吉林省氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)空間插值與分布研究

張夢(mèng)遠(yuǎn)，姚瑤

摘要：氣象數(shù)據(jù)的插值對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生態(tài)環(huán)境資源監(jiān)測(cè)和氣候資源開(kāi)發(fā)利用等方面具有重要意義。氣象數(shù)據(jù)的空間化是氣象行業(yè)研究的熱點(diǎn)之一，本文將對(duì)利用不同插值算法對(duì)研究區(qū)多年平均氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)空間插值方法進(jìn)行研究。以吉林省為研究區(qū)，以獲取的多年日平均氣溫和日降水量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作，以保證插值數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。選擇普通克里金法、反距離權(quán)重法、樣條函數(shù)法、自然鄰域法和趨勢(shì)面法為此次研究的五種插值算法，利用“實(shí)際”驗(yàn)證法進(jìn)行插值結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，以平均絕對(duì)誤差 MAE（Mean Absolute Error）、平方根誤差RMSIE（Root Mean Squared Interpolation Error）和相對(duì)誤差分布范圍評(píng)價(jià)空間插值效果。最后，結(jié)合研究區(qū)數(shù)字高程模型（DEM，Digital Elevation Model）和遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)氣溫和降水量的空間分布規(guī)律進(jìn)行了分析和討論。

關(guān)鍵詞：氣象要素；空間插值；吉林省；氣溫；降水

中圖分類(lèi)號(hào)： P468 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A DOI編號(hào)： 10.14025/j.cnki.jlny.2018.20.076

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，人們?cè)絹?lái)越關(guān)注氣象要素對(duì)人類(lèi)生產(chǎn)和生活的影響，氣象數(shù)據(jù)可以作為多學(xué)科、多行業(yè)研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通常研究區(qū)覆蓋范圍內(nèi)氣象觀測(cè)站數(shù)量越多，觀測(cè)頻率越高，且觀測(cè)站站點(diǎn)分布較為均勻的時(shí)候，能夠獲得較為準(zhǔn)確的氣象數(shù)據(jù)，但由于資金、人員的制約和地理?xiàng)l件的限制，很難建立足夠密集的氣象觀測(cè)站點(diǎn)用于氣象數(shù)據(jù)的獲取，所以需要通過(guò)其他技術(shù)方法解決這一問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題，學(xué)者們開(kāi)始從多學(xué)科相結(jié)合角度進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)的研究，其中統(tǒng)計(jì)學(xué)、地理信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)等技術(shù)被廣泛應(yīng)用于氣象研究。研究人員通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型，根據(jù)已知觀測(cè)站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)來(lái)獲取研究區(qū)范圍內(nèi)的氣象信息，是當(dāng)今生產(chǎn)中普遍選擇的一種工作方案[1-2]。

越來(lái)越多的學(xué)者關(guān)注于氣象要素的空間化插值方法的研究，常用于氣象要素空間插值的方法有多項(xiàng)式插值法、反距離加權(quán)插值法、克里金插值法、梯度距離反比插值法、樣條函數(shù)插值法、趨勢(shì)面插值法等[3-6]。本文選擇吉林省為研究區(qū)，對(duì)研究區(qū)氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)插值方法進(jìn)行了研究，結(jié)合地學(xué)知識(shí)，基于插值結(jié)果與數(shù)字高程模型和遙感影像數(shù)據(jù)分析氣溫和降水要素的空間分布特點(diǎn)，對(duì)這兩類(lèi)要素的應(yīng)用具有一定的參考價(jià)值。

1 資料與研究方法

1.1研究區(qū)域概況

吉林省地理位置處于中國(guó)東北，與黑龍江、遼寧并稱(chēng)東北三省，經(jīng)緯度范圍是：東經(jīng)121°38′～131°19′、北緯40°50′～46°19′，吉林省屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季分明，雨熱同季。夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥。從東南向西北由濕潤(rùn)氣候過(guò)渡到半濕潤(rùn)氣候再到半干旱氣候。吉林省氣溫、降水、溫度、風(fēng)以及氣象災(zāi)害等都有明顯的季節(jié)變化和地域差異。冬季平均氣溫在-11℃以下。夏季平原平均氣溫在23℃以上。年平均降水量為400～600毫米，但季節(jié)和區(qū)域差異較大，80%集中在夏季，以東部降雨量最為豐沛。

