基于GIS的滇池流域降雨量插值及其分布特征

朱珊珊

(云南省水文水資源局 昆明分局，云南 昆明 650051)

在全球氣候變暖趨勢(shì)下,分析降雨量的時(shí)空分布規(guī)律對(duì)災(zāi)害預(yù)測(cè)和預(yù)警、水資源管理和區(qū)域水資源的可持續(xù)發(fā)展越來(lái)越重要。同時(shí)，降雨量是水文模型的重要參數(shù)之一，由于水文雨量站點(diǎn)布設(shè)受地勢(shì)的影響，所以很難獲取空間位置上連續(xù)的降雨量數(shù)據(jù)。目前，根據(jù)流域內(nèi)已有雨量站點(diǎn)實(shí)測(cè)降雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值,成為獲取流域降雨量時(shí)空分布特征的主要方法[1]。但由于影響降雨量因素的不確定性,所以，目前很難建立一個(gè)通用的降雨量插值模型。

云南省降雨量空間分布的不均勻性十分顯著，文中以滇池流域?yàn)檠芯繉?duì)象(滇池流域的雨量站點(diǎn)分布如圖1所示)，通過(guò)比較幾種空間插值方法的插值精度,選擇精度較高的方法對(duì)滇池流域進(jìn)行降雨量空間插值研究。

圖1 滇池流域水系及雨量站的分布示意圖

GOOVAERTS P用Portuga地區(qū)1 500 km2的36個(gè)氣象站點(diǎn)觀測(cè)的年降雨量和月降雨量資料,采用克里金法(Kriging)、泰森多邊形法(Thiessen)和距離平方法進(jìn)行空間插值,結(jié)果表明:Kriging方法具有更高的插值精度[2]。朱會(huì)義等利用潮白河流域內(nèi)58個(gè)雨量站1990年的降雨資料,采用不同的降雨量空間插值方法,分析降雨量的不確定性[3]。陸福志等以經(jīng)度、緯度、海拔為獨(dú)立變量，對(duì)秦嶺—大巴山氣溫和降水進(jìn)行高分辨率空間插值，結(jié)果表明，用ANUSPLIN軟件內(nèi)置的薄盤(pán)光滑樣條函數(shù)的插值結(jié)果和空間插值結(jié)果與流行的WorldClim 2.0氣候格點(diǎn)數(shù)據(jù)集具有一致性[4]。江善虎等利用老哈河流域1994—2005年52個(gè)氣象站點(diǎn)的逐日降雨量資料,用反距離加權(quán)法、普通克里金法、考慮高程的協(xié)同克里金法對(duì)流域降雨量進(jìn)行了空間插值,并分析流域降雨量的空間變異規(guī)律[5]。何艷紅等對(duì)降雨量空間插值技術(shù)進(jìn)展進(jìn)行了研究,結(jié)果表明:不同的研究區(qū)域和時(shí)間尺度決定了不同的方法及模型;證明了同一種插值方法應(yīng)用于不同的研究區(qū)域時(shí)的空間插值精度不相同[6]。

降雨量作為重要的水文氣象因素之一,不僅對(duì)洪水預(yù)報(bào)、水資源規(guī)劃和管理具有十分重要的意義，也是水文研究中最不確定的因素之一[7-8]。近年來(lái),隨著信息技術(shù)的發(fā)展,關(guān)于降雨量空間插值方面的研究也在不斷深入,像BP網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)等很多新方法逐漸被應(yīng)用到降雨量插值中?？紤]到滇池流域的高程變化大，降雨的影響因素較復(fù)雜，文中以滇池流域內(nèi)實(shí)測(cè)雨量資料為基礎(chǔ)進(jìn)行研究。由于滇池流域的雨量站點(diǎn)是逐步建設(shè)的，文中僅對(duì)流域內(nèi)具有連續(xù)17 a(2001—2017年)降雨量數(shù)據(jù)序列的26個(gè)雨量站點(diǎn)進(jìn)行空間分布特征研究。這26個(gè)雨量站點(diǎn)為阿達(dá)龍、阿子營(yíng)、閘壩、雙橋、中和、平地、白邑、大石壩、松花壩、昆明、滇池(海埂)、西北沙河、三家村、華亭寺、金殿、東白沙河、寶像河、大板橋、梁王山、橫沖、大河、雙龍灣、柴河、雙龍、?？?大煙沖)、松茂雨量站，如圖1所示。

