中国区域温度和降水不同空间插值方法精度对比

第３２卷第６期　２０１６年１２月　气象与环境学报　

ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＹ　ＡＮＤ　ＥＮＶＩＲｏＮＭＥＮＴ　ＶＯ１．３２　Ｎｏ．６　

Ｄｅｃｅｍｂｅｒ　２０１６　

王江，乐章燕，廖荣伟，等．中国区域温度和降水不同空间插值方法精度对比［Ｊ］．气象与环境学报，２０１６，３２（６）：８５—９３．　ＷＡＮＧ　Ｊｉａｎｇ，ＬＥ　Ｚｈａｎｇ—ｙａｎ，ＬＩＡＯ　Ｒｏｎｇ—ｗｅｉ，ｅｔ　ａ１．Ａ　ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｓｐａｔｉａｌ　ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ　ｄａｔａ　ｆｏｒ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ　ｏｖｅｒ　Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１６，３２（６）：８５—９３．　

中国区域温度和降水不同空间插值方法精度对比　

王江　乐章燕　廖荣伟　张培　贾丽红　张冬斌　（１．新疆维吾尔自治区气象台，新疆乌鲁木齐８３０００２；２．廊坊市气象局，河北廊坊０６５０００；３．国家气象信息中心，北京１０００８１；　４．克孜勒苏柯尔克孜气象局，新疆克孜勒苏柯尔克孜自治州８４５３５０）　

摘要：摘要：利用国家气象信息中心基于最优插值法（Ｏｐｔｉｍａｌ　Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ，ＯＩ）、ＡＮＵＳＰＬＩＮ插值法（ＡＶ　２．０）、普通克里　格法（Ｏｒｄｉｎａｒｙ　Ｋｒｉｇｉｎｇ，ＯＫ）的１．０。×１．Ｏ。与０．５。×０．５。格点化的１９６１－－２００４年中国区域月温度和月降水资料及１９６１－－２００４　年美国ＮＣＤＣ的ＧＨＣＮ　５．０。×５．０。月降水资料，对中国大陆地区温度和降水不同插值方法空间插值数据的精度及时间序列进　行了对比研究。结果表明：在１９６１－－２００４年平均气候态下，中国区域不同插值法插值后的降水和温度空间分布型较一致，年循　环变化也较一致。在中国区域、东部区域和西部区域，０Ｉ与ＡＶ　２．０方法插值的降水场绝对误差分别为２．１５　ｒａｉｎ、１．２８　ｉｎｎｌ和　０．００　ｉｎｒｎ，ＯＫ与Ａｖ　２．０方法插值的温度场绝对误差分别为０．２０℃、０．０５℃和０．４５℃。对于中国区域降水场时间序列，　ＡＶ　２．０和ＯＩ方法插值的降水与ＧＨＣＮ不同季节的降水变化趋势较一致，且不同插值方法插值的夏季降水量差异较大，冬季降　水量差异较小。１９６１－－２００４年ＡＶ２．０与０Ｉ方法插值的降水场相关系数在０．２２—０．９８之间变化，冬季和春季降水场相关性较　高，夏季和秋季降水场相关性较低；个别年份秋季和冬季插值后降水量的偏差稍大，最大偏差达３．０８　ｉｎｌｎ，１９６１－２００４年平均　降水量偏差为０．６４　ｍｌＴｌ。ＡＶ　２．０与ＯＫ方法插值的年平均温度差值小于０．５４℃，且多年时间序列变化趋势较一致。　关键词：温度；降水；格点化；空间插值　中图分类号：Ｐ４６８　文献标识码：Ａ　引言　ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３－５０３Ｘ．２０１６．０６．０ｌ　１　