1.2 數(shù)據(jù)介紹

本次研究選擇的數(shù)據(jù)包括氣溫與降水量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型、遙感影像數(shù)據(jù)，以及吉林省其他自然與社會(huì)經(jīng)濟(jì)相關(guān)資料。

1.2.1氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù) 氣象數(shù)據(jù)為選擇與人類(lèi)生活和生產(chǎn)息息相關(guān)的氣溫和降水量數(shù)據(jù)，具體為1951年～2015年吉林省共計(jì)55個(gè)觀測(cè)站的日均氣溫和日均降水量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，旨在研究吉林省多年平均氣溫與降水量變化情況，數(shù)據(jù)來(lái)源于吉林省氣象局，氣象數(shù)據(jù)觀測(cè)站站點(diǎn)覆蓋整個(gè)研究區(qū)。數(shù)據(jù)包括氣象臺(tái)站的名稱(chēng)、編號(hào)與地理位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)。

1.2.2其他數(shù)據(jù) 主要包括SRTM（Shuttle Radar Topography Mission） 90米數(shù)字高程模型、遙感影像數(shù)據(jù)。其中數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)從美國(guó)USGS數(shù)據(jù)共享中心獲得，SRTM數(shù)據(jù)是由美國(guó)太空總署（NASA）和國(guó)防部國(guó)家測(cè)繪局（NIMA）聯(lián)合測(cè)量得到，最新版本為SRTM-4，雖然該數(shù)據(jù)的空間分辨率只有90米，遠(yuǎn)低于Aster GDEM數(shù)字高程模型的30米分辨率，但在部分地區(qū)其高程精度要高于對(duì)方，該數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于地形、地貌的特征識(shí)別和分析，也被作為三維系統(tǒng)高程信息的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，本次研究中主要用于氣象要素的空間分布討論。

1.3 研究方法

觀測(cè)站自動(dòng)觀測(cè)所在地實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)，需要對(duì)收集到的逐日氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，具體操作包括氣象數(shù)據(jù)的極值檢查、數(shù)據(jù)內(nèi)部一致性檢查和時(shí)間序列檢查等[7]。具體檢查項(xiàng)包括：極值檢查，數(shù)據(jù)內(nèi)部一致性檢查，時(shí)間序列檢查。

用于氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)的空間插值方法是普通克里金法、反距離權(quán)重法、樣條函數(shù)法、自然鄰域法和趨勢(shì)面法。

2 氣溫空間插值方法適用性研究

插值軟件是ArcGIS10.1，該軟件空間分析模塊的插值功能能夠?qū)崿F(xiàn)本次研究所選擇的5種插值方法，其中每個(gè)插值方法需要輸入的參數(shù)或選擇的模型分別是：反距離加權(quán)法，梯度距離反比法的冪指數(shù)取值為2；樣條函數(shù)法采用薄板樣條函數(shù)；趨勢(shì)面法采用二次趨勢(shì)面方程；普通克里金法的擬合半方差模型采用球狀模型。

2.1 氣溫與降水空間插值實(shí)驗(yàn)

隨著時(shí)間的推移，研究區(qū)氣候特點(diǎn)也在不斷變化，年際之間的氣候變化規(guī)律是氣象學(xué)研究的重點(diǎn)之一。選擇2000年～2015年，時(shí)間跨度為16年，對(duì)經(jīng)過(guò)處理后的多年均氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行空間插值計(jì)算。

由表1可知，年平均氣溫插值的MAE數(shù)值趨勢(shì)面插值法值最大，自然鄰域法值最小，其值分別為0.882、1.129、1.532、1.8741和1.914，排序?yàn)镹N