1 資料與方法

1.1 流域概況

滇池流域位于云南省中部,處于東經(jīng)102°30′～103°00′、北緯24°28′～25°28′,包括昆明市7個(gè)縣(區(qū))(42個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn))以及尋甸縣、澄江縣小部分，是云南省政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心,自然資源豐富，工業(yè)集中，商貿(mào)發(fā)達(dá)。流域內(nèi)地勢(shì)由北向東南呈梯狀逐步降低,中間低，東西高。其中，昆明市城區(qū)平均高程接近1 890 m。 滇池流域河流水系縱多,呈網(wǎng)狀發(fā)育,入滇池河道35條，呈向心狀注入滇池湖區(qū),河流面積占滇池流域總面積的83%。

滇池流域雨量站分布不夠密集,流域內(nèi)山地面積占總面積的49.4%，截止到2017年，流域內(nèi)共布設(shè)40余個(gè)雨量站(由于雨量站是逐步建成的，圖1用的新圖，所以圖1中的雨量站數(shù)要多于2017年的數(shù)目)。

1.2 研究方法

利用滇池流域22個(gè)雨量站(2001—2017年)的年平均降雨數(shù)據(jù),采用3種插值方法(克里金法、反距離加權(quán)法、考慮高程影響的協(xié)同克里金法)進(jìn)行空間插值計(jì)算，并用柴河、金殿、南壩、平地4個(gè)雨量站的數(shù)據(jù)插值驗(yàn)證。為保證插值精度，以年為時(shí)間尺度進(jìn)行插值計(jì)算。

反距離加權(quán)(Inverse Distance Weighted,IDW)法是以插值點(diǎn)與樣本點(diǎn)(已建雨量站的樣本點(diǎn))間的距離為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均, 對(duì)樣本點(diǎn)的空間距離進(jìn)行加權(quán),離插值點(diǎn)越近的樣本點(diǎn)被賦予的權(quán)重越大。當(dāng)權(quán)重等于1時(shí),為線(xiàn)性距離衰減插值;當(dāng)權(quán)重大于1時(shí),則是非線(xiàn)性距離衰減插值。

反距離加權(quán)(IDW)插值法關(guān)于預(yù)測(cè)值的計(jì)算式如下:

(1)

式中:N為預(yù)算過(guò)程中使用的預(yù)測(cè)點(diǎn)周?chē)鷺狱c(diǎn)的數(shù)量;di為預(yù)測(cè)點(diǎn)s0與各已知采樣點(diǎn)si之間的距離;z(si)為采樣點(diǎn)si處獲得的測(cè)量值;p為指數(shù)值。

克里金插值法又稱(chēng)為地學(xué)統(tǒng)計(jì)法是一種對(duì)空間分布數(shù)據(jù)求最優(yōu)、線(xiàn)性、無(wú)偏內(nèi)插估計(jì)(Best Linear Unbiased Estimation,BLUE)的方法，和一般的插值方法相比,該法不僅考慮了各已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的空間相關(guān)性,而且在給出待估點(diǎn)的數(shù)值的同時(shí),還能給出表示估計(jì)精度的方差，普通克里金(ordinary Kriging,OK)法、通用克里金(universal Kriging,UK)法、泛克里金(Kriging with extensive)法、協(xié)同克里金(co-Kriging,CK)法等均為克里金插值法[9],這些方法分別適用于不同的場(chǎng)合。

協(xié)同克里金(CK)法是普通克里金(OK)法的一個(gè)分支,有2個(gè)或者2個(gè)以上的變量,選其中1個(gè)為主變量,另外的作為輔助變量,把主變量的空間自相關(guān)性和主輔變量間的交互相關(guān)性結(jié)合起來(lái)用于無(wú)偏最優(yōu)估值中[1]。所以,在插值之前,必須先對(duì)研究區(qū)雨量站年平均降雨量與高程進(jìn)行相關(guān)性分析。通過(guò)對(duì)滇池流域降雨量進(jìn)行分析,得到其相關(guān)系數(shù)為0.86(置信水平P<0.01)。

將高程作為第2影響因素引入到對(duì)流域年、季降雨量的空間插值中,考慮高程影響的協(xié)同克里金插值(CK)法可表示為:

(2)

