本文利用福建省71个站点1961-1990年30a平均降水量数据和DEM数据,基于GIS和空间计量经济模型,对福建地区的年均降水量的空间分布分别进行空间相关分析,空间插值研究,探讨福建降水量空间分布影响因素。论文将空间计量模型与GIS相结合,对降水空间分布进行了空间自相关分析。首先利用空间自相关系数Moran’sI估计福建降水量的空间自相关性;其次利用区域型空间自相关系数Moran’s LISA估计降水量的局部空间自相关情况。全局空间关联分析表明降水在区域整体上具有显著的空间依赖现象,而局部空间关联分析进一步说明各个局部地区降水空间依赖的不同程度。论文将空间计量模型分为空间滞后回归模型和空间误差回归模型,在此基础上分别对这两种模型进行了阐述,并利用模型流程图对福建降水量模型进行选择。首先利用年均降水量数据与经度、纬度、高程、距海岸线距离等影响因子建立传统多元回归模型,利用模型估算结果选择合适的空间计量模型。分析结果表明空间滞后回归模型更能反映降水量的空间相关性。空间滞后回归模型也说明了影响福建降水量空间分布的主要是高程、距海岸线距离,另外还有具有空间变异性的因素,这些因素具有空间集聚性。本文在地统计学和地理信息系统(GIS)支持下,结合高程等地形因子,采用不同的插值方法对福建地区降水量进行了空间插值研究,分析不同插值方法对研究区的适用性和精度。研究表明,福建地区的降水量空间分布具有明显的空间集聚性,不同的区域具有不同的空间相关性,传统的多元回归模型的插值结果精度太低;普通克里格法是一种线性无偏最优估计方法,它能够反映出降水分布的空间分布,但插值结果依然不好,原因是方法没考虑一定的地形因子;泛协克里金和泛克里金法因将具有空间相关性的高程和距海岸线距离等因子考虑在内,插值结果优于普通克里格法;距离权重法的插值结果精度较高,但在某些区域上具有明显的变异性,与实际结果不相符合;综合模型法是一种逐步插值方法既考虑了地形因子又结合地统计学方法,降水量的模拟结果最佳。