基于GIS的中国西南地区覆冰气象条件评估

采用中国西南地区(95°～110°E、25°～35°N)96个常规气象观测站1961年1月1日至2009年12月31日逐日气象要素资料提取覆冰相关要素,利用1km×1km DEM资料通过GIS技术建立经度、纬度、海拔高度3个宏观地形因子以及坡度、坡向和开放度3个微观地形因子的数据库,通过三维二次趋势面的逐步回归方法,在ArcMap/Info中进行与覆冰有关的气象要素栅格空间化,在此基础上按照轻、中、重三个级别建立了各级覆冰模型并划分了覆冰风险分布.结果表明:满足覆冰条件日数序列在2000年以来呈显著上升趋势,覆冰灾害发生的可能性增大.一般来说,宏观地形因子对气象要素的分布影响较大,相对湿度模型和日照时数模型通过微观地形因子订正后,精度有所提高.通过模型得到的西南地区覆冰风险分布图能够较为精确的模拟出西南地区覆冰的风险分布,与实际情况相符.

热量资源栅格化技术在青海高原地区的应用

应用kriging空间插值法、多元线性回归模式法、三维二次趋势面模式法通过拟合及模拟效果检验,对青海高原气温、积温热量资源要素进行了空间栅格化。结果表明:多元线性回归模式对气温拟合度可达到0.898,模式残差均值达到-0.029℃,残差均方差为1.009,三维二次趋势面模式三项指标分别为0.895℃、-0.175℃、1.150℃。多元线性回归拟合积温中三项指标分别是0.955、-62.4℃、175.4℃,三维二次趋势面法分别是0.969℃、-37.0℃、164.6℃。对检验站资料的分析表明,三种方法对气温的模拟绝对误差平均是1.9℃、0.9℃、0.8℃,相对误差平均值是15.2%、6.7%、6.0%。从分析中可知,kriging空间插值法可以模拟青海高原热量资源的分布趋势,操作简单,但精度稍差,可适用于下垫面均一,范围较小区域。三维二次趋势面模式法模拟结果要略优于多元线性回归模式,两种方法模拟精度差异较小,高原地区应用两种方法均可获得高分辨率的栅格化热量资源资料。

复杂地形区域平均气温空间插值方法研究

采用反距离权重、克立格、径向基函数法、三维二次趋势面和地理加权回归5种方法,对云南125个站1月、4月、7月、10月和年的30年平均气温进行空间插值并比较分析发现：反距离权重、克立格、径向基函数法3种常规插值方法对地形复杂的云南气温空间分布模拟精度不高;三维二次趋势面和地理加权回归模型对云南气温空间分布模拟较好,交叉检验结果显示前者的平均绝对误差（MAE）为0.43-1.02℃,均方根误差（RMSE）为0.67-1.77℃,其推算的云南气温栅格数据能较好地反映出云南各地气温的分布和差异;GWR模型对气温的交叉验证在5种插值方法中误差最小,插值结果MAE在0.65℃以下,RMSE在0.8℃以下;进而使用“地理加权回归模型插值＋反距离权重残差内插”叠加法对抽取的10个检验站平均气温进行插值检验,64％的插值结果绝对误差在0.5℃以内,74％的插值结果相对误差在5％以内,且实测值与插值估算值回归关系决定系数R2在0.9以上.