式中:z(x0)為預(yù)測(cè)點(diǎn)x0點(diǎn)處的降雨量預(yù)測(cè)值;z(xi)為第i個(gè)站點(diǎn)的降雨量觀測(cè)值;y(x0)為點(diǎn)x0處的高程;n為雨量站點(diǎn)個(gè)數(shù);my、mz分別為高程和降雨量的全局平均值;λi、λ分別為協(xié)同克里金(CK)法插值的權(quán)重系數(shù)。

相對(duì)誤差MRE總體反映估計(jì)誤差的大小,而絕對(duì)誤差MAE可以估算估計(jì)值可能的誤差范圍,中誤差RMSIE則可以反映利用樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的估值的靈敏度和極值效應(yīng)。假設(shè)在氣象站x0、x1、…、xn上設(shè)降雨量為p(x1)、p(x2)、…、p(xn),進(jìn)行空間插值后的值為p′(x1)、p′(x2)、…、p′(xn),則插值檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的表達(dá)式分別為:

(3)

(4)

(5)

從滇池流域26個(gè)雨量站中選取柴河、金殿、南壩、平地4個(gè)雨量站作為插值誤差檢驗(yàn)站點(diǎn),插值結(jié)果生成后,通過(guò)GIS軟件的空間統(tǒng)計(jì)功能讀出這4個(gè)插值檢驗(yàn)站點(diǎn)的估計(jì)值,并將其與實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比和統(tǒng)計(jì)分析,考察不同條件下插值結(jié)果的MRE、MAE和RMSIE的變化。

為了能較好地反映3種插值方法在該流域的插值精度，選取的柴河、金殿、南壩、平地這4個(gè)被插值雨量站點(diǎn)均勻分布于整個(gè)滇池流域;為比較不同采樣雨量站點(diǎn)數(shù)對(duì)插值精度的影響,檢驗(yàn)插值結(jié)果的優(yōu)劣,文中選擇不同個(gè)數(shù)采樣雨量站點(diǎn)進(jìn)行插值對(duì)比。雨量站點(diǎn)的選擇考慮了流域內(nèi)已知實(shí)測(cè)雨量站的數(shù)量及其相對(duì)于被空間插值雨量站空間的分布特點(diǎn)。

2 結(jié)果與討論

2.1 反距離加權(quán)(IDW)法的插值精度分析

反距離加權(quán)(IDW)法是用權(quán)重來(lái)調(diào)整空間插值等值線(xiàn)的結(jié)構(gòu),從而提高雨量站布設(shè)較少地區(qū)預(yù)測(cè)點(diǎn)的精度,所以沒(méi)有考慮地形因素(如高程等)對(duì)降雨量的影響。為方便計(jì)算,文中取冪指數(shù)K為2進(jìn)行插值，插值誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 IDW法插值的相對(duì)誤差統(tǒng)計(jì) %

由表1可以直觀地看出4個(gè)被插值雨量站點(diǎn)在取不同采樣雨量站點(diǎn)數(shù)時(shí)的插值精度：在取10個(gè)采樣雨量站點(diǎn)時(shí)，柴河雨量站的插值誤差最大，南壩雨量站的次之；當(dāng)采樣雨量站點(diǎn)數(shù)分別取16和21時(shí)，柴河雨量站的插值精度最高。由此可以看出，IDW插值方法作為一種幾何插值方法，在滇池流域的插值精度受采樣雨量站點(diǎn)數(shù)的影響很大，隨著采樣雨量站點(diǎn)數(shù)的增加,IDW法插值精度逐漸提高。說(shuō)明IDW法的插值精度受采樣雨量站點(diǎn)密度的影響很大,對(duì)于不同位置的采樣雨量站點(diǎn),因方位、距離的不同,插值精度呈波動(dòng)狀態(tài)變化。

2.2 普通克里金(OK)法的插值精度分析

為了得到更高的插值精度,在用普通克里金法插值之前對(duì)滇池流域降雨量序列進(jìn)行了正態(tài)分布檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，梁王山、雙龍灣2個(gè)雨量站點(diǎn)2011年的年降雨量不符合正態(tài)分布,通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)取以10為底的對(duì)數(shù)變換后的結(jié)果滿(mǎn)足正態(tài)分布。插值時(shí)為了選擇合適的曲線(xiàn)對(duì)降雨量變化趨勢(shì)進(jìn)行擬合,對(duì)插值資料序列進(jìn)行了趨勢(shì)分析,趨勢(shì)分析是在地理信息系統(tǒng)的GEOSTATISTIC工具中的Trend Analysis內(nèi)完成的。文中就滇池流域東西方向和南北方向兩個(gè)主方向的降雨量變化趨勢(shì)進(jìn)行了分析，結(jié)果如圖2所示。圖2中Y軸方向上的綠線(xiàn)表示東西方向降雨量的變化趨勢(shì),X軸方向上的藍(lán)線(xiàn)表示南北方向降雨量的變化趨勢(shì)。

