【摘 要】
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针对开展气象灾情预警预报对高精度空间化的逐日气温数据的需求,以青海省为例,利用2008年7月的逐日气温观测数据对气象站的高程进行逐步回归,将回归参数与数字高程模型(DEM)订正产生栅格化的回归气温值,同时对残差采用常见的空间内插方法(IDW,RBF,OK)进行插值,然后将栅格化的回归气温值与残差的插值结果相加得到空间化的逐日气温数据,最后分析和比较这几种插值方法的结果.结果表明:逐日气温空间化的结
【机 构】
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兰州大学遥感与地理信息系统研究所,甘肃兰州730000
【出 处】
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2009 第八届ESRI中国用户大会
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针对开展气象灾情预警预报对高精度空间化的逐日气温数据的需求,以青海省为例,利用2008年7月的逐日气温观测数据对气象站的高程进行逐步回归,将回归参数与数字高程模型(DEM)订正产生栅格化的回归气温值,同时对残差采用常见的空间内插方法(IDW,RBF,OK)进行插值,然后将栅格化的回归气温值与残差的插值结果相加得到空间化的逐日气温数据,最后分析和比较这几种插值方法的结果.结果表明:逐日气温空间化的结果较为正确地反映青海省气温的空间分布特征,但是在气象站稀疏的青藏高原区,空间化结果显示的气温分布比较概略化.
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