利用1988—2017年浙江省68個國家氣象觀測站氣溫和降水數(shù)據(jù),分別采用ANUSPLIN、反距離加權（IDW）和普通克里格（O-kriging）3種方法,估算夏季平均氣溫和降水量空間插值。同時,應用交叉驗證方法評價3種方法的精度差異,并進行空間誤差分析,探討符合浙江復雜地形條件和氣候背景下的氣象要素空間插值最優(yōu)方法。結果表明:（1）3種方法對氣溫和降水的插值精度總體接近,空間分布較為一致,但對于要素空間異質性大的區(qū)域,ANUSPLIN在細節(jié)上的表現(xiàn)明顯優(yōu)于IDW和O-kriging方法。（2）ANUSPLIN對氣溫和降水的插值精度均高于IDW和O-kriging,氣溫的平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）均小于0.5℃,其中氣溫RMSE表現(xiàn)為:ANUSPLIN（0.381℃）<O-kriging（0.459℃）<IDW（0.463℃）。降水RMSE表現(xiàn)為:ANUSPLIN（37.8 mm）<O-kriging（42.2 mm）<IDW（49.1 mm）。（3）平原地區(qū)的平均氣溫插值誤差低于山區(qū);降水誤差空間分布沿海地區(qū)誤差最大,出現(xiàn)明顯低估值�？傮w來... 

【文章來源】：干旱氣象. 2020,38(04)

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

浙江省氣象站點分布(陰影為海拔高度)

圖3為ANU、IDW和O-kriging插值方法模擬的1988—2017年浙江省夏季降水空間分布。可以看出,3種方法的空間分布總體一致,但不同于IDW和O-kriging方法,ANU對極端降水大值區(qū)的預測也有所體現(xiàn)。例如IDW和O-kriging對溫州西南部泰順地區(qū)的降水預測值均為800 mm左右,而ANU在此區(qū)域部分預測值超過850 mm,與泰順站觀測結果850.3 mm較為接近。從插值結果的細節(jié)來看,IDW存在“牛眼”現(xiàn)象,這是由于插值區(qū)域站點分布不均勻,插值過程中僅以距離為權重,易受站點極值影響,O-kriging插值通常較少出現(xiàn)“牛眼”現(xiàn)象。而ANU則利用控制點擬合成彎曲最小的曲面[14],能反映局部地形特征,并且有較好的平滑度。圖3 基于ANU(a)、IDW(b)和O-kriging(c)插值方法模擬的1988—2017年浙江省夏季降水(單位:mm)空間分布

圖2 基于ANU(a)、IDW(b)和O-kriging(c)插值方法模擬的1988—2017年浙江省夏季平均氣溫(單位:℃)空間分布3.2 誤差對比分析

【參考文獻】：
期刊論文
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