圖2 滇池流域降雨量的變化趨勢(shì)圖

由圖2可以看出，滇池流域降雨量序列變化趨勢(shì)曲線(xiàn)在南北方向和東西方向都以?huà)佄锞€(xiàn)趨勢(shì)為主。所以，在進(jìn)行普通克里金法插值時(shí),用二階曲線(xiàn)對(duì)序列趨勢(shì)進(jìn)行擬合。

通過(guò)普通克里金法插值后,4個(gè)被插值雨量站點(diǎn)的插值相對(duì)誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

從表2中可以看出：普通克里金(OK)法的插值精度隨著采樣雨量站點(diǎn)數(shù)的增加呈現(xiàn)波動(dòng)變化,平地和金殿雨量站的插值精度較高,且當(dāng)采樣雨量站點(diǎn)數(shù)取16個(gè)時(shí)的插值精度最高；柴河、南壩雨量站的插值精度相對(duì)較低。隨著采樣雨量站點(diǎn)數(shù)的增加,這兩個(gè)站點(diǎn)的插值精度有所提高。由此可見(jiàn)，降雨量在時(shí)空范圍內(nèi)具有很大的隨機(jī)性，插值誤差差別比較大。

2.3 協(xié)同克里金(CK)法的插值精度分析

文中的協(xié)同克里金法插值變異函數(shù)理論模型選取球面模型,站點(diǎn)搜索范圍為臨近的22個(gè)雨量站。通過(guò)協(xié)同克里金法插值后,4個(gè)被插值雨量站點(diǎn)的相對(duì)誤差統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 協(xié)同克里金法插值的相對(duì)誤差統(tǒng)計(jì) %

從表3中可以看出：對(duì)于CK插值方法來(lái)說(shuō)，當(dāng)采樣雨量站點(diǎn)數(shù)分別取10、16、21時(shí)，柴河雨量站的插值精度最低，金殿雨量站的插值取得較好的效果；除平地雨量站外,隨著采樣雨量站點(diǎn)數(shù)的增加，各被插值雨量站點(diǎn)的插值精度逐漸提高,當(dāng)采樣雨量站點(diǎn)數(shù)取10個(gè)時(shí),被插值雨量站點(diǎn)之間的誤差為8.47%～39.80%,差別較大。

2.4 不同插值方法的插值精度比較

為了選擇適合滇池流域的空間插值方法,將3種插值方法在取不同采樣雨量站點(diǎn)數(shù)(10、16、21)時(shí)的4個(gè)檢驗(yàn)雨量站點(diǎn)的插值結(jié)果進(jìn)行誤差統(tǒng)計(jì),結(jié)果見(jiàn)表4。

很快，到了懷孕的中后期，懷著雙胞胎的肚子大得嚇人，走路都十分艱難。我的肚皮像一層被繃緊的牛皮紙，連絲絲縷縷的血管都看得非常清楚。醫(yī)生不敢再讓我吃營(yíng)養(yǎng)豐富的食品了，怕胎兒在母體里生長(zhǎng)過(guò)大，給母體造成傷害。但兩個(gè)胎兒每天都要消耗大量的養(yǎng)分，不吃營(yíng)養(yǎng)豐富的食品，對(duì)胎兒的發(fā)育勢(shì)必造成不良的影響。我只好暫時(shí)將醫(yī)生的警告拋諸腦后。

表4 3種插值方法的插值結(jié)果的MRE比較 %

從表4中可以看出:對(duì)于單個(gè)待估雨量站點(diǎn)，考慮高程影響的協(xié)同克里金法和反距離加權(quán)法隨著被采樣雨量站點(diǎn)數(shù)的增加，插值精度逐漸提高；考慮高程影響的協(xié)同克里金法在金殿、南壩、平地雨量站的插值精度比反距離加權(quán)插值法的略高。滇池流域降雨量空間插值的插值誤差隨著采樣雨量站點(diǎn)數(shù)量的增加呈波動(dòng)變化;結(jié)果表明，采樣雨量站點(diǎn)數(shù)并不是越多越好,采樣雨量站點(diǎn)數(shù)量越多插值結(jié)果并不一定越接近實(shí)測(cè)值,每一雨量站的最佳采樣雨量站點(diǎn)數(shù)要根據(jù)雨量站本身情況來(lái)確定。

