非线性克里格方法在日降水量分布估算中的应用

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2014.06.013

中国农业气象 ›› 2014, Vol. 35 ›› Issue (06): 690-699.doi: 10.3969/j.issn.1000-6362.2014.06.013

非线性克里格方法在日降水量分布估算中的应用

张唯，郑海波，张剑波

中国地质大学（武汉）信息工程学院，武汉430074

收稿日期:2014-04-02 出版日期:2014-12-20 发布日期:2015-05-21
作者简介:张唯(1980-),女,湖北云梦人,讲师，博士，主要研究领域为空间统计分析、数字地形分析。
基金资助:
国家自然科学基金青年科学基金(41001225)；中央高校基本科研业务费专项资金(CUGL120272)

Application of Nonlinear Kriging Method on Estimation of Daily Precipitation Distribution

ZHANG Wei，ZHENG Hai bo，ZHANG Jian bo

Faculty of Information Engineering，China University of Geosciences，Wuhan430074，China

Received:2014-04-02 Online:2014-12-20 Published:2015-05-21

摘要/Abstract

摘要： 为研究非正态分布条件下的日降水量空间分布，选择湖北省75个气象观测站2010年7月的降水过程资料，通过正态变换和变差函数分析，引入多元高斯克里格方法进行逐日降水量空间分布估算，并与其它方法进行对比分析。结果表明：（1）通过合理的各向异性参数设置及理论变差函数选择，能够充分凸显降水量分布特征。（2）对比发现，反距离加权法（IDW）、普通克里格法（OK）和多元高斯克里格法（MGK）3种估算方法中，MGK估算的平均误差最小且误差曲线最平稳，是该地区非正态分布日降水量较适合的空间分布估算方法。（3）使用MGK方法，能有效改善IDW带来的“牛眼效应”以及OK法造成的过度平滑，得到具有较高精度的日降水量数据集。

关键词: 非正态分布, 多元高斯克里格, 变差函数分析, 日降水量

Abstract: In order to study spatial distribution of the nonnormal precipitation，the spatial estimation of daily precipitation was performed and the precision was comparatively validated by using of the MultiGaussian Kriging Method（MGK），through normal transformation and variogram analysis for the precipitation process data form 75 meteorological stations in Hubei province in July 2010.The results showed that the characteristic of precipitation distribution was highlighted through the reasonable parameter selection，and the estimation accuracy also improved significantly.MGK method was the most suitable method for spatial estimation of nonnormal precipitation，with minimal average mean error and most stable error curve，among three interpolation methods of Inverse Distance Weighted，MultiGaussian Kriging and Ordinary Kriging.The "bullseye effect"caused by IDW and the overly smooth caused by OK had been effectively improved under Multi Gaussian Kriging method，and the daily precipitation spatial distribution dataset with higher precision could be obtained.

Key words: Non normal distribution, Multi Gaussian Kriging, Variogram analysis, Daily precipitation

张唯，郑海波，张剑波. 非线性克里格方法在日降水量分布估算中的应用[J]. 中国农业气象, 2014, 35(06): 690-699.

ZHANG Wei，ZHENG Hai bo，ZHANG Jian bo. Application of Nonlinear Kriging Method on Estimation of Daily Precipitation Distribution[J]. Chinese Journal of Agrometeorology, 2014, 35(06): 690-699.

参考文献

［1］刘春学，杨树平，李发荣，等.基于时空地质统计学的滇池水质时空分布模拟［J］.环境科学导刊，2009，28（6）：4043.
［2］曹云，赵秀兰.2013年夏季气候特点及其对农业生产的影响［J］.中国农业气象，2013，34（5）：619620.
［3］谷川，牟新利，毛晓贞，等.三峡库区滑坡灾害与降水关系研究［J］.农业灾害研究，2013，（4）：6870.
［4］晏清洪，原翠萍，雷廷武，等.降水和水土保持对黄土区流域水沙关系的影响［J］.中国水土保持科学，2013，11（4）：916.
［5］Dirks K N，Hay J E，Stow C D，et al.Highresolution studies of rainfall on Norfolk Island Part II:interpolation of rainfall data［J］.Journal of Hydrology，1998，208（3）：187193.
［6］胡刚，赵刚，宋慧.不同插值方法对降水量空间不确定性的影响［J］.济南大学学报（自然科学版），2012，26（4）：428432.
［7］王红霞，柳小妮，李纯斌，等.甘肃省近42年降水量变化时空分布格局分析［J］.中国农业气象，2013，34（4）：384389.
［8］邵晓梅，严昌荣，魏红兵.基于Kriging插值的黄河流域降水时空分布格局［J］.中国农业气象，2006，27（2）：6569，75.
［9］Bargaoui Z K，Chebbi A.Comparison of two kriging interpolation 〖JP〗methods applied to spatiotemporal rainfall［J］.Journal of Hydrology，2009，365（1-2）：5673.
［10］Goovaerts P.Comparison of geostatistical methods for estimating〖JP〗 the areal average climatological rainfall mean using data on precipitation and topography［J］.Int.J.Climate，2010，23（9）：10311047.
［11］张允，赵景波.西安市近55年来降水的多时间尺度分析［J］.中国农业气象，2008，29（4）：406410.
［12］张继国，谢平，龚艳冰，等.降雨信息空间插值研究评述与展望［J］.水资源与水工程学报，2012，23（1）：69，13.
［13］Bayat B，Zahraie B，Taghavi F，et al.Evaluation of spatial and spatiotemporal estimation methods in simulation of precipitation variability patterns［J］.Theoretical and Applied Climatology，2013，113（3-4）：429444.
［14］邬伦，吴小娟，肖晨超，等.五种常用降水量插值方法误差时空分布特征研究：以深圳市为例［J］.地理与地理信息科学，2010，26（3）：1924.
［15］王志，赵琳娜，许凤雯，等.东南地区定量降水实况插值方法比较研究［A］.第27届中国气象学会年会灾害天气研究与预报分会场论文集［C］.北京：中国气象学会，2010:10.
［16］van de Beek C Z，Leijnse H，Torfs P J J F，et al.Seasonal semivariance of dutch rainfall at hourly to daily scales［J］.Advances in Water Resources，2012，45:7685.
［17］刘修国，尤超，张唯.非线性克里格法在矿体储量估算中的应用［J］.中南大学学报（自然科学版），2013，44（5）：20682072.
［18］Emery X.Uncertainty modeling and spatial prediction by multiGaussian kriging:accounting for an unknown mean value［J］.Computers & Geosciences，2008，34:14311442.
［19］刘海英.多种克里格方法在固矿储量估算中的应用研究［D］.北京：中国地质大学，2010:2122.
［20］张仁铎.空间变异理论［M］.北京：科学出版社，2005.
［21］Emery X.Ordinary multigaussian kriging for mapping conditional 〖JP〗probabilities of soil properties［J］.Geoderma，2006，132（1-2）：7588.
［22］Efron B，Gong G.A leisurely look at the Bootstrap，the Jackknife，and CrossValidation［J］.The American Statistician，1983，37（l）：3638.
［23］侯景儒，郭光裕.矿床统计预测及地质统计学的理论与应用［M］.北京：冶金工业出版社，1993:306.
［24］曾红伟，李丽娟，张永萱，等.大样本降水空间插值研究：以2009年中国年降水为例［J］.地理科学进展，2011，30（7）：811818.
［25］俞晓莹，许文斌，杨亚夫.基于地形的大气水汽插值方法比较［J］.中南大学学报（自然科学版），2012，43（9）：35423547.

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Application of Nonlinear Kriging Method on Estimation of Daily Precipitation Distribution

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