表2 5種插值方法的交叉驗(yàn)證結(jié)果

由表2可知，年降水量插值的MAE數(shù)值趨勢(shì)面插值法值最大，反距離權(quán)重法值最小，其值分別為100.3、103.9、105.2、116.4和120.6。排序?yàn)镹N

2.2插值結(jié)果精度分析

2.2.1 氣溫插值結(jié)果精度分析 年平均氣溫插值后站點(diǎn)的相對(duì)誤差分布見(jiàn)表3，通過(guò)統(tǒng)計(jì)落入不同誤差范圍內(nèi)的樣本點(diǎn)數(shù)量，分別將不同范圍的統(tǒng)計(jì)值與總樣本數(shù)求比值，并用百分?jǐn)?shù)表示，本次研究將誤差范圍分為<10%、10%～20%、20%～30%、30%～50%、50%～100%和>100%等六類(lèi)。對(duì)研究區(qū)氣溫插值結(jié)果進(jìn)行誤差分類(lèi)，見(jiàn)表3。

通過(guò)表3可知，樣條函數(shù)法（Spline）效果最好，處于“<10%”分級(jí)范圍內(nèi)的樣本點(diǎn)所占比值是68.4%，處于“50%～100%和>100%”范圍內(nèi)的樣本點(diǎn)數(shù)量值合計(jì)為6.7%。其次是普通克里金法，趨勢(shì)面法處于“50%～100%和>100%”范圍內(nèi)的樣本點(diǎn)所占比值總計(jì)為23.5%。

2.2.2 降水插值結(jié)果精度分析

通過(guò)表4可知，對(duì)于2000年～2015年平均降水量，自然鄰域法（NN）效果最好，處于<10%和10%～20%分級(jí)范圍內(nèi)的樣本點(diǎn)所占比值是81.9%，數(shù)量分別為69.4%和12.5%，處于誤差范圍分級(jí)較高的50%～100%和>100%的樣本點(diǎn)數(shù)量分別為2.6%和2.6%。

結(jié)合插值結(jié)果分布圖與遙感影像數(shù)據(jù)，對(duì)于年平均降水量，插值結(jié)果精度較低的區(qū)域?yàn)槲鞅钡貐^(qū)，其主要原因同樣是高程落差大，地形起伏度高，以及站點(diǎn)稀疏。

3 不同要素空間分布分析

以上對(duì)研究區(qū)域多年氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)空間插值算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。在實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用中，進(jìn)行空間插值的目的是獲取目標(biāo)區(qū)域氣溫的模擬數(shù)值，其中一個(gè)重要應(yīng)用是將插值結(jié)果與研究區(qū)域數(shù)字高程模型及遙感影像等地理數(shù)據(jù)相結(jié)合，通過(guò)分析氣溫的地理空間分布情況，從而為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、災(zāi)害監(jiān)測(cè)和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)等提供數(shù)據(jù)支撐[8-11]，本章將對(duì)不同時(shí)間尺度氣溫的空間分布情況進(jìn)行分析。將參與空間分析的插值數(shù)據(jù)重采樣為10米，將數(shù)字高程模型重分類(lèi)為9個(gè)數(shù)值范圍。

3.1 氣溫空間分布分析

選取1988年年平均氣溫插值結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分布分析，圖1為研究區(qū)季均氣溫自然鄰域法（NN）插值結(jié)果圖。

從數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)可以看出，研究區(qū)西北區(qū)域高程低，東南區(qū)域高程最高，在東北處有一小區(qū)域高程值要高于周邊地形，最小值為10米，高程最大值為2643米，高程差值比較大。由研究區(qū)不同時(shí)間尺度的氣溫插值結(jié)果圖可知，研究區(qū)東南區(qū)域溫度最低，由東南向西北溫度逐漸升高，主要原因是東南區(qū)域高程值大，地形坡度大，溫度梯度較大，越往西，地形低且平緩，溫度相對(duì)較高而且變化小。從研究區(qū)氣溫插值結(jié)果圖可知，氣溫插值結(jié)果以128°為分界線(xiàn)，左邊的趨勢(shì)是從左到右溫度逐漸升高，右邊的趨勢(shì)是從左到右溫度逐漸降低。

