生态学杂志 ›› 2005, Vol. ›› Issue (10): 1187-1191.
何红艳, 郭志华, 肖文发
HE Hongyan, GUO Zhihua, XIAO Wenfa
摘要: 降水的空间分布信息在水资源管理、灾害预测预警和区域可持续发展研究等方面的地位已越来越重要。然而,空间降水插值却一直是个难题,影响降水的因素很多,如经度、纬度、高程、坡度、坡向、离水体的距离等,建立一个通用的降水插值模型几乎是不可能的。空间降水插值方法很多,优缺点和适用性不同。总体上,降水的空间插值方法有3类:整体插值法(趋势面法和多元回归法等)、局部插值法(泰森多边形法、反距离加权法、克里金插值法和样条法)和混合插值法(整体插值法和局部插值法的综合)。近年来,随着应用数学和人工神经网络技术的发展,很多新方法如BP网络、径向基函数网络等逐渐应用到降水插值中。另外,研究区域和时间尺度的不同决定了所选用的插值方法及模型不同;即使是同一种插值方法,应用于不同的研究区域,所取得的结果也不同。因此,应根据具体的研究区域的自然地理特征,选择不同的插值方法建立不同的插值模型。在各种插值方法中,兼具其它插值方法优点的混合插值法有利于提高降水插值的精度,是未来降水插值研究的一个发展方向。
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