天津降水数据的空间插值分析

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雨量数据空间探索与插值方法探讨

甘肃科技Gansu Science and Technology第35卷第16期2019年8月Vol.35 No.16Aug.2019雨量数据空间探索与插值方法探讨刘潘（西安科技大学测绘科学与技术学院，陕西西安710054）摘要：对降雨量资料中的样本数据用直方图和正态QQ 分布图进行了空间分布规律的探究以及自相关性的趋势分析,并结合空间分辨率为30m 的高程数据以及陕西省流域图离群值的合理性进行分析;对处理后的数据进行了空间插值分析，插值方法有确定性插值（全局多项式法、反距离权重法、样条函数法）以及克里金插值法（简单克里金法、普通克里金法）两大类;通过交叉验证和一般验证来获取不同插值方法的精度，进行比较得出精度值最高的插值方法，并通过精度值选择最合适的模型来分析陕西省的降雨量空间分布规律。

主要得出以下结论：（1）通过热点分析，研究区域的高程值与雨量值呈现负相关；（2'地形地貌和河流对研究区域的降雨量有很大影响* （3）在确定性插值方法中，样条函数法的研究区整体精度高于全局多项式法和反距离权重法；（4）在克里金插值方法中，普通克里金法的研究区整体精度高于简单克里金法；（5）普通克里金法的研究区整体精度高于样条函数法*关键词：地统计分析；自相关;确定性插值;克里金插值法中图分类号:P221概述在我国时常出现干旱与洪水并存的现象，社会自了」来，我国几乎年年发生南涝北旱，方会，而研究降雨量的空间分布以及插值方法，以为据*因此对降雨量的空间插值有了高，本：文究某一区域通插值方法得到高精度的降雨趋势图*探索性分析是一种无先验假设的条件下，而且规避了一般统计方法时，提出先验条件的 I 影响，之后对样本数据的分布特性进行了研究分析，并以此来全的数据内在关系，如数据的特点、分布以及模式，从很客观、有依据的给数据分析者的方法叫在19世纪80年代，Marquinez 等人将地形因子作为影响降雨量的子考虑，分析了降水和一系列地形变量的关系叫Sergio 等人对西班牙东北部埃布罗河谷中部地区的降雨量，通过全局法，克里金法进行了精度对比，发现使用地统计方法和由4个地理变量和地形变量形成的回归模型获得了最佳结果；使用基于回归的方法获得温映射的最佳结果叫士凯等人将内蒙古作为研究区域，通过确定；性插值（反距离插值、样条函数插值）以及克里金插值，对究区域的牧草生育期平均气温的空间分布进行推算，再运用内蒙古高程数据进行对比分析，最终得出适宜天然牧草生育期的平均气温；经过对比，克里金插值方法的插值结果最高的叫李娟丽等人对1990-1997年无定河流域67个雨量站进行了插值分析，运用普通克里金方法，结果发现，用此方法得的插值结果非常符合降雨空间分布特性叫李新等人通过对几种插值方法的对比，没有最好的插值方法，只有对个研究区域言，有最优的方法问*空间插值方法在自身模上，已很难发生突破*目前，对插值方法的研究，主通过对传统方法的参数进行优化，以提高插值精度*总之，选择合适的插值方法和参数需要考虑自己所研究的区域以及研究的目的*对于众多的空间插值方法而言，没有绝对最佳的方法，只有在特定的条件下，对某个地区实施所对应的插值方法A7-8B *2研究区域概况陕西省的经度在105。

如何解决测绘技术中的地理信息数据的空间插值问题

如何解决测绘技术中的地理信息数据的空间插值问题引言：测绘技术中的地理信息数据的空间插值问题是一个重要的研究领域，涉及到了地理信息系统、遥感技术、地图制图等多个学科。

在地理信息数据的获取和分析过程中，由于观测点的不连续性或者缺失，需要通过插值方法来填充数据空白区域，以实现对整个地理空间上的数据的有效表达。

本文将通过介绍插值方法的原理和应用案例，讨论如何解决测绘技术中的地理信息数据的空间插值问题。

一、插值方法的原理插值方法是一种通过已知点数据来判断未知点数据的方法，常用于补齐或预测未知点的值。

在地理信息数据的空间插值中，常用的插值方法包括：1.反距离权重插值法（IDW）：该方法根据已知点周围的距离来确定未知点的值，距离越近的点权重越大。

该方法简单易懂，但容易受离散点的影响。

2.克里金插值法（Kriging）：该方法基于统计学方法，根据已知点之间的空间关系来推断未知点的值。

它考虑了空间相关性和变差性，适用于稀疏数据和多元均一性插值。

3.三角网插值法（TIN）：该方法通过构建三角网格来估计未知点的值，其优点在于能够保留地形特征，适用于不规则分布的数据。

4.径向基函数插值法（RBF）：该方法通过定义径向基函数来插值。

它能够自适应地调整插值权重，适用于高维度数据和复杂关系的插值。

二、插值方法的应用案例1.数字高程模型的生成数字高程模型（DEM）是测绘技术中经常使用插值方法生成的一种地表模型。

例如，在地质调查、环境评估、城市规划等项目中，需要获取地表高程信息。

通过插值方法可以根据地面观测点的高程数据生成连续的高程模型，用于分析地表地形、水文流域等方面的信息。

2.地下水位的预测地下水位的预测对水利工程、环境保护等领域具有重要意义。

通过利用已知的地下水位观测点数据，结合插值方法可以预测未来的地下水位情况。

例如，在水资源调查和管理中，地下水位的插值预测可以帮助指导水资源的合理利用和保护。

3.土地利用变化的监测土地利用变化是城市规划和环境管理中的重要问题。

全国各城市暴雨强度公式的空间插值与

全国各城市暴雨强度公式的空间插值与预测一、引言在全球变暖的背景下，极端天气现象频繁发生，暴雨成为城市面临的重要自然灾害之一。

为了有效应对暴雨灾害，研究全国各城市暴雨强度公式的空间插值与预测显得尤为重要。

本文旨在探究如何准确地通过空间插值方法，基于已知数据，对全国各城市的暴雨强度进行预测。

二、数据来源与处理本研究依托于全国气象观测站收集到的暴雨强度数据。

收集到的数据需要经过一系列的预处理，包括数据清洗、异常值处理和缺失值填充等。

通过这些处理，得到具有较高质量的数据集，为后续的空间插值与预测提供可靠的基础。

三、空间插值方法为了获取全国各城市暴雨强度的预测结果，本研究采用了一种基于插值方法的空间预测模型。

此模型综合考虑了距离加权法、克里金插值法和反距离加权法等多种插值方法的优点，通过对各个插值结果进行加权平均得到最终的预测结果。

四、模型构建与参数估计为了构建准确的空间预测模型，需要对模型的参数进行估计。

本研究选择了最小二乘法来估计模型的参数，通过最小化观测值和预测值之间的误差来得到最佳的参数估计结果。

五、模型验证与评估为了验证模型的准确性和稳定性，本研究采用了交叉验证方法。

通过将数据集划分为训练集和测试集，然后利用训练集训练模型，再利用测试集来验证预测结果的准确性。

同时，本研究还采用了误差统计指标，如均方根误差和平均绝对误差等来评估模型的预测精度。

六、结果与讨论通过对全国各城市暴雨强度的空间插值与预测，得到了详细的预测结果。

通过与实际观测值的对比发现，模型的预测结果与实际观测值比较接近，验证了模型的准确性和可靠性。

七、结论与展望本研究成功地应用了空间插值方法对全国各城市暴雨强度进行了预测。

通过模型的构建与验证，验证了模型的准确性和稳定性。

然而，本研究仍然存在一些局限性，例如数据质量的影响和模型参数的选择等。

未来的研究可以进一步优化模型，提高预测精度，并考虑更多的影响因素，以提供更准确的暴雨预测结果。

八、参考文献（以上为 AI助手根据你的文章题目和要求生成的文章开头部分，提供思路和框架供参考，具体内容仍需根据实际情况进行补充和修改。

降雨量地面观测数据空间探索与插值方法探讨

第27卷第5期2008年9月地理研究GEOGRAPH ICAL RESEARCH V o l 27,N o 5Sept ,2008 收稿日期:2007 05 19;修订日期:2007 12 04基金项目:河南省高等学校创新人才基金(2004 09年度)资助。