為了進(jìn)一步分析3種插值方法對(duì)上述4個(gè)被插值檢驗(yàn)雨量站點(diǎn)2001—2017年降雨量的插值誤差情況,進(jìn)一步計(jì)算了每種插值方法應(yīng)用于每個(gè)被插值站點(diǎn)所得的插值結(jié)果，見(jiàn)表5。

表5 3種插值方法的精度評(píng)定結(jié)果 %

由表5可以看出:①采用3種插值方法對(duì)滇池流域的年平均降雨量進(jìn)行了空間插值,其中考慮高程影響的協(xié)同克里金法取得了略好的插值效果，該法的MAE、MRE、RMSIE值均最小，說(shuō)明其插值誤差范圍最小。②對(duì)于MAE，采樣雨量站點(diǎn)數(shù)為10時(shí)，3種插值方法的插值精度由高到低排序?yàn)镃K>OK>IDW,其中反距離加權(quán)法和普通克里金法的插值精度基本相同；采樣雨量站點(diǎn)數(shù)大于10個(gè)時(shí)，3種方法的插值精度排序?yàn)镃K>IDW>OK；而對(duì)于MRE和RMSIE，當(dāng)采樣雨量站點(diǎn)數(shù)分別取10和16時(shí)，3種方法的插值精度排序?yàn)镃K>OK>IDW。由此可以看出，3種插值方法在滇池流域的應(yīng)用中，插值精度因采樣點(diǎn)數(shù)的不同而略有不同，協(xié)同克里金法由于考慮高程的影響,在不同的采樣點(diǎn)數(shù)下，插值精度較反距離加權(quán)法和普通克里金法的高，適合用于滇池流域這樣的山區(qū)進(jìn)行降雨量插值。

2.5 降雨量空間分布特征分析

用3種插值方法對(duì)滇池流域年均降雨量進(jìn)行空間插值,效果如圖3所示。

圖3 滇池流域年降雨量的空間分布圖(單位:mm)

從圖3中可以看出,3種空間插值方法均能反映滇池流域的年均降雨量空間分布特征,并與滇池流域多年平均降雨量的實(shí)際空間分布規(guī)律基本吻合。協(xié)同克里金法的插值誤差最小，插值精度比其它2種插值方法的精度都高，能更有效地反映出滇池流域年平均降雨量的空間分布情況。因此，選取協(xié)同克里金法的插值效果圖3(c)分析滇池流域年降雨量的時(shí)空分布特征。

由圖3(c)可以看出，滇池流域降雨量存在較大的空間變異性，東北梁王山地區(qū)、西北三家村一帶及昆明主城區(qū)為3個(gè)降雨量高值區(qū)，東北、西北區(qū)域的降雨豐沛，在同一高度上，總體表現(xiàn)出由北向南減少趨勢(shì)。東北高山地區(qū)，降雨量多在1 000 mm以上，最高在東北梁王河上游高山地區(qū)，全年降雨量達(dá)到1 200～1 400 mm，其次為西北面三家村、華亭寺、西北沙河一帶，年降雨量為920～1 145 mm，南面海口一帶的年降雨量最小，為820～890 mm。

為進(jìn)一步分析滇池流域降雨量的時(shí)空分布特征，選取協(xié)同克里金法對(duì)滇池流域2001—2017年季節(jié)平均降雨量進(jìn)行空間插值,以便直觀地分析滇池流域降雨量的空間分布情況?？臻g插值結(jié)果如圖4所示。

圖4 滇池流域季節(jié)降雨量的空間分布圖(單位:mm)

