%0 Journal Article %A 张赛 %A 廖顺宝 %T 多年平均气温数据空间化误差的尺度效应 %D 2014 %R 10.3724/SP.J.1047.2014.00008 %J 地球信息科学学报 %P 8-14 %V 16 %N 1 %X

属性数据空间化是利用矢量数据生成栅格数据产品的有效方法,它有助于不同来源、不同格式之间的数据的综合分析。空间化是一种必然有误差伴随的过程,为探讨空间化误差与数据源密度、空间化模型方法,以及空间化分辨率之间的关系,本文利用7种水平的气象站点密度、5种空间化模型方法和19种栅格分辨率分析多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的关系。分析发现:(1)气象站点密度的降低导致多年平均气温数据的空间化误差增加;(2)在IDW、Kriging、Adjusted IDW、Regression和Anusplin 5种空间化模型方法中,Adjusted IDW、Regression、Anusplin比IDW、Kriging的精度高;(3)随着栅格分辨率的变粗,多年平均气温数据空间化误差增大;(4)在影响空间化精度的3类因子中,空间化模型方法对空间化精度的影响最大,栅格分辨率次之,气象站点密度的影响最小。通过多元回归分析,建立了多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的定量模型,可为空间化技术方案的制定提供参考和依据。

%U https://www.dqxxkx.cn/CN/10.3724/SP.J.1047.2014.00008