作者简介:孔云峰(1967 ),男,河南新安人,博士,教授,博导。

主要从事GIS 应用研究与教学。

E mail:Yfkong@h enu edu cn 降雨量地面观测数据空间探索与插值方法探讨孔云峰1,仝文伟2(1 河南大学中澳地理信息分析与应用研究所,开封475004; 2 河南省气象局,郑州450003)摘要:空间插值方法广泛应用于气象数据产品的制作,其精度与气象要素的空间变异特征、气象观测站分布和插值方法选择有关。

选择美国得州599个地面观测站30年平均降雨量记录,设计了27个观测站样本方案,选择全年、1月和8月数据,利用空间统计、空间自相关、半变异函数等方法探索降雨量的空间变异特征,并采用5种常规方法进行空间插值,比较和解释插值结果,在此基础上讨论基于知识的气象要素空间插值方法。

案例研究发现: 降雨量地面观测数据通常具有明显的空间趋势、较强的空间自相关特征和较稳定的空间变异规律,但针对不同时段或采样方案,其空间自相关强度和半变异函数模型会有一定的差异。

增加气象观测站数,空间插值误差有减小的趋势;但观测站数目达到一定数值后,增加观测站数,插值精度提高并不明显。

!在观测站较少时,不同插值方法间的精度差异较大,而在观测站充足的情况下,其差异有减小的趋势。

∀探讨气象要素与地理环境要素之间的关系,获得定量化的先验知识,开发基于知识的空间插值模型,是高精度气象要素插值的关键;线性加权回归和地理加权回归方法的初步试验验证了这一思路的有效性。

关键词:降雨量;探索性空间数据分析;空间插值;先验知识文章编号:1000 0585(2008)05 1097 121 引言利用地面气象观测站的观测数据进行空间插值是制作气象地图产品的主要方法。

降水空间插值技术的研究进展

降水空间插值技术的研究进展一、本文概述随着地理信息系统（GIS）和遥感技术的快速发展，降水空间插值技术在气象学、水文学、生态学等领域的应用越来越广泛。

降水空间插值技术旨在通过已知的气象观测站点数据，预测和推断未知区域的降水量，以实现对降水空间分布的准确描述。

本文将对降水空间插值技术的研究进展进行综述，重点分析不同插值方法的优缺点、适用条件以及在实际应用中的效果评估。

通过对相关文献的梳理和评价，本文旨在为读者提供一个全面、系统的降水空间插值技术知识框架，以期为该领域的深入研究和实践应用提供参考和借鉴。

二、降水空间插值技术概述降水空间插值技术是一种地理信息系统（GIS）和遥感技术的关键应用，其核心目标是根据已知的气象站点降水数据，通过数学和统计方法，预测和推算出未知区域的降水情况。

这种技术广泛应用于气候研究、洪水预警、水资源管理、农业规划等多个领域。

降水空间插值技术的核心在于构建一个能够准确反映降水空间分布的数学模型。

这个模型需要充分考虑到地理、气候、地形等多种因素的影响。

目前，常用的降水空间插值方法主要包括反距离权重法（IDW）、克里格插值法（Kriging）、样条函数法（Spline）以及基于机器学习的插值方法等。

反距离权重法（IDW）是一种基于距离的插值方法，其基本思想是离已知点越近的位置，其值越接近已知点的值。

克里格插值法（Kriging）则是一种基于统计学的插值方法，它考虑到了数据的空间自相关性，因此能够得到更精确的插值结果。

样条函数法（Spline）则是一种数学方法，通过构建一个平滑的曲线或曲面来拟合已知数据点，从而推算出未知区域的降水情况。

近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的插值方法也开始在降水空间插值领域得到应用。

这些方法，如神经网络、支持向量机、随机森林等，能够通过学习大量的已知数据，自动提取出其中的复杂规律和模式，从而实现对未知区域的准确预测。

然而，降水空间插值技术也面临着一些挑战。

天津市近50年来降水时空分布变化研究

天津市近50年来降水时空分布变化研究摘要：本文采用mann-kendall非参数统计检验方法对天津市及其周边7个雨量站51年（1960-2010）的降雨资料进行长时期变化趋势分析。

通过ufk和ubk曲线分析了天津市各个方向降雨在空间和时间上的变化。

并对每月降雨进行mann-kendall检验，得出降雨在春夏秋冬四季的时间变化趋势。

mann-kendall检验结果表明，天津市降雨总体上呈现出下降的趋势，其中南部下降最为明显。

丰水期降水具有显著下降趋势，但枯水的冬春两季降水具有增加的趋势。

关键词：天津；mann-kendall非参数检验；趋势；时空分布自2009年与丹麦哥本哈根召开的世界气候大会将全球气候变化设置为重要议案，全球气候变化已经成为科学界关注和研究的核心议题之一。

随着化石燃料消费的剧增，全球变暖趋势显著，降水亦随之显现出明显的变化（任国玉等，2000；张玉剑等，2012）。

从历史记录来看，我国是旱涝灾害频发的国家，干旱和洪水给我国的工农业生产以及人民财产安全造成了巨大的损失。

降水量的多寡是旱涝灾害发生的主要决定因素，研究降水的时空变化规律不仅对于城市防洪减灾和农田水利建设具有重要的意义，也能为区域发展规划提供科学的决策依据。

随着天津市城区的不断扩大和滨海新区的建设，水资源和人口与工业发展的矛盾越来越突出。

本文以非线性的mann-kandall检验为数学工具来研究天津市近50年来的降水变化的时空分布趋势，以期为城市水资源规划和高效利用提供科学的决策依据。

一、研究区域概况和资料天津位于东经116?？3’至118?？4’，北纬38?？4’至40?？5’之间。

市中心位于东经117?？0’，北纬39?？0’（图1）。

地处华北平原北部，东临渤海，北依燕山。

天津位于海河下游，地跨海河两岸，是北京通往东北、华东地区铁路的交通咽喉和远洋航运的港口，有”河海要冲”和畿辅门户”之称。

是我国北方第二大城市，中国长江以北经济中心。

降雨空间插值分析

第五章降雨空间插值分析降雨空间插值分析是系统的中间件，其主要任务是把流域内175个雨量站的资料利用空间插值方法合理地插值到分布式水文模型所应用的空间网格上，以便于利用历史和实时自动测报雨量进行模型的率定和模拟验证，其输出结果以数据库或数据文本方式储存。

该层次的功能主要包括以下三个方面：（1）把175站雨量信息合理地插值到计算网格；（2）雷达降雨与分布式水文模型耦合接口；（2）暴雨数值预报与分布式水文模型耦合接口。

5.1 概述降雨空间插值分析是本系统的关键技术之一。

该部分的功能实现途径如下：（1）建立统一的基础空间数据库，包括统一的网格、单元、区域、子流域划分及编码，实现对同一区域对象的地理、水文、气象综合描述。

系统的基本分辨率规定为空间1km×1km；（2）多源降雨信息的同化及整合。

无论是自动测报实时雨量，还是历史数据（包括月、日、时等时段），通过该软件都可以生成网格上的空间分布数据。

（3）数值天气预报产品转化为1km网格的空间数据；（4）雷达信息转换为分布式水文模型所用网格的空间数据。

5.2 空间插值方法空间插值方法的主要思想是：由分布的流域上的各个测站（xi, yi, zi ）（x, y 为坐标值，z 为雨量值），拟合出该时段降雨量在流域上的分布函数f (x, y)，进而求得在该函数在计算网格上的积分：()⎰⎰=dAy x f P ,5-1则网格上的面平均雨量为：A PP =5-2在实际操作时，分布函数的拟合是采用加权的最小二乘拟合得出，但是对于复杂的空间分布函数，其求解并不是简单的问题。

