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第2卷 第1期2007年3月出版亚热带资源与环境学报Journal of Subtropical Resources and EnvironmentVol12No11March2007福建省年均温空间分布模拟研究3陈加兵1,2,励惠国1,3,郑达贤2,曾从盛2(1.福建省空间信息工程研究中心,福州350002;2.福建师范大学 地理研究所,福州350007;3.中国科学院 地理科学与资源研究所,北京100101)摘要:收集、整理和分析了福建省71个气象观测站点30年(19611990)年均温的资料,建立了数据库;以福建省1100 000的数字等高线图为基础底图,在ArcGIS支持下,生成福建省数字高程模型(DE M),在此基础上,生成福建省经、纬度及海拔宏观地理因素数据库;采用趋势面分析与克里金(Kriging)插值相结合的混合插值模型,进行气温空间分布模拟,为快速模拟福建省年均温空间分布提供了一种行之有效的方法,对福建省气温资源的专题应用具有重要的意义.关键词:气温;空间分布;DEM;模拟;福建省中图分类号:P423 文献标识码:A文章编号:1673-7105(2007)01-0001-05On Si mulating the SpatialD istribution ofM ean Annual A ir Temperature ofFujian ProvinceCHEN J ia2bing1,2,L IHui2guo1,3,ZHENG Da2xian2,ZENG Cong2sheng2(1.Spatial Information Research Center,Fujian Province,Fuzhou 350002,China;2.Institute of Geography,Fujian Nor malUniversity,Fuzhou 350007,China;3.Institute of Geographic Sciences andNatural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China)Abstract:By collecting and analyzing the data from the 71 meteorological observation stations in Fu2jian province,the mean annual air temperatures from 1961 to 1990 were put into order and built intoan air temperature database.Based on the map ofDigitalLine Graphic(in the manner of contour andby the scale of 1100 000)and supported byArcGIS software,the 100 m100 m Digital ElevationModel(DEM)of Fujian province was created,further to that,a macroscopic geographical factor data2base was set up including the infor mation of longitude,latitude and altitude.The main result of thepaper is that a mix interpolation model with the integration of the Trend Surface Analysis and KrigingSpatial InterpolationMethod was applied,offering a useful approach to effectively imitate the naturalspatial distribution of the mean annual air temperature in the study area.The approach would be of i m2portant significance to the formation and application of Fujian air temperature resource thematic map.Key words:air temperature;spatial distribution;DEM;simulation;Fujian province气温是气候的一个重要因素,它能反映气候条件的综合影响,在一定条件下也能反映热量状况,因此其对于区域热量资源分析、农业生产建设、生态环境治理乃至全球变化的研究都具相当重要的意义.