天津降水数据的空间插值分析
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。
全国各城市暴雨强度公式的空间插值与
全国各城市暴雨强度公式的空间插值与预测一、引言在全球变暖的背景下，极端天气现象频繁发生，暴雨成为城市面临的重要自然灾害之一。
为了有效应对暴雨灾害，研究全国各城市暴雨强度公式的空间插值与预测显得尤为重要。
本文旨在探究如何准确地通过空间插值方法，基于已知数据，对全国各城市的暴雨强度进行预测。
二、数据来源与处理本研究依托于全国气象观测站收集到的暴雨强度数据。
收集到的数据需要经过一系列的预处理，包括数据清洗、异常值处理和缺失值填充等。
通过这些处理，得到具有较高质量的数据集，为后续的空间插值与预测提供可靠的基础。
三、空间插值方法为了获取全国各城市暴雨强度的预测结果，本研究采用了一种基于插值方法的空间预测模型。
此模型综合考虑了距离加权法、克里金插值法和反距离加权法等多种插值方法的优点，通过对各个插值结果进行加权平均得到最终的预测结果。
四、模型构建与参数估计为了构建准确的空间预测模型，需要对模型的参数进行估计。
本研究选择了最小二乘法来估计模型的参数，通过最小化观测值和预测值之间的误差来得到最佳的参数估计结果。
五、模型验证与评估为了验证模型的准确性和稳定性，本研究采用了交叉验证方法。
通过将数据集划分为训练集和测试集，然后利用训练集训练模型，再利用测试集来验证预测结果的准确性。
同时，本研究还采用了误差统计指标，如均方根误差和平均绝对误差等来评估模型的预测精度。
六、结果与讨论通过对全国各城市暴雨强度的空间插值与预测，得到了详细的预测结果。
通过与实际观测值的对比发现，模型的预测结果与实际观测值比较接近，验证了模型的准确性和可靠性。
七、结论与展望本研究成功地应用了空间插值方法对全国各城市暴雨强度进行了预测。
通过模型的构建与验证，验证了模型的准确性和稳定性。
然而，本研究仍然存在一些局限性，例如数据质量的影响和模型参数的选择等。
未来的研究可以进一步优化模型，提高预测精度，并考虑更多的影响因素，以提供更准确的暴雨预测结果。
八、参考文献（以上为 AI助手根据你的文章题目和要求生成的文章开头部分，提供思路和框架供参考，具体内容仍需根据实际情况进行补充和修改。
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。
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。
天津市近50年来降水时空分布变化研究
天津市近50年来降水时空分布变化研究摘要：本文采用mann-kendall非参数统计检验方法对天津市及其周边7个雨量站51年（1960-2010）的降雨资料进行长时期变化趋势分析。
通过ufk和ubk曲线分析了天津市各个方向降雨在空间和时间上的变化。
并对每月降雨进行mann-kendall检验，得出降雨在春夏秋冬四季的时间变化趋势。
mann-kendall检验结果表明，天津市降雨总体上呈现出下降的趋势，其中南部下降最为明显。
丰水期降水具有显著下降趋势，但枯水的冬春两季降水具有增加的趋势。
关键词：天津；mann-kendall非参数检验；趋势；时空分布自2009年与丹麦哥本哈根召开的世界气候大会将全球气候变化设置为重要议案，全球气候变化已经成为科学界关注和研究的核心议题之一。
随着化石燃料消费的剧增，全球变暖趋势显著，降水亦随之显现出明显的变化（任国玉等，2000；张玉剑等，2012）。