從圖4中能夠直觀地看出滇池流域季節(jié)降雨量空間分布規(guī)律和滇池流域年內(nèi)各季節(jié)降雨量空間分布的明顯年內(nèi)變化特征：冬季(12月至次年2月)降雨量最少,平均只有26～82 mm,由于冬季空氣中的水汽含量少、氣溫低、水汽凝結(jié)高度較低,因此，冬季(12月至次年2月)，昆明市區(qū)及其近郊會(huì)有日降雨量高值出現(xiàn),但降雨強(qiáng)度明顯減弱；春季(3—5月),空氣中水汽含量逐漸增多,降雨量也較冬季的增多,滇池流域的平均降雨量為100～328 mm,干燥的熱帶大陸季風(fēng)逐漸消退,水汽凝結(jié)高度上升,降雨量高值區(qū)逐漸向高海拔山區(qū)移動(dòng)；夏季(6—8月),受來(lái)自印度洋孟加拉灣的西南暖濕氣流的影響,是一年空氣中水汽含量最多的季節(jié),季降雨量也達(dá)到一年中的最多,雨區(qū)可遍及全流域，流域內(nèi)平均降雨量為411～806 mm,由于氣溫高,水汽凝結(jié)高度也較春季的繼續(xù)抬升,降雨量高值區(qū)上移到西北、東北高山帶,而降雨量低值區(qū)則逐漸下移至南部壩子地帶；進(jìn)入秋季(9—11月),降雨量逐漸減少,10月受東南暖濕氣流的影響會(huì)產(chǎn)生一定的降雨量,但相對(duì)較小,平均降雨量為142～312 mm，若遇特殊的天氣,也會(huì)出現(xiàn)暴雨天氣過(guò)程。

從圖4中也可以看出：滇池流域降雨量時(shí)間分布極其不均,夏、秋兩個(gè)季節(jié)多雨;冬、春季兩季多天氣晴朗,流域內(nèi)的降雨量減少。

3 結(jié)語(yǔ)

基于ArcGIS的地理統(tǒng)計(jì)分析功能,對(duì)滇池流域的年均降雨量和季節(jié)平均降雨量進(jìn)行空間插值，分析該流域降雨量的空間分布特征[7，10]。用交叉驗(yàn)證法檢驗(yàn)3種插值方法的插值結(jié)果優(yōu)劣,選擇適合滇池流域的空間插值方法。探討了降雨量空間插值方法在滇池流域的應(yīng)用狀況,主要探討了不同插值采樣雨量站點(diǎn)數(shù)及不同插值方法對(duì)插值結(jié)果的影響，其間存在不少問(wèn)題有待進(jìn)一步研究。

通過(guò)ArcGIS的3種空間插值方法(IDW、OK、CK法)分析滇池流域降雨量的空間分布特征，主要得到如下結(jié)論:

1)3種空間插值方法在滇池流域的插值結(jié)果基本能反映該流域的降雨量空間分布情況。降雨量空間插值結(jié)果受插值雨量站點(diǎn)數(shù)量多少的影響,插值誤差波動(dòng)大。

2)不同的空間插值方法的降雨量插值結(jié)果的精度有較大差異。對(duì)于滇池流域，考慮高程影響的協(xié)同克里金法相比反距離加權(quán)法和普通克里金法的插值精度高，因而，更適用于滇池流域降雨量的插值分析。

3)用協(xié)同克里金法的插值效果圖(年均、季節(jié))分析滇池流域降雨量時(shí)空分布特征時(shí)發(fā)現(xiàn)：滇池流域降雨量的時(shí)空分布極不均勻,降雨量呈由北向南減少的趨勢(shì),受高程影響顯著,高程越高降雨量越大;降雨主要集中在夏季,在該季的降雨量空間分布更均勻。

4)插值站點(diǎn)的采樣雨量站點(diǎn)數(shù)量不同,空間插值結(jié)果有很大的差異,但并不是采樣雨量站點(diǎn)數(shù)量越大插值結(jié)果的精度越高;插值方法不同,插值效果也不一樣,同一種插值方法,在不同的區(qū)域,其插值效果也不一樣,多尺度、多要素地考慮流域降雨量的影響因素,如何選取最佳的插值方法、插值參數(shù)及采樣點(diǎn)數(shù)使插值效果更優(yōu)，有待進(jìn)一步探討。

5)隨著降雨量空間插值研究的不斷深入,獲取數(shù)據(jù)的手段和方法逐步提高,數(shù)據(jù)精度也不斷提高,全面考慮各種影響降雨量的因子也成為趨勢(shì)。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展, 結(jié)合各種方法優(yōu)點(diǎn)的混合插值法和高相關(guān)性變量的選取是未來(lái)插值方法研究的一個(gè)重要方向。