影响气温的空间分布的因素很多,可分为两大类:一是宏观地理因素,二是微观地理因素.宏观地理因素主要表现为气温随地理位置、大地形、大的自然地理环境(如大森林、大水体等)而呈有规律的变化,这种变化与经度、纬度和海拔有关,可以表示为空间坐标的函数.微观地理因素主要是指坡度、坡向、小地形形态、植被、土壤等,它们在空间分布上无规律,对气温的影响也各不相同,不能用函数形式来表示,但它们与宏观地理因素的影响相比,相对较小,可作为对宏观地理因素的订正.如何准确获3收稿日期:2006-11-06基金项目:福建省教育厅项目(JB05302),福建省重点建设项目“海峡西岸资源环境科技创新能力建设”资助作者简介:陈加兵(1977-),男,福建莆田人,助理研究员,福州大学通信与信息系统专业在职博士生,从事资源与环境信息系统应用研究,(E2mail)cjbfjnu1631com.亚热带资源与环境学报第2卷 得某个区域的气温空间分布信息,仅依靠有限的气象观测站的资料,无论是从理论上还是实际上都不现实,唯有对区域内有限的观测站的气温数据进行空间插值,才能获得整个区域的气温空间信息.有关气温的空间的插值方法很多117,总体上可分为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、样条法等)和混合插值法(整体插值法和局部插值法的结合).整体插值方法用研究区所有采样点的数据进行全区特征拟合;局部插值方法是仅用邻近的数据点来估计未知点的值.整体插值方法通常不直接用于空间插值,而是用来检测不同于总趋势的最大偏离部分,在去除了宏观地物特征后,可用剩余残差来进行局部插值.由于整体插值方法将短尺度的、局部的变化看作随机的和非结构的噪声,从而丢失了这一部分信息.局部插值方法恰好能弥补整体插值方法的缺陷,可用于局部异常值,而且不受插值表面上其他点的内插值影响.混合插值法是通过改正整体插值法中存在的残差来进一步提高插值精度的方法.然而,所有插值方法中,并不存在一种所谓的最佳插值方法.由于影响气温分布的因素、气象站点数目及其分布特征等的区别以及用途的不同,选用一种相对适合又便于运用的方法,必须对所研究的数据进行空间探索分析,根据数据的特点选择最优方法.福建省南北跨度大,境内出现3种明显的气候差异,即南亚热带气候、中亚热带气候和中亚热带山地气候,加上地形复杂,地貌类型复杂多样,形成多种多样的气候类型.因此,仅根据稀少的气象站(71个)的观测资料,难以用一个推算模型来描述全省气候要素和地理因子的关系.为此,通常的做法是先将全省划分为若干个区域,然后分区建立多元回归模式,以提高拟合精度,减少误差.但由于各区域边界信息不明确,致使边界附近的点采用不同模式推算的气候要素值差别很大.为解决这一问题,本文采用混合插值法,即先用趋势面法整体对气温进行整体拟合,后用残差进行插值(克里金插值)进行局部校正,并在ArcGIS软件支持下进行叠加运算,这样既达到了比多元回归分析高得多的拟合精度,又避免了分区建模所造成的各个区域交界处气候要素推算值衔接不好、等值线不连续的麻烦,取得了较好的效果.1 基础资料及预处理111 年均温数据库的建立国际气象组织(WMO)定义建立气候基线(baseline)的周期为30年,因此本研究收集了福建省图1 福建省气象站点空间分布示意图Figure 1Distribution ofmeteorological stationsof Fujian province71个气象站19611990年30年的年平均气温(以下简称年均温)资料及各站点的经纬度和海拔,其中71个气象站的空间分布示意图(图1).在ArcGIS支持下建立了年均温GIS数据库,并通过Add XY Data命令71个站点年均温点数据集,并通过投影转换成北京1954坐标系点数据集.112 数字高程模型(DE M)及经、纬度栅格数据的建立福建省DEM主要是以等高线图(1100 000)内插而成,DEM的内插是根据所采集的不规则排列的原始数据高程求出待定点的高程,为了获取规则格网的DEM,必须进行内插.一般是先建立三角数字地面模型TI N,再由TI N内插成规则格网的DEM.为了保证图幅边缘DEM的精度,生成TI N的范围必须大于图幅范围,向外扩展直至有等高线处,在平坦地区没有等高线,则向外扩展直至有高程点处.利用已生成的TI N,采用合适的内插方法生成DEM.福建省栅格DE M的建立主要步骤如下:(1)矢量化1100 000地形图,建立空间拓扑关系;(2)地图投影和坐标系统设置:采用高斯克里格2 第1期陈加兵等:福建省年均温(19611990)空间分布模拟研究图2 福建省数字高程模型(DEM)Figure 2Digital ElevationModel of Fujian province投影,北京1954坐标系,单位为m;(3)采用三角化不规则网(TI N)方法,将矢量线划图转换成TI N数据结构,进行空间插值;(4)TI N数据结构转换成格网结构;(5)对格网数据进行重采样形成栅格DEM(GR I D格式),并用福建省边界进行裁切,生成福建100 m100 m的DEM(图2).