当代社会对于高精度数字化气象数据的需求与日俱增。利用气象观测站的观测数据进行空间插值是制作气象数字产品的重要方法。然而常规插值方法均建立在气象要素存在空间自相关或空间平滑连续的假设之上,没有考虑局部地形影响因素,因此在地形复杂地区插值精度有限。本文考虑地形对于气象要素空间分布的影响,以复杂地形区降水数据为例,尝试使用局部线性加权回归模型进行空间插值,期望获得高质量的数据产品。影响降水的主要地形因素包括高程、坡向、有效地形以及离水体距离等。本文的研究思路是确立局部范围内气象要素与某一地形要素之间的线性关系,以距离和其它地形要素对样本数据进行加权,建立线性加权回归模型,通过线性方程解算推测未知点气象要素值。主要研究内容包括:(1)对降水量的空间分布做了探索性数据分析,探索各种地形因子与降水之间的全局或局部定量关系。(2)在探索分析的基础上,建立降水量线性加权回归插值模型,利用ArcGIS9.0软件ArcObjects编程实现基于该模型的插值算法;模型中的各参数值是各种地形因子与降水量之间关系的定量概括,参数的选取和优化是决定插值精度的关键。(3)选择典型地区,进行降水量数据的整理、分析和空间插值;对于插值结果,通过交叉检验以及已知点检验方法作精度分析,并与常规方法进行比较和解释。本研究的主要发现和结论:(1)在地形复杂地区,基于线性加权回归模型的降水量插值方法能够有效提高插值精度。与Kriging和IDW等常规方法相比,在地形因素对气象要素空间分布影响占主导的区域,线性加权回归模型插值方法均表现出较好的插值效果;而在地形平坦的地区,线性加权回归模型相当于IDW。(2)不同区域的气象站点分布及地形特征决定降水空间插值模型定量参数选取。在不同的案例区,由于地形类型不同,影响降水的主要地形因子也不同。模型中的定量参数由地形因子与降水量之间的关系决定,这些最优参数值的选取需要由交叉检验结果来确定。(3)在不同的时间段及不同的地区,因降水量的空间分布特征有所差异,线性加权回归模型的插值精度也有所不同。(4)没有绝对的最优插值方法,对于一个具体区域,应根据区域的地形特点和降水数据探索性分析结论来设计合适的插值模型。