在全球气候变化研究中，高分辨率与格点化的　气候数据（尤其是温度和降水）作为环境因子是地学　模型及气候模型等相关研究的重要参数　Ｊ，气象要　素网格化是气候变化研究中避免空间抽样误差的有　效方法之一。基于定点连续观测积累的气象要素序　列，由于气象站点空间分布不均、数据序列长短不一　及观测台站环境变迁等问题，在气候分析和数值模　拟等研究中不能完全真实代表区域气候变化的特　征，在实际应用中限制较多。空间差值法对气象观　测台站较少和台站分布不合理的地区具有十分重要　的意义，可弥补常规观测的不足。利用有限的常规　气象观测资料进行合理的空间分布或提高数据密度　已成为迫切需要解决的问题。利用空间插值法将离　散的气象站点资料转换为规则的网格序列，可有效　地反映气象要素的空间信息，大大提高气象要素序　列对对应网格范围的气候代表性。　目前关于空间插值的研究较多，对于温度要素，　国际上建立了全球及半球尺度的温度数据集，以　Ｊｏｎｅｓ全球历史气候数据集　ｊ、美国国家气候资料中　心（Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｌｉｍａｔｉｃ　Ｄａｔａ　Ｃｅｎｔｅｒ，ＮＣＤＣ）的全球历　史气候网（Ｇｌｏｂａｌ　Ｈｉｓｔｏｒｉｃａｌ　Ｃｌｉｍａｔｏｌｏｇｙ　Ｎｅｔｗｏｒｋ，　ＧＨＣＮ）数据集　和Ｈａｎｓｅｎ全球数据集　最具代表　性。国内，郑小波等　ｊ、钱永兰等　和姜晓剑等　采　用光滑样条函数插值法对温度要素进行插值发现，　山地环境温度的插值精度最优，薄盘光滑样条空间　插值法对冬季温度的插值效果较好。张强等　Ｊ、李　庆祥和李伟　９］、李新等＿１。“采用克里格插值法及其改　进方法对温度进行插值发现，在青藏高原气象观测　台站较少的地区，要合理估计气候变量的空间分布，　需将随机插值法和确定性插值法结合；协同克里格　差值法充分利用经纬度、距海岸距离和高程等变量　对温度的影响，插值精度略高于普通克里格法，尤其　在站点稀疏的地区，协同克里格法的优势更明显。　对于降水要素，国际全球和半球尺度的降水变　化研究中，以美国ＮＣＤＣ全球历史气候网的ＧＨ－　ＣＮ　－３　７、美国国家海洋和大气管理局（Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｏｃｅ－　ａｎｉｃ　ａｎｄ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｎ０ＡＡ）的全球　降水量重建（ＮＯＡＡ　Ｓ　Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ　Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，　ＰＲＥＣ）、全球陆地降水资料重建（ＮＯＡＡ　Ｓ　Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉ—　ｏｎ　Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｖｅｒ　Ｌａｎｄ，ＰＲＥＣ／Ｌ）、全球海洋降　

收稿日期：２０１５—０７—０８；修订日期：２０１６—０１—２５。　资助项目：公益性行业（气象）科研专项（ＧＹＨＹ２０１５０６００９）资助。　作者简介：王江，男，１９８１年生，工程师，主要从事天气预报研究，Ｅ—ｍａｉｌ：ａｎｄｓｅｎ６８＠１６３．ｔｏｍ。　通信作者：廖荣伟，Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｉａｏｒｗ＠ｃｍａ．ｇｏｖ．ｃｎ。　气象与环境学报　第３２卷　水资料重建（ＮＯＡＡ　Ｓ　Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ　Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｖｅｒ　Ｏｃｅａｎ，ＰＲＥＣ／Ｏ）　、东英吉利亚大学气候研究　中心的全球降水数据（Ｃｌｉｍａｔｉｃ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｕｎｉｔ，　ＣＲＵ）¨　”Ｊ、美国环境预报中心／美国国家大气研究　中心（Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｅｎｔｅｒｓ　ｆｏｒ　Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ／　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｃｅｎｔｅｒ　ｆｏｒ　Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ，ＮＣＥＰ／　ＮＣＡＲ）的融合降水分析（Ｃｌｉｍａｔｅ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　Ｃｅｎｔｅｒ　Ｓ　Ｍｅｒｇｅｄ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ＣＭＡＰ）　、美国航　空航天局（Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｓｐａｃｅ　Ａｄｍｉｎｉｓ－　ｔｒａｔｉｏｎ，ＮＡＳＡ）的全球降水气候计划（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｒｅｃｉｐｉ—　ｔａｔｉｏｎ　Ｃｌｉｍａｔｏｌｏｇｙ　Ｐｒｏｊｅｃｔ，ＧＰＣＰ）¨　最具代表性，　其中常用插值方法主要包括气候异常值法（Ｃｌｉｍａｔｅ　Ａｎｏｍａｌｙ　Ｍｅ￣ｏｄ，ＣＡＭ）、经验正交函数法（Ｅｍｐ￣ｃａｌ　Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＥＯＦ）＋最优插值法（Ｏｐｔｉｍａｌ　Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ，ＯＩ）、角权重法（Ａｎｇｕｌａｒ　Ｄｉｓｔａｎｃｅ　Ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ，ＡＤＷ）、反距离权重法（Ｉｎｖｅｒｓｅ　Ｄｉｓｔａｎｃｅ　Ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ，Ｉ【）ｗ）等。国内，郑小波等　Ｊ、钱永兰　等　Ｊ、姜晓剑等　和蔡福等　采用光滑样条函数插　值法对降水要素进行插值后发现，此插值法对多年　和年际尺度降水数据空间插值的误差最小。Ｘｉｅ　等　］、沈艳等　］、Ｃｈｅｎ等　加　和潘呖等　采用最优　插值法对降水要素进行插值，并采用谢别得（Ｓｈｅｐ—　ａｒｄ）方法建立了气候背景场，利用ＰＲＩＳＭ（Ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｅｌｅｖａｔｉｏｎ　Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｓ　ｏｎ　Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　Ｓｌｏｐｅｓ　Ｍｏｄｅ１）方　法对地形效应进行了调整，定义了日降水量比值进　行插值，建立了逐日和逐月降水数据集。　综上所述，目前没有一种插值方法适用于所有　的气象要素，应根据研究目的和研究区域的自然地　理地形特征选取适宜的插值方法及参数。目前，国　内主要根据中国高密度气象站点的信息，采用不同　插值法（考虑海拔高度、高程及背景场）的温度和降　水数据集，且数据集分辨率较高，但仍需通过比较现　有数据集探讨其在中国地区的适用性，分析数据集　的精度，以期为相关研究提供参考。因此，本文利用　国家气象信息中心基于薄盘样条函数法（Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｓ　Ｔｈｉｎ　Ｈａｔｅ　Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ　Ｓｐｌｉｎｅ，　ＡＮＵＳＰＬＩＮ）、最优插值法０Ｉ、克里格插值法（Ｏｒｄｉｎａ－　ｒｙ　Ｋｒｉｇｉｎｇ，ＯＫ）的１．０。×１．０。与０．５。×０．ｏ分辨率　的温度和降水数据集进行综合分析，同时辅以国外　全球历史气候网ＧＨＣＮｖ　２的降水数据集作为参照，　对插值的降水和温度数据集在中国地区的适用性进　行了讨论。　

