摘要
在区域农业气候资源评估中,需要利用空间插值技术,得到整个区域的气象要素分布。笔者以安徽省79个台站1971—2000年气象观测资料中的平均气温为数据源,采用多元回归结合空间插值方法,对气温数据进行栅格化。比较反距离权重法(IDW)、普通克立格法(Kriging)和样条函数法(Spline)等3种目前应用广泛的空间插值方法对气温要素插值的精度。交叉验证的结果表明:3种方法的MAE的排序为IDW<Kriging<Spline,RMSIE的排序为IDW<Kriging<Spline,总体来看IDW方法优于Kriging和Spline方法。
Spatial interpolation of climate data is frequently required to climate resource assessment. In this paper, based on regression analysis provide input regional agricuhural combined spatial grid interpolation, the spatial interpolation methods of Inverse distance weight （IDW）, Kriging, Spline and combined method are utilized for the comparison study on spatial interpolation of year mean air temperatures from 1971 to 2000 in the anhui province.Based on the mean absolute errors （MAE） and Root Mean Squared Interpolation Error （RMSIE） from cross-validation tests, the methods were ranked as IDW〈Kriging〈Spline for interpolating mean temperatures. On the whole,IDW gives lowest errors.
出处
《中国农学通报》
CSCD
北大核心
2009年第2期263-267,共5页
Chinese Agricultural Science Bulletin
基金
武汉区域气象中心基金项目"长江中游区域粮食安全的气候影响评估研究"
安徽省气象局科技发展基金项目"利用GIS技术对安徽省热量资源进行栅格化细分处理"
关键词
GIS
空间插值
气温
栅格
GIS, spatial interpolation, air temperature, grid