一般情况下多选用多项式函数来作为数学表达式，另外还要求解上的可行性和便利性，目前趋势面的求解均采用最小二乘法，一般来说只有线性表达式以及可转化为线性的表达式方可求解。

目前流行较多的方法有：算术平均、距离反比加权平均、最短距离法、空间函数拟合插值等。

算术平均方法比较简单，如果网格内有雨量站点，则该网格内的平均雨量为网格内站点雨量的平均值，但是小花间网格要4万多个，而雨量站点165个，该方法不能适用。

降水局部插值介绍

简介
降水是水文循环中最重要、最活跃的物理过程之一。降雨的时空变化对流域产汇流的影响非常大。常规获取降水的手段是雨量站网，而比较新的手段则是雷达测雨和遥感。雨量站观测的降水量称为点降水，它只表示区域中某点或一小范围的降水情况；相对而言，遥感技术具有大范围的获取信息的能力。尽管如此，在目前阶段，雨量站网仍然是大多数流域观测降雨的主要手段，而雷达和遥感应用并不普遍。
值精度的主因素就是空间插值方法。
降水插值方法分类
关于数据的空间插值方法很多;
一种是归结为整体插值法和局部插值法两类; 一种是将插值方法归结为整体插值法、局部插值法、地学统计法和混合插值法类空间数据插值方法可以归结为3 类: 整体插值法、局部插值法和混合插值法
局部插值法——最近邻点法（泰森多边形法）
x1
x2
x3
x10
克里格法（Kriging）——变异函数
4 3 4 5 7 9 7 8 7 7
x1
x2
x3
x4
x10
r(1)=1/(2×9) [(4-3)2+(3-4) 2+(4-5) 2+(5-7) 2+(7-9) 2+(9-7) 2+(7-8) 2 +(8-7) 2+(7-7) 2] =1/18×17=0.94 r(2)=1/(2×8) [(4-4)2+(3-5) 2+(4-7) 2+(5-9) 2+(7-7) 2+(9-8) 2+(7-7) 2 +(8-7)] =1/16×31=1.94 r(3)=1/(2×8) [(4-5)2+(3-7) 2+(4-9) 2+(5-7) 2+(7-8) 2+(9-7) 2+(7-7) 2 ] =1/14×50=3.57

