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面雨量空間擴展估算法
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重慶市自然科學基金項目(2007BB2193)、中國氣象局武漢暴雨研究所開放基金項目(IHR2007G03)、中國氣象局成都高原氣象研究所開放基金項目(LPM200814)共同資助


Spatial Extension Method for Computing Areal Precipitation
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    摘要:

    以溫州地區1991~2001年90個觀測站的月平均降雨為例,在GIS支持下,對樣條函數法、克立格內插法及距離平方反比法這3種插值方法進行了對比研究;并在90個觀測站中篩選出最少量的、能達到穩定結果的站點數;還考慮了插值的空間分辨率對結果的影響。對上述3點進行大量的計算、統計分析的結果表明:①在選擇距離平方反比法及樣條函數法對月平均降雨量插值效果均較好;②利用這兩種插值方法對不同站點密度選取不同空間分辨率插值后得出,選取50站誤差趨于穩定,利用距離平方反比法插值結果誤差較小,而空間分辨率對結果幾乎沒有影響。利用距離平方反比法,選擇50個站得到了溫州地區1 km×1 km面雨量空間擴展結果,為水文預報工作提供一種較精確的面雨量估算和輸入方法。

    Abstract:

    Taking the monthly mean precipitation of Wenzhou (90 stations) from 1991 to 2001 as an example, with the aid of GIS, a comparison is conducted of three interpolation methods: the spline, Kriging, and inverse distance square methods. The different station densities are used to determine the minimum number of the stations that can make the results stable, and the effect of spatial resolution on interpolation results is considered. After a great deal of calculation and statistic analysis, the results are as following: (1) the inverse distance square and spline methods are better for calculating monthly mean precipitation; (2) compared the interpolation results for the two methods applied to different station density cases with different spatial resolutions, it is shown that when selecting 50 stations, the inverse distance square method is most stable with the minimum error, and the effect of spatial resolution is very little, can be neglected. The inverse distance square method and 50 stations are selected finally to calculate the precipitation of the 1km×1km area. This method offers a good areal precipitation estimating method for hydrology prediction service.

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

陳艷英,高陽華,游揚聲,繆啟龍.面雨量空間擴展估算法[J].氣象科技,2010,38(1):9~14

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  • 收稿日期:2008-10-17
  • 定稿日期:2009-02-06
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