基于地形高程的云南省降雨量空间插值方法研究

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雨量数据空间探索与插值方法探讨

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

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。

降雨量地面观测数据空间探索与插值方法探讨

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。

云南省山洪灾害临界雨量空间插值分析方法研究

ＲａｎａｌｏｏｎａｎＤｉａｔｒｎＹｕｎｎＰｒｖｎｅｉｆｌｆＭｕｔｉｓｓｅｓｉｎａｏｉｃ
ＺＨＡＮＧ－ｎ，ＷＡＮＧｏｇ，Ｌｉｇ，ＡＮＧｉｎＹｕｌｇｏＬｎＩｎＷＪＲｕ－ｇｐｉ
（Ｆｃｌｆｔｅｅｒ，Ｈｄａｌｏｅｎｒｉｃｒ，Ｋｎｉ５２１Ｃｉａ）ａｕｔｏＷａｒｓａｃｙｅＲｈｙｒｕｉＰｗｒｄＡｃｔｔｅＹＡＵ，ｕｍｎ６００，ｈｎｃａｈｅｕｇ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｔｈｒｔｃｌｒｉｆｌｉｎｆｔｅｉｏｔｎａａｔｒｆｐｅｉｔｏｆｒｃｓｉｇａｄｅｒｙｅｃｉａａｎａｓｏｅｏｈｍｐｒａｔｐｒｍｅｅｏｒｄｃｉｎ，ｏｅａｔｎｎａｌｉｌｓｗａｉｎｍｏｔｉｏｄｄｓｓｅｓＴｈｓｐａｅｏｎｒｎｇｏｕｎａｎｆｏｉａｔｒ．ｉｐｒｃｍｂｉｓｔｅｃｔａａｎａｌｎｔｅｔｐｃｌａｅｓｆｌｎｅｈｒｉｌｒｉｆｌｈｙｉａｒａｏｉｃｉＹｕｎｎｐｏｉｃａｄｃｒｉｓｏｈｎａｙｉｏｔｅｃｔｃｌｒｉｆｌｓｔａｉｎ，ｎａｉｓｏｅｅｒｈｎａｒｖｎｅ，ｎａｒｅｎｔｅａｌｓｓｔｈｒｉａａｎａｉｕｔｏａｄｃｒｅｎａｒｓａｃｉｌｔｈａｉｔｅｕａｉｎｏｈｒｔｃｌｒｉｆｌｏｕｔｉｏｄｄｓｓｅｓｉｎａｒｖｎｅｂｙｔｅｏｔｅｖｒｅｙｒｇｌｔｏｆｔｅｃｉａａｎａｆｔｍｏｎａｎｆｏｉａｔｒｎＹｕｎｎｐｏｉｃｈｉｌｈｅｌａｐｉａｉｎｏｐｃａａｉｇａｔｅｒａｈｉｇｎｆｓａｉｒｄｉｇｍｅｈｄｔｅｉｖｒｅｄｓｐｌｃｔｆＳａｉｖｒｏｒｍｈｏｙ，ｎｄｔｅＫｒｎｉｇｏｐｃａｇｉｄｎｔｏｓ，ｈｎｅｓｉ— ｏｌｌｔｎｅｔｏｒｍｅｈｄ，ｈａａｓｓｆｎｔｏｔｏａｄｔｅｒｗｓｕａｈｉｏｉｅｍａｓＣｏａｅｏａｐｗｅｔｏｔｅｒｄｉｌｂａｉｕｃｉｎｍｅｈｄ，ｎｈｎｄａｐｅｃｓｌｎｐ．ｍ— ｐｅｅｉｅａａｙｉｄｒｓｌｎｉａｅｈｔｔｅＫｒｎｉｇｏｐｃａｒｄｉｇｍｅｈｄｗｈｃａｅｔｒｒｈｎｓｖｎｌｓｓａｅｕｔｉｄｃｔｓｔａｈｉｇｎｆｓａｉｌｇｉｄｎｔｏｓ，ｉｈｈｓｂｔｅｎｓｖｒａｉｉｙａｄｍａｅｏｒｔｏａ，ａｅｅｔｔｅｖｒｅｙｒｇｌｔｎｏｒｔｃｌｒｉａｌｂｔｅ．ｅｓｔｌｎｙｂｐｅａｉｎｌｃｎｒｆｃｈａｔｅａｉｆｃｉａａｎｌｅｔｒｔｌｉｕｏｉｆＫｅｒｓ：ｍｏｎａｎｆｏｄｄｓｓｅｓ；ｃｔｃｌｒｉａｌｐｃａｒｄｉｇｍｅｈｄｓｙｗｏｄｕｔｉｏｉａｔｒｌｉｒｉａａｎｌ；ｓａｉｌｇｉｄｎｔｏ；Ｋｒｇｎｆｉｉｇ；ｉｏｉｅｓｌｎ