天津地区降水和气温的变化趋势及多尺度交叉小波分析

天津地区降水和气温的变化趋势及多尺度交叉小波分析张兵;王中良【摘要】由于降水量和气温的变化对水循环研究与水资源规划和利用具有重要意义,运用线性倾向估计、Mann-Kendall检验和交叉小波的方法分析了1954年-2013年天津地区主要气象站点的年降水量和年均气温.结果表明:天津站点的降水倾向率为-16.92～-14.11 mm/(10a),年平均气温的线性倾向率为0.181～0.309℃/(10 a);天津地区气温在1954年-1982年波动变化,1982年发生突变呈上升趋势,且在1991年后上升显著;天津地区降水量和气温的周期性具有相似性,降水量和气温在1960年-1970年呈负相关关系,其共振周期高能量区主要分布在1965年前后的2a;天津地区的降水量和气温在多时间尺度上主要呈非线性关系,降水量减少而气温升高,总体呈现干旱化趋势.【期刊名称】《天津师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(036)001【总页数】8页(P32-39)【关键词】年降水量;平均气温;突变检验;交叉小波;天津地区【作者】张兵;王中良【作者单位】天津师范大学天津市水资源与水环境重点实验室,天津300387;天津师范大学天津市水资源与水环境重点实验室,天津300387【正文语种】中文【中图分类】P458天津位于渤海西岸，地处海河流域的九河下梢，具有重要的战略地位.然而，天津却是一座资源型和水质型缺水城市［1］，2013年天津水资源总量为14.64×108m3，地表水供水总量为16.23×108m3，人均水资源量仅101 m3［2］，远低于世界人均占有量1 000 m3的缺水警戒线，属于重度缺水地区.在气候变化和人类活动的大背景下，流域的降水量［3］、极端降水事件［4］和潜在蒸散发［5］等水循环要素的变化对水循环过程和水资源管理产生影响［6］.降水和气温是气候的重要因素，研究降水和气温的变化规律是研究水循环过程变化的基础，对水资源的合理规划和利用具有重要意义［7-9］.目前，已有学者运用线性回归、突变分析和小波分析的方法研究了天津所在区域降水量和气温的变化规律.袁再健等［7］研究表明海河流域年降水量呈下降趋势，气温呈上升趋势；降水年际变化较为明显，而气温年际变化并不明显.牛存稳等［10］利用小波分析表明，降水量在20世纪50年代中期到20世纪70年代中期存在2～3 a的年际变化，15 a左右的年际变化发生在70年代中期和90年代中后期.王永财等研究表明海河流域的年平均气温在1988年发生突变，降水量在1997年发生突变［11］.张健等［12］认为京津冀降水量呈下降趋势，气候倾向率为15 mm/（10 a），夏季降水量在1996年初减少是一突变现象，其他季节降水量无突变现象.这些研究确定了降水和气温的突变趋势，探讨了降水的周期振荡，但在时间域和频率域中，有关降水和气温间多时间尺度的相关关系研究较少.交叉小波变换可以发挥小波变换在时间域和频率域中均可以表征气候信号局部化特征的性能，对要素间相关关系的分析更具优越性［13-14］，已应用于水文要素和区域气象要素多时间尺度特征的研究［15］.本研究以天津地区为研究对象，分析降水和气温长时间序列的变化特征，运用连续小波和交叉小波变换分析气温和降水间的关系，探讨降水和气温的多时间尺度相关关系及其所包含的周期性特征，为深入研究天津地区的气候变化和水文循环过程以及水资源管理和生态环境改善提供理论基础.天津市东临渤海，北依燕山，南北长189 km，东西宽117 km，城市面积为11 917.3 km2.天津地区属暖温带半湿润大陆性季风气候，年平均气温为12℃左右，年降水量约为500～700 mm，年蒸发量为1 029 mm，年日照时数为2 610～3 090 h［16］.天津地貌总体为西北高、东南低，海拔由北向南逐渐下降；有山地、丘陵和平原3种地形，平原面积约占93%，如图1所示.天津地区土壤分布由西北向东南依次为潮土、盐化潮土、沼泽土、盐化湿潮土和滨海盐土，海河的五大支流（北运河、永定河、大清河、子牙河和南运河）在此处汇合入海.天津境内河网密布，水库湖泊众多，湿地类型丰富，有滨海湿地、河流湿地和城市湿地.近年来，受人类活动和自然因素变化影响，天津市湿地面积和景观格局发生巨大变化［16-17］.在自然因素中，年平均气温和降水量对湿地的影响显著［16］.2.1 资料来源在中国地面气象观测站网中，有4个台站位于天津地区，分别是天津、塘沽、渤海A平台和宝坻，如图1所示，其中天津和塘沽台站的观测时间序列最长，而渤海A平台和宝坻的观测时间较短.各观测点的相关数据如表1所示，其中年降水量和平均气温数据来源于中国气象数据网，数据经过初步质量检测.2.2 趋势分析和突变检验降水量和气温的趋势分析采用线性倾向估计方法.用yi表示样本量为n的某一变量，用ti表示yi所对应的时间，建立一元线性回归方程yi=ati+b （i=1，2，…，n）（1）式（1）中：回归系数a表示变量y的趋势倾向，a＞0说明y随时间t的增加呈上升趋势，a＜0则表示y随时间呈下降趋势，通常称a为倾向值；b为回归常数.降水量和气温时间序列的突变点检验采用Mann-Kendall（M-K）检验法.Mann-Kendall检验法是目前应用较普遍的一种非参数检验方法，对于时间序列x（n），先构建秩序列Sk，Sk是i时刻数值大于j时刻数值个数的累计数，再计算序列的均值E（Sk）、方差Var（Sk）和统计量UFk，其中UF1＝0［18-19］.按时间序列x逆序重复上述过程，使UBk=-UFk（k=n，n-1，…，1），UB1＝0.绘制UFk和UBk曲线图，若UFk或UFk值大于0，表明序列呈上升趋势，小于0则呈下降趋势.当两者曲线超过临界直线时，表明上升或下降趋势显著；超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域.如UFk和UBk2条曲线在临界线之间出现交叉点，则交点对应的时刻是突变开始的时间［19］.2.3 小波变换目前，小波分析可用于多时间尺度的变化特征研究中，连续小波分析（continuouswavelettransform，CWT）和交叉小波变换（cross wavelet transform，XWT）的分析方法和程序主要参考已有研究成果［14-15，20］.连续小波分析（CWT）采用复Morlet小波：式（5）中：ω0为频次；η为时间.当ω0=6时，认为小波的尺度参数几乎等于傅里叶周期［14］.时间序列（xn，n= 1，…，N）的连续小波变换的卷积和小波标准化可定义为小波影响锥（cone of influence，COI）表示小波谱区域以及相应的边缘效应，小波谱值在COI的边缘会下降e-2［14］.背景功率谱采用红噪声检验，红噪声检验过程采用一阶自回归方程.背景红噪声功率谱为式（7）中：α为红噪声功率谱中自回归方程的相关系数；k为傅里叶频率系数.交叉小波分析是结合交叉谱分析与小波变换2种方法，在时频域中分析2个信号相关性的分析方法［21］.2个时间序列xn和yn的交叉小波谱（XWT）定义为WXY＝WXWY*，其中*为复共扼，对应交叉小波谱为|WXY|.时间序列xn和yn的背景功率谱和定义为式（8）中：Z（υp）为概率p的置信水平，显著性检验的标准谱选择2个χ2分布积的平方根分布，复Morlet小波（自由度ν=2）的95%置信度下的置信水平Z（295%）= 3.999［14］.小波相干（wavelet coherence，WTC）是反映2个小波变换在时频域相干程度的量，定义为式（9）中：S为平滑算子.小波凝聚谱反映2个小波变换在时频域中的相干程度.交叉小波相位角反映两序列在不同时域的滞后性特征，根据相位角正负向可以分析时频域内两序列间的相关性［14-15，21］.3.1 降水的变化趋势基于天津地区气象站点年降水量的观测数据，得到降水量的变化趋势，结果如图2所示.由图2（a）可知，天津站点近60年的平均年降水量为542.9 mm，标准差为148.3 mm，年降水量最多为975 mm（1977年），降水量最少为268.9 mm （1968年）.塘沽站点（图2（b））的平均年降水量为577.9 mm，标准差为180.9mm，年降水量最多为1080.7mm（1964年），降水量最少为277.3 mm （1968年）.短时间序列的渤海A平台和宝坻站点的平均年降水量分别为364.2 mm和591.2 mm.通过线性倾向估计分析可知，天津地区年降水量呈减少趋势，但均未达到显著水平.天津站点的降水倾向率为-16.92 m/（10 a）（n=60，r=-0.20），塘沽为-14.11mm/（10a）（n=60，r=-0.14），即降水量每10年减少14.11～16.92 mm.这与塘沽站降水量减少率为每10年15.86 mm的已有研究成果［22］基本相同.根据天津地区年降水量，运用Mann-Kendall方法，绘制正序时间序列（UF）和逆序时间序列（UB）曲线，并进行突变分析，结果如图3所示.由图3可知，天津地区降水量波动变化，有逐年减少的趋势.在天津站点年降水量的统计曲线中UF＜0，表明降水量呈减少趋势.在1957年—1960年和1963年，天津站点降水减少的趋势达到0.05的显著水平，而其他年份的减少趋势均不显著.20世纪60年代至80年代，塘沽站点的降水量波动变化，多呈现增加趋势，如1954年—1955年和1964年—1980年，降水量的UF＞0，表明降水有增加趋势.然而，在1990年后，降水量的UF＜0，表明降水量一直呈减少趋势，但趋势性均没有达到0.05的显著水平.分析UF和UB统计曲线在临界线间的交点可知，天津地区降水量波动明显，出现多次突变.天津站点降水量在1965年—1970年的波动较大，在1980年和1990年左右也出现多次变化.1990年后，天津站点降水量呈减少趋势，没有发生突变现象.塘沽站点降水量在1960年发生突变，随后呈现先减少后增加的变化趋势，并在1978年、1981年和2010年分别出现突变现象，降水量波动明显.3.2 气温的变化趋势与降水量减少的趋势相反，天津地区年平均气温呈现明显增加的趋势，各站点的统计结果如图4所示.天津站点的平均气温为12.6℃，标准差为0.6℃，年平均气温最高为13.6℃（1989年和2007年），最低为11℃（1956年和1969年）.塘沽站点的平均气温为12.6℃，标准差为0.7℃，年平均气温最高为13.9℃（2007年），最低为10.6℃（1969年）.渤海A平台和宝坻站点的平均年气温分别为12.9℃和11.6℃.基于长时间序列的天津和塘沽站点的年平均气温数据，通过线性倾向估计可知，天津地区年平均气温呈升高趋势，趋势性达到极显著水平.天津站点年平均气温的线性倾向率为0.181℃/（10 a）（n= 60，r=0.53）；塘沽站点的线性倾向率为0.309℃/（10 a）（n=60，r=0.72），均达到极显著水平.这与天津滨海新区每10 a平均气温上升0.29℃的已有研究成果［22］基本一致.天津地区年平均气温M-K检验的统计曲线如图5所示.天津站点1954年—1958年的UF＜0，表明气温下降，气候变冷；1958年—1968年的UF＞0，表明气温升高，气候增暖；1968年—1982年，气温下降；1982年后，气温升高；1991年后气温升高的趋势达到0.05的显著水平，表明气候显著增暖.在塘沽站点，气温的变化趋势与天津站点基本相同，年平均气温也在1991年后显著增加.通过突变分析可知，天津地区年平均气温的变化趋势与降水量变化趋势不同，年平均气温的UF和UB统计曲线交点唯一，表明仅有1个突变时间.天津站点和塘沽站点年平均气温在1954年—1982年波动变化，而在1982年后，呈现气温升高趋势，并在1991年后显著增加.天津站点气温突变的发生时间早于塘沽站点，年平均气温突变时间为1986年，而塘沽站点的突变时间是1988年，表明天津地区的年平均气温在20世纪80年代末发生突变，气候变为增暖趋势.3.3 降水和气温的小波分析采用Morlet小波函数分别对天津地区的年降水量和平均气温进行小波变换，得到1954年—2013年天津站点和塘沽站点的年降水量和年均气温的连续小波谱，结果如图6所示.图6中红色和蓝色分别表示能量密度的峰值和谷值，反映出主导波动组分时频变换的局部性和动态性特征，颜色深浅表示能量密度的相对变化.黑色粗实线为95%置信区间边界，通过了红噪声检验；黑色细实线为小波影响锥边界，为受连续小波变换数据边缘效应影响较大的区域［14，20］.运用连续小波分析天津地区年降水量和年均气温的周期性.由图6（a）可知，天津站点的年降水量存在3个周期，1965年—1970年存在1～2 a的周期，1970年—1978年的周期为4 a左右，1980年—1990年则存在10 a左右的周期.由图6（b）可知，塘沽站点的年降水量有2个周期，1960年—1970年存在1～2 a的周期，1980年代末有3 a左右的周期.天津站点的年均气温也有3个周期，1975年—1978年的周期为1～2 a左右，1980年—1990年存在6～8 a左右的周期，1995年—2000年的周期为4 a左右（图6（c））.塘沽站点的年均气温存在2个周期，其中1975年—1980年存在1～2 a的周期，而1985年左右的周期特征不明显（图6（d））.在同一站点，降水量与气温的周期性具有相似性，年降水量的周期比年均气温的周期在时间上提前约10 a左右.通过对连续小波变换后的系数进行交叉小波变换和小波相关变换，对天津站点和塘沽站点降水量和气温相互间的小波凝聚谱进行分析，并运用标准谱进行显著性检验，从多时间尺度的角度探讨两者在时频域中的相关性［15］，结果如图7所示.图7中箭头方向反映降水量和气温的相位关系，其中由左向右的箭头（→）表示两者变化同相位，呈正相关关系；由右指向左的箭头（←）表示反相位，呈负相关关系；而垂直向下（↓）和垂直向上（↑）分别表示降水量的小波变换提前和落后气温1/4个周期［20］，呈非线性相关［23］.由图7可知，天津地区降水量和气温的相关关系存在周期性波动.1960年—1970年，天津站点和塘沽站点的降水量和气温均存在负相关关系，降水量和气温的共振周期高能量区主要分布在1965年前后2 a. 1990年—2000年，天津站点降水量和气温存在非线性关系，降水量和气温的共振周期高能区主要分布在1995年前后的5 a和9 a.1980年—1990年，塘沽站点的降水量和气温存在非线性关系，其共振周期高能量区主要在1987年前后2 a.综上所述，天津地区的降水量和气温在多时间尺度上主要呈非线性关系.（1）以天津地区1954年—2013年的降水量和气温为研究对象，线性倾向估计表明天津地区降水量呈减少趋势，气温呈升高趋势.天津站点的降水倾向率为-16.92 m/（10a），年平均气温的线性倾向率为0.181℃/ （10 a）；塘沽站点的降水倾向率为-14.11 mm/（10 a），年平均气温为0.309℃/（10 a）.（2）Mann-Kendall检验表明天津地区降水量波动变化，气温在20世纪80年代末发生突变，气候呈变暖趋势.天津站点降水量在1990年后呈减少趋势；塘沽站点在1960年发生突变，降水量出现先减少后增加的变化趋势.天津地区气温在1954年—1982年波动变化，在1982年后呈增加趋势，且在1991年后显著增加. （3）根据连续小波和交叉小波分析，天津地区降水量和气温的周期性具有相似性，年降水量的周期比年均气温的周期在时间上提前约10 a.降水量和气温在1960年—1970年呈负相关关系，其共振周期高能量区主要分布在1965年前后的2 a，但天津地区的降水量和气温在多时间尺度上主要为非线性关系.（4）天津地区降水量减少而气温升高，总体呈现干旱化趋势.降水量和气温是主要的气象因素，但也受到其他气象因素和环境因素的影响，降水量和气温变化与各种气象因子间的综合关系尚待进一步研究.【相关文献】［1］田萌，李万庆.天津地区水资源问题战略研究［J］.环境保护，2008 （6）：67-69. 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天津地区小时降水特征分析