从历史记录来看，我国是旱涝灾害频发的国家，干旱和洪水给我国的工农业生产以及人民财产安全造成了巨大的损失。
降水量的多寡是旱涝灾害发生的主要决定因素，研究降水的时空变化规律不仅对于城市防洪减灾和农田水利建设具有重要的意义，也能为区域发展规划提供科学的决策依据。
随着天津市城区的不断扩大和滨海新区的建设，水资源和人口与工业发展的矛盾越来越突出。
本文以非线性的mann-kandall检验为数学工具来研究天津市近50年来的降水变化的时空分布趋势，以期为城市水资源规划和高效利用提供科学的决策依据。
一、研究区域概况和资料天津位于东经116?？3’至118?？4’，北纬38?？4’至40?？5’之间。
市中心位于东经117?？0’，北纬39?？0’（图1）。
地处华北平原北部，东临渤海，北依燕山。
天津位于海河下游，地跨海河两岸，是北京通往东北、华东地区铁路的交通咽喉和远洋航运的港口，有”河海要冲”和畿辅门户”之称。
是我国北方第二大城市，中国长江以北经济中心。
降雨空间插值分析
第五章降雨空间插值分析降雨空间插值分析是系统的中间件，其主要任务是把流域内175个雨量站的资料利用空间插值方法合理地插值到分布式水文模型所应用的空间网格上，以便于利用历史和实时自动测报雨量进行模型的率定和模拟验证，其输出结果以数据库或数据文本方式储存。
该层次的功能主要包括以下三个方面：（1）把175站雨量信息合理地插值到计算网格；（2）雷达降雨与分布式水文模型耦合接口；（2）暴雨数值预报与分布式水文模型耦合接口。
5.1 概述降雨空间插值分析是本系统的关键技术之一。
该部分的功能实现途径如下：（1）建立统一的基础空间数据库，包括统一的网格、单元、区域、子流域划分及编码，实现对同一区域对象的地理、水文、气象综合描述。
系统的基本分辨率规定为空间1km×1km；（2）多源降雨信息的同化及整合。
无论是自动测报实时雨量，还是历史数据（包括月、日、时等时段），通过该软件都可以生成网格上的空间分布数据。
（3）数值天气预报产品转化为1km网格的空间数据；（4）雷达信息转换为分布式水文模型所用网格的空间数据。
5.2 空间插值方法空间插值方法的主要思想是：由分布的流域上的各个测站（xi, yi, zi ）（x, y 为坐标值，z 为雨量值），拟合出该时段降雨量在流域上的分布函数f (x, y)，进而求得在该函数在计算网格上的积分：()⎰⎰=dAy x f P ,5-1则网格上的面平均雨量为：A PP =5-2在实际操作时，分布函数的拟合是采用加权的最小二乘拟合得出，但是对于复杂的空间分布函数，其求解并不是简单的问题。
一般情况下多选用多项式函数来作为数学表达式，另外还要求解上的可行性和便利性，目前趋势面的求解均采用最小二乘法，一般来说只有线性表达式以及可转化为线性的表达式方可求解。
目前流行较多的方法有：算术平均、距离反比加权平均、最短距离法、空间函数拟合插值等。
算术平均方法比较简单，如果网格内有雨量站点，则该网格内的平均雨量为网格内站点雨量的平均值，但是小花间网格要4万多个，而雨量站点165个，该方法不能适用。
降水局部插值介绍
降水是水文循环中最重要、最活跃的物理过程之一。 降雨的时空变化对流域产汇流的影响非常大。 常规获取降水的手段是雨量站网，而比较新的手段则是雷达 测雨和遥感。 雨量站观测的降水量称为点降水，它只表示区域中某点或一 小范围的降水情况；相对而言，遥感技术具有大范围的获取 信息的能力。尽管如此，在目前阶段，雨量站网仍然是大多 数流域观测降雨的主要手段，而雷达和遥感应用并不普遍。
值精度的主因素就是空间插值方法。
降水插值方法分类