3.2 降水量空間分布分析

選取1977年～1992年年均降水量插值結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分布分析，圖2分別為研究區(qū)月總降水量自然鄰域法（NN）插值結(jié)果圖。

結(jié)合數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)可以看出，研究區(qū)西北區(qū)域高程低，東南區(qū)域高程最高，在東北處有一小區(qū)域高程值要高于周邊地形，研究區(qū)高程最小值為10米，高程最大值為2643米，高程差值比較大。由年均降水量插值圖可以看出，降水量最多的地方集中在南部，由南向北降水量逐漸減少，年均降水量最少的地方是西北區(qū)域，最小降水量低于400毫米。結(jié)合數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)和年均降水量插值結(jié)果圖可以看出：西北部地區(qū)高程低，降水量少，南部及東南地區(qū)高程高，且年均降水量較高，主要原因是南部區(qū)域靠近海洋；西北部遠(yuǎn)離海洋，高程低，降水量較少。

從研究區(qū)不同尺度降水量插值結(jié)果圖可知，隨著經(jīng)度的增加，降水量先增多后減少，以127°為分界線(xiàn)，西邊的趨勢(shì)是降水量逐漸增加，東邊的趨勢(shì)是降水量逐漸減少。

研究區(qū)地形起伏，全省高程差非常大，研究區(qū)南部與東部鄰海，同時(shí)研究區(qū)內(nèi)植被覆蓋度高，水資源豐富，這就使得整個(gè)研究區(qū)氣候差異大，從研究區(qū)數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)、降水量插值圖和氣溫插值圖可知，西部與西北部區(qū)域高程低，高程變化小，地勢(shì)平緩，降水量少，氣溫高；南部與東南部地區(qū)高程高，高程變化明顯，地形復(fù)雜，地勢(shì)多變，靠近海洋，水汽運(yùn)動(dòng)明顯，植被覆蓋度高，年降水量多，年均氣溫低，該區(qū)域氣候變化明顯，年均降水量以127°經(jīng)線(xiàn)為界，向兩邊降水量逐漸減少。年均氣溫以128°經(jīng)線(xiàn)為界，向兩邊氣溫逐漸降低。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有空間插值方法的分析和研究，選擇吉林省為研究區(qū)，以研究區(qū)1961年～2015年55年的日均氣溫和日降水量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，主要研究了研究區(qū)氣象要素的空間插值方法，并對(duì)插值結(jié)果進(jìn)行了精度驗(yàn)證與分析，最后對(duì)研究區(qū)年均氣溫和年降水量進(jìn)行了空間分析。本論文的主要研究成果和結(jié)論包括以下幾個(gè)方面：

一是選擇普通克里金法、反距離權(quán)重法、樣條函數(shù)法、自然鄰域法和趨勢(shì)面法5種插值方法，對(duì)研究區(qū)多年氣溫與降水量進(jìn)行空間插值研究，旨在研究不同插值方法對(duì)氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)的插值適宜性，通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于多年均氣溫，自然鄰域法插值精度優(yōu)于其他四種方法，對(duì)于年均降水量，反距離權(quán)重法插值精度較高。

二是利用GIS空間分析功能，對(duì)研究區(qū)多年平均氣溫和年平均降水量進(jìn)行了空間分布分析，發(fā)現(xiàn)研究區(qū)高程低的區(qū)域降水量少且氣溫高。高程高的區(qū)域降水量多且氣溫低，同時(shí)年均氣溫和年均降水量分別以127°經(jīng)線(xiàn)和128°經(jīng)線(xiàn)為界，分別向兩邊逐漸減少與降低。

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作者簡(jiǎn)介：張夢(mèng)遠(yuǎn)，本科學(xué)歷，工程師，研究方向：災(zāi)害天氣研究和中期預(yù)報(bào)。