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山地环境日气温PRISM空间插值研究

夏智武, 刘鹏举, 陈增威, 蒋育昊

夏智武, 刘鹏举, 陈增威, 蒋育昊. 山地环境日气温PRISM空间插值研究[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(1): 83-90. DOI: 10.13332/j.1000--1522.20150147
引用本文: 夏智武, 刘鹏举, 陈增威, 蒋育昊. 山地环境日气温PRISM空间插值研究[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(1): 83-90. DOI: 10.13332/j.1000--1522.20150147
XIA Zhi-wu, LIU Peng-ju, CHEN Zeng-wei, JIANG Yu-hao. Spatial interpolation of daily air temperature in mountain area based on PRISM[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(1): 83-90. DOI: 10.13332/j.1000--1522.20150147
Citation: XIA Zhi-wu, LIU Peng-ju, CHEN Zeng-wei, JIANG Yu-hao. Spatial interpolation of daily air temperature in mountain area based on PRISM[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(1): 83-90. DOI: 10.13332/j.1000--1522.20150147

山地环境日气温PRISM空间插值研究

基金项目: 

“863”国家高技术研究发展计划项目(2012AA102001-- 2)。

详细信息
    作者简介:

    夏智武。主要研究方向:地理信息系统开发与应用。Email:Xia_ZhiWu@163.com 地址:100091北京市颐和园后中国林业科学研究院资源信息研究所。 责任作者: 刘鹏举,副研究员。主要研究方向:林业GIS应用与开发。Email:liupeng@caf.ac.cn 地址: 同上。

    夏智武。主要研究方向:地理信息系统开发与应用。Email:Xia_ZhiWu@163.com 地址:100091北京市颐和园后中国林业科学研究院资源信息研究所。 责任作者: 刘鹏举,副研究员。主要研究方向:林业GIS应用与开发。Email:liupeng@caf.ac.cn 地址: 同上。

Spatial interpolation of daily air temperature in mountain area based on PRISM

  • 摘要: 山地环境气象因子空间分布是生态环境过程模拟的基础,对于提高生态环境保护管理水平具有重要意义。本文基于坡面回归插值模型(PRISM)原理,综合考虑海拔、坡向等影响因子,设计开发了山地日气温插值模型。以北京西部山地自动气象站数据与DEM数据为基础,采用交叉验证法对该模型插值有效性进行检验,并与常用的反距离权重(IDW)插值、克里金(Kriging)插值、样条(Spline)函数插值的结果进行比较。研究表明,无论日平均气温,还是日最高气温、日最低气温,本文提出的插值模型的预测结果均优于其他方法。
    Abstract: As the basis of ecological environmental process simulation, the spatial distribution of meteorology in mountain area is important to improve the management of ecological environment protection. Considering the impact brought by elevation and slope aspect, this study adopted PRISM to design and develop a temperature interpolation model. Based on the data from automatic weather station and DEM in the mountainous area in western Beijing, we used cross-validation to test the effectiveness of the interpolation, and compared the interpolation results obtained by Inverse distance weighted (IDW), Kriging, and Spline methods which are commonly used. The result shows that the model we developed outperforms the other methods in prediction of daily average air temperature, daily maximum air temperature or daily minimum air temperature.
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-04-28
  • 修回日期:  2015-09-13
  • 发布日期:  2016-01-30

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