云南省降水量空间分布的克立格插值分析

3 研究结果
在本文中，我们主要选取滞后距 h= 0. 4、0. 8、1. 2 等 12 个距离，用 matlab 处理数据，根据等式（2）可得到实验变差函数值 γ*（h）（表 1）。
图 3 实验变差函数曲线
经过计算得出变程值 a= 4. 838，拱高值 C=σ*2— C0= 3. 8619，块金值 C0= 0. 3575，带入等式（3）可得：
（6）
对图 3 的实验变差图进行拟合，结果如图 4 所示。
（5）
其中，u 是极小化处理时的拉格朗日乘数，γ（xi， xj）是随机变量 Z 在采样点 xi 和 xj 之间的半方差，γ （xi，xj）是随机变量在采样点 xi 和 x0 之间的半方差，是对实验变差函数的最优拟合。
图1?云南省2017年5月???????????????图2?云南省2017年5月????????降水量空间分布图????????????????????????????降水量频数直方图22研究方法221实验变差函数假设空间点x只在一维x轴上变化我们设区域化变量zx在空间点xh两点处的值之差定义为zx在方向上的变差函数xh2即xh12varzxzxh1根据二阶平稳的假设或本征假设zx的增量zxzxh只依赖于分隔它们的h模和方向而不依赖于具体位置x
（2）
作者简介：邱语（1995. 11- ），女，四川资阳人，硕士研究生，研究方向：资源环境经济学。
066 海峡科技与产业
为对区域化变量的未知值作出估计，本文使用有基台值的球状模型将实验变差函数拟合成相应的理论变差函数，球状模型的一般公式为：
（3）
其中，C0 为块金常数，C0+C 为基台值，C 为拱高，a 为变程。

降水空间插值技术的研究进展

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

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。

云南省降水量时空分布图讲解

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。

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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。

克里金插值方法包括普通克里金插值方法、泛克里金插值方法及协克里金插值方法等，最常用的是普通克里金插值方法。

普通克里金插值方法认为，当空间变量的结构性成分确定后，
剩余的差异变化属于同质变化，不同位置之间的差异仅是距离的函数[3]。

普通克里金法在克里金大家族中是使用最广泛的一种方法。

它既可以对点进行估算，也可以对块进行估算，可以被表示为：
2.基于地形高程的云南省降雨量空间插值比较
2.1参证站的选择
在站点选择上（图5），首先考虑离待估站点距离小于D范围内，离待估站点距离最近的站点；其次，所选择的站点构成的多边形尽量把待估站点包含在里面，即内插优先原则。

设参证站点数大于等于3，若小于3个站点时直接取最近站点进行插值。

当待插值点M和距离待估站点最近的两个站点A与B的位置固定的时候，第3个站点C的位置与M，A，B3个站点的平面图形有如图5（b）、图5（c）、图5（d）和图5（e）所示，共4种情况。

当C站位于Ⅰ区时候，构成的三角形为图5（b）；当C站位于Ⅱ或Ⅳ区时候，构成的三角形为图5（c）。

当C站位于Ⅲ区时候（这种情况不可能出现，因为不满足最初限定条件），构成的三角形为图5（d）。

当C站位于V区时候，构成的三角形为图5（e），则都有S<S+S+S成立。

因此，参证站点选择算法如下：①对参证站点按与待估站点的距离升序排序；②选择距离待估站点最近的两个站点A、B；③在剩下站点中选择一个站点C，使其满足S/S+S+S≈l（三角形面积采用海伦公式计算；m为待插点，A与B为满足步骤②的最近两站点；图5（d）的情况不可能出现，因为C 不满足步骤①），如图5（b）所示；④若所有参证站点无法满足条件③，则只用最近的参证站点进行插值。

在剩下站点中选择最近的雨量站点参与插值。

2.2三种插值方法的比较
主要选取云南省两个流域的雨量站网为实验研究区，流域内有201个雨量站。

将流域按高程和子流域划分为三个地区：两个高程起伏区、一个平原区。

每个区内选取3个参证站点进行交叉验证。

由于站点的属性数据和气象数据是实地获取的，故PRISM中内插精度受权重因子影响。

采用参证站与每个待估点地理坐标的欧氏距离。

不同坡度地表接收到的太阳辐射相差很大，对太阳辐射的吸收、辐射、反射也不同。

坡度被分为0°～30°、30°～60°、60°～90°，3个区间加以量化，以确定站点的权重a。

地表坡向也是对气象要素有很大影响的因子之一，坡向的不同会引起背风坡和向风坡气流的空间差异，从而引起不同的坡向降水量。

本文地表按顺时针方向分为8个坡向区间（每个区间所跨角度为45。

），通过坡向区间的划分来表示不同站点对待插站点气象要素影响力的大小，由此以对流域降水的地理分布特征进行研究。

3.结语
总的来说，云南，降雨强度由南向北、由东向西均呈现出先减小、后增大的趋势。

对每一个片区采用合适的插值方法，总的效果会更好些。

当插补应用于水资源评价时，时间步长为周以上，对于降水量变化梯度不大的地区，可以不考虑插值算法的选取，算法的精度相近。

可以认为，没有绝对最优的点雨量插值方法，
必须对降雨数据进行时空分析，根据雨量站点布设、雨量资料和地理位置等特点，选择适当的插值算法或算法组合会取得较好的效果。

[科]
【参考文献】
[1]甄计国，陈全功，韩涛.甘肃省各流域降水量的GIS模块插值估计与改进[J].气象科学，2009，29（4）：467-474.
[2]傅抱璞.地形和海拔高度对降水的影响[J].地理学报，2012，47（4）：302-314.
[3]张连强，赵有中，欧阳宗继，等.运用地理因子推算山区局地降水量的研究[J].中国农业气象，2012，17（2）：6-10.。