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降水是人们生产生活所需水资源主要来源之一,降水量数据对农业生产管理、农业水资源管理、农田灌溉、旱涝灾害分析、水文分析等具有重要应用价值,也是模拟降雨径流过程中主要数据之一,因此,获得完整的降水量数据具有重要意义。由于地形、人员、技术、资金等因素导致区域内降水量数据不全面、覆盖范围不广,想要得到区域内没有观测站点位置的降水量数据或缺失的数据,通常的做法是采用空间插值方法将区域内的降水量数据进行补充。为研究降水量观测点个数为小样本时空间插值方法对降水量数据的插值精度,本文选择纬度较接近而降水量数据差异较大的美国伊利诺伊州Upper Sangamon流域和中国黑龙江省乌裕尔河流域北安段,针对两个区域的实测月降水量数据,进行了如下研究工作:(1)分析了两个研究区域降水量数据的概率分布函数及时空分布特征,采用散点图,分析了降水量与高程、经度、纬度三种地理地形因素之间的关系。Upper Sangamon流域降水量数据符合极值I型概率分布,在时间和空间上离散程度较小,全局空间自相关性较强,降水量与高程、经度、纬度间关系较弱。乌裕尔河流域北安段降水量数据不符合极值I型概率分布,在时间和空间上离散程度较大,全局空间自相关性较弱,降水量与高程、经度、纬度间关系较强。二区域降水量数据特性差异较大,为后续分析不同空间插值方法对降水量数据的插值精度提供了对比性较强的样本素材,对验证不同空间插值方法及修正方法在不同区域的适应性提供了基础。(2)选择反距离权重法、普通克里金法、样条函数法、趋势面法四种基础的空间插值方法,对研究区域每个站点月降水量数据进行插值,比较了降水量的插值结果与实测数据,分析了四种方法对内插点和外推点的插值精度,得到反距离权重法插值精度优于其它三种插值方法。然后按照距待插点距离由远及近减少观测点的选点方式,分析了观测点数量对不同方法的空间插值精度的影响,得到反距离权重法受观测点数量影响较小,普通克里金法受观测点数量影响次之,样条函数法与趋势面法受观测点数量影响较大。比较了两个研究区域的插值精度,Upper Sangamon流域得到平均相对误差的平均值在9%~23%之间,乌裕尔河流域北安段得到平均相对误差的平均值在23%~33%之间,因Upper Sangamon流域降水量数据分布较均匀,空间离散程度较小,前者空间插值精度高于后者。(3)引入关于高程、经度、纬度三种地理地形因素的参数,对反距离权重法进行了修正,得到多因素反距离权重法。然后按照距待插点距离由远及近减少观测点的选点方式,验证了多因素反距离权重法的插值精度,验证结果表明,采用多因素反距离权重法,Upper Sangamon流域降水量插值精度平均提高范围是0.7%~1.1%,乌裕尔河流域北安段平均提高范围是2.3%~3.9%,因地理地形因素影响程度不同,前者插值精度提高幅度小于后者。