文摘为实现重庆多山、多云雾、少日照等典型地理环境特征下气温的空间分布精细化模拟,本文提出了一套局部回归加地形影响修正的适宜性模型方法。该方法综合地理加权回归模型、Solar Analyst模型、改进的Angtrom-Prescott方程以及多元线性回归,基于气象站观测的气温、相对湿度、日照百分率参数以及辐射站太阳总辐射参数,结合100 m×100 m DEM数据,进行山地起伏地形下气温空间化模拟。其中,气温的地形影响修正通过起伏地形下太阳总辐射的拟合而实现。模型具有较好的模拟精度和稳定性,局部回归项的模拟精度远高于反距离权重插值(IDW)、克里金插值(Kriging),也总体优于传统的基于纬度、经度、海拔高度、日照百分率、相对湿度因子构建的全局多元回归模型;采用55个区域气象站进行单一年份夏季气温模拟精度验证,平均绝对误差为0.59℃,地形影响修正后有38个站误差降低。模型具有较好的时空维度模拟能力,能反映坡度、坡向、地形遮蔽等局地地形因子对气温的影响,具有较强的物理意义。模型与商业化的ArcGIS软件工具相结合,便于推广应用,特别适用于重庆及其周边西南山地太阳辐射低值区。
