基于python的降雨资料空间插值算法可视化比较研究  

作　　者：赵宝筑 钱成伟[2] 罗阳 虞雪莹 刘英春 

机构地区：[1]贵阳市乌当区气象局,贵州贵阳550018 [2]贵州省气象信息中心,贵州贵阳550002

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》2023年第7期83-86,共4页

摘　　要：本文基于贵阳市2010年至2020年118个气象站点的降雨数据,采用IDW插值、克里金插值和样条插值三种方法进行空间插值,并比较它们的效果。通过空间自相关性和变异特征等空间分析,我们评估了三种方法的适用性和局限性。在评估方法的准确性方面,我们使用了反距离权重法、三次样条法和不同变异函数模型为基础的普通克里金方法。结果表明,在样条插值中,由于其平滑效果,该方法在一定程度上低估了极端值。而在IDW和克里金插值中,克里金方法基于空间自相关性和变异特征的建模,表现出更好的插值精度和泛化能力。然而,克里金插值方法的计算复杂度较高,而IDW插值方法在计算速度上具有优势。实验结果表明,贵阳市整体地形空间聚集度较高,站点密度具有重叠性,在这样的地理条件下,克里金算法在准确性方面表现更好,其中高斯模型效果较差、指数模型的效果最好,球型模型次之,而IDW算法在速度方面更高效,样条插值法相较于前者低估了极端值,插值展现效果应用于贵阳市的站点密度上并不友好。

关 键 词：降水量 PYTHON KRIGING IDW 样条插值法 

分 类 号：P426.62[天文地球—大气科学及气象学]