天津地区小时降水特征分析熊明明;徐姝;李明财;杨艳娟;任雨;曹经福【摘要】利用2009-2013年天津地区205个自动气象站的逐时降水资料,分析了天津地区降水的基本空间分布和日变化特征.结果表明:(1)天津地区降水小时数及小时平均降水强度空间差异明显,高值区分别位于蓟县北部山区、市区西北侧、滨海新区中南部;(2)天津中北部地区累积降水量峰值主要出现在23-03时,南部地区则出现在17-19时和04-08时,降水频次峰值基本都出现在00-09时,降水强度峰值与累积降水量峰值出现时间类似,11时为降水强度低谷出现时间;(3)全市傍晚至午夜的降水频次明显较凌晨偏少,长持续时间(10h以上)的最大降水易出现在凌晨至清晨,短时降水(1 ～4 h)的最大降水易出现在傍晚至午夜;13-24时多数时次,无论降水量、频次还是降水强度市区均较其周边地区和沿海地区偏多偏强,而凌晨多数时次,市区则以偏少偏弱为主;(4)始于下午至傍晚的降水多为短时降水,而始于傍晚至凌晨的降水持续时间普遍较长.【期刊名称】《暴雨灾害》【年(卷),期】2016(035)001【总页数】7页(P84-90)【关键词】天津;小时降水;日变化;主城区;沿海区域【作者】熊明明;徐姝;李明财;杨艳娟;任雨;曹经福【作者单位】天津市气候中心,天津300074;天津市气象台,天津300074;天津市气候中心,天津300074;天津市气候中心,天津300074;天津市气候中心,天津300074;天津市气候中心,天津300074【正文语种】中文【中图分类】P426.61+3熊明明,徐姝,李明财,等.天津地区小时降水特征分析[J].暴雨灾害,2016,35(1):84-90 XIONG Mingming,XU Shu,LI Mingcai,et al.Characteristics of hourly precipitation in Tianjin[J].Torrential Rain and Disasters,2016,35(1): 84-90中国受季风影响，夏季降水集中，每年都会遭受强降水带来的暴雨洪涝和城市内涝等灾害。

arcgis降雨量空间插值操作步骤

arcgis降雨量空间插值操作步骤ArcGIS降雨量空间插值操作步骤如下：1. 准备数据：首先，收集具有降雨量数据的点位信息。

这些点位可以是气象站记录的实际测量值，或者是通过其他方式估计得出的值。

确保数据包含时间和空间信息，并将其整理为一个.csv或.dbf文件格式。

2. 导入数据：启动ArcGIS软件，并创建一个新的工作空间。

将收集到的降雨量数据导入到ArcGIS中。

对于.csv或.dbf格式的文件，可以通过"添加数据"功能来导入。

确保正确设置数据的投影坐标。

3. 创建插值图层：点击“ArcToolbox”工具箱，在搜索栏中输入“空间插值”，然后选择“空间插值”工具。

在弹出的对话框中，选择降雨量数据作为输入值，并设置插值方法（如克里金插值或反距离权重插值）。

根据需要设置其他参数，例如输出栅格分辨率和范围。

4. 运行插值：点击“确定”按钮，运行插值工具以生成插值图层。

运行完成后，会在ArcGIS的主界面上生成一个新的栅格图层，显示降雨量的空间分布。

5. 调整图层样式：对生成的插值图层进行样式调整，以使降雨量的空间分布更直观清晰。

可以修改渲染方法、颜色表、分类等参数，以及添加图例和标签，以便更好地展示降雨量的变化情况。

6. 分析和输出：利用ArcGIS的分析工具，对插值结果进行进一步的几何分析或统计分析，以提取降雨量的相关信息。

可以计算各个区域的平均降雨量、降雨量的空间变化等。

完成分析后，可以将结果输出为表格、图表或地图等形式，以便进行进一步的研究和决策。

7. 结果展示和分享：完成对降雨量的插值和分析后，可以使用ArcGIS的地图制作工具，将结果制作成专题地图。

可以添加其他地理信息，如地形、水系等，以帮助理解降雨量分布的空间关系。

同时，也可以将结果通过ArcGIS Online等方式进行分享，方便他人查看和使用。

以上是ArcGIS降雨量空间插值的操作步骤。

根据实际需求和数据特点，可以对插值方法和参数进行调整，以获得更准确和可靠的降雨量空间分布结果。

python反距离权重法画某地区降水量的水平空间分布

python反距离权重法画某地区降水量的水平空间分布反距离权重法（Inverse Distance Weighting, IDW）是一种常用的空间插值方法，用于估计未知点的值。