以DEM为基础,在ERDAS软件下建模,利用MAPX函数和MAPY函数分别建立经、纬度栅格数据集.2 研究方法在一定地区范围内,气温(Y)的空间分布可表示为:Y=F(,Z)+Ym式中为经度,为纬度,Z为高度,F(,Z)代表某气候资源要素Y受地理位置、大地形、局地海拔和其他大的自然地理环境影响的空间变化,也就是在没有微观地理因素影响下Y的宏观分布函数;Ym为微观地理因素对Y的影响的订正值,简称微观影响订正值12,18.211 趋势面拟合趋势面是一种抽象的数学曲面,它抽象并过滤掉了一些局域随机因素的影响,使地理要素的空间分布规律明显化.可见,所谓空间趋势面并不是地理要素的实际分布面,而是一个模拟地理要素空间分布的近似曲面.因此,通常把实际的地理曲面分解为趋势面和剩余面两部分,前者反映地理要素的宏观分布规律,属于确定性因素作用的结果;而后者则对应于微观局域,是随机因素影响的结果.趋势面分析的一个基本要求、就是所选择的趋势面模型应该是剩余值最小,而趋势值最大,这样拟合度精度才能达到足够的准确性.空间趋势面分析,正是从地理要素分布的实际数据中分解出趋势值和剩余值,从而揭示地理要素空间分布的趋势与规律.根据趋势面分析的基本方法19和SPSS程序设计的基本原理20,利用福建省71个站点的30年平均气温、海拔和经纬度建立了年均温(F)三元二次趋势面拟合方程:F=-91812-6167410-5+4118210-5-9183410-410Z-4126810-11102-1129410-112-1112610-6Z2+4118110-11-9112810-9Z+1112310-9Z(复相关系数R2=01981,显著性水平01000 1)根据以上公式,在ArcGIS支持下,构建DE M、经纬度栅格数据方程,生成年均温拟合栅格数据集.212 小地形订正及年均温栅格的生成趋势面分析能够从总体上拟合全省气温的空间分布.但由于受地形起伏变化大的影响,气温总体拟合精度还不够高,特别在海拔比较高的区域拟合精度较差.残差部分尚未被趋势面分析解释尽的残余信息,它通常代表着气温受微观地形因素影响所产生的微小波动.为提高拟合精度,有必要对各气温的残差部分进行空间内插,以订正气温栅格数据.空间插值是根据已知的空间数据估计(预测)未知空间数据值的数学方法.常用的方法有反距离加权(I DW)、泰森多边形法(NaturalNeighbor)、样条法(Spline)、趋势面法(Trend)等等78.这些方法有一点共同的缺陷:难以对误差做出理论估计,没有深刻挖掘出区域变化变量的变异本质.而克里金插值法(Kriging,又叫地学统计法)则能够克服以上方法的误差做出理论估计.克里金插值法充分吸收了空间统计的思想,认为任何空间连续性变化的属性非常不规则,不能用简单的平滑数学函数进行模拟,但是可以用随机表而给予较恰当的描述.从数学角度抽象来说,它是一种对空间分布数据求最3亚热带资源与环境学报第2卷 优、线性、无偏内插的估计(BestLinearUnbiased Esti mation)方法18.克里金插值的基本思路是:首先考虑内插变量在空间上的变异分布,确定对一个待插点值有影响的距离范围,然后用此范围内的样点值来估计待插点的值.该方法的理论基础是区域变化理论.该理论假设任何变量的空间变化都可以用下述3个主要成分的和来表示:(1)与恒定均值或趋势有关的结构性成分;(2)与空间变化有关的随机变量,即区域性变量;(3)与空间无关的随机噪声项或剩余误差项.克里金插值的优点在于不仅考虑了各已知数据点的空间相关性,而且在给出待估计点的数值的同时,还能给出表示估计精度的方差.经过多年的发展与完善,克里金插值法已经有了好几个变种,如普通克里金法(ordinary kriging)、通用克里金法(universal kriging)、泛克里金法(krigingwith extensive)、协同克里金法(cokriging等)14.本文在ArcGIS软件支持下采用通用克里金法(universal kriging)对气温的残差进行插值.将气候资源要素推算模型计算的F(,Z)栅格数据与内插得到的残差 Ym栅格数据相加,即可得到经过小地形订正后的福建省内每个小网格的气温栅格数据.利用ArcGIS的Spatial Analyst模块的地图代数计算功能可以很容易地实现这2个栅格图层的空间叠加.叠加后的气温空间分布如图2.