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氣溫數據柵格化中的幾個具體問題
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P208 P468.0

基金項目:

國家科技基礎性工作專項資金課題(2001DEA30027-9),中國科學院知識創新工程項目(INF105-SDB-1-18),中日合作課題“全球變化對中國的影響研究”(AIM/Impact)共同資助


Some Practical Problems Related to Rasterization of Air Temperature
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    摘要:

    用地理信息系統軟件ARC/INFO及4種空間插值方法,對中國617個氣象站30年平均氣溫數據和1961年平均氣溫數據的柵格化試驗發現,克立格插值方法的精度最高,反距離權重法次之,樣條插值法的精度第三,趨勢面插值方法的精度最低。利用多年平均氣溫數據和年平均氣溫的距平值進行氣溫數據的柵格化,雖然可以減少分析和計算量,但柵格化結果的精度比利用年平均氣溫數據直接進行柵格化的精度要低。氣象站的實際高程與氣象站經緯度對應的數字高程(DEM)上的高程不完全一致,但氣溫數據的柵格化完全依賴于DEM,用氣象站實際高程建模進行氣溫數據柵格化的精度比用與氣象站經緯度對應的DEM上的高程建模進行氣溫數據柵格化的精度要高。

    Abstract:

    Through an experiment of rasterization for 30 year mean air temperature and 1961's mean air temperature data from 617 meteorological stations in China with ARC/INFO and four interpolation methods, it was found that the Kriging method resulted in the highest precision, IDW method the second, Spline method the third, Trend method the lowest. The perennial mean air temperature and annual temperature anomaly can be used to rasterize annual air temperature data. This method will result in less analysis and computation but lower precision compared with the rasterization using annual mean air temperature data only. There is difference between meteorological stations' actual elevation and the DEM (Digital Elevation Model) values corresponding to the meteorological stations' longitudes and latitudes. Rasterization of air temperature data relies DEM fully. However, the model based on meteorological stations' actual elevation will result in higher precision for rasterization of air temperature data than that based on the DEM values corresponding to meteorological stations' longitudes and latitudes.

    參考文獻
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引用本文

廖順寶 李澤輝.氣溫數據柵格化中的幾個具體問題[J].氣象科技,2004,32(5):352~356

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