关于数据的空间插值方法很多;
一种是归结为整体插值法和局部插值法两类; 一种是将插值方法归结为整体插值法、局部插值法、地学统计法 和混合插值法类 空间数据插值方法可以归结为3 类: 整体插值法、局部插值法和 混合插值法
局部插值法——最近邻点法（泰森多边形法）
x1
x2
x3
x10
克里格法（Kriging）——变异函数
4 3 4 5 7 9 7 8 7 7
x1
x2
x3
x4
x10
r(1)=1/(2×9) [(4-3)2+(3-4) 2+(4-5) 2+(5-7) 2+(7-9) 2+(9-7) 2+(7-8) 2 +(8-7) 2+(7-7) 2] =1/18×17=0.94 r(2)=1/(2×8) [(4-4)2+(3-5) 2+(4-7) 2+(5-9) 2+(7-7) 2+(9-8) 2+(7-7) 2 +(8-7)] =1/16×31=1.94 r(3)=1/(2×8) [(4-5)2+(3-7) 2+(4-9) 2+(5-7) 2+(7-8) 2+(9-7) 2+(7-7) 2 ] =1/14×50=3.57
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中图分 类号 ： ４ ８ Ｐ ６
文献标 识码 ： Ａ
文章 编号 ：０ １ ４ ３ ２ １ ） ４ ３ ２ ６ １ ０ ～２ ４ （０ ０ ０ —０ ８ —０
降水数据的空间分析研究对区域水文、 水资源分析与管理 、 旱涝灾害分析与预报具有重要意义． 降水的
降水站点不是很密集的地区， 反距离加权法（ ） 有助于提高预测数据的精度 ； Ｉ Ｗ） Ｉ 而针对 ＩＷ 没有考虑到地 Ｄ 形等 因素 的缺点 ， ａｉ［ 采用 梯 度 距 离平 方 反 比法 （ Ｄ ） 行 区域 降水 、 温 等 空 间插 值 ． 过 多 年发 Ｄｖ ５ ｄ］ ＧＩＷ 进 气 经
峰流量主要 由 一 日暴 雨 形 成①． 文 根据 １ １ 本 ９ ９—１ ９ ９ ９年 ８ ０年 中有记 录的最 大一 日暴雨 量均 值 ， 分别 计算 ５ 一 ０年
收 稿 日期 ：０ ９ １ ９ ２ ０ ～１ —０ 基 金项 目 ： 家 自然 科 学 基 金 项 目 （０３ ５ ６７ ７ ３ １ ） 国 ４ ７ ０２ ，０ ０ ０ ０ ．
最大一 日暴雨量 空 间分布 规律 ．
１ 资料 和 方 法
１ １ 数据 来源 ．
天 津市 平原 地 区农 田排 涝 绝 大 部分 为 机 排 ， 站控 单
制面 积 不超 过 ３０ ｍ２根 据 《 利动 能 设 计 手 册 治涝 分 ０ｋ ， 水 册》在我 国华 北 平 原 面 积 为 １０—５ ０ｍ２的排 水 区 ， ， ０ ０ｋ 洪
３ 卷第 ３ ３ 期
陈晶晶 ， 蓓 ， 胡蓓 王
军 ， ： 天津市降水数据的空间插值分析 等
３３ ８
遇 （ ％） １ ０年一 遇 （ ％ ）５ ０年 一遇 （ ． ％） １ ０ ２ 、０ １ 、０ ０ ２ 、０ ０年一 遇 （ ． ％） ０ １ 四种 频 率 降雨 量 ， 研究 天 津 市不 同频 来
一
直 是地 学 研 究 的 一 个 难 题 ｌ ． 文选 取 Ｉ Ｗ 、 Ｄ 、 ２本 ｊ Ｄ ＧＩ Ｗ
Ｏ Ｃ ＲＩ 四种 插 值 方法 对 天 津 不 同 频率 的多 年 平 Ｋ、ＯＫ ＮＧ 均一 日暴雨量 进 行 空 间插 值 分 析 ， 过 交 叉 验 证 选 择 出 经 最适合该 区域 的降 水 数 据 空 间 插 值 方法 ， 揭 示 天 津 年 并
图 １ 津市及其周边水系地形及水文观测站分布图