１资料与方法　

１．１资料来源　利用１９６１－－２００４年国家气象信息中心基于２４７２　

个国家级地面气象站制作的１．０。×１．０。与０．５。ｘ０．ｏ分　辨率的格点温度和降水月值数据集（基于克里格插　值法的温度数据集、基于薄盘样条函数插值法的温　度和降水数据集、基于最优插值法的降水数据集），　利用１９６１－－２００４年美国ＮＣＤＣ的ＧＨＣＮ分辨率　为５．０。ｘ５．０。的月降水数据集作为辅助参考（表１）。　由表１可见，由于４种数据集的时间范围不一　致，且１９６１年以前中国地面气象观测站较少，１９６１年　表１　１９６１－－２００４年温度和降水数据集简介　Ｔａｂｌｅ　１　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　ｏｆ　ｄａｔａ　ｓｅｔｓ　ｏｆ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　１９６１　ｔｏ　２００４　

以后气象观测台站数目稳定，数量大于１６００个站，　可保证数据的一致性，因此本文选取１９６１－－２００４年　的数据进行分析。对于季平均值，如１９６１年冬季平　均是指１９６１年１２月至１９６２年２月共３个月的平均　值，期间共４３　ａ；１９６１年夏季平均是指１９６１年６＿－８　月共３个月的平均值，期间共４４　ａ，以此类推。由于　中国区域气象观测站分布不均，本文以１００。Ｅ为分　界线，将中国区域分为东部区域和西部区域。　需指出的是，本文基于ＡＮＵＳＰＬＩＮ软件插值的　温度数据集为Ｖ　２．０版本，按照广义交叉验证值最　优原则选择初始结点，选取经度、纬度和海拔高度３　个独立变量进行数据集制作，以下简称ＡＶ　２．０。基　于“气候背景场”最优插值法制作的降水数据，以下　简称ＯＩ；基于普通克里格法插值的温度数据，以下简　称ＯＫ；ＮＣＤＣ的ＧＨＣＮ　ｖ２降水数据，以下简称　ＧＨＣＮ。　１．２研究方法　本文采用的插值精度评估方法主要包括温度和　降水格点数据的差值空间比较（相同分辨率格点数　据的差值）、时间序列和空间格点的相关性比较及趋　势分析等，年尺度时间序列由月数据计算，以全面反　映年尺度不同格点数据的插值精度特征。