时空分布及变化特征研究
3.云南省降水量空间分布的克立格插值分析
4.克立格插值法预测云南省降水量的空间分布研究
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基于线性加权回归模型的降水量空间插值方法研究的开题报告一、选题背景与意义降水量空间插值是GIS领域中的一项关键技术，其主要用于在不同分辨率和空间范围的地理数据之间进行平滑化和补全，以及更好地理解降水的时空变化规律。

目前，主流的空间插值方法包括反距离加权、样条插值、克里金插值等。

但是，这些方法都存在一些缺点，比如：反距离加权容易受到数据噪声影响，样条插值需要对参数进行复杂的调整，克里金插值需要对经验变异性进行拟合，且对于不同地区或数据集，需要对模型进行重新参数化。

针对这些缺点，一些基于机器学习的插值方法得到了研究，线性加权回归模型是其中一种基于统计学习思想的方法。

与传统的插值方法相比，线性加权回归模型具有训练数据和需预测数据的可比性，同时可以更好地处理数据不规则或具有异方差性质的问题。

因此，本文将研究基于线性加权回归模型的降水量空间插值方法，旨在改进降水量空间插值的效果并提高其应用价值。

二、研究内容1.研究基于线性加权回归模型的降水量空间插值方法2.基于实验数据，对比线性加权回归模型与常规插值方法在不同数据集下的表现3.对基于线性加权回归模型的插值方法进行参数优化，并探究其在预测不同时期和不同地区降水量的能力4.利用研究结果探究未来该方法在GIS应用领域的发展方向和优化方法。

三、研究方法1.收集降水量观测数据，划分训练集与测试集2.构建基于线性加权回归模型的空间插值方法，通过训练集获得插值模型并对训练集进行误差分析3.根据插值模型对测试集进行插值，计算插值误差，并与常规插值方法进行对比分析4.对线性加权回归模型的参数进行优化，进一步提高插值精度。

5.对研究结果进行分析和探讨，并对未来该方法的应用和发展方向进行展望。

四、研究目标1.建立基于线性加权回归模型的降水量空间插值方法，提高降水量空间插值的精度和效率。

2.对线性加权回归模型进行参数调优，提高其适用性和准确性。

3.通过实验验证，以数据为基础探究更优、更精确的空间插值方法，并在GIS应用领域探索该方法的实际价值。

ECMWF高分辨率网格对云南区域降水预报性能的定量检验张超;孙绩华;巩远发;段玮【期刊名称】《成都信息工程大学报》【年(卷),期】2018(033)006【摘要】针对ECMWF高分辨率网格的降水产品在云南山地区域适用性的问题,采用云南2016年逐24 h和逐3 h的区域站观测资料,利用平均绝对误差的计算公式,对ECMWF模式降水产品的预报性能进行定量检验。

首先把降水观测资料插值成格点资料,然后将云南区域内的观测降水分布与ECWMF模式的预测降水分布进行对比,绘制每个格点上预报减观测得到的平均绝对误差分布图,最后利用区域平均法对预报质量进行讨论。

结果表明,ECMWF模式对于地形相对平缓的滇中到滇东南地区,模式的误差值较小,预报质量较好;而对于地形相对复杂的山脉及河谷地区,模式的误差值较大,预报质量相对较差。

随着预报时效的增加,预报误差也在增加,并且逐3 h的降水预报误差大于逐24 h的预报误差。

【总页数】16页(P688-703)【作者】张超;孙绩华;巩远发;段玮【作者单位】[1]云南省气象服务中心,云南昆明650034;[2]成都信息工程大学大气科学学院,四川成都610225;[3]云南省气象台,云南昆明650034;[2]成都信息工程大学大气科学学院,四川成都610225;[4]云南省气象科学研究所,云南昆明650034【正文语种】中文【中图分类】P426.6【相关文献】1.ECMWF高分辨率网格对云南区域降水预报性能的定量检验 [J], 张超;孙绩华;巩远发;段玮2.ECMWF细网格模式在阿勒泰地区短时强降水环境场预报中的统计检验 [J], 李博渊; 赵江伟; 李健丽3.ECMWF细网格模式探空在阿勒泰地区短时强降水预报中的统计检验 [J], 李博渊;赵江伟;庄晓翠4.高分辨率区域模式降水预报在云南的检验 [J], 赵宁坤;张秀年;孙俊奎;邹阳5.基于ECMWF细网格、GRAPES的短时强降水潜势预报和检验 [J], 吴迎旭;孟莹莹;周一;赵柠;李兴权;刘松涛;吴岩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。