以下是一个使用Python和其地理数据处理库Geopandas和Numpy 实现IDW插值的简单示例。

在这个例子中，我们将根据已知的降水量数据点来估计某地区的降水量水平空间分布。

首先，确保你已经安装了所需的库。

如果没有，你可以使用pip来安装：bash复制代码pip install numpy geopandas然后，你可以使用以下代码来计算IDW插值：然后，你可以使用以下代码来计算IDW插值：python复制代码import numpy as np import geopandas as gpd from scipy.spatial import distance_matrix_ scipy # 已知的降水量数据点，这里假设是经纬度坐标和对应的降水量data = [ (116.4074, 39.9042, 500), # 北京的降水量(113.2304, 23.1290, 800), # 广州的降水量 # ... 其他数据点 ] # 将数据转换为GeoPandas的GeoSeries对象locations =_ in data]) precipitations = np.array([_ for _, _, _ in data]) # 计算距离矩阵distances = distance_matrix_scipy(locations) # 计算IDW插值def idw_interpolation(x, xi, weights): return np.sum(weights * x[xi] / distances[xi, :], axis=1) / np.sum(weights) interpolated_precipitations = idw_interpolation(precipitations, locations.index, distances) # 打印插值结果print(interpolated_precipitations)注意：这个代码示例假设你已经有了一些已知的降水量数据点，并且这些数据点是地理坐标（经纬度）。

不同降水情景下天津市地下水位的时空变化特征

数值模拟技术兴起于２０世纪５０ ~ ６０年代ꎬ最早
主要应用于油气勘查等领域ꎬ７０年代开始广泛地应用于地下水流场的计算[４] ꎮ 截至２０１６年ꎬ国内外成功应用数值模拟技术解决了地下水流与溶质运移的案例与成果非常多[５－８] ꎮ ２００７年郑红梅和刘明柱利用地下水数值模拟软件对开采量减少时天津市地下水流场的时空响应变化进行了模拟ꎬ 取得了较好的研究成果[９] ꎮ ２０１２年李文运等人利用数值模拟技术对天津市地面沉降问题进行了研究ꎬ构建了地下水－地面沉降耦合模型ꎬ并利用模型预测了开采引起地下水位变动所产生的地面沉降量[１０] ꎮ ２０１６年郭淑娟运用地下水数值模拟的方法ꎬ就天津地热电厂项目建设与运行对地下水流及水质的影响进行了模拟预测[１１] ꎮ 综合前人研究成果可以看出ꎬ利用数值法对不同情景条件下地下系统的响应研究具有许多优点以及可靠性ꎮ 因此ꎬ本文选用数值法ꎬ通过建立天津市平原区地下水系统的三维数值模拟模型ꎬ预测评价常态条件和极端气
地下水流场特征较为相近ꎬ地下水流向也基本一致ꎬ地下水位均有所下降ꎬ在开采量不变情况下ꎬ降水量的减
少对承压含水层的影响较为有限ꎮ
关键词:地下水位ꎻ 时空变化ꎻ 地下水数值模拟ꎻ 天津市
中图法分类号: Ｐ３３文献标志码: Ａ
ＤＯＩ:１０. １６２３２ / ｊ. ｃｎｋｉ. １００１－４１７９. ２０１８. １７. ００８
１研究区概况
天津位于东经１１６°４３′ ~ １１８°０４′ꎬ北纬３８°３４′ ~ ４０ °１５ ′ 之间ꎬ 地处中纬度欧亚大陆东岸、华北平原北部ꎬ地势以平原和洼地为主ꎬ在北部蓟州区分布有低山丘陵ꎬ海拔由北向南逐渐下降[１２] ꎮ 地貌总轮廓为西北高而东南低ꎮ 天津市气候为暖温带半湿润大陆性季风气候ꎬ四季分明ꎮ 年平均降水量５２０ ~ ６６０ｍｍꎬ年平均气温１４℃ ꎬ年均水面蒸发量为１７３０ｍｍꎮ

天津市降水量变化趋势的时空分布特征

天津市降水量变化趋势的时空分布特征作者：王晓霞，徐宗学，阮本清， WANG Xiao-xia， XU Zong-xue， RUAN Ben-qing作者单位：王晓霞,徐宗学,WANG Xiao-xia,XU Zong-xue(北京师范大学水科学研究院,水沙科学教育部重点实验室,北京,100875)，阮本清,RUAN Ben-qing(中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京,100044)刊名：干旱区资源与环境英文刊名：JOURNAL OF ARID LAND RESOURCES AND ENVIRONMENT年，卷(期)：2008，22(9)被引用次数：2次1.Ercan Kahya.Serdar Kalayci Trend analysis of streamflow in Turkey 20042.周国莲.晏红明云南近40年降水量的时空分布特征[期刊论文]-云南大学学报（自然科学版） 2007(01)3.孙静.阮本清北京市降水量的时间变化分析[期刊论文]-北京水务 2007(01)4.乌文奇.李春云通辽市近百年气温和降水量的分析[期刊论文]-内蒙古气象 2007(01)5.温珍治厦门近113a来降水量变化特征分析[期刊论文]-台湾海峡 2007(01)6.Mann H B Non-parametric testa against trend 19457.Kendell M G Rank correlation methods 19758.黄振平水文统计学 20039.周鸣盛.段丽瑶天津盛夏降水趋势与初夏华北高压的统计分析[期刊论文]-气象科技 2004(06)10.赵玉洁.宋国辉天津滨海区50年局地气候变化特征[期刊论文]-气象科技 2004(02)1.期刊论文李春.刘德义.黄鹤.LI Chun.LIU De-yi.HUANG He1958-2007年天津降水量和降水日数变化特征-气象与环境学报2010,26(4)采用1958-2007年天津逐日降水观测数据,探讨降水变化特征.结果表明:近50 a来天津年降水量和年降水日数总体减少,二者每10 a分别减少8.9 mm和4.1 d,其中年降水日数的减少比年降水量的减少显著;四季中,夏冬季降水量明显减少而春秋季呈增加趋势,四季的降水日数均减少;年降水日数在1980年前后有一次明显突变,夏季降水量和春夏秋的降水日数在20世纪70年代和80年代均存在一次明显突变.降水日数和降水量的不同步变化反映发生极端降水事件的概率增加,这对农业生产和生态环境不利.2.期刊论文柳芳.黎贞发.LIU Fang.LI Zhen-fa降水量和积温变化对天津冬小麦产量的影响-中国农业气象2010,31(3)利用天津1960-2008年冬小麦单产资料,采用统计方法分析了影响冬小麦产量变化的主要气象因子及其变化趋势.结果表明:3个时段(全生育期、拔节-灌浆期、播种前)的降水量以及越冬前正积温是影响天津冬小麦产量的两种主要气象因子.趋势分析表明,49a中天津地区3个时段的降水量呈先减少后增加的变化趋势,越冬前正积温呈直线增加趋势;根据分别建立的冬小麦气象产量与影响时段降水量、越冬前正积温的回归方程,计算得出全生育期降水量达到122mm、拔节-灌浆期降水量达到41mm、播种前降水量达到36mm和越冬前正积温达到511～627℃·d是天津冬小麦气象产量为正值的水分和温度临界指标;据此标准,49a中,3个时段降水亏缺概率为22%～80%,但由于灌溉能力的提高,降水对产量的影响作用减小;冬小麦越冬前遭遇低温的概率为10%～50%,遭遇高温的概率为8%,并随年代增加呈上升的趋势,积温对产量的影响作用逐渐增强.3.期刊论文李明财.郭军.LI Mingcai.GUO Jun天津植被指数对气候因子响应的敏感性分析-生态环境学报2010,19(8)探索植被覆盖与气候变化相互关系是全球环境变化研究领域的重要内容之一,研究特定区域植被对气候变化响应特征对植被重建和生态恢复具有重要意义.然而,目前植被对气候因子响应的敏感性研究还十分缺乏.利用1982-2003年8 km×8 km的NASA/GIMMS半月合成的归一化植被指数(NDVI)和同期气候数据,研究了天津地区NDVI对气候因子响应特征及其敏感性.结果表明:植被NDVI与气温及降水均有显著非线性正相关关系(P<0.000 1);在半月平均气温低于0℃时,植被NDVI与气温没有显著性相关,而从气温高于0℃,一直到高于22℃,NDVI与气温的关系均达到显著性水平(P<0.05),但相关性是逐渐降低的;当半月平均气温高于23℃及以上时,NDVI与气温没有显著的相关关系(P>0.05);当半月降水量>0 mm时,NDVI与降水存在极显著正相关关系(P<0.000 1),随着降水量的增加,相关关系减弱,在降水量大于50 mm时,NDVI与降水没有显著相关关系(P>0.05);研究结果证实,天津地区植被指数对气候的响应存有明显的非线性特征,在低温和低降水量条件下植被的响应更为敏感,23℃和50 mm分别是该地区影响植被生长的气温和降水阈值.结合1982-2003年逐半月气候条件分析发现,气温的影响主要是春、秋两季,而降水的影响主要表现在春、秋及夏初.4.期刊论文李涛.潘云.娄华君.李波.王宏.邹立芝人工神经网络在天津市区地面沉降预测中的应用-地质通报2005,24(7)在分析天津市区地面沉降特点的基础上,结合人工神经网络原理,选择1961-1980年的天津市区降水量、地下水开采量、前年沉降量、固结度作为训练样本的输入量,以这20年的地面沉降量作为输出量,用贝叶斯正则化算法训练BP网络,得到沉降的仿真模型.并把1981-1993年的资料用来进行预测检验,结果表明这是一种比较理想的地面沉降预测方法.最后在不同的降水量保证率下,预测了到2010年天津市区地面沉降的情况.析-环境科学与管理2007,32(8)以秦皇岛市为例,研究了气候变暖对地表降水量的影响.通过对51年来秦皇岛市气候、降水材料的分析得出结论:秦皇岛市近年来明显变暖,年平均气温上升约2℃,同时气候变干,降水量减少18.3%;气候变化会引起水循环的变化及水资源在时空上的重新分布以及水资源总量的改变,对流域内的水资源量影响十分显著.6.期刊论文李鹏程.李琼芳.蔡涛.虞美秀.谢伟.白雪.李昊洋.LI Pengcheng.LI Qiongfang.CAI Tao.YU Meixiu.XIE Wei.BAI Xue.LI Haoyang北京天津地区近51a降水变化特征分析-水电能源科学2010,28(10)以北京、天津两个气象站近51 a的日降水资料为例,采用Mann-Kendall法和小波分析法分析了两地区的降水变化特征.结果表明,近51 a来两地区年降水量与汛期降水量呈下降趋势,非汛期降水量呈上升趋势,并由两地区降水变化的趋势性和周期性可获得降水序列变化规律,也可为中长期水文预报提供依据,更可为水资源可持续开发提供参考.7.期刊论文刘德义.黄鹤.杨艳娟.傅宁天津城市化对市区气候环境的影响-生态环境学报2010,19(3)利用天津市区和郊区两个气象站近50年的地面温度、辐射、日照、风速、相对湿度和降水量资料,系统地分析了天津城市化进程对城市气候的影响,结果表明影响是显著的.受城市化的影响,天津市区地面温度远高于郊区,城市热岛效应明显,市区增温率达0.42℃·(10 a)~(-1),50年增温幅度达2.5℃,其地面总辐射、直接辐射和日照时数逐年减少的特征也进一步证明了城市化对大气的增温效应;市区近地层风速、相对湿度明显小于郊区,其中,平均风速以0.35 m·s~(-1)·(10a)~(-1)的速率减小,相对湿度以1.11%·(10 a)~(-1)的速率减小.近50年来天津市区的降水量和降水日数均呈现明显的减少趋势,降水量的倾向率为5.91 mm·(10 a)~(-1),降水日数的倾向率为3.2 d·(10a)~(-1).8.会议论文荣艳淑.段丽瑶华北地区近50年干旱区域及强度特征的演变分析200820世纪80年代以来，全球增温明显，我国北方地区增温也相当明显，增暖的同时，华北地区进入少雨阶段，干旱趋势加重。

