中高纬度山区气温空间化的方法比较研究——以大兴安岭北麓为例

• 作者: 李叶 张艳红 陈子琦 刘兆礼
• 来源期刊: 山地学报
• 关键词: 气温 空间插值 多元线性回归 BP神经网络 适用性 大兴安岭
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 山地环境
• 页码范围: 174-182
• 页数: 9页
• 分类号: P942
• 语种: 中文
• DOI: 10.16089/j.cnki.1008-2786.000585

摘要

为比较和探讨中高纬度山区多种气温空间插值方法的精度及适用性,本文利用大兴安岭山脉北段及其周边区域气象站点实测气温数据,以平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标对六种气温空间插值方法进行精度比较.研究结果表明:(1)反距离权重插值法(IDW)、普通克里金插值法(OK)、样条函数插值法(Spline)三种传统的气温插值方法只能粗略反映气温要素的空间分布状况,不适合气象站点稀少而地形起伏较大的区域.(2)BP神经网络(MAE:0.62℃ ～1.43℃,RMSE:0.84℃ ～2.02℃)和线性回归+残差内插的空间插值算法(MAE:0.61℃ ～1.55℃,RMSE:0.82℃ ～2.30℃)优于常规的插值方法,且BP神经网络算法能较好地反映研究区地形的高低变化以及山脉的走向.(3)在一天中的12:00—22:00时间段内,六种气温空间插值方法的插值精度与插值效果都不理想.对比六种气温空间插值方法表明,BP神经网络算法对研究区气温空间模拟效果最好,且插值效果与训练样本数量成正比.本文可为中高纬度山区气温空间化研究提供参考.