气象要素空间插值方法比较—以海南省为例

论文总字数：18237字

目 录

摘要 ……………………………………………………………………I

I

Abstract ………………………………………………………………II

1绪论 ……………………………………………………………………1

1.1研究背景…………………………………………………………………………………1

1.2研究目的…………………………………………………………………………………1

1.3国内外研究概况…………………………………………………………………………1

2数据与方法 ……………………………………………………………2

2.1研究区概况………………………………………………………………………………2

2.2空间插值方法……………………………………………………………………………2

2.2.1反距离加权法……………………………………………………………………2

2.2.2普通克里金法……………………………………………………………………3

2.2.3贝叶斯最大熵法…………………………………………………………………3

2.3数据………………………………………………………………………………………4

2.3.1气象数据…………………………………………………………………………4

2.3.2TRMM数据…………………………………………………………………………4

3数据处理 ………………………………………………………………5

3.1气象数据处理……………………………………………………………………………5

3.2TRMM3B43数据处理………………………………………………………………………5

3.2.1TRMM3B43数据预处理……………………………………………………………5

3.2.1TRMM3B43数据有效性检测………………………………………………………6

3.3BME的软数据处理 ………………………………………………………………………7

3.3.1气温软数据的数据处理…………………………………………………………7

3.3.2降水软数据的数据处理…………………………………………………………9

4结果与讨论 …………………………………………………………10

4.1海南省气温空间分布 …………………………………………………………………10

4.2海南省降水空间分布 …………………………………………………………………11

4.3交叉验证 ………………………………………………………………………………13

4.4结论 ……………………………………………………………………………………14

参考文献 ………………………………………………………………14

致谢 ……………………………………………………………………16

气象要素空间插值方法比较—以海南省为例

陈俊宇

，China

Abstract：Meteorological factors such as temperature and precipitation have a great influence on People's Daily life and work, while observation data of meteorological stations can hardly meet people's demand for meteorological information space. This article USES the different spatial interpolation methods, to hainan island and the surrounding eight meteorological site average annual temperature and precipitation data of 1998-2016 in hainan province on the basis of the temperature and precipitation interpolation analysis research. Due to the complex terrain of hainan province and the uneven distribution of meteorological stations, the interpolation results of precipitation temperature and other results obtained by traditional methods are very large. In this paper, using the Bayesian maximum entropy method, according to the relationship between meteorological factors and environmental factors to generate the "soft" data, and meteorological site observation and known "hard data" for the combination of interpolation, which reduce the influence of uncertain factors on interpolation results, and improve the interpolation precision. The results show that the spatial distribution of the comprehensive error analysis and interpolation results is more accurate than that of the meteorological information spatialization of Bayesian maximum entropy method

Key words：meteorological elements; Spatial interpolation method; Bayesian maximum entropy; Soft data

1绪论

1.1研究背景

气象要素影响着我们的日常生活，农业生产，交通出行。如今处在信息高速发展的时代，人们对于气象信息的需求也日益上涨。为了去获取一个区域的的气象数据，更多的是通过研究区域内的气象站点，利用仪器设备去获取精确的气象数据，但受到各地不同的地理环境影响及经济成本的制约，很难大范围连续区域内建立多个气象观测站点去获取偏远区域的气象数据。研究人员开始通过已知的气象站点的气象数据应用空间插值的方法，去得到这些未知区域的气象数据^[1]。

常用的传统GIS空间插值方法有反距离加权插值法(Inverse Distance Weighting)、样条函数插值法（Spline）、趋势面插值法、克里金法（Kriging）以及其衍生的方法等等^[2]。

由于海南省国家级气象站点数量较少且分布不均匀，并且气象要素复杂受海洋洋流及地形影响因素较大^[3]，导致海南省内气象要素的空间插值结果存在较大的误差。如何减少不确定要素对插值结果的影响，成为研究人员关注的热点问题。

1.2研究目的

基于研究背景所出现的插值误差问题，故此引入贝叶斯最大熵方法（Bayesian maximum entropy,简称BME）对海南省的气象要素进行插值分析，探究BME方法对于海南省气象要素插值的可行性。

由于不同种类的插值方法对于不同空间上的插值是大不相同的，从而需要对不同种类的插值方法相比较，通过交叉验证，得到误差较小的海南省气温和降水空间分布的方法及空间分布模型。

1.3国内外研究概况

经典的空间插值法已经广泛应用于对气象要素的研究中。在国内张莉莉等（2012年）在对海南岛气象要素插值分析时发现混合插值方法的插值结果精度更高^[3]。而孟庆香等（2010年）采用多种插值方法对黄土高原气象要素进行插值发现对于年均温而言简单协克里金方法最优，而对于降水而言简单克里金方法误差最小^[4]。因此根据研究区选择合适的插值方法一直是科研人员所需要考虑的问题。

但经典的空间插值方法存在着一些局限性，大多数的克里金方法仅考虑自身插值的数据，忽略了环境因素等不确定要素对于结果的影响^[5]，对于气象要素而言主要表现在忽略降水数据在时间序列上的不完整性从而回避了数据的不确定性^[6]。在空间插值过程中如何利用到这些不确定性数据成为专家学者们重点研究的问题。这时国外科学家开始引进贝叶斯最大熵方法。

在20世纪80年代，Douik最先利用BME方法用以精确地估计出区域土壤盐渍度^[7-8]。紧接着BME在大气污染研究^[9]、城市热岛效应^[10]、地面温度研究^[11]上均取得了不错的成果。近年来国内也开始了对于BME方法的探索和研究。杨勇，张若兮发表了BME在土壤学中的应用期刊^[12]。在气象领域，李爱华和柏延臣利用BME方法用以甘肃省多年降水的研究^[6]。史婷婷，杨晓梅等人在研究福建省降水时空分布格局中发现TRMM数据和BME方法相结合能够弥补气象站点的不足带来的影响^[13]。通过近些年国内外专家学者研究实践，贝叶斯最大熵方法在气象要素领域已经有着不错的应用前景。

2 数据与方法

2.1研究区概况

海南省位于中国的最南端，经纬度范围为东经107°50′-119°10′，北纬3°20′-20°18′。由海南岛中的18个市县以及三沙市所组成,是中国国土面积最大的省份（包含海域面积），其中陆地面积（主要包括海南岛以及三沙市的岛屿）约为3.5万平方公里，海洋面积约为200万平方公里^[14]。

海南岛是海南省的最大岛屿，其地形地势复杂，具有四周低平而中部高耸的特点，以中间五指山和鹦哥岭为最高点，逐层向外下降，从而形成了山地、丘陵、台地、平原的环形层状地貌，海南岛DEM由下图2所示。因地形地势关系使得岛内气候要素呈现环形分布，而对于全省而言由于纬度跨度范围大，气候类型以8°N为界，8°N以北为热带季风海洋性气候，以南为赤道海洋性气候^[14]。

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