空间分析综合实验报告

一、实验背景随着科学技术的不断发展，空间数据在地理信息系统（GIS）中的应用越来越广泛。

空间分析作为GIS的核心功能之一，通过对空间数据的处理和分析，为城市规划、资源管理、环境监测等领域提供决策支持。

本实验旨在让学生掌握空间分析的基本原理和方法，提高在实际工作中应用空间分析技术的能力。

二、实验目的1. 理解空间分析的基本原理和概念；2. 掌握常用空间分析方法，如空间插值、空间叠加、缓冲区分析等；3. 学会利用ArcGIS软件进行空间分析实验；4. 培养学生独立思考、解决问题的能力。

三、实验内容1. 实验一：空间插值（1）实验目的：了解空间插值原理，掌握常用空间插值方法。

（2）实验内容：以某地区降水量数据为例，采用反距离权重插值法（IDW）和样条插值法（Spline）进行空间插值，生成连续的栅格表面。

（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）选择插值方法；3）设置插值参数；4）执行插值操作；5）输出结果并进行分析。

2. 实验二：空间叠加（1）实验目的：了解空间叠加原理，掌握常用空间叠加方法。

（2）实验内容：以某地区土地利用数据和植被覆盖数据为例，进行空间叠加分析，生成叠加结果。

（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）选择叠加类型；3）设置叠加参数；4）执行叠加操作；5）输出结果并进行分析。

3. 实验三：缓冲区分析（1）实验目的：了解缓冲区分析原理，掌握常用缓冲区分析方法。

（2）实验内容：以某地区交通线路为例，进行缓冲区分析，生成不同距离的缓冲区。

（3）实验步骤：1）导入实验数据；2）设置缓冲区参数；3）执行缓冲区操作；4）输出结果并进行分析。

四、实验结果与分析1. 实验一：通过空间插值实验，成功生成了某地区降水量的连续栅格表面，为后续的水资源管理、灾害预警等提供了数据支持。

2. 实验二：通过空间叠加实验，成功生成了土地利用和植被覆盖的叠加结果，为土地规划、生态环境监测等领域提供了数据基础。

3. 实验三：通过缓冲区分析实验，成功生成了不同距离的缓冲区，为交通规划、土地利用等提供了决策依据。

2014-2016年数值降水预报在天津的检验评估

2014-2016年数值降水预报在天津的检验评估王万筠;殷海涛;赵敬红;窦策伟【摘要】对2014-2016年中国国家气象中心T639数值预报、日本细网格数值预报、欧洲中心细网格(EC-thin)数值预报以及天津市乡镇指导预报产品中在天津地区降水预报分别进行检验.结果表明:所有模式降水的晴雨预报准确率均随预报时效的延长而下降.降水预报准确率在秋冬春季的预报效果明显好于夏季.EC-thin产品在冬季降水的预报中优势更为明显,而指导预报及T639对5月、6月及9月天津地区局地降水多发期的降水更有指示意义.针对2014-2016年天津地区的23个暴雨日按影响系统分型并统计检验结果,暴雨日降水预报晴雨成绩较好有参考价值,而降水分级检验偏差较大.相对于局地性暴雨过程,区域性的暴雨过程数值预报有更为可靠的参考性.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2018(046)004【总页数】7页(P718-723,767)【关键词】降水预报;预报检验;欧洲中心细网格(EC-thin);T639数值预报【作者】王万筠;殷海涛;赵敬红;窦策伟【作者单位】天津市滨海新区气象局,天津300457;天津市滨海新区气象局,天津300457;天津市气象台,天津300074;天津市静海区气象局,天津301600【正文语种】中文【中图分类】P456.7引言随着数值预报理论的不断发展与完善和高性能计算机能力的不断提高，数值天气预报已经成为中短期天气预报的基础。

由于数值预报结果受模式的初始场、边界条件、物理过程、地形、植被及模式本身设计等诸多因素的影响，模式输出产品特别是对天气要素的预报，无论是从量级大小和出现时间，还是从空间分布来看都不可避免地会存在一定的误差。

因此，正确理解数值预报产品的性能、对模式存在的问题和不足进行充分的检验和总结可以使预报员能有根据地对数值预报加以订正，从而在预报业务中充分发挥人的主观能动性，取得好的预报效果。