Ｆｉ １ Ｔｈ ｉ ｒｂ ｔ ｎｍａ ｆｔｐ ｇ ａ ｈ ｎｄｐ ｉ ｒ ｆ ｇ． ｅｄｓ ｉｕｉ ｐｏ ｏ ｏ ｒｐ ｙａ ｒｍａｙ ｏ ｔ ｏ
Ｔ ａ ｊ ｎ ｓ ｕ ｒｕ ｄｎ ｉ ｉ ａ ｄ ｉ ｒｏ ｎ ｉｇ ｎｎ ｔｓ
格 法（ Ｏ Ｃ ＫＲＩ ＮＧ） 插值 方 法 ， 天津 市及 周边 地 区四种 频 率年 平 均 最 大 一 日暴 雨 量数 据 的 空 间插 对
值精度 进行 对 比研 究 ． 交叉验 证表 明 ： 四种频 率 降水量 的插 值 平 均绝 对误 差 （ Ｅ） ：５ ７ ｒ ＭＡ 为 １ ．７ ｍ、 ａ
展 ， 金插值 法 已经发 展 出 多种 类 型 ， 克里 如普 通 克里 金 法 （ Ｋ）泛克 里金法 （ Ｏ 、 ＵＫ）协 同克 里 金法 （： ＲＩ 等 ， 、 （ ＯＫ ＮＧ） 这些方法在 降 水 数 据 分 析 中均发 挥 了重 要 作 用 ． 如何 根 据数据和 区域 特 征 选 择 研究 区域 最优 的空 间插 值 方 法 ，
１ ．２ｍｌ、１ ７ ｒｍ、 ．２ｍｌ ； 均均方根 误差 （ ＭＩＥ） ：２ ０ ８４ Ｔ １ ．１ ｌ ａ １ ７ Ｔ 平 Ｊ ｌ Ｒ Ｓ 为 ２ ．２ｍｍ、３ ２ ３ ．９ｍｍ、 ９ ４ ｍ、 １ ． ３ｍ
１ ．１ｍｍ； 值 精 度 排 序 为 ＯＫ＞Ｃ ９７ 插 ＯＫＩ ＮＧ＞ Ｉ Ｗ ＞ＧＩ Ｗ ； Ｋ 与 Ｃ ＲＩ Ｇ 差 别 并 不 明 显 ， Ｄ Ｄ Ｏ ｏＫ Ｎ ＧＩ Ｗ 精度远低 于 Ｉ Ｗ ； Ｄ Ｄ 降水频 率 的高低 影响插值 的误 差 ， 者 呈显 著 负相 关 关 系． 津一 日最 大 二 天 暴 雨量 的空 间分 布特 征为 ： 由北部 山地和 东南部 沿海 向 中部地 区逐渐 减 少 ．
作者简介 ： 陈晶晶（９ ３ ， ， １８ ～）女 陕西西安人 ． 硕士研究生 ； 通讯作者 ： 王军 ， 副教授． ． ａ ： ａｇ ｅｅｎ ． ｕ ｃ Ｅ ｍ ｉｊ ｎ ＠ｇ ．ｃｕ ｅ ． Ｉｗ ｄ ｎ
①王书凤 、 张欣 、 郑庆月 ． 天津市中心城 区及新 四区排涝规划． 天津市水利勘察设计 院．０ ４ ２０ ．
第３ ３卷 ４期 ２ ０ ７月 ０１ 年
安 徽师 范大 学学 报 （ 自然科学版 ） Ｊｕ ａｏ ｈ ｉ ｏ ｌ ｉ ｒｔ Ｎａｕａ Ｓ ｉ ｃ） ｏｒ ｌｆ ｎ Ａｎ ｕ Ｎ ｍｍ ｖ ｓ ｙ（ ｔｒ ｃｅ ｅ Ｕｎ ｅ ｉ ｌ ｎ
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ４ １３ ．
Ｊ １ ｕ ．２ ０ ｌ０
形 成 和分布是 一个 复杂 的过程 ， 响降水 的因素很 多 ， 影 单个观 测站点 的降 水数据 难 以准确 反映 区域尺度 的降 水 特点 ， 只有对 区域 内有 限的观测 站 点 的降水 数据 进行 空 间插值 。 能把 握 整个 区域 的 降水特 征 ． 才 根据 已知 气 象数据对 未知点 进行 插值 预测 是 ２ ０世纪 以来地理 科 学研究 的一个 热点 ＿一 ． ａ ［ 等认 为对 于 山区或者 １ Ｄ ｌ ｙｊ
天 津 降 水 数 据 的 空 间插 值 分 析
陈晶晶， 胡蓓蓓 ， 王 军， 陈振楼 ， 许世远 ， 叶明武
（ 华东师范大学 资源与环境科学学院 ， 地理信息科学教育部重点实验室 ， 上海 ２０ ６ ） ００ ２
摘
要 ： 用反距 离加权 法 （Ｄ ）梯 度 距 离平 方反 比法 （ Ｄ ） 普 通 克 里 格 法 （ 采 ＩＷ 、 ＧＩ Ｗ 、 ｏＫ） 协 同克里 、