图3 福建省年均温空间分布图Figure 3Distribution of themean annual air temperature of Fujian province3 结论与讨论福建省各地年均温在723之间,年均温低值出现在武夷山区,最高温出现在诏安县境内;南部年均温明显高于北部,沿海半岛、平原、山间盆地、河谷区气温明显高于周围山区(图3).与传统的福建省年均温分布图21 相比,采用本方法所生成的分布图精度上大大提高,特别是反映出了河谷、山间盆地与山区气温的显著差异.趋势面模型反映了影响气温空间分布的宏观地理因子在空间上的变化规律,尤其是反映了海拔对气温空间分布的影响;在此基础上,引入了微观地理因素(如坡度、坡向、小地形形态等),进行地形因子的影响校正,从而消除了趋势面分析模型在局部位置上的误差.因此在气象观测站点有限的情况下,采用本文所提出的混合模型进行气温空间模拟,建立空间分布数据栅格数据库,是一种切实可行、有效的方法.参考文献(References):1 Chen Xiao2feng,Liu Ji2yuan,Zhang Zeng2xiang,et al.Using GIS to establish temperature distribution model in mountain areaJ.Journal of Image and Graphics,1998,3(3):234-238.陈晓峰,刘纪远,张增祥,等.利用GIS方法建立山区温度分布模型J.中国图象图形学报,1998,3(3):234-238.2 Zhang Hong2liang,Ni Shao2xiang,Deng Zi2wang,et al.A method of spatial si mulating of temperature based on digital ele2vation model(DEM)inmountain area J.Journal ofM ountain Science,2002,20(3):360-364.张洪亮,倪绍祥,邓自旺,等.基于DEM的山区气温空间模拟方法J.山地学报,2002,20(3):360-364.3 Yan Hong.Spline interpolation of spatial2temporal climate data for China J.Geography and Geo2Infor m ation Science,2003,19(5):27-31.阎洪.气候时空数据的样条插值与应用 J.地理与地理信息科学,2003,19(5):27-31.4 第1期陈加兵等:福建省年均温(19611990)空间分布模拟研究4 Li Xin,Cheng Guo2dong,Lu Ling.Comparison study of spatial interpolation methods of air temperature overQinghai2XizangPlateau J.PlateauM eteorology,2003,22(6):565-573.李新,程国栋,卢玲.青藏高原气温分布的空间插值方法比较J.高原气象,2003,22(6):565-573.5 Li Jun,Huang Jing2feng.Review on methods in simulating spatial distribution of temperature in mountain J.Journal ofM ountain Science,2004,22(1):126-132.李军,黄敬峰.山区气温空间分布推算方法评述J.山地学报,2004,22(1):126-132.6 Liao Shun2bao,Li Ze2hui.Some practical problems related to rasterization of air temperature J.M eteorological Scienceand Technology,2004,32(5):352-356.廖顺宝,李泽辉.气温数据栅格化中的几个具体问题J.气象科技,2004,32(5):352-356.7 Pan Yao2zhong,Gong Dao2yi,Deng Lei,et al.Smart distance searching2based and DEM2infor med interpolation of surfaceair temperature in China J.Acta Geographica Sinica,2004,59(3):366-374.潘耀忠,龚道溢,邓磊,等.基于DEM的中国陆地多年平均温度插值方法J.地理学报,2004,59(3):366-374.8 YueWen2ze,Xu Jian2hua,Xu Li2hua.A study on spatial interpolation 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