天津地区一次对流性降水过程雨滴谱特征分析

天津地区一次对流性降水过程雨滴谱特征分析宋薇;邱晓滨;王兆宇;李英华;孟辉【摘要】激光雨滴谱仪是天津人影部门近年新引入的探测设备,它对降水过程的即时监测具有重要意义.本文基于LPM-THIES激光雨滴谱仪探测资料,对天津地区2015年7月19日的对流性降水过程进行了分析.研究显示:雨滴谱仪和翻斗雨量计所获取的逐时降水其变化趋势存在一致性,但雨滴谱仪获得的累积雨量要偏大;降水过程的时空差异性大,不同测站雨强差异明显,4站降水粒子平均直径介于0.40～0.64 mm,且2.0 mm以下的降水粒子占到了粒子总数的95％以上;降水时段的雨强与雷达反射率的起伏变化十分明显,雨滴数浓度基本上处于103量级;蓟县站3个时次的瞬时谱均呈现单峰型分布,且峰值位于0.5 mm附近.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2018(046)004【总页数】5页(P768-772)【关键词】激光雨滴谱仪;降水量;雨滴特征参量;雨强【作者】宋薇;邱晓滨;王兆宇;李英华;孟辉【作者单位】天津市人工影响天气办公室,天津300074;天津市气象科学研究所,天津300074;天津市人工影响天气办公室,天津300074;天津市气象科学研究所,天津300074;天津市人工影响天气办公室,天津300074【正文语种】中文【中图分类】P426引言雨滴谱是云和降水物理观测中非常重要的观测项目之一，在气象领域有着重要的应用价值[1-3]。

针对雨滴谱的研究，在近些年得到了迅速的发展，其中包括针对雨滴谱仪资料可用性及准确性的分析，如王可法[4]等分析了激光雨滴谱仪产生测量误差的原因；张晓宇[5]等研究了PARSIVEL-OTT与LPM-THIES两种激光雨滴谱仪观测性能及探测结果的差异；崔雅琴[6]等探讨了雨滴谱仪等新型探测仪器资料在短时强降水中的应用。

也有学者利用雨滴谱仪连续观测资料，分析降水雨滴谱分布形式的差异，如袁野[7]等对黄山不同高度和不同云系降水雨滴谱特征加以分析；周黎明[8-9]针对山东一次暴雨天气以及一次典型积层混合云降水过程，分析了云和降水的微物理特征；陈宝君[10]等就2008年南方冻雨的雨滴谱特征展开了研究；周毓荃[11]等分析了河南省唐河地区17次不同类型降水雨滴谱特征；高建秋[12]等研究了东莞不同类型云的雨滴谱特征。

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关键词：降水；率；间插值；频空天津
中图分类号：４８Ｐ６
文献标识码：Ａ
文章编号：０１４３２１）４３２６１０～２４（０００ —０８ —０
降水数据的空间分析研究对区域水文、水资源分析与管理、旱涝灾害分析与预报具有重要意义．降水的
降水站点不是很密集的地区，反距离加权法（）有助于提高预测数据的精度；ＩＷ）Ｉ而针对ＩＷ没有考虑到地Ｄ形等因素的缺点，ａｉ［采用梯度距离平方反比法（Ｄ）行区域降水、温等空间插值．过多年发Ｄｖ５ｄ］ＧＩＷ进气经
峰流量主要由一日暴雨形成①．文根据１１本９９—１９９９年８０年中有记录的最大一日暴雨量均值，分别计算５一０年
收稿日期：０９１９２０～１ —０基金项目：家自然科学基金项目（０３５６７７３１）国４７０２，００００．
最大一日暴雨量空间分布规律．
１资料和方法
１１数据来源．
天津市平原地区农田排涝绝大部分为机排，站控单
制面积不超过３０ｍ２根据《利动能设计手册治涝分０ｋ，水册》在我国华北平原面积为１０—５０ｍ２的排水区，，００ｋ洪
３卷第３３期
陈晶晶，蓓，胡蓓王
军，：天津市降水数据的空间插值分析等
３３８
遇（％）１０年一遇（％）５０年一遇（．％）１０２、０１、００２、００年一遇（．％）０１四种频率降雨量，研究天津市不同频来
一
直是地学研究的一个难题ｌ．文选取ＩＷ、Ｄ、２本ｊＤＧＩＷ
ＯＣＲＩ四种插值方法对天津不同频率的多年平Ｋ、ＯＫＮＧ均一日暴雨量进行空间插值分析，过交叉验证选择出经最适合该区域的降水数据空间插值方法，揭示天津年并
图１津市及其周边水系地形及水文观测站分布图
Ｆｉ１Ｔｈｉｒｂｔｎｍａｆｔｐｇａｈｎｄｐｉｒｆｇ．ｅｄｓｉｕｉｐｏｏｏｒｐｙａｒｍａｙｏｔｏ
Ｔａｊｎｓｕｒｕｄｎｉｉａｄｉｒｏｎｉｇｎｎｔｓ
格法（ＯＣＫＲＩＮＧ）插值方法，天津市及周边地区四种频率年平均最大一日暴雨量数据的空间插对
值精度进行对比研究．交叉验证表明：四种频率降水量的插值平均绝对误差（Ｅ）：５７ｒＭＡ为１．７ｍ、ａ
展，金插值法已经发展出多种类型，克里如普通克里金法（Ｋ）泛克里金法（Ｏ、ＵＫ）协同克里金法（：ＲＩ等，、（ＯＫＮＧ）这些方法在降水数据分析中均发挥了重要作用．如何根据数据和区域特征选择研究区域最优的空间插值方法，
１．２ｍｌ、１７ｒｍ、．２ｍｌ；均均方根误差（ＭＩＥ）：２０８４Ｔ１．１ｌａ１７Ｔ平ＪｌＲＳ为２．２ｍｍ、３２３．９ｍｍ、９４ｍ、１．３ｍ
１．１ｍｍ；值精度排序为ＯＫ＞Ｃ９７插ＯＫＩＮＧ＞ＩＷ＞ＧＩＷ；Ｋ与ＣＲＩＧ差别并不明显，ＤＤＯｏＫＮＧＩＷ精度远低于ＩＷ；ＤＤ降水频率的高低影响插值的误差，者呈显著负相关关系．津一日最大二天暴雨量的空间分布特征为：由北部山地和东南部沿海向中部地区逐渐减少．
作者简介：陈晶晶（９３，，１８～）女陕西西安人．硕士研究生；通讯作者：王军，副教授．．ａ：ａｇｅｅｎ．ｕｃＥｍｉｊｎ＠ｇ．ｃｕｅ．Ｉｗｄｎ
①王书凤、张欣、郑庆月．天津市中心城区及新四区排涝规划．天津市水利勘察设计院．０４２０．
第３３卷４期２０７月０１年
安徽师范大学学报（自然科学版）ＪｕａｏｈｉｏｌｉｒｔＮａｕａＳｉｃ）ｏｒｌｆｎＡｎｕＮｍｍｖｓｙ（ｔｒｃｅｅＵｎｅｉｌｎ
Ｖｏ．３Ｎｏ４１３．
Ｊ１ｕ．２０ｌ０
形成和分布是一个复杂的过程，响降水的因素很多，影单个观测站点的降水数据难以准确反映区域尺度的降水特点，只有对区域内有限的观测站点的降水数据进行空间插值。能把握整个区域的降水特征．才根据已知气象数据对未知点进行插值预测是２０世纪以来地理科学研究的一个热点＿一．ａ［等认为对于山区或者１Ｄｌｙｊ
天津降水数据的空间插值分析
陈晶晶，胡蓓蓓，王军，陈振楼，许世远，叶明武
（华东师范大学资源与环境科学学院，地理信息科学教育部重点实验室，上海２０６）００２
摘
要：用反距离加权法（Ｄ）梯度距离平方反比法（Ｄ）普通克里格法（采ＩＷ、ＧＩＷ、ｏＫ）协同克里、