基于RST算法提取乌什M_(S)7.1地震地表温度异常

为探讨RST算法在新疆地区地震热红外异常提取中的适用性,以乌什M_(S)7.1地震为例,构建研究区MODIS地表温度数据集,并对数据集进行逐像元时间序列趋势去除后,利用RST算法提取乌什M_(S)7.1地震地表温度异常信息。结果表明:乌什M_(S)7.1地震地表温度异常的变化过程分为“出现—消失—再出现—扩大—达到最大—消失”6个阶段;乌什M_(S)7.1地震的地表温度异常区域大致沿构造带的走向分布;乌什M_(S)7.1地震发生在地表温度异常面积出现最大值后的第99天。利用MODIS数据结合RST算法提取地震热红外异常在新疆地区相关研究中具有一定的可行性。

基于Kriging模型的地面气温空间插值研究

基于中国气象局提供的全国192个气象观测站的日均地面气温(SAT)数据,利用Kriging模型对研究区域内任意位置SAT进行插值评估.为了使应用于Kriging模型的试验数据满足弱平稳性,首先使用傅立叶级数拟合并去除原数据中的年趋势;并根据各位置的地理坐标,包括海拔和经纬度,拟合出研究区域的空间趋势.反距离加权(IDW)插值法作为比较对象也被应用于试验中.采用交叉验证的方式,将192个观测站依次作为目标点进行插值并与该站的实际数据比较,计算各站插值评估的平均绝对误差(MAE)与均方根误差(RMSE),从而比较两种方法的精确度.结果表明Kriging模型在174个观测站得到的插值结果优于IDW插值法.并且,在Kriging过程中,去除时间趋势和空间趋势对准确获取研究区域内的空间相关性起到了重要作用.